量化资产配置系列之二：多资产相关性研究

[Table_Title] 证券研究报告 /金融工程研究报告 多资产相关性研究 ---量化资产配置系列之二 报告摘要： 在资产配置研究中，多资产收益间的相关性是控制组合波动的关键，股 票和债券作为两大核心资产，其收益之间的关联性一直都是研究的重点。 本文将从股债相关性切入，搭建适合衡量动态相关性的模型，将其运用 于调整多资产收益协方差矩阵，实现量化资产配置策略的优化。 股票和债券回报之间的相关性对资产配置和风险管理策略实施有着直接 影响，同时一定程度上对应市场环境的变化。在股债相关性预期较高的 时期，投资者可以减少股票和债券之间的对冲效果，适当调整资产权重， 以降低组合风险。相反，如果预期相关性较低，可以增加债券的配置比 例，利用债券的避险属性。 滚动取过去一段窗口期的收益序列，直接计算相关性（RWC），是估计股 债相关性最简单的方式，但弊端也很明显：1）不能充分地体现相关性在 时间序列上的变化，对新信息的反应较为滞后；2）异常的收益数据会导 致估计值出现跳跃式变化，不利于进行趋势分析。 DCC 模型能更好的捕捉相关性的动态变化。作为短期波动的估计， DCC_CORR 日频序列噪音相对较少，受异常值影响小，且 ...