这题能不能麻烦笛子老师回答下呀
笛子_品职助教 · 2022年03月21日
嗨，从没放弃的小努力你好：
李说，weighting不同，return相同，这个我不太理解，要么就都不同，咋会return相同
因为题目的已知条件，就是weighting不同，return相同。你应该是对题目为什么给出这样的已知条件，有困惑，认为例题出得不对。
当然了，只是解题为目的，既然这是一道例题的讲解，去跟踪benchmark。题目给出的条件，就是return相同，weighting不同，那么就按照题目给的条件去做就好了。
既然题目给出的条件，就是return相同，weighting不同，那么李老师自然也会说，return相同，weighting不同。
如果要深究一下，为什么题目为什么要这么出，为什么要给出weighting不同，return相同这样的已知条件的话：
注意一下，这里的return相同，是equity这里，做了简化，这是例题给出的已知条件。所以你会有这样的疑问，为什么，例题会给出return相同这个已知条件。如果想真正搞懂这个问题，那么，equity这门课里是没有答案的，你必须从业绩评估这门课里去找答案。所以可以先放一方，等学到后面，再回过头来看equity，就会自然理解了。
之所以涉及return相同，是因为，equity这里，在涉及tracking error的分解时，没涉及到，return不同如何处理的计算。所以例题在这里做了简化。
而且这道题也很严谨，他让计算的是sector contribution。由于例题已经设定了，portfolio的sector return和benchmark的sector return相同，所以这里的，sector contribution，也就是总的tracking error。
学到业绩评估后，就会知道，在很多时候，portfolio的sector return和benchmark的sector return是不同的。这个时候，sector contribution不是总的tracking error，总的tracking error包括，行业weighting不同引起的tracking error，以及行业return不同引起的tracking error。
基础讲义85页的例题，注意，这里的sector return只给了一个数据，这是一种简化。表格的意思就是，题目已知，portfolio的sector return和benchmark的sector return，都是A列的数据。
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笛子_品职助教 · 2022年03月21日
嗨，爱思考的PZer你好：
老师，我说的这个是passive investment那一章，没有涉及到activereturn的归因，我就是想问在passive investing里面，跟着benchmark投资，为什么还会有权重不同？
passtive 投资，跟着benchmark投资，权重是不同的，不可能完全一样的。就像portfolio，用5个股票，来模拟benchmark的20个股票。终究会有一个模拟的误差，不可能模拟得一模一样。所以无论是weighing，还是行业的return，都可以是不同的。即使一开是weighting相同，随着时间的推移，weighting也会渐渐变得不同。
不过这个问题，有些死胡同的。要不你先说说，为什么会认为跟踪benchmark投资，weighting一定要相同，然后我再来看看，到底你的理解，在哪里出了问题。
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笛子_品职助教 · 2022年03月20日
嗨，努力学习的PZer你好：
可是在计算passive投资的时候，只是weighting不同，return还是一样的哎
行业return不同的。总的active return分解为行业权重不同，与行业内个股不同导致行业return的不同。这里只是分析了行业权重不同，对active return的贡献。
这部分内容，你可能现在不理解。但是没关系。在后面的，portfolio performance evaluation中还会讲到一个Brinson model，专门讲到业绩归因。
可以等学到后面这门课，再理解equity的这部分内容。
基础讲义
110页
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笛子_品职助教 · 2022年03月19日
嗨，从没放弃的小努力你好：
谢谢老师！我明白为什么weighting不同了，可是按照这种解释，那每个行业的return不也不同了吗？可是老李说行业return相同，仅仅每个行业占整体权重不同。
这里是active return的分解。
比如说，你用5个金融股票，模拟了指数20个金融股
当着5个金融股都有重大利好，大幅上涨的时候，首先，就会导致行业weighting不同。行业weighting带来的额超额收益，是用benchmark的行业return来算的。
其次，才是5个股票比20个股票跑得好，这是行业内股票的不同。
从最终超额收益看，每个行业的return确实是不同的，只不过计算时，把这个不同分成了这2个部分，先用benchmark的行业他return分离出因为行业weighting不同引起的超额收益，再用每个行业内部return的不同，会归因为行业内股票的不同，引起的超额收益。
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笛子_品职助教 · 2022年03月17日
嗨，从没放弃的小努力你好：
分层抽样，每个行业的权重，在刚开始构建的时候，一般是会和benchmark相同的。理解正确。
但是，即使是分层抽样，也只是一种近似跟踪。随着时间的推移，portfolio中的行业分布权重，也可以和benchmark不同。
举个例子，一个benchmark，有3个行业，分别是金融、石油、科技。每个行业都有20只股票，行业占比都是1/3。
现在构建一个portfolio，金融行业选5个股票，来替代benchmark的20个股票，行业占比1/3。石油行业选5个股票，来替代benchmark的20个股票，行业占比1/3。科技行业选5个股票，来替代benchmark的20个股票，行业占比1/3。
假设，portfolio中的5个金融股票，随着时间的推移，走势与benchmark中的20个股票发生偏离，例如portfolio中的5个股票，全都宣布了重大利好，股价大幅上涨，此时，portfolio中的5个金融股票，表现就会比benchmark中的20个金融股票好，导致portfolio中金融行业所占权重，超过1/3，与benchmark中的金融行业权重，产生了差异。
所以说，即使是分层抽样，也只能保证一开始，行业权重相同。随着时间的推移，portfolio的行业权重，与benchmark的行业权重，依旧会有差异。
况且，被动投资，也不只是有分层抽样这一种方法。有完全复制、分层抽样、最优化，三种portfolio构建方法。
其中，尤其是最优化方法，portfolio的行业构成，一开始就可以是与benchmark不同的。
所以，无论跟踪的方法多么精巧，portfolio和benchmark，在收益上，总会有一些微小的差距，下图的计算，就是分析，tracking error来自哪里。
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