如何统一度量大类资产的风险收益表现？

创建于 2025-07-20T23:52:04.467319+08:00 更新于 2025-07-21T08:27:33.754368+08:00

摘要

本报告针对中国市场大类资产风险收益表现的量化比较难题，提出引入Omega度量，兼顾收益率的完整分布及投资者的预期收益阈值。通过对沪深300、债券、黄金等资产的Omega函数及Sharpe-Omega分析，报告揭示该指标能合理反映不同风险偏好投资者对资产排序的动态变化，并在不同宏观经济状态下表现出更稳健及贴合直觉的风险收益时序，较传统Sharpe指标更适用于中国市场配置研究 [page::0][page::2][page::7][page::9][page::12][page::13]。

速读内容

大类资产风险收益比较问题与传统指标局限性 [page::0][page::2][page::3]

传统Sharpe Ratio仅基于收益均值和波动率，难以准确比较中国市场具有非正态、多峰及长尾特征的大类资产收益分布。

- 信用债因刚性兑付和极低波动导致Sharpe异常偏高，带来配置权重失真，凸显均值方差模型的实际限制。

资产收益率非正态分布及多峰现象分析 [page::4]

通过21天、63天、252天滚动窗口月度、季度、年度累计收益率频率直方图展示各指数多峰、偏态及长尾现象，反映市场状态切换及波动特性，强调均值方差分析框架的局限。

Omega函数与Sharpe-Omega度量介绍 [page::6][page::7][page::8]

Omega度量通过收益率分布函数和给定阈值L计算超过阈值收益与不足阈值损失的比值，捕捉收益分布全部信息，具备灵活的阈值设定。

- Sharpe-Omega以超额收益率除以给定阈值处看跌期权价值（风险成本），将Omega与期权定价联系，强化风险度量的金融含义。

Omega度量在大类资产排序中的应用 [page::9][page::10]

不同阈值下，股票、债券、黄金资产的Omega排序动态改变，体现不同风险偏好投资者的资产吸引力，顺序从低风险偏好（债券>黄金>股票）到高风险偏好（股票>黄金>债券）切换，符合实际投资直觉。

对债券内部短债、长债和信用债的Omega排序显示交点变化，风险偏好不同导致排序变化，解决传统均值方差下信用债配置不合理问题，与投资者风险偏好一致。

不同宏观状态下风险收益排序比较 [page::11]

不同经济、通胀、信贷、货币周期状态下，资产的Sharpe与Sharpe-Omega排序差异明显。随着阈值升高，短债排名下降，股票排名上升，黄金稳定，结合宏观状态设计量化配置策略。

风险收益表现的时间序列监控 [page::12]

对中证500、创业板指、中债及黄金的滚动63天IR与Sharpe-Omega进行时序跟踪，Sharpe-Omega表现更稳定，反映风险度量融合了收益分布的全貌及阈值风险成本，更适合策略差异比较。

结论与展望 [page::13]

Omega度量有效突破了传统均值方差框架限制，更适用于中国市场大类资产风险收益统一度量，适用范围涵盖资产排序、基金表现评价及策略比较等。

- 未来将进一步结合Omega度量构建灵活、可扩展的大类资产配置体系。

深度阅读

金融研究报告详尽分析报告

——《如何统一度量大类资产的风险收益表现？》国泰君安证券研究

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一、元数据与报告概览

报告标题： 如何统一度量大类资产的风险收益表现？—量化配置专题之一

- 作者： 李少君（分析师）、余剑峰（分析师）

机构： 国泰君安证券研究所

- 发布日期： 未标明具体日期，内容数据截至2019年4月

主题： 探讨基于中国市场大类资产的风险收益表现统一度量方法，重点引入并推广Omega度量及其衍生指标Sharpe-Omega，挑战传统均值-方差框架下的风险量化困境。

核心论点与摘要：
报告指出，传统基于均值与标准差的风险收益度量（如Sharpe Ratio）无法充分描述中国市场上大类资产复杂的收益率分布特征，更无法体现不同投资者基于收益目标的风险偏好差异。Omega度量及其衍生的Sharpe-Omega指数作为更普适的风险收益度量方法，考虑收益率的完整分布和投资者指定的预期收益阈值，能更合理地进行资产风险收益的比较和排序。报告展示了Omega度量在大类资产不同维度（跨资产类别、债券子资产类别、不同宏观经济状态）排序及动态监控上的应用，认为Omega度量能补强传统风险收益度量的不足，未来将进一步推动其在资产配置体系中的应用发展。[page::0]

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二、逐章深度解读

2.1 引言及资产配置方法概述

报告回顾了自Markowitz（1952）资产组合理论以来的资产配置主流路径，并将大类资产配置方法分成三类：

现代投资组合理论（MPT） - 基于均值-方差的量化框架，逻辑严谨，求解明确，但输入参数高度敏感，需对参数建模和市场校准要求高。在特定场景如LDI、Black-Litterman模型应用活跃。
以风险为核心的配置方法 - 如风险预算和风险平价（Risk Parity），假设各资产Sharpe比率相等，忽略收益端表现，优点是对输入参数不敏感，结果稳健，缺点是假设苛刻且某些资产配置结果可能偏离合理。
经验性或风险溢价分类方法 - 包括美林投资时钟、捐赠基金模型、因子投资等，不具备完整理论支撑，多为投资理念指导，强调投资者经验和资产风险溢价的分类。

报告指出，尽管路径不同，但风险与收益表现的评价始终是核心。中国市场的特殊性使得经典模型在刻画资产风险收益特征时存在不足。[page::1]

2.2 中国市场量化配置存在的问题

主要问题包括：

如何横向比较大类资产？

经典Sharpe Ratio基于收益率服从正态分布的假设，用均值和标准差刻画风险收益，但中国市场波动极不对称，信用债受刚兑影响波动率极低，导致Sharpe值偏高，配置模型过度配置信用债，结果失效。

非正态、多峰的收益分布

中国大类资产收益率存在明显的偏态、多峰以及“长尾”现象，且这些特征随着观察窗口长度变化而明显，部分源于政策和制度变化引发的市场状态切换，传统均值-方差模型忽视了这点，难以准确刻画。

资产排序的主观性与多因素影响

不同投资者的风险偏好、资金成本等影响资产排序，单纯基于历史均值和波动率排序难兼顾实际投资者需求。实际资产排序应融合投资者类型及其期望收益目标的差异。

报告通过图表示范了中国市场上债券与股票之间Sharpe Ratio的差距、收益率的非正态分布特征及不同宏观周期下资产表现的显著差异。[page::2][page::3][page::4][page::5]

2.3 Omega度量的理论介绍

为解决上述问题，报告引入Keating & Shadwick(2002)提出的Omega函数：

定义：

Omega函数是给定预期收益率阈值L时，超过该阈值的收益面积与低于该阈值的损失面积的比率：

\[
\Omega(L) = \frac{\intL^{\infty} [1-F(x)] dx}{\int{-\infty}^L F(x) dx}
\]

特点：

- 反映收益率整个分布的多阶矩信息，非仅一阶（均值）和二阶（方差）。
- 可作为以投资者收益目标为参照的收益-损失权衡指标。
- 是单调递减函数，交叉点代表不同资产在相同预期阈值下的风险收益平衡点。
- 由收益率经验分布计算得到，展示为完整函数而非单一标量。

延伸：

Kazeml & Schneewels（2004）将Omega函数与看跌期权价格进行了关联，提出了Sharpe-Omega指标：

\[
\mathrm{Sharpe\text{-}Omega} = \frac{\mu - L}{P(L)}
\]

其中，$P(L)$为以收益阈值L为敲定价格的看跌期权价值，综合考虑尾部损失风险，更符合投资者的风险成本。

两者相较：

Sharpe-Omega既有传统Sharpe意义上的“超额收益比风险度量”清晰结构，又能体现损失额度的风险成本；

- Omega函数体现的是盈亏概率和大小的比例，更直观展示风险收益分布关系。

相关图表清晰展示了Omega函数的计算示意和看跌期权价值在不同资产及不同阈值下的变化情况。[page::6][page::7][page::8][page::9]

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三、图表深度解读

表1及图1：大类资产风险收益表现与分布

采样期2007年1月至2019年4月，资本市场多资产代表：

- 债券：中债短期、中债长期、中债信用债
- 股票：沪深300、中证500、创业板指
- 贵金属：SGE黄金9999

表1展示年化收益率、波动率、超额收益及Sharpe比率数值：

- 典型特征是债券资产波动率显著低于股票，信用债波动尤低（1.21%），导致其Sharpe Ratio高达1.139，为其他资产多倍，反映刚兑影响。
- 股票收益波动率高达30%以上，Sharpe较低，存在极端收益的可能。

图1散点图展示了风险（年化波动率）与收益（年化收益率）关系，债券类资产聚集于低风险低收益区，股票类资产位于高风险高收益区。
结论：

传统依据波动率的风险度量在实际中没有考虑"尾部风险"和"收益尾部机会"，致使配置偏向波动率极低的债券，难以满足市场需求和投资者直觉。[page::2][page::3]

图2：不同资产不同时间窗口的滚动累计收益率频率直方图

不同窗口长度（21、63、252天）揭示收益率非正态特征：

- 21天窗口收益率偏态、单峰，近似正态
- 63天窗口明显出现多峰，收益率更离散
- 252天窗口资产表现出明显多峰和厚尾，反映市场状态切换和周期影响

尤其信用债的收益分布有显著双峰特征，显示违约风险对左尾影响突出；股票资产收益亦体现“牛短熊长”的市场节奏。
结论：

大类资产收益分布复杂，均值-方差描述严重不足。资产的风险度量需覆盖高阶矩信息，考虑状态切换风险及尾部风险。[page::4]

图6及图8-10：Omega函数在资产分类及排序的应用

图6显示多类资产的Omega函数曲线，x轴为预期收益率阈值L，y轴为Omega函数值。

- 不同资产的曲线交叉点说明不同收益目标下资产对投资者的相对吸引力转变。

图8(股债金三类资产排序)：不同阈值区间的资产排名转换吻合投资直觉，较低阈值偏好债券，中等阈值偏好贵金属，高阈值偏好股票。

- 图9（债券类资产排序）：Omega曲线展现短债、长债和信用债的风险收益竞争格局，并区分风险厌恶程度不同投资者的偏好差异。

同时，图表揭示Omega度量有效解决了信用债在均值-方差框架下“Sharpe Ratio异常高”的配置难题，能更合理反映风险特征。

图10：不同宏观经济周期下的资产排序比较

表格分别列明经济周期、通胀周期、信贷周期、货币周期的上下行状态对应资产按Sharpe和Sharpe-Omega指标的排序。

- 不同阈值的Sharpe-Omega排序反映不同投资者收益目标变化，资产排名动态波动，精准映射现实宏观经济下的资产表现与吸引力，且较传统Sharpe排序更灵活合理。

图11：风险收益表现的时序监控

以63天滚动窗口计算收益率的IR（均值/波动率）和Sharpe-Omega，比较两者时序波动情况。

- 结果显示：
- IR曲线波动较大，受样本均值不稳定影响显著。
- Sharpe-Omega波动更平滑，因风险分母采用条件亏损值（即对应的卖出期权价值），包含完整左尾信息，能反映更稳定的风险成本。

结论：

Sharpe-Omega指标更适合应用于实时策略监控、基金绩效比较等场景。[page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]

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四、估值分析

报告主要聚焦于风险收益度量方法改进及分类排序，未涉及传统的目标估值价格、市场估值倍数或DCF模型的分析，因此估值分析部分不存在。

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五、风险因素评估

报告虽未专门章节明确风险因素，但通过内容可识别出以下风险点：

模型适用性风险：

经典均值-方差模型在中国市场“水土不服”，风险度量与实际偏差大，带来配置误差和风险资产错配。

分布复杂性风险：

资产收益非正态、多峰且状态切换，若未充分考虑，易导致风险估计偏低或误导配置策略。

模型复杂度与优化难度：

Omega函数基于非参数分布估计，最优化问题不具备解析性，模型参数多且校准难，优化体系建设复杂。

投资者异质性风险：

投资者风险偏好多样，预期阈值选择不当或理解偏差影响Omega度量的实际应用效果。

报告在结论中明确Omega度量不会完全替代Sharpe和均值方差框架，且后续研究将进一步推进其在配置优化中的扩展。[page::13]

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六、批判性视角与细微差别

方法优势 ：

精准刻画收益率分布全貌，结合投资者预期收益目标，带来了更为灵活和投资者个性化的风险收益评价。解决了中国市场收益分布非正态及尾风险高的问题。

潜在局限 ：

- Omega函数的计算依赖历史经验分布，未来收益分布的非稳定性与状态切换可能导致估计误差。
- 基于Omega的最优化缺乏封闭解，实务中计算资源和算法复杂度较高，不利于实时动态调整。
- 阈值L的设定对资产吸引力排序影响重大，投资者需准确界定合理阈值，但实际中投资者对此缺乏统一标准。
- 报告未深入探讨计量Omega度量的参数敏感性及稳定性问题。

报告立场 ：

作者在强调Omega度量优越性的同时，小心指出其补充而非替代传统方法的原则，表现出科学审慎的态度。[page::13]

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七、结论性综合

本报告从中国资本市场大类资产风险收益表现的现状出发，系统论述了传统均值-方差分析框架尤其是Sharpe Ratio在描述中国市场大类资产风险收益表现方面的不足，尤其是资产收益率的非正态、长尾、多峰现象使得以波动率作为唯一风险指标产生误导。为解决这一难题，报告引入Omega度量体系，通过考虑完整收益率分布并引入投资者设定的预期收益阈值，有效融合了风险与收益的多阶统计特征。

Omega函数不仅定量了超越该预期阈值收益与低于该阈值损失的比率，还能生成阈值依赖的资产风险收益曲线，自然地表达投资者风险偏好异质性。Sharpe-Omega指标则结合看跌期权定价视角，将风险成本具象化，使风险收益比更具金融含义。

丰富的图表辅助说明展示了：

股票、债券、黄金等不同资产随预期收益阈值变化的排序逻辑，与投资者风险厌恶程度高度吻合，体现投资直觉。

- 同类债券资产内部排序随收益阈值的动态变化，有效规避因收益波动小误导配置的困扰。

不同宏观经济周期及状态下的资产排序，融入宏观经济视角，使资产配置更具前瞻性和应变能力。

- 时序监控显示Sharpe-Omega比传统IR指标更平稳、稳健，适合动态绩效指标。

报告结论强调，Omega度量并非完全取代Sharpe和均值方差框架，但在描述非正态、复杂收益率分布及满足投资者多样目标方面优势明显。未来研究将致力于针对Omega度量的最优化建模及灵活资产配置体系设计，为投资者量化决策提供更为坚实的理论与工具支持。

整体而言，该报告以中国市场数据为支撑，科学严谨地提出并验证了使用Omega度量评估大类资产风险收益表现的必要性和实用性，为中国市场资产配置研究开辟了重要新路径。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]

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