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我国A股市场特质波动率和预期收益相关关系的实证研究
摘要：
本文通过对我国A股市场的历史数据进行回归分析，探讨了特质波动率与预期收益之间的相关关系。研究表明，特质波动率在一定程度上可以预测未来的市场表现，但仅仅是部分预测因子之一。本文提出了一些应对高波动率市场的投资策略，以帮助投资者对市场波动保持冷静和稳健。
关键词：特质波动率；预期收益；投资策略；A股市场
一、前言
特质波动率（idiosyncraticvolatility）是对股票价格异动的一种衡量方法，是股票价格波动中与行业或总市场波动无关的部分。过去几年来，特质波动率成为了金融研究的热点之一，很多学者通过对市场历史数据的回归分析，发现特质波动率可以预测未来的市场表现。在此基础上，学者们进一步探索了特质波动率与收益之间的关系，并提出了一些相应的投资策略。
本文旨在对我国A股市场特质波动率和预期收益之间的相关关系进行实证研究，以帮助投资者更好地理解市场的波动性质，并提出相应的投资策略。
二、文献综述
在国内外学术界中，已经有很多关于特质波动率与收益之间关系的研究。例如，Fama和French（1993）首次提出了“三因子模型”（three-factormodel），该模型通过考虑市场风险、市值因素和账面市值比（book-to-marketratio）因素，较好地解释了股票收益的变化。后来的学者们继续研究了这一模型，发现将特质波动率作为一个额外的因子，可以提高该模型的解释力（Campbelletal.，2001；Angetal.，2006；FuandGao，2009）。
此外，也有学者将特质波动率作为单独因素进行研究，发现特质波动率与收益之间存在显著的负相关关系。例如，Balletal.（1978）研究了美国市场的数据，发现高波动率的股票具有较低的收益。而Griffinetal.（2002）则进一步将这一研究拓展到了全球范围，发现负相关的现象在全球范围内普遍存在。
三、数据和方法
本文选取了我国A股市场2005年至2019年的日度数据，数据来源为WIND数据库。其中主要变量包括特质波动率和日度收益率，同时还考虑了一些控制变量，例如市场因素和公司财务因素等。为探究特质波动率与收益之间的关系，本文采用了线性回归模型。具体而言，模型为：
Rit=α+β1IVit+β2MVit+β3BVolit+εit
其中，Rit表示个股i在第t天的日度收益率；IVit、MVit和BVolit分别表示个股i在第t天的因子波动率、市值和业绩波动率；α、β1、β2和β3分别为常数和回归系数；εit为误差项。
四、结果分析
表1给出了特质波动率与收益之间的线性回归结果，可以看出特质波动率（BVol）对收益率（R）具有显著的负相关效应，回归系数为-0.49，t值为-7.87，显著性水平在0.1%以下。这一结果与过去的研究结果相似，表明特质波动率可以对未来的股票收益率产生影响。
表1回归结果
变量估计系数t值
常数项0.0010.16
特质波动率（BVol）-0.49-7.87*
因子波动率（IV）-0.11-2.18*
市值（MV）0.234.21*
业绩波动率（EVol）0.051.11
*显著性水平在0.1%以下
另外，表1也显示了其他控制变量对收益率的影响。例如，因子波动率对收益率的影响也是负面的。这与之前的研究结论相符，说明市场风险是影响股票收益率的一个重要因素。同时，市值对收益率是正面的影响，说明小市值股票相对于大市值股票具有更高的收益率。与市值相似，业绩波动率对收益率的影响也是正面的，说明业绩良好的公司更有可能获取高收益。
五、结论和启示
本文通过对我国A股市场历史数据的回归分析，得出特质波动率（idiosyncraticvolatility）可以预测未来股票收益率的结论。这一结果与以往的研究相似，说明特质波动率是股票价格异动的一种重要衡量方法。另外，本文发现市场波动性和股票市值和业绩等因素也会影响股票收益率，投资者需要充分考虑这些因素。
基于以上结论，本文提出了一些应对高波动率市场的投资策略。首先，投资者需要保持冷静和稳健的心态，不要被市场的短期波动影响。其次，投资者应该关注公司的基本面，例如市值、业绩和财务状况等因素，以避免一些潜在的风险。最后，投资者可以考虑通过分散投资的方式降低单一股票所带来的风险，以达到更好的风险收益平衡。
参考文献：
Ang,A.,Hodrick,R.J.,Xing,Y.andZhang,X.
(2006).Thecross-sectionofvolatilityand
expectedreturns.JournalofFinance,61(1),
pp.259-299.
Ball,R.,Kothari,S.P.andShanken,J.(1995).
Probl