选股因子系列研究（四十八）：探索A股的五因子模型

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 [Table_MainInfo]金融工程研究 证券研究报告 金融工程专题报告 2019 年 05 月 28 日 [Table_Title]相关研究 [Table_ReportInfo] 《创蓝筹指数及华夏创蓝筹 ETF 产品投资价值分析》2019.05.22 《行业轮动系列研究 16——基于 BL 模型的行业配臵策略》2019.05.20 《大类资产配臵及模型研究（十一）——主权财富基金资产配臵的共性与差异》2019.05.09 [Table_AuthorInfo]分析师:冯佳睿 Tel:(021)23219732 Email:fengjr@htsec.com 证书:S0850512080006 分析师:罗蕾 Tel:(021)23219984 Email:ll9773@htsec.com 证书:S0850516080002 选股因子系列研究（四十八）——探索 A股的五因子模型 [Table_Summary]投资要点： 因子定价模型是实证金融的基础，它利用少量的共同因子来解释资产收益的变动。本文介绍了对比多因子模型的主要方法，并基于此探索适合 A 股市场的五因子模型。  因子定价模型对比方法。对比多因子模型的基础原则是简约性，即模型不应包含冗余因子。相应的模型对比方法主要有传统回归统计和贝叶斯方法两类。传统回归统计法通常用于模型的两两对比，而贝叶斯方法可同时对比多个模型。 A 股的五因子模型。采用常见的因子模型对比方法对 A 股的多因子模型进行对比研究发现，后验概率最高的是包含市场、市值、估值、盈利和换手率的五因子模型。从因子形式来看，估值因子适合采用 PE 指标构建，盈利因子适合采用 SUE指标构建。 因子定价模型的应用。基于因子定价模型可计算事件/异象的超额收益，对基金收益进行归因，以更好地理解事件/基金收益的主要来源，分析导致事件收益产生变动的原因。举例来看，我们可从五因子模型的角度对如下现象进行解释：为什么反转异象在 2015 年表现强于其他年份，而在 2017 年弱于其他年份？为什么 2017年跑赢市场的主动股票型基金数量明显多于其他年份？ 风险提示：模型误设风险，因子有效性变化风险。20920479/36139/20190529 13:19 金融工程研究 金融工程专题报告 2 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 目 录 1. 多因子模型对比方法.................................................................................................. 5 1.1 传统回归统计方法 ........................................................................................... 5 1.2 贝叶斯方法 ...................................................................................................... 5 2. A 股多因子模型对比 .................................................................................................. 6 2.1 传统回归统计 ................................................................................................... 6 2.2 贝叶斯方法 ...................................................................................................... 8 2.3 贝叶斯分类方法 ............................................................................................... 9 3. 五因子模型的应用 ................................................................................................... 10 3.1 计算事件/异象的超额收益.............................................................................. 10 3.2 作为基金归因的基准 ...................................................................................... 12 4. 总结 ......................................................................................................................... 13 5. 风险提示 .................................................................................................................. 13 6. 附录 ......................................................................................................................... 14 6.1 似然函数计算 ................................................................................................. 14 6.2 分类模型的后验概率 ...................................................................................... 14 20920479/36139/20190529 13:19 金融工程研究 金融工程专题报告 3 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图目录 图 1 因子分组方法示意..............................................................................