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现金流、折现率、集中度三维度因子择时体系-20190815-天风证券-26页.pdf

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金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 金融工程 证券 研究报告 2019 年 08 月 15 日 作者 吴先兴 分析师 SAC 执业证书编号 S1110516120001 wuxianxingtfzq.com 18616029821 陈奕 分析师 SAC 执业证书编号 S1110517080005 chenyitfzq.com 相关报告 1 天风金工风格轮动策略之三 溢价 追 本 溯 源 现 金 流 与 折 现 率 2018-07-02 2 天风金工行业轮动系列报告之一 基于现金流与折现率的板块轮动策略2018-10-18 2018-10-18 现金流、折现率、 集中度 三维度因子择时 体系 由二维的 TWO-BETA 模型拓展至 现金流、折现率、集中度 三维 模型 从 CAPM模型到 TWO-BETA模型我们将市场状态的划分从一维空间上升到了二维空间,在这一基础上,我们用资产拥挤度代理情绪轴,将模型上升至 现金流、折现率、 集中度 的 三维模型。 基于 TWO-BETA 模型判断不同宏观经济环境下配置哪类因子, 构建因子配置轮盘, 决定因子的中长期配置 根据不同风险因子计算得到的现金流与折现率 beta,来判断不同经济环境下应当配置何种因子,构建因子配置轮盘。 用资产集中度代理情绪轴,识别因子短期波动,规避短期因子回撤风险 通过资产集中度的分析,我们发现在资产集中度急速上升期,因子收益往往低于其他时期,因此采用资产集中度来对因子收益的短期波动进行识别,弥补因子配置轮盘在应对短周期的因子回撤中的不足。 因子配置轮盘与 三维因子配置模型 均 表现出色,相对基准获得较高超额收益 因子配置轮盘与三维体系复合因子的年化多空收益分别达到了 37.05、40.68,年化超额基准收益分别为 8.22、 11.85。模型将因子等权组合的多空信息比从 2.4225 分别提升至 3.4839、 3.6936。 因子配置轮盘与三维体系的多头超额收益分别达到了年化 17.12、 18.20,相对因子等权组合, 信息比从 2.5447 分别提升至 3.6936、 3.9818。 风险 提示 1、经济规律变化造成模型失效; 2、统计规律的不稳定性造成模型波动 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 图 12 Earnings_Yield ..................................................................................................................................... 9 图 13 Growth ................................................................................................................................................... 9 图 14 Leverage ............................................................................................................................................... 9 图 15 Size ....................................................................................................................................................... 10 图 16 Beta....................................................................................................................................................... 10 图 17 Momentum ........................................................................................................................................ 10 图 18 Residual_Volatility ............................................................................................................................ 10 图 19 Non_linear_size ................................................................................................................................. 11 图 20 BP .......................................................................................................................................................... 11 图 21 Liquidity............................................................................................................................................... 11 图 22 Earnings_Yield ................................................................................................................................... 11 图 23 Growth ................................................................................................................................................. 11 图 24 Leverage ............................................................................................................................................. 11 图 25因子配置轮盘 .................................................................................................................................... 13 图 26制造业活动指数与国开债 10 年到期收益 率 ......................................................................... 14 图 27现金流折现率所处阶段 ................................................................................................................. 15 图 28市值因子多空累计收益率与资产集中度 ................................................................................. 16 图 29市值因子资产集中 度波动识别 ................................................................................................... 17 图 30因子配置轮盘多空超额收益 ........................................................................................................ 18 图 31因子配置轮盘多头超额收益 ........................................................................................................ 19 图 32因子配置轮盘因子权重分布 ........................................................................................................ 20 图 33三维体系多空超额收益 ................................................................................................................. 21 图 34三维体系多头超额收益 ................................................................................................................. 22 图 35三维体系因子权重分布 ................................................................................................................. 23 表 1 barra 因子( CNE5) ........................................................................................................................... 7 表 2风险因子现金流折现率 beta 单调性分析(从第 1 组至第 5 组记) .............................. 12 表 3现金流与折现率对各大类风险因子溢价(因子值最小组与最大组相对收益)影响方向分析 ................................................................................................................................................................. 12 表 4不同阶段因子胜 率 ............................................................................................................................. 15 表 5不同阶段因子平均收益 ................................................................................................................... 15 表 6泡沫期与非泡沫期的平均收益 ...................................................................................................... 17 表 7因子配置轮盘多空收益统计 .......................................................................................................... 18 表 8因子配置轮盘多头收益统计 .......................................................................................................... 19 表 9三维体系多空收益统计 ................................................................................................................... 21 表 10三维体系多头收益统计 ................................................................................................................. 22 表 11参数敏感性分析 ............................................................................................................................... 23 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 理论体系 在 天风金工风格轮动策略之三 溢 价追本溯源现金流与折现率 一文中,我们曾经提出了 运用基于 DDM 模型 构建的 Two-Beta 模型来对风险溢价(小盘溢价,价值溢价)进行择时。 在本文中,我们将对这个模型推广至大类因子,并拓展模型至高维度。 模型演进 在 CAPM 模型中,我们可以依据 CAPM 的 beta 值将股票区分为高贝塔与低贝塔两种类型,进而在上涨下跌的不同市场环境中,配置不同类型的股票。而 Two-Beta 模型从 DDM 模型出发,认为从绝对估值维度,股票市场收益率可以拆解成为两个部分,一部分来自于未来现金流变化的贡献,一部分来自于未来折现率变化的贡献。 P ∑ ????1????∞??( DDM) 因此,从 CAPM 模型到 TWO-BETA 模型我们将市场状态的划分从一维空间上升到了二维空间,我们可以更加精细得划分市场状态,也将原本在一维空间划分下无法解释的金融异象(小盘溢价等)现象进行解释,从而为我们在不同市场环境下配置什么类型股票提供投资建议。 图 1 CAPM 与 TWO-BETA 模型对市场划分 资料来源天风证券研究所 然而,仅仅基于 DDM 模型构建的 TWO-BETA 模型仍然存在一定的缺陷, DDM 基于 对股票现金流与贴现率的预期建立模型,一定程度上能够反映市场对于股价的长远预期与估值定位。然而在股票市场交易过程中,并不是所有的投资者都能够理性得根据公司的内在估值进行交易,尤其在 A 股市场这样散户占比更高的股票市场,交易者的情绪变化也是影响股价短期波动的重要影响因素。 短期的情绪推波助澜,可能会将某一类型股票价格推高到远高于其实际估值的程度,随着情绪的消散和资金的退潮,股票价格又逐渐回归到其合理的估值,甚至回落到实际估值以下,这一完整的过程就是泡沫的形成和破灭的过程。 因此,本文基于 TWO-BETA 模型构建中长期因子配置轮盘,而在短期内利用资产集中度指标来刻画情绪的变化,监控因子泡沫的形成和破灭,在短周期内规避泡沫破灭,构建完整的因子择时三维体系。 涨 高贝塔 市场状态 下 跌 低贝塔 现金流上行 折现率上行 现金流上行 折现率 下 行 现金流 下 行 折现率上行 现金流 下 行 折现率 下 行 TWO-BETA市场状态 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 图 2 从二维模型向三维模型演进 资料来源 MATLAB,天风证券研究所 绝对估值 两维度 ( two-beta 模型) 对于任意的可交易的资产而言,我们都需要对它进行定价,即估值。估值理论的核心假设是,资产的价值源自于持有它的投资者能够获得的现金流,通过对资产未来现金流的折现来对资产进行估值,是资产定价领域最常使用的方式。对于股票而言, Gordon( 1963)提出的 DDM 模型(股息贴现模型),是 一种最基本的股票内在价值评价模型 。 P ∑ ????1????∞??其中, P 为股票当前价格, ????为 t 时刻股票股利 , r 为股票的期望收益率或贴现率 。 通过对等式两边取对数、差分之后,等式左边变成了收益率,而等式的右边通过泰勒展开可以得到如下的 TWO-BETA 模型核心拆解结果 ????1 ?????????1 ????1 ?????∑?????????1??∞??0?????1 ?????∑??????????1∞??1 ??????, ??1 ???????, ??1 通过如上的分解,我们将市场的超额收益分解成了现金流带来的收益 ??????, ??1和折现率带来的收益 ??????, ??1。 ??????, ??1 ????1 ?????∑?????????1??∞??0??????, ??1 ????1 ?????∑??????????1∞??1进而 , 对于每个股票 i 而言 ,计算各自的现金流 beta 与折现率 beta 如下(其中折现率 beta现金流上行 折现率上行 上 现金流上行 折现率 下 行 现金流 下 行 折现率上行 现金流 下 行 折现率 下 行 TWO-BETA市场状态 CAPM情绪 现金流 折现率 三维空间模型 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 的计算中,将负号内化到了 beta 计算中,因此折现率 beta 代表着收益率与折现率下降之间的相关性) ????,???? ??????????,??,??????, ????????????,???? ??????1????,???? ????,???? ??????????,??,???????, ????????????,???? ??????1????,???? (详细的推导过程参见 天风金工风格轮动策略之三 溢 价追本溯源现金流与折现率 ) 如上文所述,我们可以计算得到各个股票的现金流 beta 与折现率 beta,进而也可以得到不同类型(风格、行业)股票的现金流 beta 与折现率 beta 特征,从而确定在不同的环境下配置不同类型的(风格、行业)股票。 情绪层面( asset centrality) 如上文所述,我们想要在基于 DDM 模型构建的 TWO-BETA 二维模型的基础上,引入情绪层面的指标,来刻画资产的短期波动,也就是泡沫( bubble)的形成和破灭。在本文中,我们参考 Kinlaw W B, Kritzman M, Turkington D. 2019中介绍的资产集中度指标,来指征资产交易中的拥挤程度,进而描绘资产的泡沫现象。 资产集中度( Asset Centrality), 衡量的是各类风险 因子的风险集中度,集中度越高,越有可能该风险因子的交易发生了拥挤,导致过度投资,进而产生泡沫。 下文阐述其计算的详细过程。 吸收系数 为了解释资产集中度这一指标的计算过程,首先我们需要介绍另外一个指标,叫做吸收系数 Absorption Ratio ???? ????1?? ??????2????1? ??????2 其中 ??????2 为第 j 个资产(在本文中即某个风险因子的第 j 个分组)收益率的方差, ??????2 为资产收益率做了主成分分析之后第 i 个特征向量的方差,因此 AR 代表着 n 个特征向量所能够解释所有资产风险的占比,这个指标用来衡量 所有资产的 风险集中度。 如下图中,分别列示了在三个资产的情形下,我 们所提取的前两个主成分,这两个主成分的方差与三个资产方差的比值即吸收系数。 图 3 第一主成分 图 4 第二主成分 资料来源 Principal Components as a Measure of Systemic Risk,天风证券研究所 资料来源 Principal Components as a Measure of Systemic Risk,天风证券研究所 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 资产集中度 计算了吸收系数,我们能够得到全部资产的风险的集中度,但是如果我们需要衡量某一个资产(某一个风险因子分档,比如市值最小组)的风险集中 程度 ,则需要 将某一个资产所承担的风险集中度单独提取并加总起来 ???? ∑ ?????? ? |????????|∑ |????????|???1????1∑ ??????????1 其中, ??????为第 j 个特征向量占总风险的比例, ????????为第 i 个资产在第 j 个 特征向量上的载荷,因此,资产集中度本质上是由各个特征向量的风险集中度以某一个资产在这些特征向量上的载荷加权得到的。代表着某一个资产(某一个风险因子分档)上的风险集中度, Kinlaw W B, Kritzman M, Turkington D. 2019中以该指标作为衡量资产泡沫的一个指标。 本文以资产集中度作为 TWO-BETA 模型中情绪维度的指征变量,与 TWO-BETA 模型一起构建 成为基于现金流、折现率、资产集中度的 三维 度 风格研判体系。 模型构建 Barra 因子收益统计 Barra 大类风险因子 依据 CNE5 中,各 Barra 风险因子的构建方法,依此构建 10 个风格因子,分别如下 表 1 barra 因子( CNE5) 大类因子 因子 描述 Size LNCAP Natural log of market cap Beta BETA Beta β Momentum RSTR Relative strength Residual Volatility DASTD Daily standard deviation CMRA Cumulative range HSIGMA Historical sigma Non-linear Size NLSIZE Cube of Size Book-to-Price BTOP Book-to-price ratio Liquidity STOM Share turnover, one month STOQ Average share turnover, trailing 3 months STOA Average share turnover, trailing 12 months Earnings Yield EPFWD Predicted earnings-to-price ratio CETOP Cash earnings-to-price ratio ETOP Trailing earnings-to-price ratio Growth EGRLF Long-term predicted earnings growth EGRSF Short-term predicted earnings growth EGRO Earnings growth SGRO Sales growth Leverage MLEV Market leverage DTOA Debt-to-assets BLEV Book leverage 资料来源 CNE5,天风证券研究所 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 Barra 因子收益统计 根据上文 CNE5 中 Barra 因子的算法,我们计算得到了全 A 股票的 Barra 因子值,接下来本文对各类因子进行了数据清洗,并统计其因子收益(为了契合后文中资产集中度的计算,在此评估因子收益采用因子 分组 多空收益,而不是 barra 因子纯因子组合收益) 因子评估流程 1、 剔除 ST、停牌、上市一年以内个股; 2、 采用行业中位数填充缺失值; 3、 采用 MAD 法去极值; 4、 因子标准化; 5、 行业与市值中性化; 6、 再次进行标准化; 7、 每个月底按因子值将全部 A 股分成 10 个组合,分组中个股等权持有,计算最低一组相对最高组的多空收益率。 图 5 Size 图 6 Beta 资料来源 Wind,天风证券研究所 资料来源 Wind,天风证券研究所 图 7 Momentum 图 8 Residual_Volatility 资料来源 Wind,天风证券研究所 资料来源 Wind,天风证券研究所 - 0 .2- 0 .1 5- 0 .1- 0 .0 500 .0 50 .10 .1 50 .20 .2 50510152025200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值- 0 .1 5- 0 .1- 0 .0 500 .0 50 .10 .1 500 .10 .20 .30 .40 .50 .60 .70 .80 .91200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值- 0 .0 8- 0 .0 6- 0 .0 4- 0 .0 200 .0 20 .0 40 .0 60 .0 80 .100 .511 .522 .533 .5200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值- 0 .1 5- 0 .1- 0 .0 500 .0 50 .10 .1 50 .200 .511 .522 .533 .54200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 图 9 Non_linear_size 图 10 BP 资料来源 Wind,天风证券研究所 资料来源 Wind,天风证券研究所 图 11 Liquidity 图 12 Earnings_Yield 资料来源 Wind,天风证券研究所 资料来源 Wind,天风证券研究所 图 13 Growth 图 14 Leverage 资料来源 Wind,天风证券研究所 资料来源 Wind,天风证券研究所 - 0 .0 4- 0 .0 200 .0 20 .0 40 .0 60 .0 800 .511 .522 .533 .5200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值- 0 .2- 0 .1 5- 0 .1- 0 .0 500 .0 50 .100 .20 .40 .60 .811 .2200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值- 0 .0 8- 0 .0 6- 0 .0 4- 0 .0 200 .0 20 .0 40 .0 60 .0 80 .1024681012200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值- 0 .1 2- 0 .1- 0 .0 8- 0 .0 6- 0 .0 4- 0 .0 200 .0 20 .0 400 .20 .40 .60 .811 .2200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值- 0 .1- 0 .0 8- 0 .0 6- 0 .0 4- 0 .0 200 .0 20 .0 40 .0 600 .20 .40 .60 .811 .2200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 201107 201110 201201 201204 201207 201210 201301 201304 201307 201310 201401 201404 201407 201410 201501 201504 201507 201510 201601 201604 201607 201610 201701 201704 201707 201710 201801 201804 201807 201810 201901 201904多空收益率 累计净值- 0 .0 8- 0 .0 6- 0 .0 4- 0 .0 200 .0 20 .0 40 .0 600 .20 .40 .60 .811 .2200801 200804 200807 200810 200901 200904 200907 200910 201001 201004 201007 201010 201101 201104 2011
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