[Quant][Note] Diversifying Macroeconomic Factors - for better or for worse_《diversifying macroeconomic factors

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本文探讨了宏观经济因素如何影响投资组合，发现5因子模型在经济疲软时因子间相关性较高，而4个状态变量可能提供更好的多元化效果。内容涉及term spread、市场超额回报、美元指数、油价和信用利差等宏观因素，以及经济产出、通胀、利率和风险偏好等状态变量。研究使用Choleski分解分析因子相关性，并通过OLS模型拟合不同资产类别回报。文章指出，经济不确定性增加时，资产相关性增强，宏观因素模型的多元化表现有限。

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题目	Diversifying Macroeconomic Factors - for better or for worse
论文链接	论文pdf链接
发表时间	2021.01.08
论文作者	Livia Amato, Harald Lohre

内容简要

本篇文章主要是寻找了一些新的macro alpha和combine组合；同时探索了一下Markov switching model。5 factor模型的diversification效果一般，在经济不好的时候correlation也比较高；四个state variable相对会好一些。

文章用到的macro 五个 factor有
- Term：term spread between10Y and 3M for G7 weighted by their GDP
- Market: excess return of MSCI world index over 1M US bill （认为这个factor包含了rate level、 term premium和inflation的信息）
- USD： US trade weighted dollar index
- OIL: log return of WTI oil (认为Oil表述了供应链的生产和运输成本，高价格象征经济的经济以及cost升高而带来的经济周期自我回归）
- Credit: DEF, spread between Moody’s BAA and AAA Yield.

Macro state variables

output： divident growth and expected output gap. 文章中具体用到的是 log difference in the composite leading indicator (CLI) for G7 issued by OECD
inflation (G7 CPI)
interest rate: change of 3M bond yield for G7 country, 衡量monetary policy的变化以及rate level
risk aversion / volatility： VIX

知识点

经济uncertainty比较强的时候，所有的asset 通常的correlation会明显高于正常的时候
macro factor在经济不好的时候也会出现comovement，因此macro factor model 的 diversification其实做的也不是特别好
使用Choleski decomposition来衡量factor的correlation，同时可以对于不同的regime（经济好的时候和经济不好的时候分别看correlation）
根据文中描述，gold和rate是反相关； equity对于自身和credit有正相关

模型

通过macro factor来fit 四大类（bond, equity, credit and commo）12种assets的return (SP500, MSCI EAFE, MSCI EM, RUSSEL200; US， DE， JP，UK, 10Y indice； IG and HY; GS commo index, SP GSCI gold index) 。