CFA年度獲獎研報全文翻譯 | 巴菲特的Alpha

人民幣交易與研究2019-03-26 17:35:46

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CFA Institute 2018年度“格雷厄姆與多德卓越獎”獲獎作品《巴菲特的Alpha》通過對股神巴菲特旗下伯克希爾哈撒韋的業績進行全面的實證分析,探討巴菲特成功背後的原因。

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CFA Institute 2018年度“格雷厄姆與多德卓越獎”獲獎作品《巴菲特的Alpha》,通過對股神沃倫·巴菲特(Warren Buffett)旗下伯克希爾哈撒韋的業績進行全面實證分析,探討巴菲特成功的原因。巴菲特的成功已經成為關於市場有效性的爭論焦點。有效市場假説的支持者認為,他的成功或許只是運氣使然。但巴菲特反駁説,股市上的許多贏家都信奉同一種投資理念--即“格雷厄姆與多德維爾”(Graham-and-Doddsville) 原則,這並不是巧合。本文根據一些關於回報驅動因素的最新研究對巴菲特的業績進行全面的實證分析,來探尋其成功背後的原因。

本文的研究表明,高質量、安全、廉價的股票普遍表現優於大盤的趨勢,可以在很大程度上解釋巴菲特取得的靚麗業績表現。這一發現與信奉“格雷厄姆與多德維爾”原則的投資者採用相似策略來獲得類似結果的觀點相符。因此,巴菲特的成功似乎並非運氣使然;相反,他個性化了價值和質量投資的成功,為“格雷厄姆與多德維爾”觀點提供了樣本以外的現實證據。

巴菲特在許多方面都取得了令人矚目的成就,但作者也考察了與其他股票或共同基金相比,伯克希爾哈撒韋的表現究竟有多出色。為了説明調查結果的實際相關性,作者創建了一個投資組合,跟蹤巴菲特的市場風險敞口和積極的選股主題,並調整至與伯克希爾相同的積極風險。作者發現,這種系統性的巴菲特式投資組合的表現與伯克希爾相當。

當然,事後諸葛亮般地解釋巴菲特的業績表現並不會削弱他的傑出成就。半個世紀前,他決定將自己的投資建立在格雷厄姆和多德原則的基礎上,並找到了一種運用槓桿的方法。最後,他努力堅持了自己的原則,並繼續在高風險的環境下運營,即便經歷了一些令其他許多投資者重新思考並放棄了最初策略的市場起起落落。最後,作者探討了巴菲特的成功主要是緣於他在股票市場的“慧眼識珠”,還是他作為首席執行官(CEO)的能力。

巴菲特的業績紀錄

巴菲特以往的業績顯然非常出色。1976年10月(作者的數據樣本開始時)投資於伯克希爾哈撒韋公司的1美元,到2017年3月(作者的數據樣本結束時)價值超過3685美元。在此期間,伯克希爾的年均回報率較美國國債高出18.6%,也遠高於美國股市7.5%的平均超額回報率。

伯克希爾的股票承擔的風險也高於市場水平,其實際波動率達23.5%,相比之下市場水平為15.3%。然而,伯克希爾的超額回報率即便相對於其風險也仍處於較高水平;其夏普比率為0.79,較市場水平0.49高出1.6倍。伯克希爾的市場貝塔係數只有0.69。此外,根據市場風險敞口調整伯克希爾的業績後,作者計算出它的信息比率為0.64。

這些業績指標反映出巴菲特令人印象深刻的回報,但也反映出伯克希爾哈撒韋一直與風險相伴。伯克希爾曾經歷多年的低迷時期。例如,從1998年6月30日到2000年2月29日,伯克希爾市值縮水44%,而同期股市整體卻上漲了32%。許多基金經理可能難以在76%的虧損中存活下來,但巴菲特無可挑剔的聲譽和獨特的公司結構讓他堅持了下來,並在互聯網泡沫破裂時反彈。

為了正確看待巴菲特的表現,作者將伯克希爾哈撒韋的夏普比率和信息比率與其他所有美國普通股進行了比較。如果巴菲特更像是一個選股者,而不是經理人,那麼積極管理的共同基金可能是一個比其他股票更好的參考羣體。巴菲特在所有共同基金中排名前3%,在所有股票中排名前7%。

巴菲特的槓桿:規模和成本

巴菲特的高回報率來自於他的高夏普比率、以及他在高風險情形下運用槓桿實現高回報的能力。巴菲特使用槓桿來放大回報,但他使用了多少槓桿?此外,巴菲特的槓桿來源、條款和成本是什麼?為了回答這些問題,作者研究了伯克希爾的資產負債表,可以總結為下表。

本文估算巴菲特的歷史平均槓桿率為1.7:1,這一槓杆水平解釋了為什麼伯克希爾進行了許多相對安全的投資,卻擁有如此高的波動率。

該槓桿水平也在一定程度上解釋了巴菲特如何取得超越大盤的業績。舉例來説,如果將1.7:1的槓桿率應用於美股平均回報,可以得到大約12.7%的平均超額回報率。不過,這仍然遠低於伯克希爾18.6%的平均超額回報率(這將導致比巴菲特的投資組合風險更大、貝塔係數更高)。

除了槓桿規模,巴菲特的槓桿來源(包括條款和成本)也很有趣。從1989年到2009年,伯克希爾的債務一直擁有AAA評級,享受着高評級帶來的好處。

此外,伯克希爾的保險浮存金(insurance float)年均成本估測僅為1.72%,比美國國債平均利率低約3個百分點。因此,巴菲特的低成本保險和再保險業務使他在獲得廉價、長期槓桿的獨特渠道方面具有顯著優勢。在手工收集伯克希爾年報中的流通股數據後,作者估計伯克希爾的負債平均有35%由保險浮存金構成。


再者,根據資產負債表數據,伯克希爾哈撒韋公司似乎還利用針對資產、廠房和設備加速折舊的税收減免(加速折舊類似於無息貸款),為部分資本支出融資。伯克希爾的剩餘負債包括應付賬款和衍生品合約負債。

剖析巴菲特的投資:上市公司VS.非上市公司

伯克希爾的股票回報可以分解為它所擁有的上市公司的業績、它所擁有的非上市公司的業績以及它所使用的槓桿。上市公司的業績是衡量巴菲特選股能力的一個指標,而非上市公司的業績則可能體現出他作為經理人的成功。

通過歷史數據,作者發現,從1980年到2017年,伯克希爾投資的非上市公司佔比平均為65%,投資的上市公司佔比平均為35%。隨着時間的推移,伯克希爾對非上市公司的依賴一直在穩步增長,從上世紀80年代初的不足20%,到2017年超過78%。

下圖顯示了這兩項投資組合的平均超額回報、風險和夏普比率都超過了整個股市的平均水平。伯克希爾投資的上市公司的夏普比率比其投資的非上市公司還高,這表明巴菲特成功的訣竅主要在於他挑選股票的能力,而不一定是他作為經理人的附加值(但請記住作者估算的回報率可能會受到“噪音”干擾)。

伯克希爾哈撒韋的整體股票回報率遠高於非上市企業或者上市企業投資組合。原因在於,伯克希爾不只是把上市企業和非上市企業兩部分加權平均。它也被槓桿化,從而放大回報。此外,伯克希爾的夏普比率比這兩部分的夏普比率都要高,這反映出多元化的好處(也可能得益於隨時間變化的槓桿和上市企業/非上市企業權重水平)。

 巴菲特的Alpha與投資風格:選擇什麼類型的股票?

作者注意到,巴菲特取得的回報可以歸因於他的選股和運用槓桿的能力,但他如何選擇要投資的公司呢?為了回答這個問題,作者研究了巴菲特選股的因子暴露度:

Beta:一種風險衡量標準,用以度量一種證券或一個資產組合相對總體市場的波動性(即某資產的回報率相對市場指數回報率的敏感性)。

Alpha:資產組合的投資回報和按照β係數計算的預期風險回報之間的差額,被用來表示超出市場整體收益水平的超額回報。

MKT(Market Return,市場風險溢價因子):股票市場回報與無風險收益率的差額。

SMB(Small Minus Big,規模因子):做多小規模公司,做空大規模公司(伯克希爾的負值顯示其喜好選擇大規模公司的股票)。

HML(High Minus Low,價值因子):做多高賬面市值比的股票,做空低賬面市值比的股票(伯克希爾的正值表示其傾向於選擇便宜股票,即賬面市值比高的股票)。

UMD(Up Minus Down 動量因子):做多漲勢的股票,做空跌勢的股票(伯克希爾此處不顯著表示巴菲特在選股的時候並沒有追逐趨勢)

BAB(Betting Against Beta,貝塔套利因子):這是一個衡量基礎股票波動性的指標,指做多安全(低Beta)資產,做空危險(高Beta)資產。

QMJ(Quality Minus Junk,質量因子):做多優質公司(高利潤、高增長、安全、高分紅等),做空垃圾股。

作者對伯克希爾的超額回報做了迴歸分析,對涉及規模效應、價值效應和動量效應的標準因子進行了控制。這項研究的創新之處在於,作者還對另外兩個因子進行了控制,即BAB因子和QMJ因子。伯克希爾哈撒韋的積極投資反映出一種趨勢,即購買相對於市值而言賬面價值較高的廉價股票。

由下表可見,MKT、SMB、HML、UMD四因子並沒有對巴菲特的Alpha做出很好的解釋,而BAB和QMJ因子卻很好地解釋了巴菲特的Alpha,也就是説,巴菲特喜歡買入安全、高質量的股票。 通過控制這些變量,作者發現伯克希爾的上市公司股票投資組合的Alpha下降到了統計學上被認為可以忽略的年化0.3%,意味着這些因子幾乎完全解釋了巴菲特股票組合的業績。因此,巴菲特成功的祕訣很大一部分在於買入安全、高質量的價值股。對BAB和QMJ因子進行控制後,伯克希爾整體股票和非上市公司股票的Alpha同樣不再顯著,值得注意的是伯克希爾的Alpha僅減少了一半。

巴菲特的系統化策略

考慮到巴菲特的業績表現可以歸因於槓桿作用,以及他對安全、高質量、有價值股票的關注,作者思考如果系統性地實施這些投資主題,人們能做得有多好。他們考慮了系統性的巴菲特式投資組合,跟蹤巴菲特的市場風險敞口和積極的選股主題。作者同樣基於伯克希爾上市公司股票和非上市公司股票的負荷和波動率,構建了一個巴菲特式的投資組合。

系統性的巴菲特式投資組合的表現與巴菲特實際回報相當。作者發現,巴菲特的實際業績與多元化的巴菲特式策略的表現之間存在着高度的協變。巴菲特式投資組合與上市公司股票投資組合的匹配度尤其高,這可能是因為這個上市公司股票投資組合是直接觀察到的,其回報是從上市股票回報中計算出來的,方法與作者的系統投資組合相同。然而,伯克希爾的整體股價可能存在特殊的價格波動(例如,由於巴菲特本人的價值),這是其他股票無法複製的。伯克希爾這種特質對非上市公司股票組合的影響更為嚴重,該組合可能也受到計量問題的影響。

伯克希爾上市公司股票組合模擬收益並沒有計入交易或税收費用,比起已經計入該費用的伯克希爾整體收益,更加能夠反映出巴菲特的選股技巧。日益增長的交易等費用減少了伯克希爾的部分收益,另一方面,伯克希爾從最初專注於小規模公司股票到日益傾斜到購入大規模公司股票,因其容量約束從而減少了部分收益。

總之,如果在這段時間一直對安全、優質、有價值的股票投資組合使用槓桿,就可以像巴菲特一樣獲得可觀的回報。

結論和實際意義

作者已經展示了與其他股票或共同基金相比,伯克希爾的表現是多麼驚人。事實上,作者在其研究的樣本中發現,伯克希爾哈的夏普比率是所有基金中最高的,而且比所有成立40多年的美國共同基金的夏普比率都要高。作者發現,伯克希爾1976年至2017年的夏普比率為0.79。儘管這一夏普比率幾乎是整個股市的兩倍,但仍低於許多投資者的想象。經市場風險敞口調整後,巴菲特的信息比率處在0.64的較低水平。那麼巴菲特是如何成為世界上最富有的人之一的呢?答案是,他長期堅持一個好策略--購買便宜、安全、優質的股票,在其他人可能被迫賤賣的艱難時期倖存下來,並利用槓桿提高了回報率。作者估計,巴菲特的槓桿率約為1.7比1,這一比例提高了他的風險和超額回報。因此,他的許多成就包括在數十年的時間裏有信心、有資金、有技巧地運用槓桿和重大風險。

作者發現巴菲特選擇的投資組合具有幾個普遍特徵:他購買的股票是安全的(貝塔係數低,波動率小),便宜的(即市淨率不高的價值股),以及高質量的股票(盈利、穩定、高派息率的成長型股票)。有趣的是,具有這些特徵的股票通常表現良好,所以這些特徵有助於解釋巴菲特的投資。

作者創建了一個投資組合,跟蹤巴菲特的市場風險敞口和積極的選股主題,並調整至與伯克希爾相同的積極風險。作者發現,這種系統性的巴菲特式投資組合的表現與伯克希爾相當。因此,巴菲特的天才之處,似乎至少在一定程度上在於,他在早期就認識到這些投資主題是有效的,在從未進行過廉價出售的情況下運用槓桿,並堅持自己的原則。或許這就是他在伯克希爾1994年年報中的評論:“45年前,本•格雷厄姆(Ben Graham)告訴我,在投資中,沒有必要為了獲得非凡的結果而做出非凡的事情。”

最後,作者研究了巴菲特的訣竅是在於他有在股市“慧眼識珠”的能力,還是因為他有能力擔任首席執行官。作者將伯克希爾的回報分成兩部分--投資於上市公司和非上市公司,發現上市公司和非上市公司都對巴菲特的業績有貢獻,但上市公司股票的投資組合表現得更好,這表明巴菲特的訣竅主要在於選股。然後作者問他為什麼嚴重依賴非上市公司,包括保險和再保險業務。一個原因可能是税收,另一個原因可能是這種結構提供了一個穩定的融資來源,使他能夠利用自己的選股能力。事實上,作者發現巴菲特35%的負債是由保險浮存金構成的,其平均成本低於國債利率。

綜上所述,作者發現巴菲特已經形成了一種獨特的槓桿獲取方式;他投資於安全、優質、廉價的股票;這些關鍵特徵在很大程度上可以解釋他為何取得令人印象深刻的業績

作者的研究結果具有以下三個顯著的實際意義:

首先,作者以一種新穎的研究方式探討了1984年哥倫比亞大學會議上著名的關於“coinflipping”的爭論,對資本市場的有效性有了新的認識。作者的研究結果表明,巴菲特的成功既不是靠運氣,也不是靠魔法,而是對他成功實施價值和優質投資的一種獎勵。從歷史上看,價值和優質風險敞口創造了很高的回報。

其次,作者説明了如何將巴菲特的業績視為剔除交易成本和融資成本之後的學術因素回報的實際可實現性的表達。作者模擬了投資者如何利用類似的投資原則。巴菲特的成功表明,這些學術因素的高回報不僅僅是“紙面”回報;在扣除交易成本和融資成本後,這些回報可以在現實世界中實現,至少巴菲特是這樣做的。此外,巴菲特對BAB因子的敞口和他獨特的槓桿途徑,與BAB因子代表槓桿使用的回報的觀點是一致的。

第三,作者的研究結果説明了在現實世界中投資成功是什麼樣子的。雖然樂觀的資產管理公司經常聲稱能夠實現高於1甚至2的夏普比率,許多首席投資官尋求類似的高績效數字,但作者的研究結果表明,長期投資者最好設立一個現實的績效目標併為艱難時期做好準備(即便是巴菲特也經歷過艱難時期)。實際上,因為巴菲特以0.79的夏普比率成為世界上最富有的人之一,大多數投資者應該尋求實現一個處在該數字與市場夏普比率(同期水平為0.5)之間的夏普比率,而不是進行次優的投資、徒勞地嘗試達到一個更高的數字。

注:本文由AQR Capital Management的Andrea Frazzini、David Kabiller和Lasse Heje Pedersen所著。

(完)

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