非農前一週的 VIX，和沒有非農的那一週幾乎一樣：191 次公佈日的對照組檢定
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非農前一週的 VIX，和沒有非農的那一週幾乎一樣：191 次公佈日的對照組檢定
8 月 7 日晚上，美國勞工統計局要公布 7 月就業報告。從 7 月 30 日收盤算起，還有七個交易日。
這種時候市場上會開始出現一種說法：事件快到了，波動率要開始墊高，該提前佈局。聽起來很合理，畢竟不確定性擺在前面。
我把這句話拿去對 2010 年以來的資料算了一次。結論是：非農前的那一週，VIX 的走法跟隨便抽一段沒有非農的同長度區間，看不出差別。
怎麼定義「前一週」
先把兩件事講死，不然結論沒有意義。
公佈日從哪來。 不是「每月第一個星期五」。這個近似值會出錯：遇到假日、遇到 BLS 調整發布時程，日期就會漂掉，而錯誤的方向是雙向的，把非事件日算成事件日，同時把真的事件日丟進對照組。本文的日期取自 ALFRED（FRED 的即時檔案庫）的官方新聞發布行事曆，release id 50（Employment Situation）。這條規矩是有代價換來的：2026 年 7 月我們發現 CPI 的事件研究一直用「每月 13 號」當代理日期，13 個日期裡錯了 7 個，其中一天 BLS 根本沒發布 CPI。用真日期重算，CPI 當日 VIX 反應的平均值從 +2.18% 翻成 -0.85%。
視窗怎麼切。 「前一週」定義為公佈日往前數 7 個交易日的收盤（T-7）到公佈日前一天收盤（T-1），中間是 6 個交易日。所有條件都只用 T-7 當天以前就看得到的資訊，沒有事後回填。
2010-01-01 到 2026-07-31 之間，能對上交易日與價格資料的公佈日共 191 次 ，從 2010-02-05 到 2026-07-02。
對照組是什麼
這是整篇的關鍵，也是大部分「事件效應」論述省略的一步。
只算事件視窗會得到一個數字，但那個數字沒有比較對象。VIX 本來就會動，本來就有平均值回歸的傾向。要判斷非農有沒有貢獻，得先問： 同樣長度、但裡面沒有非農的區間，長什麼樣子？
對照組取法：全樣本每一個 6 交易日的 VIX 變化，扣掉任何與非農前視窗重疊的區間，剩下 1,485 段 。
| 指標 | 非農前一週（n=191） | 一般週（n=1,485） |
|---|---|---|
| 平均變化 | +1.63% | +0.36% |
| 中位數 | -1.80% | -1.72% |
| 標準差 | 17.31% | 17.99% |
| 上漲比例 | 44.5% | 44.8% |
平均值差 1.27 個百分點，方向符合「事件前波動率墊高」的直覺。但中位數幾乎重疊（-1.80% vs -1.72%），上漲比例只差 0.3 個百分點（44.5% vs 44.8%），標準差還是對照組略大。
檢定結果：
- Welch t 檢定：t = 0.95， p = 0.342
- Mann-Whitney U 檢定： p = 0.637
兩個檢定都在 5% 門檻外，而且不是差一點。平均值那 1.27 個百分點的差距，放進 17% 的標準差裡就消失了。
那為什麼看起來有效應
把 191 次公佈日按 T-7 當天的 VIX 水位分組，會冒出一個很漂亮的梯度：
| T-7 當天 VIX | 次數 | 前一週平均變化 | 上漲比例 |
|---|---|---|---|
| < 15 | 68 | +6.33% | 60.3% |
| 15–20 | 67 | +1.84% | 43.3% |
| 20–25 | 30 | +0.28% | 33.3% |
| ≥ 25 | 26 | -9.65% | 19.2% |
單調、乾淨、樣本也還可以。低波動時進入非農週，VIX 平均漲 6.33%；高波動時進入，平均跌 9.65%。看到這張表，很容易寫出「低波動環境下事件風險溢價會重新定價」這種句子。
問題是這張表沒有對照組。把同一組水位分割套到那 1,485 段沒有非農的區間上：
| 週初 VIX | 非農前一週 | 一般週（對照） | 差距 | Welch p |
|---|---|---|---|---|
| < 15 | +6.33%（n=68） | +5.88%（n=486） | +0.45pp | 0.817 |
| 15–20 | +1.84%（n=67） | +0.71%（n=561） | +1.14pp | 0.617 |
| 20–25 | +0.28%（n=30） | -5.69%（n=236） | +5.97pp | 0.116 |
| ≥ 25 | -9.65%（n=26） | -6.82%（n=202） | -2.83pp | 0.427 |
梯度在對照組裡一模一樣。VIX 從 15 以下出發，不管那一週有沒有非農，平均都漲 6% 上下；從 25 以上出發，不管有沒有非農，平均都跌 7% 到 10%。四個分組沒有一個的差距通過 5% 門檻，最接近的 20–25 組 p=0.116，而且這是四次比較裡挑出來的最小值，沒有做多重比較校正，單獨看它會高估顯著性。
那條梯度是 VIX 的平均值回歸。它跟非農沒有關係，只是剛好每個月都有一次非農，所以每次都會被一起量到。
對 8 月 7 日這次的意義
7 月 30 日 VIX 收在 17.09 ，落在 15–20 這一格。
歷史上從這個水位進入非農前一週的 67 次裡：平均 +1.84%，中位數 -2.60%，上漲比例 43.3%。同一水位的一般週是 +0.71%，兩者差 1.14 個百分點，p=0.617。
平均是正的、中位數是負的，代表分布右尾拉著平均走：多數時候小跌，少數時候大漲。這個形狀本身不是非農給的，15–20 這格的一般週也是同一個形狀。
順帶一提公佈日當天：T-1 到 T+0 的 VIX 變化，191 次的平均是 -1.30% ，中位數 -3.00% 。不確定性解除之後波動率下滑，這部分倒是穩定的。
這個結果不能延伸到哪裡
- 樣本數有限。 分組後每格只有 26 到 68 次，檢定力不高。「測不出差別」不等於「差別是零」，小幅度的效應這個樣本本來就抓不住。
- 只看收盤價。 VIX 日收盤對日收盤，公佈當下那 30 分鐘的跳動完全沒進來。日內或選擇權隱含波動率的期限結構可能有不同故事。
- 只有 VIX。 沒有測個股、沒有測利率、沒有測外匯。這篇講的是 VIX。
- 和既有結論一致。 K513 測過 CPI 與非農對波動率的影響，同樣沒有找到；本文換成事件前視窗、加上對照組，得到方向一致的結果。
一句話
如果打算在 8 月 7 日之前，因為「非農要到了」而調整波動率部位，這 191 次的紀錄沒有給你依據。VIX 接下來一週怎麼走，比較可能取決於它現在站在 17，而不是取決於下週五有一份就業報告。
資料來源 ：VIX 日收盤（Yahoo Finance）；非農公佈日期取自 ALFRED 官方新聞發布行事曆（FRED release id 50）。分析腳本 scripts/gen_nfp_20260807_t7_analysis.py，完整結果 experiments/nfp_20260807_t7/nfp_t7_results.json。