20210614-国泰君安-学界纵横系列之九：全球宏观风险因子模型研究.pdf

全球宏观风险因子模型研究深入探讨了价值与动量溢价现象以及其背后的风险因子。价值和动量通常被认为是资产定价模型中的异象，即那些被模型无法解释的市场现象。Asness, Moskowitz和Pedersen在2013年的研究表明，即使在跨国界和跨资产类别的研究中，价值与动量仍然具有正溢价，同时它们之间呈负相关关系，这给现有的资产定价模型提出了挑战。本研究利用工业增加值、未预期通胀、预期通胀变化、期限利差和违约利差等五个宏观指标构建了CRR全球宏观因子模型，以分析和解释价值与动量溢价的问题。 研究发现，价值与动量在全球CRR因子上的暴露符号相反，并且它们的绝对值大小存在差异，这解释了它们之间的负相关性以及等权组合的正溢价现象。在对48个价值与动量组合的定价分析中，全球CRR宏观因子模型展现出较高的拟合度（R²）和较小的定价误差，其效果优于AMP三因子模型和Fama-French五因子模型。而且，各个CRR因子对定价结果的影响具有经济学上的合理性。在包含103个其他组合的扩展测试中，尽管Fama-French五因子模型在测试资产集中有重叠，但CRR因子模型的表现也与其相近。 在全球市场收益横截面差异的解释方面，全球宏观因子的重要性不容忽视。此外，与基于收益率构造的因子模型相比，宏观因子需要使用回归方法来计算因子暴露和因子收益率，这种方法较易受到噪声的影响，但全球CRR因子的表现依然接近甚至优于基于收益率的因子模型，并且对跨国家和跨资产的组合具有良好的解释能力。 基于上述发现，全球宏观因子模型在理解共同风险因子结构方面发挥着重要作用，有助于解释全球市场收益横截面的差异。陈奥林和徐忠亚两位分析师主导的金融工程团队通过深入研究，为投资者和学术界提供了一个更为全面和细致的分析视角。 本研究进一步强化了对市场因子的研究，特别是宏观层面的因子，这些因子对投资组合管理和资产定价模型的理解至关重要。全球宏观风险因子模型的研究不仅有助于投资者识别和利用全球市场中的价值和动量溢价，还为学术研究者提供了新的研究方向和方法。在实际投资决策中，这些宏观因子可以作为重要的参考指标，帮助投资者在构建投资组合时考虑宏观经济条件，从而做出更为精准的风险管理。 在当前全球金融市场日益复杂的背景下，理解市场风险来源及其在不同资产间的传导机制对于投资策略的制定至关重要。研究中的CRR全球宏观因子模型是一个重要的工具，它不仅有助于解释市场中的异象，还能够协助投资者构建更为合理的投资组合，以实现更好的风险调整后的收益。