本文主要研究内容
作者张文秀（2019）在《基于分位数回归的Barra因子选股模型研究》一文中研究指出：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。
Abstract
mu qian ,liang hua tou zi ji cheng wei cheng shou jin rong shi chang zui chong yao de tou zi mo shi zhi yi ,jiang lai liang hua tou zi ye hui zai zhong guo jin rong shi chang shang zhan you chong yao de yi xi zhi wei 。sui zhao wo guo jin rong chan pin de liu dong xing de jia jiang he jin rong yan sheng pin de chong lei zeng duo deng tou zi huan jing de bian hua ,liang hua tou zi zai wo guo jin rong ling yu jiang shi zhan yue lai yue chong yao de zuo yong 。gu piao shi jin rong shi chang shang chong yao de tou zi pin chong zhi yi ,yin ci ,duo yin zi shua gu shi shou dao guo nei wai tou zi zhe chong dian guan zhu de liang hua ce lve 。Famahe Frenchliang wei xue zhe de san yin zi mo xing he wu yin zi mo xing shi duo yin zi shua gu mo xing zhong de li cheng bei zhi zuo ,ci hou ,da liang de xue zhe he tou zi zhe dui duo yin zi de shua ze he mo xing de gou jian jin hang le shen ru de yan jiu 。zai liang hua tou zi ling yu li ,you guan duo yin zi mo xing you xiao yin zi de shua qu zhu yao cai yong da fen fa he hui gui fa 。ben wen cai yong hui gui fa ,bing yi ci wei ji chu gou jian tou zi zu ge 。ben wen shua qu le ji yu zhong guo gu piao shi chang kai fa de Barrayin zi mo xing de Barrafeng ge yin zi ,you yu ge gu piao de yin zi zhi fen bu bing bu fu cong zheng tai fen bu ,da bu fen cun zai jian feng hou wei he ji duan zhi de wen ti ,gu shua qu fen wei shu hui gui hui bi xian xing hui gui geng wei kuo yong 。shou xian ,li yong yi yuan fen wei shu hui gui jin hang yin zi de you xiao xing yan zheng ,zhi hou li yong xiang guan xing jian yan dui rong yu yin zi jin hang ti chu ,bing shua chu le wu ge yin zi ;zui hou ,ji yu yin zi dui gao shou yi lv gu piao he di shou yi gu piao de wei bu ying xiang ,li yong duo yuan fen wei shu hui gui mo xing gou jian yin zi shua gu ce lve ,yong dang ji yin zi zhi he hui gui ji shu ji suan de dao de yu ji shou yi lv dui gu piao jin hang fen zu ,jin hang hui ce 。jie guo biao ming :cong gu piao yin zi de hui gui de ji shu jue dui zhi shang de ceng mian lai kan ,fei xian xing shi zhi yin zi he cheng chang yin zi dui gao shou yi de gu piao ying xiang hui xiang dui xian zhe ;er gui mo 、dong liang he bo dong lv yin zi dui di shou yi lv de gu piao ying xiang hui xian zhe yi xie 。dui yu cheng chang yin zi he fei xian xing shi zhi yin zi gou jian de fen wei shu hui gui duo yin zi ce lve ,zai 90%fen wei shu chu de yang ben ji nei de nian hua shou yi lv wei 29.55%,gao yu QR(0.1)de ce lve de nian hua shou yi lv ;dui yu gui mo 、fan zhuai he bo dong lv yin zi gou jian de duo yin zi ce lve ,zai 10%fen wei shu chu de yang ben ji nei de nian hua shou yi lv wei 39.26%,gao yu QR(0.9)de ce lve de nian hua shou yi lv ,ci wai ,zhe liang ge mo xing de nian hua shou yi lv jun gao yu ji zhun mo xing de ce lve de nian hua shou yi lv ;tong shi ,ye lun zheng le zai zhong guo gu piao shi chang ,gui mo yin zi 、fan zhuai yin zi he bo dong yin zi ju you jiao jiang de kuo yong xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自山东大学的张文秀，发表于刊物山东大学2019-07-16论文，是一篇关于分位数回归论文,因子论文,多因子模型论文,选股策略论文,山东大学2019-07-16论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自山东大学2019-07-16论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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