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第八章 美国资管：高度竞争，快速迭代
未知
第八章
美国资管：高度竞争，快速迭代
刚性兑付的打破是长期过程
从成熟市场资管机构的经营模式看，理论上资管业不应承担产品的刚性兑付。资管机构与银行、保险机构等其他金融机构相比有4个特征：一是委托代理模式，作为客户利益的保管人，资管机构应代表客户利益进行交易，对客户负有信托责任，资产组合无论收益还是受损都应归属于客户；二是有限的资产负债表风险，受托资产不在资管机构资产负债表内的不应承担风险，而保本类产品由于在资产负债表内应承担风险；三是对客户资产的破产隔离；四是以按照管理资产规模收取资管费为主、超额收益计提为辅的赢利模式，这与银行和保险机构获取利差，以及证券公司获得交易佣金、承销费都不同。
但实际上，客户信任资管机构的专业能力、职业操守，才会将自身财产委托其投资，这也使得资管业在问题上表现复杂。从实践上看，即使不公开承认刚性兑付，但资管机构的确要为投资者保护付出成本。
资管产品的灾区一方面体现在货币基金发起人的支持行为，另一方面体现在可能引起误导的资管产品销售。从美国货币基金的实践看，虽然货币基金是一种理论上应该完全由投资者自担风险的投资品种，但如果净值波动较大或面值低于1美元，发起人或母公司要给予注资支持。据学术研究统计，在2008年金融危机中，至少有36只美国基金和约26只欧洲基金接受了发起人支持，三年间机构发起人至少投入了121亿美元。在雷曼兄弟迷你债券和麦道夫资管产品的销售中，部分银行存在明显的误导，所以也有责任针对受害者予以赔偿。如2014年，摩根大通与法庭指定的麦道夫案受托人以及发起集体诉讼的原告人达成和解，分别支付3.25亿美元和2.18亿美元，以换取对方撤销指控。严格说，在麦道夫案件中，摩根大通的赔付很难称为刚性兑付，但从实践经验看，面对客户可能的诉讼，资管机构证明自己已尽职合规以及流程无瑕疵非常困难，所以一般选择息事宁人。
图8—1 理想、成熟、新兴市场在资管业务领域有显著差异
图8—2 欧美货币基金在2008年金融危机时获得发起人支持的数量增多
资料来源：穆迪官网。
资金端仍很重要
根据Realbanks和麦肯锡的统计整理，截至2017年一季度末，全球排名前20的资管机构中有11家为银行系资管，管理资产占比高达46.7%，其次为保险机构（3家）。银行和保险机构拥有丰富的个人、公司和机构客户资源，完整的账户体系，多业务平台，全球的网络覆盖以及强大的品牌公信力，这使得相关资管机构在产业链的资金端拔得头筹。与海外资管巨头相比，中国资管机构仍有不小差距。目前资管规模最大的中国工商银行工银资管，按照2018年年中的数据——约4 500亿美元，尚不能进入全球前20位。
同时从集中度看，全球，主要是欧美成熟市场的资管寡头化非常明显。按照波士顿咨询公司的统计，2017年年初全球资管总规模约69万亿美元。结合下表数据，第一名贝莱德占全球资管总规模的8%，前三名占比18%，前20名占比55%。
表8—1 海外前20位资管机构的规模情况
资料来源：Realbanks。
注1：数据截至2017年3月31日。
注2：资管数据中包含了资管、另类投资及房地产投资的规模。
尽管规模均跻身前列，但相关资管机构的业务模式各有差异。以商业银行和投资银行为例，作为全能型的商业银行，摩根大通等主要依靠“商行+投行”的协同效应，面向最广泛的客户群体，资管部门拥有900多名组合经理、30多名策略分析师和250多名行业研究员，而中国目前即使大型商业银行的资管部门也不超过300人。瑞士银行的资管部门作为服务型的资管机构，主要面向高净值客户，争取全权委托管理。而拥有纯正投行基因的高盛的优势在于FICC交易——做市业务线带来的资产机会。具体产品线上，摩根大通在主题化投资管理领域体现了特色，太平洋投资管理公司被称为全球的“债券之王”，而先锋集团的低成本ETF基金获得了巴菲特的亲自推荐。
表8—2 不同类型资管机构业务模式上的差异
资料来源：公司财报。
被动与另类投资风头正劲
美国资产价格的长期表现有利于对标准化风险资产的配置。具体从资产类别的表现来看，根据美国沃顿商学院西格尔教授的研究，1801—2014年，大类资产中，股票可以获得最高收益，剔除通胀后的实际回报率约6.7%，GDP实际回报率约3.6%，债券实际回报率约3.5%，货币市场工具实际回报率约2.7%，黄金实际回报率约0.5%，美元剔除通胀水平后的实际复合回报率约—1.4%，也就是说在美国，长期来看，股票表现最好，而现金在大类资产表现中最差。
西格尔的研究结论在不同的时间场景下也适用，即美国资管机构战略上重视股票配置，尤其是中小市值公司。在配置形式上，根据市场有效理论，由于权益市场是标准化市场，大多数时间资产价格合理有效，故投资者侥幸获利的机会少之又少。同时考虑到幸存者偏差、管理费计提、交易佣金、中间商买卖差价，甚至积极型投资经理参与的都可能是一个“负和游戏”。这种情况下，针对权益的被动投资逐步得到美国资管机构重视，这在长期获得市场系统回报的同时节约了向主动管理者支付的成本。根据耶鲁基金会掌门人大卫·斯文森的10年以上的长窗口研究，剔除管理费用后，固收投资经理基本上获取不了超额收益（—20个基点），大盘股投资经理获得了50个基点的年化超额收益，而小盘股投资经理仅获得了20个基点的年化超额收益。如果进一步考虑投资经理淘汰带来的统计上的幸存者偏差，实际上超额收益会更低。
表8—3 长周期内（1925.12—2005.12）美国权益资产回报大幅超过债券和通胀水平
资料来源：Ibbotson Associates，Stocks, Bonds, Bills and Inflation，2006年年鉴。
表8—4 积极型投资经理与指数对比（不考虑幸存者偏差）超额收益不明显
资料来源：Pioneering portfolio management，David Swensen。
注：数据区间为1995—2005年。
同时面对不那么有效的市场（一般为低流动性的资产），投资经理如果把投资重点放在有潜在投资机会的低效市场上，可以大幅提高成功的可能性。以杠杆收购和风险投资为例，在把一个低效率的公司培养成创造价值的实体公司的过程中，资本运作者可以利用专业技能改善公司经营，但这一价值创造的过程不涉及资本市场交易活动。同样根据大卫·斯文森的研究，各类资产中杠杆收购和风险投资在收益中位数方面并没有吸引力（分别为8.0%和—1.4%），投资收益分化程度最大（前25%和后25%的收益率差距最大），而如果能获得前25%的收益水平则两类资产收益差距明显（分别为13.3%和28.7%）。由于低流动性，同时需要更多的主动管理技巧，杠杆收购和风险投资属于良莠不齐的资产，如果能选到优质的管理人则可以获得不菲的回报，如果做不到这一点就要在相关资产配置上异常谨慎（相关产品的管理费率也非常高昂）。
近年来，另类投资和被动类投资在全球资管中体现了最高的资金净流入。2016年年底全球资管规模近69万亿美元，主动权益和主动固收类资产分别为17.3万亿元和15.9万亿元，是占比最多的两大类（分别为25%和23%）。但同时两类资产近5年的资金流入也较少，固收约1.9万亿元的正流出，与其规模不相称，而权益类甚至有1.5万亿美元的负流出。根据图8—4所示，2012—2016年权益市场整体为牛市，固收市场偏震荡，单纯市场因素不能解释资金的流出情况。相比而言，被动型固收（1.3万亿）、被动类权益（1.2万亿）和另类（1.8万亿元）有较高的实际资金流入。被动类权益和固收在总资产中的占比只有13%和7%，在绝对数量上尚不占有优势。特别是ETF，投资成本低、配置灵活，而且盘中流动性强，规模增速高于传统上用来进行被动管理的共同基金。
图8—3 全球各类资产的资金存量和流入情况
资料来源：Simfund共同基金战略洞见。
图8—4 2012—2016年美国10年期国债和权益表现
资料来源：Yahoo Finance。
被动投资规模显著增加，但由于过于低廉的管理费率，未必会给资管业带来利润提升。根据波士顿咨询公司的统计，被动管理占资管规模的近18%，但在整个行业收入中的占比维持在3%。原因在于成长带来了激烈的竞争，而在一定程度上，价格竞争也驱动了高增长。而多元资产策略和另类资管凭借较高的管理费（一般高于权益和固收类产品），都实现了资管份额和收入的双增长。其中另类资管凭借12%的规模占比实现了38%的资管业收入。
哑铃型的机构格局逐步形成
随着策略的差异化使用，资管规模与机构整体盈利的相关性开始凸显。大型资管机构有广泛的渠道分布、口碑优势和庞大的投研支持，而具备优势策略的小型机构可以通过特定策略募集资金，资金体量小也有利于具体策略的使用。根据麦肯锡的调研分析，中型公司既缺乏规模优势，同时业务又分布得太广，故管理资产在500亿~3 000亿美元的中型公司，其平均利润率与大型公司相差5%，与小型精品公司相差3%。
当然规模对解释资管公司的绩效而言是一个相对粗糙的变量，如小型资管机构经营得好的结论，其实带有显著的幸存者偏差，即小且精品的资管机构才有较高赢利水平。如根据麦肯锡专家巴加伊、埃尔赞和奎克（2017）的研究，导致资管机构绩效差异最核心的因素不在于产品总规模，而在于是否拥有具有吸引力的产品线。表8—5展示了全球（主要是美国）有核心策略的精品私募资管机构的情况（累计收益排名表明了长期策略的有效性），除了桥水拥有近1 200亿美元管理规模外，大多数精品资管机构的规模在300亿美元以下，前20位精品资管机构的收益约2万亿美元，尚不足贝莱德的一半。策略选择上，宏观对冲和量化策略是比较容易积累长期资产的策略，这产生了诸如桥水、索罗斯基金等一批耳熟能详的资管机构。
表8—5 全球重要有核心策略的精品资管机构
资料来源：LCH investments 2017年数据。
注：基于创立以来的总收益进行排名。
科技手段创新有待观察
资管是金融科技的核心应用场景之一。目前已经被应用的技术手段包括基于大数据的数据建模、基于云计算的计算能力提升、基于区块链的信息保存及共享、基于人工智能的决策模型等。目前各类技术均有所使用，但尚未对资管业产生颠覆性影响。
近年来，算法投资、统计套利、智能投顾开始在资管业务中使用。统计套利工具是包含一套定量驱动的交易策略，这些策略通过分析价格模式和金融工具之间的价格差异获利，策略的最终目的是产生Alpha的交易利润。统计套利的应用逻辑主要是导入大量相关数据，利用机器学习形成知识图谱或者建立模型，通过不同算法预测交易趋势，发现投资机会。
算法投资和统计套利相关的投资方法需要高流动性的资产，适合采取被动型投资的方法。由于单次套利的利差极为微薄，所以必须依赖加杠杆放大收益，这也增加了交易策略的潜在风险。美国长期资本管理公司成立于1994年，很快达到近80亿美元的资管规模，但在1998年，根据历史数据分析结果在俄罗斯债券基差交易中判断失误（出现了俄罗斯国债违约的黑天鹅事件），由于30倍以上的杠杆水平最终破产。人工智能技术在挖掘图片、文档、文本等非标准化的数据方面有优势，但也与索罗斯的反身性理论相左：市场本身就是由交易者的行为组成，进而互相影响，这会让机器学习的难度更大，故没有一个独立和不可改变的持续学习过程，能够在市场中永远持续下去。以量化对冲闻名的Two Sigma、城堡投资等公司近年来一直在扩充自己的人工智能团队，但资管领域的Alpha Go仍需期待。
相比算法投资和统计套利用于大规模的资金管理，智能投顾更侧重于面向零售客户。智能投顾即利用数据分析和量化模型算法，根据投资者的个人收益和风险偏好，提供匹配的资产组合建议，并自动完成投资交易过程。在美国，两家智能投顾公司Wealthfront和Betterment已经发展了近10年的时间，各自管理资产约40亿美元。相比传统投顾及散户投资，美国的智能投顾主要解决了三个痛点：一是提供零售客户的资产配置解决方案，客户进入网站后，首先填写个人信息（如年龄、收入、期限、目标金额、风险偏好等），然后根据量化模型提供配置比例和配置产品；二是费率低廉，智能投顾以配置ETF产品（主要是股票和债券）为主，费用只有20~40个基点，而传统投顾要收取约2%的咨询费或管理费；三是有衍生服务，美国资本市场工具资本利得税高昂，Betterment提供了税收筹划方案，根据官网披露，税收筹划可以增加约77个基点的投资收益。
总体而言，智能投顾与其说是通过技术手段解决了相关痛点，不如说是在现有资产配置基础上借助网络手段降低了成本。智能投顾让高昂的投顾私行服务落入寻常百姓家，但很难说它颠覆了传统资管的商业模式。
周琼、陈剑，《从国外案例看打破“刚性兑付”难题》，《当代金融家》，2015年6月。