本报告由国信证券于2017年2月发布，深入探讨多因子框架下的基金风格分解方法。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。通过回归分析基金净值曲线与风格因子收益率，估算基金在各风格上的风险暴露，并利用半年报和年报持仓数据验证模型准确性。结果显示，对500多只基金的风格方向判断准确率达60%-80%，其中EarningYield、Leverage、Momentum因子准确度较低。报告还构建了价值-大小盘两维度基金组合并进行回测。适合量化投资研究员、基金分析师、金融工程从业者及资产配置投资者参考。
本报告由国信证券于2017年2月发布，深入探讨多因子框架下的基金风格分解方法。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。通过回归分析基金净值曲线与风格因子收益率，估算基金在各风格上的风险暴露，并利用半年报和年报持仓数据验证模型准确性。结果显示，对500多只基金的风格方向判断准确率达60%-80%，其中EarningYield、Leverage、Momentum因子准确度较低。报告还构建了价值-大小盘两维度基金组合并进行回测。适合量化投资研究员、基金分析师、金融工程从业者及资产配置投资者参考。
本报告由国信证券于2017年2月发布，深入探讨多因子框架下的基金风格分解方法。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。通过回归分析基金净值曲线与风格因子收益率，估算基金在各风格上的风险暴露，并利用半年报和年报持仓数据验证模型准确性。结果显示，对500多只基金的风格方向判断准确率达60%-80%，其中EarningYield、Leverage、Momentum因子准确度较低。报告还构建了价值-大小盘两维度基金组合并进行回测。适合量化投资研究员、基金分析师、金融工程从业者及资产配置投资者参考。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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适合量化投资研究员、基金分析师、金融工程从业者、资产配置投资者等读者参考。
重点分析了金融投资、期检验等议题。