傳統多因素模型及其在滬深300中的實證

來源：

國信證券研究所

發布時間：

2010年09月07日 13:37

作者：

黃志文;葛新元

	從多因素模型產生的思想來看，其目的主要是想解決哪些風險因素以及有多少因子對股票或債券報酬產生影響，以及影響有多大。多因素模型通常有3種模型，BARRA模型、Northfield模型和對無法識別的風險進行管理的統計模型。其中BARRA模型對證券基本面的風險分析做的比較出色，Northfield模型對宏觀經濟因素的風險分析十分出色，這兩種模型的原理基本相同。BARRA模型是利用多因素模型的基本原理，識別出風險因子，然後利用這個模型對風險因子導致的風險進行識別並加以控制。 　　借鑑BARRA模型的方法，對A股市場的風險因子進行識別。鑑於中國市場的具體情況，主要考慮部分宏觀因子，基本面因子和部分技術因子，從中選取了29個可能對投資組合收益率和風險有影響的因子進行降維處理，再進行回歸分析，用加權最小二乘法估計回歸方程的係數，在下一期的回歸方程中保持係數不變，求出因變量(即收益)。比較三種降維方法的實證結果，可發現總體上講，等權複合因子降維優於逐步回歸降維，逐步回歸優於主成分分析方法(方差貢獻率不低於85%的條件下)，但逐步回歸由於每次得到的顯著性因子都可能不同，所以難以求出風險因子的協方差，進而分析風險；如果用主成分方法，則可以分析主成分之間的協方差，分析主成分之間的風險。投資者可根據實際情況選擇合適的降維方法。 　　就總的表現來說，等權重複合因子的方法降維，要好於主成分分析和逐步回歸降維的效果。三種降維方法中，主成分分析沒有跑贏基準，其他兩種方法都有效的跑贏了基準。但經風險調整後的收益（Shapre比率） 　　逐步回歸最高，年化收益率超越基準10.91%。綜合來說，等權重複合因子的降維方法是最優的，在實踐中我們推薦使用等權重複合因子的降維方法來處理多因素模型。 　　按照最新財報數據，採用等權複合因子的方法進行降維，生成未來一個月的股票配臵建議，三十隻股票的行業分布中，所佔比重最大的行業是有色金屬，其次是醫藥保健、公用事業、房地產、信息技術、黑色金屬、汽車汽配以及建築建材。 　　（具體內容請見附件）
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