多资产类系数模型

多资产类系数模型

多资产类系数模型

我们看到投资者寻求结果导向战略的转变,以帮助平衡风险概况与退货目标。多策略,结果导向和平衡的资金,全部暴露于广泛的风险和返回司机,其性质上是动态的,相互关系随着时间的推移而变化。多资产类别因素模型帮助投资者更清楚地确定这些复杂,动态战略中的风险驱动因素。

MSCI多资产类系数模型提供:

  • 基于因子的资产分配,以瞄准风险的关键驱动因素和返回
  • 鉴定股票,固定收益,商品和货币的系统策略
  • 改进不同观众的不同粒度水平曝光的沟通
资产课程是用于获得风险驱动因素和返回​​的车辆

在资产课程中,学术研究已被学术研究证明是因素。基于因子的资产分配可以提供帮助:

  • 将数千个曝光简化为较小的关键风险和返回驱动程序
  • 减少风险和退货预测的数量并验证这些选择
  • 目标危险因素具有历史积极风险预防
  • 使多资产类投资组合风险更容易沟通

基于因子的资产配置为风险和返回的关键驱动程序提供更深层次的镜头。作为从传统资产类分配到基于因子的分配过程的投资组合转换,MSCI的MAC因数模型可以帮助投资者以一致的方式跨越资产类别的因素暴露。

MSCI最新的因素创新,MSCI多资产类系数模型(MSCI MAC因子模型),通过集成和一致的框架来看,在查看因素时提供高到低粒度。

MSCI MAC因数模型为全球投资提供了以下支持和见解。

支持基于因子的资产分配
  • 跨越资产类别的高级和详细因素之间的一致,综合框架
  • 链接资产类别对经理和安全选择的决策
捕获资产课程的系统策略
  • 介绍超出股票的系统策略因素
  • 多资产类系统策略因子区分因子β与α和传统β
提供多个级别的粒度,以沟通全局,MAC曝光
  • 将因子粒度与报告对齐,以最大限度地提高有效性
  • 一致的风险和返回归因

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MSCI多资产类系数模型

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互动资产

MAC内容第02部分

资产类别的因子分配

更改的投资景观和访问更多多资产类别因素正在转换许多投资组合,以积极分配资产类别。随着对资产类别的新来源的需求增加,需要一种多层多资产类系数模型,可以在整个投资过程中提供一致性。

MSCI多资产类系数模型为多或单一资产类投资提供了进一步的洞察力和控制。MSCI MAC因子模型的分层结构允许多个粒度粒度。

点击下面的资产类以发现更多


互动资产

资产类别投资组合中的资产分配

资产类别投资组合中的资产分配

MSCI多资产类系数模型有助于投资者导航全球市场的复杂性质。难以瞄准和优化全球和系统的主题,如全球信贷,EM权益或欧盟主权在投资组合的建设中传播。MSCI MAC因数模型使投资者能够实施额外资产,以更好地管理总投资组合投资目标。

多资产类投资组合饼图

应用程序

MSCI多资产类系数模型有助于解决在投资组合中管理和沟通因子风险的一些挑战:

  • 提供跨资产类别的一致性
  • 支持基于因子的资产分配
  • 介绍MAC系统策略
  • 通过适当的粒度水平简化关键曝光的通信
    • 投资组合管理人员的详细曝光
    • 资产级管理者的核心风险
    • 资产分配者的全球风险

MSCI的因素

MSCI的因素

MSCI开发了因素指标,FACS和分析,支持四十年的因素研究和创新。

每日因子索引性能

每日因子索引性能

MSCI礼物日常全球和区域因素指标的表现,以提高投资决策。

MSCI的因素投资研究

MSCI的因素投资研究

我们的研究已经确定了历史上历史上持续溢价的因素。

规定