风险管理的性质变化

在全球经济各种重大转变的综合作用下，风险的性质及其管理方式都在改变。这些转变的主要内容包括美联储、欧洲央行和其他多个央行目前都在加息遏制通胀，俄乌冲突和中美关系引发地缘政治局势紧张，全球变暖导致强烈风暴以及极端高温和干旱增多，以及许多人口老龄化工业经济体的人口结构变化带来的严峻挑战。这些转变不仅有可能加剧某些市场的波动性，同时也凸显了难以量化的不确定性与相对更易于量化的已知风险之间的差异。

随着这些不同的主题在各市场中相互作用，日内价格相比以前或许将更频繁地出现异常大幅波动。也就是说，价格波动幅度可能超过通常按每日标准差衡量的水平。此外，各市场出现大幅价格缺口的天数或将增加，且价格暴涨或暴跌的幅度将超过传统波动性分析中使用的每日标准差升高所体现的水平。在此背景下，我们需要思考波动性的典型衡量方式，比较两个数值：价格百分比变化的每日标准差（也就是每日收益率），以及导致波动性分析复杂化及变化的价格缺口风险概率。

对于波动性的性质变化，我们利用法兰克·奈特教授（Frank Knight，1885-1972）在其上世纪20年代的著作《风险、不确定性与利润》（1921）进行解读。在经济学中，“奈特氏不确定性”极其难以量化，而典型的波动性包含相对被充分理解的风险，对其我们可利用标准差等传统指标进行量化。由于同步发生的全球重大转变导致不确定感加剧，风险和波动性的性质发生变化也在情理之中，即便风险管理的难度和复杂性也因此上升。另外还要记住，仅仅是对某种事物的衡量难度加大，并不意味着就可以省却风险管理。事实上，主动的风险管理是取得经济成功的关键。

按照我们的核心假设，更高且难以量化的不确定性创造了一种环境，在此类环境下，特定类型的事件风险发生的概率会有所上升。在此分析中，事件风险是指存在潜在结果截然不同的至少两种场景的环境。例如，美国发生经济衰退（即债券收益率降低）或维持温和的经济增长（即债券收益率上升）。事件风险的其他潜在例子可能包括在欧佩克或乌克兰和中国方面存在不确定性的情况下油价上涨/下跌，或者在日本央行政策可能发生任何转变的情况下日元上涨/下跌。

理解事件风险的关键在于市场的交易在其影响下发生怎样的变化，且因此必须如何调整风险管理方法。当市场参与者关注具有两种显著不同结果的事件风险场景时，重点就是这两种不同结果的概率变化。也就是说，市场参与者看待新得到的经济数据时，会考虑场景的概率可能发生怎样的改变。

我们以美国利率为例来阐释这一概念，看看市场参与者在事件风险环境下看待经济数据的方式可能有怎样的变化。按照传统的解读，美国整体通胀率从2022年6月的9%降至2023年6月的3%，可能催生短期利率和长期债券收益率下降的预期。在事件风险场景中，以2023年夏季为例，当时关注的重点是美联储可能降息的概率，整体通胀率好转对市场参与者而言并不相关，因为众所周知美联储关注的核心通胀率几乎没有降低，同样受关注的劳动力市场表现仍然相当强劲。因此，与失业率有关的数据要比整体通胀率更重要，而且失业率持续低于4%使得经济衰退的概率降低，还意味着即使联邦基金利率高企且债券收益率曲线倒挂，核心通胀率仍可能长期远高于美联储设定的2%目标水平。2023年夏季，预示着“无经济衰退”场景的新数据流受到更多关注，因而美联储维持高利率的时间有更高概率会超过市场参与者先前的预测，同时长期美国国债收益率出现上升。

对于事件风险环境，在某些情况下，在事件结果已知之前的时期内，衡量的市场波动性会降低。原因是发生两种不同结果的概率暂时可能是稳定的。当概率发生变化时，市场波动性通常会上升，而且随着概率不断变化，发生急剧价格变动的可能性会上升，以反映新的事件场景概率。

对风险管理而言，关注的重点转向可能出现的价格急剧变动，而且这种变动有可能朝着任何一种方向发生。无方向的价格缺口潜力适合采用多边期权策略，例如跨式组合或宽跨组合。相比之下，当风险管理方面的担忧集中在特定方向的价格变动时，更受青睐的工具则是期货。

在理解了传统期权估值模型（例如Black-Scholes-Merton）特别假设价格缺口不存在这一情况后，何时该使用期货或期权的区别就会变大。当价格急剧变动的概率上升时，以Black-Scholes-Merton模型为基础的风险管理方法（例如delta对冲）或许会效果欠佳。因此，以法兰克·奈特有关风险和不确定性的理念为基础，当相对于更传统且可量化的风险而言，难以量化的不确定性升高时，预计期权交易可能会变得频繁，尤其是在固定收益和股票领域，过去几年的情况便证明了这一点。

此外，事件风险上升可能造成风险管理的时间范围缩短。因此，随着对某一事件的认知时机接近，短期期权交易可能会受到青睐。从零日期权日益流行即可看出这种情况的极端表现，这也反映出当日内价格波动可能比标准差等传统波动性指标通常所预测的更加极端时，在风险管理领域所面临的挑战。