20210422-兴业证券-西学东渐--海外文献推荐系列之一百一十七_12页_1mb

股债相关性预测研究总结

核心内容

本文研究了股债相关性的预测方法，提出了一系列创新性步骤，显著提升了预测效果。分析师徐寅通过分析海外文献，将研究成果应用于中国A股市场，为投资者提供了更可靠的股债相关性预测工具。

主要观点

• 股债相关性是投资者在构建投资组合、设计对冲策略及评估风险时的重要参考指标。
• 传统的预测方法，如对短期股债收益率相关性进行外推，往往存在较大偏差，预测效果不佳。
• 本文提出了四种创新性方法，以提高股债相关性预测的准确性与可靠性：
  1. 单期相关性：用于衡量特定期间内股票和债券累计收益的共同变动，相较于月度相关性，更能反映长期趋势。
  2. 基本面预测因子：包括经济增长、通货膨胀、股票与债券的相对收益率、相对波动率等。
  3. 部分样本回归技术：通过关联性筛选历史样本点，提高回归模型的解释力。
  4. 路径函数：将股债相关性表示为基本面预测因子路径的函数，而非单期观察值的函数。

关键信息

1. 单期相关性计算

• 单期相关性是通过计算股票与债券的五年期累计收益的共同变动来衡量的。
• 公式如下：

$$
\text{single-period correlation}{t}(s, b) = \frac{\left(\frac{r{s,t} - \mu_s}{\sigma_s}\right)\left(\frac{r_{b,t} - \mu_b}{\sigma_b}\right)}{\frac{1}{2}\left(\left(\frac{r_{s,t} - \mu_s}{\sigma_s}\right)^2 + \left(\frac{r_{b,t} - \mu_b}{\sigma_b}\right)^2\right)}
$$

• 单期相关性可以用于计算时间序列相关性，即为所有单期相关性的加权平均，权重为每个时期的信息量。

2. 基本面预测因子

• 经济增长：工业生产同比变动。
• 通货膨胀：CPI同比变动。
• 股票与债券的相对收益率：股票盈利收益率（即市盈率倒数）除以10年期国债到期收益率，再取自然对数。
• 股票与债券的相对波动率：股票盈利收益率的五年期滚动波动率除以十年期国债到期收益率的五年期滚动波动率，再取自然对数。

3. 部分样本回归技术

• 通过计算样本点与当前值的相似度（负的马哈拉诺比斯距离）和信息量（与历史均值的马哈拉诺比斯距离），筛选出具有较高关联性的样本点。
• 关联性（Relevance）等于相似度与信息量之和。
• 该技术用于模型4和模型5中，以提高预测精度。

4. 路径回归模型

• 模型5引入了基本面因子的路径信息，即使用过去多个时期的工业生产、通货膨胀、相对收益率和相对波动率进行回归，而不是单期值。
• 该方法能更好地捕捉股债相关性的时变特征。

5. 模型对比与实证结果

• 本文测试了5种模型，包括简单外推、回归模型、基本面因子回归、基于关联性筛选的回归模型，以及路径与关联性筛选结合的模型。
• 模型1（简单外推）预测效果最差。
• 模型3（基本面因子回归）显著提升了预测效果。
• 模型4（关联性筛选）进一步优化了预测精度。
• 模型5（路径与关联性筛选）效果最佳，显著提高了预测的可靠性。

6. 检验方法

• 使用Henriksson-Merton检验评估模型预测能力。
• 该检验通过计算预测值与实际值的符号一致性和变化方向一致性，来衡量模型的有效性。
• 模型5在符号和变化方向上均表现出较强的预测能力，其得分显著高于其他模型。

结论

本文通过引入单期相关性、基本面预测因子、部分样本回归技术以及路径函数，显著提升了股债相关性的预测效果。实证结果显示，模型5在预测未来股债相关性时具有最高的准确性，能够更好地反映相关性的时变特征和基本面驱动因素。该研究对投资者在构建投资组合、制定对冲策略等方面具有重要参考价值。

风险提示

• 文献中的结果基于历史数据统计、建模和测算，模型在政策或市场环境发生变化时可能存在失效风险。
• 投资者应基于自身需求对报告内容进行独立评估，并咨询专业人士意见。

投资要点

• 西学东渐是指西方学术思想向中国传播的历史过程，本文强调了借鉴海外研究成果对提升投资分析的重要性。
• 海外文献提供了更为先进的量化方法，本文将其应用于股债相关性预测，提升了预测的科学性和实用性。