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国信证券:基于基本面先行因子的行业配置模型优化及其应用

2019-12-04 14:26:40来源:励志吧0次阅读

国信证券:基于基本面先行因子的行业配置模型优化及其应用 2011-06-09 类别: 机构: 研究员:

[摘要]

原始模型回顾在《数量化投资技术系列之三十五-基于基本面先行因子和行业微观结构的行业配臵模型》、《数量化投资技术系列之三十六-A股市场行业基本面先行因子及其对行业收益的预测作用》这两篇报告中,我们构建了基于基本面先行因子的行业配臵模型,从行业的基本面角度分析各行业先行因子存在的可能性,通过海量的基本面因子筛选,寻找可行的行业先行因子,并通过构建基于先行因子的回归模型来对行业收益进行预测。最终,通过对16个行业进行回溯和样本外检验,模型的效果多空收益对比显著分列在行业平均市场收益的两侧,达到了配臵的预期目标。

模型优化及改进模型主要有以下几个方面可以做出相应的优化和改进:

月度频度的时间跨度问题。如果我们选择月末作为考察期终点,那么会至少缺少一个月的数据用于预测下个月收益,而且也会损失掉大量的可用信息;可选因子的先验质量问题。有关因子的有效数字的差异检验,以及相应时间序列的平稳性、协整检验在Granger因果检验之前都是有必要的;先行因子的动态确定问题。从尽可能避免未来数据的角度,可以每年利用过去所有信息重新寻找各行业的先行因子;先行因子的严格后验问题。在确定为先行因子之前,应该剔除互为双向因果的变量,以及无法通过单因子回归检验的因子。

单行业的模型优化结果通过模型优化,最后筛选出的先行因子数量大大减少。这样既保证了每个单因子的先行可靠性,又为我们进行多元回归减轻了可能的多重共线性的影响。

总体来说,单行业的预测效果泾渭分明,医药生物、食品饮料、电子等行业预测效果极佳,但也有个别行业,如石化、银行、家电等预测效果不佳。基于基本面因子,我们的确可以对于行业的收益表现有一定的预测作用,但毕竟基本面因子并不是解释行业收益唯一的原因,尤其是行业特征的不同,各行业对于基本面因子的预测所表现的吻合度也必然是各有不同的。

行业配臵模型优化结果从多空组合单月收益的对比来看,14个月份中只有3个月份空头战胜了多头,多头仍然能够在大多数月份通过战胜各组合而累积超额收益。至4月份的预测期结束(2008-1-15至2011-05-14),策略1的多头组合累计收益为13.67%,空头组合累计收益为-41.98%,而行业等权平均累计收益则为-17.70,多头组合能够显著战胜其他组合。

2010年1月至今,我们可以观察到,单从判断市场方向上来说,共有10个月(共14个月)在判断方向上完全准确,能够较好地判断出市场的走势。

根据策略1的预测结果,我们筛选出的多头组合为煤炭、电子和食品饮料,空头组合为石化、零售和农林牧渔。

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