基于多因子框架的收益预测模型 银河证券_20181228
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核心要点
报告目的
本报告主要对多因子模型的第二步：收益预测进行研究。
报告结论
基于回归模型的日频因子收益率，我们测算了三种收益预测模型：收益移动均值模型，收益加权移动均值模型，以及残差模型。
1）收益移动均值模型：以回归所得的日频因子收益为基础，通过滚动计算其均值作为因子收益预测值，从而得到个股预测收益。从测试情况看，该方法分层能力强且短期数据较有效。
2）收益加权移动均值模型：和收益移动均值模型总体相似，加入衰减系数，越新的数据权重越大。从测试情况看，该方法分层能力更强且对滚动窗口敏感性降低。
3）残差模型：以回归所得的残差收益为基础，通过滚动计算其均值作为个股收益预测值。从测试情况看，该方法更适合去除风险个股。 其中收益加权移动模型的分层效果较为稳定，且超额收益较为平稳，平均年收益为20%左右。
正文
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