行业相关性规律研究

产业相关法律研究寻找领先和落后的行业课程：业务1403团队成员：梁xin108214307王振108214308黄炎青108214309油纸上的108214310目录一、产业构成.二、产业关联度分析.三、行业和市场领先的延迟关系.四、产业指数.五、产业间因果关系测试.六、结论.1、产业组态(a)产业配置的主要思路和方法：产业规划可以分为由上而下产业规划和由下而上产业规划。也就是说，从宏观角度来看，选择更适合未来宏观经济状况，被动的产业配置从股票选择开始判断个别股票配置，然后根据个别产业内的股票过剩进行汇总，就可以得到相应的产业过剩和低水平。通常，第一种方法更常用，典型的行业配置意味着自上而下的方法。也就是说，分为产业选择和产业资产配置两种战略。无论是同时使用这两种战略，还是同时使用这两种战略，都必须具体分析产业之间以及产业和指数之间的运行规律，才能提高产业配置。本文重点讨论了产业关联性和产业因果关系，并对机构投资者的产业构成提供了思路。(b)产业配置在投资组合管理中的重要性：产业配置是超额收益的重要来源，据国外实证研究统计，共同基金的收益大部分可以用产业构成来解释，在成熟市场中基金组合管理占优先地位，发挥着比个别股票选择更大的作用。随着我国基金规模的扩大，上市公司数量也在迅速增加，个人股票选择对单个基金的贡献减少，因此个人股票选择对基金组合的业绩贡献将减少，产业内股票同质化倾向严重，产业配置的作用将变得更加重要。2、产业关联性分析实际上，股票的收益是否与行业特性相关，或者与产业链上下游的行业收益有很高的相关性？下面通过计算行业指数收益率的相互关系来讨论这个问题。(a)产业关联分析从2000年到2009年分析了23个新湾一级行业指数之间州和月的收益率相关性，将行业的收益率与其他行业进行了最密切的比较。据主收益率计算，发现平均相关系数最高的行业是交通。平均相关系数最低的是产业：餐饮旅游。按月收益率计算也基本一致，平均相关系数相对较高的行业是交通。平均相关系数最低的是产业：餐饮旅游。为了观察牛市和熊市的行业如何运转，比较了武雄市与行业相关的系数如何变化。我们把市场分为熊市(2001年5月-2005年6月)两个阶段牛市(2005年7月至2007年12月)熊市与其他行业有更大的主动权：机械设备；低相关性是金融服务。牛市内相关度高的行业是建筑材料，相关度低的行业是金融服务。从分洪市和牛市的计算结果来看，熊市内的行业具有更高的相关性，而牛市内的行业显然已经关闭联合度普遍下降。因此，在熊市中，重要的可能是市场选择战略，在牛市中，行业配置对超额收益起到了相当大的作用。(b)高相关性的产业分析如上所述，从相关行业的比例来看，以下几对行业具有非常高的相关度(收益率相关度超过80%的行业)，为了方便查询，下表汇总了这些行业。除了上述行业外，还有与任何行业都没有高度关联的行业，这种行业容易脱离独立行情，往往是位于产业链上、下、金融房地产的超额收益贡献者。此外，一般在中游制造业之间、下游产业之间、或中流与下游之间的关联性很高，中游电子元件几乎影响了所有下游产业。上游产业与中游和下游的关系相对较小。因此，相关性分析可能更适合产业属性接近的公司。投资组合管理的灵感：根据Markowitz的投资组合管理理论，适当添加与其他资产无关的资产，可以降低投资组合风险，提高组合的(相对)利益。集中分配大量相关行业会导致相对业绩下降，即收益减少或风险增加。中、下游行业相关，在产业配置中，可以选择在中、下游配置中涵盖所有行业，也可以只跟踪其中的一部分，对组合收益影响不大。但是在上游产业之间、上游和中游，以及上游和下游，这种行业趋势很容易相关，很容易形成独立行情，因此要用行业回合战略抓住超额利润。上游产业的选择和上游产业的配置比率对组合收益有更大的影响。三、产业与市场的主导延迟关系我们首先在行业和市场的关系中寻找能够主导市场的行业或部门，或者落后于行业的成果，以确认市场行情的变化。为了分清收益的周期，我们分日、周、月三个频率进行考察。2000年1月4日至2009年10月12日。做时间序列检查的时候要检查其稳定性。这些行业指数的原始时间序列具有很强的单位根现象。一对产业未能在10%重要程度级别通过ADF稳定性测试，代数主要差异数据在1%重要程度级别显示良好的稳定性，因此我们在代数主要差异后使用固定数据进行Granger因果检查。(a)每日频率每日频率调查了落后一至四个期间的情况，说明落后几个期间可以提前几个期间，我们落后了，没有发现结果会有什么影响。从我们的结果来看，与上海股市数相互关联的行业包括农林牧渔、化学、金融服务等。对不起。在每日频率上找不到明显领先市场的行业。(2)主频率在落后一周的时间里，我找到了有色金属可能产生指数收益的变化，其他后部门没有指数领先的产业。互动是产业是电子元件。(3)每月频率在3种频率下，发现了房地产对市场的单向影响，化学和市场之间仍然存在稳定的双向互动，金融、运输、医药生物也发现了一些市场延迟带来的双向因果关系。摘要：上述经验结果表明，指数本身综合反映在不同产业的股票绩效上，因此，更难找到主导指数收益率变化也是合情合理的。我们格兰杰因果检验结果也大体一致。虽然没有很多领先行业，但我们找到的两个行业比较有代表性。有色金属可以作为在较短的时间内影响市场趋势的行业，也可以作为比较长期的房地产业收益可以作为中期指数使用的判断。当然，这种判断不是绝对有效的，与市场指数相互关联的行业也可以作为决定指数趋势变化的指南，例如化学、金融服务、电子元器件等。四、产业指数(1)产业指数之间的相关特性：行业在中游和中游和下游行业之间高度相关。代表农林牧鱼渔业、采矿、黑色金属、家电、餐饮、房地产、金融服务及餐饮旅游的上游行业与下游行业的联系度较低。很容易出现独立行情，决定组合的超额收益。(b)工业指数和市场指数之间的因果测试：我们寻找能引起市场指数波动或引领市场指数变化的行业，作为市场的领先指标。(3)行业指数的因果关系可以帮助判断哪些行业可以引导其他行业的趋势，哪些行业可以成为其他行业的先行产业。5、产业间因果关系的测试在某些情况下，要验证行业之间是否存在领先-延迟变化，可以使用Granger因果关系确定行业周利润和月利润之间是否存在数据因果关系。由于每日数据太短，我们认为一般行业回合战略在较短的时间内不具有操作性，因此我们只测试了每月和两周的行业因果关系。(a)每月行业领先的延迟关系从上述统计规律来看，各行业详述了可能引起其他行业变化的规律，上游行业可能引起中下游行业变化的因素不少。相反，下游行业会进一步引起其他行业的变动。随着房地产改变了9个行业，轻工业制造改变了7个行业，金融服务改变了6个行业，家电产品5个行业发生了变化，房地产、轻工业制造、金融和家电产品确实可以超越其他行业成为其他行业的领先行业。除了有色金属会引起交通的变化外，上游行业都没有引起下游的变化。受到各行各业影响很大的是化学、机械设备和采矿。这三个行业指数分别受到了12、9、7个不同行业指数的影响，因此这三个行业可以作为行情启动后构成的品种使用。(b)两周的行业领先延迟关系从两周频率结果来看，总体上结论比较一致，但有一些差异，是其他行业中能诱导因果关系更多的行业的最下游的信息服务，也能诱导其他10个行业的变化，这10个行业主要位于中下游。有色金属能给我们带来化学、黑色金属、下游家电、纤维、轻工业制造及餐饮旅游等6个产业的变化的行业波动。信息技术相对来说对下游产业产生了很大的影响，共有4个行业受到了影响。就行业的落后性而言，显然是餐饮旅游、餐饮、化学行业紧随其后的行业，更适合在行情开始后加强配置。六、结论通过以上对A-share行业指数的关联和因果关系的实证研究，我们讨论了三个问题，并得出了对实际投资的启示性结论。1.产业指数收益的相关性：产业之间的关联是产业所在的产业链，一般是中游制造业之间、下游产业之间、或者中下游之间的关联很大，但是上游产业和下游产业都与其他产业的关联较小，因此更容易形成独立行情，是组合超额收益的主要贡献者；引起市场变化的行业：也是理论认为，很难找到引起指数变化的行业。但在短周期和月周期中，发现有色金属和房地产可能会给指数波动带来单方面因果关系。3.行业之间的相互因果关系是为了寻找能