动量因子(Momentum factor)——投资组合分析(EAP.portfolio_analysis)

本文探讨了动量因子(Momentum factor)在投资组合分析中的应用,特别是在金融市场的实证研究。通过分析历史数据,发现动量效应在全球股票、商品和债券市场中普遍存在,但在某些特定市场如中国股市存在争议。文章使用Python进行数据处理,构建动量效应代理变量,并对数据进行预处理,最终得出在单变量和双变量分析中,动量因子未能显著提供超额收益的结论。

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实证资产定价(Empirical asset pricing)已经发布于Github. 包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在优快云中详细介绍。

Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing
 

动量因子始于Jegadeesh and Titman(1993)。此效应广泛存在于全球股票市场(Jegadeesh and Titman, 2001;Rouwenhorst, 1998, 1999; De Groot et al., 2012;Asness et al., 2013)以及其他市场,如商品市场(Narayan et al., 2015)和债券市场(Isreal et al., 2018)。然而,在中国股市中,有人认为不存在这种影响(Liu and Lee, 2001; Li et al., 2010)。

动量效应很直观,过去表现良好的股票将在未来继续表现良好,反之亦然。动量效应的传统替代变量是过去12个月到过去1个月的总收益率(不包括当月)。由于可能存在短期反转效应,不包括上月收益率。

在本demo中,选择了前面文本中的常规代理变量。数据集始于2000年1月,从CSMAR数据集中收集。警告:请勿将此演示中的数据集用于任何商业目的。


                
本表以Fama-French三因子资产定价模型为依据,提供市场溢酬因子(Rm-Rf),市值因子(SMB)和账面市值比因子(HML)的月序列数据。 表中计算所用的无风险收益数据选择标准为:开始--2002年8月6日用三个月期定期银行存款利率; 2002年8月7日--2006年10月7日用三个月期中央银行票据的票面利率; 2006年10月8日--当前,用上海银行间3个月同业拆放利率。 三因子数据包括: 市场溢酬因子__流通市值加权 Rm-Rf 市值因子__流通市值加权 SMB 账面市值比因子__流通市值加权 HML 市场溢酬因子__总市值加权 Rm-Rf 市值因子__总市值加权 SMB 账面市值比因子__总市值加权 HML 有以下3种方式计算的月惯性因子(又称动量因子)。 计算方法1:惯性因子=前n个月累积收益最高的30%的所有股票组合加权收益率-前n个月累积收益最低的30%的所有股票组合加权收益率。 计算方法2:惯性因子=前n个月累积收益最高的10%的所有股票组合加权收益率-前n个月累积收益最低的10%的所有股票组合加权收益率。 计算方法3:惯性因子=前n个月累积收益大于零的所有股票组合加权收益率-前n个月累积收益小于零所有股票组合加权收益率。 其中,n=3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、18、24;加权方式为等权、流通市值加权、总市值加权。 在Carhart四因子模型经典文献中,惯性因子=前11个月累积收益最高的30%的股票组合等权收益率-前11个月累积收益最低的30%的股票组合等权收益率。
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