2007年-ECB欧洲央行_Measuring_Investors_Risk_Appetite_6页_242kb

D. 测量投资者风险偏好总结

核心内容

投资者的风险偏好（Risk Appetite）是指他们在预期获得潜在收益的情况下，愿意承担的财务风险程度。近年来，随着金融市场波动性的变化，风险偏好已成为市场参与者和观察者关注的重点。然而，尽管有多种指标用于衡量风险偏好，这些指标之间的模式并不总是一致，因此需要一种综合的衡量方法。

主要观点

• 风险偏好与风险厌恶的区别：风险厌恶是投资者对不确定性的主观态度，通常在资产定价模型中被视为稳定的参数。而风险偏好更广泛，不仅包括风险厌恶，还受到资产价格变动的客观不确定性的影响。
• 风险偏好指标的分类：风险偏好指标可分为市场型指标和模型型指标。市场型指标主要基于市场数据，如波动率和资产价格差；模型型指标则基于金融或经济模型，如CAPM、概率密度函数等。
• 综合衡量方法：通过主成分分析（PCA）可以提取风险偏好指标的共同成分，从而构建一个综合的衡量指标。PCA通过降维技术，将相关变量转换为相互正交的主成分，保留数据集的主要特征。
• PCA的应用结果：在1999年2月至2004年7月期间，应用PCA分析14个风险偏好指标，发现第一主成分解释了38%的总方差，第二主成分解释了18%。市场型指标的共同成分解释力高于模型型指标。
• 综合指标的有效性：构建的综合风险偏好指标在历史市场压力事件中表现出良好的一致性，且具有平滑性，能够有效捕捉市场紧张时期的投资者行为。

关键信息

市场型指标

• VIX：基于S&P500指数的隐含波动率，通过八种期权的加权平均计算。
• JPM G-10 RTI：基于四个标准化成分（如US swap spread、VIX、EMBI+、Trade-weighted Swiss franc）的等权重平均。
• JPM EM RTI：基于VIX和EMBI+的加权平均（权重：30% VIX，70% EMBI+）。
• UBS FX Risk Index：基于多种市场变量（如US Treasury、外汇波动率、黄金价格等）的标准化值的算术平均。
• WP：基于六个货币的隐含波动率、US十年期债券掉期利差等，通过60天z-score计算。
• RAM：基于新兴市场资产类别的相关性，结合市场方向指标计算。
• ML RAI：基于标准差的计算，汇总不同资产类别的波动性，减去EM股票和US小盘股的波动性。
• ARPI：基于五个资产类别（固定收益、股票、流动性、商品、信用）的两步PCA分析。
• MARS：基于市场波动率、EM事件风险、市场流动性等，通过四步处理流程计算。

模型型指标

• GS：基于CAPM模型，引入时间变化的风险厌恶系数，通过递归计算得出。
• ICI：基于国际投资组合的变动，计算每日美元流动与前一日美元持仓的比率。
• BIS：通过比较历史价格模式与市场参与者风险偏好的概率分布，计算左尾比率。
• FSI（BoE）：基于CAPM模型，比较风险中性概率密度函数与投资者主观概率密度函数的差异。
• CS：基于横截面线性回归，计算资产的超额收益与历史波动率之间的关系，得出风险偏好指数。

方法论

• PCA用于提取风险偏好指标的共同成分，第一主成分通常解释最大方差，可视为风险偏好的综合衡量。
• PCA的成分选择标准包括Kaiser准则（特征值>1）和Joliffe准则（累计方差达到90%）。
• 市场型指标的共同成分解释力更强，且在历史市场压力事件中表现出良好的一致性。

结果分析

• 市场型指标的综合衡量（第一主成分）在1999年2月至2004年7月期间解释了47%的总方差，且具有平滑性。
• 综合指标在市场紧张时期（如1998年4月至2006年12月）表现出显著的下降趋势，与投资者悲观情绪相吻合。
• 不同指标在标准化过程中因假设的回归时间不同而产生差异，影响其解释力。

结论

• 尽管多种指标用于衡量风险偏好，但它们之间缺乏一致性，特别是在极端市场环境下。
• 通过PCA提取的综合市场型指标能够有效捕捉市场压力事件，且具有较高的解释力。
• 风险偏好指标的构建方法和数据来源存在差异，这使得找到统一的衡量标准具有挑战性。然而，市场型指标提供了一个可行的综合衡量方案。