因子投资公式(因子投资CSDN)

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本文节选自《因子投资公式》

值a。此外，利用lo和fy话Eai和cva和si以检验资产定价误差和因子预期收益(3)Fama-MacBeth回归排除了wx的截面相关性对标准误的影响，但是对时序相关性无能为力。和其他回归模型一样，Fama-MacBeth截面回归的主要目的是检验多因子模型解释资产超额收益的能力，即w;联合起来在统计上是否为零。但在学术界的实证资产定价研究中，学者们更多的时候是用它来检验因子预期收益率4k。由于可以方便地得到因子收益率序列从而求出其均值和标准误，因此它可以轻松地胜任这个任务。在使用Fama-MacBeth回归检验因子预期收益率时，学术界通常采用带截距项的模型(2.46)，其目的是排除模型设定偏误的影响。2.3节会对因子预期收益率检验做更深入的探讨。2.2.$不同回归方法比较前文2.2.1节、2.2.2节以及2.2.4节分别介绍了时序回归、nnMacBeth回归三种检验多因子模型的回妥方法。对于这些方法，在笔者平日阅读术论文和自身研究因子时有两点体会，在此分享

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给读者。首先，所有模型都是“不完美\"的。这句话的意思是，当把足够多的资产放在回归模型的左侧时，任何一个多因子模型都会被拒绝〈即知资产定价误差联合起来为零，则被拒绝)。人们研究多因子模型的动机不应追求它们在统计上多人么“完美\"”，而应该关注每个因子背后到底有多少逻辑。在实证资产定价的研究中，人往往不会使用个股作为资产去检验模型《否则模型一定会被拒绝，而是依据一些规则把股票打包”构成投资组合，然后使用这些投资组合作为资产去检验多因子模型。这是学术界最常见的做法。其次，在检验多因子模型时，不同的方法在很大程度上可以说都是“殊途同归”，它们之间的差异也许都没有它们名字的差异大，在特定的假设下，不同的方法往往是等价的。比如，当因子暴露8在时序上不变时，那么传统截面回归和Fama-MacBeth和截面回归的结果是一致的。在应用中，可以通过比较不同检验方法的结果来加深对多因子模型的认知，这才是学习不同方法最大的价值。匡本节的介绍专注于对核心概念的解释，数学部分仅在最低限

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度包括必要的内容。对不同回归检验方法的数学当最感欠直的读者可参考Cochrane〈200$)。四一个资产可以是一支股票也可以是由一揽子股票构成的一个投资组合国为了纪念FischerBlack，后人将该横型称为BlackCAPM模型。]根据2.1.2节的说明，在因子研究中原假设通常为因子预期收益为零。因此，检验时关注的是能否在给定的显著性水平下拒绝原假设。ID是独立同分布之意，其英文全称为ndependentandidenticallydistributed。它是排序法得到的因子模拟投资组合的收关率的时序平均。对时变因子暴露的研究也是当下实证资产定价研究的前沿课题之一。卜长全名名图一般认为，股票收益率的时序可大的问题。Petersen《〈2009)分析了不同的回归方法在分析面板数寺误《低估了其真实值)。或截面相关局而导致不;日关必确的标准很微弱、截面相关性很高，大此使用Fama-MacBeth回归并不会遇到太缚《paneldata)时由于忽略随机挑动的时序

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