选股因子系列研究（四十八）：探索A股的五因子模型-0528-海通证券-18页.pdf

"选股因子系列研究（四十八）：探索A股的五因子模型" 本报告是金融工程研究报告的系列研究之一，内容涵盖了因子定价模型的对比方法、A股的五因子模型、因子定价模型的应用等几个方面。 第一部分：多因子模型对比方法 本部分介绍了多因子模型的对比方法，旨在寻找适合A股市场的五因子模型。因子定价模型对比方法主要有传统回归统计和贝叶斯方法两类。传统回归统计法通常用于模型的两两对比，而贝叶斯方法可同时对比多个模型。 传统回归统计方法：该方法通过回归分析来比较不同因子的重要性，确定哪些因子对资产收益率的影响最大。这种方法简单易行，但存在缺陷，即可能会遗漏一些重要的因子。 贝叶斯方法：该方法可以同时对比多个模型，确定最优的因子模型。贝叶斯方法可以解决传统回归统计方法的缺陷，但需要大量的数据和计算资源。 第二部分：A股多因子模型对比 本部分通过对比多种因子模型，确定了适合A股市场的五因子模型。研究发现，包含市场、市值、估值、盈利和换手率的五因子模型是最优的模型。从因子形式来看，估值因子适合采用PE指标构建，盈利因子适合采用SUE指标构建。 第三部分：五因子模型的应用 本部分介绍了因子定价模型的应用，包括计算事件/异象的超额收益、对基金收益进行归因、分析导致事件收益产生变动的原因等。基于因子定价模型，可以更好地理解事件/基金收益的主要来源，并对基金经理进行业绩评价。 此外，报告还对五因子模型的应用进行了实证分析，例如，为什么反转异象在2015年表现强于其他年份，而在2017年弱于其他年份？为什么2017年跑赢市场的主动股票型基金数量明显多于其他年份？等等。 本报告对五因子模型进行了深入的研究和分析，为投资者提供了有价值的参考。