定性数据的建模丨《非流动性解决方法——有限合伙基金投资的风险管理》新书精选
十三、定性数据的建模
我们在第11章中介绍了如何通过调整基金的现金流来达到某个预期存续期和预期TVPI，预期TVPI能够反映基金的增长前景，但我们尚未讨论如何确定其数值。在盲式集团投资的新基金和缺乏有效历史数据的未成熟基金中，我们需要使用定性的输入值来对TVPI建模。因此我们必须知道如何根据基金的增长前景，按统一的方法为基金分类。
定量方法vs定性方法
定量方法是指对经验观测值中的数据进行统计分析。为使统计分析的结果更有意义，数据样本必须足够大且具有代表性（即满足无偏性）。但是我们很难在另类资产中找到符合上述要求的样本，风险管理师只能利用存在缺陷的数据，因此难以用定量技术对有限合伙基金进行事前评估。在这种情况下，非流动资产领域的风险管理通常只能依赖于零星的、不完整的，甚至是模糊的解释信息。
与定量方法相反，定性评估侧重于信息分类，但由于非流动资产的数据样本很小且不具有代表性，信息分类本身通常站不住脚，因为这通常需要依赖于风险管理师的解读。风险管理师无法从能够应用计量经济学技术的定量数据中得出结论，只能利用不具有结构性的定性信息。然而数据样本较小和信息难以量化（如声誉、专业知识或管理风格）都会不可避免地带来主观因素，因此许多风险管理的从业人员对定性分析持怀疑态度：数据样本缺乏可重复性和结构性，对数据样本分析的不一致性以及量化描述性信息时出现的问题，这些都使得人们对定性分析产生了负面印象，只有当数据问题难以解决时人们才会使用这种方法。
监管机构日益意识到了定性分析的重要价值，因为在某些特定问题中，它有助于风险管理师产生更深入的理解（ESMA，2011）。由于定性分析与理解潜在动态有关，而定量分析中关键因素的信息（如管理能力）可能不会反映在数据中，或者可能严重滞后，因此我们可以认为定性分析具有一定的优势，有时甚至比定量分析更具有前瞻性。
我们可以通过评级来分类，而确定等级的方法一般有两种。首先，尽可能详细地定义和描述各种类别和它们之间的界限，但是具体采取何种分类方法，则需要分析师根据研究目的自主选择。在对每一类特征相互作用产生的结果建模具有难度，以及最终分类由因素组合确定的情况下，用评级来确定等级可能较为有效。当然，此法具有高度的主观性，且缺乏透明性和一致性，但是这些问题都可以通过结构化的审查等手段得到解决。
另外，通过评分法以及汇总各类排名来确定分类也可以成为一种正式的方法。这种方法的优点是分类过程更透明且可重复，然而如上所述，在因素组合决定最终分类时，将各单项评分汇总到一个分类可能存在问题。
基金评级／评分
评估信用风险的传统方法是评级系统。在资本市场，对借款人进行评级十分常见，评级分析了债务人的质量，还可以披露该债务人的偿付可能性。所有信用评级方法都包含定量和定性的成分。定量数据越受限制，评级将越依赖于定性评估。
我们的研究中，我们通过区分定性和定量方法来确定一个排名，从排名中导出得分，汇总各种排名或得分来得到一个分类。“最好”到“最差”的排名通常是为了帮助用户做出决策。排名有时被称为“排名表”，它以各种各样的度量标准为基础。
我们需要考虑一些限制条件并进行权衡。首先，虽然从业人员试图从一组不同标准的排名中得到单个总体排名，但想要得到“完美排名”是不现实的。事实上，这样的排名不可能存在。
一个优质的评分方法所得出分类应该具有极高的内部相似性，但是各分类之间的相似性低。这些类别在某种程度上应该彼此“相似”，从而某类别中的基金集可以以组为单位统一进行处理。类别的数量越少，评分方法就越稳健。人们通常难以清晰地确定各维度的权重，在这种情况下，为每个维度分配相等的权重是一种务实稳健的方法。
在评分过程中，考虑过多或者过于复杂都显得毫无意义，因为评分时考虑的维度越多，均值回归现象就越显著，统计学上一般会这么解释：极端事件发生后再次出现极端事件的概率很低。也就是说评分过程中考虑的维度越多，结果就越接近平均值。
基金评级方法
为回顾目前常用的几种基金评级方法，我们将对以下两个方面进行区分：（i）独立外部机构的评估（ii）投资者内部使用的基金评估技术。“评级”常被应用于信用风险模型，并且与贷款或债券的违约概率相关。虽然有限合伙基金有时会涉及评级，但正如我们在第8章中所说，基金不会在信用违约层面上“违约”，因为信用违约通常是指债务人未按合同约定偿还利息或本金。本章随后将讨论有限合伙基金的分类，我们称之为“分级（grading）”，即以与对照基金的比较为基础进行评估。
信托评级（fiduciary rating）衡量的是投资者将资金委托给第三方机构的风险。信托风险是指由于未能履行合同义务而违背投资者信任的风险，它反映了投资公司系统、流程和组织的弱点、缺陷和失败。信托评级将评估公司的稳定性以及该公司在一段时间内维持相对绩效的能力，同时它也考虑了其它标准。
信托评级基于如下假设：取得良好投资业绩的必要条件是合理组织投资过程。这种方法的优点是，它不需要很长的投资历史，这有助于克服私募股权和实物资产投资的主要障碍。我们不应混淆信托评级与尽职调查。相反，我们应该将信托评级视为对尽职调查的补充以及基金定性评估的标准输入值，因为它可能适用于监测阶段。这种“评级”能够体现基金的质量，但不能预测基金业绩。
标准包括当前基金的活动规模、利用低成本债务融资的能力、在持有期间使股票从市场趋势中获利的择时能力、在高估值时退出股票市场的择时能力、行业关注度及其变化程度、交易流的质量（指当其它所有私募股权公司减缓投资步伐时，该公司继续投资的能力）、利用不同规模的投资机会的灵活性、策略的独特性和差异化水平，以及近期活动规模的变化。
虽然统计测试表明该模型具有很强的解释力，但在该方法中，有两个重要的局限性难以避免。竞争稳健性的排名是以这些标准和后续绩效表现之间的历史关系为基础的。若这些标准或它们的关系有所改变，模型的精度将降低。此外，模型分析以可观测的数据为基础，但这些数据并未反映诸如关键人员的离开或未来策略变化等因素，这些尚未反映在最近投资决策中的变化可能会影响公司的未来表现。由此可见，排名作为决策工具，它的价值在很大程度上建立在绩效具有持续性的假设上，虽然这个假设并不完美，但是却广为从业人员采纳。
评级的目标类似于传统的共同基金评级，即帮助投资者用一种透明、标准和有效的评估方法来甄选单个基金，这种方法以一系列明确的标准为基础，这些标准中同时含括了定性和定量因子：“以基金经理的尽职调查结果为基准，用基金的定性信息来补充定量信息，从而生成A-E的基金评级，其中A是最佳评级。”
一些私募股权投资计划使用分级式评估来管理其投资组合。此类基金评估主要用于内部，很少对外公布。与行业从业人员交流后，我们得知基金的“分级”方法（无论是公开的还是内部的）通常是“不受欢迎的”。一个原因可能是人们认为低级别的基金意味着初始投资的选择方法失败了。基金进入前四分之一的概率也与时间有关。一个表现最好的成熟基金很可能可以进入前四分之一，但在基金存续期的最初几年，同一基金实现这一目标的概率肯定会更低。因此在艾德维克评估表中，一个基金会经历不同的阶段，但它的质量基本保持不变。所以我们在几个投资起始年份之间进行比较时可能会有点困难。
使用评级/分级作为模型的输入
评级/分级系统和所用技术的选择主要取决于决策者的目标。评级/分级系统是否能作为尽职调查过程的一部分，为投资决策提供信息？这是投资组合管理和风险预算的主要目的吗？这样的系统是否有助于监控投资决策？例如评级/分级作为一种投资决策工具，其主要用处在于选择更好的投资建议，因此我们可以将前文所述的评级看作是成功的指向标。
众所周知，没有风险就没有超额收益。事实上人们通常希望这句话反过来也成立，即投资者承担风险时能获得超额收益的补偿。然而这需要建立一个风险调整定价机制，该机制在投资者承担的风险和期望获得的风险补偿之间建立了联系。或者如下文所述，投资者可以通过寻找其他市场参与者暂未发现和利用的机会来承担风险。
典型的有限合伙结构无法进行风险调整定价。在有限合伙结构中，所有的原始头寸均按票面价值交易（即不存在溢价或折价），而且没有既定的息票支付，只有未知的业绩表现和已知的成本结构。
虽然结构化方法应该带来更高程度的一致性，但评级技术本身是否能提供额外的信息来作出更好的投资决策，这一点是值得商榷的。我们可以从不同分数的统计情况中推断出单项评级或分级，但反之则不然，因为对于投资决策来说，分数统计的信息量往往多于某一资产类别的信息。无论如何，任何投资决策方法的价值都取决于该基金预测未来结果的相对能力，但是暂时还没有稳健的经验证据能够证明这个结论。
评级系统明确或隐含地假设收益是持久的，事实上许多从业人员都认同这一假设，它考虑到私募股权投资的成功需要一些特殊技能，而基金经理通常需要经历一个技能学习的过程。
评估与可比基金的相似程度
在这种背景下，我们建议重点关注基金与对照基金的相似程度，该对照基金将作为量化的参考，而评分旨在测量基金在相关维度上与该对照基金的偏差。使用这种比较来进行事前评估的前提假设是：基金组内的每一个基金都有突出的业绩表现。
适应性市场假说（AMH）反映了另类资产行业的演化模式：市场参与者经常犯错误，但他们也会吸取教训。竞争带来适应和创新，自然选择塑造市场生态，进化决定市场动态。投机机会确实存在于市场之中，但是会随着时间的推移出现和消失，因此连续寻找新机会的创新形式对于生存和增长至关重要。适应性市场假说起源于对冲基金，大量对冲基金侧重于利用套利策略产生收益，若有效市场假说（EMH）成立，这就不可能发生。
基于“相似性”思想的分级技术在有效市场假说中是有问题的：在没有风险调整定价机制时，投资于有明显弱点或与行业标准有结构性偏离的基金并没有意义。
机构有限合伙人协会（ILPA）制定的有限合伙人协议（LPA）评级工具就是如此。[1]它的目的是评估特定合作协议对PE准则2.0版（即ILPA提出的最佳投资方案）的遵守程度。这些原则旨在作为一种有关尽职调查的工具，用于监测和评估私募股权的投资。虽然评级工具立足于排名和加权过程，而该过程又反映了基金管理中可量化的方面，但我们需要强调的是定性分析同样重要，有时有限合伙人的主观判断是必不可少的。由于每个合伙协议都不相同，不同的人对此也可能会有不同的解释。因此LPA评级工具形成了基金与同业的比较基础，有助于确定基金的相对优势和弱点。虽然对于有限合伙人来说，遵守ILPA原则在基金选择过程中起着越来越重要的作用，但鉴于其定性性质，投资者必须认识到它们的局限性。
总结
“经典”的尽职调查方法和本章讨论的各种基金评级之间的界限十分模糊。一般来说，评级旨在预测单个基金的投资是否成功，但其预测结果值得怀疑，投资经理也常认为这种“算法”不太可能奏效。与此同时，许多投资经理认为尽职调查是另类资产主要（甚至是唯一）的风险管理工具。然而卡内曼（Kahneman，2011）发现，在高度不确定和不可预测的情况下，专家意见通常不如相对简单的公式。他承认如果投资环境足够有规律，且专家有机会学习其规律性，那么专家的直觉就可以带来更好的结果。然而投资有限合伙基金时情况通常并非如此，因为有限合伙基金的投资环境会不断变化，而且基金的长期存续期使得投资经理无法频繁获得观测值，因而他们很难发现绩效相关的投资模式，并中吸取经验教训。这个论题超出了本书的研究范围，但我们认为“最佳投资方案”和“经验教训”可以有效地形成一套算法，为有限合伙基金输入风险度量指标分级。
与适应性市场假说一致，为了量化期望绩效等级，我们提倡一种以确定相似程度最高的基准基金为目的的方法。在第14章中我们将讨论如何利用这种定性输入将可比基金指数转换成一系列的倍数。
第十三章丨定性数据的建模
第十四章丨量化基金评级
第十五章丨证券化
第十六章丨风险管理师的作用
第十七章丨风险管理政策
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文章来源：《非流动性解决方法——有限合伙基金投资的风险管理》，厦门大学出版社
本篇编辑：鞠諃諃