下面是小编为大家整理的A股策略快评：如何将“黑天鹅”洗“白”（2022年）,供大家参考。
目录 1. “黑天鹅”及其对资产的影响
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1.1. 历史上的“黑天鹅”
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1.2. 如何正确理解“黑天鹅”对股票市场的影响？
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2. 如何洗白“黑天鹅”
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2.1. 风险管理 ........................................................................................................... 8
2.2. 投资机会
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3. “新冠疫情“下的投资机会
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1. “黑天鹅”及其对资产的影响
1.1. 历史上的“黑天鹅”
“黑天鹅”最早源于 Nassim Nicholas Taleb 在 2009 年撰写的书《Black Swan: The Impact of The Highly Improbable》。如今在经济金融领域，“黑天鹅”往往被用于形容那些很难被预测、发生概率非常低、但又会对系统产生严重影响的事件。例如，Wolfers and Zitzewitz
（2009）测算伊拉克战争对美国股票市场大约造成了约 15%的损失（约 1.1 万亿美元）。
我们整理了 1990 年-2020 年，全世界范围以及中国境内的重大的“黑天鹅”事件，包括全世界范围内影响巨大的亚洲股市崩盘、911 事件、雷曼兄弟倒闭、2003 年中国的 SARS、2015 年中国的股灾等。
我们发现当这些“黑天鹅”事件发生时，绝大多数时候股票市场的收益通常显著为负，而当“黑天鹅”事件结束后，股票市场在后续的很长一段时间都有明显的上涨。例如，亚洲金融危机、俄罗斯违约、科技网泡沫破灭、911
、雷曼兄弟破产、韩国 MERS 期间，MSCI 全球股票指数分别下跌了-9.43%、-10.84%、-11.07%、-8.85%、-40.47%、-13.50%；而 当这些“黑天鹅”结束后的很长一段事件，MSCI 全球股票指数都出现了较大幅度的上涨。
图 1：2020 全球主要的“黑天鹅”事件 资料来源：国泰君安证券研究
表 1：1990-2020
全球“黑天鹅”事件发生及后续市场反应 “黑天鹅” 事件 市场反应区 间 区间收益率 1 个月后 3 个月后 6 个月后 一年后 三年后 英国货币危 1992/9/15- -4.65% -0.15% 1.92% 13.71% 25.67% 44.56% 机 1992/10/9
墨西哥比索 1994/11/17- -4.37% 1.71% 2.10% 9.59% 19.00% 47.72% 危机 1994/12/13
亚洲股市崩 1997/10/7- -9.43% 2.41% 5.69% 16.47% 10.80% 36.58%
盘 1997/10/27
俄罗斯违 1998/8/18- -10.84% 15.79% 30.29% 35.33% 38.46% 3.48% 约，LTCM 倒 1998/10/8
闭
科网泡沫破 2000/3/24- -11.07% 5.53% 6.02% -8.02% -10.39% -35.01% 裂 2000/5/23
911 事件 2001/9/10- -11.67% 11.82% 16.22% 18.93% -10.17% 25.64%
2001/9/21
中国 SARS 2003/4/15- -8.85% 5.46% -0.64% -7.08% 9.98% -5.88%
2003/4/25
雷曼兄弟倒 2008/9/12- -40.47% 18.27% 16.04% 0.91% 54.04% 54.71% 闭 2008/11/20
欧洲债务危 2011/8/3- -16.25% 12.85% 12.11% 20.80% 23.33% 51.22% 机 2011/10/4
紧缩恐慌 2013/5/22- -8.39% 8.49% 11.40% 16.56% 23.46% 17.76%
2013/6/24
韩国 MERS 2015/5/19- -13.50% 0.17% 6.99% -3.44% 9.79% 36.05%
2015/8/24
中国股灾 2015/6/12- -43.34% 5.64% 24.62% -5.47% 4.89% -5.00%
2015/8/26
英国脱欧 2016/6/23- -6.87% 8.71% 9.98% 11.39% 22.64% 37.20%
2016/6/27
资料来源：国泰君安证券研究 注：SARS 和中国股灾以上证综指衡量，其他“黑天鹅”以 MSCI 全球股票指数衡量
1.2. 如何正确理解“黑天鹅”对股票市场的影响？
在统计上，“黑天鹅”表现在资产收益率分布的尖峰肥尾以及负偏态分布上。例如，根据 2000.1-2020.2
的日频数据，我们分别计算了标准普尔 500 和上证综指数的各阶矩的信息，我们可以发现无论是在中国，还是在美国，相对于正态分布，权益资产的收益率分布都有着显著的负偏态 （标普 500 指数和上证综指的偏态分别为-1.10 和-1.34），尖峰肥尾（标普 500 指数和上证综指的峰度分别为 43.67 和 19.72）的特征。
表 2：中国及美国股票指数都有显著的左偏态及尖峰肥尾的特征 统计指标 标普 500 上证综指 平均收益 6.10% 6.91% 标准差 19.05% 24.74% 偏态 -1.10
-1.34
峰度 43.67 19.72 资料来源：国泰君安证券研究
“黑天鹅”是资产定价以及投资组合管理不容忽视的重要因素。近些年，在全球经济疲软以及全球化进程加剧的大背景下，“黑天鹅”事件发生的频率不断的上升，影响范围不断的加大，市场以及学者逐渐发现“黑天鹅”对资产定价以及投资组合管理有着深刻的影响。在理论上，Rietz
（1988）提出了一个重要的假设，罕见的灾难（Rare Disaster，后面我们以“黑天鹅”统称）可能是资产风险溢价的重要决定因素；Barro （2006）通过宏观模型，根据 20 世纪全球灾难性事件的历史，测量了各时期“黑天鹅”发生的概率，发现“黑天鹅”可以解释权益资产较高的风险溢价，较低的无风险利率以及股票市场较高的波动。
那么我们应如何正确看待“黑天鹅”以及其对资本市场的影响呢？大量的研究表面：
（1 ）
“黑天鹅”的发生难以预测。现有关于“黑天鹅”的研究大多分为两类，一类研究是基于历史上已经发生的“黑天鹅”，从而事后检验“黑天鹅”对当时以及后续资本市场的影响；另一类则根据“黑天鹅”的时间序列，根据模型定量未发生的“黑天鹅”的概率，从而发掘未发生的 “黑天鹅”对资产未来收益的影响。然而，至今我们无法找到可靠的模 型对“黑天鹅”进行预测或能够准确测量“黑天鹅”对各类资产价格的影响。这一方面是由于“黑天鹅”的范围过于广泛（包括政治事件（例如苏联解体）、恐怖事件（例如 911）、能源危机（例如 OPEC 停产）、系统性违约事件（例如俄罗斯债券违约）等 ）难以定量，另一方面也是由于投资者的非理性的行为（大量的行为金融学的研究发现表明，投资者具有显著的非理性行为，例如过度自信、过度反应等）对市场，特别是在“黑天鹅”发生时对市场产生巨大的扰动，从而难以预测。
（2 ）
“黑天鹅”的开始和进行通常伴随着股票市场的下跌，结束时伴随着市场的上涨。理论上，由于“黑天鹅”通常为非预测性的外生性冲击，因此，当“黑天鹅”开始并进行时，股票市场通常会受到负面的冲击。一方面，“黑天鹅”通常会导致股票基本面的恶化，从而影响公司的预期 现金流或因为风险加大而提升折现率，从而降低股票价格；另一方面， “黑天鹅”通常会引起投资者风险偏好的下降，抛售风险资产，驱动资金向避险资产流入，从而驱动股票价格的下降；最后，“非流动性”经常被认为是解释股票风险溢价的重要因素（具体可见 Amihud（2002）和 Schwert and Stambaugh（1987）），而“黑天鹅”发生时经常伴随着市场非流动性的上升，从而压低股票价格。而当“黑天鹅”结束时，资产的基本面的预期将改善，市场的情绪恢复，投资者的风险偏好上升，从而驱动股票价格的上涨。Gabaix（2009）、Watchter（2009）等一系列的罕见灾难模型也都预测，当“黑天鹅”发生以及进行时，股票市场将下跌，而当“黑天鹅”结束时，股票市场将上涨。Berkman, Jacobson and Lee （2011）通过研究 1918-2006 年全球 447 个风险事件发现，当“黑天鹅”的开始会导致全球股票市场约 5%（年化）的下跌；当“黑天鹅”进行时，全球股票市场会有约 2%的下跌；而当“黑天鹅”结束时，全球股票市场则会迎来约 3.5%的上涨。
（3 ）
“黑天鹅”的开始和进行时股票市场波动的上升，结束时伴随着市场波动的下降。理论上，当“黑天鹅”发生时，最显而易见的是其会加大经济以及资本市场后续的不确定性，从而导致市场的波动率上升，而当黑天鹅结束时，市场的不确定性减小，从而驱动市场波动率的下降（见 Wachter （2009）、Veronesi （2004）等）。实证上，Bittlingmayer
（1998）研究了 1880-1940 年的德国，发现政治的不确定推动了 1920s 年代股票
市场波动的上升；Voth（2002）研究了两次世界大战区间 10
个国家政治不确定和股票波动率的联系，发现政治的不确定是大萧条时期股票波动率上升的主要解释因素之一； Berkman, Jacobson and Lee（2011）也通过 GARCH 模型衡量了全球股票市场的波动，根据历史的“黑天鹅”事件验证了这些理论模型的结论。
（4 ）
“黑天鹅”影响越大，股票市场的反应越剧烈。从金融常识来看，不同程度的“黑天鹅”对经济的影响有着显著的差别；自然的，股票市场的反应也不同。例如，2007-2008 年的金融危机对经济的影响程度要显著的大于 911 事件。显而易见的，金融危机期间股票市场的下跌的幅 度和波动程度也要显著的高于 911 事件。除了“黑天鹅”自身的性质以外，同一时间段如果同时发生多次“黑天鹅”，市场收到的冲击也显著的放大。Berkman, Jacobson and Lee（2011）将政治性事件分为 6 种类型，并将这些政治事件根据严重程度划分为 6 类，他们发现这些事件的影响和严重程度越大或多个事件同时发生时，股票市场的反应越剧烈，这具体表现在股票市场在严重事件发生时的下跌更严重，波动也越大。
（5 ）
“黑天鹅”结束后，市场会有显著的超额收益，受“黑天鹅”影响越大的资产的预期收益越高，且该现象短期内不会消失。股票市场未来的收益具有一定的“可预测性”，例如分红率、市盈率等指标对股票市场的未来收益具有较为显著的预测能力。Barro（2006）、Gabaix（2011）等在模型中发现“黑天鹅”是解释股票市场未来收益可预测的重要渠道，特别是“黑天鹅”发生后，股票市场收益的可预测性显著上升。理论上，受“黑天鹅”影响越大（在“黑天鹅”期间的表现越差）的资产的预期收益应当更高，Gao and Song（2013）实证上验证了这一结论。他们通过期权的面板数据构造了“黑天鹅”的恐慌指数，他们发现和“黑天鹅” 恐慌指数相关性越低（在黑天鹅恐慌性指数越大，表现越差的资产）的资产后续的表现越好（股票、债券和外汇资产中相关性最低的资产的月度超额收益分别为 0.75%、0.37%和 0.22%），且这一现象短期内不会消失（半年后股票、债券和外汇资产中相关性最低的资产的月度超额收益更高，分别为 0.94%、0.54%和 0.28%）。
（6 ）
“黑天鹅”发生期间，资产之间的相关性显著上升。大量的研究表明，资产之间的相关性是动态变化，且难以预测的，因此我们可以通配置来分散风险。2008 年金融危机之前，投资组合的风险主要通过资产类别的多样化来分散。然而，2008 年金融危机期间，投资者发现资产之间的相关性显著的上升，这说明不同资产之间受到共同的风险因子影响，而这一风险通常在正常时期是“冬眠”状态，但在“黑天鹅”发 生时却突然爆发。Gao and Song（2013）对不同资产内部以及资产之间的“黑天鹅”恐慌指数做了相关性检验，他们发现资产内部以及资产之间 “黑天鹅”风险因子的相关性都非常高，这表明资产内部以及资产之间都受到“黑天鹅”风险的共同影响。
图 2：“黑天鹅”期间，股票和债券的相关性显著上升
数据来源：JP Morgan，国泰君安证券研究
表 3：不同资产之间都受到共同的“恐慌指数”驱动 不同资产类别下“黑
之间之间之间
资料来源：
G ao and S ong（2013），国泰君安证券研究
表 4：“黑天鹅”各阶段资产表现
资产表现 “黑天鹅”开始 股票下跌、股票波动率上升、资产之间的相关性上升 股票下跌、股票波动率上升、资产之间的相关性上升，但“黑 “黑天鹅”进行 天鹅”的影响程度在下降 “黑天鹅”结束 股票上涨、股票波动率下降、资产之间的相关性下降 股票上涨、股票波动率下降、资产之间的相关性下降、受“黑 “黑天鹅”结束以后
资料来源：国泰君安证券研究 天鹅”影响越大的资产的后续表现越好
2. 如何洗白“黑天鹅”
黑天鹅”难以被预测，且在发生期间对资产，特别是股票市场的影响巨大。在本部分我们根据 1 中“黑天鹅”理论和实证中的结论，结合海外机构应对“黑天鹅”的成功措施，从风险管理和投资机会两个角度探讨如何减少“黑天鹅”的影响，合理的抓住“黑天鹅”下的投资机会，将 “黑天鹅”洗白。
天鹅”恐慌指数之间 均值 的相关性 中位数 25
分位数 75
分位数 股票指数内部
0.78 0.83 0.70 0.93 股票和其他资产指数 0.54
0.65
0.34
0.79 外汇指数内部
0.61 0.69 0.47 0.83 外汇和其他资产指数 0.54
0.64
0.34
0.79 债券指数内部
0.28 0.22 -0.01 0.58 债券和其他资产指数 0.30
0.37
0.03
0.58
2.1. 风险管理
黑天鹅”难以被预测且影响巨大，尤其是当“黑天鹅”时期资产的相关性显著上升后，即使是分散化的投资组合也往往会面临巨大的回撤。08年的金融危机已经过去了 10 多年，金融危机的启示让资产管理的理论和实践发生了翻天覆地的变化。新的巴塞尔协议对银行业、保险公司、养老金管理等提出了更加严格的风险及流动性管理的要求，包括定量化的尾部风险的测度以及压力测试等；养老基金、国家主权基金等大量的头部机构也自上而下的对资产管理体系进行了改进，融入了因子投资，结合多种风险测度来分散组合的风险，提高组合风险调整...
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