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Guillaume Weisang

美国 Clark University（伍斯特，马萨诸塞州）统计学教授，做资产配置与风险测度的学术研究，与 Thierry Roncalli 长期合作。

在本 wiki 的论文

  • Roncalli & Weisang 2012 — 超越风险平价：非高斯风险测度与风险因子 — 与 Roncalli 合作的讲义，两部分内容：非高斯风险测度（VaR/ES）下的风险贡献定义与高斯下的等价性；以及按风险因子而非按资产做风险分解与风险预算的框架（n 个资产由 m 个因子驱动 \boldsymbol{R}_t=\boldsymbol{A}\boldsymbol{F}_t+\boldsymbol{\varepsilon}_t，两条因子分解路径，Meucci 2007 的共同因子 + 残差因子分解识别性更好）

方法论取向

关心「你想分散的是哪种风险」。 这篇的核心洞见是：风险平价谈的「风险贡献」只在满足欧拉分解的风险测度下才有意义，而「按资产分风险」和「按因子分风险」是两个不同的问题。最直观的证据是 beta 贡献不等于风险贡献——组合 (1/3,1/3,1/3) 对因子 1 的 beta 是 0.67、因子 2 是 0.33，但约 70% 的风险来自因子 2。

他关心不变性。 与 Roncalli 一起给出了 duplication invariance 与 polico invariance 的结论，并指出前提是风险预算按因子而非按资产表达——这为「按因子做风险平价」提供了正当性依据。

后续工作。 这篇讲义的下半部分在 2016 年发表为 Risk Parity Portfolio with Risk Factors（Quantitative Finance 16(3), 377-388），可与本页对照阅读。

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