20180425-天风证券-海外文献推荐第37期_27页_2mb

金融工程：海外文献推荐 第37期 总结

核心内容

本期海外文献推荐聚焦于两个主要主题：因子选择的新指标和如何设计目标日期基金。文章通过引入新的模型评价指标——最大夏普比平方（Sh2f），对资产定价模型进行了深入分析。同时，探讨了目标日期基金的设计框架，强调了动态资产配置与风险预算的重要性。

主要观点

1. 因子选择的新指标

• Sh2f作为模型评价标准：本文提出使用**Sh2f（最大夏普比平方）**作为资产定价模型的评价指标，替代传统方法。
• 嵌套模型与非嵌套模型分析：对嵌套模型（CAPM、三因子模型、五因子模型、六因子模型）和非嵌套模型（如盈利因子选择、多空溢价因子与单边超额收益因子的对比、股票池选择）进行了比较。
• 盈利因子选择：在六因子模型中，现金盈利因子（CP）产生的Sh2f值高于经营盈利因子（OP），表明CP更具解释力。
• 因子权重与杠杆率：在多空溢价因子模型中，Mkt权重为100%；而在单边超额收益因子模型中，各因子权重总和为100%。杠杆率则根据模型结构计算得出。
• Sh2f的分解：Sh2f可以分解为各个因子对模型的边际贡献，其中Mkt和RMW的边际贡献最大，而HML的边际贡献最小。

2. 目标日期基金设计

• 动态配置：目标日期基金根据投资者的退休日期动态调整股票和债券的配置比例，与共同基金的设计有显著差异。
• 风险敞口变化：最佳风险暴露随时间变化，且对市场和投资者的参数敏感。
• 下滑轨道设计：通过定义下滑轨道来衡量基金表现，使用风险预算代替风险厌恶函数进行优化。
• 投资者特征影响：基金设计需考虑投资者的个人特征，如风险承受能力、投资目标等。
• 逆向特性：目标日期基金具有一定的逆向特性，如在早期更倾向于高风险资产，后期逐渐降低风险敞口。

关键信息

因子选择部分

• 因子定义：包括市场因子（Mkt）、规模因子（SMB）、价值因子（HML）、盈利因子（RMW）、投资因子（CMA）、动量因子（UMD）。
• 样本数据：使用1963年7月至2016年6月的美国股票收益率数据，共636个月。
• Bootstrap模拟：对样本内（IS）和样本外（OS）的Sh2f值进行Bootstrap模拟，以减少估计偏差。
• 因子表现差异：在不同股票池（大、小、全）中，因子表现存在差异，CP因子在六因子模型中表现优于OP因子。

目标日期基金部分

• 设计框架：基于退休日期进行资产配置，考虑缴费函数、利率变化和变量相关性。
• 模型比较：与Merton最优解比较，显示风险敞口随时间变化。
• 风险预算应用：在目标日期基金中使用风险预算代替风险厌恶函数，提高模型的稳健性。
• 风险溢价影响：随时间变化的风险溢价对基金表现有显著影响。

图表摘要

• 表1：汇总了1963年7月至2016年6月的月度要素收益统计，显示各因子的平均回报率和t值。
• 表2：展示了嵌套模型的检验结果，包括GRS统计量和p值，用于判断模型是否优于CAPM。
• 表3：比较了使用OP和CP因子的六因子模型的Sh2f值，显示CP因子表现更优。
• 表4：展示了不同模型间Sh2f值的差异，表明排名前三位模型在样本外仍具有优势。
• 表5：展示了各因子对Sh2f的边际贡献，其中Mkt和RMW的贡献最大。
• 表6：展示了六因子模型中各因子的权重和杠杆率。
• 表7：汇总了LHS投资组合的截距统计数据，包括GRS、A|a|、Sh2f等指标。

结论

• Sh2f作为模型评价标准：在因子模型选择中，Sh2f能有效衡量模型的解释能力，尤其在非嵌套模型中。
• CP因子更优：在六因子模型中，使用现金盈利因子（CP）的模型在Sh2f上表现优于使用经营盈利因子（OP）的模型。
• 目标日期基金设计：动态配置和风险预算的应用有助于提高基金的绩效和稳定性，尤其在长期投资中。

参考文献

• Fama, E. F., & French, K. R. (2018). Choosing factors. Journal of Financial Economics.
• 吴先兴，分析师，天风证券研究所。