马克维茨资产组合理论和资本资产定价理论认为,资产的波动率越大,收益率越高。然而,近来的一些研究却表明,那些波动率低的资产组合(资产)在长期来看比高波动率组合(资产)的收益更高,人们称这一现象为“低波动率异象”。如果低波动率异象在股票市场上真实存在,将对资产投资产生深远影响,人们可以通过构建低、高波动率多空资产组合达到既减小风险又获得可观收益的目的。人们对这一异像提供了几种不同的解释,一是认为由特质波动率引起(参见文献[10]);二是认为是市场中的各种基金以某些标的作为基准,“信息比率要求”限制了它们在低波动率股票上的投资,导致低波动率股票被低估(参见文献[3]);三是认为是人们对彩票型股票的偏好导致的错误定价产生了低波动率异象(参见文献[21])。虽然人们提供了一些解释,但是缺乏可靠的理论结果支撑,绝大多数研究以实证为主,本文也将主要进行实证分析。国内外对低波动率异象的主要研究方法可以分为两类,一类是将市场主要指数中波动率最低的一部分股票(比如占整个市场指数股票数量五分之一的股票)挑选出来按照等权重或者市值加权组成一个资产组合,将这个资产组合的表现与市场指数进行比较(参见文献[6]);另一类是将一定数量的股票按照波动率大小分成若干组,每组包含相同数量的股票,将每组股票按等权重或者市值加权构成一个资产组合,进而比较高、低波动率资产组合的表现(参见文献[3])。本文选择第二种方法并做了一些变化,主要原因是第一种方法中低波动率资产组合与市场指数二者承担的系统性风险不一致,不是在相同的条件下比较;同时,低波动率资产组合包含的股票数量远小于市场指数,股票数量的不同很可能会影响结果的准确性。本文将以中国市场上各个主要指数的成分股作为股票篮子开展分析,各个股票篮子中的股票不重复。以30个交易日的历史波动率作为股票分类标准,将一篮子股票按照波动率从小到大排序后均分成五组;将第一、五组股票按照等权重和市值加权两种方式构建低、高波动率资产组合,资产组合每天和每5天调整一次,得到低、高波动率资产组合在一个时期内的日收益率和日累积收益率。对不同组合方式下低、高波动率组合的日收益率差、日累积收益率差及其偏度进行分析、比较;对低、高波动率下市值加权、等权重组合进行类似分析;并统计不同组合方式下低、高波动率组合正日收益率和累积收益率大于1的交易日数量。发现中国市场上的低波动率异象与股票篮子、资产组合构建方式、资产组合调整周期密切相关;市值加权与等权重这两种资产组合构建方式的优劣也并无定论,在不同情况下二者的表现不同,但是总的来看,市值加权抵御风险的能力更强;在沪深300、创业板股票篮子中,低波动率异象比较明显。本文的研究以最简单的方式对波动率进行了估计,可以选择更复杂的模型估计波动率。对股票的分类可以股票多因子模型为基础,将基本因子相似的股票放在一个篮子中,也可以分行业对股票分类,再按波动率进行分类分析。低波动率异像与市场环境的关系也值得探究。可以尝试用高频数据进行研究。