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东方A股因子风险模型(DFQ~2020)-东方证券-20200528

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摘要

本次风险模型升级效果:

  1. 风险因子的逻辑性更加明确;
  2. 减少风险模型带来的组合换手;
  3. 降低风险预测过程中的经验性参数;
  4. 提升模型对市场波动突变的敏感性


DFQ-2020因子风险模型的风险因子库仍为40个,包括十大类风格风险因子,29个中信一级行业因子和市场因子。相比DFQ-2018,我们对Trend、Growth和SOE三个风险因子的计算方法进行了改动,以使其逻辑上更合理

DFQ-2020因子风险模型对沪深300成分股的解释度最高,横截面回归Adjusted Rsquare平均能达到35.4%,其次为中证500成分股的18.6%,全市场为21.4%

DFQ-2020因子风险模型对风险因子协方差矩阵,和残差方差阵的估计算法进行了改进,以提升模型在市场突变环境下的风险预测准确度。我们对风险因子收益率和残差收益率均建立带ARMA的GARCH模型,刻画其自相关和异方差特性,对协方差矩阵估计进行了时间序列上的改进。

DFQ-2020因子风险模型在市场突变时对个股的风险预测更为准确。在2015年DFQ-2020模型预测的个股下个月波动率和平均相关系数与真实值十分接近,DFQ-2018模型则大幅低估。

DFQ-2020因子风险模型得出的GMVP 组合波动率与DFQ-2018模型差别不显著,说明整体来看两个模型对于个股方差的预测性差别不大,但DFQ-2020风险模型得出的GWVP组合换手率明显降低

DFQ-2020因子风险模型用于沪深300全市场增强组合时优势较为明显,可以同时实现最大回撤和跟踪误差的降低,以及组合收益的提升,综合信息比更高。在2015-2016年,DFQ-2020模型的跟踪误差相比DFQ2018均有降低,说明DFQ-2020模型对市场突变环境下对个股风险能进行更准确的预测,在给定的跟踪误差约束下,对风险控制更严格,从而可以降低组合净值波

我们提供东方A股因子风险模型(DFQ-2020)每日预测的因子暴露、风险因子收益率、残差收益率、因子协方差、残差风险。投资者可以直接从我们的云端服务器上下载数据用于组合优化、风险分析和绩效归因,我们会配套提供数据提取代码和组合优化示例函数,方便使用

正文

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