【专题报告】宏观因子FMP组合

证 券 研 究 报 告 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（2009）1210 号 未经许可，禁止转载 专题报告 2024 年 08 月 16 日 【专题报告】 宏观因子 FMP 组合 ❖ 研究背景 资产配置是投资组合管理中的一项重要策略，通过在不同资产类别之间进行分散投资，以实现风险和收益的平衡。在现代投资理论中，风险暴露的控制是资产配置的核心要素之一。随着全球金融市场的不断发展和演变，基于资产类别进行分散投资的传统资产配置方法面临越来越多的挑战。近年来的市场波动事件表明，仅依靠资产类别的多样化已不足以应对极端市场状况带来的风险，尤其是在金融危机期间，许多资产类别在危机中表现出高度的相关性，从而导致投资组合在关键时刻失去了应有的防御功能。在这种背景下，宏观因子量化方法逐渐受到关注和重视。宏观因子量化方法通过识别并利用驱动资产回报的系统性宏观风险因子，可以辅助理解和预测市场行为，帮助投资者在不同的经济环境下实现更有效的风险管理和收益优化。 ❖ 宏观因子的因子模拟组合构建方法 从不同的逻辑角度出发，共有两种构建因子模拟组合（Factor Mimicking Portfolio,FMP）的逻辑思路，最小化错误定价组合和最大化相关性组合。本文详细的介绍了两种因子模拟组合构建方法的底层逻辑，以及相应的公式推导，并列出了在构建因子模拟组合中可能遇到的问题以及解决方法，最终给出了构建因子投资组合的具体流程与步骤。 ❖ 宏观因子的因子模拟组合构建过程 本文使用的宏观因子包括经济增长、通胀、利率、信用利差、期限利差、汇率以及流动性等七个因子，在构建模拟组合的时候先使用 Lasso 筛选出与目标因子相关的特征，再使用 PCA（Principal Components Analysis）提取这些特征的主成分，最后使用这些主成分来拟合原始因子，并在拟合的过程中通过使用自定义参数 K 来控制拟合效果，最终将得到的拟合出来的因子值作为原始因子值的工具变量，从而计算出每个因子模拟组合。这样操作的目的是为了解决参数估计中的 EIV（Errors in Variables）问题，并且在这种方法下得到的因子模拟组合的暴露更加统一，即在目标因子上的暴露为 1，其余因子暴露皆为 0。 ❖ 宏观因子模拟组合对资产的解释度 我们将得到的宏观因子与大类资产和行业指数收益率做回归，得到了资产在各个宏观因子上的暴露情况。综合来看所计算的宏观因子组合对于大部分大类资产以及行业指数的解释度较高，且暴露情况符合经济逻辑，由此可以将其用于资产组合的风险归因以及资产配置。 ❖ 风险提示： 本报告中所有统计结果和模型方法均基于历史数据，不代表未来趋势。 ❖ 证券分析师：杨宸祎 邮箱：yangchenyi@hcyjs.com 执业编号：S0360523080003 相关研究报告 《量化复盘光伏行业与行业动态因子建模》 2024-08-03 《2024 年二季报公募基金十大重仓股持仓分析》 2024-07-23 《形态学研究之十：6 种新 K 线形态》 2024-07-11 《短期信号以中性或偏空为主，市场或仍处于筑底过程——2024 年二季度策略总结与未来行情预判》 2024-07-10 《AI+HI 系列（5）：CrossGRU-2：基于 Patch 与多尺度时序改进端到端模型》 2024-07-05 华创证券研究所 宏观因子 FMP 组合 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（2009）1210 号 2 投资主题 报告亮点 本文使用了最大化相关性组合的思路，使用了 PCA、工具变量等技术构建了7 个不同宏观因子的因子模拟，此方法下构建出来的模拟组合在目标因子上的暴露为 1，其余因子上的暴露为 0，并且对大部分资产收益率的解释力度较强。 投资逻辑 风险控制对于组合管理而言是至关重要的一环，我们构建的宏观因子模拟组合可以帮助投资者在因子暴露的层面对组合的风险暴露进行更好的控制与管理。 宏观因子 FMP 组合 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（2009）1210 号 3 目 录 一、 研究背景 ........................................................................................................................... 5 （一） 以资产种类为核心 ............................................................................................... 5 （二） 以风险为核心 ....................................................................................................... 6 （三） 以因子为核心 ....................................................................................................... 7 二、 宏观因子的因子模拟组合构建方法 ............................................................................... 9 （一） 最小化错误定价组合 ........................................................................................... 9 1、 时间序列方法 ....................................................................................................... 10 2、 截面回归方法 ....................................................................................................... 10 3、 排序分组方法 ....................................................................................................... 11 4、 总结 ....................................................................................................................... 11 （二） 最大化相关性组合 .....................................................