Black-Litterman 模型研究系列之五 ——多因子组合中预期数据使用方式
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摘要
本报告针对多因子选股中分析师预期数据的使用问题，提出将分析师预期数据与传统多因子组合串联的创新方法，通过BL模型重新计算股票权重，从而克服了预期数据缺失带来的影响。实证结果显示，串联组合在沪深300和中证500的多次测试中表现优于并联组合及普通多因子组合，尤其在长期的超额收益表现及趋势持续性方面具有优势，但短期波动稍大。并联组合在目标收益率预期下表现较好，而在目标营收增幅预期下表现不及普通多因子组合。该方法为分析师预期数据的量化应用提供了新的视角和实操路径，同时指出行业权重约束是未来改进方向。整体来看，串联使用分析师预期数据的BL模型组合策略具有较强的实用价值和提升潜力 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::6].
