行为金融理论和经济不确定性因子构建与应用

金金融工程深度报告行为金融理论和经济不确定性因子的构建与应用核心观点:奮：mapufan奮：mapufan_yj@分析师登记编码：S0130522040002相关研究相关研究P在显著差异，即我国沪深A股市场存在较为显著的经济政策不确定性从宏观经济向金融市场传递风险会政策不确定性下把握投资机会经济不确定性因子有效性和稳定性较好，与股价呈负相关关系即对经济政策不确定性不敏感的股票能获得较高的收益。我们通过FamaFrench传P风险因素：wwwchinastockcomcn请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明金融工程深度报告11 金融工程深度报告22融理论思路Tversky和Kahneman(1972)提出了行为金融学中的重要理论成果——前景理论(ProspectTheory)。前景理论和期望效用理论的区别在于，前景理论的价值函数反映了投资料来源：中国银河证券研究院资料来源：中国银河证券研究院nV(x)=xniv(xi33nimi=1nimi=1A效应。a资料来源：Wind，中国银河证券研究院二、选股因子探索和因子分析因子思路介绍有重大影响。经济政策旨在总供给既定的前提下调节总需求，44出期收益下降。复和俄乌战争爆发也推升指数走高。经济政策不确定性对我国和全球经济的冲击引发了投资资料来源：，中国银河证券研究院Bali等(2017)研究发现宏观经济不确定性对美国股票收益具有负向预测能力。受此启55析因子溢价的内在机制，并检验以该因子构造的定价因子是否提升横截面收益定价效率来验因子有效性。资料来源：中国银河证券研究院因子构建方法EPU，我们加入了市值因子(MKT)、MA量因子(UMD)等作为控制变量。Rit−Rft=ait+FPUEPUt+FKTMKTt+FMBSMBt+FMLHMLt+FMDUMDtFPU为t时间股票i的超额收益率对EPU指数的回归系数，即经济不确定性风险暴露因子epu_beta。对回归求得的FPU取绝对值得到经济不确定性风险暴露敏感因子abs_epu_beta，以反映个股对经济不确定性的敏感程度，因子数据案例见表1。abs_FPU=|FPU|股票代码时间epu_betaabs_epu_beta000001.SZ2022-08-0.019350.01935000001.SZ2022-09-0.017550.01755000001.SZ0.0053410.005341000001.SZ0.0182130.018213000001.SZ0.0210310.02103166数据来源：Wind，中国银河证券研究院数据来源：Wind，中国银河证券研究院000001.SZ2023-010.0221130.022113数据来源：Wind，中国银河证券研究院单因子检验P1-P5共计5组，并计算各组下月末按自由流通市值加权的收益率，计算各组净值、因子kICRankICRankIC数据来源：Wind，中国银河证券研究院图8：abs_epu_beta因子分组回测(市值加权)数据来源：Wind，中国银河证券研究院数据数据来源：Wind，中国银河证券研究院77/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12abs_epu_beta因子分组回测(市值加权)/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/12/4/8/125543210数据来源：Wind，中国银河证券研究院数据来源：Wind，中国银河证券研究院指标名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率多空组合0.05550.65691.0637-0.17910.2965数据来源：Wind，中国银河证券研究院88因子溢价分析下面我们将对经济不确定性风险暴露敏感因子的溢价的内在机制展开理论分析。我们以Ri,t+1−Rft=a1t+a2tabs_FPU+a3tControlsit+ct+1表3：横截面回归分析结果(括号内为Newey-West-t统计量)模型abs_epu_betabetasizemomentumturnoverbook_to_priceleveragegrowthearnings (1)-0.0110**-0.0006 (2)(-0.149)0.0021*-0.010***(-5.036)0.0006-0.629-0.008***0.0002-0.188-0.0006(-0.515)-0.0002(-0.059)0.0022-2.64数据来源：Wind，中国银河证券研究院策不确定性贝塔的绝对值存在显著的负向溢价。但加入贝塔(beta)、市值(size)、换手率后不再显著，因此有必要进一步研究因子溢价的作用机制。。我们将所有股票以经济不确定性上升/下降、本月收益为正/负和epu_beta为正/负共划分为eth表4：横截面回归分析结果(括号内为Newey-West-t统计量)模型abs_epu_betabetasizemomentumturnoverbook_to_priceleveragegrowthearnings (1)-0.0154*0.0125** (2)-3.0710.0028-0.00460.0045***-0.009***-0.00080.0020.00030.006***(-0.840)-2.692(-6.595)(-0.668)-0.771-0.213-3.7110.0024-0.0082*-0.0015*-0.007***-0.00020.0023-0.00160.0027-0.831(-2.660)(-4.627)(-0.201)数据来源：Wind，中国银河证券研究院为负/epu_beta为负的回归结果，其余模型中abs_epu_beta的的投资者倾向于获得确定收益而卖出高abs_epu_beta的股票，因为投资者预期t0，表明确定效应会产生显著且较大的负向溢99因子定价能力检验我们对样本期内股票池中所有股票abs_epu_beta因子的30%和70%分位数为断点，itive同时对市值进行独立排序：前50%(Big)、后50%(Small)。由此构造SMI定价因子：SMI=(S/S+S/M+S/I)−(B/S+B/M+B/I)全解释经济政策不确定性因子。SMIMKTSMBHMLUMDRMWCMASMIMKTSMBHMLUMDRMWCMA1-0.14061-0.02380.18681-0.0471-0.173-0.63121-0.0739-0.01190.1428-0.323210.1723-0.3315-0.7180.411-0.16081-0.1087-0.021-0.08370.6032-0.161-0.25651数据来源：Wind，中国银河证券研究院Zhang四因子模型中，计算其GRS联合检验统计量、组合收益回归截距项绝对值的平均值因子模型GRSA|ai|Aai|τi|FF34.029***0.0090.411FF3+SMI1.810**0.0090.411FF53.777***0.0090.414FF5+SMI1.733**0.0090.414Hou-Xue-Zhang3.048***0.010.444Hou-Xue-Zhang+SMI1.798**0.0090.431数据来源：Wind，中国银河证券研究院因子指数增强策略的inwaTwhu数据来源：Wind，中国银河证券研究院组合名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率深300指数0.01780.18850.2916-0.40560.0439沪深300指数增强0.09970.52680.8774-0.37220.2678数据来源：Wind，中国银河证券研究院数据来源：Wind，中国银河证券研究院组合名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率指数0.01440.18300.2695-0.58180.0247中证500指数增强0.09830.50540.7861-0.45030.2182数据来源：Wind，中国银河证券研究院ar10.9数据来源：Wind，中国银河证券研究院组合名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率指数中证500指数增强-0.0866-0.0037-0.36530.0783-0.46920.1024-0.3157-0.2536-0.0148-0.2743数据来源：Wind，中国银河证券研究院1数据来源：Wind，中国银河证券研究院组合名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率深300指数-0.1891-0.3431-0.5510沪深300指数增强-0.1187-0.2696-0.3819-0.2661-0.4460数据来源：Wind，中国银河证券研究院/1/3/5/7/9/11/1/3/5/7/9/11/1/3/1/3/5/7/9/11/1/3/5/7/9/11/1/3/5/7/9/11/1/3/1/3/5/7/9/11/1/3/5/7/9/11/1/3/5/7/9/11/1/3集中持仓组合及股债组合策略数千分TOP 数据来源：Wind，中国银河证券研究院数据来源：Wind，中国银河证券研究院组合名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率中证1000TOP30组合0.20990.93531.2681-0.30770.6824证1000指数0.06340.37930.5078-0.34620.1830数据来源：Wind，中国银河证券研究院为-30.74%。组合名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率创业板指TOP30组合0.22350.89991.2699-0.38220.5848创业板指数0.09020.44670.6320-0.39650.2276数据来源：Wind，中国银河证券研究院Vt=Et+RtEt=m∗(Vt−F))资料来源：中国银河证券研究院TOP双边千分之数据来源：Wind，中国银河证券研究院组合名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率固收+TOP30组合证1000指数0.08510.06341.02320.37931.38930.5078-0.1258-0.34620.67600.1830数据来源：Wind，中国银河证券研究院数据来源：Wind，中国银河证券研究院组合名称年化收益率夏普比率索提诺比率最大回撤Calmar比率固收+TOP30组合0.09040.84331.1827-0.18810.4796创业板指数0.09020.44670.6320-0.39650.2276数据来源：Wind，中国银河证券研究院本文利用滚动回归的方式计算经济不确定性风险暴露敏感因子，即股票超额收益率在经实践意义。素67.[2]FamaE.,K.French.AFive-factorAssetPricingModel[J].JournalofFinancialEconomics,il[3]Nicholas,Barberis,Abhiroop,etal.ProspectTheoryandStockReturns:AnEmpiricalTest[J].eviewofFinancialStudies[4]BakerSR,BloomN,DavisSJ.Measuringeconomicpolicyuncertainty[J].TheQuarterly[5]BaliTG,BrownSJ,TangY.Iseconomicuncertaintypricedinthecross-sectionofstockonomics[6]LiuL,ZhangT.Economicpolicyuncertaintyandstockmarketvolatility[J].FinanceResearch[7]FamaE.,K.French.CommonRiskFactorsintheReturnsonStocksandBonds[J].JournalofFinancialEconomics33(1):3-54.[8]Hou,K.,C.Xue,andL.Zhang(2015).Digestinganomalies:Aninvestmentapproach.ReviewofFinancialStudies,650–705.NeweyWKWestKDAsimple,positivesemi-definite,heteroskedasticityandautocorrelationconsistentcovariancematrixJEconometrica,55(3):703–708. 图6：epu_beta因子分组回测(市值加权) 6 图8：abs_epu_beta因子分组回测(市值加权) 6 TOP TOP30”组合表现 16格目录 HYPERLINK\l"