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估计预期异质性波动率的方法和策略

【摘要】:本章在两个时间区间的每一个月内选取每一只股票的收益率、市场风险溢价因子、市值因子和账面市值因子的日数据做回归,三因子模型的残差标准差估计值即日度异质性波动率。在异质性波动率满足随机游走过程的假设下,个股第t月的预期异质性波动率即其t-1月的异质性波动率,即EIVOLit=IVOLit-1。

股票异质性风险衡量了个股市场系统性风险之外的公司层面风险,它与市场风险相独立。近年来的研究表明,Fama-French(1993)的三因素模型相较于CAPM模型能更好地衡量市场风险,在中国市场也是如此(刘辉和黄建山,2013;廖理和沈红波,2008)。

据此,本章借鉴Ang.A,Hodrick R J等(2006,2009)计算异质性波动率的方法,采用Fama-French三因素模型获取异质性波动率。

本章在两个时间区间的每一个月内选取每一只股票的收益率、市场风险溢价因子、市值因子和账面市值因子的日数据做回归,三因子模型的残差标准差估计值即日度异质性波动率。120只股票有75只在上交所上市,45只在深交所上市,用于回归的三因子采用个股所在交易所的三因子数据[6]。Fama-French三因素回归模型如下:

其中,Rid表示第i只股票第d天的收益率。

rfd 表示第d天的无风险收益,(Rmd-rfd)表示第d天的市场风险溢价因子。

SMBd和HMLd 表示第d天的规模因子和账面市值比因子。

βit、sit、hit是第i只股票第t月的三因子风险beta值[7]。

εid作为第i只股票在第t月,第d天的残差项,其标准差即为日度异质性波动率,将其月度化后得到第i只股票第t月的月度异质波动率IVOLit,即img

dit为第i只股票第t月的交易天数。

在异质性波动率满足随机游走过程的假设下,个股第t月的预期异质性波动率即其t-1月的异质性波动率,即EIVOLit=IVOLit-1