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银河证券_1228_银河证券多因子系列:基于多因子框架的收益预测模型.pdf
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策略专题●策略研究
2018 年 12 月 28 日
[table_main]
策略研究报告模板
多因子系列:
基于多因子框架的收益预测模型
核心要点:
⚫ 报告目的
本报告主要对多因子模型的第二步:收益预测进行研究。
⚫ 报告结论
基于回归模型的日频因子收益率,我们测算了三种收益预测模
型:收益移动均值模型,收益加权移动均值模型,以及残差模型。
1)收益移动均值模型:以回归所得的日频因子收益为基础,
通过滚动计算其均值作为因子收益预测值,从而得到个股预测收
益。从测试情况看,该方法分层能力强且短期数据较有效。
2)收益加权移动均值模型:和收益移动均值模型总体相似,
加入衰减系数,越新的数据权重越大。从测试情况看,该方法分层
能力更强且对滚动窗口敏感性降低。
3)残差模型:以回归所得的残差收益为基础,通过滚动计算
其均值作为个股收益预测值。从测试情况看,该方法更适合去除风
险个股。
其中收益加权移动模型的分层效果较为稳定,且超额收益较为
平稳,平均年收益为 20%左右。
分析师
研究销售投资组合专业委员会指导
相关研究
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《事件类策略之五:基于多因子模型体系的事件
研究》
《多因子系列:多因子模型体系之因子组合的确
定》
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策略专题
目 录
一、概述 .............................................................................................................................................................................. 2
(一)方法与步骤 ........................................................................................................................................................................ 2
(二)数据处理 ............................................................................................................................................................................ 3
(三)回归模型初步效果分析 .................................................................................................................................................... 4
二、收益预测模型 .............................................................................................................................................................. 5
(一)收益移动均值模型 ............................................................................................................................................................ 5
(二)收益加权移动均值模型 .................................................................................................................................................... 6
(三)残差模型 ............................................................................................................................................................................ 8
(四)策略模型 ............................................................................................................................................................................ 9
三、结论 .............................................................................................................................................................................. 9
四、风险提示 .................................................................................................................................................................... 10
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策略专题
一、概述
(一)方法与步骤
上一篇报告《多因子系列:多因子模型体系之因子组合的确定》中,我们介绍了多因子模
型建模的第一步:单因子的效果测试以及确定纳入多因子回归公式中的因子组合。本文将对多
因子模型的第二步收益预测模型进行研究。
图 1:多因子模型框架
资料来源:中国银河证券研究部
多因子模型的思路为将因子在第 t 期的暴露度与 t+1 期的股票收益进行线性回归,所得到
的回归系数即为因子在 t 期的因子收益率,计算方法为:
:股票 i 在 t+1 期的收益率;
:第 t 期在行业 h 上的收益率;
:第 t 期在行业 h 上
的暴露度(属于该行业则为 1,否则为 0);
:第 t 期因子 f 上的收益率;
:第 t 期在因子
f 上的暴露度;
:股票 i 在第 t 期残差收益或者特质回报。
从个股收益可推导至组合收益,假设组合是由 n 只股票按照 W=(w1,w2…wn)的方式加权
组成,那么组合的收益可表示为以下公式:
通过描述方法以及各种预测方法,可对特定组合收益进行预测。为了提高模型的准确性,
多因子模型方法对数据具有严格的要求。以下部分将介绍相关数据应该满足的特征以及我们
处理的方法。首先,使用回归方法进行分析要满足以下基本假设:
1) 在回归方程的经典假设中,解释变量的样本方差趋于一个非零的有限常数。主要是为
了排除数据取值存在无界的情况。从收益公式中可知,行业暴露因为是哑变量所以有
界,一般因子做完数据处理之后都满足有界这个条件。
2) 模型还要求解释变量之间不存在严格线性相关性,即各变量之间无完全多重共线性。
因为线性回归模型中的解释变量之间如果存在高度相关关系,模型就会失真或者难以
估计准确。所以建立收益预测模型之前,需要对因子的多重共线性进行相应处理。如
果因子被确定有因子共线性问题,一般有三种处理方法:一、直接剔除高度相关性的
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