打分法收益模型 回归法风险模型 最简明分析实测

本文的主要内容为，分别测试多因子模型中的风险模型和收益模型，并比较二者的绩效。

风险模型概述

本文风险模型的自变量计算规则类似于 Fama-French 三因子模型的计算方法，模型当中的自变量为做多因子值较小公司、做空因子值较大公司的投资组合收益率。以 pe_ratio 因子为例， 首先，获取每支股票的 pe_ratio、收益率数据、市值；第二步，找出小于等于 pe_ratio 前 1/3 分位数的公司，定义为 small 组，找出大于等于 pe_ratio 后 1/3 分位数的公司，定义为 big 组；第三步，对组内所有个股的收益率加权平均，计算出该组的收益率，比如 small 组由 K 个公司组成，t 时点时每个公司的市值分别为?1?，?2?，……，???，各公司的股票收益率 分别为?1?，?2?，……，???，那么 small 组的收益率为：

得到回溯期内每一天的数据，即完成一个自变量的计算。将所有因子全部计算完毕之后，合并所有因子数据，得到模型的所有自变量。

模型当中的因变量为回溯期内个股相对于无风险收益率的超额收益率。无风险收益率???定为 4%。因此，风险模型为：

对每一支股票计算其超额收益率与各个因子回归结果的截距项，根据风险模型得到上述 α 序列之后，选取 α 最小的 10%