20180417-中国银河-事件类策略之五_基于多因子模型体系的事件研究_17页_1mb

报告摘要

事件类策略之五：基于多因子模型体系的事件研究总结

核心内容

本报告探讨了事件类因子在多因子模型体系中的应用，将其视为风格因子的一种，用于分析其在市场中的表现与效果。报告通过分层回测和回归法对事件类因子进行测试，旨在帮助投资者更好地理解事件类因子的特性及其在不同市场环境下的表现。

主要观点

事件类因子与行业分布：
- 权重行业（如机械、基础化工、医药）在业绩增长、分红和增持事件中占比明显较高。
- 预增事件更偏向于小行业。
- 分红和定增事件与市值因子有较高的相关性，但定增与分红呈负相关。
- 固定报告增长事件与预增事件相关性较高，说明部分增长具有延续性。
事件类因子的市场表现：
- 稳定类事件因子：如分红比例，组合收益稳定。
- 动量类事件因子：如增持比例，市场情绪高涨时表现突出。
- 可择时事件因子：如定增比例，区分度和波动性较高，但持续性好，适合因子择时。
测试框架：
- 分层回测：通过分层方法分析不同组合的业绩表现，观察因子的区分度、单调性与稳定性。
- 回归法测试：通过线性回归分析因子收益率序列和t值序列，判断因子的有效性。
因子相关性与稳定性：
- 分红事件与市值因子正相关，定增事件与市值因子负相关。
- 预增与固定报告增长事件正相关，定增与预增事件也正相关。
- 相关性稳定性通过标准差衡量，分红和定增事件与市值因子具有明显稳定的相关性。
信息比例分析：
- 分层测试显示，信息比例高的因子在特定市场条件下能带来更高的超额收益。
- 定增和预增事件的信息比例较高，说明其在特定时期内具备较好的选股能力。

关键信息

事件类因子测试框架

事件类因子选取：包括增持变动比例、现金分红比例、业绩预增、定向增发比例、净利润收益率增长率。
数据回溯期：2013年4月至2018年4月。
标准化方法：采用标准化处理以消除量纲差异对分析的影响。
分层方法：先按行业分层，再按因子分层，减少行业和大小盘因子的影响。

回归法测试

回归公式：$r_i^{t+1} = X_h^t F_h^t + X_f^t F_f^t + \mu_i^t$
t值判断：t值绝对值大于1为显著，表示因子收益率有效。
测试结果：事件类因子的t值平均为0.78-0.89，仅有一半时间显著不为零，表明事件因子在特定时间段有效但持续时间有限。

信息比例与市场规律

信息比例：用于衡量因子的选股能力，信息比例越高，因子效果越显著。
事件轮动依据：市场变化可能导致事件数量波动，从而影响因子效果，为事件类策略的轮动提供了依据。

风险提示

报告基于历史数据和统计规律，但二级市场受政策、市场情绪等影响，可能出现与历史规律不符的走势。
投资者需谨慎参考报告结论，不能完全依赖其进行投资决策。
报告不构成投资建议，也不构成买卖、认购证券的邀请或保证。

附录

分析师信息：
- 黎鹏，执业证书编号：S0130514070001
- 王红兵，执业证书编号：S0130514060001
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