固定效应面板方法:趋势因子_002291,002114,

《固定效应面板方法:趋势因子_002291,002114,》
002291,002114,因子,效应

  趋势因子

  为了同时捕获股票价格短期、中期、长期的信息,Han, Zhou and Zhu(2013)提出著名的趋势因子,方法是利用股票T-1月之前不同期限历史价格的移动平均作为解释变量,股票T月的收益率作为被解释变量,做回归获得估计系数,然后利用T月的不同期限历史价格的移动平均与估计系数相乘,从而获得T+1月股票收益率的预测值,最后按照预测值大小排序构建多空组合,得到趋势因子。

  估计方法探讨

  趋势因子的计算其实是一个典型的面板回归问题。计量经济学中,关于这类回归的处理有现成的估计方法。在公司财务和资产定价的实证研究中,会经常遇到面板数据,这些数据的残差可能在截面和时间序列上存在相关性,从而导致参数标准误差可能有偏。实证资产定价中最常使用的是 FamaMacBeth 方法,该方法虽然能有效解决残差收益率在截面上的相关性带来的系数标准误被低估的问题,但是不能解决每个股票残差时间序列的相关性问题(不可观测的公司固定效应)。我们参考 Mitchell A。 Petersen(2009)的研究结论,来展示当股票截面数据存在固定效应时,采用带固定效应面板方法效果会更好。从因子表现角度来看,固定效应模型不仅优于 Fama-MacBeth,也显著好于各种人工智能预测技术。

  回测结论

  从回测结果来看,对股票收益率的解释中,短期价格趋势贡献较大。 短期因子中,MA(10)是较为稳定的反转变量,2011 年到 2015 年 5 月前,MA(1)体现为一个趋势变量,在 2015 年后体现为动量因素, MA(3)和 MA(5)不是稳定的变量,因为会随时间变化在动量与反转效应间切换,但对模型预测贡献大(系数显著不为 0)。MA(20)是十分稳定的动量因素,MA(200)的系数不显著,对价格预测帮助不大。

  选定不同分位数作为多头和空头,固定效应面板方法下的趋势因子多头业绩都是最好,空头业绩都为最差,而且不同参数下固定效应模型的最大回撤也变小,显示了固定效应面板方法更为有效。选定前 10%股票作为多头的情况下,多头组合年化收益率为 22.59%,多空年化为 21.84%,多空夏普比为1.57。从 IC 系数来看,固定效应面板方法的 RankIC 系数也是最大,为 4.74%。

      抓住龙头,锁定机会。这桩事有么?”太子道:“有有有!你再说说。众草头神得令,真君只到那水帘洞外,见那一群猴,齐齐整整,排作个蟠龙阵势;中军里,立一竿旗,上书“齐天大圣”四字。全网唯一轨道交通+雄安新区+军工(隐身材料和卫星导航),对标翻倍光启技术精准信息。求一个万一免五的开户券商。昨朝混战还犹可,今日争持更又凶。建行测试数字人民币钱包,相关概念股“狂欢”!专家带你探秘DC/EP架构、运行机制。你只在此处,待我与唐僧说,教他还同你去取经,了成正果。

     看过这篇文章的人还看过:
点赞