国内商品市场的风险模型探讨分析

　　风险，可以定义为证券或者投资组合收益的总体分散或者波动程度，对风险的分析和控制是获得稳健投资回报的关键因素。风险模型贯穿于整个投资管理活动中，是获取较优投资绩效的必要条件。对风险进行归因和分析的目的，是在精确衡量风险的前提下，通过适当的风险暴露，做好风险和收益权衡。股票市场的风险模型研究相对成熟，风险模型也得到了广泛的商业应用。而商品市场组合风险模型，目前在国内市场上应用相对较少，本系列报告针对国内商品市场的风险模型进行探讨分析研究。本篇为系列的第一篇，主要对风险模型的功能、风险模型的分类以及风险模型的演变历程给出了概括描述。

　　风险模型的功能：

　　1)事前，降低投资组合的风险暴露，实现组合中风险和收益的权衡，提供更优化的资产组合结果；

　　2)事中，由于风格因子轮动现象的存在，需对风格进行监控，及时做出策略的调整；

　　3)事后，对投资组合或产品进行更深入的业绩归因和风险归因。

　　风险模型的分类：多因子风险模型大致分为三类:宏观经济风险模型，基本面风险模型以及统计风险模型。分别从输入变量、估计变量、优缺点方面对比分析了三种风险模型。

　　风险模型的演变历程：

　　1)CAPM模型和APT模型为后续一系列商业化风险模型建立的基石；

　　2)Barra结构化风险模型把个股的风险分成了共同风险和特异质风险，是当前最为流行的风险模型之一；

　　3)BIRR模型作为宏观经济风险模型的代表，介绍了其纳入的五类宏观因子；

　　4)NorthField模型可以视为一个放松条件的CAPM模型，在承认Beta在衡量投资组合风险方面的重要性的同时，引入了其他变量来捕捉股票之间风险差异的来源；

　　5)COM模型基于商品期货市场搭建的统计风险模型，通过对一个商品期货的期限结构进行主成分分析，将主成分作为因子暴露进行回归去解释商品期货期限结构风险的来源。

　　风险提示：本研究主要基于历史数据统计，存在策略失效风险、模型误设风险、历史统计规律失效等风险。

　　一

　　风险模型的功能

　　风险，可以定义为证券或者投资组合收益的总体分散或者波动程度，对风险的分析和控制是获得稳健投资回报的关键因素。任何资产都有风险，包括股票、债券、商品、利率、汇率等。在过去人们常常只追求投资收益的最大化而忽视了投资风险的存在，但在最近几十年人们越来越发现收益和风险的共生性，要获取多大的收益就要承担多大的风险，投资者获取的收益不过是其对自身承担风险的补偿。

　　风险模型则是对资产或者投资组合收益的不确定性进行建模。风险模型贯穿于整个投资管理活动中，是获取较优投资绩效的必要条件。对风险进行归因和分析的目的，是在精确衡量风险的前提下，通过适当的风险暴露，做好风险和收益权衡。

　　风险模型的主要功能如下：

　　1.优化风险暴露，进行组合构建。风险模型通过求解因子收益率的相关系数再推导出资产收益率的相关系数，可减少协方差矩阵估计次数，使得当收益率序列的时序长度低于资产的数量时，同样可以提供更加准确和稳定的协方差估计结果，便于优化组合的风险暴露程度，以满足我们对风险和收益要求。

　　2.实现风格监控。由于风格因子轮动现象的存在，需要通过在时序上对纯因子投资组合的收益进行统计分析，验证一个风险因子在特定时间段内是否可以有效的带来超额收益，动态了解市场微观结构的潜在变动和风格偏好，并调控投资组合在风格上的暴露。

　　3.对组合进行事后的收益归因和风险归因。事后分析投资组合的业绩来源和风险暴露，了解组合的收益和风险由哪些因子解释，以便做出策略的相应调整。

　　二

　　风险模型分类

　　多因子风险模型大致分为三类：宏观经济风险模型，统计风险模型以及基本面风险模型。宏观经济风险模型依据可观测的经济指标，例如通胀和利率的变化，来度量宏观变量对资产收益的影响，其核心则是计算资产收益率序列对一组宏观经济变量历史变化的敏感性，常用来针对市场事件对投资组合进行压力测试。统计因子模型没有固定的因子，而是通过从资产收益协方差矩阵的因子分析中推导出相应因子(如主成分分析)，直接从收益率序列估计因子，然后再运用加权最小二乘法进行截面回归去解释风险的来源。基本面风险模型则考察与组合收益相关的可观测到的资产属性。

　　三

　　风险模型演化历程

　　3.1从CAPM到Barra模型

　　由于风险管理的重要性，业界和学术界提出了多种风险模型。马科维茨均值方差模型、CAPM模型、APT模型等构成了现代投资（000900）理论的框架，并在此基础上衍生出了更为实用的商业化风险模型，其中以Barra、BIRR、Axioma等最为著名。风险管理的工具越来越多样化，而Barra作为该领域的先行者和深耕者，其模型受到了市场的广泛认可。在后续报告中我们将详细介绍Barra模型。

　　根据资本资产定价模型(CAPM)，个股的收益率来自于市场和个股本身，其残差收益的期望值为0。具体说来，个股收益率由无风险收益和风险溢价组成，其中风险溢价只与个股的Beta值成正比。CAPM促使了套利定价理论(APT)模型的诞生，APT认为股票的收益是一系列带动个股收益变动的相同变量(共同因子)的暴露度决定的，即个股收益率等于因子暴露与因子收益率乘积之和，这也成为了后续一系列商业化风险模型建立的基石。

　　3.2BIRR模型

　　 BIRR模型是一个宏观经济风险模型，是由Burmerister、Ibbotson、Roll和Ross在2003年建立，其核心模型由五个宏观因子组成，并且可以在此基础上添加风格因子。其中选择了如下五类核心因子：

　　3.3NorthField模型

　　 NorthField信息服务公司提出的NorthField模型也是一个多因子风险模型，其设计的目的也是为了控制组合在不同因子上的暴露。该模型可以视为一个放松条件的CAPM模型，在承认Beta在衡量投资组合风险方面的重要性的同时，引入了其他变量来捕捉股票之间风险差异的来源。NorthField模型把风险分为共同风险和特异质风险，在系统性风险的衡量中，除了使用Beta系数以外，还应用了其他66个因子。其形式可以表示为下式：

　　其中:ri为资产的收益率；rf为无风险收益率；rm为市场收益率；βi为资产的Beta系数；Ei,k为资产i在因子k上的暴露；αk为k因子的收益率；εi为资产i的误差项。

　　 Northfield通过两步截面回归来对风险进行估计，首先通过式(2)进行第一次截面回归得到Beta与特征因子之间的关系，其中bk表示特征因子i对Beta的敏感系数，并通过式(3)估计出同期的Beta值，即βci；然后将得到的βci以及各因子数据等代入式(1)进行第二次截面回归得到各个因子的收益情况。上述步骤在估计Beta的过程中不需要用到历史的收益率数据，因此也适用于一些刚上市不久，没有足够收益率数据的股票，适用性更加广泛。

　　3.4COM模型

　　 COM模型全称为The Barra Commodity Model，是由Barra公司基于商品期货市场搭建的统计风险模型，该模型没有固定的具体因子，而是通过对一个商品期货的期限结构进行主成分分析，得到的可以解释大部分期限结构的主成分作为因子，然后再运用加权最小二乘法进行回归去解释期限结构风险的来源。

　　四

      总结

　　风险，可以定义为证券或者投资组合收益的总体分散或者波动程度，对风险的分析和控制是获得稳健投资回报的关键因素。风险模型贯穿于整个投资管理活动中，是获取较优投资绩效的必要条件。对风险进行归因和分析的目的，是在精确衡量风险的前提下，通过适当的风险暴露，做好风险和收益权衡。本报告风险模型的功能、风险模型的分类以及风险模型的演变历程给出了概括描述。

　　首先介绍了风险模型的功能：

　　1)事前，降低投资组合的风险暴露，实现组合中风险和收益的权衡，提供更优化的资产组合结果；

　　2)事中，由于风格因子轮动现象的存在，需对风格进行监控，及时做出策略的调整；

　　3)事后，对投资组合或产品进行更深入的业绩归因和风险归因。

　　其次介绍了风险模型的分类：多因子风险模型大致分为三类:宏观经济风险模型,统计风险模型以及基本面风险模型。分别从输入变量、估计变量、优缺点方面对比分析了三种风险模型。

　　最后介绍了风险模型的演变历程：

　　1)CAPM模型和APT模型为后续一系列商业化风险模型建立的基石；

　　2)Barra结构化风险模型把个股的风险分成了共同风险和特异质风险，是当前最为流行的风险模型之一；

　　3)BIRR模型作为宏观经济风险模型的代表，介绍了其纳入的五类宏观因子；

　　4)NorthField模型可以视为一个放松条件的CAPM模型，在承认Beta在衡量投资组合风险方面的重要性的同时，引入了其他变量来捕捉股票之间风险差异的来源。

　　5)COM模型基于商品期货市场搭建的统计风险模型，通过对一个商品期货的期限结构进行主成分分析，将主成分作为因子暴露进行回归去解释商品期货期限结构风险的来源。

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