低波动因子解析及改进
低波动因子解析及改进 首席分析师：刘晓锋执业资格证书编码：S1190522090001金融工程分析师：马自妍执业资格证书编码：S1190519070001 风险提示：模型及分析依据历史数据得出，存在一定局限性，不代表未来表现 波动率因子表现概况 长期来看低波动率股票比高波动率股票具有更高的收益。用日度收益率的标准差分别构建窗口期1个月、3个月、6个月的波动率因子，按月度换仓进行测试，结果显示窗口期越短，波动率因子的多空收益率、IC及ICIR越高，但越短的窗口期分组单调性越差，换手率也更高。 低波动收益来源 风险补偿角度： ➢低波动股票能够获得流动性风险补偿，在回归模型中引入流动性因子，回归结果显示流动性因子能够部分解释低波动因子的收益。 行为偏差角度： ➢个人投资者非理性行为：彩票偏好、代表性偏差、过度自信偏差等非理性行为，使高波动率股票获得更多的关注度且被高估，低波动率股票被忽略被低估，因而低波动率股票有更高的预期收益。 ➢机构投资者的投资模式：上涨行情中表现更好的高波动率股票有更多吸引力且不容易引入更多跟踪误差，使得高波动率股票容易交易过度，后续表现不佳。 市值和行业分布 以VOL_3M因子五分组的平均市值整体上呈现波动率越低，市值越大的倾向，但整体差异不大。截至2024年6月，以VOL_3M因子分组的低波动率股票多分布在机械、基础化工、电子、医药等行业。 波动率因子改进 分位数波动率因子 ➢市场收益率变化或波动剧烈时，波动率容易受日收益率序列的极端值影响，有高估可能。用股票日收益率在截面上的排序分位数形成新的序列，构造该序列的波动率，以缓解极端值的影响，能够改进波动率因子的稳定性。 ➢分位数波动率因子RANKVOL：在每个交易日截面上，计算全部股票日收益率的排序分位数，再计算时间序列上排序分位数序列的标准差。 波动率因子改进 特质波动率因子 经过Fama French三因子模型调整后的特质波动率能剥离市场风险、市值及价值的影响，能够提升波动率因子的稳定性。 特质波动率因子RVOL：股票过去3个月日收益率序列对Fama French三因子回归残差的波动率，计算如下： 波动率因子改进 预测特质波动率因子 收益率序列具有典型的波动聚集性，当市场波动率出现结构性变化时，历史波动率容易出现较大偏差，GARCH模型能刻画收益率序列的波动聚集性，尤其适用于对波动率的估计。 预测特质波动率因子GARCHVOL：股票过去3个月日收益率序列对Fama French三因子回归得到残差序列，对残差序列进行GARCH模型建模，随后进行波动率的样本外预测。选用GARCH(1,1)模型，得到预测值GARCHVOL，在模型估计后预测20期，并取20期波动率的均值作为因子值。 因子测试框架 因子测试方式如下： 1、样本：全部A股，剔除停牌、ST等交易异常股票2、回测区间：2008.12.31至2024.06.073、调仓频率：月度4、组合权重分配：等权5、因子处理方式：因子方向调整、缩尾调整、市值行业中性化、标准化6、测试方式：按因子值分5组，考察单调性、因子IC、RANKIC、多空收益等信息 因子回测表现 请务必阅读正文之后的免责条款部分 分年表现 分年表现 RVOL因子组合分年表现 不同市场状态下的因子表现 将回测期（2009.01-2024.06）根据沪深300指数走势划分为牛市、熊市、震荡市三种状态，观察测试因子在不同市场状态下的表现。市场状态划分如下： 不同市场状态下的因子表现 波动率因子整体上表现为较好的防御性，在熊市和震荡市表现优于牛市。VOL_3M因子的IC和ICIR在牛市明显弱于熊市和震荡市。RANKVOL、RVOL、GARCHVOL因子在牛市的表现也有所增强，适用环境更加宽泛。 低波动收益来源解释 FamaMacbeth检验 ◼风格因子 为了验证风格因子是否能够解释部分低波动收益，分别选择贝塔、流动性、成长、动量、价值、反转、质量、市值这8个常见风格因子，在每个月度的截面上构建三类回归模型： ➢一元回归模型：股票收益率对波动率因子的一元回归；➢二元回归模型：股票收益率对波动率及单个风格因子的二元回归；➢多元回归模型：股票收益率对波动率及全部风格因子的多元回归。 我们比较二元回归和多元回归中，相较一元回归，波动率因子的系数及其t值是否有显著减小。 低波动收益来源解释 二元回归中与流动性共同回归的波动率因子的系数和t值相较于一元回归有所下降，可见流动性对波动率有一定的解释力，特别是对VOL_3M，而对于RVOL和GARCHVOL因子，则解释力较弱。其他风格因子则均不具备解释力。多元回归结果显示风格因子联合能解释大部分VOL_3M和RANKVOL的收益，而RVOL和GARCHVOL因子则不能完全由这些风格因子所解释。 低波动的部分溢价来源于其低流动性特征，RVOL和GARCHVOL因子的Alpha属性更强。 低波动收益来源解释 FamaMacbeth检验 ◼非理性行为 为了验证博彩偏好、代表性偏差、过度自信等非理性行为能否解释部分低波动收益，用偏度因子SKEW、和5日最大收益因子MAX5这两个能体现非理性行为的因子加入回归模型。 ➢SKEW因子：股票过去3个月日收益率序列的三阶矩。具有正偏度的股票往往包含更多的非理性行为，偏度越大非理性行为越严重。 ➢MAX5因子：股票过去1个月中5个最大日收益率的和。投资者会更加关注日收益率较高的股票，高估小概率事件发生的概率，MAX5因子可以衡量投资者对个股的博彩偏好。 低波动收益来源解释 二元回归中与MAX5共同回归的波动率因子的系数和t值相较于一元回归有所下降，可见MAX5因子对波动率有一定的解释力，特别是对VOL_3M，而对于RVOL和GARCHVOL因子，则解释力较弱。多元回归结果显示风格因子中加入MAX5因子能解释大部分VOL_3M和RANKVOL的收益，而RVOL和GARCHVOL因子则不能完全由这些因子所解释。 VOL_3M和RANKVOL因子的溢价绝大部分来源于低流动性和非理性行为，RVOL和GARCHVOL因子则不能完全由非理性行为及风格因子所解释。 因子相关性 波动率因子除与流动性因子相关性超过0.5之外，与其他风格因子相关性均较低。波动率因子中，RANKVOL、GARCHVOL因子与流动性因子相关性最低。 研究院/机构业务部 中国北京100044北京市西城区北展北街九号华远·企业号D座电话：(8610)88321761/88321717投诉电话：95397投诉邮箱：kefu@tpyzq.com 重要声明 太平洋证券股份有限公司具有证券投资咨询业务资格，公司统一社会信用代码为91530000757165982D。 本报告信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。负责准备本报告以及撰写本报告的所有研究分析师或工作人员在此保证，本研究报告中关于任何发行商或证券所发表的观点均如实反映分析人员的个人观点。报告中的内容和意见仅供参考，并不构成对所述证券买卖的出价或询价。我公司及其雇员对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。我公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服务。本报告版权归太平洋证券股份有限公司所有，未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、刊登。任何人使用本报告，视为同意以上声明。
