return-based benchmark

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1. Return-based Benchmark 的概念

• 回归分析：这类基准是通过对投资组合的历史回报进行回归分析来建立的。回归分析可以揭示投资组合的回报是如何受到不同市场因子（如股票市场整体表现、行业表现、债券市场表现等）影响的。
• 基准的建立：通过回归分析，投资组合的历史回报可以分解为一系列市场因子的组合。这些因子构成了一个理论上的“基准组合”，该组合的表现被用作评估投资组合的表现标准。

2. 具体操作：假设你有一个主动管理的股票基金，想要建立一个 return-based benchmark 来评估该基金的表现。可以采取以下步骤：

①选择市场因子：选择与你的投资组合相关的市场因子或资产类别，如大盘股票回报（例如 S&P 500 指数）、小盘股回报、行业指数回报、债券市场回报等。

②回归分析：使用多元回归分析，将投资组合的历史回报作为因变量，将所选因子的回报作为自变量，进行回归分析。

③得出权重：回归分析的结果会提供每个因子的权重，这些权重反映了每个因子对投资组合回报的贡献大小。

④建立基准组合：根据回归分析得到的因子权重，构建一个基准组合。这个组合的回报即为 return-based benchmark，用于评估投资组合的表现。

3. 实际例子

假设你管理一个科技股基金，你选择以下因子进行回归分析：

• 大盘股因子（如 S&P 500）
• 小盘股因子（如 Russell 2000）
• 科技行业因子（如 NASDAQ 科技指数）

通过回归分析，你发现该基金的回报率可以用这些因子的组合来解释，例如：

• 60% 权重来自科技行业因子
• 30% 权重来自大盘股因子
• 10% 权重来自小盘股因子

基于这些权重，你构建了一个 return-based benchmark。如果你的科技股基金的表现超过这个基准组合的表现，你可以认为基金表现优于预期；如果低于这个基准，则基金表现不佳。

4. Return-based Benchmark 的用途

• 绩效评估：帮助投资者更准确地评估主动管理投资组合的超额收益或相对表现。
• 风险管理：识别投资组合的隐含风险暴露，便于更好地管理风险。

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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！