【国君策略】波动率回归前瞻：抱团、风格及催化因素 ——国君策略焦点睿析系列之十

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国泰君安策略团队

李少君（微信号：lishaojun6626）
岳小博（微信号：coolboyxb123）

导读
A股波动率提升正在成为可能，带动风险-收益平价在大类资产之间、以及A股结构内部迎来重建，成为2018年市场研判最重要的线索之一。

摘要
短期极低的波动率难以维系，而市场对其出现上行的可能重视不足，波动率的定价偏差有望修正，波动率的均值回归正在成为可能：

第一，统计上看，A股波动率反转的概率较大。近半年以来，市场进入超低波动率阶段。以上证综指计，取前40个日度回报的标准差来衡量市场波动率，滚动得到时间序列数据，当前市场波动率为2000年以来的最低值。观察历次波动率触碰底部极值后的反弹，持续时间大多在6个月至12个月、日回报标准差提升在0.5%至2%区间不等。

第二，高集中度难以恒久持续，须重新看待“抱团低beta”。集中持股与降低波动率的自我加强循环已经形成但终有极限：1）低波动市场挤出“交易型选手”并降低题材、“高beta”的博弈性价比；2）鼓励投资者不断买入“低beta”的流动性溢价；3）流向大市值，更低的波动容纳更多资金，市场波动率下降。任何走向极致的循环将更容易收到冲击而扭转方向。

第三，“平准”力量重择时，回顾历史经验，当前倾向边际减弱。取前后30个交易日作为窗口期，考察“两会”、“党代会”影响：1）“党代会”5年一次，会后A股波动率均值整体高于会前，会议期间A股处于低波动的状态明显；2）“两会”推动的月历效应，波动率会前高，3-4月低，5月回升；3）在“党代会”召开年份，后续的波动率回升强度更大。当前来看，“大会后”的“两会”前，月历效应或更明显。

第四，考察波动率的DDM决定因素，回归几近定局。理论推导：宏观波动与利率波动对中期A股波动具有决定性作用，花旗中国宏观经济意外指数与长期信用债利率是较好的代理变量。计量分析：HS300波动性和宏观经济的波动性以及企业债利率的波动性显著正相关；作美股稳健性检验结论一致。那么模型变量推动波动率上行需要考察：

1）宏观经济与利率波动是否有进一步加剧的可能，从而构成A股波动率上行的动力？大概率是。从地产投资销售/基建投资/出口/通胀到量/价/盈利再到监管/环保/去杠杆，分歧波动加大存在可能。利率与此相近，更重要地，将对类债券型权益标的构成冲击、打破循环。

2）近期已经发生的宏观经济与利率波动是否由于交易因素的压制而尚未传导？大概率是。我们的模型发现，2017年的拟合值与实际值之间的偏离程度高于往年，尤其是十月前后的偏离程度更甚，有理由去推断：今年交易因素带来的波动偏差存在；而一旦交易因素释放，A股波动率有可能基于过去的动力即出现回补上行。

第五，估值与两融的回升将成为培育波动的土壤。从历史上看，个人投资者活跃往往与市场波动率提升相伴，当前悄然回归万亿的两融余额有望提升市场交易活跃度。估值高低的背后同样是市场微观结构变化。自16年以来，A股市场估值水平整体温和修复，更高的估值平台如果能够维系，更为活跃的交易很难缺席。

正文
1.为什么当前要重视研究A股波动率？

短期极低的波动率难以维系，而市场对其出现上行的可能重视不足，波动率的定价偏差有望修复。波动率的均值回归将成为可能，因为：1）极端的现实状况，A股位于历史极低波动率区间，在统计上反转的概率较大；2）压抑的交易，机构“抱团”策略和监管“平抑波动”阶段性助推了低波动却终难持续；3）中期决定因素，经济周期、利率变量有望带来显著的正向推动；4）市场基础，已然回升的估值与两融余额将成为培育波动的土壤。

2.统计上波动率反弹为大概率

近半年以来，市场进入超低波动率阶段。以上证综指计，取前40个日度回报的标准差来衡量市场波动率，滚动得到时间序列数据，当前市场波动率为2000年以来的最低值。观察历次波动率触碰底部极值后的反弹，持续时间大多在6个月至12个月、日回报标准差提升在0.5%至2%区间不等。

3.交易压制难以更强

3.1“抱团”策略与市场低波动存在自我加强循环

一个重要特征：通常意义上的“低beta”板块恰恰在本轮波动率下行之中贡献更多。考察创业板指、上证50、沪深300，以及中信风格系列指数，通常被市场理解为具有“蓝筹”、“价值”、“低beta”特征的板块今年以来波动率下降幅度远超 “成长”、“高beta”特性的板块。

而这一特征之所以出现，投资者集中持股“低beta”、“蓝筹”是重要原因[sup][1][/sup] 。从五个方面衡量，持股集中特征仍在加强：1）总体角度，基金持股集中度由2016Q1的45.1%持续上升至17Q3的58.9%；2）分行业来说，考察近一年以来的持股集中变化，几乎全部行业均出现大幅度提高；3）单季度环比变化来说，大多数行业集中特性继续加强；4）从基金持仓前10与前20大重仓股的角度，同样能看到持股集中度的提升；5）从抱团“龙马”的逻辑上，我们依然看到集中在加强。

[1]详见2017年10月31日A股策略专题报告《极致的低波动与极限的持仓集中——2017年基金持仓三季报分析》。

机制上，集中与降低波动率的自我加强循环已经形成；然而，任何自我加强循环终有极限。首先，低波动市场环境倾向于挤出波动-交易型参与者、噪音交易者，带来题材、“高beta”特征标的及板块的博弈性价比降低；第二，“低beta”板块流动性溢价相对提升，鼓励投资者不断买入流动性溢价；第三，上述买入方向与大市值特征重叠，大市值蓝筹用更低的波动容纳了更多的交易资金，带动市场整体波动率下降。然而，无论是外生变量冲击、交易拥堵、“抱团”也容纳了过多趋势与噪音交易者等任何一方面原因，都可能对这一自我加强循环形成方向性的破坏。

3.2考察“平准”的历史规律，可借助判断波动率变化节奏

从历史上看，对市场波动的平抑行为是有着强烈择时特征的；择时来看，2018年1/2月份波动率有望快速上行。以“两会”、“党代会”为例，取会议前后30个交易日作为窗口期，考察影响：1）“党代会”会5年一次，会后A股波动率均值整体高于会前，会议期间A股处于低波动的状态明显；2）“两会”每年3月召开，相比于党代会，A股波动率调整期更长，会后窗口期波动率均值普遍低于会前，一般在5月波动率才开始回升。3）另外，在“党代会”召开年份，后续的波动率回升强度更大。

4.考察波动率的DDM决定因素：回归几近定局

4.1模型推导

从DDM模型出发推导股价波动率决定因素并通过计量得到基本结论：当前交易因素对波动率的压制一旦释放，经济波动与利率波动将对当前市场波动率形成上行推动。

由DDM得到股价波动的决定因素[sup][2][/sup]：

其中，核心变量为十年期信用债利率波动率、花旗中国经济意外指数平方、以及协方差项。

4.2回归分析

数据自2004年可得，回归结果见下表2，主要结论如下：
第一，沪深300指数的波动性和宏观经济的波动性以及企业债利率的波动性显著正相关。
第二，沪深300指数的波动性与时间显著负相关，随着市场成熟度提高，A股市场波动率虽时间呈现缓慢但显著的下行特征。
第三，沪深300指数的波动性与经济-利率市场的同步性（协方差项）弱负相关[sup][3][/sup] 。
第四，模型（4）中采用美国数据[sup][4][/sup]做稳健性检验，结论与A股一致，股票指数波动率和宏观经济的波动性以及企业债利率的波动性显著正相关。

[3]通常情况下，宏观经济与利率正向同步；但是在某些极端情况，宏观经济与利率负负相关，此时负的协方差项会抬升股票市场的波动率；但该关系在统计上来说并不显著。
[4]美国数据自2003年1月2日至今，利率变量采用美银美国10-15年企业债有效收益率，宏观经济波动变量采用花旗美国意外指数。

4.3推论、改进、预测

从两个核心决定因素-宏观经济波动与利率波动-来看，能否推动A股波动率上行，需要对下面两个问题作出回答：

问题一：宏观经济与利率波动是否有进一步加剧的可能，从而构成A股波动率上行的动力？

问题二：近期已经发生的宏观经济与利率波动是否由于交易因素的压制而尚未传导为推动A股波动率上行？换言之，如果交易压制解除，当前宏观波动与利率波动是否支持A股波动率提升？

经过研究，我们对上述两个问题的回答都是大概率肯定的。

当前至2018，我们认为市场对于宏观经济的预期更可能走向分歧，相应地，对宏观经济预期的波动加剧。当前量/价/盈利关系空前复杂，随着过剩缺口渐近再平衡，微弱的冲击也易形成量价更大幅度的波动；同时监管、环保、去杠杆等政策扰动增多且重要性增强，进一步增大了研判的难度；对于明年地产投资销售、基建投资、出口、通胀的判断难以形成共识；再繁荣还是昙花一现争议不断，2018年经济与经济预期的波动或将继续发散。与此类似，利率的波动也有较大概率出现加大；更重要地，利率上行与波动加大对于类债券类的权益标的也将形成冲击，是对“抱团低beta”逻辑的破坏。

另一方面，我们可以证明当前交易因素对波动率的压制一旦释放，经济波动与利率波动即将对当前市场波动率形成上行推动：首先，为了获得更高的拟合度以提高预测效果，在原模型基础上添加滞后项；第二，考察2017年波动率拟合值与实际值之间的缺口。我们发现，模型对于2017年拟合值与实际值之间的偏离程度高于往年，尤其是十月前后的偏离程度更甚，有理由去推断：2017年交易因素带来的波动偏差存在；而一旦交易因素释放，波动率有可能出现回补上行。

对于沪深300指数波动率，2017年模型预测值与真实值偏差有所放大，十月份前后尤为明显（缺口约10个真实点数，对应0.25%左右涨跌幅）。

5.市场基础，估值与两融回升将成为培育波动的土壤

风险偏好变量同样也是股市波动率的重要决定因素，将通过风险溢价途径影响股市波动率。而前述模型由于数据长度与数据可得性原因，难以将风险偏好代理变量纳入。报告此一节考察市场风险偏好的两个重要变量——两融余额和估值，对于市场波动率的影响。

作为个人投资者投资权益加杠杆的重要途径，两融余额较好地刻画了个人投资者参与市场的活跃程度。从历史上看，个人投资者活跃往往与市场波动率提升相伴，当前悄然回归万亿的两融余额有望提升市场交易活跃度。

估值高低的背后同样是市场微观结构变化：相对而言，如果高估值可以维系，背后通常需要噪音交易者来提供流动性；相应地，交易活跃度与股价波动率提升。而从16年以来，A股市场估值水平整体温和修复，更高的估值平台如果能够维系，更为活跃的交易者很难缺席。

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