VIX指数的定义与发展历史 [page::0][page::3][page::4]

• VIX指数是通过期权价格计算反映未来30天市场波动率预期的重要指标，1993年由芝加哥期权交易所（CBOE）首次推出。

- 2003年联合高盛改进计算方法，采用加权SPX指数期权价格，提升了指数组成的准确性和有效性。

• 全球多个交易所及市场（包括香港、欧洲、台湾等）已推出类似波动率指数，形成较为完善的市场体系。

VIX指数对市场影响与功能 [page::5][page::6][page::7]

• VIX指数反映市场投资者情绪，被称为“恐惧指数”，波动与标普指数呈明显负相关关系。

- 统计数据显示，VIX指数推出后，市场波动率和期权成交量均有所变化，但整体影响有限。

• VIX高位通常表征高风险与投资者避险意愿提升；低位则多关联市场平稳。

VIX指数在新兴市场的相关性与股票市场预测能力 [page::8][page::9]

| Correlation Type | 1993-2007 | 1993-1997 | 1998-2007 |
|------------------|-----------|-----------|-----------|
| SPX(0) VIX | -0.771 | -0.65 | -0.79 |
| SHSE(0) VIX | -0.033 | -0.047 | -0.031 |

• VIX不仅与美国市场收益负相关，也对中国、印度、巴西等新兴市场具有预测作用。

- 台湾市场实证分析显示，引入VIX可提升股市波动率预测能力约88%，优于传统波动率模型。

• 加入VIX指标的技术分析策略在美股中显著提高交易信号的准确性和超额回报。

不同技术交易策略引入VIX的收益改善统计 [page::9]

| 策略 | VIX超额回报(%) | 传统超额回报(%) | 差额(%) | p-Value |
|---------------|----------------|----------------|---------|---------|
| MACO (1,50) | 12.9 | -6.8 | 19.7 | 0.10 |
| TRBO (50 days)| 5.0 | -9.3 | 14.3 | 0.34 |
| Filter rule 1%| 17.3 | -22.2 | 39.5 | 0.00 |

VIX编制方法详细介绍 [page::10][page::11][page::12]

• VIX采用期权价格序列和无风险利率等参数，使用公式计算未来30天波动率的加权方差。

- 计算涉及筛选虚值期权、计算行权价差、权重加权等技术细节，保证了指数的稳健性。

• 利用近月和次近月期权价格拟合30天期限对应的隐含波动率。

国信VIX指数（GSVX）基于中国沪深300期权仿真交易数据编制 [page::13][page::14][page::15]

• 采用CBOE标准方法，基于3月25日仿真期权收盘价计算日度VIX指数，存在一定数据波动。

- GSVX与中金所CVX指数走势高度相关（相关系数最高达0.90，时序调整后为0.90），且均与沪深300指数呈负相关。

• GSVX指数可提前反映市场波动变化，有助于开展市场风险监测及择时策略开发。

后续发展方向 [page::15]

• 持续优化GSVX计算算法，提升稳定性和预测准确度。

- 利用GSVX构建风险监控、市场择时等量化策略，增强投资组合管理能力。

证券研究报告深度分析——《衍生品应用与产品设计系列——VIX指数介绍及GSVX编制》

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：衍生品应用与产品设计系列——VIX指数介绍及GSVX编制

- 作者：周琦、林晓明

• 发布机构：国信证券经济研究所

- 发布日期：2014年3月31日

• 主题：金融工程，重点探讨VIX指数的理论基础、发展历程、计算方法，及其在中国市场基于期权仿真数据编制的GSVX指数。

- 核心论点：
- VIX指数是衡量市场预期波动率的重要工具，是期权市场的标志性指标，反映投资者对市场风险与情绪的预期。
- 通过对海外成熟市场VIX的研究，可以为中国市场构建类似指标以引导风险识别和投资策略。
- 基于HS300股指期权仿真数据，国信证券自创了GSVX指数，对中国市场短期波动具有一定预测能力。

• 评级与目标价：报告未涵盖个股具体评级或目标价，主要为专题研究报告。

- 目的：向投资者和市场参与者普及VIX指数的功能与价值，同时介绍基于中国市场数据编制的GSVX指数，为期权投资及风险管理提供理论和实践工具。[page::0,3]

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二、逐节深度解读

2.1 前言及VIX指数发展沿革

• 关键论点：

- 2014年被视为中国“期权元年”，市场亟需理解期权及其核心指标。
- VIX指数诞生于1993年CBOE，最初基于S&P100指数期权，通过期权价格隐含的波动率计算未来30天市场波动预期。
- 2003年，VIX算法升级，采用基于SPX更丰富期权价格数据的新模型，提高数据广度与计算效率。
- VIX成功推广到多个指数和资产类别，如Nasdaq100、DJIA、原油、外汇等。

• 推理与证据：

- 作者详细解释了最初采用S&P100旧期权的原因（交易量大、流动性好），以及改进为使用SPX后期权集合的必要性（更全面的期权价格信息，投资结构变化）[page::3,4]。
- 详细列举CBOE相关波动率指数，及全球交易所的推广案例（香港恒指波幅指数、欧洲VSTOXX、台湾TVIX等）突显VIX类指标的全球广泛认可和应用[page::4,5]。

• 关键数据点：

- 1993年首个VIX推出，基于1986年以来的历史数据。
- 2003年CBOE与高盛合作，推出新算法，同年9月22日施行。
- 全球多地交易所利用类似算法为本土市场构建波动率指标，推动期权市场成熟[page::3-5].

2.2 VIX指数推出的市场影响

• 论点总结：

- VIX指数作为市场波动预测指标，其推出是否反向影响市场行为需研究。
- 通过横截面事件分析，发现VIX推出1个月内市场波动有所下降，此后6个月和1年波动率明显上升。
- 期权日均成交量轻微增长，但与市场整体成长幅度相当，未见质变。
- 市场推出VIX短期引发交易震荡，长期影响有限，主要宏观基本面不受VIX指标影响。

• 数据与解读：

- 表3显示推出前后SPX指数波动率的具体数值；1个月波动率由16.96%降至14.23%，12个月由36.78%升至62.98%[page::5]。
- 表4体现SPX期权日均成交量由123,585手增长至155,963手，涨幅符合市场整体扩张[page::6]。
- 结论强调VIX是市场波动的反映器，非主导者，且推出时的市场背景（低迷）也致使VIX未立即催化市场大波动[page::5,6]。

2.3 VIX的功能解析

• 发现风险与投资者情绪：

- VIX高说明预期波动大，股票市场可能产生剧烈波动，是“恐惧指数”的代名词。
- 以911事件为例，SPX大跌同期VIX大幅攀升，表现负相关，突出避险情绪和期权价格的反映机制[页6,7图1]。
- 观察历史数据发现VIX低于20点时市场情绪悲观偏稳定，高于30点则风险意识增强。
- 在超过50点的极端情况下，通常体现流动性危机和极端恐慌情绪[page::6,7]。

• 市场预测性：

- 引用美国学者Whaley的长期实证，VIX对标普走势具有有效的预测能力，特别是在95%的置信区间外事件较少，表明其预期有效率较高。
- 国际研究表明，VIX对新兴市场也有一定的恐惧指数反映功能，对中国市场有参考价值[page::8]。
- 台湾市场数据分析表明，引入期权信息的VIX模型显著优于传统波动率模型，提高预测效能最高达到88%[page::8-9]。

• 增强技术分析：

- 传统技术分析以历史价格成交量为基础，整合VIX后，技术分析信号的准确度和策略超额收益显著提升。
- 采用MACO、TRBO、FilterRule三种交易规则，结合VIX数据测试发现，所有指标策略收益均有不同幅度显著增加，部分的p值小于0.05，具有统计显著性[page::9-10 表8]。

2.4 VIX编制方法技术详解

• 基本原理：

- 利用近月和次近月期权价格序列，通过无风险利率、远期指数、期权价格加权计算，得到未来30天隐含波动率的平方（$\sigma^2$），进行加权平均并年化，最后以百分比形式呈现[page::10-11]。
- 公式核心体现为对多个行权价的期权价格经过权重处理后的求和，体现市场对未来不同价格区间波动的隐含预期[page::10]。

• 关键参数解释：

- $T$：期权剩余到期时间（年化），以分钟为单位，换算精确；
- $R$：无风险利率，选用附近短期国债收益率；
- $F$：远期指数价格，根据看涨期权权利金与看跌期权权利金差异推算；
- $K0, Ki, \Delta Ki$：筛选的执行价格及间距；
- $Q(Ki)$：各期权价格，使用两边买卖价中值[page::11-12]。

• 计算步骤清晰：

- 先计算近月和次近月隐含波动率平方，再根据到期时间加权合并；
- 公式复现权重因子及年化处理；
- 实证过程中注意排除成交价异常和流动性限制；
- 为规避临近期权过期造成价格异常，当近月期权到期剩余少于7天时，次近月期权数据替代使用[page::13]。

• 仿真案例详解（2014年3月25日）：

- 按4月和5月到期的期权收盘价数据，找出平价期权（$K0=2200$）；
- 挑选虚值认购及认沽期权，分行权价统计价格差绝对值、贡献；
- 计算远期指数$F1=2203.915$, $F_2=2202.824$；
- 计算$σ^2$、权重和综合最终计算日VIX=41.42[page::13-14]。

2.5 GSVX指数的编制与表现

• 概念：

- 基于国信证券HS300期权仿真交易数据，采用VIX公式方法编制GSVX指数，旨在反映中国市场1-2个月的短期波动预期[page::15]。

• 数据表现：

- GSVX与中金所股指期权VIX指数CVX较为吻合，日波动较大；
- 两者相关系数0.31，平移一天后相关系数显著提升至0.8979，表明GSVX具有领先CVX的潜力；
- GSVX与HS300大盘指数呈负相关关系，符合海外市场VIX与标的指数的普遍规律；
- 由于仿真数据存在定价偏差和交易量限制，GSVX指数波动幅度较大[page::15，图3，表11]。

2.6 研究报告末尾补充

• 投资评级定义（无具体个股评级，仅作框架展示）[page::16]。

- 独立性声明与风险提示：
- 数据均合规；
- 结论基于作者判断，不受第三方影响；
- 报告版权归公司所有，限制传播；
- 不保证数据及信息的实时更新；
- 说明研究报告的性质及证券投资咨询定义[page::0,16]。

• 团队成员与销售联系方式详列团队及联系通道，彰显研究的专业支持[page::17-18]。

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三、关键图表与表格深度解读

图1：9·11事件前后SPX与VIX比较（页面6）

• 内容描述：图示2001年8月至2002年5月间，SPX指数（深蓝线）与VIX指数（浅蓝线）的走势对比。

- 数据解读：
- 911事件后SPX大幅下跌，VIX急速上升，体现市场恐慌情绪。
- 随后SPX反弹，VIX下跌，二者呈强烈负相关。

• 意义：说明VIX作为“恐惧指数”，能敏感反映投资者情绪与市场风险预期[page::6]。

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图2：SPX与VIX长期走势对比（页面7）

• 内容描述：示1990-2014年间SPX指数与VIX指数走势，标记重要经济事件。

- 趋势分析：
- 多个危机（东南亚危机、互联网泡沫、次贷危机）期间VIX直线上升，SPX对应下跌，突出二者负相关关系。
- VIX波动峰值往往预示市场风险极端期。

• 文本关联：确认VIX对市场风险的预测功能，并且与宏观经济事件密切相关[page::7]。

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表3：VIX推出前后SPX指数波动率（页面5）

• 数据：

- 1个月前16.96%下降到14.23%，12个月后上升至62.98%。

• 分析：

- VIX指数推出可能短期压制波动，但中长期波动率呈上升趋势，反映市场风险驱动因素未因VIX指标推出改变[page::5]。

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表4：VIX推出前后SPX期权日均成交量（页面6）

• 数据解读：成交量有小幅增长，符合市场整体扩容特征，不说明VIX推出直接激活市场交易[page::6]。

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表8：引入VIX对技术交易策略超额回报影响（页面10）

• 内容：三种常用技术分析策略（MACO、TRBO、Filter Rule）中，应用与未应用VIX数据的收益比较。

- 重要发现：
- 多数策略引入VIX后，超额回报幅度提升，部分统计显著（p值<0.05），如滤嘴法则中S&P500收益的提升尤其明显。

• 结论：证明市场的期权价格隐含信息提升了技术交易信号的有效性[page::10]。

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图3：GSVX、CVX与HS300指数走势对比（页面15）

• 图表描述：2014年1月至3月间国信GSVX指数、CFFEX中金所期权VIX指数（CVX）及HS300指数走势。

- 趋势及数据解读：
- GSVX与CVX大致同步，相关系数0.31，延后1日相关性升至89.79%，显示GSVX具备领先CVX的潜质。
- GSVX与HS300呈明显负相关，符合海外市场表现。
- 仿真数据导致GSVX波动较大，反映现实市场中仿真数据局限性[page::15]。

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四、估值分析

报告未涉及具体股票或指数估值模型或目标价的定价。重点在于指标及模型的构建与阐述。

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五、风险因素评估

• 风险提示部分较为标准，强调报告基于公开数据和合理判断，不保证信息的绝对完整及准确。

- 声明投资建议具有时效性，存在市场变动风险。

• 对于GSVX指标，由于使用仿真期权数据，其价格波动及有效性受限。

- 暂无专门列出针对GSVX或VIX指标模型固有风险的缓解措施[page::16]。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告中的GSVX指数基于HS300期权仿真交易数据，存在价格失真问题，波动较大，影响指标稳定性和可靠性，这一点作者已认可，但后续研究需进一步改进。

- 相关系数仅为0.31，说明模型初期仍有较大提升空间。相关系数提升依赖时间平移，未来指标时效性和预测能力需要更深入验证。

• 报告强调VIX指数的预测性和多功能性，但对其在中国资本市场的实用性和制度环境适应性尚未展开足够讨论。

- 对于风险识别的功能论述较多，但实际操作中VIX作为波动率指数的滞后性、异常值风险并未详细探讨。

• 投资评级表与研究主体不完全契合，可能属于统一模板内容，非核心内容，无实质建议，仅供参考。

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七、结论性综合

本报告系统梳理了VIX指数的历史起源、发展演进及其在全球成熟市场上的重要作用。报告指出，VIX以期权隐含波动率为基础，展现投资者对市场风险和情绪的即时感知，具备显示市场恐慌情绪、预测股票市场波动的能力。通过大量海外及新兴市场实证研究论证了VIX的有效性和优越性，包括其对股票市场波动预测的统计显著性和对技术分析交易策略收益的提升作用。

报告客观介绍了VIX的技术编制方法，公式严谨，解释详细，并结合中国股指期权仿真交易数据尝试编制GSVX指数。尽管仿真数据存在价格失真和波动大等局限，GSVX仍初步显示出与中金所期权VIX指数的同步性和对沪深300指数的负相关预测能力，具备引导衍生品投资和市场风险监测的潜力。

主要图表体现了VIX与标普500的负相关关系，市场波动与恐慌情绪的共振，以及GSVX较为领先的走势，支持作者关于VIX及GSVX指标未来研究和应用的观点。表格分析确认了VIX指数推出的市场反应、其对期权市场交易活跃度的影响及预测市场波动率的有效性。研究亦拓展至新兴市场的相关性分析与台湾市场基于期权的波动率模型的优越性。

总的来说，报告立足国际经验，结合本土数据创新推行期权波动率指数体系，为中国期权市场的发展提供理论基础和实践路径。尽管存在仿真数据限制和模型初期波动较大等挑战，也为未来改进提供了明确方向。报告强调VIX不仅是风险指标，也是增强投资策略的有效工具，具有广泛的应用价值和推广潜力。[page::0-15]

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综述

该专题报告是国信证券金融工程系列的重要组成部分，详细阐述了VIX指数的内涵、方法论及其中国化应用尝试，不仅加强了行业对期权市场波动率工具的理解，而且为期权衍生品的风险管理和量化交易策略设计提供了有力支撑。其丰富的理论支持、实证分析和案例计算，配合详尽图表与数据展现，使该报告成为VIX研究及其本地化应用的极佳参考资料。

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全文溯源：[page::0-18]

报告