低特质波动，高超额收益 东方证券-20150909
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研究结论
海外和国内股票市场都发行过很多低波动指数，该类指数通常用一段时间收益率的标准差来衡量股价的波动，长期来看表现优于对应的基准指数。股价的波动很大一部分是由市值、估值等一些公共的市场风险因子引起，剔除掉这些公共因素后的剩余波动称为个股的“特质波动”，由个股的自身特性决定。我们的研究发现A股市场也有“特质波动率之谜”现象，即低特质波动的股票，未来预期收益更高。
基于Fama-French三因子模型的残差波动率能够较全面地捕捉股票的特质风险
利用前1个月的日频数据分别拟合CAPM、Fama-French三因子、Carhart四因子模型，三个模型残差的年化标准差即为三种特质波动率的观察值IVCAPM、IVFF、IVCARHART。日收益率的标准差STD显著大于IVCAPM，IVCAPM显著大于IVFF，IVFF和IVCARHART相当。IVFF剔除了股票大多数公共风险，已经能够较全面的捕捉了股票的特质风险。
特质波动率和未来横截面收益存在显著的负相关关系，基于三因子的IVFF对收益率的预测能力最强。横截面标准化后的特质波动率和股票未来的超额收益率有显著的负相关关系，IVFF与超额收益的负相关程度大于IVCAPM、STD，和IVCARHART相差不大。
我们基于多个特质波动率指标分组构建等权组合，考察各个组合的业绩表现
结果显示：低的特质波动率意味着高的超额收益，IVFF超额收益的绝对水平和单调性均优于其他特质波动率测度，IVFF在大牛大熊行情下表现更优，IVFF的优秀表现在行业中性条件下同样存在，
分析特质波动率IVFF和其他常见因子的相关性，我们了解到低特质波动率选股倾向于大市值、低估值、前期表现差、低换手的股票，然而流通市值、市净率、月收益率、换手率等指标均不能完全解释特质波动率指标的超额收益。
通过比较因子分层前后特质波动率分组的表现，我们发现换手率指标对特质波动率之谜的解释作用最强，反转因子和估值因子次之，流通市值对特质波动率选股有负的贡献。风险提示本文的研究成果基于历史数据，如果未来风格发生重大变化，部分规律可能失效
正文
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