因子投资的模型论文(因子投资英文)

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本文节选自《因子投资的模型论文》

合。Barinov〈2014)也认为换手率与流动性并不相同，而是与市场的总体波动率有关。特别地，他指出换手率异象在那些有期权状的股权结构中最为显著，且这一点也可以被总体波动率因子所解释。Chenetal.〈2001)则认为换手率可能同股价衣盘风险凸有关，发现换手率相对于过去6个月的趋势显著增长且在过去36个月又显著正收益的股票面临最高的衣盘风险。另外，从行为金融学的角度分析，换手率及换手率异象也有一些代表性的研究。Odean(1998)和Statmanetal.(2006)指出换手率反映了投资者非理性的情绪，诸如过度自信和盲目乐观，因而是一个情绪指标。LeeandSwaminathan(2000)、GlaserandWeber(2007)及HongandStein(2007)则认为换手率和投资者的注意力及投资者的意见分歧有关。Chouetal.〈2013)研究发现换手率与股票未来收益的负相关性不能被FamaandFrench(1993)三因子模型和Liu〈2006)的流动性CAPM模型等经典资产定价模型解释，也不能被Danieletal.(1997)提出的特征收益模型完全解释，而是和行为往差和套利限制更相关。此外，他们还发现换手率异象高度持续，在组合形成后长达五年的时间内，都可能获得显著的超额收益。除此之外，一些学者探讨了异常成交量对股票收益的影响，并发现异常高仙成交量往往预示着更好的股票表现。例如，Gervaisetal.〈2001)发现成交量异常高的股票有更高的未来收益，且成交量的预测能力并不受高成交量期间股票收益的影响，这同趋势交易方法的结论有所不同。该文认为高成交量的股票有着更好的

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可见性〈visibility)，吸引更多的潜在买家，从而有更好的表现。Kanieletal.(2012)基于41个国家的数据指出，在发达市场和新兴市场都存在高成交溢价。Zhou(2010)则提供了中国A股市场存在高成交溢价的证据。Akbasetal.〈2017)表明市场总体的异常高周度成交量预示着未来一周更高的市场收益以及更高的波动率。Leeetal.(2016)进一步指出高成交溢价是一个短期现象，高成交量的股票虽然在未来一周表现更好，但在更长期的时间表现反而不佳。他们将成交量拆分为预期的成交量和未预期的成交量，并指出前者与不同期限股票的未来收益呈负起基，而后痢癌股票未来二用之内的民间旦下相关，但对本长期的收音没有时涛影吓。3.8.3”换手率因于实证在构建换手率因子时，本书依照Liuetal.(2019)提出的方法，即使用异常换手率作为排序变量。对于每只股票，在上月末，蜡常换手率的定义为过去21个交易日的平均换手率和过去252个交易日的平均换手率的比值〈换手率基于自由流通股本计算)。剔除黑名单及异常数据后，红常换手率的数据覆盖度如图3.29所示。800十-人20002005201020152020日期图3.29”噜除黑名单、有异常值后异常换手率数据履盖度每月末将股票按异常换手率从低到高分成10组，记为Low、2、.……、9及正gh组。表3.29给出了这10个投资组合在整个实证期内的描述性统计。无论总市值、市场8、年化波动率，还是P/B及ROA，这10个投资组合在这些变量上的取值都非常接近，并没有在某个变量上表现出明显的单调性，说明换手率和这些变量的相关性是非常低的。这是一个非常优秀的性质。

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表3.30展示了以异常换手率为变量的排序检验结果。无论等权重还是市值加权，低换手率效应在A股上都十分显著，投资组合的收益率随着换手率的上升而下降。当采用等权重时，这10个投资组合的月均收益率和每组平均异常换手率的秩相关系数均为-0.903〈P-值为3.44x10-4)，呈现出显著的负相关性;当采用市值加权时，上述单调性有所下降，秩相关系数为-0.612〈P-值为0.06)。无论等权重还是市值加权，由做多低异常换手率〈Low组)和做空高异常换手率〈High组)构造的换手率因子的月均收益率都非常显著。当采用等权时，换手率因子的月均收益率为1.$0%〈-值高达$.4$);当采用市值加权时，该因子每月的收益率较等权重下0(太-值下降到3.01)。尽管如此，该结果无论在经济上还是统计上然非常显著。3.29”异常换手率分组得到的10个投资组合的描述性统计Low23456史89High异常换手率0.440.580.670760.840.941.061.211.452.05总市值〈亿元)|111.70102.43106.79106.66112.33130.50125.07124.58119.81112.09市场81.161161161151141141131121111.11年化波动率|4和7.4吻46.1哆5泪.5吕和.2罗45.0各44.9吕44.9史和.0久和柏.3宛46.2唤P/B5.855074994734454904695.044996.76ROA4.10加3.8293.70和3.73唤3.7293.94吕3.98史3.99%3.87吧3.64%3.30”蜡常换手率单变量排序月均收益率〈%)

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