策略深度：从隐含波动率看股市未来走势.docx

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1、莫尼cesm那么新智库策略深度目录报告摘要1全球资产波动率的差异与潜在传导路径5波动率与A股市场8中国股市波动率有迹可循吗? 9隐含波动率与大势研判12从波动率回归收益率波动率领先板块间联动性 13附录：衡量风险偏好的指标18莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group莫尼揖cesm图15：美国市场VIX指数与信用利差高度相关图15：美国市场VIX指数与信用利差高度相关图16：中国经济政策不确定性指数对波动率具有解释力美债AA级信用利差（bp, Rhs）VIX09/6 10/6 11/6 12/6 13/6 14/6 15/6 16/6

2、 17/6 18/6.全球经济政策不确定性指数中国美国策略深度那么新智库来源：Bloomberg, policyuncertainty , 莫尼塔研究图17:信用利差与A股波动率关联度并不高图17:信用利差与A股波动率关联度并不高图18:经济政策不确定性对中国隐含波动率的解释15-02 15-08 16-02 16-08 17-02 17-08 18-02 18-0815-02 15-08 16-02 16-08 17-02 17-08 18-02 18-080. 60. 50. 40. 30. 20. 1755中国经济政策不确定性指数 _50ETF波动率（Rhs）6550. 65550. 5

3、4550. 43550. 32550. 2155550. 115-02 15-08 16-02 16-08 17-02 17-08 18-02 18-080. 7来源：Wind, policyuncertainty ,莫尼塔研究*色块表示信用利差/经济政策不确定指数具备解释力。最重要的是，贸易摩擦成为2018年波动率变动的首要影响因素。2018年以来，去杠杆由虚入 实导致信用利差迅速扩大（4月-7月），经济政策不确定性指数也快速上升，几乎逼近2016年金融 去杠杆时的水平，这或许可以局部解释波动率中枢整体的抬升，但无法解释特定时点上波动率的 变动。如果加入对贸易摩擦事件的考虑，3月以来几乎每一

4、次波动率拐点的出现或均值回归过程 加深的逻辑都变得十分清晰。3月23日川普签署特别301调查备忘录前，上证50ETF的隐含波动率已开始走高，反映投资者 对未来市场波动加剧的预期。隐含波动率低于今年以来中枢水平的长时间区间是中美贸易摩擦出 现缓和的窗口期，即5月特朗普发推宣布愿意帮助解决中兴事件之后。7月6日，美方对第一批340 亿美元中方商品开始征税，短期利空消失，市场波动率回落，为市场在7月企稳和反弹创造了条 件。8月1日，美方宣布对中方2000亿商品的关税由10%上调至25%,波动率再度走高，市场大幅 下挫。上证50ETF隐含波动率跟随中美贸易战局势的变化而变化。同时我们也看到，贸易摩擦的

5、 常态化正逐渐成为市场的共识每次贸易相关的利空或利好信息出现后波动率变动的幅度和均 值回归所需要的时间都在缩短。莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group11莫尼揖cesm策略深度策略深度图19：贸易摩擦事件是2018年波动率变动的首要影响因素来源：Wind,莫尼塔研究那么新智库隐含波动率与大势研判我们认为隐含波动率有如下几方面的重要应用：第一，今年以来隐含波动率的变化与外部冲击（包括汇率贬值）密切相关，而隐含波动率又 具有一定的预测力。因此，在涉及比方中美贸易战的关键时点前，我们可以通过隐含波动率的走 向推测关键事件的结果。第二，隐

6、含波动率具有均值回归的特点，隐含波动率触及区间上沿后大概率回落。假设指数处 于下行通道中，这将意味着指数会逐步企稳。前文已述，波动率能够反映市场分歧。指数在下行 通道中波动率先放大后回落，往往意味着市场分歧的产生和结束。波动率剧烈放大成为指数短期 底部特征之一。我们可以通过判断波动率的绝对水平，进而判断指数的短期走势。.第三，通过追踪隐含波动率曲面的形态变化，市场的尾部风险（Tailrisk）可以被定量观 测。黑天鹅指数即是衡量市场尾部风险的一种指数。以上证50ETF期权为例，如果市场认为极端 事件发生概率较大，那么深度价外的看跌或看涨期权的隐含波动率将大大高于平价期权倒算的隐 含波动率，表现

7、为波动率曲面陡峭化。（美国市场在1987年10月“股灾”之前,不同行权价格期权合约所倒算的隐含波动率比拟一 致，波动率曲面平坦。当指数一天下跌超过1。%的“记忆”植根于交易者心中后,市场愿意为极 端事件的发生支付更高的价格（溢价）,也就是波动率曲面开始变得陡峭,“波动率微笑 （volatilitysmile）产生。）第四，波动率是连接国内外市场的桥梁，通过观察市场间（隐含）波动率的联动性和波动率 曲面间的差异，我们可以更好地观察市场间的情绪联动、尾部风险和风险感染。莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group12策略深度策略深度莫尼揖c

8、esm那么新智库第五，低波动率支撑单边行情，我们可以通过波动率的绝对水平判断单边行情的持续性。在 下文中我们将验证波动率与指数相关系数的关系，进而证明波动率的绝对水平与各板块的相对表 现有关。我们认为当波动率处于高位时，指数内部联动性较高（如指数处于下行通道，可表现为 各板块的“普跌”），某个板块单边上行或下行而其他板块不跟随的概率较小。当波动率处于低位 时，指数内部板块间联动性不高，易形成单边行情。图20:隐含波动率脉冲回落对应指数企稳或反弹图21:波动率放大在一定程度上反映市场分歧上证50指数上证50指数来源：Bloomberg, Wind,莫尼塔研究图22:历史来看，波动率高点对应指数短

9、期底部图22:历史来看，波动率高点对应指数短期底部图23：上证50ETF隐含波动率平均值与中位值之差上证50指数 上证50波动率（rhs）%上证50指数 上证50波动率（rhs）%.上证50ETF隐含波动率曲面差值来源：Bloomberg, Wind,莫尼塔研究从波动率回归收益率波动率领先板块间联动性在美国市场，VIX指数与指数变动的反向关系显著。但在中国市场，直观上似乎很难用波动 率解释股票的走势。我们引入股票指数相关系数的概念比照中美市场波动率至股票收益率的传导 途径的差异。将股票指数看做一个资产组合，指数整体的波动率由成分股间的相关系数和个股的波动两个 共同决定，且这一逻辑可以推广到行业

10、间的相关系数。一般而言，行业间相关系数的高企通常对 应着股市的普跌，这是因为下跌时悲观情绪在个股和行业间的蔓延、亏损资金的止损离场均会加 强相关系数；相应的，行业间相关系数较低时通常对应着某些个股或行业较其他的表现差异较 大，这可能是前者表现更差也可能表现更好。如果假设市场是存量博弈，那么一定是某些个股或 行业领涨进而带动指数上涨。在极少局部情况下，市场存在大量的增量资金，相关系数高和股票莫尼塔（上海）信息咨询莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group13莫尼揖cesm莫尼揖cesm那么新智库策略深度指数上涨可能同时出现（比方2015

11、年牛市）。图24:股指相关系数与波动率WtWjPtj2耽巧Pgmq PmrMwcQrSactor-l力M*xrv0C3如*MCftvembdM P/NTRwctor *2Etl wtjpjmmsmor来源：莫尼塔研究美股隐含波动率小幅领先于股指相关系数，而股指相关系数又与指数收益率负相关。因此市 场 可以通过观察隐含波动率，判断股指走势和收益率的变化。需要说明的是，相关系数从高位回 落时较 股指收益率（逆序）较为迟钝，这是因为相关性指数所计算的是过去三个月的数值，前期 较高的相 关性对当前时点上的数值有较大影响，而相关性进入增长区域的拐点那么不存在上述问题。-15-1001015图25： VI

12、X指数、股票指数相关系数与美股市场表现（2011/2/4-2018/8/10）来源：Bloomberg,莫尼塔研究*SPX 3M RC指50支个股过去三个月与SPX Index的相关系数。莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group14策略深度莫尼揖cesm那么新智库A股隐含波动率至股指收益率的传导效果自2018年以来较为显著。我们计算中信风格指数五 个板块（金融、成长、周期、消费、稳定）的相关系数。2015至2016年上半年股市经历急涨、急 跌的“过山车”行情和股灾后的普遍修复，相关系数始终在较高的位置。2016年下半年进入牛市 中期

13、，板块的行情逐渐明确，蓝筹权重股明显跑赢，板块相关系数出现下降。2018年以来波动率 对行业相关系数的指示意义更加明确，波动率处于低位的2月、5月、8月分别对应普跌后市场向 小盘股的转向、信用风险蔓延后消费板块的走强、政策边际宽松后风格向周期板块的轮动。但这 三次波动率的相对低位在绝对值上不尽相同：2月、5月、7月波动率分别为0.15、0.17、0.22,绝 对值逐次抬升，对应期间内最强势板块相对大盘的涨跌幅分别为电子628% &计算机4.1%、食品 饮料14.49% &休闲服务11.65%、采掘行业744% &钢铁行业4.26%,第三次低波动率下的行情相 对较弱。除2015年牛市时期外，板块

14、相关系数与指数的涨跌幅基本吻合。如上文所述，在股市下跌的 减量博弈和一般情况下的存量博弈中，相关系数与指数区间涨跌幅存在明确的反向关系。而大幅 背离的情况分别对应着2009年财政刺激和2014-2015年场外配资迅猛开展。2018年以来5月和7月的 行业相关系数已经处于2008年以来低位（亦即市场参与者的进攻方向是相对足够明确的），但对 指数涨幅的带动有限。图26:今年以来波动率和行业相关系数的关联增强图27:除“杠杆牛”时期外相关系数与指数涨跌幅吻合行业相关系数一季度数据行业相关系数一季度数据行业相关系数-月度数据50ETF冲动率（中位数，RHS）2015/2/92016/2/92017/2

15、/92018/2/9全行业相关系数（逆序）上证综指月度涨跌幅（Rhs）来源：Wind,莫尼塔研究此外，我们计算月度五大板块相对大盘的最大涨幅和最大跌幅，除2016年牛市初期之外，波 动率的下降通常对应着板块最大涨幅的扩大或板块最大跌幅的收窄，亦即进攻板块的强势或超跌 板块的修复。.当前A股市场情绪的脆弱性占据主导，也就意味着市场很大程度上受到风险偏好（一局部是 通过波动率来反映）的压制。鉴于2018年以来波动率对股指收益率的传导逻辑更为通畅、历史上 波动率下降对板块上涨或修复存在较好的预示作用以及当前波动率处于高位，我们倾向于认为A 股短期急速下跌可能性不大。莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下

16、公司 Members of Caixin Insight Group15莫尼揖cesm那么新智库策略深度五个板块相对大盘最大涨跌幅最小 -50ETF波动率（中位数）图28：波动率下降通常对应着最大涨幅的扩大/最大跌幅的收窄来源：Wind,莫尼塔研究中期来看，外部冲突和国内基本面的下行压力可能已经较为充足地反映在当前股价中，中美波动 率之差的放大、波动率的相对高位将是未来一段时间压制市场的因素之一。从波动率来看，我们倾向 于认为：其一，隐含波动率受外部冲击的影响程度正在逐渐减弱，未来信用利差变动和国内经济政策走向 有望主导市场情绪，密切关注“宽信用”的实际落实效果；其二，隐含波动率的变动对行业

17、相关系数 的指示作用在增强，波动率下降有望开启阶段性行情，但同时也需注意波动率的绝对高 位决定了行情的 可持续性可能不高；其三，当前市场可能是减量市场，行业相关系数的下降对指数涨跌幅的带动作用有 限。图29：中期来看，市场情绪可能是主导未来行情的主逻辑来源：莫尼塔研究莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group16策略深度莫尼揖cesm那么新智库图30：全球市场波动率的传导途径来源：德意志银行，莫尼塔研究莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group17策略深度莫尼揖cesm那么新

18、智库附录：衡量风险偏好的指标投资者的风险偏好（risk appetite）包含了两局部内容：一是风险忍受力（risk aversion）, 即投资者对待风险的态度。一般认为这种态度在短期内不容易改变；另一局部是投资对特定风险 的评估，即对风险大小的衡量。这是一个易变的指标，主要受到基本面变化的影响。因此，在考察投资者的风险偏好时，我们需要以分析影响风险评估的因素为主。这些因素一 般包括资产波动率、信用风险、外部冲击、流动性风险（资金面）等。当投资者的风险偏好上升时，风险溢价降低，资产价格会上涨，此时市场压力变小，所以也 可以用市场压力指数来描述投资者的情绪。国外市场上有很多描述市场情绪的指数，

19、这些指数包 括波动率指数、金融压力指数以及风险偏好指数等。我们通过对这些指数所用到的指标进行分 析，发现大多数指数都是从不同的产品市场上提取一些具有代表性的指标进行处理后得到的。其 中使用最多的指标是反映股票市场波动率的VIX、反映市场信用风险的的债券互换利差、反映新兴 市场经济稳定性的EMBI+以及反映全球货币风险瑞郎指数。具体指数和指标如下表：图31：全球金融市场情绪指标梳理指数名称指数名称反映市场风险因素选取指标计算方法简介VIXVIX月殳票市场波动率.S&P指覆隐含波北鬻黎普 率进行加权平均各项资产波动率水平GFSI Index （美银美林全球金融压力指数）月殳票市场债券市场利率市场信

20、用风险流动性风险利率预期交叉资产波动性，流动性股票期权和现货价格背离程度股票市场，债券市场和货币市场交易量SC RAI（瑞银风险偏好指数）月殳票市场债券市场利率市场HOLT所持股票和债券比例变动收益性预期 4个月期存款利率利率市场SSICCONF Index（道富投资者信股票市场心指数）收益性预期该指标是基于45个国家的机构交易情况计算得机构投贪者的持仓至l每个月的第变动二个到最后一个周二公布，选取 前一周三的数 据。机构股票持仓越 多，那么该指数越 商OWRAISTRJ月殳票市场汇率波动率 Bank sector beta 将每个指标标准莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members

21、 of Caixin Insight Group18策略深度策略深度莫尼揖cesm那么新智库莫尼塔（上海）信息咨询工智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group19收益性预期Index（WestpacJapan Financial Stress Index）债券市场利率市场外汇市场股票波动率信用风险TED spread倒挂收益率曲线企业债券利差股票收益率股票波动率外汇波动率化，然后求取7 个变量的平均值WP-RAI（Westpac 风险 指数）债券市场外汇市场汇率波动率股票波动率信用风险利率预期新兴市场风险6种主要货币3个 月期期权隐含波动率的平均V1X US债

22、券互换利差 EM债券利差美国BB1企业债 券利差第一步计算每个 指标的日变化 率，然后求取平 均值，将指数基 于1998年基准转 化为百分制，最 后取该指数的60 天 z-scoreM RI CITI INDEX （CI TI宏观风险 指数 ）股票市场新兴国家市场外汇市场利率市场股票波动率信用风险利率预期 VIXEM债券利差 银行间拆借利差 企业债互换利差 3个月期外汇期权 隐含波动率 多种到期日的国债 互换利率隐含波动 率 CSOP中国的先单独计算每个 指标的得分值， 然后求算术平均CSOP ChinaSentiment IndexETF市场收益性预期ETFs资金流入和流 出US国债互换利差

23、VIX EMBI+贸易加权瑞郎指 数US国债相对于股选取AUM大于2 亿元人民币的ETFsJPM G-10RTI债券市场股票市场新兴国家市场外汇市场信用风险利率预期股票波动率新兴市场风险避险情绪将四个指标标准 化以后等权重加 总UBS FX债券市场外汇市场商品市场股票市场新兴国家市场信用风险利率预期汇率波动率股票波动率新兴市场风险避险情绪票收益率3个月期外汇期权 隐含波动率黄金价格VIXEMBI+美国国债利差各个指标归一化 以后取算术平均莫尼揖cesm那么新智库策略深度S&P金融和公用事业板块收益差企业债券利差MLRAI（美林风险偏好指数）MLRAI（美林风险偏好指数）债券市场股票市场外汇市场

24、新兴国家市场股票波动率新兴市场风险避险情绪收益性预期信用风险利率预期企业债券利差VIXTED spreads美国国债利差EM债券利差贸易加权瑞郎指数EM股票信息美国小市值股票计算每个指标的 52周的标准差， 然后计算前6个指 标标准差之和， 再减去后两个指标的标准差来源：Bloomberg,莫尼塔研究我们选取了目前可得的几只指数进行分析，并用历史事件检验情绪指数的有效性（事件包括 911事件，互联网泡沫破灭，08年金融危机，11年欧债危机以及811汇改等）。我们发现：股市VIX指数由于直接反映股市的隐含波动率，所以在每次恐慌事件发生时都能出现明显的 脉冲响应。其中，08年金融危机尤甚，但在其他

25、时段脉冲相对温和，说明VIX更多地反映着直接与 股票市场相关的信息（08年金融危机直接影响金融市场的正常功能）；CITI宏观风险指数由于选用的指标中包含了VIX,所以在历次金融市场事件中也给出了强烈信 号。但由于该指数还从新兴国家的市场、外汇市场和利率市场中提取了一些指标，所以与VIX指数相 比，在其他时段变化波动也较为丰富，说明其比VIX包含了更多的市场信息；SSICCONF Index主要是根据机构投资者持仓变化情况编制的，当投资者持有较多的风险资产仓 位而持有较少债券仓位时，该指数较高，说明市场风险偏好较高。与VIX、MRI CITI Index等指数相 比，该指数包含的指标属于间接指标

26、。假设投资机构不能很好地识别市场的风险，或者不能及时根据风 险调整资产比例，那么该指标反映出的市场信息并不具有指示性。08年后，该指数与 其他几个指数变化 形态相关性很高，但在08年以前，那么有很大的出入。我们认为，08年以前由于 全球市场的联动性不 是很强，投资机构对风险的认识和反映不如之后强烈，所以造成了这种差异性。波动率能够局部反映市场情绪，可以比拟准确地捕捉到剧烈市场波动中风险偏好的变化。但对投 资者相对温和的风险偏好变化，其捕捉能力欠佳。因此，不同资产风险传导日益直接，在波动率的基础 上加入其它有效指标能够显著地提高市场情绪指数的信息含量。莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Me

27、mbers of Caixin Insight Group20那么新智库那么新智库策略深度图表目录图1:经30年历史波动率调整的大类资产波动率图谱5图2： 2018年以来新兴市场货币波动率大幅上升5图3:美股VIX指数中枢与金融状况密切相关6图4:美股VIX指数和黑天鹅指数(SKEW INDEX)走势背离，美元资产尾部风险正在积聚6图5:中国金融状况指数显示“去杠杆”效果显著7图6:后金融危机时期美公司回购减小了股市波动7图6: 2017年后沪深300风险溢价和波动率同步回升8图7: 2017年后股债切换关系(负相关)更显著8图8:国债期货与沪深300的动态相关系数8图9: 2018年5月后股

28、市杠杆加速向债市转移8图10：上证指数日对数收益率形成波动率簇集9图11: A股市场条件(实现)波动率今年上台阶9图12:隐含波动率与中国波动率(IVIX)指数9图13:隐含波动率对未来一期股指波动率具有解释力 9图13:欧洲政治事件对市场情绪的影响越来越小10图14: 2018年以来A股市场波动率中枢明显抬升10图15:美国市场VIX指数与信用利差高度相关11图16:中国经济政策不确定性指数对波动率具有解释力11图17:信用利差与A股波动率关联度并不高11图18:经济政策不确定性对中国隐含波动率的解释11图19:贸易摩擦事件是2018年波动率变动的首要影响因素12图20:隐含波动率脉冲回落对

29、应指数企稳或反弹13图21:波动率放大在一定程度上反映市场分歧13图22：历史来看，波动率高点对应指数短期底部13图23:上证50ETF隐含波动率平均值与中位值之差13图24:股指相关系数与波动率14图25: VIX指数、股票指数相关系数与美股市场表现(2011/2/4 - 2018/8/10) 14图26:今年以来波动率和行业相关系数的关联增强15图27:除“杠杆牛”时期外相关系数与指数涨跌幅吻合15图28:波动率下降通常对应着最大涨幅的扩大/最大跌幅的收窄16图29:中期来看，市场情绪可能是主导未来行情的主逻辑16图30:全球市场波动率的传导途径17图31:全球金融市场情绪指标梳理18图3

30、2:S&P500隐含波动率指数21莫尼塔(上海)信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group莫尼揖cesm图32： S&P500隐含波动率指数图33：美银美林全球金融压力指数图34： CITI宏观风险指数图35：道富投资者信心指数VXFXI Index来源：Bloomberg,莫尼塔研究策略深度莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group21那么新智库策略深度莫尼揖cesm那么新智库图33:美银美林全球金融压力指数21图34:CITI宏观风险指数21图35:道富投资者信心指数21图36:WES

31、TPAC JAPAN金融压力指数21图37:中国港股波动率指数21莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group策略深度英尼技cesm那么新智库全球资产波动率的差异与潜在传导路径波动率是资产价格偏离其均值的幅度。通过波动率可以更为准确的观察市场：其一，虽然波动 率包含了相对较少的信息，却更能够反映投资者分歧、羊群效应和风险偏好。行为金融学和计量经 济学的研究都说明，它本身比收益率更容易预测（比方GARCH模型的应用）。更重要的是，借助衍 生品市场，（隐含）波动率能够反映一局部未来的信息。比方，国外研究说明（Edwards and Pres

32、ton, 2017）美股VIX波动率指数对未来美股市场的波动率具有一定的解释力。其二，波动率更 能反映资产价格变动的传导路径。同时，在价格平方的量级，资产波动率之间的联动性更高。比方， 在危机事件中，大类资产间的联动性上升，资产间波动率的相关系数高于资产间收益率的相关系数。当前，全球资产的波动率和国内资产的波动率步调并不一致，具体可表现为国内资产（如A股） 波动率显著高于美国市场波动率。从世界范围内看，经30年历史波动率调整的大类资产波动 率图谱 目前正处于历史下沿（但这可能正是做空波动率动能走向衰竭的信号）。当前强势美元正 在压缩美 元资产价格的波动空间，然而对于局部新兴市场国家，高波动率已

33、然回归。贸易保护主 义抬头挫伤出 口，外汇储藏首当其冲；坚定的去杠杆诉求和输入性通胀又将制约国内货币政策。这些国家已陷入比拟 两难的境地。飙升的新兴市场货币波动正在反映一个事实，他们选择将资产 价格的压力向外部释放，以 意图平抑国内抵押品波动率的抬头。另一个值得思考的问题是，面对 新兴市场波动率的放大，避险美元 和美元资产能够独善其身吗？在布雷顿森林体系瓦解之后，美 元信心建立于各国不断增加的美元储 备和美元资产。而贸易差额的再平衡将可能使新兴市场资产（比方汇率）波动向美元资产传导。理解美国和新兴市场国家（如中国）波动率差异更为重要的一点是理解政策的不确定性。美国 的低波动率环境建立在其预演危

34、机的框架之下，即宏观政策的不确定性比拟小（后文有述中国的情形）。 08年金融危机后，全球央行频繁使用降息和量化宽松来对冲疲软的经济数据。美国前 两轮QE均 是对危机和经济下滑的反响，政策响应出现在危机发生之后。2012年，德拉吉在欧债危机的严峻 时刻提出将“不惜一切代价捍卫欧元”，成为全球央行政策变化的一个标志。在此之后，各国央行 和政策制定者倾向先于危机响应，未雨绸缪。美国第三轮QE便是如此：QE3+的目 标直指按揭贷款, 意在刺激和巩固尚已企稳的美国房地产市场，与处置危机关联度不大，但却对 潜在的经济下滑可能性 形成托底。当前市场已较为充分地预期了美联储加息，并知晓“加息不过是在为下一次危

35、机积蓄弹药” O 政策从应对危机到充分预期的转变不仅提供了后危机时期相对宽松的金融环境，当然也蕴育了道德风险 与黑天鹅。原油全球股市全球商品指数黄金美国国债美元指数0.101984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 2017来源；Bloomberg, 莫尼麻斫究图1;仔30年历史波动率调整的大类资产波动率图语图2； 2018年以来新兴市场货币波动率大幅卜升新兴市场货币与G7国家货币波动率的比值护护瞽咨砂楼静新谷砂护耕带研砂护*国1为冬至潜产液动（1年）油劫率与2。舁历史酒劫率的茎柏 能能用藤诂动率他或长翻趋整6幅度莫尼塔（上海）

36、信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group策略深度莫尼揖cesm那么新智库图3：美股VIX指数中枢与金融状况密切相关CBOE VIX (rhs)90807060504030209080706050403020美林美银全球金融压力指数2.5宽松政策购买1欧央行QE0.50-0.5德拉吉在伦 敦发表演讲，称将不惜代 价捍卫欧元美国QEIII+,伯南克称将增加1.6万 坚持在未来 亿美元资产采取适度的中国811汇 改、欧洲银 行业危机以 及英国脱欧8TUW 二，三 二，ue 9T一三 9W= ?一三 T,ue 寸工三 E,uw ?一三 ?uw三 ?uw

37、OT-一三 0LU= 69一三 69UN 80三 89UW 3一三 9。，一三 99UN SOM S9UU )9一三 17911= moM moUE 3一三 Z9UW来源：Bloomberg,莫尼塔研究图4:美股VIX指数和黑天鹅指数（Skew Index）走势背离，美元资产尾部风险正在积聚来源：Bloomberg,莫尼塔研究*黑天鹅指数同样使用股指期权，但其衡量期权隐含波动率曲面的陡峭程度，即尾部风险的大小。可以理解为市场是否愿意为深度价外的看跌期权支付更高的价格。基于上证50ETF期权，按照同样的原理，我们计算了中国市场黑天鹅指数（请联系我们获取）。中美间波动率机制的第二大差异在于：美国金

38、融市场更为完善，涉及衍生品的对冲模型和股票 回购能够促成放大波动率的回落。而在国内市场，这样的条件缺乏。在金融去杠杆后，条件更是有所 恶化。我们从CBOE VIX和金融环境的相关性中可窥一斑：下降的股市波动率中枢固然反映了金融环 境宽松下，资产价格惯性与投资者的一致预期。但价格上涨背后更多的是股票回购、风险对冲 模型等 因素的共同支撑，而这些肆意的做空波动率交易又都依赖于金融环境宽松。截至2017年 末，后金 融危机时期标普公司股票回购数额已超过4万亿美元，高于同期分红额的32万亿美元。 借助廉价 的流动性，财务杠杆得以膨胀，股价在回购“提振”的EPS中上涨。回购成为一种做空 波动率的交 易：

39、当股票下跌时，上市公司通过回购进行托底。如2015年8月和2016年1月等美股出莫尼塔（上海）信息咨询莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group策略深度策略深度莫尼揖cesm那么新智库现大幅回撤的时期，多数是盈利公告期期间和之后（SEC规定上述时间区间上市公司不得进行回 购交易）。回购交易中断，波动率回归，市场方才反映出真实的风险定价。另一些重要的做空波 动率的交易包括风险平价。建立在降低组合波动上的资产分散本质上即是在押注市场稳定。甚 者，风险平价赋予了股债等大类资产标准化的波动率控制（债券波动小于权益资产）。因此同回 购相似，背后

40、依靠的是易获得的杠杆。图5:中国金融状况指数显示“去杠杆”效果显著图6:后金融危机时期美公司回购减小了股市波动来源：Bloomberg,莫尼塔研究国内资产波动放大后易形成趋势强化，大类资产切换明显后（比方股债，但货币全面宽松的 情形除外），股票价格囿于高波动，夏普比率难以维持，螺旋式向下的正反响容易形成。上文已 述，波动率相比收益率包含了更少的信息，但易于得出趋势。当然，向下的波动无法和向上的波 动类同。对于股票资产，波动率的传导机制主要有以下两点：一是杠杆效应（Black, 1976）o股 票价格向下波动导致公司实际杠杆率上升，风险溢价提升后股东所要回报增加，估值压缩（这个 逻辑跟债券相似）

41、；二是波动率的反响效应（French et al, 1987）o波动率本身是影响股票价格定 价的因素。波动率冲击会提升投资者的风险偏好，表现为估值收缩。这两点都说明波动率放大是 风险偏好上升的必要不充分条件。风险偏好并不能通过波动率来得到完整解释。A股市场的波动率（这里为沪深300历史波动率，后文用上证50ETF隐含波动率来表示）自去 年三季度上台阶，同期风险溢价结束下行趋势开始回升（风险偏好并不是2018年才开始下降 的）。反映到大类资产上，波动率放大后夏普比率（风险收益比）显著地受制于A股的预期收益率 水平，资金向其他大类资产转移。2017年三季度后，股债价格之间的相关系数到达-0.90,

42、估值重 估（贴现率）逻辑中断。那么为什么2011年后，随着波动率水平的企稳，股市估值却延续收缩， 风险偏好继续上升（2015年波动率上升是向上的波动，逻辑不同）？我们认为核心原因是A股缺 乏平抑波动率的机制，波动率在放大后只能通过漫长的资金转移过程自然回落。一方面，市场本 身缺乏足够的对冲风险，平抑组合波动率的（衍生性金融）工具、参与者和系统（尤其考虑到股 市近50%个人资金多数无法参与）。另一方面，金融“去杠杆”大幅压缩了如银行理财资金流向股 市的通道，其中不乏如通过优先级资金进行市值管理和二级市场增持的平抑波动率交易（类似美 股股票回购）。目前股市两融余额不断下滑，股市杠杆资金也开始向债市

43、杠杆转移，杠杆去化加 速了波动率的放大。我们认为风险偏好继续上升的空间将为波动率的均值回归提供空间，缺乏主 动平抑波动率的交易将使得波动率进入漫长自我稳定阶段（后文将介绍中美贸易战对波动率的冲莫尼塔（上海）信息咨询莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group莫尼揖cesm那么新智库策略深度图6： 2017年后沪深300风险溢价和波动率同步回升图7： 2017年后股债切换关系（负相关）更显著bp 1,4001,2004006001,000800一沪深300市盈率所隐含的风险溢价 沪深300历史波动率（30天，rhs）2000带科祈耕科令0

44、校, 带看，耕护2心来源：Wind,莫尼塔研究*沪深300市盈率所隐含的风险溢价计算基于Gordon股利折现模型，股利增速为10年周期调整后的EPS增速。图8：国债期货与沪深300的动态相关系数图9： 2018年5月后股市杠杆加速向债市转移亿11,500亿350003100027000230001900015000一融资融券余额（CMA10）银行间质押式回购成交量（CMA10, rhs）击正在减弱）来源：Wind,莫尼塔研究波动率与A股市场波动率较收益率更容易预测。我们可以通过GARCH等模型预测股指T+1期的波动率，也可 以直接借助衍生品市场。上证50ETF期权隐含波动率是目前中国市场上仅有

45、的包含一定未来信息 的波动率指标，此前由中国波动率指数（IVIX）编制表示。中国波动率指数的编制方法与美股 CBOE VIX指数的编制方法基本相似。CBOE VIX指数的编制采用标普500指数期权所有序列隐含 波动率的加权平均。稍有区别的是，IVIX仅选用了近月合约和次近月合约的波动率做加权平均， 但该指数自今年2月14日后暂停更新。我们使用历史上上证50ETF期权每日的隐含波动率中位数同 IVIX指数拟合，相关系数到达0.96。同时，我们将GARCH模型导出的上证50指数实现波动率 （realized volatility）与上证50ETF隐含波动率作比拟，结果显示T0期（现在）的隐波对T+1期莫尼塔（上海）信息咨询莫尼塔（上海）信息咨询财新智库旗下公司 Members of Caixin Insight Group策略深度策略深度莫尼揖cesm那么新智库的上证50指数实现波动率有解释力。因此，我们认为上