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特雷纳-布莱克模型与布莱克-利特曼模型：互补而非替代
未知
特雷纳-布莱克模型与布莱克-利特曼模型：互补而非替代
特雷纳、布莱克、利特曼成为投资领域的重要革新者，他们的模型被广泛使用，推动了投资行业的发展。这里将两个模型比较分析并非为了说明孰优孰劣（事实上，我们发现它们是互补的），而是为了在比较中发现其各自的价值。
首先要明确的是，在优化这一步骤中，两个模型都是一致的。也就是说，不论分析师使用哪个模型，只要他们的输入列表相同，就会得到相同的投资组合与相同的业绩指标。在后面内容中我们将看到用这两种模型构造的投资组合的业绩远远优于消极策略，也优于没有使用定量技术的积极策略。这两种模型的区别主要在于获得输入列表的方法，下面的分析告诉我们，它们是相互补充的，最好一起使用。
BL模型是TB模型蛋糕上的奶油
特雷纳-布莱克（TB）模型针对单一证券进行分析，这可以从积极型投资组合的构建过程中看出。对证券的α赋值是相对于消极型投资组合得出的。如果所有α值全为零，那么该组合就是所要持有的组合。假设某投资公司的募股说明书说明将其投资组合的70%投资于美国大型股票，如标准普尔500指数，30%投资于欧洲大型股票。在这种情况下，宏观经济分析必须针对两地分别进行，而TB模型也要分别应用。在每个地区，证券分析师编制出相对于其本身的消极型投资组合的α值。因此，该公司的产品将包括四种投资组合，两个消极型组合和两个积极型组合。只有将投资组合分别优化时，这套体系才会有效。也就是说，美国证券的参数（α值、β值、残差方差）是根据美国基准估计得出的，欧洲股票的参数是根据欧洲基准估计得出的。那么，投资组合构建问题就变成了标准的资产配置问题。
所得的投资组合可以用BL方法改进。首先，关于美国和欧洲市场相对表现的观点可以增加对两大经济实体进行宏观经济预测的信息。为了更加专业化，美国和欧洲的宏观经济分析师必须专注于各自的经济体。显然，随着更多国家和地区的投资组合进入该公司的投资范围，分散化会变得越来越重要，将BL模型运用到TB产品中的可能性就越大。此外，国外股票投资组合将导致投资者持有不同头寸的当地货币，这明显是国际金融的范畴，从这一分析中得到预测数据的唯一方法就是BL技术。[1]
为什么不用BL模型替代TB模型
如果整体投资组合包含根据比较经济和国际金融分析得出的预测值，那么就需要用到BL技术，正是这种需求让我们提出了这一问题。用BL模型构建有效投资组合的确可行，因为TB模型中的α可以用BL模型的观点来代替。举个简单的例子，如果积极型投资组合只包含一只股票。若采用TB模型构建积极型投资组合，需要宏观经济预测E（RM）和σM，以及α值、β值和残差标准差。若按BL模型的框架，上述输入列表也可以表示为以下形式
式中，e表示式（9-5）中证券特征线回归的残差。如式（9-13）一样，利用式（9-15）计算的条件期望可以得出与TB模型式（9-7）一样的调整的α值。
这样看来，BL模型可视为TB模型的推广。与TB模型一样，BL模型允许你根据关于α的观点来调整期望收益，同时它也允许你对相对业绩发表观点，这一点是TB模型所不能企及的。
但是，这个结论可能误导投资管理行为。为了理解这一点，我们先讨论置信水平，它是全面描述BL模型中的观点所必需的。表9-7和图9-5说明最优组合的权重与业绩对BL观点的置信度非常敏感。因此，模型的有效性很大程度上依赖于BL观点的置信水平。
当用BL观点来替代TB框架下的直接α估计时，我们必须把式（9-7）中预测误差的方差用于式（9-15）。这便是BL模型对“置信度”的量化方法。在TB框架中，通过计算分析师的预测α值与相应的已实现α值之间的相关性，我们便可以测度预测的精确性，但将这一过程运用到BL关于相对业绩的观点中并没有那么简单。投资组合经理的观点在不同时期有不同的量化值，因此，我们无法用某一变量的长期历史预测数据来评估精确度。从目前来看，无论是学界还是业界，都没能优化BL模型中“信心水平”量化的方法。
这就引出了在TB模型中调整预测的问题。我们并不知道分析师的追踪记录经过系统编纂并用来调整α预测的真实结果，虽然我们不能断言这种努力是行不通的，但是间接证据说明在TB模型中，α值往往没有经过调整。我们常常可以听到关于TB模型导致“极端”调整组合权重的抱怨。但我们在前面已看到，这些极端权重的产生原因是没有调整α值以反映预测精度。任何卓越的预测者得到的实际R2都会带来适度的投资组合权重。就算极端权重偶然出现，也会由于追踪误差方差的限制而消除。
因此，保持这两个模型的独立性和独特性非常必要；TB模型可用于证券分析管理（预测值已经进行适当的调整），而BL模型可用于资产配置，尽管在资产配置实践中置信水平无法精确估计，但相对业绩的观点仍然非常有用。
[1] BL模型中也可以用来引入关于美国与国外公司业绩的观点。