作者：李博 日期：2020-11-17 03:58:37
1. 主要内容本成果首先对因子理论、因子投资和资产定价模型的理论发展进行梳理，再对系统性因子效应的形成机制进行深入剖析，并讨论了目前研究中面临的主要问题。为了克服这些问题，采用小波分析和动态模型平均方法分别从多时间尺度和动态分析的角度进行研究。*后，深入分析了我国股票市场存在的动量和反转效应，并将因子投资理念与我国股票市场数据相结合，提出了适应我国证券市场的投资策略。2. 主要观点首先，对于不同的投资组合来说，能够解释超额收益的有效解释因子组合不同，并且同一投资组合在不同时间尺度上的有效解释因子组合也不完全相同，因此不能用固定的因子模型去分析不同的投资组合。其次，证明了因子有效性过程是动态变化的，利用多因子模型只能找到过去投资组合与风险因子之间的关系，无法对投资组合未来的收益进行预测。*后，发现了在我国股票市场上存在极短期和中长期的反转效应和短期的动量效用，评估了中国股票市场进行因子投资的效果，并提出了投资策略。3. 研究方法1. 主要内容本成果首先对因子理论、因子投资和资产定价模型的理论发展进行梳理，再对系统性因子效应的形成机制进行深入剖析，并讨论了目前研究中面临的主要问题。为了克服这些问题，采用小波分析和动态模型平均方法分别从多时间尺度和动态分析的角度进行研究。*后，深入分析了我国股票市场存在的动量和反转效应，并将因子投资理念与我国股票市场数据相结合，提出了适应我国证券市场的投资策略。2. 主要观点首先，对于不同的投资组合来说，能够解释超额收益的有效解释因子组合不同，并且同一投资组合在不同时间尺度上的有效解释因子组合也不完全相同，因此不能用固定的因子模型去分析不同的投资组合。其次，证明了因子有效性过程是动态变化的，利用多因子模型只能找到过去投资组合与风险因子之间的关系，无法对投资组合未来的收益进行预测。*后，发现了在我国股票市场上存在极短期和中长期的反转效应和短期的动量效用，评估了中国股票市场进行因子投资的效果，并提出了投资策略。3. 研究方法*，利用小波分析同时研究不同的资产定价模型，并从横向（模型之间）和纵向（时间尺度之间）上分析风险因子的有效性。第二，引入了动态模型平均的方法，将证券市场看作一个具有多种状态的系统整体构造状态空间模型，采用卡尔曼滤波进行动态的参数估计，进而采用贝叶斯模型平均的思想，获得*预测模型中各个因子出现的概率和系数估计值。第三，基于Fama-Macbeth的分组研究方法。4. 学术创新*，根据目前传统线性回归方法的理论缺陷，引入合适的动态研究方法进行对比分析。第二，利用动态模型平均方法的实证结果证明了因子有效性存在周期性。第三，发现横截面动量和反转效应是同时存在、相互作用的整体，推翻了以往认为两种效应轮动存在的观念。第四，构造在我国证券市场有效的因子模拟组合验证了在我国股票市场进行因子投资的可行性，并切实提出了可行的投资策略。5. 学术价值首先，随着计量技术的进步，传统的线性回归方法进行静态分析的局限性日益凸显，利用现代数学理论方法对研究对象进行动态分析是未来的趋势，本研究采用多种动态分析方法丰富了目前国内资产定价研究范式。其次，本研究提出的因子有效周期估计方法可以作为金融风险的预测方法，并能够反映出市场风险偏好的变化情况。
本书主要内容包括: 研究背景、目的和意义、文献综述、研究思路、本书的创新点、结构安排、风险因子与因子投资、因子模型、研究中存在的缺陷、金融多时间尺度分析、小波变换与多分辨分析、资产定价模型的小波分析等。