20171025-天风证券-金工专题报告_海外文献推荐第18期_11页_1mb
报告摘要
金融工程 - 海外文献推荐 第18期总结
核心内容
本报告由两部分组成,分别探讨了短期机构交易的表现和调整因子在对收益率解释中的表现。通过对机构交易数据和因子归因模型的深入分析,揭示了短期交易普遍亏损、因子归因分析中的偏差问题及其解决方法。
主要观点
1. 短期机构交易的表现
- 短期交易普遍亏损:基于机构交易日数据库,发现大多数短期机构交易处于亏损状态,超过 $23%$ 的轧平交易持有时间小于三个月,平均收益率为 $-3.91%$。
- 亏损分布广泛:短期交易损失普遍存在于各类股票中,其中小市值股、价值股和低动量股票的收益率最低。
- 市场波动影响显著:在更不稳定的市场中,短期交易的损失更多。
- 基金层面表现:交易最频繁的基金短期收益最差,且没有发现持续技能或处置效应的证据。
- 交易行为解释:基金经理可能因为新信息而提前止损,但这种行为并未带来正收益;相反,如果持有时间更长,短期交易可能会产生正收益。
2. 调整因子在对收益率解释中的表现
- 因子归因偏差问题:标准因子归因方法存在因子分类和计算偏误的问题,影响对收益率的解释准确性。
- 外生性问题:因子回归中,外生性问题可能导致因子收益率估计量无效或有偏。
- 调整方法:通过引入时间序列回归,将残差视为单个FMP的线性函数,从而调整因子风险暴露,提高归因分析的准确性。
- 调整效果:调整后的因子贡献率更合理,因子与具体贡献之间的相关性由负变正,表明模型更有效地区分了信号与噪声。
关键信息
短期机构交易数据
-
不同持有期收益:
- 1天至1周:平均收益率为 $-1.00%$ 至 $-0.82%$
- 1周至1个月:平均收益率为 $-2.72%$ 至 $-2.06%$
- 1个月至2个月:平均收益率为 $-3.99%$ 至 $-0.80%$
- 2个月至3个月:平均收益率为 $-5.22%$ 至 $-2.64%$
- 3个月至4个月:平均收益率为 $-4.88%$ 至 $-3.24%$
- 4个月至5个月:平均收益率为 $-5.07%$ 至 $-2.85%$
- 5个月至6个月:平均收益率为 $-5.32%$ 至 $-2.87%$
- 6个月至9个月:平均收益率为 $-4.79%$ 至 $-1.89%$
- 9个月至1年:平均收益率为 $-4.36%$ 至 $-2.10%$
- 1年至2年:平均收益率为 $-2.31%$ 至 $0.14%$
- 2年至3年:平均收益率为 $1.46%$ 至 $3.66%$
- 3年至4年:平均收益率为 $6.71%$ 至 $11.11%$
-
DGTW调整后收益:
- 1天至1周:平均收益率为 $-0.56%$ 至 $-0.57%$
- 1周至1个月:平均收益率为 $-0.99%$ 至 $-1.40%$
- 1个月至2个月:平均收益率为 $-1.28%$ 至 $-1.21%$
- 2个月至3个月:平均收益率为 $-1.49%$ 至 $-0.74%$
- 3个月至4个月:平均收益率为 $-0.96%$ 至 $-1.07%$
- 4个月至5个月:平均收益率为 $-0.79%$ 至 $-0.98%$
- 5个月至6个月:平均收益率为 $-0.73%$ 至 $-0.74%$
- 6个月至9个月:平均收益率为 $0.26%$ 至 $-0.31%$
- 9个月至1年:平均收益率为 $1.19%$ 至 $-0.40%$
- 1年至2年:平均收益率为 $2.88%$ 至 $2.24%$
- 2年至3年:平均收益率为 $2.54%$ 至 $4.00%$
- 3年至4年:平均收益率为 $3.65%$ 至 $7.78%$
-
持有时间与收益关系:持有时间越短,收益率越低;超过两年后,收益开始显著为正。
图表目录(关键图表摘要)
- 图1:不同持有时间的原始收益率和DGTW调整收益率。
- 图2:考虑股票和市场特征的短期交易收益率排序。
- 图3:考虑基金经理和养老基金因素的短期交易收益率排序。
- 图4:实际持有小于三个月“如果”持有一年的原始收益率。
- 图5:基于DGTW调整收益的各阶段回报率。
- 图6:收益率贡献结果摘要。
- 图7:使用RM2收益率模型进行回归得到的因子与资产特定贡献。
- 图8:时间序列回归下的BETA系数及显著性。
- 图9:标准风格因子和调整风格因子的风险暴露。
- 图10:调整前后因子贡献率的变化。
结论
- 短期机构交易的平均收益为负,尤其在小市值股、价值股和低动量股票中表现最差。
- 市场波动越大,短期交易的损失越明显。
- 基金层面,交易最频繁的基金短期收益最差,且没有持续技能的证据。
- 短期交易亏损可能由处置效应、止损效应、近因效应和过度自信等行为因素引起。
- 因子归因分析中存在外生性问题,需通过调整因子暴露来提高准确性。
- 调整后的归因模型能更合理地解释投资组合的收益来源,提升因子贡献与具体贡献的区分度。
作者信息
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分析师:吴先兴
SAC执业证书编号:S1110516120001
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联系人:阙文超
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