特质波动率异常因子在a股市场的实证研究

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1、特质波动率异常因子在A股市场的实证研究AFREELUNCHOFLOWRISKANDHIGHRETURN?——ANEMPIRICALSTUDYOFIDIOSYNCRATICVOLATILITYANOMALYINASHAREMARKET学校：上海交通大学学院：上海高级金融学院专业：工商管理（MBA）作者：彭菁菁导师：张晏诚学号：1103809074班级：M1038091答辩日期：2012年5月27日万方数据特质波动率异常因子在A股市场的实证研究摘要资产的风险和收益之间的关系一直是理论界研究的热点。根据经典的资本资产定价模型，资本市场是完美有效的，非系统风险(公司特质风险)可以通过构造多样

2、化的投资组合被完全抵消，即公司的特质风险与股票的预期收益无关。但Merton(1987)认为，在实际的操作过程中，投资者受交易成本、信息不对称、经济状况、职业、受教育程度等各种原因的限制，不可能持有完全分散的市场组合，投资者所承担的公司特质波动风险需要更高的投资收益补偿，即公司的特质波动率与预期收益正相关。但近期国内外的一些学者通过实证研究发现：股票的特质波动率(公司特质风险的衡量指标)和预期收益之间呈现负相关的关系。―高风险，高回报‖的理念已深深铭刻在大多数投资者心中，似乎已成为亘古不变的真理。质疑这个人们深信不疑的概念似乎有违常理，但是近来不少学者的研究和几十年的资本市场数据显示

3、：在承受更低风险的情况下是能够获得高回报的。CAPM模型因为在实证研究中高贝塔股票没有带来对等的回报补偿，一直为学界批判。2006年AndrewAng,RobertJ.Hodrick,Y.XingandX.Zhang(以下简称AHXZ)首次发表了实证研究中发现的低风险、高回报的异常特质波动率因子。AHXZ发现特质风险与截面预期收益呈负相关关系。这与现代组合理论（马克维茨，1952）中指出的特质波动率与资产定价无关的理论相悖。根据AHXZ的研究发现，有效疆界是有可能被打破的。从此，对特质波动率因子研究的序幕被拉开。在实务界，低波动率证券投资组合的业绩表现从过去几年开始吸引了投资者的注意

4、。2008年全球金融危机再次提醒人们对各种金融资产的价格波动保持警惕。尽管到目前为止还没有任何一种理论能够很好的解释―特质波动性之谜‖，金融危机的教训和低波动性组合投资策略的流行促使MSCI在2008年8月推出了覆盖各区域的全球最小波动性指数。标准普尔在2011年4月也发布了标普500低波动率指万方数据数。2011年5月罗素发行了挂钩罗素1000低波动率指数和罗素2000低波动率指数的ETF产品。特质波动率很可能是继价值、市值规模、动量等因子之后的另一个可以获得资产定价的重要异常回报因子。近几年，欧美学界对最小方差组合、低波动率组合、低流动性组合进行了大量实证研究，范围涵盖了美股市场

5、、欧洲股票市场、日本股票市场等。国内应用于A股市场的此领域研究比较有限。本文致力于从以下三方面对特质波动率异常因子在A股市场进行实证研究。第一，检验低特质波动率和预期截面回报在A股市场的关系。第二，如果在A股市场特质波动率和预期回报确实存在负相关关系，检验异质信念是否能解释此异常回报。第三，建议相关投资应用。AHXZ首先发现市场回报的波动率是一个可定价的截面风险指标。随后，他们用FamaFrench三因素模型（1993）计算个股的特质波动率，并将个股按照特质波动率大小排序。他们认为用一个没有涵盖所有影响因子的模型计算出来的特质波动率可能反映漏选因子的影响。三因素模型很可能会对按特质波

6、动率大小分组的组合错误定价。AHXZ的研究结果发现，在美股中上一期特质波动率高的股票在未来将获得低的平均回报，而且这些资产确实被FamaFrench三因素模型错误定价了。AHXZ的研究结果令人惊讶的原因有两方面。首先，高特质波动率和低特质波动率股票组合的平均回报差别较大。在五等分的特质波动率组合中，特质波动率最低的组合获得的月平均回报比特质波动率最高的组合获得的月平均回报高出1%。其次，AHXZ的研究发现无法被总波动率风险或者其他现有的资产定价模型所解释。他们的发现更让人们疑惑不解的是在经典理论中与定价无关的特质波动率竟然和预期回报有显著的负相关性。这与Merton（1987）发现的

7、两者的正相关关系的结论相反。人们开始质疑是否AHXZ的发现只是因为样本量过小，或者是数据挖掘所致。为了获得更多的实证支持，AHXZ在2008年对美国以外的股票市场中的滞后特质波动率和未来平均回报的关系进行了进一步的实证研究。他们成功地证明了时滞的特质波动率与未来平均回报之间的负相关关系在其他发达国家股票市场中依然存在，尤其是发达国家中最大的七个股票市场：加拿大，法国，德国，意大利，日本，美国和英国。特质波动率和平均回报之间的负相关关系在统计检验中显示出强烈