Ricequant估值因子的分析20170908.docx

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Ricequant估值因子的分析20170908

Ricequant米筐金工——因子分析 作者:戴宇、小湖 上一篇介绍了单因子检验是因子分析前重要的一个步骤,是构建因子库、建立因子模型的基础,这篇报告首先对常见估值因子进行初步的检验。 第一篇.估值因子的分析 估值因子是一类具有特色的风格因子,本报告选取了PE,PB,PCF,PS,PEG五个常见的估值因子进行因子分析,测试区间是2014年1月1日~2017年8月1日,测试数据是全市场股票的月数据,主要从有效性和稳定性两个角度分析因子。 通过此次报告可以初步得出以下结论: 此次选择的五个估值类因子的行业分布存在一定相似性,在银行、钢铁行业的暴露度普遍偏低,在通信行业、医药生物行业的估值因子的暴露度较高。 通过观察因子暴露度在不同市值区间的分布差异,估值类因子与市值有轻微的递减关系,说明因子暴露度与市值存在一定关联。 IC和RANK-IC两种计算因子暴露度与收益率相关系数的方式有差异,RANK-IC的显著性水平较低(p值较低),RANK-IC的绝对值较大,在时间序列上波动性较大。 PE因子暴露度与收益率的负相关性的关系较明显,并且这种趋势持续时间较长,peg因子显著的状态切换比例和同向比例均较大,说明大部分情况下peg因子的相关系数较显著,但是难以判断peg因子与收益率关系的方向。 所选估值因子中PE、PCF、PEG的同向显著比例普遍比状态切换显著比例大,说明在这三个因子最近一年存在趋势性。 所选估值因子的负相关显著比例比正相关显著比例高,在最近一年的IC和RANK-IC的6月移动平均值都小于零,并且在负半轴上的绝对值有增大的趋势,说明在最近一年估值因子暴露度与因子收益率的大部分时间可能存在负相关关系。 PB、PEG因子的IC分布直方图处于小于零的部分大于大于零的部分。 常见估值因子及其描述 表1 大类因子具体因子因子描述估值因子PB市净率,每股股价与每股净资产的比率PE市盈率,公司当时股价与每股盈利的比率,股价一般以必威体育精装版收盘价PEG市盈率相对盈利增长比率PS市销率,指股票价格与每股销售收入之比PCF市现率,股票价格与每股现金流量的比率 一、因子暴露度在不同行业的分布差异: 因子在行业之间的平均暴露度存在差距,以2017年8月1日为例。 图1到5展示了因子暴露度在不同行业的分布差异 通过对比各个因子暴露度的行业分布差异,银行行业平均暴露度最小的因子有PCF,PE,PB。各个因子在钢铁行业的平均暴露度均较小,在通信行业的平均暴露度都比较大。 图1展示了PB因子在食品饮料行业的平均暴露度最大,在钢铁、银行行业的平均暴露度最小。 图2展示了PE因子在通信行业的平均暴露度最大,在银行行业的平均暴露度最小 图3展示了PEG因子在一些综合性的股票中平均暴露度较大,在电气设备行业的平均暴露度最大,在钢铁行业的平均暴露度最小。 图4展示了PS因子在休闲服务行业的平均暴露度最大,在钢铁行业的平均暴露度最小。 图5展示了PCF因子在通信行业的平均暴露度最大,在银行行业的平均暴露度最小。 图1 PB行业分布差异 图2 PE行业分布差异 图3 PEG行业分布差异 图4 PS行业分布差异 图5 PCF行业分布差异 二、因子暴露度在不同市值区间的分布差异 图6到图10展示了因子暴露度在不同市值区间的分布差异 因子暴露度在横截面和时间序列上均存在差异,即不同时间的同一个因子的暴露度存在差异,不同市值区间的因子暴露度也存在不同,此次报告中的5个因子都在某一时间段与市值有递减关系。 图6展示了PB因子在2015年的普遍暴露度较高,并且可以看出一般低市值股票具有较高的PB暴露度。 图7展示了PCF因子在2015年和2016年的暴露度较高,在2014年和2017年,一般低市值股票具有较高的PCF暴露度。 图8展示了PE因子在2015年和2016年的暴露度较高,在2014年和2017年的有明显的市值区分,与市值有递减的关系 图9展示了PEG因子在2015年和2016年的暴露度较高,在2017年与市值有递减的关系。 图10展示了PS因子在2014年暴露度较低,在2014年和2015年市值区间之间没有显著的差异,在2016年和2017年与市值有稍微的递减关系 图6 PB市值分布差异 图7 PCF市值分布差异 图8 PE市值分布差异 图9 PEG市值分布差异 图10 PS市值分布差异 三、因子暴露度的相关关系和自相关性 因子暴露度的相互关系 图11和图12展示了因子暴露度的平均相关性 基于2014年1月1日到2017年8月1日PB、PE、PCF、PS、PEG的暴露度数据,计算得到各因子之间的平均相关性如图11、图12所示。可以看出估值大类因子下的细分因子之间相关性都没有预期

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