风险平价的优势是，相比于避险策略，不必依赖票息覆盖资本利得的风险，在低利率环境下尤甚。因此，市场有一部分尝试是依赖股债负相关性，来提供另一维度的“安全垫”，并以此考虑风险平价组合。但对这一方式，市场有较多争议和认识误区，我们以此简述4个核心问题。
Q1. 国内股债风险波动悬殊，风险平价组合意义大吗？
风险平价的定义，是要求组合内各资产对组合总风险的贡献相等。
图表1：广义风险平价的策略逻辑
资料来源：中金公司研究部
大部分时候，市场会通过波动率来进行风险的度量。若我们仅看股债双资产的风险平价组合，这其中会涉及一个问题——以日度涨跌幅计算（股债对应指数）的资产波动率显示国内股债风险波动悬殊。这会导致，债券资产对组合的总风险贡献过小。
一般而言，风险平价（信用+沪深300）最终计算得到的纯债资产仓位会在97%左右（取决于回看周期，这是另一个话题）。这对于实务而言，参考意义大打折扣。即使有部分投资者buy-in风险平价的逻辑，在落地中仍会面临这一困扰，进而过度依赖杠杆调配，去做目标波动类配置策略。
图表2：资产的年化波动情况
注：沪深300采用510300.SH，国开债为1-3年期国开债CBA02521.CS，信用债为1-3年高等级信用债CBA01921.CS；数据截至2024年5月16日，向前750个交易日计算
资料来源：Wind，中金公司研究部
对于这个问题，我们认为解决方案在于审视计算波动率时采用的基础时间单位。如上图所示，对于债券资产而言，即使考虑净价指数，日度涨跌幅所反映的波动率作为债券的风险度量也并不适合。债券或因持有者结构和流动性而存在的趋势性，会使得日度涨跌幅波动率显著低于周度或更低频涨跌幅所计算的波动。仅仅调整计算涨跌幅计算的窗口长度，债券的风险度量值会有显著调整。而权益资产又因为存在一定“均值回归”特性，所以随着涨跌幅计算窗口拉长，其风险值会小幅缩减。进而如上图所示，随着计算窗口拉长，股债之间的波动比会明显下降。
图表3：不同涨跌幅窗口下，组合的权益仓位
注：数据自2015年12月31日截至2024年5月15日资料来源：Wind，中金公司研究部
介于波动差的统计特征，我们认为周度涨跌幅已相当程度表征资产间“真实”的风险情况。此外，我们提示，在计算中要还稍微注意一个问题——股票自身波动较大，带动股票债券之间的协方差数值偏大。在使得规划求解（最小化）上会出现求解失败。我们在计算中考虑两个动作来解决，1）所谓权益部分组合用股债拟合组合来代替（例如股5债5组合），这会使得组合实际是一个放松的风险平价；2）对于当前仍然无解的情况，权重采用上一期组合的权重。
图表4：3-5年期国债与沪深300的风险平价组合
注：数据自2018年12月28日截至2024年5月15日资料来源：Wind，中金公司研究部
Q2. 原始的风险平价目标是分散经济增长与通胀风险，国内股债商品是合适的代理变量吗？
风险平价关注两类典型“可分散风险”——经济增长和通胀，而无法分散的是政策和市场情绪。对于可分散风险，风险平价组合是具体将股票对应经济增长，将债券对应利率，将商品对应通胀。后两类风险对应关系争议不大，但单一股票宽基指数对应国内经济增长是存在可商量的余地。从回测维度来看，消费和央企指数表现相对较好（而从风险平价组合内核而言，股票指数的选择，应该是能尽可能真实反映国内经济增长的）。
图表5：分权益配置资产的风险平价组合（加入黄金ETF）
注：数据自2017年12月29日截至2024年5月15日资料来源：Wind，中金公司研究部
图表6：2018年至2024年4月30日风险平价组合表现情况
注：上表中Sharpe和Calmar均以无风险利率2.5%进行折算
资料来源：Wind，中金公司研究部
此外，商品维度国内可选资产其实不止黄金。在存量ETF维度上，我们有有色金属、豆粕、能源化工品和白银；在QDII维度上，我们有原油、大类抗通胀商品等对标基金。通过以实际基金净值进行回测（回看周期250个交易日，基准为沪深300+1-3年高等级信用债+黄金），我们看到2021年以来，+能源化工品收益最高，Sharpe值相对最优；而+白银控回撤较好。
图表7：非黄金的商品类基金情况
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表8：不同商品型资产的风险平价效果（信用债+沪深300）
注：数据自2020年12月31日截至2024年5月15日资料来源：Wind，中金公司研究部
图表9：2021年至2024年4月30日风险平价组合表现情况
注：上表中Sharpe和Calmar均以无风险利率2.5%进行折算资料来源：Wind，中金公司研究部
Q3. （历史）波动率是合适的风险度量吗？
波动率作为风险度量也确实存在争议性。海外资管实践[1]中，也普遍对于资产的风险刻画进行除波动率以外更丰富的刻画。除了历史波动率（方差）以外：
1）至少有向下波动率、VaR、cVaR（ES）、凸度（kurtosis）等风险度量指标；
2）波动率还能够进一步建模来“预测”。产品方需要做的就是确定符合投资者风险容忍的度量指标，并进行解题。
图表10：各风险度量的表现情况
注：上表中Sharpe和Calmar未考虑无风险利率资料来源：Wind，中金公司研究部
我们借用riskfolio中各类风险度量的函数，进行回撤可以看到，
1）依据下侧风险度量的风险平价组合，在权益熊市时相对效率最高，这可能因为境内权益资产本身呈现“熊长且低波、牛短但高波”的特征，该组合方式一定程度避免了波动率择时在境内的“错配率”；
2）基尼均差指标（Gini Mean Difference，GMD）显现出超其他指标的表现，这是因为其对于非正态分布数据的偏移刻画相对更为准确，对于资产历史表现所呈现的尾部特征有更细致的刻画。
过去，基尼均差指标这类线性风险度量指标的市场关注度角度。考虑它们在向下风险维度的优势，我们在此就基尼均差展开一定介绍。所谓基尼均差指标，刻画的是资产在不同环境下表现差异（绝对）的平均值。例如下图所示，红线部分是在15号情形和20号情形之间的资产表现差距。对于组合优化而言，本意就是通过缩小组合在各个状态下的表现差异来实现风险控制。我们以下沿用riskfolio函数包测算了1-3年期中高等级信用债指数和中证800的GMD。
图表11：基尼均差指标做风险度量的示意
资料来源：Wind，中金公司研究部，Mansini,R., W.Ogryczak, and M.Speranza (2015.1)《Linear Models for Portfolio Optimization》
可以看到GMD在风险刻画上存在一定滞后，且基本与资产波动保持一致。但区别点是其对于资产尾部变动的刻画会相对更为敏捷，这来自于其线性度量的优势。
图表12：1-3年高等级信用债的表现与其基尼均差指标
注：数据自2017年12月29日截至2024年5月15日；上图为资产滚动3年的基尼均差指标与滚动3年的年化波动（信用债以净价指数计算）；下图为资产对于指数表现（CBA01921.CS）
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表13：中证800的表现与其基尼均差指标
注：数据自2017年12月29日截至2024年5月15日；上图为资产滚动3年的基尼均差指标与滚动3年的年化波动（信用债以净价指数计算）；下图为资产对于指数表现
资料来源：Wind，中金公司研究部
Q4. 目标波动的风险平价策略作为产品有什么问题？
即使经过各类调配，风险平价组合可能仍然对于固收资产过于倾斜，因此市场往往会通过加杠杆的方式来提高风险平价的预期收益率。即确定产品的目标波动，而后根据组合预期波动进行整体杠杆调配。但这一操作实际加剧了风险平价组合对于不可分散风险的暴露——在狭义流动性快速收紧的状态下，加剧风险平价的脆弱；
我们先回到国内资产“股债双杀”的复盘。可以看到国内“股债双杀”主要出现在两种情况下，一类是通胀高企，一类是狭义流动性收紧——“钱荒”。对于后者，资产价格快速调整，资产相关性转正，风险分散意义降低，且负债端成本也快速调整，使得组合“腹背受敌”。即组合需要更进一步对于狭义流动性有判断。在市场展望流动性持续宽松、政策避免“通胀高企”下，风险平价在国内仍有较高参与价值。
图表14：“股债双杀”市场环境的复盘
注：数据自2009年12月31日截至2023年12月31日
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表15：不同杠杆下风险平价组合表现情况(2.5%无风险利率)
注：数据自2017年12月29日截至2024年5月15日资料来源：Wind，中金公司研究部
本文摘自：2024年5月17日已经发布的《关于固收+风险平价的Q&A》
杨 冰 分析员 SAC 执业证书编号：S0080515120002 SFC CE Ref：BOM868
罗 凡 分析员 SAC执业证书编号：S0080522070003 SFC CE Ref：BUL744
陈健恒 分析员 SAC 执业证书编号：S0080511030011 SFC CE Ref：BBM220
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