基于分位数回归的Barra因子选股模型研究
发布时间：2020-07-27 15:29
【摘要】：目前,量化投资己成为成熟金融市场最重要的投资模式之一,将来量化投资也会在中国金融市场上占有重要的一席之位。随着我国金融产品的流动性的加强和金融衍生品的种类增多等投资环境的变化,量化投资在我国金融领域将施展越来越重要的作用。股票是金融市场上重要的投资品种之一,因此,多因子选股是受到国内外投资者重点关注的量化策略。Fama和French两位学者的三因子模型和五因子模型是多因子选股模型中的里程碑之作,此后,大量的学者和投资者对多因子的选择和模型的构建进行了深入的研究。在量化投资领域里,有关多因子模型有效因子的选取主要采用打分法和回归法。本文采用回归法,并以此为基础构建投资组合。本文选取了基于中国股票市场开发的Barra因子模型的Barra风格因子,由于各股票的因子值分布并不服从正态分布,大部分存在尖峰厚尾和极端值的问题,故选取分位数回归会比线性回归更为适用。首先,利用一元分位数回归进行因子的有效性验证,之后利用相关性检验对冗余因子进行剔除,并选出了五个因子;最后,基于因子对高收益率股票和低收益股票的尾部影响,利用多元分位数回归模型构建因子选股策略,用当期因子值和回归系数计算得到的预期收益率对股票进行分组,进行回测。结果表明:从股票因子的回归的系数绝对值上的层面来看,非线性市值因子和成长因子对高收益的股票影响会相对显著;而规模、动量和波动率因子对低收益率的股票影响会显著一些。对于成长因子和非线性市值因子构建的分位数回归多因子策略,在90%分位数处的样本期内的年化收益率为29.55%,高于QR(0.1)的策略的年化收益率;对于规模、反转和波动率因子构建的多因子策略,在10%分位数处的样本期内的年化收益率为39.26%,高于QR(0.9)的策略的年化收益率,此外,这两个模型的年化收益率均高于基准模型的策略的年化收益率;同时,也论证了在中国股票市场,规模因子、反转因子和波动因子具有较强的适用性。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F224;F832.51
【图文】：
值、峰度、偏度等描述性统计量入手，来观察这些因子暴露的大致分布。逡逑如果不区分市场情况（牛市和熊市），将所有样本空间的因子暴露考虑进逡逑来，以上部分因子值的均值非常接近于０，不利于具体的分析。从图３．１可以看逡逑出，市场的大致情况，于是，我将市场分为几段，大致上，有两段牛市和两段熊逡逑市：逡逑ｆ逦Ｂｕｌｌ邋ｍａｒｋｅｔｌ：２０１４－ｌ－ｌ——２０１５－６－１５邋（牛市）逡逑Ｂｅａｒ邋ｍａｒｋｅｔｌ：邋２０１５－６－１６——２０１６－１－２８邋（熊市，跌幅较大，跌速较快，６个逡逑月跌破３０００点）逡逑Ｂｕｌｌ邋ｍａｒｋｅｔ２：２０１６－ｌ－２９——２０１８－１－２２邋（慢牛）逡逑Ｂｅａｒ邋ｍａｒｋｅｔ２：邋２０１８－１－２３——２０１８－１２－３１邋（熊市，小幅振荡下降）逡逑７０００逡逑２０１５／６／１５，逡逑８０Ｄ０逦６２９０．７６９５逡逑２０１８／１／２Ｚ逡逑５０００逦４Ｓ７ｉ－Ｑ０６３逡逑４0００逦＾逦２０１６／５／２＾逡逑３000逦ｆ邋Ｗ邋３５３２，１５１８逡逑＾邋２Ｑ１６／１／２８．逡逑２＿逦：３２７Ｓ遍逡逑１０００逡逑０逡逑２０１４／Ｖ２逦２０１５／１／２逦２０
逡逑图３．２中，我截取了处于牛市中的２７８只股票的横截面规模因子暴露值和处逡逑于熊市的这些股票的横截面规模因子暴露值，从该图中可以看出，牛市和熊市逡逑中的某一个横截面上，该序列是小幅震荡，熊市中对应股票的规模因子稍偏大，逡逑且整体序列的波动也较大，但牛市和熊市的序列走势趋同。逡逑牛^悖嫘＃族澹婧峤刎椋椋椋妫妫槎员韧义
本文编号：2772023
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F224;F832.51
【图文】：
值、峰度、偏度等描述性统计量入手，来观察这些因子暴露的大致分布。逡逑如果不区分市场情况（牛市和熊市），将所有样本空间的因子暴露考虑进逡逑来，以上部分因子值的均值非常接近于０，不利于具体的分析。从图３．１可以看逡逑出，市场的大致情况，于是，我将市场分为几段，大致上，有两段牛市和两段熊逡逑市：逡逑ｆ逦Ｂｕｌｌ邋ｍａｒｋｅｔｌ：２０１４－ｌ－ｌ——２０１５－６－１５邋（牛市）逡逑Ｂｅａｒ邋ｍａｒｋｅｔｌ：邋２０１５－６－１６——２０１６－１－２８邋（熊市，跌幅较大，跌速较快，６个逡逑月跌破３０００点）逡逑Ｂｕｌｌ邋ｍａｒｋｅｔ２：２０１６－ｌ－２９——２０１８－１－２２邋（慢牛）逡逑Ｂｅａｒ邋ｍａｒｋｅｔ２：邋２０１８－１－２３——２０１８－１２－３１邋（熊市，小幅振荡下降）逡逑７０００逡逑２０１５／６／１５，逡逑８０Ｄ０逦６２９０．７６９５逡逑２０１８／１／２Ｚ逡逑５０００逦４Ｓ７ｉ－Ｑ０６３逡逑４0００逦＾逦２０１６／５／２＾逡逑３000逦ｆ邋Ｗ邋３５３２，１５１８逡逑＾邋２Ｑ１６／１／２８．逡逑２＿逦：３２７Ｓ遍逡逑１０００逡逑０逡逑２０１４／Ｖ２逦２０１５／１／２逦２０
逡逑图３．２中，我截取了处于牛市中的２７８只股票的横截面规模因子暴露值和处逡逑于熊市的这些股票的横截面规模因子暴露值，从该图中可以看出，牛市和熊市逡逑中的某一个横截面上，该序列是小幅震荡，熊市中对应股票的规模因子稍偏大，逡逑且整体序列的波动也较大，但牛市和熊市的序列走势趋同。逡逑牛^悖嫘＃族澹婧峤刎椋椋椋妫妫槎员韧义
本文编号：2772023
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