n saling independen satu sama lain. Ini yaitu persyaratan yang sangat kuat yang tidak mungkin terjadi. Berikan βPort sebagai beta ekuitas dari portofolio terdiversifikasi yang terdiri dari kelas aset tradisional dan alternatif. Ini dapat diestimasi dengan melakukan regresi terhadap pengembalian historis portofolio dan pengembalian pada tolok ukur ekuitas. Manajer portofolio dapat mengurangi beta ekuitas dari portofolio ini dengan menjual kontrak futures ekuitas. Secara khusus, karena beta dari portofolio sama dengan rata-rata tertimbang dari beta aset-asetnya, kita memiliki:
βNew = βPort + (F/P) βFutures (2.3)
Di sini, βNew yaitu beta baru dari portofolio, yang dapat dijadikan target oleh manajer, (F/P) yaitu rasio jumlah nominal posisi dalam kontrak futures terhadap ukuran portofolio, dan βFutures yaitu beta dari kontrak futures terkait dengan tolok ukur ekuitas yang digunakan untuk menghitung beta dari portofolio, βPort. Beta dari kontrak futures biasanya sama dengan satu. Seorang investor dapat merancang beta baru untuk portofolio dengan menyesuaikan tingkat futures. Ion 2.1.4 menyoroti keuntungan nyata yang mungkin dimiliki TAA ketika diterapkan pada kelas aset yang luas: Manajer portofolio dapat menggunakan pasar futures dan swap yang likuid untuk secara efektif mengimplementasikan tujuan utama TAA, yaitu mengubah eksposur portofolio terhadap berbagai sumber risiko. Isu eksposur faktor dan investasi faktor akan dibahas lebih lanjut di bagian selanjutnya dalam bab ini.
2.1.5 Kunci untuk Proses TAA yang Sukses
Seperti yang telah diilustrasikan, TAA harus mengatasi biaya dan hambatan yang signifikan jika akan diterapkan pada portofolio kelas aset alternatif. Namun, TAA juga dapat diterapkan pada portofolio ini bukan melalui penjualan dan pembelian alternatif yang tidak likuid, tetapi melalui penggunaan kontrak futures untuk mengubah eksposur portofolio terhadap sumber risiko. Bagian ini membahas proses TAA.
2.1.5.1 Proses TAA dan Prediksi Pengembalian
Komponen kunci dari proses TAA yang sukses yaitu pengembangan model yang tepat yang dapat secara konsisten memprediksi pengembalian. model dasar dan teknis yang dapat memprediksi imbal hasil kelas aset, menggunakan serangkaian variabel penjelas untuk model dasar dan sinyal untuk model teknis. Model dapat memiliki kekuatan prediktif yang bervariasi selama berbagai rezim ekonomi. Selain itu, menurut FLOAM, potensi nilai tambah dari TAA meningkat jika kesalahan model tidak berkorelasi satu sama lain. Oleh karena itu, beberapa model peramalan harus digunakan untuk memaksimalkan nilai tambah oleh strategi TAA. Model peramalan yang baik harus mencakup sinyal yang memiliki arti ekonomi dan memiliki proses penelitian TAA, Ekstensi Rata-Rata Varians, Penganggaran Risiko dan Paritas, serta Investasi Faktor yang secara tepat mengidentifikasi sinyal ini . Selain itu, model ini harus telah berkinerja baik di masa lalu menggunakan data di luar sampel.
2.1.5.2 Tiga Karakteristik Penting dari Pengembangan Model TAA yang Baik
Berikut yaitu tiga karakteristik penting dari pengembangan model yang baik:
1. Penggunaan sinyal yang berarti secara ekonomi Berikut yaitu terjemahan teks ini ke dalam Bahasa :
"Dapat bekerja. Lebih penting lagi, validasi di luar sampel harus dilakukan untuk melindungi dari penambangan data. Uji coba di luar sampel terhadap strategi, seperti pada periode waktu atau negara lain, dapat membantu mengonfirmasi bahwa keberhasilan strategi tidak hanya merupakan hasil dari penyesuaian model untuk menjelaskan satu periode sejarah.
3. Penghindaran overfitting. Model yang memiliki sejumlah besar variabel penjelas dapat menghasilkan r-kuadrat yang mengesankan, terutama ketika datanya terbatas. Sementara model dengan jumlah variabel penjelas yang lebih kecil cenderung menghasilkan r-kuadrat yang kurang mengesankan dengan menggunakan data sampel yang sama, mereka lebih mungkin untuk mengulangi kekuatan prediktif di dalam sampel di luar sampel. Selain itu, model yang menggunakan lebih sedikit variabel lebih mungkin untuk stabil seiring waktu; yaitu, hubungan yang diperkirakan tidak berubah secara radikal karena perubahan kecil dalam data.
2.1.5.3 Analisis Fundamental yang Mendukung Model TAA Regresi linier yaitu pendekatan yang paling umum untuk pengujian." LOKASI DAN INVESTOR INSTITUSIONAL
EKSHIBIT 2.1 Pengembalian S&P 500 versus
Hasil Dividen Tertunda
1919–2015 Nilai
Intercept 3,30%
Koefisien Hasil Dividen 1,04
R-kuadrat 4%
Rata-rata Historis
Pengembalian Tahunan S&P 500 7,70%
Hasil Dividen Tahunan 4,20%
Misalkan pengembalian aset yang sama sekarang diregresi terhadap yang konstan, dan
nilai lag dari selisih tenor di pasar obligasi lokal. Pengembalian yang diharapkan dari pasar berkembang ini yang dikondisikan pada selisih tenor sekarang sama dengan intercept yang diperkirakan ditambah koefisien kemiringan yang diperkirakan kali nilai saat ini dari selisih tenor.
Kita dapat memikirkan TAA sebagai SAA ketika pengembalian yang diharapkan kondisional digunakan sebagai masukan
dalam proses alokasi aset. Misalnya, dalam model rata-rata-varian, pengembalian yang diharapkan kondisional digunakan untuk menghasilkan bobot taktis. Bobot ini dapat berubah secara drastis jika terjadi perubahan fundamental dalam kondisi ekonomi yang menyebabkan perubahan substansial dalam variabel kondisional.
Sebagai contoh, Model TAA
Sementara model regresi yang berdasarkan pada hubungan ekonomi fundamental dapat berguna dalam menerapkan strategi TAA, model yang didasarkan pada analisis teknikal dapat digunakan untuk melengkapi model-model ini; dalam beberapa kasus, penelitian telah menunjukkan bahwa model ini bahkan mungkin berkinerja lebih baik daripada model fundamental. Faber (2013) telah menghasilkan salah satu studi yang paling banyak dikutip di bidang ini. Pendekatan yang digunakan dalam makalah ini sangat sederhana tetapi telah menghasilkan hasil yang tampaknya menunjukkan bahwa analisis teknikal dapat berfungsi sebagai dasar TAA. Model ini menggunakan enam kelas aset: kapitalisasi besar A.S. (S&P 500), pasar berkembang non-A.S. (MSCI EAFE), obligasi pemerintah A.S. berjangka 10 tahun, komoditas (S&P GSCI), TAA real estat, Ekstensi Rata-Rata Varians, Penganggaran Risiko dan Paritas, serta Investasi Faktor.
EXHIBIT 2.2 Alokasi Aset Taktis Global
1973–2012
TAA Beli dan Tahan
Pengembalian Tahunan yang Direalisasikan 9,92% 10,48%
Volatilitas Tahunan yang Direalisasikan 10,28% 6,99%
Rasio Sharpe 0,44 0,73
Penurunan Maksimum –46,12% –9,54%
Sumber: menghadirkan hasil yang dilaporkan menggunakan data yang mencakup 1973–2012. Strategi beli dan tahan yaitu portofolio berbobot sama. Model ini tentu saja telah berkinerja baik di masa lalu. Penting untuk dicatat bahwa biaya transaksi dan biaya lainnya belum diperhitungkan. Oleh karena itu, masuk akal untuk mengasumsikan bahwa rata-rata imbal hasil akan lebih mendekati 9,92% jika biaya telah diperhitungkan. Namun, pengurangan risiko tidak akan terpengaruh oleh biaya ini.
2.2 PERPANJANGAN PADA PENDEKATAN MEAN-VARIANCE
Bagian ini membahas beberapa perpanjangan pada pendekatan mean-variance yang telah dikembangkan untuk mengatasi beberapa masalah yang diangkat di Bab 1. Pertama, ini membahas bagaimana likuiditas dapat dimasukkan ke dalam model mean-variance. Dengan menggunakan ukuran likuiditas, kita dapat menyesuaikan model untuk memberikan penalti pada aset-aset yang tidak likuid. Artinya, dengan asumsi semuanya sama, manajer portofolio lebih memilih untuk berinvestasi dalam aset likuid; oleh karena itu, aset tidak likuid hanya akan dianggap jika Untuk kerangka kerja ini, kita perlu mendefinisikan likuiditas dengan lebih tepat. Ada dua jenis risiko ketidakliquidity: risiko likuiditas pasar dan risiko likuiditas pendanaan (Hibbert et al. 2009). Risiko likuiditas pasar muncul ketika suatu peristiwa memaksa seorang investor untuk menjual aset yang tidak diperdagangkan secara aktif dan ada jumlah peserta pasar aktif yang terbatas. Dalam keadaan seperti itu, harga aset mungkin harus dikurangi secara signifikan agar dapat menarik tawaran dari peserta pasar. Diskon yang ditawarkan oleh penjual harus jauh lebih tinggi selama periode tekanan keuangan. Penting untuk dicatat bahwa beberapa aset yang tampaknya likuid bisa menjadi tidak likuid selama periode stres ekonomi. Sekuritas yang didukung hipotek tertentu yang tampaknya cukup likuid menjadi sangat illiquid selama krisis keuangan 2008–9. Dua faktor terutama berkontribusi pada meningkatnya ketidakliquidity dari aset tertentu selama periode tekanan keuangan: kurangnya transparansi dalam beberapa. panggilan modal.
Dua risiko ini berkaitan dalam arti bahwa dengan memiliki jumlah kas yang substansial, seseorang dapat mengurangi kedua jenis risiko likuiditas. Portofolio yang tidak terlever dari sekuritas yang diperdagangkan di pasar memiliki risiko likuiditas pasar yang relatif rendah karena sekuritas ini dapat dijual di bursa dengan biaya yang relatif rendah. Selain itu, risiko likuiditas pendanaan tidak ada karena portofolio tidak terlever, dan oleh karena itu pendanaan tidak dapat ditarik oleh pemberi pinjaman.
Dalam bagian ini, fokusnya yaitu pada risiko likuiditas pasar dan pengintegrasiannya ke dalam kerangka kerja rata-rata-varian. Presentasi berikut dijaga sederhana untuk menekankan dampak risiko likuiditas pada alokasi optimal. Secara khusus, ini menyajikan sebuah model yang memodifikasi kerangka optimasi rata-rata-varian dengan menggabungkan fungsi penalti likuiditas, yang tujuannya yaitu untuk memungkinkan spesifikasi preferensi likuiditas yang eksplisit, mudah dikomunikasikan, dan alami yang berfungsi bersama dengan standar. Aset illikuid saya diberikan nilai 1. Tingkat likuiditas portofolio diukur dengan LP = ∑N i=1wiLi. Fungsi objektif pendekatan rata-rata-varian sekarang disesuaikan untuk mencerminkan penalti atas sejauh mana setiap portofolio yang layak menunjukkan illikuiditas ketika investor memiliki preferensi untuk likuiditas:
maks R̄p − λ/2 σ²P − ϕLP dengan syarat wi ≥ 0 untuk i = 1,… ,N (2.5)
Di sini, ϕ yaitu angka positif dan mewakili preferensi investor terhadap likuiditas (yaitu, ketidaksukaan terhadap illikuiditas). Jika semua aset sangat likuid, maka LP = 0 dan preferensi likuiditas tidak akan berpengaruh. Namun, ketika beberapa aset illikuid, LP > 0 dan ketidaksukaan investor terhadap illikuiditas akan mengurangi daya tarik portofolio dengan illikuiditas. Dampak dari penalti likuiditas akan mengurangi nilai fungsi objektif dengan mengurangi penalti illikuiditas dari pengembalian yang diharapkan pada aset illikuid. Dengan kata lain, menyelesaikan masalah ini akan mirip dengan menyelesaikan. Pengembalian kelas aset ekuitas swasta untuk kantor keluarga di dalam model seharusnya yaitu :
R̄i − ϕLi = 0,18 − 0,2 × 0,5 = 8%
Jelas, dengan asumsi segalanya sama, kantor keluarga akan membuat alokasi yang lebih kecil untuk kelas ekuitas swasta.
2.2.2 Penyesuaian Pendekatan Rata-Rata Varians untuk Paparan Faktor
Dalam proses alokasi aset, baik strategis maupun taktis, investor mungkin ingin membatasi paparan portofolio terhadap sumber risiko tertentu (dan kemungkinan beberapa pengembalian) selain atau sebagai tambahan terhadap risiko pasar secara keseluruhan. Misalnya, investor mungkin ingin membatasi paparan portofolio terhadap perubahan harga minyak.
Selama ada faktor yang observable yang mewakili sumber risiko, batasan pada paparan faktor dapat diintegrasikan ke dalam pendekatan rata-rata-varian dengan sedikit kesulitan.
Langkah pertama yaitu memperkirakan paparan faktor dari aset yang sedang... Here is the translation of the text
"tions kepada kelas aset ini yang memiliki eksposur besar terhadap sumber risiko yang dipertimbangkan. Penting untuk dicatat bahwa karena penjualan pendek tidak diperbolehkan, mungkin tidak praktis untuk menciptakan portofolio dengan tingkat eksposur Faktor yang diinginkan. Sebagai contoh, misalkan seorang investor memutuskan untuk memiliki eksposur negatif dari portofolio terhadap risiko ekuitas dari pasar ekuitas secara keseluruhan. Mungkin tidak mungkin untuk menciptakan portofolio beta ekuitas negatif ketika posisi pendek tidak diperbolehkan.
2.2.3 Penyesuaian Pendekatan Rata-Rata-Varian untuk Perkiraan Risiko
Input untuk proses alokasi portofolio yaitu tidak diketahui dan harus diperkirakan. Lebih lanjut, perkiraan yang akurat dari beberapa input seperti pengembalian yang diharapkan lebih sulit untuk diperoleh. Seperti yang terlihat di Bab 1, untuk memperkirakan pengembalian rata-rata pada kelas aset, sejarah harga yang panjang umumnya bermanfaat. Ini sangat menjadi masalah ketika mempertimbangkan kelas aset alternatif. Sebagian besar dana yang memberikan akses ke aset alternatif..." Seseorang mungkin akan mendapatkan estimasi yang berbeda ketika menggunakan sampel hasil yang berbeda, dan kita tahu dari buku CAIA Level I bahwa kesalahan standar dari estimasi rata-rata akan menjadi 2,89% / √60. Buku Level I membahas bagaimana interval kepercayaan dapat dihitung setelah kesalahan standar dari estimasi diketahui. Dalam kasus ini, interval kepercayaan 95% untuk rata-rata yang diperkirakan yaitu kira-kira:
0,83% - 1,96 × 2,89√60 ≤ R̄ ≤ 0,83% + 1,96 × 2,89√60
0,1% ≤ R̄ ≤ 1,56%
Konstanta 1,96 diperoleh dari fakta bahwa Pr(z > 1,95) ≈ 2,5%, di mana z yaitu variabel acak normal standar. Mengingat kesalahan estimasi yang besar dari strategi ini, pengembalian tahunan yang sebenarnya diperkirakan 95% kemungkinan berada antara 1,2% dan 18,7%, suatu rentang yang ditemukan dengan mengalikan hasil bulanan dengan 12. Akan menjadi kesalahan untuk menggunakan 0,83% (10% tahunan) sebagai input, seolah-olah itu yaitu pengembalian yang diharapkan yang sebenarnya. Strategi hedge fund lain dengan data 20 tahun dan rata-rata yang diperkirakan 0,83% seharusnya... Estimasi dari
rata-rata pengembalian tidak melebihi εi dalam istilah absolut. Jika pengembalian terdistribusi normal,
maka istilah kesalahan estimasi (εi) dapat dinyatakan sebagai 1,96 × σi / √T untuk tingkat
kepercayaan 95%, di mana σi yaitu deviasi standar dari pengembalian aset, dan T yaitu
jumlah pengamatan.
50 BAGIAN 1: ALOKASI ASET DAN INVESTOR INSTITUSIONAL
Proses memasukkan risiko estimasi ke dalam optimisasi yaitu dengan memilih
bobot optimal menggunakan rata-rata ekspektasi yang diperkirakan yang dikurangi menjadi nilai lebih rendah dari interval kepercayaan yang dipilih. Dengan menyertakan nilai lebih rendah dari interval kepercayaan yang ditampilkan dalam Persamaan 2.8 dalam masalah optimisasi, masalah ini akan disederhanakan menjadi optimisasi rata-rata-varian yang biasa dengan mengganti R̄i, estimasi
rata-rata pengembalian aset i, dengan (R̄i − εi):
R̄i → (R̄i − εi) (2.9)
Artinya, rata-rata pengembalian ekspektasi yang diperkirakan diganti sesuai dengan Persamaan
2.9, dan kemudian optimisasi dilanjutkan dengan cara normal, seolah-olah sk, pengoptimalan membangun portofolio optimal seolah-olah tidak ada risiko estimasi dan dengan tingkat pengembalian yang diharapkan yang telah disesuaikan pada aset sama dengan -0,2%. Karena penjualan pendek dikecualikan, alokasi optimal untuk strategi ini mungkin menjadi nol jika tidak memberikan manfaat diversifikasi yang cukup. Penting untuk ditekankan bahwa pengembalian yang diharapkan pada semua aset kemungkinan harus dikurangi sedikit, karena masuk akal untuk mengasumsikan bahwa tidak ada pengembalian yang diharapkan dapat diestimasi tanpa kesalahan. Jadi dampak bersih tidak akan terbatas pada pengurangan alokasi untuk beberapa aset tertentu, tetapi alokasi keseluruhan untuk aset berisiko mungkin akan dikurangi.
2.3 ANGGARAN RISIKO
Anggaran risiko mengacu pada spektrum luas pendekatan untuk konstruksi dan pemeliharaan portofolio yang menekankan pemilihan jumlah risiko yang ditargetkan dan alokasi risiko agregat portofolio ini ke berbagai kategori risiko. Anggaran risiko dapat diibaratkan seperti sebuah Here is
K dari portofolio dan risiko aset-aset penyusunnya memungkinkan risiko untuk dianggarkan di antara aset-aset yang tersedia. Penganggaran risiko tidak memerlukan spesifikasi dari imbal hasil yang diharapkan. Namun, aplikasi populer dari penganggaran risiko mengalokasikan portofolio antara investasi pasif (misalnya, pengindeksan) dan investasi aktif (misalnya, investasi alternatif) berdasarkan sebagian pada perkiraan sejauh mana investasi aktif diharapkan memiliki imbal hasil yang lebih tinggi dibandingkan dengan investasi pasif. Misalnya, kerangka penganggaran risiko dapat dirancang untuk membimbing allocator aset dalam memutuskan seberapa banyak risiko dari total anggaran risiko sebesar 15% yang diizinkan untuk investasi yang dikelola secara aktif seperti hedge fund dalam upaya memperoleh alpha yang berpotensi tinggi. Pendekatan penganggaran risiko lainnya dapat menggunakan kerangka mean-variance di mana imbal hasil yang diharapkan dari setiap aset ditentukan. Salah satu kasus di mana imbal hasil yang diharapkan digunakan dalam penganggaran risiko yaitu ketika allocator aset menggunakan Optimisasi varians, di mana pengoptimal memilih aset yang dipandu oleh trade-off antara risiko dan imbal hasil. Seperti yang disebutkan sebelumnya, untuk menerapkan dan memahami penganggaran risiko, langkah pertama yaitu menghasilkan ukuran dari total risiko portofolio. Dua ukuran yang paling umum yaitu deviasi standar dari imbal hasil dan nilai pada risiko. Perlu dicatat bahwa di bawah asumsi bahwa imbal hasil terdistribusi normal, terdapat hubungan satu-satu antara deviasi standar dan nilai risiko, dan karenanya salah satu dari keduanya dapat digunakan sebagai ukuran dari total risiko. Dalam bagian ini, deviasi standar dari imbal hasil akan digunakan sebagai ukuran total risiko portofolio.
Buku CAIA Level I menjelaskan bahwa varians dari imbal hasil portofolio dapat dituliskan sebagai:
σ²P = Var
[
N∑
i=1
wiRi
]
=
N∑
i=1
N∑
i=1
wiwjσij (2.10)
52 BAGIAN 1: ALLOKASI ASET DAN INVESTOR INSTITUSIONAL
Di sini, wi yaitu bobot aset i dalam portofolio, dan σij yaitu kovarians antara aset i dan aset j. Risiko Berat kemungkinan akan memberikan kontribusi yang relatif besar terhadap total risiko portofolio. Namun, tergantung pada volatilitas aset dan korelasinya dengan aset lain dalam portofolio, kontribusi aktual dari aset ini bisa jauh lebih kecil atau lebih besar daripada bobotnya dalam portofolio.
Sebuah rumus analitis sederhana memungkinkan kita untuk menghitung kontribusi risiko dari setiap kelas aset. Total risiko suatu portofolio dapat diuraikan menjadi kontribusi setiap kelas aset terhadap total risiko. Karena kontribusi setiap kelas aset terhadap total risiko diukur dengan (∂σP∕∂wi) × wi, kami dapat menggunakan rumus untuk deviasi standar portofolio untuk mengevaluasi kontribusi ini:
∂σP
∂wi
×wi =
σiP
σP
×wi = ρi × σi ×wi (2.12)
di mana σiP yaitu kovarians aset i dengan portofolio, dan ρi yaitu korelasi aset i terhadap portofolio. Menurut Persamaan 2.12, kontribusi setiap aset tergantung pada korelasinya dengan portofolio. Investasi 53
Lampiran 2.3 Sifat Tiga Aset Hipotetis
Matriks Varians-Kovarians
Rata-rata Bobot Aset 1 Aset 2 Aset 3
Aset 1 10% 40% 0.00780 0.00746 0.00064
Aset 2 12% 35% 0.00746 0.01020 –0.00372
Aset 3 4% 25% 0.00064 –0.00372 0.04025
Sebagai contoh, kontribusi Aset 2 terhadap total risiko portofolio yaitu
6.93% × 35% = 2.43%. Angka-angka ini dihitung dengan bantuan Persamaan 2.12.
Mari kita pertimbangkan contoh lain untuk melihat bagaimana persamaan ini dapat diterapkan.
Misalkan bobot dari tiga kelas aset dalam portofolio yang ditampilkan dalam Lampiran 2.3
diubah menjadi 50%, 40%, dan 10% untuk Aset 1, 2, dan 3, masing-masing. Apa kontribusi risiko Aset 1? Pertama, kita perlu menghitung deviasi standar
portofolio:
σP =
√√√√ 3∑
i=1
3∑
i=1
wiwjσij = 8.21%
Selanjutnya, kontribusi Aset 1 dapat dihitung menggunakan Persamaan 2.12 dan
informasi yang diberikan oleh Lampiran 2.3. Korelasi antara Aset 1 dan
portofolio yaitu 0.9586, dan diukur,
manajer portofolio dapat mempertimbangkan untuk mengubah alokasi sehingga kontribusi setiap kelas aset tidak melebihi anggaran risiko yang telah ditentukan sebelumnya. Akhirnya, masalah optimisasi rata-rata-varian yang dibahas sebelumnya dalam bab ini dapat disesuaikan untuk menggabungkan batasan yang berkaitan dengan anggaran risiko.
54 BAGIAN 1: ALOKASI ASET DAN INVESTOR INSTITUSIONAL
2.3.4 Menerapkan Penganggaran Risiko Menggunakan Faktor
Pembahasan sebelumnya berfokus pada anggaran risiko yang terkait dengan kelas aset. Total risiko dari sebuah portofolio diuraikan menjadi kontribusi masing-masing kelas aset terhadap total risiko ini . Dimungkinkan untuk menggunakan pendekatan yang sama untuk menguraikan total risiko dari sebuah portofolio dengan mengukur kontribusi setiap faktor risiko terhadap total risiko.
Sejumlah faktor makroekonomi dan keuangan dapat mempengaruhi kinerja suatu portofolio. Seorang pemilik aset mungkin sudah memiliki eksposur yang signifikan terhadap beberapa dari faktor-faktor ini. Sebagai contoh, produsen dari suatu produk yang dijual di Model regresi; dan εt yaitu bagian residual dari regresi yang
mewakili bagian dari pengembalian yang tidak dapat dijelaskan oleh dua faktor ini . Risiko total dari portofolio kini dapat diuraikan menjadi kontribusi dari setiap
faktor risiko:
σP =
(
ρF1 × σF1 × b1
)
Kontribusi Faktor 1
+
(
ρF2 × σF2 × b2
)
Kontribusi Faktor 2
+
(
ρε × σε
)
Kontribusi Sumber Tidak Dikenal
(2.14)
Di sini, ρF1, ρF2, dan ρε yaitu korelasi dari dua faktor dan risiko residual
dengan pengembalian portofolio, masing-masing. Setiap dari dua istilah pertama yang muncul di sisi kanan Persamaan 2.14 mewakili kontribusi dari sebuah faktor terhadap total
risiko portofolio. Istilah terakhir mewakili kontribusi dari sumber risiko yang tidak dikenal.
Sebagai contoh, misalkan korelasi antara perubahan harga minyak dan
pengembalian portofolio yang ditampilkan dalam Ekshibit 2.3 yaitu 0,31. Deviasi standar
perubahan harga minyak diperkirakan sebesar 20%, dan untuk mengukur total risiko.
Sebagian besar diskusi yang disajikan di sini dapat diwakili menggunakan dua ukuran total risiko ini dengan perubahan minimal. Untuk diskusi lebih lanjut mengenai ukuran total risiko ini dan penganggaran risiko, lihat Pearson (2002).
2.4 PARITAS RISIKO
Sementara penganggaran risiko terutama berkaitan dengan mengukur eksposur suatu portofolio, pendekatan paritas risiko menggunakan hasil penganggaran risiko dan berusaha untuk menciptakan portofolio yang sama-sama memberikan bobot pada kontribusi risiko dari setiap aset atau kelas aset dalam portofolio.
Dalam paritas risiko, model alokasi portofolio dibangun sepenuhnya berdasarkan kontribusi risiko dari setiap aset terhadap total risiko portofolio, tanpa mempertimbangkan pengembalian yang diharapkan dari setiap kelas aset. Secara spesifik, dan seperti yang dijelaskan kemudian, pendekatan paritas risiko merekomendasikan agar alokasi untuk setiap kelas aset ditetapkan sedemikian rupa sehingga setiap kelas aset memiliki kontribusi marjinal yang sama terhadap total risiko portofolio. Hasilnya yaitu alokasi untuk risiko total.
Kedua, risk parity membutuhkan metode untuk mengukur kontribusi risiko marginal dari setiap kelas aset terhadap risiko total portofolio. Kontribusi risiko marginal dari suatu aset terhadap risiko total portofolio menunjukkan tingkat di mana satu unit tambahan dari aset ini akan menyebabkan risiko total portofolio meningkat. Kontribusi risiko marginal dari suatu aset bergantung pada komposisi portofolio. Misalnya, menambahkan dana lindung nilai (hedge fund) ke portofolio yang sudah terdiversifikasi mungkin memberikan sedikit atau tidak ada risiko, karena dana lindung nilai ini dapat menawarkan manfaat diversifikasi yang substansial. Namun, seiring dengan meningkatnya alokasi dana lindung nilai dalam portofolio, efek dari alokasi tambahan dana lindung nilai (yaitu, kontribusi marginal) juga meningkat. Dengan demikian, pada tingkat alokasi yang tinggi terhadap dana lindung nilai, alokasi tambahan dapat meningkatkan risiko secara substansial, karena portofolio menjadi terfokus pada dana lindung nilai daripada terdiversifikasi. Pengukuran risiko risiko.
2.4.2 Membuat Portofolio Menggunakan Pendekatan Paritas Risiko
Bagian ini membahas poin pusat dari pendekatan paritas risiko: bagaimana menentukan bobot portofolio. Persamaan 2.11 dan 2.15 menunjukkan bahwa, dalam semua kasus, total risiko dari suatu portofolio dapat dinyatakan sebagai jumlah kontribusi marjinal dari aset-aset penyusun portofolio. Pendekatan paritas risiko yaitu resep sederhana bahwa bobot portofolio harus dipilih sedemikian rupa sehingga kontribusi marjinal dari setiap aset yaitu sama. Oleh karena itu, untuk membuat portofolio yang terdiri dari N aset menggunakan pendekatan paritas risiko, bobot perlu disesuaikan sampai kontribusi marjinal terhadap risiko untuk setiap aset dalam portofolio sama dengan (1/N) kali total risiko portofolio. Bobot portofolio yang menyamakan semua kontribusi marjinal terhadap risiko dapat dengan mudah ditemukan menggunakan pendekatan coba-salah atau paket optimisasi seperti Solver di Microsoft Excel.
Pertimbangkan informasi untuk tiga kelas aset. % 0.00%
Barclays Global Bond Aggregate 35.00% 50.59% 63.04%
HFRI Fund Weighted Composite 10.00% 35.09% 36.96%
Kinerja
Rata-rata Bulanan 0.62% 0.63% 0.62%
Deviasi Standar Bulanan 2.78% 1.60% 1.30%
Sumber: Bloomberg, HFRI, dan perhitungan penulis.
Terdapat tiga portofolio yang berbeda di Tabel 2.5. Portofolio pertama dibangun tanpa optimisasi atau paritas risiko. Portofolio paritas risiko dibangun untuk menyamakan kontribusi risiko dari tiga kelas aset ini . Portofolio volatilitas minimum dibangun menggunakan optimisasi rata-rata-varian, di mana tujuannya yaitu menggunakan bobot positif untuk menciptakan portofolio dengan deviasi standar minimum terlepas dari rata-ratanya. Dapat dilihat bahwa portofolio paritas risiko mengalokasikan bobot yang relatif tinggi untuk obligasi dan dana lindung nilai. Portofolio volatilitas minimum tidak memiliki alokasi untuk ekuitas. Kontribusi risiko dari ketiga kelas aset untuk masing-masing dari tiga portofolio disajikan dalam Tabel 2.6.
Seperti yang diharapkan, dalam Berikut yaitu terjemahan teks yang Anda minta ke dalam bahasa :
**Komposit Terbobot 0,14% 0,53% 0,48%**
**Total∗ 2,78% 1,60% 1,30%**
∗ Karena kesalahan pembulatan, kolom-kolom ini tidak menjumlah menjadi total.
Sumber: Bloomberg, HFRI, dan perhitungan penulis.
**58 BAGIAN 1: ALLOKASI ASET DAN INVESTOR INSTITUSIONAL**
**2.4.3 Alasan Ekonomi Utama untuk Pendekatan Paritas Risiko**
Portofolio pada Pameran 2.5 telah menunjukkan kinerja yang sangat baik selama 20 tahun terakhir karena portofolio ini dialokasikan secara signifikan pada aset pendapatan tetap, dan aset pendapatan tetap mengungguli aset ekuitas berdasarkan risiko yang disesuaikan selama periode ini . Namun, memilih strategi hanya berdasarkan kinerja historis yang sukses, bahkan jika mencakup 20 tahun, berisiko gagal dalam mengejar kinerja historis. Mengejar kinerja yang secara historis superior berdasarkan risiko yang disesuaikan yaitu tidak ada artinya di pasar yang efisien.
Dalam teori, sulit ditemukan alasan mengapa portofolio paritas risiko harus optimal. Misalnya, jika pengembalian aset terdistribusi normal dan pasar keuangan Portofolio volatilitas minimum juga dapat dibangun menggunakan kerangka rata-rata-varian. Misalnya, seseorang dapat membuat portofolio volatilitas minimum menggunakan pendekatan rata-rata-varian (lihat Pameran 2.5 dan 2.6). Ternyata, argumen yang paling meyakinkan yang dapat diajukan untuk mendukung pendekatan paritas risiko juga mendukung penggunaan portofolio berisiko rendah, termasuk pendekatan volatilitas minimum.
Alasan ekonomi untuk portofolio volatilitas rendah yaitu bahwa karena ketidaksempurnaan pasar, banyak investor tidak mampu atau tidak mau menggunakan leverage. Ini disebut sebagai aversi leverage. Teori aversi leverage berpendapat bahwa banyak kelompok besar investor tidak dapat memperbesar portofolio volatilitas rendah untuk menghasilkan imbal hasil menarik dan bahwa, akibatnya, saham dan portofolio volatilitas rendah dihargai terlalu rendah. Sementara leverage meningkatkan risiko dan imbal hasil berlebih dengan faktor yang sama, dalam beberapa kondisi mungkin saja untuk menciptakan portofolio dengan rasio Sharpe yang lebih tinggi dengan menerapkan leverage. Rata-rata, permintaan terhadap saham berisiko rendah rendah, dan oleh karena itu mereka dihargai rendah. Misalnya, jika seorang manajer reksa dana ingin memberi bobot lebih pada saham yang ia anggap dihargai rendah tetapi tetap melacak tolok ukur ekuitas yang luas dengan akurasi tertentu, manajer tidak dapat memberi bobot lebih pada saham dengan volatilitas rendah. Meskipun saham berisiko rendah mungkin menawarkan imbal hasil yang menarik setelah disesuaikan dengan risiko, manajer reksa dana tidak akan mampu meningkatkan imbal hasil mentah mereka untuk mencocokkan imbal hasil pasar secara keseluruhan; sebagai hasilnya, dana ini akan berkinerja di bawah tolok ukur dalam hal imbal hasil mentah. Ide bahwa saham volatilitas rendah dihargai rendah dan oleh karena itu menawarkan imbal hasil yang diharapkan lebih tinggi setelah disesuaikan dengan risiko dikenal sebagai anomali volatilitas. Menurut anomali ini, portofolio yang terdiri dari saham volatilitas rendah secara historis telah mengungguli pasar secara keseluruhan. Namun, bukti tampaknya menunjukkan bahwa anomali ini telah melemah sejak ditemukan oleh peneliti akademis. Terkait dengan volatilitas Semua terdiversifikasi dalam hal risiko. Argumen-argumen ini dapat ditolak. Pertama, jelas bahwa ke depan, instrumen pendapatan tetap berisiko rendah dari negara-negara maju dan sebagian besar negara berkembang tidak akan berkinerja sebaik yang mereka lakukan selama 20 tahun terakhir, karena banyak obligasi sekarang memiliki imbal hasil jauh di bawah pengembalian historis di pasar masing-masing. Oleh karena itu, portofolio paritas risiko yang terlalu banyak memberi bobot pada pendapatan tetap tidak mungkin mengulangi kinerja historis mereka.
Kedua, argumen bahwa portofolio akan seimbang dengan baik tidak akurat dan tampaknya berasal dari materi pemasaran daripada laporan investasi yang secara ekonomi sehat. Tidak jelas apa yang dimaksud dengan "seimbang dengan baik" dan mengapa hal itu seharusnya dapat mengarah pada kinerja yang disesuaikan risiko yang lebih unggul.
Ketiga, penting untuk dicatat bahwa paritas risiko dapat memperkenalkan risiko yang tidak ada dalam strategi lainnya. Fakta bahwa portofolio paritas risiko mengharuskan investor untuk menggunakan leverage mungkin menunjukkan bahwa mereka tidak secara langsung dapat dibandingkan dengan investasi yang sama-sama volatil. daerah investasi. Dibandingkan dengan portofolio aset tradisional yang likuid, pembiayaan portofolio terlever dari investasi alternatif kemungkinan akan lebih sulit dan lebih mahal.
Penting untuk dicatat bahwa karena beberapa investasi alternatif memiliki volatilitas yang rendah dan korelasi yang rendah dengan kelas aset lainnya, alokasi untuk investasi alternatif menggunakan pendekatan paritas risiko akan relatif tinggi dibandingkan dengan bobot pasar dan portofolio institusional yang khas. Tabel 2.5 yaitu contoh bagaimana paritas risiko dapat mengarah pada alokasi yang tidak biasa tinggi untuk investasi yang berisiko rendah, termasuk alternatif. Ada alokasi yang sama tingginya untuk indeks HFRI dalam portofolio volatilitas minimum. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, paritas risiko bergantung pada penghindaran leverage dan anomali volatilitas rendah untuk membenarkan peningkatan alokasi untuk aset berisiko rendah. Namun, menggunakan leverage untuk meningkatkan return pada portofolio volatilitas rendah yang mengandung alokasi signifikan untuk aset alternatif mungkin Here is
dan yang paling berisiko. Dengan demikian, penimbangan yang setara biasanya mengurangi bobot ekuitas relatif terhadap portofolio pasar. Pendekatan lain, seperti yang telah dilihat sebelumnya, yaitu menggunakan optimisasi rata-rata-varian untuk mengidentifikasi portofolio varian minimum. Akhirnya, portofolio berbasis volatilitas dapat digunakan untuk membuat portofolio volatilitas rendah dengan membobot setiap aset secara invers terhadap volatilitasnya. Dalam pendekatan ini, bobot setiap kelas aset ditunjukkan dalam Persamaan 2.16.
wi =
σ−1i∑N
j=1 σ
−1
j
i = 1,… ,N (2.16)
TAA, Ekstensi Rata-rata-Varian, Penganggaran Risiko dan Paritas, serta Investasi Faktor 61
PAMERAN 2.8 Bobot Portofolio dan Sifatnya
Bobot Portofolio
Risiko Portofolio Volatilitas - Minimum
(55/35/10) Paritas Terboboti Volatilitas
Januari 1990–Desember 2015 Portofolio Portofolio Portofolio Portofolio
MSCI Dunia 55,00% 14,33% 16,37% 0,00%
Barclays Global Aggregate 35,00% 50,59% 46,49% 63,04%
HFRI Fund Weighted Composite 10,00% 35,09% 37,13% 36,96%
Kinerja
Rata-rata Bulanan 0,62% 0,63% 0,64% 0,62% dan pembobotan volatilitas yaitu setara.
Pameran 2.8 dan 2.9 memperluas hasil yang dilaporkan dalam Pameran 2.5 dan 2.6 untuk menyertakan informasi tentang portofolio yang dibobotkan berdasarkan volatilitas.
Salah satu keuntungan dari pendekatan paritas risiko, berbobot volatilitas, dan volatilitas minimum yang ditampilkan dalam Pameran 2.8 dan 2.9 yaitu bahwa mereka tidak memerlukan estimasi pengembalian yang diharapkan sebagai input. Seperti yang dibahas di Bab 1, pengembalian yang diharapkan sangat sulit diprediksi, dan panjang
EXHIBIT 2.9 Kontribusi Risiko Tiga Kelas Aset
Risiko Volatilitas- Minimum
(55/35/10) Paritas Berat Volatilitas
Januari 1990–Desember 2015 Portofolio Portofolio Portofolio Portofolio
MSCI World 2.39% 0.53% 0.63% 0.00%
Barclays Global Aggregate 0.26% 0.53% 0.46% 0.82%
HFRI Fund Weighted Composite 0.14% 0.53% 0.58% 0.48%
Total∗ 2.78% 1.60% 1.67% 1.30%
∗ Karena kesalahan pembulatan, kolom-kolom tidak menjumlahkan total.
Sumber: Bloomberg, HFRI, perhitungan penulis.
62 BAGIAN 1: ALOKASI ASET DAN INVESTOR INSTITUSIONAL berasal dari aset bebas risiko karena mereka mengekspos pemiliknya pada faktor risiko yang mendasarinya. Model penetapan harga aset modal (CAPM) dapat dianggap sebagai teori pertama tentang faktor risiko. Menurut CAPM, ekspektasi pengembalian berlebih pada aset berisiko sama dengan beta aset dikalikan dengan premi risiko pada portofolio pasar. Ketika pengembalian aset terdistribusi normal, CAPM dengan tepat mengidentifikasi satu-satunya faktor risiko sebagai pengembalian pada portofolio pasar, dan ukuran eksposur setiap saham terhadap faktor ini yaitu beta-nya. Dengan melonggarkan asumsi CAPM, para peneliti akademis dan industri telah memperluas model ini, yang mengarah pada pengembangan daftar panjang faktor risiko. Meskipun tidak ada konsensus tentang jumlah faktor risiko di pasar keuangan, sudah mapan bahwa portofolio pasar bukan satu-satunya faktor risiko di pasar. Premi risiko yang diperoleh oleh saham dan aset tradisional lainnya memang merupakan kombinasi dari berbagai risiko. Sure! Here is the translation of your text
Jika kita mempertimbangkan premi risiko yang diperoleh oleh setiap kelas aset sebagai fungsi dari eksposur terhadap beberapa faktor risiko, maka beberapa pertanyaan penting muncul:
- Apa itu faktor risiko?
- Apakah semua faktor risiko menawarkan premi risiko yang sama?
- Bagaimana perilaku premi risiko ini melalui berbagai tahap siklus bisnis?
- Apakah semua faktor risiko dapat diinvestasikan?
- Bagaimana cara melakukan alokasi risiko berdasarkan faktor risiko?
- Apakah alokasi berdasarkan faktor risiko mengungguli alokasi berdasarkan kelas aset?
Pertanyaan-pertanyaan ini akan dibahas pada enam bagian berikutnya.
2.5.2 Bagaimana Faktor Risiko Dijelaskan
Apa itu faktor risiko? Faktor risiko mewakili sumber risiko dan premi risiko yang unik di pasar keuangan sehingga risiko yang diamati dan premi risiko tidak dapat sepenuhnya dijelaskan oleh faktor risiko lainnya. Dengan kata lain, faktor risiko tidak seharusnya sangat berkorelasi satu sama lain. Selain itu, faktor risiko harus memiliki... Strategi ini tidak dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain, seperti pengembalian terhadap portofolio pasar. Faktor nilai dibangun dengan cara yang sama, kecuali bahwa saham-saham disortir berdasarkan rasio nilai buku terhadap nilai pasar mereka. Saham dengan rasio nilai buku terhadap nilai pasar yang tinggi dianggap sebagai saham nilai, sementara yang memiliki rasio rendah dianggap sebagai saham pertumbuhan. Dua portofolio dengan bobot yang sama dibuat setiap periode. Satu portofolio akan terdiri dari saham-saham dengan rasio nilai buku terhadap nilai pasar di atas rata-rata, dan yang lainnya akan terdiri dari saham-saham dengan rasio nilai buku terhadap nilai pasar di bawah rata-rata. Sekali lagi, strategi ini akan mengambil posisi long pada portofolio pertama dan short pada portofolio kedua. Pengembalian dari strategi aktif ini akan mewakili pengembalian terhadap faktor nilai. Tabel 2.10 menampilkan sifat dari dua faktor risiko ini.
Penting untuk dicatat bahwa pengembalian rata-rata yang dilaporkan dalam Tabel 2.10 yaitu untuk portofolio yang, setidaknya dalam teori, tidak memerlukan investasi apa pun. Ini karena Observasi dapat dibuat dari Exhibit 2.10. Pertama, kedua faktor risiko telah menghasilkan imbal hasil positif yang signifikan selama periode yang panjang. Kedua, kedua faktor risiko itu volatil, yang berarti mereka mungkin tidak secara konsisten menghasilkan imbal hasil positif, dan akan ada periode di mana mereka dapat menghasilkan imbal hasil negatif. Ketiga, kedua faktor ini berkorelasi negatif (-0,41) satu sama lain dan tidak berkorelasi tinggi dengan risiko pasar. Fakta bahwa kedua faktor ini telah berkorelasi negatif di masa lalu yaitu salah satu manfaat kunci dari investasi faktor dalam arti bahwa dua sumber imbal hasil telah ditemukan yang berkorelasi negatif. Ini berarti portofolio dari keduanya harus jauh lebih tidak volatil, yang dikonfirmasi oleh kolom terakhir dari pameran. Dari Exhibit 2.10, manfaat potensial dari investasi faktor sudah dapat dilihat. Dengan mengisolasi faktor risiko dan berinvestasi di dalamnya, seseorang mungkin dapat menghindari risiko-risiko yang tidak dihargai oleh pasar. aset likuid.
Premi risiko kredit: Berdasarkan risiko kredit dari obligasi. Strateginya yaitu mengambil posisi panjang pada obligasi dengan kualitas kredit rendah dan posisi pendek pada obligasi dengan kualitas kredit tinggi.
Premi jangka waktu: Berdasarkan risiko obligasi jangka panjang. Strateginya yaitu mengambil posisi panjang pada obligasi jangka panjang dan posisi pendek pada obligasi jangka pendek.
TAA, Ekstensi Rata-rata-Varians, Penganggaran Risiko dan Paritas, serta Investasi Faktor 65
Premi volatilitas implisit: Berdasarkan premi risiko yang diperoleh dari faktor volatilitas. Strateginya yaitu melakukan posisi pendek pada volatilitas implisit opsi (misalnya, menciptakan posisi netral pasar menggunakan posisi pendek pada put yang out-of-the-money dan posisi pendek pada saham).
Premi volatilitas rendah: Berdasarkan pengembalian pada saham dengan volatilitas rendah. Strateginya yaitu mengambil posisi panjang pada saham dengan volatilitas rendah dan posisi pendek pada saham dengan volatilitas tinggi. Strategi yang sama dapat diterapkan menggunakan beta.
perdagangan obat terlarang carry: Berdasarkan pengembalian untuk Jika premi yang terkait dengan setiap faktor risiko dan menciptakan alokasi aset yang dapat memanfaatkan perubahan dalam premi risiko. Dengan kata lain, mungkin bermanfaat untuk menerapkan alokasi aset taktis pada faktor risiko dengan memberikan bobot yang lebih tinggi pada faktor risiko yang dianggap menawarkan premi risiko yang lebih menarik. Selain itu, penelitian akademis telah menunjukkan bahwa faktor risiko yang memberikan hasil buruk selama masa sulit yaitu faktor yang memberikan hasil menarik selama masa normal. Premi risiko yang terkait dengan faktor risiko yang sah ada karena faktor-faktor ini berkinerja buruk selama masa sulit. Investor harus bersedia untuk memegangnya hanya jika mereka memberikan hasil menarik selama masa normal. Sebenarnya, langkah pertama dalam menentukan apakah sumber hasil yang diamati yaitu faktor risiko yang sah yaitu membandingkan hasilnya selama masa baik dan buruk. Jika faktor ini memberikan hasil menarik selama masa baik dan buruk, maka itu bukan faktor risiko—itu yaitu Sure,
Momentum Buku ke Pasar
PAMERAN 2.11 Rata-rata Pengembalian 24 Bulan yang Menggulung untuk Faktor
Sumber: Perpustakaan Data K. French.
faktor cenderung menghasilkan pengembalian positif sebagian besar waktu tetapi memiliki kecenderungan untuk menampilkan pengembalian negatif besar dalam waktu singkat ketika terjadi koreksi pasar. Momentum terkenal buruk dalam kinerjanya selama krisis momentum. Krisis momentum terjadi ketika aset-aset yang baru-baru ini berkinerja baik (yaitu, aset-aset yang memiliki momentum) mengalami kinerja yang sangat buruk dibandingkan dengan aset lainnya (Asness et al. 2010). Dengan cara yang sama bahwa para investor telah belajar untuk memegang portofolio yang terdiversifikasi dalam hal kelas aset, mereka seharusnya memegang portofolio yang terdiversifikasi dalam hal faktor risiko.
2.5.5 Faktor Risiko dan Investabilitas
Apakah semua faktor risiko dapat diinvestasikan? Sementara 20 tahun yang lalu mungkin sulit dan mahal untuk menciptakan strategi investasi yang
"ons ke saham kapitalisasi besar, yang telah terbukti menjadi perwakilan yang buruk dari faktor nilai. Bahkan ketika faktor risiko murni mungkin tidak sepenuhnya diperdagangkan, sifat pengembaliannya berguna dalam mengukur eksposur risiko dari produk investasi (misalnya, dana lindung nilai) dan dalam TAA, Ekstensi Rata-Rata Varians, Penganggaran Risiko dan Paritas, serta Investasi Faktor 67 untuk menentukan apakah mereka menawarkan alpha. Jika seseorang melakukan regresi terhadap pengembalian berlebih dari produk investasi terhadap pengembalian beberapa faktor yang diperdagangkan, intercept akan mewakili alpha dari produk investasi. 2.5.6 Alokasi Risiko Berdasarkan Faktor Risiko Bagaimana cara melakukan alokasi risiko berdasarkan faktor risiko? Alokasi faktor atau risiko tidak berbeda dari alokasi aset. Bagaimanapun, seseorang harus menggunakan aset untuk mengisolasi faktor risiko. Dua masalah yang terkait dengan investasi faktor harus dipertimbangkan. Pertama, tidak mungkin untuk membuat tolok ukur untuk strategi investasi faktor pasif. Ini karena faktor-faktor melibatkan long/short." Tentu saja, berikut terjemahan teks ini ke dalam bahasa :
Kelas aset tertentu, dan banyak investor institusi mungkin tidak siap untuk mengambil posisi pendek. Beberapa strategi hedge fund mendapatkan keuntungan mereka dengan mengeksploitasi faktor risiko ini. Misalnya, strategi arbitrase merger mendapatkan premi dengan mengeksploitasi faktor risiko terkait dengan ketidakpastian seputar penyelesaian merger. Strategi arbitrase konversi mengeksploitasi salah satu bentuk faktor volatilitas implisit, dan banyak strategi ekuitas long/short dan ekuitas pasar netral telah terbukti memiliki eksposur yang signifikan terhadap faktor risiko pasar ekuitas (Zhang dan rsi mandalakrida 2015). Akhirnya, strategi makro global sering sangat bergantung pada faktor carry trade untuk menghasilkan imbal hasil.
2.5.7 Kinerja dengan Alokasi Berdasarkan Faktor Risiko
Apakah alokasi berdasarkan faktor risiko mengungguli alokasi berdasarkan kelas aset? Secara teori, alokasi berdasarkan faktor risiko seharusnya memberikan imbal hasil yang disesuaikan dengan risiko yang sama seperti alokasi berdasarkan aset jika set informasi yang sama... Here is the translated text in n:
Jika batasan perdagangan obat terlarang dan penjualan pendek dihilangkan, maka sulit untuk membayangkan bahwa portofolio yang dibangun menggunakan alokasi risiko dapat mengungguli portofolio yang dibangun menggunakan alokasi aset secara konsisten. Beberapa masalah praktis yang terkait dengan alokasi aset berbasis faktor risiko perlu disorot (Idzorek dan Kowara 2013). Pertama, konstruksi portofolio menggunakan faktor risiko kemungkinan tidak akan diadopsi secara global, karena itu menyiratkan strategi alokasi yang tidak berkelanjutan (yaitu, tidak konsisten pada tingkat makro). Artinya, tidak semua orang dapat melakukan penjualan pendek pada saham pertumbuhan atau komoditas yang dalam keadaan contango. Oleh karena itu, kapasitasnya kemungkinan akan terbatas, dan seiring semakin banyak uang yang dialokasikan untuk investasi berbasis faktor, strategi ini akan menjadi mahal dan premi risiko akan menyusut atau menghilang sama sekali. Kedua, alokasi risiko mengharuskan pemilik aset untuk mengambil posisi ekstrem dalam beberapa kelas aset. Banyak investor institusi tidak diizinkan untuk... Pergeseran alokasi ke kelas aset tradisional dipertimbangkan. Misalnya, analisis paparan faktor dari ekuitas swasta akan menyoroti fakta bahwa ia memiliki paparan signifikan terhadap faktor ukuran dan kredit. Oleh karena itu, investor dapat memilih untuk mengarahkan paparan aset tradisional portofolio ke faktor lain.
2.6 KESIMPULAN
Bab 1 memperkenalkan dasar-dasar proses alokasi aset dan mempelajari pendekatan rata-rata-varian dalam alokasi aset. Bab ini memperluas konsep yang dibahas di Bab 1 untuk memperhitungkan isu-isu praktis yang muncul saat menerapkan proses alokasi aset. Bab ini dimulai dengan pembahasan alokasi aset taktis (TAA), dengan fokus pada biaya dan manfaat dari strategi ini ketika diterapkan pada portofolio investasi tradisional dan alternatif. Ditegaskan bahwa karena penyeimbangan kembali investasi alternatif memakan biaya, diperlukan tingkat keterampilan yang lebih tinggi untuk menjadikan TAA sebagai aktivitas yang bernilai tambah.
Selanjutnya, bab ini membahas paritas dan menunjukkan bahwa beberapa alasan yang diberikan untuk mendukung paritas risiko mungkin tidak berlaku untuk investasi alternatif. Akhirnya, bab ini membahas investasi faktor. Ini yaitu topik yang relatif baru di komunitas investasi dan, seperti ide-ide baru lainnya, harus dievaluasi dengan hati-hati ketika diterapkan pada investasi alternatif. Manfaat utama dari investasi faktor yaitu bahwa ini memberi tahu investor bahwa pengembalian akan berasal dari terpapar pada faktor risiko tertentu dan memungkinkan pemilik aset untuk memutuskan apakah menghasilkan pengembalian melalui paparan terhadap faktor risiko tertentu ini sesuai dengan tujuan dan batasan mereka.
Kebanyakan dana abadi dikelola oleh satu organisasi, tetapi mungkin didanai oleh ribuan donor. Di Amerika Serikat, setiap organisasi biasanya diatur sebagai badan amal yang bebas pajak, di mana individu menerima pengurangan pajak untuk menyumbang secara amal. Pendapatan investasi dari organisasi ini juga mungkin bebas pajak. Donasi untuk organisasi dapat dilakukan dalam berbagai bentuk, Endowmen planet Amerika
Aset ($ miliar)
per Juni 2008
Aset ($ miliar)
per Juni 2014
Tahun
Didirikan
planet Harvard $ 36,6 $ 35,8 1636
Sistem planet Texas $ 16,1 $ 25,5 1883–1895
planet Yale $ 22,9 $ 23,9 1701
planet Stanford $ 17,2 $ 21,4 1891
planet Princeton $ 16,3 $ 21,0 1746
Institut Teknologi Massachusetts $ 10,1 $ 12,4 1861
Total aset dari enam endowment terbesar $119,2 $140,0
Total aset dari endowment AS dan Kanada $412,8 $516,0
Jumlah endowment > $1 miliar AUM 77 91
Sumber: Studi Endowment NACUBO-Commonfund 2015.
Aset total mencapai $516 miliar, dengan $140 miliar dipegang oleh enam planet dengan dana endowment terbesar. Nilai total endowment mungkin melebihi $516 miliar per Juni 2014, karena angka ini hanya mencakup aset dari 832 endowment yang merespons survei. Jika kampus dan planet yang tidak disurvei juga memiliki endowment, maka total aset akan melebihi Pada akhir tahun 2012, Pusat Yayasan memperkirakan bahwa yayasan-yayasan di AS mengendalikan lebih dari $715 miliar dalam aset, sebagian besar dari yang dipegang oleh yayasan independen, individu, dan keluarga (lihat Lampiran 3.2). Pusat Yayasan memperkirakan bahwa 22% dari hibah yang diberikan oleh 1.000 yayasan teratas pada tahun 2012 diberikan kepada amal pendidikan, 38% untuk kesehatan dan layanan sosial, 10% untuk program seni dan budaya, 7% untuk lingkungan dan hewan, dan 23% sisanya untuk amal dengan berbagai tujuan lainnya.
Ada sejumlah struktur yang berbeda untuk yayasan (lihat Lampiran 3.3). Beberapa mirip dengan endowment, sementara yang lain berbeda secara mencolok. Yayasan operasional memiliki kesamaan terbesar dengan endowment, karena pendapatan yang dihasilkan oleh endowment digunakan untuk membiayai operasi organisasi amal. Beberapa yayasan operasional terbesar disponsori oleh perusahaan farmasi global. puluhan lembaga amal di dalam suatu wilayah tertentu, biasanya memberikan hibah kepada organisasi dengan berbagai tujuan. Yayasan korporasi disponsori oleh perusahaan, dengan sumbangan yang diberikan oleh perusahaan dan karyawannya. Seperti yayasan komunitas, yayasan korporasi sering kali memfokuskan donasi finansial mereka pada lembaga amal yang berlokasi di komunitas tempat perusahaan memiliki jumlah karyawan atau pelanggan terbanyak. Berbeda dengan endowment, banyak yayasan menemukan kesulitan untuk bertahan selamanya. Faktanya, beberapa yayasan dirancang untuk bertahan hanya untuk jangka waktu tertentu. Kemampuan endowment, yayasan operasional, dan yayasan komunitas untuk meminta sumbangan secara signifikan meningkatkan kemungkinan aset organisasi bertahan selamanya. Kebanyakan yayasan independen didanai oleh seorang individu atau sebuah keluarga. Yayasan ini mungkin didirikan oleh satu sumbangan, sering kali oleh eksekutif senior dari sebuah perusahaan besar yang mendonasikan kekayaan dalam bentuk Tantangan utama bagi manajer portofolio. Pertama, kekayaan yayasan sering kali terkonsentrasi dalam satu saham, yang meningkatkan risiko idiosinkratik dari portofolio. Mempertahankan portofolio yang tidak terdiversifikasi ini dapat mengakibatkan kekayaan yang spektakuler atau penurunan yang menyakitkan, sehingga yayasan mungkin ingin mengurangi ukuran posisi saham tunggal baik dengan cepat atau sesuai jadwal tertentu. Kedua, yayasan independen umumnya tidak menerima sumbangan dari donor eksternal. Setelah yayasan didirikan melalui sumbangan individu atau keluarga, banyak yayasan independen tidak menerima sumbangan berikutnya.
3.2 KEADILAN ANTAR GENERASI, INFLASI, DAN TANTANGAN PENGELUARAN
James Tobin menyatakan bahwa tugas utama dalam mengelola endowment yaitu untuk mempertahankan keadilan antar generasi. Tujuan investasi seorang manajer endowment seharusnya yaitu untuk mempertahankan keadilan antar generasi, menyeimbangkan kebutuhan pengeluaran bagi generasi penerima manfaat saat ini dengan tujuan menjaga sebuah... io. Kekuatan eksternal juga dapat mempengaruhi aset dan pengeluaran suatu institusi, karena sumbangan, hibah penelitian, dan pendanaan pemerintah dapat berubah secara signifikan dari satu tahun ke tahun berikutnya:
Perubahan nilai endowment atau yayasan = Pendapatan dari sumbangan
− Pengeluaran + Pengembalian investasi bersih
Pada tahun anggaran 2014, NACUBO memperkirakan bahwa rata-rata endowment mengeluarkan 4,4% dari aset, dengan endowment yang memiliki aset di atas $1 miliar atau di bawah $25 juta mengeluarkan dengan tingkat rata-rata 4,6%. Meskipun pengeluaran endowment mendanai 10,5% dari anggaran planet rata-rata, 35% dari anggaran Harvard dan Yale baru-baru ini didanai oleh pengeluaran endowment. Berbeda dengan endowment, yang biasanya memiliki fleksibilitas dalam tingkat pengeluarannya (yaitu fraksi dari nilai aset yang dikeluarkan setiap tahun).
Model Endowment 75
EXHIBIT 3.4 Pengembalian Endowment planet di Amerika Utara
Berakhir Juni 2014
Indeks 1 Tahun 3 Tahun 5 Tahun 10 Tahun
60% Indeks Ekuitas MSCI Dunia, 40%
Indeks Obligasi Global Barclays Aggregate 5,3% Secara prinsip, dalam waktu singkat. Mengingat bahwa yayasan memiliki persyaratan pengeluaran minimum sebesar 5%, sementara endowment memiliki fleksibilitas dalam tingkat pengeluarannya, lebih mudah bagi endowment untuk beroperasi secara abadi dibandingkan dengan yayasan. Hal ini disebabkan karena endowment dapat mengurangi tingkat pengeluarannya di bawah 5% dari nilai endowment pada saat krisis.
Agar sebuah endowment atau yayasan bertahan selamanya dan memberikan hibah dengan nilai yang semakin meningkat kepada penerimanya, imbal hasil dari portofolionya harus melebihi tingkat inflasi dengan margin yang cukup besar. Tabel 3.4 menunjukkan bahwa ukuran inflasi Indeks Harga Konsumen (CPI) meningkat rata-rata tahunan sebesar 2,3% selama 10 tahun yang berakhir pada Juni 2014. (Pada Januari 2015, CPI memiliki bobot 32,7% pada harga perumahan, 12,4% pada pengeluaran medis dan pendidikan, 22,3% pada komoditas, dan 32,6% pada barang dan jasa lainnya.) Selama periode 10 tahun yang sama, Indeks Harga Pendidikan Tinggi (HEPI), ukuran inflasi harga yang paling... Tingkat pengeluaran lembaga melebihi 5%. Ketika diukur relatif terhadap inflasi CPI selama 13 tahun sebelumnya, target imbal hasil ini yaitu 7,3%, sebuah tingkat yang lebih tinggi daripada imbal hasil dari portofolio campuran saham dan obligasi selama periode yang sama. Target imbal hasil bahkan lebih tinggi ketika lembaga menghadapi tingkat inflasi yang lebih tinggi, seperti HEPI, tetapi lebih rendah ketika ada aliran donasi yang substansial dan teratur ke organisasi ini . Untuk lembaga yang tidak menerima sumbangan yang substansial, nilai dana abadi kemungkinan telah menurun dalam istilah riil selama dekade sebelumnya karena imbal hasil investasi yang tidak memenuhi target imbal hasil yaitu inflasi ditambah 5%.
David Swensen, kepala petugas investasi planet Yale dan penulis Pioneering Portfolio Management (2009), menantang pengelola dana abadi untuk menahan godaan meningkatkan tingkat pengeluaran setelah periode imbal hasil yang sangat tinggi. Dia berpendapat bahwa membatasi pengeluaran akan memungkinkan dana abadi untuk lebih baik bertahan dalam penurunan siklis dan lebih baik mengumpulkan kekayaan. ve investasi, mengikuti contoh planet Yale. Enam dana endowment terbesar, seperti yang ditunjukkan dalam Lampiran 3.1, mengalami penurunan substansial dan masalah likuiditas pada tahun 2008 dan 2009, ketika aset turun dari $119,2 miliar pada Juni 2008 menjadi $95,0 miliar pada Juni 2010. Setelah kerugian sebesar $31,8 miliar (-26,7%) dalam nilai pada tahun yang berakhir Juni 2009, termasuk pengeluaran dan sumbangan, model endowment mendapat beberapa kritik. Namun, Lampiran 3.4 menunjukkan bahwa dalam 14 tahun yang berakhir pada Juni 2014, endowment dengan aset melebihi $1 miliar menghasilkan imbal hasil sebesar 8,2%, jauh melampaui imbal hasil pasar ekuitas domestik atau alokasi 60% ekuitas domestik/40% pendapatan tetap domestik, yang merupakan tolok ukur tradisional bagi para investor institusi. Imbal hasil tahunan selama sepuluh tahun sebesar 8,2% membantah gagasan dekade yang hilang, menjadikan penurunan tiga tahunan sebesar -3,5% dari 2008 hingga 2010 relatif ringan, setidaknya jika dilihat dari belakang. Menurut Studi NACUBO-Commonfund 2014 Lebih banyak ke dana lindung nilai daripada ke pendapatan tetap, dan lebih banyak ke ekuitas swasta dan modal ventura daripada ekuitas publik domestik. Dana abadi terbesar telah meningkatkan alokasi mereka untuk investasi alternatif dari 32,5% pada tahun 2002 menjadi 57% pada tahun 2014.
Swensen percaya kuat pada orientasi ekuitas, berusaha untuk berpartisipasi dalam kepemilikan baik sekuritas ekuitas publik maupun swasta dan aset nyata. Peran pendapatan tetap yaitu untuk memberikan likuiditas dan lindung nilai tail yang berfungsi untuk mengurangi potensi kerugian dalam portofolio. planet Yale memilih untuk tidak berinvestasi dalam obligasi tingkat investasi maupun obligasi hasil tinggi karena adanya konflik agen-prinsipal yang melekat. Seperti yang dijelaskan Swensen, manajemen perusahaan secara eksplisit bekerja untuk pemegang saham dan dapat memilih untuk membuat keputusan yang menguntungkan pemegang saham, bahkan ketika keputusan ini merugikan pemegang obligasi. Mengingat konflik ini dan fakta bahwa total pengembalian obligasi korporasi kurang dari 1% di atas obligasi pemerintah dalam jangka panjang, INVESTOR INSTITUSIONAL
PAMERAN 3.6 Alokasi Aset Dari Endowmen Perguruan Tinggi dan planet Besar dibandingkan dengan Rata-rata
Sumber: NACUBO, 2014.
dari mereka yang memiliki aset di bawah $25 juta hingga yang di atas $1 miliar. Sementara endowmen rata-rata memiliki alokasi yang lebih kecil pada alternatif dibandingkan dengan endowmen terbesar, alokasi rata-rata yang diberikan bobot yang sama terhadap investasi alternatif meningkat lebih dari dua kali lipat (dari 11,8% menjadi 28%) antara tahun 2002 dan 2014. Faktanya, alokasi terhadap investasi alternatif di endowmen perguruan tinggi dan planet meningkat secara monoton seiring dengan ukuran aset: endowmen antara $25 juta dan $50 juta memiliki alokasi yang lebih besar dibandingkan dengan yang di bawah $25 juta, sementara yang memiliki aset antara $100 juta hingga $500 juta memiliki alokasi yang lebih besar dibandingkan dengan endowmen dengan aset antara $50 juta hingga $100 juta. Hasil selama 10 tahun terakhir mencerminkan pola yang sama: endowmen terbesar memiliki baik hasil tertinggi maupun alokasi terbesar untuk aset alternatif.
3.4 MENGAPA MUNGKIN Here is the translation of the text to n:
---
**Atribusi Pengembalian**
Dalam dunia investasi tradisional, sejumlah studi — termasuk yang dilakukan oleh Ibbotson dan Kaplan (2000); Brinson, Hood, dan Beebower (1986); serta Brinson, Singer, dan Beebower (1991) — menunjukkan bahwa alokasi aset strategis dari rencana pensiun menyumbang antara 91,5% dan 93,6% dari varians pengembalian dana.
Bagian yang tersisa dari varians pengembalian dana, hanya 6,4% hingga 8,5%, dapat dijelaskan oleh pemilihan sekuritas dan waktu pasar. (Perhatikan bahwa yang diukur yaitu varians dalam pengembalian, bukan jumlah pengembaliannya.)
Atribusi pengembalian = Kontribusi dari alokasi aset strategis
+ Pemilihan sekuritas + Waktu pasar/alokasi taktis
Pengembalian dari alokasi aset strategis diukur dengan mengalikan bobot alokasi aset jangka panjang yang ditargetkan dengan pengembalian tolok ukur untuk setiap kelas aset. Pemilihan sekuritas didefinisikan sebagai pengembalian dalam kelas aset relatif terhadap tolok ukur, seperti pengembalian pada pendapatan tetap domestik.
---
If you need further assistance, feel free to ask! Setelah periode kinerja yang melebihi harapan, Swensen berusaha untuk secara agresif menyeimbangkan kembali (yaitu, melakukan transaksi sehingga bobot portofolio kembali ke nilai yang telah ditentukan sebelumnya) ke bobot alokasi aset strategis dengan menjual kelas aset yang berkinerja baik dan membeli kelas aset yang berkinerja buruk. Ini dapat secara psikologis sulit, karena memerlukan pembelian ekuitas saat terjadi keruntuhan pasar dan penjualan aset tertentu ketika investor lain berdesakan untuk meningkatkan alokasi mereka ke aset-aset ini . Penentuan waktu pasar antara kelas aset yang berisiko dan yang kurang berisiko, seperti ekuitas dibandingkan dengan kas, bisa berbahaya karena perbedaan besar dalam pengembalian yang diharapkan. Meskipun umumnya menghindari penentuan waktu pasar, Swensen menyarankan untuk memiringkan portofolio menuju aset yang undervalued dan menjauh dari aset yang overvalued antara kelas aset dengan ekspektasi pengembalian jangka panjang yang serupa, seperti real estat dan sumber daya alam. Penyeimbangan kembali dapat menambah nilai yang signifikan, jadi Swensen berusaha untuk menyeimbangkan kembali secara agresif dalam waktu nyata. Lokasi dalam setiap kelas aset, dana abadi lebih menekankan pada pemilihan manajer. Brown, Garlappi, dan Tiu juga menemukan bahwa pengembalian dari alokasi kebijakan cukup mirip di semua dana abadi. Kontribusi dari alokasi aset hanya menjelaskan 15.3% perbedaan pengembalian di seluruh dana abadi, sementara pemilihan menjelaskan 72.8% dan waktu hanya berkontribusi 2.5%. Model dana abadi, maka, tampaknya bukan cerita tentang alokasi aset tetapi lebih merupakan cerita tentang pemilihan manajer yang unggul.
3.4.2 Penelitian Manajer Investasi yang Efektif
Dari perspektif penganggaran risiko, banyak manajer dana abadi lebih memilih untuk menghabiskan sebagian besar anggaran risiko aktif mereka pada alternatif. Rata-rata, investor besar ini mengalokasikan kepada delapan manajer dalam kelas aset tradisional dan lebih dari 11 manajer dalam kelas aset alternatif. Dana abadi telah memanfaatkan baik jaringan alumni sukses mereka maupun keuntungan pertama dalam mengalokasikan kepada manajer yang berkinerja terbaik, banyak dari mereka... keahlian. Keahlian ini, atau toleransi risiko yang tinggi, terlihat ketika memeriksa pengembalian di setiap kelas aset portofolio dibandingkan dengan patokan kelas aset ini . Laporan tahunan Harvard tahun 2014 menunjukkan bahwa pengembalian mengalahkan patokan kelas aset setiap tahun selama lima tahun, termasuk 1,9% di aset riil dan 3,9% di pengembalian absolut, sementara tertinggal 0,5% di belakang patokan ekuitas swasta. Bahkan di kelas aset yang dianggap paling efisien, seperti ekuitas yang diperdagangkan secara publik dan pendapatan tetap, Harvard mengungguli setiap tahun sebesar 0,6% dan 2,9%, masing-masing, selama periode yang sama. Secara total, seluruh portofolio endowment Harvard mengalahkan pengembalian pada patokan berbasis aset sebesar 1,4% setiap tahun, menambah lebih dari $1 miliar dalam pengembalian berlebih hanya dalam lima tahun.
Swensen (2009) menunjukkan pentingnya pemilihan manajer dalam dunia investasi alternatif. Di pasar yang likuid dan efisien, penyebaran pengembalian di antara manajer aset relatif kecil. Sebagai contoh, dalam pendapatan tetap AS investasi jauh lebih tinggi, dengan 7,4% dalam dana lindung nilai, 14,2% dalam pembelian ekuitas swasta, dan 35,6% dalam modal Ventura. Dalam banyak kasus, terutama dalam ekuitas swasta, investasi tidak menarik ketika berinvestasi pada manajer median. Agar investasi ekuitas swasta mengungguli ekuitas publik berdasarkan penyesuaian risiko dan secara memadai mengganti risiko likuiditas dalam investasi ini, para investor perlu mengalokasikan dana kepada manajer yang memberikan imbal hasil jauh di atas manajer median di setiap kelas aset.
3.4.3 Keuntungan Pemain Pertama
Tampaknya bahwa dana abadi terbesar memiliki keterampilan signifikan dalam memilih manajer berkinerja terbaik di setiap kelas aset. Lerner, Schoar, dan Wang (2008) menjelaskan bahwa kemampuan untuk memilih manajer terbaik ini mungkin terkait dengan keuntungan pemain pertama (yaitu, manfaat yang muncul dari menjadi peserta awal dalam lingkungan kompetitif): dana abadi besar berinvestasi dalam banyak kelas aset alternatif bertahun-tahun lebih awal dibandingkan dengan dana pensiun dan yang lebih kecil. Kota, kemungkinan disebabkan oleh kecanggihan yang lebih besar dalam proses pemilihan dana mereka. Dana abadi memiliki hasil yang lebih tinggi dibandingkan dengan investor lainnya ketika melakukan alokasi kepada manajer dana ekuitas swasta yang baru pertama kali. Setelah dana abadi menjadi korban pembunuhan terbatas dalam sebuah dana ekuitas swasta, tampaknya mereka lebih efisien dalam memproses informasi yang disediakan oleh setiap korban pembunuhan umum. Dana lanjutan yang dipilih oleh dana abadi untuk investasi di masa depan mengungguli dana yang tidak dipilih oleh dana abadi untuk komitmen di masa depan.
Mladina dan Coyle (2010) mengidentifikasi investasi planet Yale dalam ekuitas swasta sebagai faktor pendorong dalam kinerja luar biasa dana abadi ini . Sulit untuk meniru keunggulan kinerja Yale dalam investasi ekuitas swasta dan modal ventura, karena portofolio modal venturanya telah menghasilkan imbal hasil tahunan rata-rata sebesar 31,4% sejak awal berdirinya hingga tahun anggaran 2007. Faktanya, studi ini menunjukkan bahwa skor rata-rata melebihi 1.400. Lulusan dari sekolah-sekolah ini juga cenderung memiliki gaji awal dan gaji tengah karir tertinggi.
Sebuah studi oleh Li, Zhang, dan Zhao (2011) mengaitkan karakteristik khusus manajer dengan hasil dari dana lindung nilai yang mereka kelola. Berbeda dengan nilai SAT median seluruh siswa yang akan melanjutkan kuliah sebesar 1.000, Li, Zhang, dan Zhao menemukan bahwa 50% tengah dari manajer dana lindung nilai menghadiri perguruan tinggi dan planet dengan skor SAT rata-rata antara 1.199 dan 1.421 (persentil ke-79 dan ke-97, secara berurutan), yang menunjukkan bahwa sebagian besar manajer dana lindung nilai menghadiri perguruan tinggi dan planet yang paling kompetitif. Dalam kelompok manajer dana lindung nilai yang diteliti, penelitian menunjukkan bahwa mereka yang menghadiri perguruan tinggi dengan skor SAT rata-rata yang lebih tinggi memiliki hasil yang lebih baik dan risiko yang lebih rendah. Sebagai contoh, perbedaan 200 poin dalam skor SAT, seperti yang antara 1.280 dan 1.480, berkorelasi dengan pengembalian tahunan yang lebih tinggi sebesar 0,73%. Bukan hanya manajer yang... Here is the translated text in n:
akses ke dana yang mereka kelola. Barber dan Wang (2013) menunjukkan bahwa pengembalian kuat yang diperoleh oleh dana abadi dapat secara langsung ditelusuri ke ukuran eksposur investasi alternatif mereka. Alpha yang diperoleh oleh sekolah Ivy League melebihi 3%, sementara 30 sekolah lain dengan skor SAT tertinggi menghasilkan alpha melebihi 1,7%. Terdapat alpha dan spread pengembalian yang secara konsisten positif antara sekolah dengan skor SAT tertinggi dan sekolah dengan skor rata-rata. Model Endowment 83 3.4.5 Penerimaan Risiko Likuiditas Dana abadi memiliki periode kepemilikan yang abadi. Dengan tingkat pengeluaran yang rendah dan kewajiban yang terbatas, dana abadi memiliki toleransi risiko yang jauh lebih besar, termasuk risiko likuiditas. Ketika dilihat dalam konteks usia planet terkemuka, yang untuk Harvard dan Yale kini melebihi 300 tahun, periode penguncian 10 tahun dari kendaraan ekuitas swasta tampak relatif pendek. Sebagai investor jangka panjang terlama, yang bertanggung jawab untuk melindungi nilai riil dari pokok dana abadi untuk generasi siswa di masa depan, Tidak mengambil investasi mereka dengan serius, mengetahui bahwa investasi ini dapat dijual setelah periode penyimpanan jangka pendek. Investasi yang tampaknya likuid di pasar normal mungkin memiliki likuiditas terbatas selama masa krisis, di mana likuiditas paling dihargai.
3.4.6 Staf Investasi yang Canggih dan Pengawasan Dewan
Semua investor membutuhkan proses di mana alokasi aset ditetapkan dan manajer dipilih. Secara tradisional, investor institusi akan memiliki staf internal yang akan memberikan rekomendasi kepada komite investasi, yang kemudian akan memberikan suara pada rekomendasi ini di pertemuan triwulanan. Kualitas suara dan rekomendasi tergantung pada pengalaman dan komposisi anggota staf dan komite investasi dari endowment.
Investor dengan aset yang lebih kecil cenderung memiliki staf yang lebih kecil. Pada tahun 2011, NACUBO memperkirakan bahwa endowment perguruan tinggi dan planet dengan kurang dari $100 juta hanya memiliki 0,4 anggota staf yang didedikasikan untuk endowment. INVESTOR INSTITUSIONAL
endowmen terbesar, menggunakan konsultan. Konsultan investasi non-diskresioner memberikan rekomendasi kepada endowment mengenai alokasi aset, pemilihan manajer, dan berbagai isu lainnya, tetapi menyerahkan keputusan akhir untuk diambil suara oleh komite investasi. Ada peningkatan penggunaan model CIO yang dialihdayakan (OCIO), di mana endowment memberikan wewenang diskresioner kepada konsultan eksternal yang dapat membuat dan menerapkan keputusan yang telah ditentukan sebelumnya, seperti pemilihan manajer dan keputusan alokasi aset, tanpa membawa keputusan ini untuk diambil suara. Endowment dengan tim internal yang lebih kecil tampaknya menemukan model CIO yang dialihdayakan menarik, karena antara 42% dan 62% endowment dengan aset di bawah $100 juta telah mempekerjakan OCIO pada tahun 2011. Tren menuju perekrutan OCIO dipercepat setelah krisis keuangan 2008, ketika para investor menyadari bahwa kontrol risiko yang lebih ketat dan keputusan penyeimbangan yang lebih cepat dibutuhkan. Williamson (2013) melaporkan bahwa OCIO global yang mungkin sulit ditemukan dan dipertahankan di pasar di mana terdapat permintaan yang meningkat untuk mereka yang memiliki pengalaman dalam mengelola aset yayasan dan sumbangan. Bagi investor yang memiliki staf, OCIO dapat membantu melatih dan mendidik staf ini . Sementara 44% keputusan investasi memerlukan waktu lebih dari tiga bulan ketika komite investasi mempertahankan kebijakan diskresional, model OCIO dapat membuat keputusan investasi dan rebalancing dengan jauh lebih sering. Lord (2014) mempelajari faktor-faktor umum yang dibagikan oleh endowment terbesar dan paling sukses. Idealnya, komite investasi akan diisi oleh profesional investasi dan lainnya yang memiliki pengalaman sebagai eksekutif perusahaan atau anggota dewan. Jika investor ini memiliki pengalaman dalam investasi alternatif dan berbagai strategi investasi, portofolio yang dihasilkan cenderung lebih terdiversifikasi dan mengalami pengembalian yang disesuaikan dengan risiko yang lebih tinggi. Komite investasi dengan perwakilan signifikan dari donor atau dalam aset alternatif
menimbulkan kekhawatiran tentang risi
.jpg)
