中金 | 新宏观策略研究（六）：从低波动到高波动

2024年以来，在海外大选、地缘局势等问题影响下，宏观不确定性上升，美国股票市场却呈现异常的低波动情形。科技股低波动但高增长，领涨其他资产。研究低波动的原因具有重要意义，我们认为低波动底层逻辑的变化可能让过去的集中交易出现分散，使得波动率再度上升。

股票市场低波动是2024年以来全球资产的一个意外。2024年是充满不确定性的一年。全球超过半数人口的国家和地区进行大选；多国央行进入货币政策切换窗口期；美国等大多数国家经济增速放缓；全球地缘局势复杂，俄乌局势继续，中东危机再现。但2024年又是相当平静的一年。美股VIX指数年初至今只有14.6，处于2000年以来31%分位数，与宏观形势和其他大类资产波动上升都形成了鲜明对比。

8月初，由于美国宏观数据转弱，叠加头部科技股业绩不及预期和外围杠杆仓位调整，VIX指数一度冲高至接近40，近期又再度回落至15左右。这种走高是否可以持续？过去低波动又是因为什么？这是我们本篇报告试图探究的问题。

波动率是涨跌幅的离散情况。衡量美股波动率，有VIX指数和实际波动率这两种数据。对VIX指数来说，期权的供需问题，例如零日期权兴起等，都可能导致VIX指数下降。但美股过去的低波动现象不止体现在VIX指数，实际波动率也很低，单纯讨论期权市场的技术性因素就失去了意义。因此，本文我们更想从美股市场本身出发，讨论低波动的可能成因。

从第一性原则出发，美股市场波动率就是市场中股票各自的波动率按其权重及相关性进行加总后形成的总体波动率水平。因此，美股波动率主要受到两个因素影响，即个股之间相关性ρ和个股自身波动水平σi。

个股相关性下降是美股总体波动率下降的主要原因。标普500成分股的3个月相关系数在2024年7月触及0.02的2010年以来最低水平。低个股相关性从全市场层面就产生了分散化效果。事实上，并无需进行上述计算，美股投资者对相关性低有直接体感。一方面，疫情后的“滚动式”修复和放缓降低了经济环节的同步性，导致美股行业相关性降低；另一方面，2023年以来美股“科技七姐妹”走出独立行情，累计上涨129.6%，其他股票只上涨27.4%。美股结构性行情增加分散性，降低了全市场波动率。

个股波动率不是指数波动率下降的主要贡献。个股平均波动率水平较低也是美股指数低波动的原因，但并未如相关性那样大幅回落，不是主要贡献。个股平均波动率的稳定也与头部大市值科技股密不可分。这些股票在美股总市值占比30%，且现金流质量佳，公司治理结构好，破产风险低，被投资者认为具有长期价值。

如果我们将美股低波动归结为头部科技股独立行情，这种行情又是如何形成的？头部集中的独立行情需要有充裕的可投资金和受市场认可的好标的。我们认为，财政宽松降低私人部门风险，是可投资金充足、科技趋势得以孕育及头部集中行情的重要宏观底色。

财政对降低波动率的重要性来自降低私人部门风险。如果单纯看财政，我们会发现赤字率走高，股市波动率往往也走高。这并非是因果关系，而是经济较差时往往才需要财政发力，但经济差会导致波动率上升。如果扣除掉经济变化，超过经济需要水平的财政力度有助于波动率的下降。目前的情况就是如此，经济已经修复甚至一度过热，但财政力度依然较强。2023和2024年赤字率分别为6.2%和7.0%（CBO预测值），相比疫情前的4.6%依然高出不少。如果我们以财政赤字与失业率的关系衡量超出经济需求的财政刺激水平，上世纪60年代后期和当前的财政力度都出现了不匹配经济基本面的增长，分别孕育了“漂亮50”和“科技七姐妹”的头部集中行情。

美股历史上的“漂亮50”行情与现在有诸多相似之处。美股以消费为主的50家公司市值占比从50年代10%左右一直提升至70年代的 30%。这些公司同样属于具有成长性且优质的企业，受到机构投资者追捧。期间全球经历了古巴导弹危机、越南战争、肯尼迪遇刺身亡等历史事件，但直到1969年美股大盘大幅回撤之前，总体波动率水平都在中枢回落。

我们认为，过去美股低波动与宏观底色多有违背，若头部科技个股业绩不及预期或宏观形势出现变化，动摇了市场对科技趋势和经济韧性的判断，市场表现可能会因为个股波动和股票相关性的共同提升而呈现双击式的波动加大。8月初的波动率跳升表现就是如此形成的“完美风暴”。美股从低波动走向高波动，或是2024至2025年美股的重要主线。这意味着伴随着美联储降息后的宏观周期切换，从过去科技头部集中到择机加仓其他板块，例如受益流动性宽松的小盘成长，以及受益经济后期修复的顺周期板块是一个合适的策略。但也需要指明，我们也并不认为8月初美股大幅高波动是一个合适水平。市场短期情绪压力释放更多反映为一种超调，经济走弱但不发生深度衰退依然是我们的基准假设。

一般而言，股票波动率会伴随经济和政策不确定性而上升。但2024年以来，在海外大选、地缘局势等问题影响下，宏观不确定性上升，美国股票市场却呈现异常的低波动情形。科技股低波动但高增长，领涨其他资产。研究低波动的原因具有重要意义，我们认为低波动底层逻辑的变化可能让过去的集中交易出现分散，使得波动率再度上升。

股票市场低波动是2024年以来全球资产的一个意外。2024年是充满不确定性的一年。全球有70多个国家或地区正在或将进行重要选举，覆盖超过世界一半的人口[1]。高通胀问题难言完全解决，但全球半数央行的货币政策处在从紧缩到宽松切换的关键时点。宏观经济增速放缓，经济政策不确定性上升。俄乌局势仍在继续，中东危机再现，经济国家主义再起下国际形势依然复杂。

但2024年的美股市场却又相当平静。2024年至今VIX指数均值只有14.6，处于2000年以来31%分位数，2023年以来的三次波动率上升都昙花一现。更为有趣的是，并非所有资产都未响应宏观不确定的上升。同样是衡量预期不确定性，美债市场的MOVE指数在疫情后一直处在较高水平（2000年以来76%分位数），黄金和铜的百日波动率也超过了历史均值水平，与美股依然低于历史均值形成鲜明反差。

8月初由于经济数据转弱和头部科技股业绩不及预期，叠加外围杠杆仓位调整，美股市场VIX指数一度冲高至接近40，但近期又回落至15左右。过去美股波动率中枢下行的原因是什么？未来美股波动率走高可否持续？这是我们本篇报告试图探究的问题。

波动率是涨跌幅的离散情况。衡量美股波动率，有VIX指数和实际波动率这两种数据。对VIX指数来说，期权的供需问题，例如零日期权兴起等，都可能导致VIX指数下降。但美股过去的低波动现象不止体现在VIX指数，标普500指数实际波动率在2023年后同样处于较低水平，单纯讨论期权市场的技术性因素就失去了意义。因此，本文我们更想从美股市场本身出发，讨论低波动的可能成因。

从第一性原则出发，美股市场波动率就是市场中股票各自的波动率按其权重及相关性进行加总后形成的总体波动率水平。

上述公式中，wi表示成分股权重，σi表示成分股波动率，σindex表示指数波动率。

因此，美股波动率无疑主要受到两个因素影响：一是个股之间相关性下降，二是个股自身波动水平下降。我们分析发现，前者是更主要的影响因素。

分散化是降低波动率的好方法。若美股成分股之间相关性很低，组合的波动率就会降低。试想同样是指数上涨1%，所有个股都上涨1%以及一些个股上涨但一些下跌，这两种情形下指数的波动性会明显不同。

标普500指数的成分股相关性指数一度达到2010年以来最低水平。标普500指数成分股3个月实际相关系数从2023年11月以来趋势性下降，并在7月触及0.02的2010年以来历史最低水平。低个股相关性从全市场层面产生了分散化效果，降低美股市场整体波动率。

事实上，并无需进行上述计算，美股投资者对相关性低有直接体感。

一方面，疫情后的“滚动式”修复和放缓降低了经济环节的同步性，导致行业相关性下降。疫情后的大幅货币财政宽松使得地产等利率敏感性的板块先修复，带动耐用品消费上升，但服务型消费仍受疫情约束。2022年加息周期开启后，地产等板块就开始放缓，至今依然在周期底部等待降息，但服务型消费后来居上，目前依然有相当韧性，正在逐步降温。各经济环节周期错位降低了行业之间的相关度，2023年至今美股行业指数相关性明显低于2018~2019年水平。“滚动式”放缓不仅体现在行业层面，还体现在美股风格上。以成长风格为主的纳斯达克指数盈利预期在2022年加息升温后率先调整，领先道琼斯指数半年之久，下调24%后在2023年中触底反弹。作为对比，道琼斯指数的盈利预期调整到2024年初才告一段落。

另一方面，头部科技股走出独立行情。2023年以来，美股“科技七姐妹”累计上涨129.6%，标普500指数除“科技七姐妹”上涨27.4%，道琼斯指数仅上涨24.4%。根据FactSet统计，美国规模最大的50家对冲基金中，分别有37、36、33和32家持有亚马逊、微软、英伟达和谷歌。投资美股科技龙头是最拥挤的交易之一，自2023年年初以来美股机构化加深进一步强化大市值股票的“头部集中效应”。美股结构性行情增加分散性，降低了全市场波动率。

即便考虑到上述分散效果，若个股自身波动性较高，总体市场波动率也不一定会大幅下降。我们用标普500指数成分股分别计算个股波动率，并做简单平均，发现美股个股波动率不是指数波动率下降的主要贡献。个股平均波动率水平较低也是美股指数低波动的原因，但并未如相关性那样大幅回落，与2018年和2019年接近。个股平均波动率的稳定也与头部大市值科技股密不可分。

美股头部集中效应较强。当前美股头部科技公司市值占总市值比例高达30%，收入占整体非金融企业可比口径12.3%。高度头部集中导致头部个股表现对美股总体有很大程度的贡献。但相比当前盈利不佳、风险较高的成长股，美股头部科技股现金流质量佳，公司治理结构好，破产风险低，也被投资者认为具有长期价值。“价值成长”既可以突破经济周期限制，又有稳定的现金收入，相应的波动性也就更低。反过来，也正是由于占比高和被投资者“寄予厚望”，8月头部科技业绩不及预期，也就放大了美股市场的波动。

如果我们将美股低波动归结为头部科技股独立行情，这种行情又是如何形成的？头部集中的独立行情需要有充裕的可投资金和受市场认可的好标的。我们认为，财政宽松降低私人部门风险，是可投资金充足、科技趋势得以孕育及头部集中行情的重要宏观底色。

财政对降低波动率的重要性来自降低私人部门风险。即便在已经较高的政府债务负担上，疫情后美国依然推出了6万亿美元的财政刺激，力度在全球名列前茅。大规模财政刺激保护了居民和企业资产负债表，居民消费和购房又提升了企业盈利，形成了正反馈。直到目前依然健康的居民企业资产负债表是美国经济一直维持韧性的背景。

如果单纯看财政，我们会发现赤字率走高，股市波动率往往也走高。这并非是因果关系，而是经济较差时往往才需要财政发力，但经济差会导致波动率上升。如果扣除掉经济变化，超过经济需要水平的财政力度有助于波动率的下降。目前的情况就是如此，经济已经修复甚至一度过热，但财政力度依然较强。2023和2024年赤字率分别为6.2%和7.0%（CBO预测值），相比疫情前的4.6%依然高出不少。

如果我们以财政赤字与失业率的关系衡量超出经济需求的财政刺激水平，上世纪60年代后期和当前的财政力度都出现了不匹配经济基本面的增长，分别孕育了“漂亮50”和“科技七姐妹”的头部集中行情。

美股历史上的“漂亮50”行情与现在有诸多相似之处。上世纪50年代中期开始，美股以医疗和消费为主的50家公司，包括可口可乐、宝洁等市值占比开始不断扩大。从10%左右一直提升至70年代石油危机前的30%。这些头部个股ROE中位数稳定在18%的水平，而美股市场ROE中位数仅有10%左右。“漂亮50”在美国个人消费占GDP提升的过程中同样属于具有成长性且优质的企业。机构投资者持股占比经历了50年代以来最快速的一轮上行，助推了大盘股头部集中行情。期间全球经历了古巴导弹危机、越南战争、肯尼迪遇刺身亡等重大历史事件，但直到1969年美股大盘大幅回撤之前，总体波动率水平都在中枢回落。

美股低波动的表面原因是头部优质科技股的独立行情，深层原因是财政宽松降低私人部门风险。这两个问题如何演变基本决定了未来美股波动率会如何变化。

当前在经历了短暂的上行后，VIX指数近期又保持下探态势且回到了15左右的水平，仿佛再度重演了2023年至今的几次短暂反弹。但我们认为，过去美股低波既有结构性因素，也有系统性影响，与宏观底色多有违背。美股从低波动走向高波动，或是2024至2025年美股的重要主线。这意味着伴随着美联储降息后的宏观周期切换，从过去科技头部集中到择机加仓其他板块，例如受益流动性宽松的小盘成长，以及受益经济后期修复的顺周期板块是一个合适的策略。

首先，头部科技股是否一直实现独立行情，在两方面都受到一定挑战。正面看，若美股头部科技业绩增长带动市场情绪始终高昂，风险偏好上升，较高的估值水平会自动使得行情逐渐扩散至其他股票甚至是小盘股，带动相关性上升。反面看，若头部科技业绩被证伪，市场情绪回落，就如8月初的情况，则“科技七姐妹”一枝独秀也会受到影响。

其次，美国大选确定性下降，美联储降息和经济数据放缓都可能加大波动。低波动来自信心，信心很大程度也来自对美国经济增长和财政兜底的底气。财政力度如何需要关注大选的结果。由于哈里斯的参选，美国大选不确定性上升，可能引发市场对未来财政刺激空间的担忧。财政力度从疫情后的高峰值逐渐回归正常化是我们的基本假设，也意味着经济大概率继续走弱。经济基本面走弱，风险偏好会受到影响，市场波动率常有向上压力。近期投资者对一些平时不太关注的“边缘数据”和经济数据统计细节的关注度都有上升，侧面也反映了对未来走势押注的不确定性在增加。

因此，我们认为在目前较低的波动率水平下，若头部科技个股业绩不及预期或宏观形势出现变化，动摇了市场对科技趋势和经济韧性的判断，市场表现可能会因为个股波动和股票相关性的共同提升而呈现双击式的波动加大。这是当前市场的一个重要风险来源，就像7月底至8月初市场波动加大时的情况，正是个股业绩走弱+宏观数据放缓导致的“完美风暴”。

但也需要指明，我们也并不认为8月初美股大幅高波动是一个合适水平。我们从多方面数据均未发现美国有全局性的流动性危机和深度衰退压力。事实上美联储丰富的货币政策工具和鲍威尔在Jackson Hole会议发言中展现的积极应对态度，已经可以较大程度上防止发生严重的流动性危机。市场短期情绪压力释放更多反映为一种超调，经济走弱但不发生深度衰退依然是我们的基准假设。

[1]http://www.xinhuanet.com/globe/2024-02/14/c_1310763348.htm

本文摘自：2024年8月28日已经发布的《新宏观策略研究（六）：从低波动到高波动》

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