大类资产配置报告系列之三：风险无处不在，资产波动率模型构建与预测

金工量化专题报告 1 | 请务必仔细阅读报告尾部的重要声明 西部证券 2020年03月02日 。 风险无处不在：资产波动率模型构建与预测 大类资产配置报告系列之三 证券研究报告 金工量化专题报告 西部证券 2020年03月02日 分析师 王红兵 S0800519090003 13924613850 wanghongbing@research.xbmail.com.cn 联系人 付怡 13163240483 fuyi@research.xbmail.com.cn 相关研究 1、西部证券-金工大类资产配置专题报告之一:从资产的历史数据到未来预期-20191119 2、西部证券-金工大类资产配置专题报告之二:多维度探究资产预期收益优化法-20191211 Tabl e_Title ● 核心结论 Tab le_Su mm ar y 从波动率的角度看资产风险 2020年春节前后发生“新冠肺炎疫情”给资本市场及宏观经济环境带来了较大的影响。除了疾病之外，包括战争、恐怖袭击等等这类突发性风险事件均会对资本市场形成冲击，造成资产价格大幅偏离，甚至是改变市场风格，影响经济基本面。所以本篇专题的目的在于从波动率的角度探讨，类似突发性冲击发生时，资产之间的波动率会具有怎样的共性特征，以及我们需要采取怎样的配置手段和应对策略。 针对资产本身的研究可以划分为两大类：一类是聚焦于资产的收益，另一类是资产的波动。资产的波动是金融风险衡量的重要维度，几乎渗透在金融领域的方方面面，例如资产定价、投资组合优化、风险管理等等。 在前两篇资产配置专题中我们更多的从资产收益的角度出发去做研究，将宏观与量化相结合，按照自上而下的逻辑，定量的去分析宏观因子的变化趋势以及它们之间的相互影响，进而将宏观因子的驱动力落实到资产层面，最终得到各大类资产预期收益表现。 波动率预测模型特点及主要优势 本篇文章当中我们将结合前沿学术研究成果以及优秀外资机构的思路，探索全球及国内市场各大类资产波动率的特征，提炼共性波动率因子，并构建基于实际波动率的风险预测模型，获得预期波动率，最后通过投资者效用模型来检验实际效果。 （1）本文从大类资产配置的角度出发，以非参数法中经典的实际波动率为切入点，自上而下研究了国内外诸多资产的波动性特征，国内覆盖四大类合计48个小类资产，并提炼出适用国内资产的共性波动率因子，为后续建模优化打下基础。 （2）本文探讨了累计六种基于实际波动率的风险预测模型，基于现有模型的缺陷，不断优化并构建全新的波动率预测模型，经对比分析检验该模型具有较好样本外预测能力。 （3）本文后半部分使用一种投资效用框架，来检验模型的实际效用。结果表明我们优化的波动率预测风险模型相比于常用模型能提高投资效用，获得相对简单模型更为显著的收益。 风险提示：结果均基于模型和历史数据，市场环境变化时模型存在失效风险 金工量化专题报告 2 | 请务必仔细阅读报告尾部的重要声明 西部证券 2020年03月02日 索引 内容目录 引言 ......................................................................................................................... 4 实际波动率：波动率划分与数据来源 ............................................................................ 5 波动率的划分 ....................................................................................................... 6 实际波动率 .......................................................................................................... 7 研究标的选取与数据处理 ....................................................................................... 7 全球大类资产梳理 ............................................................................................ 7 国内大类资产梳理 ............................................................................................ 8 资产的风险特征 ....................................................................................................... 10 全球大类资产波动率特征 ..................................................................................... 10 国内资产的波动率特征 ........................................................................................ 12 基于波动率预测风险模型构建.................................................................................... 13 基于RV的自回归模型 ........................................................................................ 13 中心化优化模型：使用长期波动率因子 .................................................................. 14 跨期波动率预测模型：直接法 ............................................................................... 14 HAR模型 .......................................................................................................... 15 MIDAS模型 ...................................................................................................... 15 异构指数模型（HExp） ...................................................................................... 15 风险预测模型的检验 ................................................................................................ 17 样本内预测结果分析............................................................................................ 17 样本外预测结果分析............................................................................................ 18 风险预测模型的实际运用 .......................................................................................... 19 目标风险预期效用验证 ........................................................................................ 19 不同风险模型实际效用对比分析 ........................................................................... 20 后续优化思路 .......................................................................................................... 22 风险提示 ................................................................................................................ 22 参考文献 ................................................................................................................ 23 图表目录 图1：SIR模型疫情峰值预测a=8.47%;b=2.2% .......................................................... 4 图2：SIR模型疫情峰值预测a=9.48%;b=2.2% .......................................................... 4 图3：SIR模型疫情峰值预测a=9.48%;b=1.3% .......................................................... 4 图4：SIR模型疫情峰值预测a=8.47%;b=1.3% .......................................................... 4 图5：波动率预测方法发展过程 ................................................................................... 6 图6：AQR全球大类资产数据源梳理 .......................................................................... 8 nMmRnQzQmMqNmRrRrQsNqM9PdN6MmOqQoMmMeRrRtQiNrRtQ7NqQwPNZmOrQuOqRqO 金工量化专题报告 3 | 请务必仔细阅读报告尾部的重要声明 西部证券 2020年03月02日 图7：标普500月实际波动率（年化）变动情况 ......................................................... 10 图8：美10年国债月实际波动率（年化）变动情况 ..................................................... 10 图9：布油月实际波动率（年化）变动情况 ................................................................. 11 图10：欧元