基于分位数回归的Barra因子选股模型研究

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景与研究意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外文献综述
•     1.2.1 国外文献综述
•     1.2.2 国内文献综述
•   1.3 研究内容和论文框架
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 论文框架
• 第二章 Barra因子选股模型构建的理论基础
•   2.1 线性多因子模型
•     2.1.1 CAPM模型
•     2.1.2 APT模型
•     2.1.3 Fama-French三因子模型
•     2.1.4 Fama-French五因子模型
•   2.2 Barra因子模型
•   2.3 分位数回归模型
•   2.4 分位数概念
•   2.5 分位数回归模型
• 第三章 Barra因子的构造与检验
•   3.1 因子构建
•   3.2 样本选取及数据预处理
•     3.2.1 样本选取
•     3.2.2 缺失值的处理
•     3.2.3 财报数据的可获得性问题
•   3.3 单因子检验
•     3.3.1 因子暴露值的描述性统计
•     3.3.2 单因子的有效性的检验
•     3.3.3 冗余因子的剔除
• 第四章 基于分位数回归的多因子模型的构建
•   4.1 多因子模型的构建
•   4.2 基于分位数回归的多因子策略构建与分析
• 第五章 总结与展望
•   5.1 总结
•   5.2 论文的不足之处
•   5.3 展望
• 参考文献
• 致谢
• 学位论文评阅及答辩情况表

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张文秀

导师: 石玉峰

关键词: 分位数回归,因子,多因子模型,选股策略

来源: 山东大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 山东大学

分类号: F224;F832.51

总页数: 56

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