海外文献推荐第270期

金融工程 证券研究报告 2023年11月02日 作者 海外文献推荐第270期 吴先兴分析师 SAC执业证书编号：S1110516120001 文献一：跨资产风格动量 风格动量是指风格组合之间的动量。当风格动量存在时，买入(卖出)那些过 wuxianxing@tfzq.com 相关报告 去表现好于(或差于)其他组合的风格投资组合，可获得高于平均水平的回 报。本文将关于风格动量的经验证据扩展到跨资产领域，从全球主要交易所交易的股票、债券指数、货币和商品期货的数据库中，提取并计算了1999 年7月至2009年6月这10年间风格投资组合的回报率。将一些动量策略应用于这些风格投资组合后，我们发现其中许多策略，特别是具有短回溯期和持有期的策略，利润都较为可观。最后本文进行动量利润分解，结果表明跨资产风格动量的利润主要通过正自相关产生，交叉序列相关性为正且具有统计学意义，但幅度相对较小，更符合反应不足假设。 文献二：利用波动率指数（VIX）熵值度量的大市值ETF风格轮换 由于使用隐含波动率指数(VIX)的风格轮换市场择时方法在不同时段的表现好坏参半，本文引入熵度量——根据VIX时间序列计算的样本熵(SaEn)和近似熵(ApEn)——来检验大市值和成长型投资组合之间市场择时的可行性。熵可以检测不规则的程度，而不仅仅是偏离平均值程度，研究结果显示，这两个基于熵的信号产生了比基于波动率指数百分比变化的交易策略更好表现价值减去增长(或增长减去价值)的投资组合。包括交易费用在内，使用熵度量的风格轮换提供了更高的风险调整回报，并为寻求股票敞口的风险厌恶型投资者提供了理想的替代策略。此外，样本熵(SaEn)作为交易信号似乎优于近似熵(ApEn)。 文献三：一种新的行业轮换策略及其绩效评价——基于主成分回归模型本文建立了一个主成分回归模型来设计行业轮换策略，并使用市场因素、规模因素、账面市值比因素和行业动量因素构建一个四因素模型来评估其在有摩擦市场中的表现。本文具体分析了新兴的上海证券市场，选取2009 年1月1日至2014年6月30日的周数据，构建主成分回归模型预测行业未来收益，设计行业轮换策略，采用预测前三位主成分作为解释变量对模型进行改进，并计算了上证十大板块指数的卖空权重。随后本文以2013 年1月至2014年6月为测试期，评估了该策略在有摩擦新兴市场的表现。该策略在存在卖空约束和交易成本的情况下仍能获得显著的正alpha收益，且其收益主要取决于市场因素和行业动量因素。 风险提示：本报告内容基于相关文献，不构成投资建议。 1《金融工程：金融工程-板块配置月 报：现金流上行，折现率下行，11月建议配置周期上游、周期中游板块》2023-11-01 2《金融工程：金融工程-哪些行业景气度在上行？——细分行业景气度跟踪 -20231031》2023-10-31 3《金融工程：基金研究-FOF组合推荐周报：上周日历效应FOF组合超额收益表现较好》2023-10-31 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明1 内容目录 1.跨资产风格动量3 2.利用波动率指数（VIX）熵值度量的大市值ETF风格轮动3 3.一种新的行业轮动策略及其绩效评价——基于主成分回归模型3 1.跨资产风格动量 文献来源：Kim,Daehwan."Cross‐assetStyleMomentum."Asia‐PacificJournalofFinancialStudies41.5(2012):610-636. 推荐原因：风格动量是指风格组合之间的动量。当风格动量存在时，买入(卖出)那些过去表现好于(或差于)其他组合的风格投资组合，可获得高于平均水平的回报。本文将关于风格动量的经验证据扩展到跨资产领域，从全球主要交易所交易的股票、债券指数、货币和商品期货的数据库中，提取并计算了1999年7月至2009年6月这10年间风格投资组合的回报率。将一些动量策略应用于这些风格投资组合后，我们发现其中许多策略，特别是具有短回溯期和持有期的策略，利润都较为可观。最后本文进行动量利润分解，结果表明跨资产风格动量的利润主要通过正自相关产生，交叉序列相关性为正且具有统计学意义，但幅度相对较小，更符合反应不足假设。 2.利用波动率指数（VIX）熵值度量的大市值ETF风格轮动 文献来源：Efremidze,Levan,JamesA.DiLellio,andDarrolStanley.LargeCapitalizationETFStyleRotationUsingEntropyMeasuresandtheVIX.WorkingPaper,GraziadioSchoolofBusinessandManagement,PepperdineUniversity,2014. 推荐原因：由于使用隐含波动率指数(VIX)的风格轮换市场择时方法在不同时段的表现好坏参半，本文引入熵度量——根据VIX时间序列计算的样本熵(SaEn)和近似熵(ApEn)——来检验大市值和成长型投资组合之间市场择时的可行性。熵可以检测不规则的程度，而不仅仅是偏离平均值程度，研究结果显示，这两个基于熵的信号产生了比基于波动率指数百分比变化的交易策略更好表现价值减去增长(或增长减去价值)的投资组合。包括交易费用在内，使用熵度量的风格轮动提供了更高的风险调整回报，并为寻求股票敞口的风险厌恶型投资者提供了理想的替代策略。此外，样本熵(SaEn)作为交易信号似乎优于近似熵(ApEn)。 3.一种新的行业轮动策略及其绩效评价——基于主成分回归模型 文献来源：Gao,Bo,andRuo-EnRen."ANewSectorRotationStrategyanditsPerformanceEvaluation:BasedonaPrincipalComponentRegressionModel."AvailableatSSRN2628058(2015). 推荐原因：本文建立了一个主成分回归模型来设计行业轮动策略，并使用市场因子、规模因子、账面市值比因子和行业动量因子构建一个四因子模型来评估其在有摩擦市场中的表现。本文具体分析了新兴的上海证券市场，选取2009年1月1日至2014 年6月30日的周数据，构建主成分回归模型预测行业未来收益，设计行业轮动策略，采用预测前三位主成分作为解释变量对模型进行改进，并计算了上证十大板块指数的卖空权重。随后本文以2013年1月至2014年6月为测试期，评估了该策略在有摩擦新兴市场的表现。该策略在存在卖空约束和交易成本的情况下仍能获得显著的正alpha收益，且其收益主要取决于市场因子和行业动量因子。 分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。 一般声明 除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“天风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。 本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。 本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。 天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。天风证券的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。 特别声明 在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。 投资评级声明 类别说明评级体系 买入预期股价相对收益20%以上 股票投资评级 行业投资评级 自报告日后的6个月内，相对同期沪 深300指数的涨跌幅 自报告日后的6个月内，相对同期沪 深300指数的涨跌幅 增持预期股价相对收益10%-20% 持有预期股价相对收益-10%-10% 卖出预期股价相对收益-10%以下 强于大市预期行业指数涨幅5%以上 中性预期行业指数涨幅-5%-5% 弱于大市预期行业指数涨幅-5%以下 天风证券研究 北京海口上海深圳 北京市西城区德胜国际中心B 座11层 邮编：100088 邮箱：research@tfzq.com 海南省海口市美兰区国兴大道3号互联网金融大厦 A栋23层2301房邮编：570102 电话：(0898)-65365390 邮箱：research@tfzq.com 上海市虹口区北外滩国际客运中心6号楼4层 邮编：200086 电话：(8621)-65055515传真：(8621)-61069806 邮箱：research@tfzq.com 深圳市福田区益田路5033号 平安金融中心71楼邮编：518000 电话：(86755)-23915663传真：(86755)-82571995 邮箱：research@tfzq.com