因子收益率的周期性研究初探 华泰证券_20180605_
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摘要
因子经过处理后能够呈现出周期性，因子择时可以纳入周期模型框架去趋势后的因子累积收益率呈现出一定的周期性。将因子去趋势后的累积收益率对华泰周期模型中的三个系统性周期进行回归，从回归的拟合优度上看，系统性周期能够解释部分因子的表现。且大部分因子对朱格拉周期和库兹涅茨周期的回归系数是显著的。因子对三个系统性周期的回归系数显示了受宏观周期的影响方向，这为因子择时提供了一种思路。因子择时也可以在华泰周期模型框架下进行探索。 华泰周期模型能够解释全球主要资产价格和宏观变量华泰周期研究系列经过不断的完善与积累，目前已经形成了比较完整的体系与框架。我们发现在全球主要的股票指数、债券指数、商品指数和主要的宏观经济指标（工业增加值、PPI、CPI、PMI等）都存在42个月、100个月、200个月附近的周期，且这三个周期与古典宏观经济学研究中的基钦周期、朱格拉周期、库兹涅茨周期的时间长度一致。基于这一点，我们提出了华泰周期三因子模型，将42个月周期、100个月周期、200个月周期的状态抽象为三因子，用来解释全球资产价格和宏观数据走势。 因子累积收益率去趋势回归后的残差具有明显的规律性在我们的研究中，大部分因子都是长期有超额收益的因子，因此其累积因子收益率有一个向上的趋势。将累积因子收益率对时间项做回归，回归后的残差（去趋势后的累积因子收益率）拥有明显的规律性。70个因子中只有7个因子回归后的残差能够通过正态性检验。重要因子去趋势后的累积因子收益率，在残差图上都能够发现肉眼可见的周期波动，这使得对因子未来表现的判断有迹可循。如果因子的长期表现相对稳定，则因子累积收益将呈现出围绕某个中枢均值回复的现象。且这个均值回复呈现出一定的周期性。 去趋势后的累积因子收益率表现出了长周期特征应用傅里叶变换，观察去趋势后累积因子收益率的频谱，主要的因子频谱都呈现出长周期的特征。使用MUSIC算法先后对98年开始的23个因子和02年对齐后的70个因子做共同周期提取，发现两次提取的能量都集中在长周期上，可以确定因子具有两个明显的共同周期，一个在80-90个月附近，一个在200个月附近。因此捕捉因子的长期规律可能更为有效。 因子周期能够与华泰三因子模型很好的匹配，长周期拟合优度较高借助三因子模型，针对去趋势后的因子累积收益率，使用高斯滤波提取它的42个月、100个月、200个月周期，分别使用三个周期作为自变量进行回归。三因子共同回归的拟合优度较高，70个因子中有60个因子的三因子回归的拟合优度在0.5以上，说明大部分因子周期现象明显，且符合华泰三周期模型的假设，因子的核心驱动包含在三个周期变量之中。42个月单因子回归的拟合优度普遍较低，大部分因子都在0.1以下，说明42个月短周期不是大部分因子的主要驱动力，因子周期主要是长周期驱动，这与我们在频谱中观察到的现象一致。 风险提示：文中推导与结论都是根据历史规律总结，历史规律可能失效。
正文
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