strategic asset allocation model(s) and sustainabiliity to ESG

嗨，爱思考的PZer你好：

是的，你的理解是正确的。只要记住教材里提到的，MVO和LDI是highly sensitive to baseline assumption。其它几种SAA的方法都对假设不敏感。

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就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！

嗨，从没放弃的小努力你好：

MVO对假设非常敏感的原因是，它有许多个假设，其中主要的假设有：

1. 正态分布的收益：投资组合的收益被假设为遵循正态分布。这意味着投资的收益和风险可以用均值和方差来完全描述。
2. 投资者是风险厌恶（risk aversion）的：这意味着在相同的预期收益下，投资者会选择风险较小的投资组合，而在相同的风险下，投资者会选择预期收益较高的投资组合。
3. 单一期模型：MVO是一个单一期模型，这意味着它只考虑一个未来的时间点，不考虑多期的投资。
4. 固定的预期收益、方差和协方差：MVO假设预期收益、方差（风险）和各资产之间的协方差在优化期间是固定的。
5. 无风险利率的借入和投资：MVO的基本模型假设投资者可以无限制地以无风险利率借入或投资资金。
6. 无交易成本和税收：在MVO的基本模型中，没有考虑买卖资产的交易成本和税收影响。

LDI要求对未来的负债流进行预测。这需要对多个因素（如养老金受益人的寿命、通货膨胀、退休模式等）进行假设。这些假设的微小变化都可能导致负债预测的巨大变动。

Factor risk frameworks基于风险来源构建多元化投资组合，它们通常包括基本风险因子（如国内生产总值[GDP]、利率和通货膨胀）以及市场风险因子（如股票风险溢价、流动性不足和波动性），这些基于宏观经济的信息不需要假设。TPA也类似。

Dynamic Asset Allocation是指动态的资产配置，它根据市场条件和/或投资组合的表现进行实时的调整。允许投资者更加灵活地响应市场的短期和中期变化。因此，这种策略需要对市场有深入的理解，但对于假设的要求并不高。

Regime switching models是“制度转换模型”，于描述和捕获时间序列数据中的不同状态或“制度”之间的转换。这些模型是基于观察到的经济和金融时间序列数据往往在不同的时间段内展现出不同的统计特性，如均值、方差或其他动态特性。

这些模型的基本思想是，在某一时点，时间序列可能遵循一个特定的统计过程或“制度”，但在某一时刻可能突然转换到另一个不同的统计过程。制度转换可以是随机的，也可以是基于观察到的可测量的经济变量。例如，股票市场可能在大部分时间里是稳定的，表现为较低的波动性（一个“低波动”制度），但在某些时期，如金融危机，市场可能突然变得非常不稳定，表现为高波动性（一个“高波动”制度）。因此，这种方式更加基于市场上的瞬时数据，而不是对模型的假设。

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