风险平价模型简介与基本数学原理 [page::2][page::3]

• 风险平价模型目标是实现投资组合中各资产风险贡献均衡，降低单一风险暴露。

- 模型通过最小化各资产风险贡献差异来求解资产权重，基本形式为约束无杠杆下的优化问题。

风险平价的夏普率最优条件及历史表现 [page::3][page::4][page::5]

| 资产组合 | 夏普率 |
|------------|--------------------|
| 美股 | 0.35 |
| 美债 | 0.47 |
| 其它资产 | 0.16 - 0.51(不同样本) |

• 当资产边际风险贡献与超额收益倒数成比例时，风险平价组合达到夏普率最优。

- 资产相关性为0且资产夏普率近似相等时，简单风险平价（波动率平价）模型最优。

• 美国市场80年代起股债相关性低且夏普率接近，是风险平价策略长期表现优异的基础。

美国利率环境与风险平价策略表现分时段分析 [page::5][page::6]

| 时间区间 | 超额收益率(%) | 波动率(%) | 夏普率 |
|-----------|---------------|------------|-----------|
| 1973-2013 (风险平价) | 2.30 | 7.0 | 0.33 |
| 1973-1981 (风险平价) | -2.00 | 7.6 | -0.27 |
| 1981-2013 (风险平价) | 3.70 | 6.8 | 0.54 |

• 风险平价策略在1981-2013年降息周期表现优异，超额收益和夏普率显著优于利率上升期。

- 利率上升期，风险平价表现不佳且存在加杠杆带来的尾部风险。

中国股债风险平价组合实证分析 [page::7][page::8]

| 指标 | 万得全A | 中债财富总指数 | 风险平价组合 |
|------------|-------------|----------------|--------------|
| 年平均收益率 | 21.87% | 3.75% | 6.08% |
| 年化波动率 | 34.17% | 3.08% | 3.98% |
| 夏普率 | 0.5874 | 0.6317 | 1.0752 |
| 最大回撤 | 68.61% | 4.48% | 4.75% |

• 长期股债相关性低（-0.16）且夏普率差距不大，风险平价提升了整体夏普率。

- 不同年份股债夏普率差异显著，风险平价表现波动大，2012年前后为分水岭。

• 短期波动及市场结构复杂导致风险平价策略非恒优。

中国行业配置风险平价表现及协方差分析 [page::8][page::9]

| 行业 | 年平均收益率 | 年化波动率 | 夏普率 | 最大回撤 |
|------------|--------------|------------|--------|----------|
| 钢铁 | 14.70% | 40.49% | 0.3186 | 80.18% |
| 传媒 | 23.07% | 39.49% | 0.5386 | 66.65% |
| 食品饮料 | 22.50% | 31.16% | 0.6643 | 63.85% |
| 金融 | 18.81% | 34.56% | 0.4922 | 70.73% |
| 风险平价组合 | 21.74% | 31.26% | 0.6377 | 65.78% |

| | 钢铁 | 传媒 | 食品饮料 | 金融 |
|------------|--------|--------|----------|--------|
| 钢铁 | 1.0 | 0.6478 | 0.7568 | 0.7341 |
| 传媒 | 0.6478 | 1.0 | 0.6949 | 0.4326 |
| 食品饮料 | 0.7568 | 0.6949 | 1.0 | 0.6288 |
| 金融 | 0.7341 | 0.4326 | 0.6288 | 1.0 |

• 四行业夏普率差距较大，行业间收益率相关性均较高(均>0.4)。

- 风险平价组合权重近等权，无法满足夏普率最优的加权乘积近似相等条件，未带来显著优化。

资产权重与超额收益乘积不符最优条件分析 [page::9]

| 行业 | 平均配置权重 | 年平均超额收益率 | 权重×收益率 |
|------------|--------------|------------------|-------------|
| 钢铁 | 21.60% | 12.9% | 0.0279 |
| 传媒 | 23.37% | 21.27% | 0.0497 |
| 食品饮料 | 26.99% | 20.70% | 0.0559 |
| 金融 | 28.04% | 17.01% | 0.0477 |

• 权重与收益乘积相差较大，表明风险平价组合偏离夏普率最优条件。

- 行业资产间高相关性和夏普率差异，限制风险平价模型有效性。

风险平价模型在中国市场的适用性总结与创新模型展望 [page::10]

• 风险平价是一个有效的框架，但需结合中国市场实际，严格选择相关性低、夏普率接近的资产。

- 在不满足最优条件时，应考虑收益与风险同时建模的替代方案。

• 安信金工提出的动态风险平价及风险再平衡模型将在后续报告详细介绍。

金融研究报告详尽分析报告：《当我谈风险平价时我在谈什么》

---

一、元数据与概览

• 报告标题：《当我谈风险平价时我在谈什么》

- 报告作者：吕思江，安信证券金融工程分析师，执业证书编号S1450517040003

• 发布机构：安信证券股份有限公司研究中心

- 发布日期：2017年9月8日

• 研究主题：风险平价（Risk Parity）模型原理、优劣分析及其在中国市场的适用性探讨，附带对传统风险平价的局限性分析与创新模型的预告。

- 核心论点与目标：
- 论述风险平价模型的基本理念与数学框架，明确风险平价组合是否为夏普率最优组合及其条件；
- 深入剖析美国市场中风险平价策略在不同宏观环境下的表现，指出其优势局限；
- 探讨风险平价模型在中国市场的适用性，揭示中国资本市场结构差异导致的风险平价策略现实困境；
- 强调风险平价模型需结合中国市场实际，盲目套用海外结论效果有限；
- 预告安信证券原创的两大替代模型：风险再平衡（risk-rebalance）和结构化风险平价（structured risk parity）。

• 主旨：风险平价是一种有效的基于风险的资产配置框架，但并非万能，其表现优劣强依赖资产相关性和夏普率的一致性。在中国市场，尤其是行业配置层面，风险平价并非总能获得理想效果。因而中国市场需结合实际，创新方法以优化配置效果。

---

二、逐节深度解读

1. 风险平价模型简介

• 关键论点：

风险平价模型起源于风险均衡分配理念，即投资组合中各资产的风险贡献应基本均等，避免某一资产占据过大风险暴露。此模型属于基于“风险”而非“预期收益”的资产配置方法，突破了传统均值-方差模型对收益预测的依赖，适用于市场极端条件。

• 数学框架概述：

投资组合风险定义为资产权重与协方差矩阵的二次型，边际风险贡献（MRC）是投资组合风险对单资产权重的偏导，而风险贡献（RC）等于资产权重乘以边际风险贡献，总风险即为各资产风险贡献之和。
风险平价追求最小化各资产风险贡献差异，数学表达式为优化求解 $\minw \sum{i,j} (RCi - RCj)^2$，且权重满足归一非负约束。

• 简化模型：波动率平价（Naïve Risk Parity），当资产不相关时，资产权重与波动率成反比。

- 图表说明：
图1展现了从等权、Naïve风险平价、稳健风险平价到均值-方差模型四种配置方法对所需估计参数的递进要求，强调风险平价仅需估计波动率及相关性，不依赖收益预测，降低参数估计风险。

• 总结：风险平价模型兼具理论简洁且实践中对收益分布稳健，适合避免配置中过度暴露某一资产风险[page::2,3]。

2. 风险平价策略的最优性与局限性

2.1. 风险平价组合最优条件

• 核心推论：

只有当资产的边际风险贡献(MRC)与超额收益率成反比时，风险平价配置才能达到最大夏普率，即风险平价组合夏普率最优。特例为资产间相关性为0且各资产夏普率相同，此时波动率平价等价于最优配置。

• 数学推导简析：

- 最大夏普率组合的条件为：
$(MRCi)^{-1} \times \mui = (MRCj)^{-1} \times \muj$
- 风险平价条件为：
$wi \times MRCi = wj \times MRCj$
将两式结合得出权重需与资产超额收益倒数成比例，否则非最优组合。

• 图表解读：

图2通过实证对比简单风险平价组合、经验组合、市值加权组合在三类资产组合上的年化夏普率，显示风险平价组合在大多数情况下夏普率最高，但其最优性基于上述条件。

• 行业应用启示：

当资产夏普率差异大，或相关性非零时，风险平价不是最优解，需要结合收益和风险结构调整配置。

• 历史数据辅助说明：

表1显示美国主要资产长期夏普率相近，且资产相关性低，为风险平价策略长期优异表现提供结构性基础。

• 总结：风险平价作为高夏普率策略的前提，是资产间需满足一定水平的相关性和夏普率一致性[page::3,4,5]。

2.2. 风险平价的失效及宏观环境分析

• 历史环境切割：

美国1981年后进入长期降息周期，伴随1987年股灾后股市长牛，带来低利率和低相关性环境，极其有利风险平价配置。

• 图表解读：

- 图3：标普500指数1980年至2017年走势显示股市大范围长期上行。
- 图4：10年期美债收益率自1981年以来长期下跌趋势。

• 分段表现对比（表2）：

- 1973-1981年利率上行期，风险平价表现弱于最大夏普率策略；
- 1981-2013年降息期，风险平价表现优异，最大夏普率策略尚可，等权基准表现最差。

• 风险暴露说明：

风险平价策略因对固定收益常加杠杆以达目标风险，利率上升时固定收益亏损被放大，出现破坏性尾部风险。此点违背了其旨在分散风险的初衷。

• 总结：风险平价策略表现强依赖宏观利率环境，长期降息周期促其优异表现，未来利率趋势的变化对策略有效性构成根本影响[page::5,6]。

3. 风险平价在中国市场的适用性

3.1. 股债配置效果分析

• 基本配置与回测方法：

采用万得全A指数与中债财富总指数做资产标的，12个月滚动协方差估计，季度调仓、月度再平衡，无杠杆，0.018无风险利率基准。

• 绩效数据（表3）：

- 股指年化收益高（21.87%）但波动大（34.17%），债券收益与波动均较低（3.75%、3.08%）；
- 风险平价组合介于两者风险收益之间，提升夏普率至1.0752，较单一资产优化明显；
- 股债相关性为-0.16，低相关特征近似美国市场。

• 年度夏普率分解（表4）：

2012年之前股债夏普率波动剧烈且常分歧，风险平价策略表现不稳定；2012年之后，股债夏普率趋同，风险平价策略表现提升明显。

• 分析与启示：

- 从长周期看中国股债配置符合风险平价策略成功的结构要素；
- 但短期内市场结构波动大，策略表现具时效性和不稳定性；
- 股债行情受货币政策推动，未来走势结构不确定，策略需动态调整。

• 总结：风险平价策略在中国股债配置上有一定应用基础，但短期有效性受市场结构影响显著，须谨慎使用[page::7,8]。

3.2. 行业配置效果分析

• 方法与资产选择：

以钢铁、传媒、食品饮料、金融四个申万一级行业为标的，同样用12个月滚动协方差、季度调仓，计算风险平价组合绩效与单行业比较。

• 行业表现对比（表5）：

单行业夏普率跨度大，食品饮料（0.66）为钢铁（0.32）的两倍以上；组合夏普率（0.64）介于其中，未显著优于表现最好的单一行业。

• 行业间相关性（表6）：

四行业相关系数高，多在0.6以上，行业收益高度同向波动，违背风险平价对低相关资产的需求。

• 权重与超额收益乘积检验（表7）：

各行业$wi*\mui$指标相距甚远，未符合风险平价夏普率最优条件，配置实际趋向等权模型。

• 说明：

行业内部相关性高且夏普率差异大，导致风险平价模型无法通过均衡风险贡献提高配置效率，反而降低了优势。

• 海外经验与因子配置难题：

尽管海外有因子配置研究试图找到共性因子，国内市场复杂度及监管限制使得这些因子难以有效界定，无法直接照搬。

• 总结：风险平价模型在中国行业资产或相关密集型资产类配置中效果有限，需因地制宜、采用定制化模型[page::8,9]。

4. 总结与未来展望

• 综合论点回顾：

- 风险平价模型以风险等贡献为核心，当资产相关性低且夏普率接近，其配置近似夏普率最优，适合长期稳健资产配置；
- 美国市场1980年代以来的长期利率下降构成风险平价策略的理想外部环境，导致其卓越表现；
- 中国市场股债存在长期平均的低相关性和夏普率接近条件，但短期波动剧烈，限制风险平价稳定应用；
- 高相关行业板块与非均衡夏普率环境中，风险平价模型难以优化组合绩效；
- 盲目照搬风险平价模型和海外经验风险较大，强调结合市场实际与资产特性。

• 未来工作方向：

- 开发能动态适应市场变化、考虑收益和风险共建模的“动态风险平价”及“风险再平衡”模型；
- 持续研究适合中国市场的结构化资产配置工具，提高风险管理能力及收益稳定性。

• 风险提示：数据基于历史公开市场信息，模型在市场环境剧烈变化时可能失效，需持续检验和调整策略。

- 结论性评价：风险平价是重要但非万能的配置框架，中国市场需创新与本土化，避免简单复制海外经验[page::0,10]。

---

三、图表深度解读

图1：量化资产配置方法一览 [page::2]

• 描述：图示四种配置策略从左到右分别为等权重、Naïve风险平价（只估计波动率）、强健风险平价（估计波动率及协方差）和均值方差（同时估计协方差与预期收益率）。

- 解读：随着对参数估计的要求增强，模型假设变强，容易过拟合或受参数不确定性影响。风险平价模型介于简单与复杂之间，通过关注波动率与协方差，避免了对收益预测的高度依赖，降低模型风险。

• 支持文本：作者利用该图阐述风险平价模型的定位，强调其既不盲目等权，也不过度依赖收益估计，是一种风险驱动且参数稳健的配置方法。

图2：简单风险平价组合、经验组合、市值加权组合夏普率对比 [page::4]

• 描述：展示三种组合策略在不同资产组合（股债、全球股票与多资产）的年化夏普率表现。

- 解读：风险平价组合夏普率普遍高于传统60/40和市值加权组合，说明其风险分配优势；但夏普率优化依赖资产结构及收益分布，非绝对优。

• 背景逻辑：基于模型数学推导，夏普率提升取决于资产边际风险贡献与超额收益匹配程度。

图3和图4：标普500指数与美债收益率历史走势 [page::5,6]

• 图3解读：显示美国股市自1980年以来经历几轮牛熊，1987年股灾是重要转折点后形成长期牛市。

- 图4解读：美债10年期收益率明显自1981年高点开始长期下行，达30余年降息周期，降低债券风险收益特征，极大影响资产配置效果。

• 联系文本：两图结合支撑其对风险平价优异表现的宏观周期解释，强调市场环境对策略适用性的制约。

表1：美国市场投资组合夏普率 [page::5]

• 内容：列出美国长期样本中美股、美债及其他资产收益的夏普率，差异较小。

- 意义：验证理论中资产夏普率接近为风险平价表现优异的基础条件提供实证依据。

表2：美国市场分时段风险平价表现 [page::6]

• 内容：分利率周期比较等权基准、风险平价和最大夏普率策略表现（收益、波动率、夏普率）。

- 解读：
- 利率下行期风险平价策略夏普率最高，收益稳健；
- 利率上行期表现下降，暴露尾部风险。

• 结论：风险平价策略对宏观利率趋势高度敏感。

表3和表4：中国股债风险平价及各年夏普率 [page::7]

• 表3：长期全期股债风险平价组合夏普率（1.0752）明显优于单一股或债，股债负相关提升组合效能。

- 表4：分年夏普率显示2012年前股债夏普率差异大，导致风险平价表现不稳定，2012后趋同性增强，策略效果好转。

• 联系文本：揭示中国市场风险平价策略表现的不稳定性及需根据市场结构动态调整。

表5和表6：行业配置表现与协方差 [page::8]

• 表5：四行业单独与风险平价组合夏普率对比，组合表现一般，未能显著提升风险调整收益。

- 表6：行业间相关性值高（均超0.6），导致风险平价模型难以分散风险。

• 分析：高相关和夏普率差异大违背风险平价优化前提，组合实际近似等权。

表7：行业配置权重与超额收益乘积 [page::9]

• 内容：计算四行业平均权重与超额收益乘积差异大，未满足风险平价最优模型所需条件。

- 结论：实证数据不支持风险平价在行业配置中的效果，提示需探索其他配置方法。

图5：大类资产共同因子定义（附录）[page::9]

• 意图：展示海外不同资产类别因子的构成，暗示因子配置复杂且因地制宜。

- 说明：国内缺乏对应定义完整、可交易的因子，限制了直接借鉴海外因子模型。

---

四、估值分析

本报告不涉及传统意义上的公司估值，而关注于资产配置模型的“估值”——即模型的优化和性能表现分析。其核心是通过夏普率指标衡量配置优劣。

• 侧重使用基于风险贡献均衡的优化方法（最小化风险贡献差异平方和），基于协方差矩阵和资产超额收益率估计实现资产权重的决策。

- 该优化模型约束权重非负且总和为1，适合多资产组合且便于实施。

• 按照资产本身风险、相关性和超额收益率不同，权重在数学意义上折中风险和回报，结果不是简单等权或市值加权，而带有针对风险平衡和收益最优匹配的定量特征。

报告还通过分段策略表现和实证测试，强调策略表现依赖宏观环境及资产特征匹配，不同市场或时间点的估值表现差异显著。

---

五、风险因素评估

• 模型局限性风险：风险平价模型关键依赖资产之间低相关性和接近一致的夏普率条件，实际市场环境变动及资产特征波动会导致模型失效。

- 宏观环境风险：如美国长期降息周期扭曲了风险平价表现，未来利率趋势反转、高波动期会带来策略表现损失。固定收益加杠杆放大了利率风险。

• 市场结构风险：中国资产市场相关性偏高，尤其行业资产，导致策略不足以充分分散风险。

- 国外经验不能照搬风险：中国市场因子定义不清晰、交易限制多，使得国外丰富的资产配置研究难以直接移植。

• 操作风险：动态调仓和再平衡带来的执行成本和估计误差；策略依赖历史数据，极端事件和结构性变化可能导致模型溃败。

- 风险缓释：报告建议结合市场实际认真选择配置资产，开发更加灵活多样的资产配置模型，提醒盲目使用风险平价风险大。

• 风险提示：明确指出“数据全部来自公开市场数据，市场环境出现巨大变化模型可能失效”，属于重要免责声明[page::0,6,10]。

---

六、批判性视角与细微差别

• 模型依赖假设较强：风险平价最优性基于资产相关性为零且夏普率相近的假设，现实资产经常不满足，尤其是产业相关性高的中国资产，很难达到最优配置。

- 历史回测存在潜在偏差：美国市场1980后长达30年降息环境极为特殊，可能导致风险平价表现偏好向好，未来利率政策上行风险被低估。

• 市场特征演变快：中国市场近年股债夏普率趋向一致性可能是超量流动性驱动，未来货币政策调整或结构变化可能导致风险平价策略效果变差。

- 策略对尾部风险敞口敏感：加杠杆以实现目标风险虽提升收益，但在利率暴涨等极端事件中可能造成巨大损失，与风险平价分散风险初衷存在背离。

• 海外因子配置思路指引，但未深入本土化落地：报告提及因子配置，但限于市场结构，未提供具体本土化因子开发方案，留有一定研究空间；不排除未来细化。

- 报告中对新模型预告部分文字略显简略，期待后续详细报告披露“风险再平衡”和“结构化风险平价”的具体实现和优势。

• 总结用词谨慎，告诫投资者理性看待风险平价，反映了作者审慎态度。

---

七、结论性综合

本报告系统阐释了风险平价模型的理论基础、实证表现及其优势与局限性。从数学机制上，风险平价以实现各资产风险贡献均衡为目标，在资产相关性低、夏普率相近的环境中表现为夏普率最优配置。美国市场1980年代起的长降息周期极大促进了风险平价策略的优异表现，其实证回测显示风险平价策略夏普率普遍优于传统市值加权及经验加权组合。但该策略也暴露在加杠杆的尾部风险、利率上行期间效能下降等风险中。

对中国市场的深入分析显示，股债资产从长期平均看满足风险平价策略的优质条件，策略有效提升夏普率；但在短期内因夏普率波动和结构复杂，风险平价配置稳定性不足。更重要的是，对于相关性高、夏普率不均的行业资产配置，风险平价策略表现平庸甚至无效，符合模型数学及逻辑预期。海外因子配置经验难在中国市场完全复制，提示本土创新必要。

全篇结合详实的数学推导、丰富的实证数据及历史情景分析，设计严谨、数据翔实，图表全面深入支撑结论。图1至图5及表1至表7等为报告论断提供了坚实证据基础：

• 图1确立风险平价模型参数需求概貌；

- 图2直观对比风险平价夏普率优势；

• 图3、4揭示美国市场资金环境优势溯源；

- 表1、2、3、4详尽地展现资产夏普率与风险平价策略的历史表现；

• 表5、6、7强调行业配置的挑战及模型适应性问题；

- 图5给出海外因子配置框架，辅助论述本土化挑战。

报告最终指出风险平价模型并非一劳永逸，投资者或资产配置者需结合中国国情、市场特征和宏观环境谨慎使用，避免盲目套用。安信证券计划推出两种创新量化配置模型（风险再平衡和结构化风险平价），以针对风险平价模型局限作出优化，值得关注。

此份研究对投资量化配置领域尤其是关注中国市场风险平价模型的投资与研究者提供了重要的理论与实证指导，推动风险平价理念的本土化深化与模型创新[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。

---

结束语

通过本报告深入的理论剖析与数据支撑，风险平价模型的优势与局限被清晰勾勒，尤其结合中国市场实际，客观评估了模型的现实可行性和风险提示。在全球低利率环境趋缓、市场结构日益复杂的当前，资产管理者应积极探索、动态调整资产配置策略，警惕模型盲区，创新符合中国资本市场特性的一体化风险管理体系。此报告为该领域研究和实践提供了极具价值的参考蓝本和思路启迪。

报告