Миф о корреляциях в кризис: откуда берется риск

Фраза «в кризис корреляции идут к единице» звучит почти как аксиома. Трейдеры повторяют её после каждой жесткой просадки, пытаясь хоть как-то объяснить крах диверсификации и те системные промахи, которые раз за разом выдает классический оптимизатор (алгоритм минимальной дисперсии на выборочной матрице). Мы проверили эту гипотезу. Взяли отраслевые портфели Кеннета Френча.

Портфелю задали равные веса. Затем отфильтровали тридцать три стрессовых месяца, чтобы посмотреть на отношение фактической волатильности к прогнозу. Итог очевиден. Реальный риск оказался в 1,63 раза выше прогноза.

Откуда берется промах? Рост волатильности каждой отдельной отрасли генерирует примерно четыре пятых всей ошибки. На изменение корреляций остается лишь малая часть. Разложение дает 79,7% против 20,3%.

Эта пятая часть выглядит скромно. Но именно здесь, в этих двадцати процентах, безвозвратно сгорает та самая подушка диверсификации, ради которой инвесторы внедряют иерархический паритет риска. Причем Форбс и Ригобон еще в 2002 году математически объяснили этот процесс. Высокая волатильность чисто механически завышает измеряемую связь между активами. После поправки на этот эффект стрессовая корреляция составляет 0,52 вместо 0,58.

Конечно, есть оговорка. Итоговый сплит сильно зависит от порядка разложения и от выбора портфеля именно с равными весами. Плюс разовые скачки. Если выбросить из каждого кризисного месяца один худший день, ошибка падает с 1,63 до 1,46. То есть аномальные шоки определенно вносят весомый вклад в промах, хотя и не объясняют его целиком.

Практический вывод. Сначала ускорь оценку волатильности. Ковариационная матрица должна быстро реагировать на свежие данные. И только после этого есть смысл усложнять модели корреляций.

Прочитать разбор со всеми формулами и внутренней кухней исследования можно на сайте: https://blckridge.com/research/covariance-estimation-error-20260929/

BlackRidge Research.