【专题报告——金融工程】波动率因子模型之宏观指标对股指波动率影响机制研究

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报告作者
王冬黎高级分析师（金融工程) 投资咨询号：Z0014348

报告摘要

报告日期： 2019年8月9日

★主要结论
本篇文章是我们进行波动率因子研究的首次尝试，短期波动率的变动或主要受短期事件冲击，长期波动率中枢或呈现一定的周期性规律，本文主要研究目的则在于探究国内股指长波因子的影响因素，海外已有不少研究表明波动率的长期特征与宏观因子显著相关。我们基于GARCH-MIDAS模型将波动率描述为短波因子围绕长波因子的均值回复运动，而不同于传统GARCH模型的固定常数均值假设，我们采用混频模型（MIDAS）基于低频宏观指标对长波中枢进行拟合，进而在排除波动率短期事件干扰之后，得到较为稳健的基于宏观状况的波动率中枢水平预估。
我们采用双边与单边MIDAS两种模式对宏观指标进行分析：通过双边模型我们可以较为清晰地梳理宏观指标水平值与波动率对长波因子影响模式，以及权重在过去与未来数据上的分布，在双边模式下，宏观指标的波动对股指波动率中枢影响最为突出，影响多为正向，波动权重曲线在未来1~2年左右达到峰值，部分宏观指标的未来波动率可以对当期股指波动中枢给予稳健的拟合，这一关系虽然不能直接用来进行波动率预测，但也为宏观因子与市场波动的关系的研究带来一个崭新的视角。而在单边模式下，大部分宏观因子水平值与（或）波动率对长波中枢有显著解释意义，相对双边模型其对长波中枢的拟合效果并没有显著差距，也为基于宏观指标的波动率预测奠定可行性基础。
基于混频宏观因子模型进行波动率预测结果显示，首先，整体预测结果显示基于宏观指标混频模型的波动率预测具有一定的优越性，全样本上其波动率预测误差大多小于历史波动率模型。其次，具体指标的效果来看，全样本上基于PPI与人民币有效汇率指数指标的预测效果相对较好。此外，宏观指标预测效果来源与长波因子拟合结果更为贴切地了描述波动率震荡中枢。
★致谢
感谢东方首席金融工程分析师朱剑涛老师的指导与帮助。
★风险提示
模型拟合效果不佳、模型失效。

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【专题报告——金融工程】波动率因子模型之 宏观指标对股指波动率影响机制研究

【专题报告——金融工程】波动率因子模型之宏观指标对股指波动率影响机制研究