招商证券:基于同质性分析的行业特征研究——从波动分解角度剖析超额收益来源

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基于同质性分析的行业特征研究——从波动分解角度剖析超额收益来源

基于因素分层识别模型,可以将个股的总体风险分解成为市场共性风险、行业共性风险和个股风险三个正交的部分,以模型中市场、行业因素对总体风险的解释程度表征个股在行业中的同质性。不同行业的同质性水平存在明显差异,同质性高的行业应该着重行业整体配置, 通过行业超配或低配获取超额收益;同质性低的行业应该着重选股来获取超额收益。除此之外,我们还结合已有的指数产品阐述了行业同质性水平在指数产品标的选择上的应用。

  • 基于因素分层识别模型,考虑市场和行业因素可以将个股的总体风险分解为市场共性风险、行业共性风险和未识别风险, 各风险成分之间相互正交无信息重叠。相比市场单因素模型和多因素模型而言,因素分层识别模型提高了解释度和有效性,而且每部分因素解释的风险部分都具有明确的经济意义。
  • 银行的同质性最高,但行业对市场的 βI 较小;非银金融、钢铁、采掘、 国防军工的行业同质性较高; 综合、轻工制造、食品饮料、休闲服务、化工、汽车的行业同质性较低。 高同质性行业, 往往同涨同跌效应明显,个股涨跌趋势与行业、市场整体较为一致。 对于同质性较高的行业,应该着重于行业整体配置,并结合行业 来获取超额收益。 除此之外,同质性高的行业个股驱动因素较为趋同, 配对交易的策略适用性更好,胜率倾向于更高。 低同质性行业,个股驱动因素差异较大,收益率相关性相对较低,应该着重于选股来提高超额收益。
  • 部分同质性低的一级行业拆分后会出现些共性显著、同质性较强的子行业,但拆分行业所带来的同质性提升非常有限,仍然无法改善个股数越多的子行业同质性越低的现象。过度拆分会使得个股特性凸显,让行业分类意义减弱。因此, 低同质性高分散的行业,应看淡行业分类,多关注个股的市场共性风险与个体风险。
  • 目前市场规模较大的行业指数产品,其所选标的行业往往具有较高的行业拟合度,且行业共性风险占据着不可忽略的部分。行业同质性强,说明行业特征鲜明,行业基准具有较好的代表性,因此其相关的指数产品往往更容易形成较大的规模。所以, 同质性强的行业,其指数更适合作为被动指数产品的标的。
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