金工风格轮动策略之三:溢价追本溯源,现金流与折现率-20180702-天风证券-21页-2mb
报告摘要
金融工程: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
核心内容概述
本报告探讨了A股市场中小盘溢价与价值溢价的波动根源,并提出基于现金流与折现率变化的风格轮动策略。通过引入Campbell(2004)提出的Two-Beta模型,将股票收益率拆解为现金流影响部分与折现率影响部分,从而识别不同股票对两种因素的敏感性差异,进而构建出有效的风格轮动策略。
主要观点
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小盘溢价与价值溢价的存在与波动:
- 长期来看,小盘溢价与价值溢价在A股中是存在的。
- 但短期内,溢价效应会存在强弱变化,这种波动给风格投资带来一定风险。
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估值理论的启示:
- 股票价格由未来现金流与折现率共同决定。
- 通过Gordon的DDM模型,可以将股票价格拆解为未来现金流和折现率的函数。
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Two-Beta模型的应用:
- 传统的CAPM模型无法解释小盘与价值溢价,因此引入Two-Beta模型。
- 个股的现金流beta与折现率beta分别反映其对现金流与折现率变化的敏感性。
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风险溢价波动的根源:
- 小盘股对折现率变化更敏感,而对现金流变化不敏感。
- 价值股对现金流变化更敏感,而对折现率变化不敏感。
- 因此,当现金流趋势上行或折现率趋势下行时,小盘溢价和价值溢价会呈现不同的表现。
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轮动策略的构建:
- 采用ROE趋势与利率趋势作为代理指标。
- 构建趋势强弱指标 $Trend_{ROE,t} + Trend_{interest,t}$,当其大于0时做多价值溢价,小于0时做多小盘溢价。
- 设置阈值(如0.1)以过滤微小波动,提高策略稳定性。
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策略表现:
- 策略年化收益率为 $26.15%$,收益回撤比为1.0591。
- 剥离微小波动后,年化收益率提升至 $28.24%$,回撤比为1.1439。
- 2018年策略表现尤为出色,取得 $19.01%$ 收益,回撤仅为 $-1.84%$。
- 除了2011年和2014年表现欠佳外,其他年份均表现稳定。
关键信息
一、变量筛选与模型构建
- 采用Wind全A作为市场收益率代表。
- 选取CPI、国债利率、估值三个指标构建VAR模型。
- 剔除非平稳变量(如期限利差、信用利差、M2、波动率、成交量)。
- CPI、国债利率、估值通过格兰杰因果检验,对Wind全A具有预测作用。
- 三个指标间不存在多重共线性(条件数为4.2255 < 100)。
二、风格收益的拆解
- 小盘股的现金流beta低于大盘股,折现率beta高于大盘股。
- 价值股的现金流beta高于成长股,折现率beta低于成长股。
- 表5展示了不同风格组的beta值。
三、代理指标的选择
- 现金流代理指标:采用ROE趋势(全市场股票ROE中位数)。
- 折现率代理指标:采用10年期国债收益率。
- 通过趋势强弱指标 $Trend_{ROE,t} + Trend_{interest,t}$ 进行风格择时。
四、策略结果
- 策略分年净值见表9,年化收益率为 $26.15%$,回撤比为1.0591。
- 设置阈值后(0.1),策略年化收益率提升至 $28.24%$,回撤比为1.1439。
- 2018年表现尤为突出,收益为 $19.01%$,回撤仅为 $-1.84%$。
- 阈值敏感度见表11,阈值在0.1时表现最佳。
策略总结
本策略通过识别ROE与利率的趋势变化,对小盘溢价与价值溢价进行择时,从而实现风格轮动。该策略在大多数年份表现稳定,年化收益较高,回撤较小,尤其在2018年表现突出。策略的构建基于Two-Beta模型,结合VAR模型对收益率进行拆解,从而实现对市场风格的动态跟踪与调整。
风险提示
- 市场风格可能受到模型外因素影响,导致模型失效。
- 投资者应结合自身风险承受能力与投资目标,谨慎使用策略。
表格与图表
表格
- 表1:VAR模型备选因素
- 表2:平稳性检验
- 表3:格兰杰因果检验
- 表4:VAR模型拟合结果
- 表5:大小盘和成长价值 beta
- 表6:小盘溢价与价值溢价影响因素
- 表7:现金流与折现率代理指标
- 表8:ROE、利率趋势与小盘溢价、价值溢价
- 表9:策略分年净值
- 表10:策略分年净值(阈值为0.1)
- 表11:阈值敏感度
图表
- 图1:小盘溢价
- 图2:价值溢价
- 图3:NCF与NDR移动平均
- 图4:小盘VS大盘(小盘溢价)
- 图5:价值VS成长(价值溢价)
- 图6:ROE趋势与小盘溢价
- 图7:利率趋势与小盘溢价
- 图8:ROE趋势与价值溢价
- 图9:利率趋势与价值溢价
- 图10:ROE与ROE趋势强弱指标
- 图11:轮动策略结果
- 图12:轮动策略结果(阈值为0.1)
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