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1、基于因子理论运用衍生品提高保险资金投资效率与利率风险控制的研究与实践摘要：自Markowitz（1952）提出现代投资组合理论（MPT）以来，分散化投资成为组合构建的重要思想，但在应用于固收组合的构建时，若直接对所有债券资产应用均值方差分析法会出现计算复杂度过高，结果对输入参数过于敏感等问题。Stephen Ross（1976）提出多因子模型（APT），固收组合预期收益可以由一系列系统性风险因子的线性组合来解释。从APT出发，对债券和利率衍生品构建多因子体系，解决了组合构建中的参数估计问题，形成分散化投资的可行方法论。保险资金参与利率衍生品交易是保险资金运用的重要途径，有利于改善其资金的安全性
2、、流动性和收益性。本课题对固收多因子指标体系进行了适当调整，将利率衍生品和债券资产纳入到同一组合分散化投资的模型体系之内。由于利率衍生品天然为对冲固收资产利率风险而设计，故其可以显著降低固收组合的风险水平。本课题对利率衍生品套保组合的构建方法和实证回测效果的研究，为其在提高投资效率和控制利率风险中的应用提供了有价值的参考。在将上述所有模型方法论转化为实际可用工具的工程化实践过程中，产生了模型实施与落地的大量经验积累和实践创新，本课题也一并进行了归纳总结。关键词：多因子模型、利率衍生品、固收组合管理、风险管理、模型工程化第一章 绪论第一节 研究背景和意义一、研究背景据中国保险资产管理业协会统计，
3、保险资管在2021年10月的资金运用余额达225814亿元人民币，其中银行存款25887亿元，占比11.46%；债券88338亿元，占比39.12%；股票和证券投资基金27702亿元，占比12.27%，其他投资83887亿元，占比37.15%。从近年保险资金运用的情况来看，2014年至今，保险资金运用规模稳步增长，但其收益率状况却从2014、2015年的6.30%和7.56%下降至2019、2020年的4.94%和5.41%。在低利率环境下，如何应对利率波动，提高资金运用水平和收益，是需要面对的课题。2021年2月14日，经国务院同意，证监会、财政部、人民银行、银保监会联合发布关于商业银行、保
4、险机构参与中国金融期货交易所国债期货交易的公告，且银保监会根据公告发布交易规定并修订相关规定和办法。保险资金作为资本市场长期资金的重要来源，通过参与场内、场外衍生品交易来管理风险和稳定收益，已成为国际金融市场的通行做法。保险资金进入国债期货市场，也意味着我国保险资金风险管理工具日益丰富，衍生品市场规模也逐渐提升。但较之境外的成熟市场，在产品设计、策略研究和配套基础设施建设方面，还有一定的差距。我国保险资金参与衍生品市场的广度和深度有待进一步提升。二、研究意义本文基于因子理论，对利率互换、国债期货两类利率衍生品在提高固收组合投资效率和利率风险控制水平中的应用方法、实际效果做出理论与实证方面的研究
5、，对于提高保险资金参与利率衍生品市场的水平具有一定的指导意义。第二节 研究方法和内容一、研究方法针对基于因子理论运用衍生品提高保险资金投资效率与利率风险控制的研究与实践，本课题从如下三个方面展开：利率衍生品的风险因子体系，组合投资及风险管理中的运用，模型实施与落地。其中，利率衍生品的风险因子体系解决了包含利率衍生品的固收组合的风险计量问题，通过与Markowitz的现代投资理论相结合，形成了分散化投资的可行方法论；组合投资及风险管理中的运用介绍了利率衍生品在提高组合投资效率和利率风险控制水平中的作用；模型实施与落地则介绍了本课题方法论在平安资管KYZ平台落地实施、从方法变为工具过程中的工程实践
6、。（一）利率衍生品的风险因子体系本课题基于现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory，MPT）和套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory，APT），结合国际先进经验和中国市场实践，构建了固收多因子体系。1.现代投资组合理论（MPT）早期人们不能清楚的认识到投资的“风险”概念，投资被认为是简单地持有一系列“好”的资产的活动。Harry M.Markowitz（1952）提出现代投资组合理论（MPT），其核心思想是从收益与风险两个维度去综合衡量一笔投资，并使用概率统计的数学工具来分析投资问题：用随机变量R代表一笔投资的收益，用其期望E(R)衡量投资收益，
7、方差D(R)衡量投资风险。有效投资组合定义为在特定的风险水平D(R)上，最大化期望收益E(R)的组合，即所谓的均值方差分析法。所有有效投资组合的集合构成马科维茨有效前沿。基于Markowitz投资组合理论，可通过分散化投资获得更有效的投资组合，当组合中资产个数足够多时，投资组合的方差趋近于证券间的平均协方差。Markowitz模型在投资组合理论上具有重大意义，但在应用于实践中时会遇到各种问题。其中，最显而易见的问题是计算繁琐，当资产个数n=50时，需要：n=50个期望收益率的估计量，n=50个方差的估计量，n(n-1)2=1225个协方差的估计量，总共1325个估计量。当n=3000时，需要4
8、50万个估计量。另外，模型应用层面存在更深层次问题。Michaud(1989)完整地分析了在使用Markowitz理论时遇到的问题，主要有以下几点：首先，模型的输出对输入参数非常敏感，经常会给高收益产品过高权重，低收益产品过低权重。这样会导致非正常结果出现。其次，模型不关心资产市值，这样小市值高收益的资产会得到更高权重，也会带来问题。2.套利定价理论（APT）James Tobin(1958)提出两步投资原则：投资者先确定最优风险资产，再根据自身风险偏好，确定风险资产和无风险资产的投资比例。并指出，在均值方差分析法框架下，对所有风险偏好的投资者而言，存在相同的最优风险资产市场组合，对股票市场而
9、言就是市场指数。William F. Sharpe（1964）将单个股票的系统风险定义为股票与市场组合价格的协方差，用此协方差除以股票自身方差，得到的系数定义为系数，用系数来度量股票系统性风险大小，从而提出CAPM（Capital Asset Pricing Model）模型：其中，Ri代表股票投资收益，Rm是市场组合投资收益，rf是无风险资产投资收益。从经济意义上理解，系统风险是指整个市场的波动，主要是宏观经济、政治以及社会环境等因素的变化所造成，系统风险不可通过分散化投资避免。与之相对应，非系统风险/异质风险/个别风险是由公司的异质因素所引起，如公司的经营状况和财务状况等。异质风险可以通过
10、分散化投资消除。CAPM假设完全竞争市场，无税收和交易成本，所有投资者具有相同的无风险利率、投资期以及对资产的期望收益、标准差、协方差。其假设较强，应用范围有限。CAPM本身是一个单因子模型，是该模型的唯一风险因子系数。单因子模型假设证券的收益率受到一个系统因子的影响（比如宏观因素的加总），并假设除此以外的不确定性是公司特有的。单因子模型在现实投资活动中，也受到各种挑战，其中最著名的是关于小盘股相对大盘股能产生超额收益的讨论。Stephen Ross（1976）基于一价定律和资本市场无套利的假设，提出套利定价理论，其普适性更强，无需市场组合的前提假设，就可以得出“期望收益率系数”关系。APT并
11、未对投资者的风险偏好做出规定，CAPM假定了投资者对待风险的类型，即风险规避的投资者。同时，APT可以扩展为多因子模型，即所有资产（如市场上所有的个债）的未来收益可以归结为由一系列的系统因子驱动：其中，ERPF是组合预期收益，rf是无风险收益，j是所有风险因子系数，F是各风险因子。3.固收因子体系构建有效的因子体系需能同时解释大量资产的未来收益，同时要直观、好用。基于多因子的债券风险模型在国外已有成熟的实践。雷曼兄弟的Dynkin和Hyman(Fabozzi & Markowitz，2002)详细论述了基于多因子的债券风险模型。MSCI Barra 的Breger（Fabozzi 2003）也
12、详细论述了MSCI的固定收益风险风险模型。知名机构PIMCO的体系中，组合的风险管理是多方面的，既包括多因子结构化风险模型，也包括常规的个券集中度约束、压力测试、跟踪误差控制等。与债券的利率、利差、套息三大类因子相对应，本课题将人民币利率衍生品的定义了相对应的各类风险因子，每类因子有其相关的一系列因子指标。在利率风险因子中，强调关键利率基点价值因子的运用。借助基于APT的固收多因子体系，先分析所有个券及衍生品合约在各因子上的风险暴露程度，再在组合层面汇总，结合因子间的协方差矩阵（前瞻性波动率相关性矩阵），可得投资组合风险测量公式：其中，ep代表投资组合对各因子敞口的向量；代表因子之间的协方差矩
13、阵。上述基于因子体系的组合波动率模型大大简化了均值方差分析中的估计量和计算量，同时较好的解决了在组合模型应用层面的参数敏感性等实际问题，形成了实现投资分散化的可行方法论。（二）组合投资及风险管理中的运用利率衍生工具主要有以下几个主要功能：规避风险，将风险转移给有能力和意愿承担风险的人；价格发现，通过众多投资者的公开竞价，将所有可得信息反映在市场价格之中；增加流动性，通过衍生工具的避险作用，使投资者安全地参加传统金融工具的交易；降低融资成本，例如利率互换等衍生工具，可通过保证金交易的方式，节省资金占用。1. 利率互换合约的运用人民币利率互换合约（CNY Interest Rate Swap）是指
14、交易双方约定在未来的一定期限内，据约定数量的人民币名义本金交换利息现金流的行为，不伴随本金的交换。交易双方一方支付固定利率，另一方根据交易单内指定的利率指标支付浮动利率。利率互换的主要用途包括两种：（1）套期和对冲，包括金融机构的资产负债表对冲和公司企业的利率风险对冲。（2）自营交易，包括方向性交易、曲线利差交易和基差交易。2.国债期货合约的运用国债期货是国际上历史悠久、发展成熟、运用广泛的利率风险管理工具，国内外对于国债期货的研究主要包括两个方面：（1）对期货合约价格发现功能的研究：Fama(1970)提出有效市场假说，包括：弱式有效市场，半强式有效市场和强式有效市场。D.Bigman等（1
15、983）进一步提出了检验期货市场有效性的模型：SabF，并检验了芝加哥商品交易所商品期货的价格发现功能。Maberly等（1985）、Shen和Wang（1990）对期货市场时间序列数据进行研究，指出了期货市场价格序列的非平稳性，因此D.Bigman等（1983）中对期货价格发现功能的研究检验无效。Shen和Wang（1990）将协整检验用于验证期货价格发现功能，但其方法无法对参数进行估计。Johansen和Juselius（1990）提出了Johansen协整检验的方法：用极大似然法来进行协整检验。随后，协整检验被广泛应用与期货市场中。Harvey（1996）通过对加拿大市场进行研究来检验各
16、市场对新信息的反应速度，结果发现BAX市场对新信息的反应速度显著高于国库券市场。（2）对期货合约套期保值功能的研究：以Blau（1944）、凯恩斯（1962）、Hicks(1962)，以及Marshall（1965）等为代表的早期套期保值理论认为投资者参与期货交易不是为了投机，二是把期货交易作为一种套期保值的手段，仅仅为了规避未来不确定性风险。Johonson（1960）最早提出现货和期货投资作为一个组合，将组合投资的思想运用到期货合约套期保值中，提出了投资组合的方差最小化的套期保值模型。Working（1962）等人认为，套期保值者追求预期收益最大化目标，而不仅仅只是规避风险，并首次提出了基
17、差预测的方法来进行套期保值。后续陆续有学者将最小方差法，多目标优化模型，灵敏度分析法应用于对期货套期保值组合的研究。套期保值的研究核心式最优套期保值比率的确定，其方法也经历了不断发展完善的过程：Witt（1987）等人用OLS模型对期货市场最优套保比率进行了估计。Myers（1989），Herbst（1993）进一步提出用B-VAR模型来估计最优套保比率，以消除OLS模型中的残差自相关而引起的估计偏差，但此方法未考虑期货、现货价格是否平稳以及它们之间是否存在的协整关系而有可能形成伪回归。Ghosh（1993）对B-VAR模型进行了优化，提出了估计套期保值比率的误差修正（ECM）模型。后续学者又
18、提出过EC-GARCH模型，修正久期法，基点价值法等套期保值模型。（三）模型实施与落地理论方法论在实际数据中得到回测验证之后，将进入工程部署阶段。这部分涉及到大数据量因子库的计算、客户持仓数据的ETL处理、模型代码的工程化等环节。在处理海量公开市场数据、加速模型计算效率、提升系统并发访问性能等关键性问题上，我们也进行了多次的试错和尝试，最终形成了一套高效、稳定地模型工程化方案。目前已在平安资管债券一体化平台KYZ系统中上线，以724小时的实时服务方式持续赋能平安集团内外部投资、风控条线用户。二、研究内容本文介绍了平安资管KYZ平台开发过程中利率衍生品的风险因子体系的构建、利率衍生品在提高组合投
19、资效率和风险管理中的应用以及相关模型体系在KYZ平台上落地过程中的技术实践方案。其中，第一章是绪论，介绍了研究背景和意义，研究方法和内容，创新与难点。第二章介绍了中国债券和利率衍生品市场第三章介绍了固收市场含利率衍生品的风险因子体系。第四章是本文的核心，介绍了运用利率衍生品提高投资效率和风险管理能力。第五章介绍了模型在KYZ平台落地的技术实践方案。第六章是总结、建议以及对未来的展望。第三节 研究创新与难点一、研究创新（一）风险指标构建客观科学本课题运用国内外前沿的数理方法科学定量分析固定收益中前瞻性风险指标的建立和度量，同时依照固定收益产品和国内市场的数据特点进行方法迭代。指标构建客观科学。（
20、二）因子划分结合国内实际国内多因子法在股票行业应用较多，在固收领域和利率衍生品领域运用还处于初期，考虑到固定收益在保险资管行业占比较高，具有研究价值。因此在结合国外成熟经验的同时，本课题在因子的提炼和划分上密切结合了国内实务背景。（三）综合考虑工程化难度除了理论研究和数据回测之外，本课题希望最终完成工程化并实际落地，因此在考虑模型效果的同时也平衡工程难度。二、研究难点（一）国内固收市场的特殊性，难以直接沿用国外经验其一，国内债券市场还处在发展中，流动性较高的活跃券在市场上占比较少，而流动性水平较低的券定价干扰因素较多。其二，国内打破刚兑时间较短，市场对于信用风险的反应还在培育中，因此需要对国内违约状况有充分了解。其三，中国衍生品市场还在发展中，因此国外隐含波动率模型在国内效果有待考察，和现券资产的套保效果也需要验证（二）风险指标无法直接观测风险水平在实际中无法直接观测，因此相对于收益率的预测验证而言，前瞻性风险指标的验证相对困难。（三）金融数据的特殊属性金融数据一般具有非对称、尖峰厚尾等非正态性属性，并且在经济环境、政策指导的变化下，金融数据的分布一般具有时变性，因此建模难度较大。（四）工程化计算中量和速度的平衡计算多因子模型和风险模型一般涉及大量数据和复杂模型计算，而模型结果对于投资经理和风控经理有较强的时效性要求，因此在工程实现上有较大难度。18