彭博投资组合分析工具月报 | 彭博MAC3全球固定收益风险模型全新升级

彭博投资组合分析工具月报

彭博MAC3全球固定收益风险模型全新升级

本期主题：全新MAC3固定收益风险模型

MAC3固收模型综合了巴克莱POINT GRM模型长达20年的经验沉淀，以及MAC3方法开发的创新研究成果和技术。首先我们将每只债券的对数回报分解为四部分：时间回报、曲线变动回报、波动率变动回报和超额回报。第二步，我们运行横截面回归，以获得系统性因子。这些因子无法解释的回报则是特定或个别回报。最后，我们通过横截面回归来构建系统性协方差矩阵，以及特定风险协方差矩阵，从而构成该资产协方差矩阵。该资产协方差矩阵可以用于风险预测和投资组合优化，且适用于不同的投资组合和指数。

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主要升级包括：

我们使用混合频率预测不同期限的风险，包含日频、周频、月频、季频、年频和长期，帮助关注不同投资期限的投资者预估风险。

每日更新不同期限的因子协方差矩阵，确保风险预测反映市场动态。

用三个模型分析全球债券市场：发达市场、新兴市场硬通货币和新兴市场本币模型。同时考虑发行货币的外汇风险和发行人的信用风险。

本期我们选用彭博中资美元债指数作为分析范围。该指数为美元计价的离岸中国债券提供流动性参考。在保证金、风险以及资本等要求日益趋严的背景下，基于指数的投资可以降低市场参与者的投资成本，同时规避单只债券可能存在的信用风险。

MAC3模型可以将债券组合分解为利率风险、信用利差风险、货币风险和非因子风险。在 PORT中加载彭博中资美元债指数，用月频模型进行未来一个月的前瞻风险预判，该组合的风险集中在利率风险和信用利差风险。其中利率风险可进一步分解到各关键久期。

下期月报中，我们将以彭博中国综合指数为例，详细介绍MAC3风险模型在实际投组中的应用，从风险敞口角度判断投组的投资侧重。敬请期待！

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