【摘要】：目前,量化投資己成為成熟金融市場最重要的投資模式之一,將來量化投資也會在中國金融市場上占有重要的一席之位。隨著我國金融產(chǎn)品的流動性的加強(qiáng)和金融衍生品的種類增多等投資環(huán)境的變化,量化投資在我國金融領(lǐng)域?qū)⑹┱乖絹碓街匾淖饔�。股票是金融市場上重要的投資品種之一,因此,多因子選股是受到國內(nèi)外投資者重點關(guān)注的量化策略。Fama和French兩位學(xué)者的三因子模型和五因子模型是多因子選股模型中的里程碑之作,此后,大量的學(xué)者和投資者對多因子的選擇和模型的構(gòu)建進(jìn)行了深入的研究。在量化投資領(lǐng)域里,有關(guān)多因子模型有效因子的選取主要采用打分法和回歸法。本文采用回歸法,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建投資組合。本文選取了基于中國股票市場開發(fā)的Barra因子模型的Barra風(fēng)格因子,由于各股票的因子值分布并不服從正態(tài)分布,大部分存在尖峰厚尾和極端值的問題,故選取分位數(shù)回歸會比線性回歸更為適用。首先,利用一元分位數(shù)回歸進(jìn)行因子的有效性驗證,之后利用相關(guān)性檢驗對冗余因子進(jìn)行剔除,并選出了五個因子;最后,基于因子對高收益率股票和低收益股票的尾部影響,利用多元分位數(shù)回歸模型構(gòu)建因子選股策略,用當(dāng)期因子值和回歸系數(shù)計算得到的預(yù)期收益率對股票進(jìn)行分組,進(jìn)行回測。結(jié)果表明:從股票因子的回歸的系數(shù)絕對值上的層面來看,非線性市值因子和成長因子對高收益的股票影響會相對顯著;而規(guī)模、動量和波動率因子對低收益率的股票影響會顯著一些。對于成長因子和非線性市值因子構(gòu)建的分位數(shù)回歸多因子策略,在90%分位數(shù)處的樣本期內(nèi)的年化收益率為29.55%,高于QR(0.1)的策略的年化收益率;對于規(guī)模、反轉(zhuǎn)和波動率因子構(gòu)建的多因子策略,在10%分位數(shù)處的樣本期內(nèi)的年化收益率為39.26%,高于QR(0.9)的策略的年化收益率,此外,這兩個模型的年化收益率均高于基準(zhǔn)模型的策略的年化收益率;同時,也論證了在中國股票市場,規(guī)模因子、反轉(zhuǎn)因子和波動因子具有較強(qiáng)的適用性。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F224;F832.51
【圖文】：

值、峰度、偏度等描述性統(tǒng)計量入手，來觀察這些因子暴露的大致分布。逡逑如果不區(qū)分市場情況（牛市和熊市），將所有樣本空間的因子暴露考慮進(jìn)逡逑來，以上部分因子值的均值非常接近于０，不利于具體的分析。從圖３．１可以看逡逑出，市場的大致情況，于是，我將市場分為幾段，大致上，有兩段牛市和兩段熊逡逑市：逡逑ｆ邐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，跌幅較大，跌速較快，６個逡逑月跌破３０００點）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，小幅振蕩下降）逡逑７０００逡逑２０１５／６／１５，逡逑８０Ｄ０邐６２９０．７６９５逡逑２０１８／１／２Ｚ逡逑５０００邐４Ｓ７ｉ－Ｑ０６３逡逑４0００邐＾邐２０１６／５／２＾逡逑３000邐ｆ邋Ｗ邋３５３２，１５１８逡逑＾邋２Ｑ１６／１／２８．逡逑２＿邐：３２７Ｓ遍逡逑１０００逡逑０逡逑２０１４／Ｖ２邐２０１５／１／２邐２０

逡逑圖３．２中，我截取了處于牛市中的２７８只股票的橫截面規(guī)模因子暴露值和處逡逑于熊市的這些股票的橫截面規(guī)模因子暴露值，從該圖中可以看出，牛市和熊市逡逑中的某一個橫截面上，該序列是小幅震蕩，熊市中對應(yīng)股票的規(guī)模因子稍偏大，逡逑且整體序列的波動也較大，但牛市和熊市的序列走勢趨同。逡逑牛^悖嫘＃族澹婧嶠刎椋椋椋媯媯槎員韌義

本文編號：2772023