等值加权还是市值加权?基于A股市场“异质波动率之谜”的研究Equal or Value Weighting?A Study on Idiosyncratic Volatility Puzzle in China’s A Share Market
周皓,陈湘鹏,沙楠
摘要(Abstract)：
过往文献显示,美国股票市场的"异质波动率之谜"仅在市值加权条件下成立,但本文发现,对A股市场的异质波动率策略而言,等值加权组合在预期收益、风险评价和极端市场风险抵御等方面均优于市值加权。本文结果显示:(1)A股市场上高IVOL组合的反转强度显著大于低IVOL组合,但短期反转效应无法解释上述现象;(2)组合整体的小市值效应并非造成上述现象的原因,其驱动因素是低IVOL组合较之高IVOL组合具有更强的小市值效应。同时,这也是造成不同加权方式的异质波动率策略在中美股票市场存在截然不同收益表现的主要原因;(3)我们可以基于短期反转效应和小市值效应优化异质波动率策略。
关键词(KeyWords)： 异质波动率;等值加权;小市值效应
基金项目(Foundation):
作者(Author): 周皓,陈湘鹏,沙楠
DOI: 10.16513/j.cnki.cje.2018.03.001
参考文献(References)：
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- (1)Fink et al.(2012)和Guo et al.(2014)等认为,与Ang et al.(2006)所定义的滞后期异质波动率(lagged IVOL)不同,Fu(2009)提出的基于EGARCH模型的IVOL为预期性异质波动率(expected IVOL),其中包含了前瞻性预期信息。一旦去掉预期部分,文中的正向关系将变得不显著。
- (2)该投资策略包含两个层面:(1)在截面上基于IVOL对个股进行分组排序,买入低IVOL组合、卖出等额的高IVOL组合(high IVOL);(2)“1/0/1”持有方式,即在第t-1月末以当月数据构建上述组合,并在第t月持有该组合,同时在第t月末以该月数据重构新的组合,并循环上述过程。
- (3)Ang et al.(2006)的样本区间为1963年7月—2000年12月,Bali and Cakici(2008)和Huang et al.(2010)的样本区间为1963年7月—2004年12月。
- (1)刘维奇等(2014)选用的样本为1997年1月至2011年12月的全部A股市场股票数据(剔除创业板数据),且剔除了月内交易天数小于7天的当月股票数据。Gu et al.(2018)的数据样本包括2002年1月到2012年12月全部A股市场股票数据,且剔除了金融股和ST股。
- (2)参考施东晖(1996)、靳云汇和刘霖(2001)等。
- (1)A股市场在1997年2月、1999年2月、2000年2月、2002年2月、2004年1月、2005年2月的交易天数分别为10天、7天、12天、10天、13天、13天。
- (2)本文列示流通市值加权的结果是为了佐证等值加权与市值加权组合的业绩差异,但第3节因篇幅限制省略了流通市值加权的结果。
- (1)P1,P2,…P100分别表示第1、2、…100个百分位数,下同。
- (1)样本期内共有243个投资月份,即n等于243,下同。
- (1)通常认为,2007—2008年A股泡沫破裂和2015年6月—8月A股异常波动为A股历史上最严重的两次股灾事件。
- (1)极端市场情况下,不同组合在各月末的净值表现详见附表。
- (1)这里的组合设计旨在消除组内市值效应的影响。
- (1)本文分别以Wi表示市值等分组合i的市值权重、wj表示个股j的市值权重。
- (1)Huang et al.(2010)中的五等分组合分别为IV1~IV5,其中IV1是低IVOL组,IV5为高IVOL组。