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Aaabby · 2020年01月08日

问一道题:NO.PZ201812020100000505

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问题如下:

Ng’s response to Kepler’s question about the most efficient portfolio management strategy should be:

选项:

A.

full replication.

B.

active management.

C.

an enhanced indexing strategy

解释:

C is correct.

Under an enhanced indexing strategy, the index is replicated with fewer than the full set of index constituents but still matches the original index’s primary risk factors. This strategy replicates the index performance under different market scenarios more efficiently than the full replication of a pure indexing approach.

老师 题目中说 Kepler asks Ng which portfolio management strategy would be most efficient in mimicking this index.那么最有效的模拟方式不是就是 full replicated么?

1 个答案

发亮_品职助教 · 2020年01月08日

嗨,从没放弃的小努力你好:


“题目中说 Kepler asks Ng which portfolio management strategy would be most efficient in mimicking this index.那么最有效的模拟方式不是就是 full replicated么?”



不是的。

提到Most efficient跟踪指数的方法,就是Enhanced-indexing,或者是Enhanced-indexing具体的实施方法Stratified sampling(抽样方法)。


对于Fully replication(Pure index)的方法,他的Tracking error最小,能最紧密地模拟指数,但是成本很高,所以不是Most Efficient way to track the index. 不Efficient主要体现在:

  1. 要完全模拟指数,指数里的所有成份债券都要买,所以Pure index这种方法期初的构建成本很高。
  2. 指数里存在债券是Thinly traded,or illiquid债券,完全模拟指数意味着这些债券也要买,做市商如果帮我们买这样的债券,需要收一个很高的Bid-ask spread,那我们额外付出的成本很高。
  3. Pure index,因为是完美模拟,指数的任何一次变化,我们都要跟着变,所以期间的交易比较频繁,交易费用高;且因为我们是跟着指数变,指数调入的债券价格会涨,我们也需要付出更多的成本才能买到债券跟踪指数。

综合以上,虽然Fully replication的方法Tracking error最小(完美状态是零),但是成本太高。所以不是Efficient way。

所以我们引入了Enhanced-indexing方法来Tracking index,方法就是Stratified sampling,抽样的方法。我们只需抽样、跟踪指数的主要指标即可。所以可以实现:

  1. 模拟指数,且Tracking error能够控制在一定范围
  2. 抽样模拟,所以期初构建成本较低(相比Pure index)
  3. 只有影响到指数主要指标的调仓换股,我们才需要跟着变,所以降低了交易频度与成本(相比Pure index)
  4. 一些非常难买的债券,就可以忽略(降低成本)

这样,Enhanced-indexing,是一个既能控制Tracking error在一定幅度内、模拟指数,又能以更低的成本完成,所以他是Most efficient。

所以我们说他是Most efficient way to track index。而对于Pure index,追求完美模拟,反而很难执行,所以不是Efficient way。



这点可以直接当结论,提到Most efficient way to track index,就是选Enhanced indexing or stratified sampling,如下图原版书的结论:


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