基于特质波动率的投资策略分析
发布时间：2021-11-10 14:48
现有的研究表明,公司的特质风险与股票未来收益之间的关系可能和估计特质波动率方法等因素有关,厘清这些因素的影响对将特质波动率应用到实际投资中有重要指导意义。本文使用多种方法,结合不同频率、不同时间范围的数据估计特质波动率,基于此分组构造投资组合,并以年化收益率、夏普比率等指标为依据进行对比,发现以使用1个月日度数据和三因子残差波动率度量的已实现特质波动率分组,得到的等权组合表现了良好的单调性,且对应的多空组合表现优于使用其他方法得到的组合;分析表明特质波动率越高的组,具有更低的市值,更高的账面市值比、前月收益率以及换手率。使用本文定义的异质信念变量和是否可卖空变量,对多空组合月收益率进行回归分析,以及对个股月收益率进行Fama-Macbeth回归,均表明异质信念因子在一定程度上可以,但不能完全解释已实现特质波动率与预期收益的显著负相关。基于以上研究,本文尝试了三种将已实现特质波动率与其他因子结合,构造投资组合的方法。一是将已实现特质波动率的反向秩次排序作为权重,对根据其他变量分组的组合进行加权;二是将已实现特质波动率与其他分组变量交叉分组构造组合;三是将已实现特质波动率加入多因子回归模型...
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 研究内容及方法
1.3 本文的结构安排
第二章 研究综述及特质波动率估计方法总结
2.1 特质波动率与股票期望收益的关系的综述
2.1.1 市场整体层面
2.1.2 单个股票层面
2.2 特质波动率因子的研究综述
2.3 特质波动率的度量方法
2.3.1 非参数方法
2.3.2 参数方法
2.4 本章小结
第三章 基于特质波动率单因子的投资组合分析
3.1 数据和方法说明
3.1.1 数据说明
3.1.2 预期特质波动率的估计方法
3.1.3 根据特质波动率构造投资组合的方法
3.1.4 牛熊市划分的方法
3.1.5 因子月收益率的计算方法
3.1.6 异质信念因子(IHB)的构造
3.1.7 Fama-Macbeth回归方法
3.2 特质波动率的估计结果对比
3.3 根据特质波动率单因子分组组合分析
3.3.1 根据Fama-French残差波动率估计的特质波动率构造组合
3.3.2 根据GARCH(1,1)模型估计的特质波动率构造组合
3.3.3 根据EGARCH(1,1)模型估计的特质波动率构造组合
3.3.4 根据ARIMA(p,q)模型估计的特质波动率构造组合
3.3.5 根据各模型估计的特质波动率构造的多空组合表现对比
3.4 对根据已实现特质波动率得到的组合的深入分析
3.5 使用市场组合进行对冲
3.6 本章小结
第四章 特质波动率与其他因子结合构造投资组合
4.1 数据及方法
4.1.1 特质波动率的反向秩次排序作为加权方式
4.1.2 特质波动率与其他因子交叉分组的方法
4.1.3 包含特质波动率的多因子模型
4.2 特质波动率反向秩次排序加权的组合
4.3 特质波动率与其他因子交叉分组的组合
4.4 包含特质波动率的多因子模型
4.5 本章小结
第五章 结束语
5.1 主要工作与创新点
5.2 后续研究工作
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]股市周期转换、公募基金风险调整行为与投资业绩[J]. 熊航,严武,丁俊峰. 金融与经济. 2017(05)
[2]异质信念、卖空机制与“特质波动率之谜”——基于2698家中国A股上市公司的证据[J]. 虞文微,赵丽君. 财经科学. 2017(02)
[3]投资偏好与“特质波动率之谜”——以中国股票市场A股为研究对象[J]. 刘维奇,邢红卫,张信东. 中国管理科学. 2014(08)
[4]中国股票市场特质波动率异象及成因[J]. 李竹薇,史永东,于淼,安辉. 系统工程. 2014(06)
[5]我国A股市场动量效应与反转效应的实证研究[J]. 杨德勇,王家庆. 江西财经大学学报. 2013(05)
[6]特质波动率与横截面收益:基于Fama-French股票组合的检验[J]. 罗登跃. 统计与决策. 2013(04)
[7]特质波动在中国证券市场的实证研究[J]. 李敏. 东北财经大学学报. 2012(04)
[8]中国A股市场动量效应和反转效应:实证研究及其理论解释[J]. 谭小芬,林雨菲. 金融评论. 2012(01)
[9]机构持股、特质风险与股票收益的实证研究[J]. 田益祥,刘鹏. 投资研究. 2011(08)
[10]股票特质波动率与横截面收益:对中国股市“特质波动率之谜”的解释[J]. 左浩苗,郑鸣,张翼. 世界经济. 2011(05)
本文编号：3487469
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 研究内容及方法
1.3 本文的结构安排
第二章 研究综述及特质波动率估计方法总结
2.1 特质波动率与股票期望收益的关系的综述
2.1.1 市场整体层面
2.1.2 单个股票层面
2.2 特质波动率因子的研究综述
2.3 特质波动率的度量方法
2.3.1 非参数方法
2.3.2 参数方法
2.4 本章小结
第三章 基于特质波动率单因子的投资组合分析
3.1 数据和方法说明
3.1.1 数据说明
3.1.2 预期特质波动率的估计方法
3.1.3 根据特质波动率构造投资组合的方法
3.1.4 牛熊市划分的方法
3.1.5 因子月收益率的计算方法
3.1.6 异质信念因子(IHB)的构造
3.1.7 Fama-Macbeth回归方法
3.2 特质波动率的估计结果对比
3.3 根据特质波动率单因子分组组合分析
3.3.1 根据Fama-French残差波动率估计的特质波动率构造组合
3.3.2 根据GARCH(1,1)模型估计的特质波动率构造组合
3.3.3 根据EGARCH(1,1)模型估计的特质波动率构造组合
3.3.4 根据ARIMA(p,q)模型估计的特质波动率构造组合
3.3.5 根据各模型估计的特质波动率构造的多空组合表现对比
3.4 对根据已实现特质波动率得到的组合的深入分析
3.5 使用市场组合进行对冲
3.6 本章小结
第四章 特质波动率与其他因子结合构造投资组合
4.1 数据及方法
4.1.1 特质波动率的反向秩次排序作为加权方式
4.1.2 特质波动率与其他因子交叉分组的方法
4.1.3 包含特质波动率的多因子模型
4.2 特质波动率反向秩次排序加权的组合
4.3 特质波动率与其他因子交叉分组的组合
4.4 包含特质波动率的多因子模型
4.5 本章小结
第五章 结束语
5.1 主要工作与创新点
5.2 后续研究工作
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]股市周期转换、公募基金风险调整行为与投资业绩[J]. 熊航,严武,丁俊峰. 金融与经济. 2017(05)
[2]异质信念、卖空机制与“特质波动率之谜”——基于2698家中国A股上市公司的证据[J]. 虞文微,赵丽君. 财经科学. 2017(02)
[3]投资偏好与“特质波动率之谜”——以中国股票市场A股为研究对象[J]. 刘维奇,邢红卫,张信东. 中国管理科学. 2014(08)
[4]中国股票市场特质波动率异象及成因[J]. 李竹薇,史永东,于淼,安辉. 系统工程. 2014(06)
[5]我国A股市场动量效应与反转效应的实证研究[J]. 杨德勇,王家庆. 江西财经大学学报. 2013(05)
[6]特质波动率与横截面收益:基于Fama-French股票组合的检验[J]. 罗登跃. 统计与决策. 2013(04)
[7]特质波动在中国证券市场的实证研究[J]. 李敏. 东北财经大学学报. 2012(04)
[8]中国A股市场动量效应和反转效应:实证研究及其理论解释[J]. 谭小芬,林雨菲. 金融评论. 2012(01)
[9]机构持股、特质风险与股票收益的实证研究[J]. 田益祥,刘鹏. 投资研究. 2011(08)
[10]股票特质波动率与横截面收益:对中国股市“特质波动率之谜”的解释[J]. 左浩苗,郑鸣,张翼. 世界经济. 2011(05)
本文编号：3487469
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/3487469.html
