A股市场底部特征及风险偏好指标定义 [page::2][page::3][page::4]

• 选取2005年以来A股11次较大级别市场底部，平均跌幅30.4%，平均上涨幅度75%。

- Beta多空组合收益RetBeta用于度量投资者风险偏好，RetBeta上升表示风险偏好下降，反之则上升。

• 引入CorrHBeta与CorrLBeta衡量高低Beta组内收益相关性，相关性比值高表明风险偏好强度更高。

风险偏好反转与市场底部关系分析 [page::5][page::6]

• 11次市场底部中10次伴随RetBeta显著反转：形成底部时风险偏好持续下降，底部后风险偏好持续上升，2015年股灾例外。

- 风险偏好强度指标显示，除一处例外，市场底部风险偏好均为高强度状态，交易者配置Beta需求显著。

底部择时模型构建与信号准确性 [page::7][page::8]

• 模型条件：指数处于40日内低位上涨不超10%，RetBeta创40日高且为未来5日高点，CorrHBeta及CorrLBeta对应阈值。

- 共发出24次信号，准确预测17次市场底部，准确率74%。

• 模型准确识别近期信号，提示2018年10月底可能是市场底部。

市场底部选股因子表现分析 [page::9]

| 因子 | 构造方法 | 多空组合构造 |
|---------------|---------------------------------------|-------------------------------------------|
| Beta | 过去250日对全A市值加权基准收益回归系数 | 做多最低20%，做空最高20% |
| 波动率(DASTD) | 过去250日收益标准差 | 做多最低20%，做空最高20% |
| 特质波动率 | 回归残差的波动率 | 做多最低20%，做空最高20% |
| 反转(REVE) | 过去20日涨跌幅 | 做多最低20%，做空最高20% |
| 估值(PB) | 股票市净率 | 做多最低20%，做空最高20% |
| 换手率(STOM) | 过去20日换手率 | 做多最低20%，做空最高20% |
| 市值(SIZE) | 股票总市值 | 做多最低20%，做空最高20% |

• 市场底部后，高Beta、高波动率、高特质波动率、超跌和高换手率股票表现优异。

- 小市值因子2017年起反转，表现存不确定性。

基于风险偏好反转的底部择时模型专题报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：基于风险偏好反转的底部择时模型

- 发布机构：民生证券研究院

• 发布日期：2018年10月30日

- 分析师：徐玉宁、马自妍

• 主题：围绕A股市场底部特征，尤其是投资者风险偏好的反转特征，构建基于风险偏好反转的市场底部择时模型，并对市场底部后优选的股票因子进行分析。

核心论点及目标：
报告认为，A股市场的主要底部往往伴随着投资者风险偏好的高强度反转，即从风险偏好下降到极低点再逐渐回升。基于此特征构建了一个择时模型，利用Beta因子的多空组合收益（RetBeta）及其相关性反映风险偏好及强度，预测市场底部。该模型经过历史验证有效，准确率达74%。同时，报告还对市场底部后表现显著的选股因子进行梳理，帮助投资者择时选股。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 市场底部及风险偏好的度量

（一）A股的市场底部

报告基于上证综指数据，筛选2005年以来11次较大级别市场底部，并给出统计分析。平均形成时间为7个月，平均跌幅30.4%，脱离底部后平均上涨时间8个月，平均涨幅高达75%。这表明，如果能精准识别底部，将获得非常可观的投资回报。[page::2]

相关图表与数据分析：

• 图2展示了11次市场底部的时间位置及对应指数走势，高亮红线标明底部区间。

- 表1详细列出每次底部的下跌持续时间、幅度及之后上涨持续时间和幅度，例如2005年7月11日的底部对应跌幅43.09%，随后上涨幅度达328.56%。这些数据强调了择时底部的重要性和收益潜力。[page::2,3]

（二）风险偏好的度量

报告提出通过Beta因子的多空组合收益RetBeta来度量风险偏好：

• 按股票的Beta值分组，将低Beta组做多，高Beta组做空，RetBeta上升意味着低Beta股票表现更好，说明风险偏好下降（投资者趋向防御）。

- 反之RetBeta下降时，高Beta股票表现更好，风险偏好上升（投资者趋向积极型策略）。

计算方法：以过去250个交易日日收益率计算Beta，剔除特别处理股票，每月底重新划分组别，月度更新RetBeta序列。通过这一方法，能进一步映射投资者的风险偏好变化趋势。

• 图3揭示2005年以来RetBeta的净值走势，反映风险偏好随时间变化的波动。[page::3,4]

（三）风险偏好的强度

单纯看RetBeta的波动存在可能被少数股票驱动的风险，不能准确反映整体风险偏好。
因此报告引入风险偏好强度的度量，计算高Beta组和低Beta组股票内部的收益相关性均值：

• 分别称为CorrHBeta和CorrLBeta，均值分别为0.47与0.29。

- 当CorrHBeta>0.5且CorrLBeta>0.3时，认为风险偏好度量为高强度。

这体现了当投资者有强烈配置风险资产的需求时，同组内股票收益趋同现象更显著。

• 图4展示两者的历史走势，辅以数据说明风险偏好变化的力度及一致性。[page::4]

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2. 市场底部的风险偏好特征

（一）市场底部与风险偏好变化

从11次市场底部样本看，有10次底部出现明显的风险偏好反转：

• 底部形成期RetBeta持续上升，风险偏好下降。

- 底部阶段性高点后RetBeta下降，风险偏好上升，市场脱离底部。

2015年8月26日例外，可能因停牌影响Beta计算。

• 图5显示底部期间上证综指与RetBeta的动态关系，红色底部区间与RetBeta高低波动明显对应。

- 表2提供分段时间窗口内RetBeta的变化幅度，反映风险偏好由下降转向上升的阶段特征，以及底部前后的趋势。[page::5]

（二）市场底部与风险偏好强度

除2014年4月底部外，其余底部均伴随高/低Beta组内部较高的相关性一致性，风险偏好变化多为高强度。

• 图6是上证指数、市场底部区间、RetBeta及相关系数CorrHBeta和CorrLBeta的综合走势展示，帮助可视化理解风险偏好强度的动态。

- 表3和表4分别详细列出底部前后不同时间窗口内CorrLBeta和CorrHBeta的具体数值。

• 表5对是否达到高强度标准进行标注，显示绝大多数时间风险偏好均为高强度。

该发现强化了市场底部伴随风险偏好高强度反转的规律性。[page::6,7]

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3. 基于风险偏好反转的底部择时模型

基于上述研究，构建择时模型具体条件为：

1. 指数位于相对低位（过去40个交易日涨幅不超过10%），符合底部的下行阶段。

2. RetBeta在经历下行至低点后创新高，且为未来5日高点，T日为未来第5个交易日。

1. T日当日的CorrLBeta>0.3且CorrHBeta>0.5，即风险偏好为高强度。

符合上述条件即发出市场底部信号。

• 模型自2005年以来共计发出24次信号，其中17次准确判断底部，1次待验证，准确率74%。

- 错误信号主要集中于2008年熊市震荡及2011年震荡行情，未识别的极端事件底部，如2014年和2015年主要受指标异常影响。

当前，报告于2018-10-22发出市场底部信号，提示风险偏好出现高强度反转，投资策略应由防御型转向积极型。

• 图7直观展示信号分布及历史行情，与底部区间和RetBeta走势对比。

- 表6列明信号具体时间点及是否准确对应市场底部。

该模型为投资者提供了一个基于行为金融学和量化指标融合的实用工具。[page::7,8]

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4. 市场底部的选股因子表现

报告进一步分析市场底部后哪些股票因子表现优越：

选用7大类因子：Beta（系统性风险）、波动率（DASTD）、特质波动率（HSIGMAcapm）、反转（REVE）、估值（PB）、换手率（STOM）、市值（SIZE）。

• 多空组合均为因子排序最低20%做多，最高20%做空。

- 表7详细说明因子构造及多空组合方式，采用过去250日或20日收益率计算相关指标。

市场底部后表现突出因子：

• 高Beta、高波动率、高特质波动率

- 超跌（反转因子表现）

• 高换手率股票

同时，2017年后小市值因子表现出现反转，尚需观察。

• 表8列出11次市场底部后不同时间窗口（5日、10日...至200日）的多空组合收益，举例Beta因子组合在+40日至+200日窗口表现为显著正收益，显示市场底部后高风险（高Beta）股票开始跑赢。

此部分为投资者在底部择时后提供具体选股策略依据。[page::9]

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三、图表深度解读

• 图1（市场底部投资者风险偏好变化）：展现市场指数（左轴）与风险偏好指标（右轴）变化趋势，说明风险偏好随市场底部的典型反转过程。

- 图2（A股历史市场底部区间）：用红线标识底部区间，结合上证综指走势直观体现底部特征。

• 图3（Beta多空组合净值）：表现风险偏好度量的累计变动，底部周期显现多空组合净值的特征波动。

- 图4（CorrHBeta与CorrLBeta趋势）：说明风险偏好强度的时间序列变化，高强度区间与市场底部重合。

• 图5和图6综合对比指数、风险偏好指标与强度，增强信号准确性认知。

- 图7择时模型信号分布，绿色信号点明确标示，方便验证模型信号准确性。

每个图表均紧密结合表格数据与分析文本，验证风险偏好指标的市场底部判别能力。

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四、估值分析

报告中未涉及传统的估值方法如DCF、市盈率等。报告侧重于利用Beta相关量化指标构建风险偏好指标及其强度参数，结合技术性价格条件制定择时模型，故未涵盖估值分析模块。

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五、风险因素评估

报告对模型风险进行了说明：

• 模型基于历史数据回测，存在历史数据特性及样本局限性，不保证未来表现。

- 特殊市场形态如2015年股灾期间停牌严重影响Beta计算，导致信号缺失或失效。

• 底部定义及风险偏好度量依赖于统计分组与相关系数，可能受市场结构变化影响。

未具体提出缓解方案，提示投资者对模型结果保持警惕和理性理解。[page::0,7]

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六、批判性视角与细微差别

• 模型表现整体良好，但6次错误信号主要发生在市场极端震荡期，显示模型在高波动复杂行情中存在局限。

- 2015年股灾的信号失效提醒Beta估计对极端停牌事件敏感，提示需结合更多维度指标增强鲁棒性。

• 小市值因子的反转表现提示选股因子表现受到宏观及市场结构变迁影响，需动态调整因子策略。

- 风险偏好强度指标依赖相关系数，可能受行业集中度或流动性事件影响引起相关性失真。

• 底部的界定存在一定主观调整，如信号对应时间误差，模型依赖参数设定（40日、5日窗口等），这可能影响信号的及时性和准确性。

整体保持客观，模型对当下行情给予积极判断，但需注意其统计属性和历史经验带来的局限。

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七、结论性综合

本报告通过系统梳理A股2005年以来11次重大市场底部的历史数据和投资者风险偏好行为，构建基于Beta多空组合收益（RetBeta）及高/低Beta组内部收益相关性指标（CorrHBeta和Corr_LBeta）的风险偏好度量体系，发现金融市场底部周期中伴随明显且高强度的风险偏好反转特征。基于该发现，设计了一套择时模型，严格构造风险偏好下降至底部再反转回升的判别条件，同时配合市场价格处于相对低位的前提，从而实现市场底部信号的准确捕捉。

模型历史表现为24次信号中有17次准确预判底部，准确率达74%，错误主要聚焦于极端异常行情。根据该模型，2018年10月22日发出有效的市场底部信号，显示投资者风险偏好出现从防御型向积极型的切换，暗示当前市场可能处于底部区间，有重要战略参考价值。

在选股策略上，报告总结了底部后显著表现的因子：高Beta、高波动率、高特质波动率、超跌与高换手率股票，并指出小市值因子表现呈现阶段性不确定性。此信息为投资者底部布局和择时提供了具体操作指引。

报告在严谨数据分析和金融理论结合的基础上，反映了行为金融学关于投资者风险偏好变化对市场方向影响的实证结果，具有很强的参考价值，但也诚实指出了模型依赖历史数据、数据异常与市场极端情况带来的不确定性及局限。投资者应结合自身风险承受能力，合理使用本模型作为辅助工具。

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参考文献

• 报告全文及所有数据图表均来自：民生证券研究院《基于风险偏好反转的底部择时模型专题报告》，2018年10月30日。[page::0~10]

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附图举例

以下为报告中关键图表部分Markdown格式引用：









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综上，本报告利用行为金融视角与量化分析相结合，提出了风险偏好反转驱动的市场底部判定模型，具备较强理论逻辑性及实证支撑，为投资者的市场底部判断与操作提供了坚实的数据基础和策略建议。该模型在实际应用时需关注其数据限制和极端市场环境下的表现差异。 [page::0~10]

报告