摘要

       本文为周皓教授在美联储工作时所写工作论文“Variance Risk Premia，Asset Predictability Puzzles, and Macroeconomic Uncertainty”（《方差风险溢价、资产可预测性难题及宏观经济不确定性》）的观点综述。在此篇工作论文基础上，周皓教授受Annual Review of Financial Economics（《金融经济学年度评论》）期刊邀请，为该领域的重要文献作综述评论。
        Annual Review of Financial Economics（《金融经济学年度评论》）为经济学家对金融经济学中最重要的理论、实证和实验发展提供全面性、前瞻性及批判性评论的期刊，内容涵盖资本市场、公司金融、金融机构、市场微观结构以及行为和实验领域金融。

资产收益率的可预测性一直是学术研究的热点，各类资产市场上均存在有效的预测指标。如股票市场上有效预测指标有价格盈利比率（P/E Ratio），利率债市场上有效预测指标有远期利率（Forward Rate），外汇市场上有效预测指标有两国之间的利差（Interest Differential），信用债市场上有效预测指标有短期利率（Short Rate）等。不同于上述一阶指标只在单一资产市场中存在预测性，方差风险溢价（Variance Risk Premia）作为高阶指标代表，在上述各资产市场中均具有良好的预测性。即便加入上述一阶指标作为控制变量，方差风险溢价依然保持较强的显著性。

2017年，清华大学五道口金融学院副院长、紫光金融学讲席教授周皓接受Annual Review of Financial Economics（《金融经济学年度评论》）期刊的邀请，为方差风险溢价领域的研究现状进行回顾，并对未来的研究方向进行展望。

近年来，投资者对收益率的高阶数字特征日益关注，特别是对波动率风险或方差风险更为重视。在需求增多的背景下，相应衍生出了很多波动率产品，其中最为著名的高阶矩产品便是VIX指数（又称“恐慌指数”，由芝加哥期权期货交易所（CBOE）在1993年开始编制），它度量了隐含方差的大小。在数值上，隐含方差（Implied Variance）与已实现方差（Realized Variance）的期望值之差便是方差风险溢价，它度量了方差在两种概率测度下的溢价水平。其中，隐含方差是利用大量到期期限在一个月左右的虚值欧式看涨看跌期权，通过无模型方法计算得出的，是关于未来一个月方差的预期指标。已实现方差则是利用高频数据计算而得的指标。

在实证检验中，方差风险溢价在股票、利率债、外汇和信用债市场中均具有显著的预测作用，其预测效果在短期数月内达到顶峰，随着时间区间的拉长，其预测能力逐渐衰减。研究发现在各大类资产类别中，该指标与其它常见指标（价格盈利比率（P/E Ratio）、远期利率（Forward Rate）、两国之间的利差（Interest Differential）、短期利率（Short Rate））对资产收益率的预测性互为补充，它有效度量了短期内宏观经济的不确定性。

在理论建模中，该文以长期风险模型（Long Run Risk Model）为基础，通过引入高阶的尾部风险（Volatility-of-Volatility）状态变量，与长期风险模型中的长期风险项互为补充。模型校准结果显示，该指标在理论模型中对资产收益率也具有显著的预测作用。

周皓教授表示，该研究数据样本最早取自美国，但是结论正在被验证适用于全球主要股票、利率债、外汇及信用债市场。隐含波动率主要是从期权数据中推导而出，需要大量交投活跃的期权合约数据。然而，波动率产品在中国推出时间较晚，2015年才有了第一份股指期权合约。在中国期权交易数据日益丰富后，上海证券交易所推出了中国版的“恐慌指数”（iVIX），在此基础上便可以计算出上证50 ETF期权中所隐含的方差及方差风险溢价，进而可验证方差风险溢价指标在中国资产市场上的短期预测效果。

参考文献：

Zhou, Hao, 2009, Variance risk premia, asset predictability puzzles, and macroeconomic uncertainty, Working paper.

本文由沙楠博士整理编辑。