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天风金工吴先兴团队·海外文献推荐(第三十一期)

因子正交与系统性风险分解

文献来源:Klein,RudolfF.,andV.K.Chow.Orthogonalizedfactorsandsystematicriskdecomposition.QuarterlyReviewofEconomicsFinance53.2(2013):175-187.

推荐原因:作者提出了一种新颖的因子正交方法,该方法相对于传统的主成分分析以及施密特正交方法具有显著的优点,一是对于所有因子平等看待,二是该方法正交后得到的因子与原始因子保持了最大的相似性。基于该方法正交后的因子,我们可以方便地将系统性风险分解到各个因子上,并且衡量各因子对于资产系统性风险的相对贡献程度。

情景基本面、模型与主动管理

文献来源:Sorensen E H, Hua R,Qian E E. Contextual Fundamentals, Models, and Active Management[J]. Journal of Portfolio Management 32.1(2005):23-36.

推荐原因:越来越多的实证研究表明,资产定价是基于条件的。这就对传统量化alpha模型背后一刀切的假设提出了质疑,而传统的多因子风险模型也具有类似的假设。为了更好地捕捉资产收益的横截面差异,提高主动管理的表现,本文提出了另一种方法来进行构建alpha模型。该方法包含三个步骤:1)根据股票的条件定价选择合适的划分情景的维度;2)确定各情景下,最佳的因子权重;3)将股票与各情景联系起来,从而确定股票最终的得分。尽管在本文的情景划分维度、alpha因子选取、最大化IR的模型下,本文已经证明通过以上方式构建alpha模型的优点,但这并不是唯一的方法。此外,情景方法本质上是一个以风险维度为条件的分段线性模型。虽然这可能是最简单并且尽可能避免数据挖掘的非线性模型,也有其他方法来构造非线性预测模型。

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风险提示:本报告内容基于相关文献,不构成投资建议。

《天风证券-金融工程:海外文献推荐》

2018年3月14日(注:报告审核流程结束时间)

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