旺旺财经
更新时间：2024-01-16点击：884
近日全球最大公募基金Vanguard首席执行官、原首席投资官Tim Burkley重申了此前在报告《经济与市场展望》中的观点，认为未来十年的市场相比以往，将有更温和的回报和更高的波动率。
Burkley表示，假如果真如此，那么如何帮助投资者遵循“最佳实践”将对于投资成功至关重要。例如，将焦点集中于长期目标而非短期的市场波动；重新平衡仓位，即便某种资产目前的表现很糟糕；在多资产以及各资产类别内部保持多元化的投资。
Burkley指出，在过去的2018年，标普500指数下跌超4%，为近十年来首次出现年度下跌。更糟糕的是，在股票几度快速上涨后，截至年底时，股票指数仍比九月峰值时下跌了14%。
进入2019年，在经历了2018年底暴跌后，投资者们自然变得紧张。持续不断的关于英国脱欧、全球经贸局势紧张、美联储货币政策的讨论，都增加了不确定性。但截至2月末，标普500指数上涨了11%，Burkley认为，这增加了预测短期市场走势的难度。
Vanguard对未来十年的展望
对未来的短期预测，最好的情况也只是不够准确的预测，而最坏的可能就是一场徒劳。Vanguard全球首席经济学家Joe Davis常喜欢说的一句话就是“对未来要保持应有的谦逊态度”。这也是为何他和他的团队从不预测标普500指数在未来六个月将达到的具体点位。相反，他们用自己的统计模型及判断，来估计指数在更长期限内位于某个区间的可能性。
以去年末的数据来看，股票估值仍然很高，而利率较低，Joe团队对于未来十年平均回报率的预测如下：
美国股票回报率 4%-6%
非美国股票回报率 7%-9%
全球债券回报率 2%-4%
这意味着对于一个广泛多元分布的由60%股票和40%债券构成的投资组合来说，回报率将大约在4%-6%，这虽是一个不错的回报水平，但仍低于1990年初以来相同投资组合7.3%的回报。
无论未来收益如何，投资都将面临更高的市场波动率。（参见未来10年收益与波动预测的图表）
（参见未来10年收益与波动预测的图表，来源：Vanguard）
（注：该预测对应于截至2018年9月30日以美元计算的基于VCMM®模型的10,000次模拟中，10年年化名义回报率的分布。波动率中位数是各资产类别每年收益标准差的中位数）
2017年，投资者被市场风平浪静的表象所迷惑，没有任何一个交易日股票涨跌超过2%。2018年，有20个交易日单日涨跌超过2%，以致于一些权威人士担忧这样的波动率将成为“新常态”。但从长期来看，这样的波动率或许才更接近于一个“标准常态”。而在过去十年里，正式因为极端的货币政策才导致出现意外。在任何一年中，股市有20天涨或跌达到2%是再正常不过的事。
所谓，不经一事 不长一智。
如今市场需要一只“援助之手”
面对未来一段时间低收益而高波动的前景，针对近期一位客户提问关于在市场中是否有避开这种高波动的方法，Burkley表示，有——答案就在这位客户几年前设立的低成本、多元化、均衡的投资组合当中。而持有一个均衡投资组合的优势就在这种时候体现。
也正是这样动荡的市场，往往令投资者抛弃了原本精心定制的投资计划，而倾向于马上采取行动。在这之中，行为训练和专属顾问的价值就能得到很好的体现。他们的价值在总收益期望不高时还将进一步放大。
对于持有一个股票占比60%、债券占比40%的投资组合所能带来的预期回报，投资者往往会期望更多的回报。但Burkley指出，他们的研究发现这些因期望更多回报而偏离了“最佳实践”的投资者最终将会损失组合价值的3%。“一只稳定之手”可以帮助紧张的投资者保持专注，避免作出追求收益表现的应激反应，因为这将使得组合收益在当前的环境下会减少一半以上。
关于Vanguard资本市场模型（VCMM）
Vanguard资本市场模型（Vanguard Capital Markets Model）建立在对历史数据的统计分析基础上。未来收益可能与模型中的历史表现有偏差，更重要的一点是，该模型有可能低估了模型所依据的历史时期中所未观测到的极端负面情景。
VCMM®是一款专利金融模拟工具，由Vanguard主要的投资研究和顾问团队进行开发及维护。该模型预测了广泛资产类别的未来收益分布情况。这些资产包含美国和国际股票市场，部分期限美国国债和公司债的固定收益市场，国际固收市场，美国货币市场，商品市场，以及某些另类投资战略。
该模型的理论和实证基础是，基于不同类别资产的收益是对投资者所承担的不同类型系统风险（β）的一个补偿。该模型的核心是对风险因素与资产回报之间动态统计关系的估计，这是根据对可获取的向前追溯至1960年的月度金融和经济数据进行统计分析得出的。
该模型用了一个估计方程组，然后应用蒙特卡罗模拟方法预测风险因素和资产类别之间预计的相互关系，以及随时间变化的不确定性和随机性。该模型从几个时间维度，对每个资产类别都进行了大量的结果模拟。通过在模拟中计算集中趋势来产生预测结果。该工具所产生的预测结果将随着每次使用和时间的变化而有所不同。
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