因子间相关性与横截面资产回报——“学海拾珠”系列之一百六十一
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摘要
本文研究了因子间相关性对横截面资产回报因子筛选的影响，提出了有序加权LASSO（OWL）估计器以提升因子识别的稳健性和组合表现。通过模拟和实证分析发现，OWL 能有效识别市场因子和其他重要因子，显著优于传统LASSO和Fama-MacBeth回归，样本外对冲组合夏普比率最高且收益分布更正态，表明OWL在高度相关因子环境下具有优势且适用于因子投资实践。[page::0][page::3][page::11][page::13][page::19][page::21]
