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2020-08-27
推荐原因:
关于因子择时策略的研究由来已久,然而学者对于其有效性依旧存在较大分歧。本文采用 Brandt、Santa-Clara[2006]以及 Brandt,Santa-Clara 和 Valkanov[2009]提出的参数化投资组合(PPP)框架构建时序与横截面模型。本文主要贡献如下:1)
PPP 方法无需估计因子收益的联合分布,根据外生变量直接确定因子权重,可从一个全新的角度构建因子择时策略。由实证结果可得:基于参数化策略的因子择时模型能够有效提升收益,降低风险;2)针对因子择时的高换手率问题,本文采用因子权重限制、Black-Litterman 收缩与交易成本惩罚项等方法对策略进行改进,改进之后的择时策略换手率显著降低,同时时序模型依旧能够带来超额收益、横截面模型相对表现不佳。



文献来源:
Dichtl H , Drobetz W , Lohre H , et al. Optimal Timing and Tilting of Equity Factors[J]. Social Science Electronic Publishing.



我们的思考:
与传统模型不同,本文直接建立外生变量与因子权重的关系,从而避免了收益率联合概率分布预测等问题,为构建因子择时策略提供了一个新的方向。我们对本文方法进行了实证,具体见报告《基于外生变量的因子择时新方法—西学东渐之六十三实证篇》,可以看出在这一框架下变量的选择与整理会带来较大影响。


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2020-8-28 09:01:43
目录
1、引言......................................................................................................................- 3 -
2、因子择时标的 ......................................................................................................- 4 -
3、时序模型..............................................................................................................- 5 -
3.1 时序因子择时指标 ..........................................................................................- 6 -
3.2 模型建立..........................................................................................................- 7 -
3.3 实证结果..........................................................................................................- 7 -
4、横截面模型..........................................................................................................- 8 -
4.1 横截面因子择时指标 ......................................................................................- 8 -
4.2 模型建立..........................................................................................................- 9 -
4.3 实证结果........................................................................................................- 10 -
5、模型换手率限制 ................................................................................................- 10 -
5.1 方法介绍........................................................................................................- 10 -
5.2 模型改进结果 ................................................................................................- 11 -
6、结论....................................................................................................................- 12 -
图表 1、1997 年 1 月-2016 年 1 月因子间相关性..................................................- 5 -
图表 2、1997 年 1 月-2016 年 1 月因子表现..........................................................- 5 -
图表 3、1997 年 1 月-2016 年 12 月时序模型系数................................................- 8 -
图表 4、2003 年-2016 年 1 月时序模型表现..........................................................- 8 -
图表 5、2003 年-2016 年 1 月横截面模型表现....................................................- 10 -
图表 6、2003 年-2016 年模型改进结果................................................................- 11 -
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