金融工程专题研究：如何理解动量与反转？

请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 金融工程研究 Page 1 证券研究报告—深度报告 金融工程 [Table_Title] 金融工程专题研究 数量化投资 2022 年 01 月 05 日 [Table_BaseInfo] 相关研究报告： 《基金研究：公募基金持仓还原及其实践应用》 ——2021-12-16 《学术文献研究系列第 28 期：如何更合理的刻画基金业绩基准》 ——2021-12-21 《学术文献研究系列第 29 期：基于 A 股市场概念动量的股票投资策略》 ——2021-12-28 《基金评价报告：复苏在即，布局优质赛道——华夏中证细分食品饮料产业主题 ETF 投资价值分析》 ——2021-12-22 《金融工程专题研究：当好 Beta 遇上高 Alpha——长城中证 500 指数增强基金投资价值分析》 ——2021-12-21 证券分析师：杨怡玲 电话： 021-60875176 E-MAIL： yangyiling@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980521020001 证券分析师：张欣慰 电话： 021-60933159 E-MAIL： zhangxinwei1@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980520060001 独立性声明： 作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。 专题报告 如何理解动量与反转？  股票的近期回报可以预测未来风格因子的贝塔 我们发现动量和长期反转能够可以捕捉未来风险因子的贝塔，动量是未来一年市场资产定价因素（例如 Fama-French 五因子模型）的强大预测指标。中长期历史回报与未来贝塔值之间的联系表明，与动量和长期反转相关的溢价可能与条件风险敞口有关，动量捕捉到了随时间变化的风险补偿。  IPCA 条件因子定价模型能够捕捉动量溢价 动量特征（过去 12 个月的回报）包含了股票潜在定价因子风险的时变暴露，因此直接对过去 12 个月的回报进行排序对未来回报并没有显著预测能力。因此控制这种随时间变化的风险敞口后才能够捕捉到动量溢价。作者提出基于 IPCA 捕捉潜在定价因子，并以时变的因子载荷对股票进行定价。作者对比了传统动量、IPCA 潜在因子带时变载荷后动量、以及残差动量的效果，发现传统动量原始信号并没有收益预测能力，转为截面排序后有一定收益预测效果，而 IPCA 模型下预测模型非常显著，多空年化回报能够达到 33.6%，而残差动量几乎没有预测能力。并且，在控制了 IPCA 模型的条件预期收益后，传统动量不再有预测能力。 风险提示：本报告基于相关文献，不构成投资建议。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 2 内容目录 文献来源 ...................................................................................................................... 4 引言 ............................................................................................................................. 4 历史回报预测贝塔 ........................................................................................................ 6 数据 ..................................................................................................................... 6 市场贝塔预测结果 ............................................................................................... 7 多因子贝塔预测结果 ............................................................................................ 8 模型 ............................................................................................................................. 9 IPCA .................................................................................................................. 10 工具化 Fama-French 模型 ................................................................................. 10 动量模型 ............................................................................................................ 10 条件模型是否能解释动量和反转？ ............................................................................. 11 IPCA 模型 ...........................................................................................................11 IPCA 样本外 ...................................................................................................... 13 解释 ................................................................................................................... 14 结论 ........................................................................................................................... 1