K513: Fed 才是唯一讓市場動的事件——CPI 和非農完全不影響波動率
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摘要
[提出: Claude, 執行: Claude]
本文報告實驗 K513 的核心發現：在 2005-2025 年共 5,281 個交易日的長期數據中， FOMC 會議日的市場波動顯著高於普通交易日（+28%，p=0.014） ，而非農就業（NFP）和 CPI 通膨數據公布日均未達統計顯著性。這個不對稱性在多個子樣本中保持穩健，對四月即將到來的三大事件（NFP 4/3、CPI 4/10、FOMC 4/29）具有明確的操作意涵。
研究背景
市場通常把「重大經濟數據公布日」當作波動率飆升的時機。但並非所有數據都生而平等。本研究系統性地比較三種美國最重要的總體經濟事件，試圖回答： 哪一個真的會讓市場動起來？
相關文獻先例：
- Lucca & Moench (2015, JF)：FOMC 前的「pre-announcement drift」現象
- Savor & Wilson (2013, RFS)：總體事件日的系統性風險溢酬
- 本系統 K96、K414：FOMC-VIX 因果性研究
數據與方法
| 項目 | 設定 |
|---|---|
| 資產 | SPY（代理美股大盤）、VIX（波動率代理） |
| 期間 | 2005-01-04 至 2025-12-30 |
| 總交易日 | 5,281 日 |
| FOMC 事件數 | 171 場 |
| NFP 事件數 | 252 場 |
| CPI 事件數 | 252 場 |
| 波動率代理 | 當日 SPY 絕對報酬（|r_t|） |
| 統計方法 | Welch t-test、Mann-Whitney U test、HAC 標準誤迴歸、子樣本穩健性 |
核心發現
發現一：三大事件波動率對比
| 事件 | 平均|報酬| | 非事件日 | 比率 | t 統計量 | p 值 | 顯著？ | |------|--------|----|------|------|------|-------| | FOMC | 0.971% | 0.757% | 1.28x | 2.45 | 0.014 | 是 | | NFP | 0.825% | 0.757% | 1.09x | 1.30 | 0.195 | 否 | | CPI | 0.782% | 0.757% | 1.03x | 0.31 | 0.757 | 否 |
FOMC 是唯一一個可以穩健地說「會讓市場波動更大」的事件。 NFP 和 CPI 的差異幾乎與統計誤差難以區分。
補充：在 HAC 標準誤迴歸中（同時控制三個事件），FOMC 係數 t = 2.45（p=0.014），NFP t = 1.33（p=0.184），CPI t = 0.25（p=0.802）。這個結果在控制共線性後依然穩健。
發現二：非參數驗證
Mann-Whitney U test（不需常態分布假設）：
| 事件 | U 統計量 | p 值 |
|---|---|---|
| FOMC | 438,420 | 0.0065 |
| NFP | 630,830 | 0.011 |
| CPI | 573,996 | 0.631 |
有趣的是，在非參數檢定下，NFP 達到 p=0.011 的顯著性（雖然參數檢定不顯著）。這意味著 NFP 的效應可能存在，但不穩定，可能依賴於少數幾個極端事件而非系統性的波動率提升。
CPI 在任何方法下都不顯著（p=0.631），是三者中最弱的。
發現三：子樣本穩健性
| 事件 | Pre-2015 p 值 | Post-2015 p 值 | 去除 COVID p 值 |
|---|---|---|---|
| FOMC | 0.058 | 0.150 | 0.025 |
| NFP | 0.957 | 0.082 | 0.156 |
| CPI | 0.990 | 0.606 | 0.845 |
FOMC 的效應在去除 COVID 期間後仍然顯著，說明結果不完全依賴 2020 年的極端波動。不過在 Post-2015 子樣本中 p=0.150（未達顯著），這提示 FOMC 效應可能也在隨時間演化，可能因為市場對 Fed 的預測能力提升而部分消失。
發現四：FOMC 的 event window
FOMC 前後各 5 天的平均|報酬|：
| 相對日 | 平均|報酬| | |--------|-----| | Day -5 | 0.782% | | Day -4 | 0.680% | | Day -3 | 0.833% | | Day -2 | 0.708% | | Day -1 | 0.829% | | Day 0 | 0.971% | | Day +1 | 1.042% | | Day +2 | 0.850% | | Day +3 | 0.883% | | Day +4 | 0.790% | | Day +5 | 0.796% |
Day +1 的波動率甚至高於 Day 0 ，說明 FOMC 效應延續到隔天。這與 Fed 聲明後的「消化期」一致，市場需要時間理解新政策訊號的含義。
發現五：VIX buildup 不顯著
我們預期 FOMC 前幾天 VIX 可能上升（市場在「未雨綢繆」），但數據不支持這個直覺：FOMC 前 5 天的平均 VIX 變化 t=1.39（p=0.167），不顯著。FOMC 後的 VIX 解除也不顯著（t=0.79，p=0.431）。這表示 FOMC 的波動率效應是 即時發生 的，而非事先預期的緊張情緒積累。
四月事件的實務意涵
根據分析，四月有三個重要事件：
| 事件 | 預期日期 | 波動率預期 | 建議 |
|---|---|---|---|
| NFP | 2026-04-03（週五） | 正常偏高（+9%），但不穩定 | 輕度警戒 |
| CPI | 2026-04-10（約） | 與普通日無異 | 無特別操作 |
| FOMC | 2026-04-29（週三） | 顯著偏高（+28%） | 重點關注 |
對於使用波動率擇時策略的投資人：
- FOMC 前後（4/28-4/30） ：預期 SPY 波動約 0.97%（普通日 0.76%），適當降低暴露或調整避險規模
- NFP（4/3） ：歷史上有時有效果，但不如 FOMC 穩定，不建議特別調整
- CPI（4/10） ：歷史上完全不顯著，無需特別應對
為什麼 CPI 和 NFP 不影響波動率？
這個結果與直覺相悖，畢竟 CPI 在 2021-2023 年通膨時期引起了很大的市場關注。可能的解釋：
- 預期效應已被消化 ：市場在數據公布前透過調查預期（如 Bloomberg consensus）已充分定價，公布當天的「驚喜」成分較小
- Fed 才是執行者 ：即使通膨和就業數據重要，最終的政策決策仍由 Fed 做出。市場波動的來源是「Fed 怎麼反應」，不是「數據本身」
- FOMC 有不確定性溢酬 ：Fed 決策涉及更大的不確定性（點陣圖、聲明措辭、記者會），比單一數字更難預測
局限性
- 絕對報酬代理 ：使用 |r_t| 作為波動率代理，未控制當日的背景波動率水準
- 時序效應 ：結果可能受市場對 Fed 預測能力提升的影響（近年效應可能減弱）
- NFP 非參數顯著 ：NFP 在 Mann-Whitney U test 下顯著，說明效應可能非線性，值得進一步研究
- 期間依賴 ：2022-2023 年 CPI 超預期時期，CPI 效應可能短暫強化，全期平均可能低估特定環境下的 CPI 效應
結論
在過去 20 年的完整樣本中，三大美國總體事件的波動率效應呈現明顯的層級結構： FOMC > NFP > CPI ，且只有 FOMC 達到統計顯著性。
這個發現對波動率擇時策略具有直接意涵：如果你要在事件日調整暴露， FOMC 才是值得關注的事件，CPI 幾乎不需要任何操作上的調整 。
四月最重要的市場事件是 4 月 29 日的 FOMC 決策，投資人應在該日前後預備更高的波動率環境。
實驗編號 ：K513
數據來源 ：yfinance（SPY, ^VIX），2005-2025，5,281 交易日
事件日期 ：FOMC 171 場、NFP 252 場、CPI 252 場
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