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「另类投资」的10个维度

一直以来,用量化视角来评估另类投资的回报和风险一直有很大困难。阻力主要来自于两个方面,一是数据局限,二是衡量投资具体表现的标准很混乱。

随着另类投资日新月异的发展,LP投资标的逐渐形成了一个杠铃,一端是传统投资,另一端是另类投资。传统投资笼统来讲有股票、债券和现金,往往包括这5个特点:

GP受到的限制很大;

是高效市场上的流动产品;

GP之间差距比较小,业绩会受市场驱动;

属于被动投资;

LP的资金高速流动;

另类资产这一端同样海纳百川,比如房地产、PEVC、基础设施和艺术品等等。和传统投资相对应,另类资产也有5个特点:

GP受到的限制较小;

效率较低市场中的个人产品;

GP之间有很大差距,业绩受GP表现影响;

更积极的主动投资;

有更多的patient capital;

Moody's Investors Service(穆迪投资者服务公司,国际投资信用评估机构,同时也是金融信息出版公司)表示,尽管面临风险,但是投资人对另类资产的需求在继续激增。

穆迪的2022资产管理展望显示,2021年,另类资产的募资超过了1.1万亿美元,管理中的另类资产总额超过了9万亿美元。进入2022年,LP对低收益流动性资产的长期回报需求持续增长,另类资产融资将保持强劲势头。

01 传统投资和另类投资之间的过渡渠道

在传统投资的公开市场和另类投资的私人市场之间,还有许多条互通的桥梁。帮助熟悉原有领域的LPGP过渡到另一边,满足不同的投资需求。

对于有一定流动性需求的投资人来说,公开市场等价物是一个选项。比如,房地产投资信托基金可以替代私人房地产,高收益债券可以替代不良债务。不过,虽然这些期权可能会带来类似的长期回报结果,但它们和上市股票的相关性更高,所以它们的多元化收益并不是非常明显。

执行的质量、*投资工具和管理费结构作为超额回报的三大关键驱动因素,正越来越容易被规模较小的机构和个人接受和采用。换言之,它们正在为那些不能或者不愿意全面进入私人市场的LP搭建一座桥梁。LP也应该监控和了解风险,打磨一套不断发展的投资工具。

投另类资产,主要考虑以下5个方面:

(1)基金结构:受流动性调整的影响。要确保基金结构的流动性,与其基础投资实现预期投资目标所需的流动性保持一致。

(2)portfolio构建:由投资对象驱动。明确定义投资目标(是追求股权多元化,还是追求由增值驱动的回报,或者其他类别),然后想清楚和某一类另类投资的气质是否相符。在确定分配规模时,考虑投资目标和流动性需求的因素。

(3)出资规模:受可投资金的影响。投入另类资产的资本量在很大程度上决定要考虑的投资选项。较小的配置更适合多元化的单一基金解决方案,较大的分配则更为灵活。还需要考虑多个更具针对性的投资,包括直接投资和共同投资。

(4)管理费:由总/净回报差价驱动,了解GP可能收取的费用范围。

(5)ESG:以可持续的方式获得有吸引力的风险调整回报,在识别投资风险和机遇时考虑ESG因素。确定具有既定ESG框架的战略,作为持续资产管理流程的一部分。

02 从portfolio的10各维度思考另类投资

另类投资的策略需要根据LP的具体情况确定,主要包括风险和收益目标,流动性限制,获得另类资产的难易度,以及执行能力。这些参数的变化在不同的LP间可能差异很大,这也就直接影响了构建另类投资portfolio的十种不同方法:

(1)现代投资组合理论:它通过量化框架改善portfolio的风险和收益状况,倾向于夏普比率较高的另类资产。但是,这种方式是建立在收益正态分布的假设上的,因此忽略了不对称性和尾部风险。

(2)后现代投资组合理论:和现代投资组合理论类似,它也是建立在量化框架上的。不同的是,后现代投资组合理论的重点在于把风险最小化,它纳入下行风险测量以解决不对称的回报分布问题。但在实践中,由于数据局限,另类投资的风险很难量化。

(3)风险预算模型:这种模式的主要目标就是风险管理,它强调了设置风险限制的重要性,但是不能显化具体的回报目标。风险预算会根据LP的风险目标而异,而且大多数倾向于低风险的选择。

(4)Omega比率:在相同的临界收益率下,对于不同的投资选择,Omega比率值越高,投资绩效也就越好。它的意义在于提高portfolio回报的门槛,根据回报目标找到收益和损失之间的*解,但相对忽视风险。

(5)基于场景的模型:它可以在不同的宏观经济环境中控制变量,检验另类资产的portfolio,但不太适合与宏观经济相对独立的资产类别。

(6)负债驱动型投资:它主要适用于债务现金流管理,偏好高剩余风险的标的,可能对养老金机构和保险公司来说比较友好,但并不适合所有类型的LP。

(7)大学捐赠基金模式:这种portfolio主要通过结构较为复杂的另类投资追求高收益,它将流动性溢价纳入考量,但只适用于非流动性承受能力较强的LP。

(8)基于因素的模型:它旨在为更具流动性的另类资产portfolio构建量化模型,关注点放在共同影响回报和风险的因素上。但是这种因素可能是不稳定的,而且只限于数据透明度较高的类别。

(9)预先设定模式:根据LP的目标和约束条件预先确定portfolio的模式,它的选择过程更简单,但是灵活性较小。

(10)中心模式(传统投资)和卫星模式(另类投资):它将另类投资视为一个卫星portfolio,简化分配过程,使决策更高效。但是这种模式很难区分具体投资细节,也需要根据LP的风险状况而异。

总体而言,尽管一些LPGP更喜欢依靠单一的方法来构建portfolio,但基于LP目标和限制的复杂程度,以及不同模型之间的差异,采用多种方法的组合可能会挖掘到更大的宝藏。

03 在实践中探索另类投资汇报的评估

一直以来,用量化视角来评估另类投资的回报和风险一直有很大困难。阻力主要来自于两个方面,一是数据局限,二是衡量投资具体表现的标准很混乱。

另类投资的数据,尤其是私人市场领域,在历史回报记录、质量和透明度方面都有很大的提升空间。近年来,随着时间增加,数据集不断完善,LPGP分析这些资产类别的能力有所提高。但是,随着数据的广度和深度增加,考虑其质量变得更为关键。

同时,当LP看向业绩和回报率数据时,要格外留心GP所使用的指标和计算方法。意识到潜在的误导和陷阱,以及哪些计算方法最适合不同类型的另类投资,对于客观地评估另类投资的表现至关重要。

如何衡量回报率取决于底层投资工具的结构。在常青或是开放式的策略中,通常以TWR(时间加权回报率,Time-Weighted Rate of Return,是一种类似于几何平均收益率,考虑了资金的时间价值,运用了复利思想的收益率)来计算。这种方式消除了portfolio中资本增加和撤出的影响,直接捕捉真实的投资业绩。

而在封闭式的策略中,IRR是目前被普遍采用的方法,它体现了所有资金流入和流出的情况。其中,现金流的时间成本会影响最后的计算结果。

但是,由于TWR不能区别出初始投资和接下来一系列投资的回报,另一方面,IRR受到现金流的时间影响,这种方法上的差异意味着它们只能分析不同结构基金的表现,不能直接拿来一起比较。

为了更好地横向比较,以便做出更多选择,LPGP可以采用MOIC(投资资本倍数)来衡量另类投资的长期表现。MOIC是一个投资回报指标,它将投资的当前价值表述为初始投资额的倍数,而不考虑投资期的长短。

除此之外,衡量另类投资回报的波动性也很有挑战。因为回报率往往来自于滞后的、基于先前评估的估值。减轻先前估值对当前估值的影响,可能会更接近地反映另类投资的真实波动性。

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