黑龙江北大荒知青网_因子战国:张橹教授对q-factor模型的五大讨论

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本文来自微信民众号:新环球资产设置(ID:SmartGAA),作者:徐杨,头图来自:视觉中国。


采访媒介


金融圈里,人人一向在讨论一个题目,那就是:什么要素能驱动股票带来历久报答?在市场有用的状况下,要想获得逾额收益,就要负担更多的风险,但在负担风险之前,我们必需要搞清楚,负担这份风险为何能带来逾额收益。因而在学术界,研讨者们也一向在讨论:究竟要负担什么风险,才带来逾额收益?


学术界里,第一个诠释股票报答的驱动因子的模子是CAPM(资源资产订价模子),CAPM模子把市场上股票的风险都归结为一个风险因子——Beta。Beta是由资产与市场的协方差和资产的波动率组成的函数,可以用来衡量某资产的报酬率与市场组合之间的相干性,简而言之,在股票市场,就是市场更改一个单元时,你手中股票的更改幅度,比方市场涨1%,你的股票涨了2%,那Beta就是2。虽然CAPM模子非常简朴,但却很好地展现了市场风险与资产报答的关联。


CAPM模子


根据CAPM模子,如上图所示,高Beta的股票因为负担的市场风险更大,所以具有超越市场收益的报答,即逾额收益。只管这个模子相符许多研讨理论,但它却有个致命的题目:CAPM模子在实践中不管用。实际上,高Beta股票的表现并没有超越市场报答。


90年代早期,Eugene Fama和Ken French(Fama-French)宣布了典范的三因子模子,在CAPM中到场了市值和代价两个维度作为风险因子。他们发明,小盘股和比较廉价的股票能历久发生逾额收益,因为它们负担了更高的市场风险。三因子模子从新审阅了CAPM模子,而且比CAPM更好地诠释了历久股票收益的驱动要素。今后,Fama-French继承改良三因子模子,又添加了投资和红利两个因子。


许多学者一向在延续征采能更好诠释股票历久报答的因子,愿望能对Fama-French的研讨举行革新。张橹传授及其团队,就是这些学者中的佼佼者。张橹传授毕业于中国人民银行总行研讨生部 (现为清华大学五道口金融学院)与宾夕法尼亚大学沃顿商学院这两家中美最顶尖的金融学府,如今是俄亥俄州立大学费雪商学院John W. Galbreath讲席传授。


张橹传授研讨团队的论文突破了传统金融的近况,找到了一种使人们能更好地明白资产的订价体式格局,他们连续宣布了应战有名的Fama-French实证资产订价模子的q因子(q-factor)模子和q^5模子,还发明投资者依靠的许多因子,在实际中不如我们设想中那末有用。


下图显现了资源资产订价模子的生长进程:


 资源资产订价模子的生长

图片泉源:新环球资产设置


Validea金融研讨博客的Jack Forehand在本年4月尾对张橹传授举行了访谈,讨论对驱动股票报答的因子研讨以及实际运用。经由张橹传授的受权,以下是我们对采访内容的翻译以及剖析。


01 q因子模子及其因子


02 q因子模子和q^5模子如何构建


03 452个因子,哪些是有用的


04 运用什么因子来选股


05 如今及将来的研讨方向


01 q因子模子的特性?


Jack:关于哪些风险因子最能诠释股票的历久收益,学术界一向在争辩,从CAPM模子和Beta因子,到厥后Fama-French革新的三因子模子(到场了代价和市值作为风险因子),以及以后Fama-French的五因子模子(在三因子模子上又到场投资和红利作为风险因子)等。


然则在您的研讨中,您删去了代价和动量因子,并以为模子只需要运用投资和红利因子就可以最好地诠释股票报答。能讲讲您的q因子模子及模子用到的因子吗?


张橹:2015年,我们在《Review of Financial Studies》期刊里宣布了一份研讨 (Digesting Anomalies: An Investment Approach),提出了q因子模子,个中包含四个因子:市场因子,市值因子,投资因子,和管帐收益率(ROE)因子。事实上,q因子模子的竖立早于Fama-French 2015年宣布的五因子模子。只管两个模子因子的详细构建有所差别,但都用了投资因子和红利因子。


只管q因子模子的实证设想以及实践检测都深受Fama-French三因子模子的影响,但我们竖立q因子模子的目的是庖代三因子模子,成为下一代资源资产订价的主导模子。我很欣喜地看到,在q因子模子宣布以后,涌现了以下与之相似的模子:


  • Fama-French (2015, 2018) 五因子模子和六因子模子


  • Stambaugh-Yuan (2017)“毛病订价”因子模子


  • Daniel-Hirshleifer-Sun (2018)“行动金融”三因子模子


  • Barillas-Shanken (2018)六因子模子


以上研讨都证明投资和ROE因子对股票历久报答有很强的诠释才能,这些“差别”的因子模子和q因子模子都很靠近。个中Stambaugh-Yuan“毛病订价”因子模子和Daniel-Hirshleifer-Sun“行动金融”因子模子都把股票分组为20~60~20,而不是用更经常使用的30~40~30,将更高的权重分配给微市值股票(microcaps),以此证明他们的因子比q-factor更有用。


然则运用传统的构建要领重修的话,Stambaugh-Yuan因子跟我们的投资和ROE因子的相干性高达0.8和0.84。重修的Daniel-Hirshleifer-Sun因子跟我们的两个q因子的相干性也有0.69。总的来讲,不管是在观点上照样实践上,这些因子都和q因子很靠近。这是我们本年在《Review of Finance》上宣布的研讨论文的症结论点。


基于对Fama的尊敬,我们视Fama-French六因子模子为我们q因子模子的主要合作对手。Fama-French六因子模子在五因子模子中又到场了动量因子(UMD),共包含市值因子(即SMB,small minus big)、账面市值比(即HML,high minus low)因子、红利才能(profitability)因子(即RMW,robust minus weak)、投资(investment)因子(即CMA,conservative minus aggressive)和动量因子(UMD,就是Up minus down)


下表更新了我们在《Review of Finance》上的论文中q因子和六因子模子基于1967年1月到2018年12月的对照回归剖析:


q因子模子和六因子模子对照

图片泉源:《Five Questions: An Academic Look at Factors with Lu Zhang》


上表显现,六因子模子不能诠释q因子模子的逾额收益,但我们的q因子模子却能诠释六因子模子的逾额收益。赤色字体能看到,我们的投资因子和ROE因子在六因子模子中的alpha均匀每个月在0.1%和0.27%,在置信区间为5%的状况下非常明显。但六因子模子中的代价、投资、红利和动量因子在q因子模子中的逾额收益率不仅很小而且也不明显。


别的,我们还运用了Gibbons, Ross, Shanken (1989) 的F磨练。效果谢绝了投资和ROE两个因子的alpha同时为零的原假定。也就是说,Fama-French六因子模子不能同时诠释我们投资和ROE两个因子的逾额收益率。然则F磨练却没法谢绝Fama-French六因子中(HML,CMA,RMW,UMD)逾额收益同时为零的原假定。也就是说,在q因子模子中,Fama-French构建的代价、投资、红利和动量因子在统计上和在经济意义上都不存在逾额收益。


从观点性框架的角度来看,大多数因子模子都是地道数据发掘的效果,包含Fama-French三因子,五因子,和六因子模子。尤其是三因子模子,是当时为了填补CAPM模子缺点的纯实证模子。六因子模子到场了没有传统金融学理论支撑的动量因子(UMD),我以为Fama本身也不是很宁愿的。


Fama-French在2018年在Journal of Financial Economics的论文中写到:“我们不太宁愿地到场了动量因子来满足市场的延续需求,然则我们忧郁到场如许一些虽然很有用然则缺少理论根据的因子会带来毁灭性的效果。严谨做研讨的时期完毕,开启了数据发掘大批因子的黑暗时期,而如许找出来的因子却很难从统计的角度去给它们一个惬意的诠释。”


但在我看来,数据发掘的黑暗时期早在1993年已被Fama-French在《Journal of Finance》上的论文所开启。他们在2018年的六因子模子论文的宣布更像是黎明前的黑暗,实际上意味着实证资产订价黑暗时期的完毕。


q因子模子不只为实证资产订价竖立了新的实证规范,更主要的是,q因子模子为实证资产订价供应了一个新的观点性框架,从而无声地质疑着全部Fama-French研讨哲学背地的地道经验主义。与从数据发掘最先的三因子模子差别,q因子模子是从经济学理论动身的。


我第一次意想到投资和红利因子是股票横截面数据的基本驱动因子时,是在2005年写的一篇名为“非常”(Anomalies)的理论文章(不幸的是,我从没能宣布过这篇论文),投资因子和ROE因子自但是然地就从公式里被推导出来了。以后我便最先了用Fama-French的实证要领来制作因子模子,末了在2015年宣布了q因子模子研讨。


关于我如许理论身世的人,爬上峻峭的高质量实证研讨的学习曲线是个庞大的应战,这就是为何q因子模子从最先到宣布一共用时八年。反观Fama-French,他们从没有搞清楚他们因子模子的理论基本,我们在2019年在《Review of Finance》上宣布的论文中诠释过,Fama-French从红利收入估值模子推导出的五因子模子的理论基本,是有逻辑毛病的。


我在2017年欧洲金融管理杂志宣布的文章中,论述了投资CAPM(ICAPM,以投资总额的Beta,替换了股票市场的Beta)的理论。该理论指出了,Tobin的q比率越高的公司对外投资规模应当更大。因而,投资规模大的公司就倾向于被归为成长型公司,而投资规模小的公司就被归为代价型公司。这就诠释了为何代价因子在q因子模子中是过剩的,因为q因子模子中已有投资因子。


另外,管帐收益率会对股票收益率发生与动量因子相似的影响。公司宣布超越预期的财报后股价会涨,其泉源为公司红利程度的加强;公司宣布不及预期的财报后股价会跌,其泉源一样是公司红利程度的削弱。因而动量因子可以被红利因子庖代。总的来讲,q因子模子泉源于经济学道理,客观有用且设想简约,是一个理论和实践的圆满融合,将会成为将来主导实证资产订价的模子。


相反,Fama-French六因子模子还在相沿如化石般陈腐的研讨要领,把难以诠释的异象转化成因子。1993年的三因子模子的宣布,是金融科学的提高,与此相反,2018年宣布的六因子模子只是黎明前的黑暗。


02 q因子模子和q^5模子如何构建?


以下为Fama-French实证资产订价模子以及张橹团队的q因子模子和q^5模子的演变与详细构建。


Fama-French 系列模子的演变


从1992年Fama-French初次宣布FF-3因子模子最先,因子投资的情势逐步深入人心。在2013年,Fama更是获得了诺贝尔经济学奖,FF-3因子模子也成为了厥后因子投资人的基石。近些年来,Fama也逐步更新本身的三因子模子。在2015年,增加了红利因子(RMW)和投资因子(CMA),形成了FF-5因子模子。在2018年,再次到场了动量因子(UMD),组成了如今的Fama-French-6因子模子。



Fama-French-6因子模子

图片泉源:新环球资产设置


因为Fama-3因子中的三个因子已广为流传,在这里就不过量引见了。下面我们引见红利因子(RMW)、投资因子(CMA)和动量因子(UMD)的构建要领。


  • 红利因子(Robust MinusWeak)


用财务目的[(total revenue - COGS - XSGA - interest expense)/book equity]量化公司的运营红利才能,根据NYSE的上市公司,根据从小到大的递次,辨别最低的30%,中心的40%和最高的30%,离别定义low,mid和high组;同时,独登时根据NYSE的上市公司的size(market equity)的中位数,辨别大市值和小市值。市值加权将全部市场分红了6组,以下图所示:


红利因子构建要领

图片泉源:新环球资产设置


  • 投资因子(ConservativeMinus Aggressive)


用annual change in total assets / one-year-lagged total assets衡量公司的投资状况;与RMW的要领相似,一样连系size因子,构建投资因子CMA,以下图所示:


投资因子构建要领

图片泉源:新环球资产设置


  • 动量因子(UMD)


用前(12-1)一共11个月的收益,来衡量动量因子,与之前相似,连系size因子,构建投资因子UMD,以下图所示:


动量因子构建要领

图片泉源:新环球资产设置


  • q因子系列模子的演变


2015年,张橹团队在Fama-French之前构建了q因子模子,提出了市场、市值、投资和红利四个因子,在2018年,又到场了预期投资增进因子,组建成如今的q^5模子。


q^5模子

图片泉源:新环球资产设置


  • q因子模子的四因子


市场因子就是平常的市场溢价,与CAPM和FF模子内里的保持一致,这里就不过量引见了。下面详细引见q因子模子中的市值size、投资investment和红利ROE三个因子的构建:

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1.用market equity(ME)衡量公司市值,根据NYSE中ME的中位数,分别大市值和小市值两组;


2.用总资产变化量(I) / 滞后一年的总资产(TA),衡量投资因子(I/A),在NYSE的上市公司中,根据最低30%,中心40%和最高30%,分红low、mid和high三组;


3.用income before extraordinaryitems/one-quarter-lagged book equity盘算ROE,衡量红利因子,一样根据最低30%,中心40%和最高30%,分红low、mid和high三组;


4.以上三个步骤,将全股票池分红了2×3×3一共18组,市值加权个中的股票收益,获得18组的均匀收益;


5.市值因子 = mean(9个small size) - mean(9个big size);


6.投资因子 = mean(6个low investment) - mean(6个high investment);


7.红利因子 = mean(6个high ROE) - mean(6个low ROE)


  • q^5模子中的预期投资增进因子


在q^5模子中,张橹团队到场了第五个因子——预期投资增进因子。该因子经由过程Tobin's q、营运现金流与总资产的比率(CFO/TA)、和ROE的变化三个目的的线性回归配合获得。


预期投资增进因子

图片泉源:新环球资产设置


经由过程近来120个月的数据,用Tobin's q、CFO/TA和ROE的变化三个目的作为自变量,用近来一期的I/A的变化作为因变量,对投资增进作回归剖析。用斜率的均匀值作为回归系数,来盘算出当期的预期投资增进。然后连系size因子,与之前的要领相似,构建出预期投资因子,以下图所示:


预期投资增进因子构建要领

图片泉源:新环球资产设置


q因子模子背地的理论基本是实体投资经济学中经济学家托宾的q-理论,q比率是公司什物资产与其重置本钱的比值。当q大于1时,公司更倾向于投资购置新的什物资产猎取经济效益;当q小于1时,公司的什物资产被市场低估,更倾向于削减投资。


这个理论从公司金融的角度诠释了相干于红利率,投资越多的公司,折现率越低,股票预期将来的收益率也越低;而相干于投资,红利率越高的公司,折现率越高,股票将来的收益率也越高,与传统资产订价模子从个人投资者最优投资组合的角度动身判然差别。投资和红利率是股票预期收益率的决定要素。


Fama-French在张橹团队以后宣布的五因子模子也延用了q模子中的投资因子。但在红利因子的构建上,q因子模子每个月盘算最新季报中的ROE并举行排序,比Fama-French的RMW更能表现公司的最新信息。


Jack:学院派和实践派一向都在争辩,究竟逾额收益是完全来自于风险的负担,照样可以被行动金融学部份诠释。我以为大部份人都邑以为市场是有用的,意义就是逾额报答的获得,平常是因为负担了响应的风险。


但另有一些人以为,这内里另有“毛病订价”的要素,比方说,一些人以为一些逾额收益是来自于人们对坏消息的过分回响反映,因而这就让坏消息带来的影响会延续更长一段时候,公司的股价就会低于其内涵代价。您怎么看这些行动金融学的看法?您以为逾额收益中有一部份能被行动金融学诠释吗?


张橹:我只管对行动金融学持开放性立场。我们团队近来在做一篇名为《证券剖析:从投资角度的剖析》(Security analysis: an investment perspective)的论文。我们在研讨中发明,巴菲特的伯克希尔公司从1969年2月到2018年12月均匀每个月赚1.44%逾额收益(t值 = 4.96)


当我们用q因子模子去诠释,发明q因子模子能诠释大部份均匀收益,然则照样有0.64%的逾额收益(t值 = 2.45)没法诠释,我们又带入q^5模子(在q因子模子中到场了预期增进因子),发明另有0.77%的逾额收益没法诠释(t值 = 2.68) 


我们将此归结于巴菲特卓着的投资技能。只管在实证上非常有用,我们的因子模子都是在市面上公然数据的基本上构建的,因而没法复制巴菲特的伟大成就。我们还引用了Grossman-Stiglitz (1980)的理论来诠释:Grossman-Stiglitz 以为,在合作市场平衡中会有一些套利利润,因为一些套利者举行套利操纵时会有一些本钱,这些本钱需要用套利赢利来赔偿。


EMH(Efficient market hypothesis有用市场假说)和行动金融学的争辩实际上是定量的争辩。比方有若干逾额利润来自于理性的驱动,毛病的订价,照样毛病的预算?当我还在读博士研讨生的时刻(1998-2002),人们普遍以为股票报答的异象只泉源于毛病订价。


最典范的例子是De Bondt 和 Thaler (1985), Ritter (1991), Jegadeesh 和 Titman (1993), Lakonishok,Shleifer 和 Vishny (1994),  Sloan (1996),Fama-French (1993, 1996)的研讨,以为这些没法诠释的异象都是像多期CAPM(Intertemporal CAPM)或套利资产订价理论(APT,Arbitrage Asset Pricing Theory)内里说的那样,是负担了肯定风险后获得的收益。但是这些风险的泉源不管在理论上照样在数据中都从未诠释清楚,Fama-French的看法以至关于我这类EMH的死忠粉来讲都没有说服力。


我绝不是一个中立的观察者,但我以为过去15年中EMH和行动金融的争辩在逐步倾向EMH一方。我的研讨能够对这个庞大的改变有些推进作用。


EMH和行动金融的争辩传统上一向被框在消耗CAPM(CCAPM,以消耗总额的Beta,替换了股票市场的Beta)框架里,这个消耗CAPM框架也就是用当代经济学理论言语从新表述的Sharpe-LintnerCAPM。在这个框架中,获得希冀收益的症结要素是风险(有差别的定义)。因为消耗CAPM不能诠释种种非常征象,Fama-French的实证三因子模子便成为实证研讨的主流模子。


但三因子模子中的市值因子和代价因子的泉源,是风险照样毛病订价,是存在争议的。该争辩的条件是,在有用市场中,获得报答的唯一体式格局是负担更大的风险,而如果在掌握了风险后依旧存在逾额收益,市场订价必定出错了。


我则抛开一切的风险定义,从别的一个角度保卫EMH。我以为过去五十年的资产订价理论是极不完全的。CAPM和消耗CAPM要领在资产订价题目上只斟酌了需求方,从风险资产的买方角度去想,但市场上还存在着风险资产的卖方。从卖方的角度,不必任何买方信息来举行资产订价,是我提出的投资CAPM模子的实质。


投资CAPM是公司金融中净现值划定规矩(NPV Rule)的数学重述。其经济学道理非常清楚。我将NPV划定规矩运用到资产订价中。从卖方风险资产供应的角度用NPV划定规矩做资产订价。这和从买方风险资产需求的角度用永远收益理论做资产订价的逻辑实际上是很相似的。值得注意的是,当从供应方的角度斟酌资产订价时,会发明驱动公司预期报答的是公司财务数据,风险反而是次要的了。


EMH只在和消耗CAPM模子攀亲时才会出题目,而和投资CAPM模子攀亲时,EMH的主要性就会彰显,就像之前给人人展现的q因子模子的实证表现。NPV准绳是规范的新古典经济学准绳,没有任何毛病订价。我喜好简朴的经济学准绳,当我能用简朴的模子去明白经济如何运转的时刻,我会对到场相似投资者心情、毛病订价、回响反映迟滞或回响反映过激这些更庞杂的元素发生犹疑。这些元素在理论上观点隐约,在数据中也很难量化。


举个例子,行动金融合以为专业投资者在过去50年里一向对收益通告犯着系统性的毛病[Ball 和 Brown’s (1968)发明的红利惯性,post-earnings-announcement drift]。对我来讲,一个更圆满的诠释是,红利惯性是在投资CAPM模子中的平衡征象。


我完全认同Fama在2017年说的:“资产订价和市场有用性不可星散”。消耗CAPM模子中有许多假定,比方存在代表投资者(a representative investor),让全部模子没法去磨练。然则投资CAPM模子就没这个题目。因而,我以为投资CAPM模子会是下一代资产订价理论的主导框架。我也认同Fama在1970年提出的EMH,我只是对Fama形貌EMH所运用的实证模子有些差别看法。我们之间关于EMH理论没有基本不合。事实上我以为,我多是我这一代人中对保卫EMH做的研讨孝敬是最多的。


我从基本上阻挡塞勒与席勒的行动金融理论。我以为资源市场运作优越,非常有用,我的实证研讨也证明了这一点。话说回来,我意想到支撑EMH的理性学术文献仍存在主要缺点。举个例子,我们还没有一个平常平衡理论可以同时定量地诠释代价因子和动量因子,或投资因子和红利因子的逾额收益;再举个例子,一大部份的因子逾额收益在收益通告中才完成,给人们发生了市场预期有毛病的印象。


投资CAPM模子有对收益通告收益率定性的形貌,至于如何将其定量还需要更仔细严谨的实证研讨。如果你五年后再问我一样的题目,我也许会有更好的回覆。


03 452个因子,哪些是有用的?


投资CAPM模子运用的是公司金融学中的净现值划定规矩(NPV Rule),即推断一个项目是不是值得投资的根据是项目现值是不是大于投资本钱。好的项目红利率高,折现率低,项目现值高,但随着被投资的好项目越来越多,投资本钱会逐步被举高,形成红利率下落。因而,可投资的末了一个项目现值减去投资本钱为零,这是经济学中的边际准绳。


Jack:在您《Replicating Anomalies》研讨里,您说在现有的学术研讨里看了400多个因子,发明绝大部份因子在去掉市值小的微盘股(microcap)以后,就在统计学上变得不明显了。能给投资者们总结一下您这篇研讨么?哪些因子是最有用的?


张橹:我们在NBER事情论文系列上宣布了《Replicating anomalies》以后,Dick(塞勒)就在2017年5月8日发了条推特,宣称我们的样本里消除了微盘股。Dick本身能够犯了有限注意力误差题目(limited attention bias)。事实上,我们从第一稿最先,从来没有把微盘股从数据样本中消除,我们在第一稿中对微盘股运用了市值加权,而在以后几稿中也到场了相称权重的效果。


图片泉源:《Five Questions: An Academic Look at Factors with Lu Zhang》


我们在对452个因子复制的过程当中,复制的成功率只要35%(t磨练置信区间在95%以上),微盘股也在样本里。在没有微盘股的样本里,复制的成功率下落为30.5%。在差别种别的因子中,动量和投资因子的复制成功率最高,达到了63.2%和73.7%,代价因子和红利因子的复制成功率也有42%和44.3%,生意业务磨擦因子的复制成功率最低,只要3.8%。


大部份基于流动性的变量基本只在微盘股有用,即运用等权重,生意业务磨擦因子的复制成功率也只要不到40%。因而这个种别因子的有用性值得疑心。我们并不是说流动性、生意业务微观构造和其他生意业务磨擦变量(比方生意业务费)在实践中不主要,而是就驱动股票获得逾额收益的因子而言,生意业务磨擦远远没有代价、动量、投资和红利因子主要。


《Replicating anomalies》指出,投资者必需对研讨效果本身着手举行复制与回测,所谓“信托但要考证”。如今我对任何感兴趣的研讨成果,都只会在我的研讨团队重复自力测试考证后才置信,对学术研讨效果重复测试磨练是很有必要的。科学文献自我改正的机制是有限的,平常也只会改正最主要研讨成果的误差。


04 运用什么因子来选股?


关于许多战略研讨成果,我们必需本身着手先复制一下才正确认识其有用性和局限性。实际中能经由市场磨练的因子,都是相符经济基本知识或人类行动泉源的因子。


Jack:我以为将学术研讨运用到实在天下中的资金管理黑白常风趣的。当我在读一些研讨论文时,为了更好地明白它们,我会去设想这个研讨在实在的天下里会如何运用。如果您运用本身的研讨成果去管理本身的投资组合,您会运用什么因子去选股?


张橹:我会用我们的q因子模子和到场了预期增进因子的q^5模子为基本构建战略,刊行一只配合基金或许ETF产物。


有名基金Dimensional Investing Advisors(DFA)基于Fama-French的市值和代价因子刊行了一系列的投资产物。但是在过去25年里,我们对三因子模子的研讨已非常透辟了,如今不管是在经济理论照样实证表现上,三因子模子已由时了,我记得适才我还说三因子模子是“化石”来着。所以我以为在资管行业里,应用最新的研讨成果革新投资战略的空间还很大。


我认同DFA的投资哲学,我的明白是要能协助投资者在多维因子的天下里,理性衡量投资组合的风险与收益。我们q因子和q^5的研讨,从未将我们的因子剖析为风险因子,而是把这些因子剖析为股票横切面中配合波动的主要驱动要素。与Fama-French(1993,1996)差别。


我以为在对经济运转机制没有清楚地明白,以及没有证据证明我们因子和相似贸易周期和经济内素性增进等宏观经济风险有关时,我们没法对我们因子背地的风险下一个确实的定义,不过在实践中,风险因子和配合因子的区分并不主要。


在实践中,投资CAPM模子给主动管理基金供应了一个平衡经济学的理论基本。投资CAPM模子的主动在于其提倡的最优投资不仅是市场投资组合,而且包含投资、红利和预期增进这三个因子。


近来学术届在种种红利因子和投资因子的构建要领上有争辩,我们q^5模子是第一批提出预期增进因子的。Graham 和 Dodd (1934)曾正告展望增进率所带来的风险,但是在理论上,预期增进是预期收益的一个主要组成部份。在寻觅预期收益的驱动要素的道路上,不管是在学术研讨照样资管实践中,我们都有许多事情要做。


05 如今及将来的研讨方向?


张橹传授提到的DFA基金的Fama-French三因子模子基金在美国和国际市场的表现以下:


DFA基金的表现

数据泉源:Bloomberg 数据时候:1995/07~2019/04


在美国市场上,持有Fama-French三因子模子基金的表现跟直接买入持有标普500指数相差无几;但在国际市场上,持有三因子模子基金的表现照样能凌驾发达国度股票的表现。


Jack:过去几十年学术界在因子投资范畴上走了很长一段路,而我们也将会继承讨论究竟是什么因子驱动了股票的历久报答。作为如今新因子研讨的先驱者,您如今还在研讨什么课题?将来能够对哪一个范畴的研讨感兴趣?


张橹:我如今同时在做好几个项目,不过有三条主线是最主要的:


一是“环球q因子”,我们在将q因子模子运用到环球市场数据中。开端效果显现,投资和ROE因子在大多数国度有用,我们愿望终究研讨效果能在本年年底出来。往大了说,我以为在研讨中运用环球市场数据,是将来实证金融学研讨的方向。


行动金融学和投资CAPM对非常征象的发生都有相符逻辑的经济学诠释,但如果只用美国股市的数据,很难将这两个诠释系统离开。而跨国度的数据,也许更能体如今差别国度区域的投资者决议计划,有限套利空间和公司管理中的差别,有便于辨别行动金融学和投资CAPM理论。


二是我们还在做一个叫“基本面资金本钱”(The fundamental cost of capital)的文章。我们都晓得因子报答的噪音很大,Fama-French(1997)曾指出因子报答在样本外的表现一般不如样本内。在实践中,人人一般直接用公司财务目的去展望收益率,而不必因子模子来预计预期收益率。


Gebhardt,Lee 和 Swaminathan (2001)的研讨提出用红利收益模子展望公司预期收益率。但是在过去二十多年中,这些预期收益率的预计并不能展望将来报答。我们以为,主要原因是这些预计实际上就是内部报酬率(IRR),是不随时候变化的,也就是说在时候序列上不可以展望将来收益率。


我们以为投资CAPM模子更能诠释公司下一期的收益率,q因子和q^5模子都基本是基于这个预期收益率的线性展望因子。在我们的“基本面资金本钱”研讨项目中,我们会尝试经由过程对公司财务目的的层层挑选,构建一个预期收益率的非线性基准。


末了,我正回到我善于的理论范畴,举行“因子的平常平衡理论”的研讨。这个项目的目的是对我们近来宣布的文章(The CAPM strikes back?2019 )的框架举行延长,在平常平衡理论中诠释代价和动量因子以及投资和红利因子的逾额收益。


文章相干论文

1. Kewei Hou, Haitao Mo, Chen Xue, Lu Zhang, 2019, q^5.

2. Bai,Hang, Kewei Hou, Howard Kung, Erica X.N.Li, and Lu Zhang, 2019, The CAPM strikes back? An equilibrium model with disasters, Journal of Financial Economics 131, 269-298.

3. Kewei Hou, Haitao Mo, Chen Xue, and Lu Zhang, 2019, Which factors? Review of Finance 23, 1-35.

4. Kewei Hou, Chen Xue, and Lu Zhang, 2019,  Replicating anomalies, forthcoming, Review of Financial Studies.

5. Lu Zhang, 2017, The Investment CAPM, European Financial Management 23, 545-603.

6. Liu,Laura Xiaolei, Toni M.Whited, and Lu Zhang, 2009, Investment-based expected stock returns. Journal of Political Economy, Vol. 117(6), 1105 – 1139.

7. Fama,Eugene F., Kenneth R.French, 1993, Common risk factors in the returns on stocks and bonds, Journal of Financial Economics33, 3-56.


本文来自微信民众号:新环球资产设置(ID:SmartGAA),作者:徐杨

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