2016年10月21日，1997年诺贝尔经济学奖获得者罗伯特?默顿（Robert C Merton）教授应中国证券投资基金业协会的邀请，在京为协会会员举行专家讲坛。默顿先生是Black-Scholes-Merton期权定价模型的创建者，现任美国Dimensional Fund Advisors公司常驻科学家、美国麻省理工大学Sloan商学院的特聘金融教授，并担任哈佛大学名誉教授。默顿教授深入浅出地阐述了投资的流程、为什么需要Alpha以及Alpha的主要来源。现将默顿教授发言观点整理如下，以供行业参考。主要要点如下：

1、投资管理流程的二阶方法

默顿教授总结投资管理流程的二阶方法：第一步明确投资目标；第二步根据该目标、各资产类别的风险建立最优化投资组合。在资本资产定价模型(CAPM)前提下，最高的夏普比率的组合就是最佳的风险资产组合。由于资本资产定价模型（CAPM）的局限性，分析和应用Alpha的来源有助于为投资组合带来更好的业绩和额外的收益。

2、Alpha的来源

默顿教授介绍了Alpha的三个来源，分别来自市场信息非有效性，即传统Alpha；来自市场摩擦和制度刚性，即金融服务Alpha；以及来自除市场组合Beta以外的其它系统性风险，即Dimensional Alpha。

Alpha还有一个“免费”的来源，即分散化。通过展示中国、韩国等亚洲国家的实际表现、预期表现与同期全球表现的对比，默顿教授强调了全球分散化的重要性。管理风险的三个方式为分散投资、对冲和保险。分散化是免费的，而如果不进行分散化将会带来成本。

最后，默顿教授建议投资策略不应只按照传统的主动、被动划分，而应按照Alpha的来源划分团队更加有效。

【正文】

一、投资目标的确定

在做出投资决策之前，首先要确定投资组合的目标，根据目标构建最优化投资组合，这个组合将作为最有效和最强大的引擎，在不同的背景下创造出良好的回报。默顿教授强调做任何投资组合之前，都需首先确定组合的目标是什么。投资就好比旅行，首先要确定目的地，再根据目的地制定最高效、最经济、最舒适的旅行方式。如果目标不明确，什么方案都无法达成。

建立起投资组合的目标后，投资经理才能够有真正的管理意义，并围着此目标进行管理。投资经理会根据环境的变化对组合进行调整，包括无风险和有风险的资产，然后再根据目标对组合进行优化。这就是投资的流程，尽管在不同的时间和条件下投资组合会不一样，但这样的投资流程应是投资经理的核心工具。

二、追求最优夏普比率，达到风险资产最优组合（OCRA）

资本资产定价模型(CAPM)[1]是夏普在1951年提出的，描述了每单位风险所对应的回报率，一般来说更高的夏普比率意味着单位风险下有更高的回报率。夏普比率就是组合的超额回报率与无风险利率的差除以组合标准差，最优夏普比率即投资经理所追求的回报最大化和风险最小化。

资本资产定价模型用公式表示为：Ra = Rf +β（Rm-Rf），其中风险资产的预期收益（Ra）被概念化为无风险回报（表示为Rf）、系统风险（表示为Beta或β）和市场风险溢价（表示为Rm- Rf）组成。简单来讲，最佳的风险资产组合就是一定能创建出最高的夏普比率的组合。

在CAPM世界里，最好的风险投资组合就是有最高夏普比率的组合，它实际上是优化资产组合，且必须是CAPM模型条件成立的前提下才可成立。

三、为什么要追求Alpha

（一）CAPM有局限性，超额收益为Alpha

CAPM实际上并非永远奏效，它只是一个经验性的陈述，是在过去40年当中总结出来的现象。当CAPM成立时，市场是没有Alpha的。然而CAPM不成立并不意味着它是错误的，任何一个模型都是复杂现实的近似值，无法精确、完美描述所有的现实。举例而言，圆周率π的实际值是可以无限精确的，但我们一般使用它的近似值3.14就够了。然而，在真实世界中，除了市场风险之外还存在其它风险。以退休人士面临的利率风险为例。如果利率维持在4％至5％左右，一个拥有100万美元储蓄存款的退休人士每年可获得4万至5万美元。当利率下降到只有15个基点时，利息收入每年只有1500美元。这些风险很重要，因为它们系统地影响有价证券价格。这时如果仅使用CAPM就不够精确，此时就需要了解Alpha的来源以获得更好的收益。

我们使用市场数据来进行回归分析，将模型变为以下方程，其中高于预期收益的额外收益表示为α（Alpha）。

Ri– Rf = αi+ β(Rm– Rf) + εi

在信息完全自由流动的有效市场中，Alpha为零，但在现实世界中，市场并非完美。进行主动投资管理的投资经理可能获得超过所承担风险的预期回报（即Alpha> 0），当然也有可能达不到这一预期回报。

在投资管理流程中（见下图），投资经理构建一个风险资产组合，以最大化夏普比率；然后使用衍生工具，根据客户偏好来调整基础最优投资组合的预期收益。

理论上讲，有不同的方法和工具来获得风险敞口，例如现金、互换等。在现实中，个人投资者有不同的偏好，例如在税务和流动性上的需求等等。这些个体差异使得Alpha存在，而传统上人们认为Alpha是来自信息低效率和市场摩擦[2]。如果CAPM对于投资者所拥有的信息的情况不成立，那么就能证明Alpha对该投资者总是存在的。

（二）“Alpha组合”结合被动管理战略带来超额收益

找到Alpha之后，还要追求最优的夏普比率，即额外的回报。上图右边的点位于斜线之上，说明它的预期回报要更高一些，也就是存在Alpha。但我们要追求最优的夏普比率。左图对应的这个组合被称为“Alpha组合”，将其与左上方市场组合这个点比较，可以看到Alpha组合对应的风险更大、预期收益却更小。那么持有市场组合可算是一个合理的选择，虽然可能获得不了Alpha，但夏普比率比Alpha组合的夏普比率更高。金融专业人士能否做到比持有市场组合更好的效果呢？持有这个Alpha组合是有很高价值的，但如果我们把所有资源都用于追求Alpha，而忘了第二步，结果很可能还不如市场组合。因此我强调第二步，即结合被动管理战略，有助于获得更高夏普比率的这条曲线。投资者可能有各种各样原因没有进行这一步，例如监管规则约束、法律政策要求等，因此不能投资于能够产生Alpha的最佳组合。

（三）全球分散化投资带来“免费Alpha”

分散化是免费的，换而言之，如果投资者不进行分散化，就会带来成本。投资组合可以通过更好的分散化而获得“免费”的Alpha。我用1993到2015这20年间亚洲各国的表现来举例说明，这期间的MSCI世界指数可能并不是最佳基准，但可以把它看成全球分散化投资组合，作为基准进行横向比较，同事用仅投资本土资产的结果作为对比。

资料来源：MSCI 中国总回报指数，MSCI 世界总回报指数，美国3个月期国库券利率，1993-2015. 回报均以美元计算。“预期”代表事后0-alpha，视世界指数已实现回报而定。

用MSCI世界指数和美国三个月期的国库券做对比，可以看到三条不同的曲线，第一条是MSCI世界指数，第二条是MSCI中国指数预期情况，第三条是MSCI中国指数实际情况。我们可以看到MSCI中国指数实际情况这个夏普比率要低很多，同样的风险，收益却比世界分散化策略的收益低得多。所以MSCI中国指数实际情况和MSCI世界指数的差值可以用来衡量不进行分散化的成本。数据表明，不进行全球分散化确实是有成本的。就这个中国例子而言，如果只在中国进行投资的话，我们其实就放弃了20年间每年300个基点的全球分散化投资的收益。换句话说，如果进行全球分散化，每年投资收益就会提高3%，这个3%就是Alpha，与不进行全球分散化相比多出来的“免费Alpha”。

再以韩国为例，用同样的方法比较，但韩国的结果和中国不太一样。韩国的数据显示如果只在韩国进行投资，实际的投资绩效优于预期，也比中国要好。但是即使对于像韩国这样表现好于预期的国家，全球分散化还是能带来回报。

上图是亚洲各国的经验，我们看到有些国家的Alpha为负，而Alpha最高的印尼则达到400多个基点。我们再看一下预期夏普比率。世界的预期夏普比率是0.40，而印尼的只有0.19。如果我们把所有的资产都投入印尼，最后相对于承担的风险来说我们能得到的夏普比率是很低的。然而，如果只看Alpha，我们看到印尼高达4.144%。

四、Alpha的来源

Alpha的三个来源分别来自市场信息非有效性，即传统Alpha；市场摩擦和和制度刚性，即金融服务Alpha；以及来自除市场组合Beta以外的其它系统性风险，即Dimensional Alpha。

（一） “传统Alpha来源”有两类：

（1）宏观或涉及市场择时的资产配置策略，或当CAPM不是市场均衡模型的最佳描述时；

（2）微观“超额回报”，例如使用风险套利对冲、技术分析、基本面分析、外汇预测、私募股权等等的基金。

风险资产最佳组合在这里是市场组合、宏观资产配置和微观“Alpha”的组合。为了获得传统的Alpha，投资经理需要更快、更聪明、更好的模型或更好的信息输入。

传统的Alpha来源大多数时候都是信息交易。例如对某一只股票的高频交易，该投资者已经有非常特定而且急迫的交易需求。如果Alpha的来源是信息优势，则它无法规模化，而且信息的成本是非常昂贵的。

（二）金融服务Alpha

通过分析金融机构的金融服务功能，我们可以发现机构的比较优势，可称之为“金融服务Alpha”。

购买价格、税务、会计、借不到适合利率以及杠杆限制等可能因投资者的具体情况而异。例如，个人投资者不能以大型机构的利率借款。金融机构受到各类政府监管限制，例如一些机构仅可持有投资级债券。专业人员可以辨别哪些刚性是有约束力的，判断哪些证券价格受到刚性的影响，制定有效的交易策略，减轻刚性对相关机构的影响，并以策略超额收益的形式赚取中介费。其他对寻找“金融服务Alpha”有帮助但非关键的优势包括：高信用价值、长投资期、灵活的流动性需求、拥有大量资产池、良好的声誉资本等。

金融服务Alpha与谁更聪明、谁有更多信息无关，而是该机构能够在金融市场上提供服务，且有比较优势。因为此类交易并不基于信息优势，这种Alpha成本更低，而且更可以规模化。

为进一步说明这个来源，我以一家日本商业银行为例。它需要在现金市场和互换市场进行选择，监管层对这两种方法的资本要求不一样。这家日本银行会选择哪种方法呢？它会选择资本占有量更少、监管限制较少的方法。互换合约的资金占有量是最少的，这个时候Alpha就从金融服务中产生了。与他们签订互换合约的可能是什么机构呢？可能是那些面临着非常宽松环境的金融机构，没有资本协议的限制，比如主权基金、对冲基金。如果这件事情无利可图，这些机构是不愿意进行互换交易的，既然愿意，就证明这对双方都有利。假设通过使用互换合约，银行能够节省20个基点，需支付给对冲基金10个基点，那么银行就相当于赚了10个基点。这不是一个零和游戏，和信息交易是不一样的。来自金融服务的Alpha是一个双赢甚至多赢的结果，因为大家都知道自己理论上的收益是多少，但是通过互换，能够获得比理论上收益更高的溢价。

（三）其他系统性风险Alpha（Dimensional Alpha）

假设我们能把所有的成本都取消，没有资本要求，没有税费，投资者之间没有任何摩擦，我们称之为完美市场。还有其他的Alpha来源吗？答案是肯定的。

在CAPM均衡中，市场组合是均值差异投资者的风险资产最佳组合（OCRA），所有投资者持有相同的风险投资组合。

然而在更完整的均衡模型中除了整体市场风险之外，投资者还可使用有价证券来对冲风险。这在前述希望避免利率风险的退休人士例子中已有说明。因此，投资者通常不会持有相同的风险资产组合，因此市场组合不是均值-方差有效（即OCRA），CAPM在此失效。这意味着相对于被动市场基准（即除市场组合Beta以外）的Alpha存在，与完全竞争市场和有效市场的前提条件相一致，并不冲突。这些“Alpha”长期是可持续的，因为它们反映了投资者愿意支付的风险溢价来避免这些风险。

默顿教授将这些除市场风险以外、来自带有风险溢价的风险维度的Alpha称为“其他系统性风险Alpha（Dimensional Alpha）”。无论市场多么有效，市场上总会有各种维度的风险，即使是完美市场都会有风险的存在。因此，这种Dimensional Alpha是可以扩展的，而且是永久性的。这种投资模型的理论结构有不止一个α和β。最著名的风险维度包括公司规模（小盘—大盘）、账面价值-市盈率（高—低）、收益-市盈率等，这些风险维度在长期和跨地域市场中均会表现出显著Alpha，为投资者带来长期显著的预期回报。

最后，默顿教授建议投资策略不应只按照传统的主动、被动、智慧Beta等分类方式划分，而是可以考虑按照不同的Alpha来源和技能类别划分，例如依靠选股、信息来源，还是依靠金融服务，或是“其他系统性风险Alpha（Dimensional Alpha）”等，这样有助于形成更稳定的组织结构，合理配置资源，在每次出现新的策略概念时，可以通过分析其Alpha来源而归类，不需重新调整团队，而且团队工作更加有效。

[1] CAPM:资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model）：是在投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的，主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的。

[2]市场摩擦（英文：Market Friction），是指金融资产在交易中存在的难度。它可由交易一定数量某金融资产的最佳占用时间来测定，也可由即时交易所需要的价格让步(Price concession)来测定。