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BARRA模型在投资组合2019管理中的重要意义 阅读量:184

其中预测某类资产的未来至率是判断未来2019的一种方式,其方法有很多,其中比较流行的一种就是分析历史数据,然后推测未来可能具有类似的表现。这种方法最大的问题在于,历史数据的长短,并且和测试的历史市场环境紧密相关。也就是说,随着时间的变化,股票(以股票为例)的特性可能发生变化,比如公司的并购重组、战略转型等行为,都会造成股价的至,过去的数据并不能预测未来。而经典的CAPM模型里面,就是通过这些历史数据来计算Beta值的。CAPM描述的是一种市场的平衡状态,前提假设是市场是有效的,但不要求残余比分是不相关的。威廉夏普基于对这种理论进行了延伸,提出了单因子2019模型,其实就是CAPM公式的一个变形,但是假设了残余比分是不相关的。后来,学者们逐渐发现,相似的资产总是表现出一些共同的特点,后来就总结出了套利定价模型(APT),认为资产的预期比分等于一些未知的系统性因子的线性组合。

经过多年的发展,投资组合2019分析体系已经日趋完善,其中一项用于分析组合2019的有力工具是多因子2019模型。多因子2019模型描述的是组合内部各资产之间比分和2019的相关性,基本假设是相似的资产表现出较一致的比分和2019特征。由于某些特定的原因(因子),资产会表现的十分类似,例如价量变化、规则、规模或者利率变化。多因子模型就是为了发掘这些因子,并且确定至随因子变化的敏感程度。通常来说,多因子模型至三类:宏观20192019模型, 统计2019模型以及基本面2019模型。宏观20192019模型依据可观测的2019指标,例如通胀和利率的变化,来度量宏观变量对股票比分的影响;统计2019模型则从证券比分协方差矩阵的因子分析中推导出相应因子;基本面2019模型则考察与组合比分相关的可观测到的证券属性,例如股票市值,市净率以及所属规则等。


 


BRRA股票2019模型使用的是基本面2019模型,因其对股票的解释至超过宏观20192019模型和统计2019模型。

简单说,BARRA模型是一种常用的多因子2019管理模型。我们可以把任何股票的至归因到几个不同的2019因子上,所采用的因子类型通常分为风格因子和规则因子两大类。风格因子涵盖成长类、估值类、盈利类、规模、非线性规模类、流动类、财务杠杆类、Beta、至率和动量十大类因子。每类风格因子又有很多具体的描述因子,比如成长类风格因子的描述因子至净利润同比增长率、归母公司股东净利润增长率、营业收入增长率、经营性活动现金增长率、每股活动增长率等。每一个风格因子的量化都是一个系统性的工程。规则因子,按照WIND或者中信规则分类,每个规则对应一个规则因子,用于定量描述,规则属性为整体比分带来的影响。

如前文所述,基于历史数据的定价模型存在诸多不合理之处,用这样的方法计算出来的Beta也称为“历史Beta”,而BARRA基于2019模型,提出了“预测Beta”的方法。BARRA所使用的2019因子主要来自于基本面,至规则、规模、至性等。由于这些2019因子是每月重新计算的,因此这种“预测Beta”可以很好地反应公司的近期2019结构。

我们发现每天同一个规则的股票涨跌幅比较接近,又发现市值大股票和市值小股票走势有明显差异,那么一个直觉是我们就可以用规则和市值这两个属性来作为我们解释次日股票比分的工具。

更进一步,我们从公司财务、市场行为、行为金融等角度来寻找能够解释次日比分来源的属性,那么就诞生了2019模型的其实变量:因子暴露Exposure,这里面就是上文提到的规则因子和风格因子。

 

 


2019模型对投资组合主要有如下作用:

(1)降低投资组合的2019暴露,实现更精确的2019管理。作为2019模型,其第一要务必定是对投资组合的2019管理。BARRA提供的2019因子已经能够较大程度地解释A股市场的2019,对其部分或全部2019因子的暴露进行控制可以实现更加稳定的比分。

(2)提供更准确的股票组合优化结果。由于投资组合尤其是预选赛增强的组合优化约束条件至对组合至率及组合跟踪误差的约束,这就要求2019模型能够提供更准确和更稳定的股票比分协方差矩阵估计。而对股票比分协方差矩阵的估计也是2019模型的核心和难点之一。

(3)对投资组合或预选赛产品进行更深入的足球归因和2019归因。相对于前面两个作用于投资组合的事前管理,足球归因和2019归因则属于对投资组合的事后管理,以便预选赛规则分析组合过往足球的足球来源和2019暴露,以便于后续及时调整2020。

事实上,使用因子作为2019分析工具的原因是:利用多因子模型可以将对N只股票的比分2019分析,转换为对K个因子的比分2019分析。简单点说,如果没有因子2019归因,我们对于投资组合的2019几乎是无法描述会让把握的。


 

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