本报告由国信证券于2017年发布，深入探讨多因子框架下的基金风格分解与报告期检验。核心内容包括：基于BARRA模型将38个指标划分为盈利收益率、成长、杠杆、流动性、动量、规模、Beta、波动、价值及非线性规模等10个因子；通过回归分析估算基金在报告期前后的风格暴露，并与实际持仓对比，发现对500多只基金的风格方向判断准确率在60%-80%之间，其中EarningYield、Leverage、Momentum因子准确度较低；进一步构建价值-大小盘两维度基金组合进行回测。适合量化研究员、基金经理、金融工程分析师及投资策略开发者阅读，提供风格暴露估算与组合构建的实证参考。
本报告由国信证券于2017年发布，深入探讨多因子框架下的基金风格分解与报告期检验。核心内容包括：基于BARRA模型将38个指标划分为盈利收益率、成长、杠杆、流动性、动量、规模、Beta、波动、价值及非线性规模等10个因子；通过回归分析估算基金在报告期前后的风格暴露，并与实际持仓对比，发现对500多只基金的风格方向判断准确率在60%-80%之间，其中EarningYield、Leverage、Momentum因子准确度较低；进一步构建价值-大小盘两维度基金组合进行回测。适合量化研究员、基金经理、金融工程分析师及投资策略开发者阅读，提供风格暴露估算与组合构建的实证参考。
本报告由国信证券于2017年发布，深入探讨多因子框架下的基金风格分解与报告期检验。核心内容包括：基于BARRA模型将38个指标划分为盈利收益率、成长、杠杆、流动性、动量、规模、Beta、波动、价值及非线性规模等10个因子；通过回归分析估算基金在报告期前后的风格暴露，并与实际持仓对比，发现对500多只基金的风格方向判断准确率在60%-80%之间，其中EarningYield、Leverage、Momentum因子准确度较低；进一步构建价值-大小盘两维度基金组合进行回测。适合量化研究员、基金经理、金融工程分析师及投资策略开发者阅读，提供风格暴露估算与组合构建的实证参考。核心数据:38个指标;10个因子;500多只基金。
本报告由国信证券发布,发布于 2017 年。
覆盖 2017 年,全文约 17。
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适合量化研究员、基金经理、金融工程分析师、投资策略开发者等读者参考。
重点分析了金融投资、期检验等议题。