“学海拾珠”系列之一百六十一：因子间相关性与横截面资产回报

敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 因子间相关性与横截面资产回报 ——“学海拾珠”系列之一百六十一 [Table_RptDate] 报告日期：2023-10-12 [Table_Author] 分析师：严佳炜 执业证书号：S0010520070001 邮箱：yanjw@hazq.com 分析师：吴正宇 执业证书号：S0010522090001 邮箱：wuzy@hazq.com 相关报告 1. 《信息不确定性、投资者情绪与分析师报告——“学海拾珠”系列之一百五十四》 2. 《通胀是否会影响会计信息-股票价格间的相关性？——“学海拾珠”系列之一百五十五》 3. 《使用机器学习识别基金经理投资能力——“学海拾珠”系列之一百五十六》 4. 《基于隐含波动率和实际波动率的系统风险指标——“学海拾珠”系列之一百五十七》 5. 《因子投资中所蕴含的宏观经济风险——“学海拾珠”系列之一百五十八》 6. 《基金定期报告中的文本语气能否预测未来业绩？——“学海拾珠”系列之一百五十九》 7. 《交易量对波动率的非对称效应——“学海拾珠”系列之一百六十》 主要观点： [Table_Summary] 本篇是“学海拾珠”系列第一百六十一篇，研究因子间的相关性对因子配置过程中因子筛选的影响，并提出OWL模型提升组合表现。在高维特征中，因子间通常高度相关，但传统模型往往忽略因子相关性从而影响模型的有效性和鲁棒性。本文作者首先提出一个基于LASSO的有序加权LASSO估计器（OWL）在放宽假设的条件下分解因子，在美国市场上进行实证分析，与其他基准方法相比，OWL可以有效识别出因子的显著性，且样本外对冲组合获得最高的夏普比率。 回到国内市场，如何通过科学的方法进行因子筛选始终是一个重要的研究方向，因子间的相关性，尤其是尾部相关性会显著影响组合业绩的稳定性，本文提出的OWL估计法值得借鉴。 ⚫ 高维环境下因子通常高度相关，但传统方法存在劣势 本文考虑的80个因子中，有 64%的因子间相关系数（绝对值）大于0.5。而文献中流行的LASSO的方法尽管考虑了因子相关性，但是压缩时任意分配或者需要先验知识将导致估计量不稳定。 ⚫ OWL估计器具有分组特性和渐近一致性 OWL估计量具有分组特性，将高相关的因子间分配相似的系数；且在放宽假设条件下，OWL估计量是渐近一致估计。在蒙特卡洛模拟中，证实了OWL的理论统计特性，且该估计器的表现优于其他基准方法。 ⚫ OWL估计器在实证中获得最优的表现 使用1980-2017年美股数据进行实证分析，发现OWL可以有效识别出市场因子为显著因子，而其他基准方法由于市场因子和其他因子往往高度相关而无法识别。此外，样本外对冲组合可以获得最高的夏普比率，且较小的偏度和峰度，使得收益率分布更接近正态。 ⚫ 风险提示 文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。 [Table_StockNameRptType] 金融工程 专题报告 [Table_CommonRptType] 金融工程 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2 / 23 证券研究报告 正文目录 1 引言 ........................................................................................................................................................................................................ 4 1.1 相关文献 ............................................................................................................................................................................................................. 5 2 方法论 .................................................................................................................................................................................................... 6 2.1 风险价格还是风险溢价？ ............................................................................................................................................................................. 7 2.2 模型 ...................................................................................................................................................................................................................... 7 2.3 有序加权LASSO（OWL）估计器 .......................................................................................................................................................... 8 2.3.1 分组特性 ............................................................................................................................................................................... 8 2.3.2 渐近特性 ............................................................................................................................................................................... 9 2.4 关于横截面资产回报和因子动物园的讨论 ......................................................................................................................................... 11 3 模拟 ...................................................................................................................................................................................................... 11 3.1 模拟设计 .......................................................................................................................................................................................................... 11 3.2 模拟结果 .......................................................................................................................................................................................................... 12 4 实证分析 .............................................................................................................................................................................................. 13 4.1 数据 ................................................................................................................................................................................................................... 13 4.2 构建因子动物园 ............................................................................................................................................................................................ 14 4.3 构建测试资产 ................................................................................................................................................................................................. 16 4.4 估计结果：哪个因子最重要？ ................................................................................................................................................................ 17 4.5样本外测试 .................................................