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1.动量分解:被遗忘的分项
文献来源 : Büsing, P., Mohrschladt, H., & Siedhoff, S. (2024). Decomposing momentum: The forgotten component. Journal of Banking & Finance, 168, 107292.
推荐原因: 本文将近几月的标准动量按该时期的最高价进行拆分,将其分解为 HTP和 PTH 两部分。研究发现,两项均能正向预测股票截面收益,其中 84% 的动量收益归因于被遗忘的分项 HTP ,而经常被研究的 PTH 仅占 16% 。本文进一步探讨了 HTP 在解释动量收益时占主导地位的原因,与 HTP 不同, PTH 的收益可预测性偶尔出现崩溃。在市场下跌后,低 PTH 股票类似场外看涨期权,这导致基于 PTH 的多空策略在市场复苏时崩溃。而基于 HTP 的多空策略由于没有将市场低迷期的极端亏损股票分配到其空头头寸,避免了崩盘。与标准动量策略相比,基于 HTP 的多空收益具有更高的夏普比率,呈正偏态,且不依赖于市场状态。此外, HTP 能显著预测市场情绪高涨期和低落期、小盘股和大盘股以及全球多个股票市场的截面收益。
2. 基于小波分解方法预测已实现波动率
文献来源 : Souropanis, I., & Vivian, A. (2023). Forecasting realized volatility with wavelet decomposition. Journal of Empirical Finance, 74, 101432.
推荐原因:
已实现波动率(Realized Volatility ,RV)的预测一直是学术界和从业者研究的重点。本文旨在研究相较宏观经济预测指标,技术指标对 S&P500指数RV的样本外的预测表现。作者利用小波分解技术,将波动率分解为不同频率的成分,研究技术指标和宏观经济预测指标在预测波动率时的不同频率特性。研究发现,技术指标和宏观经济预测指标以不同的频率为RV提供信息,技术指标捕获了RV的短期信息,宏观经济预测指标捕获了长期信息,两者具有互补性。此外,组合来自不同频率成分的信息可以提高预测的准确性,且采用经济动机约束的组合预测表现优于统计建模方法的组合预测表现。
3. 分析师一致预期目标价离散度对所含信息量的影响
文献来源 : Palley, A. B., Steffen, T. D., & Zhang, X. F. (2024). The Effect of Dispersion on the Informativeness of Consensus Analyst Target Prices. Management Science.
推荐原因: 本文研究了构成一致预期的目标价的离散度如何影响一致预期目前价对未来收益的预测。研究发现,离散度较低时,一致预期价目标价的预测收益率与实际收益率呈正相关,离散度较高时,两者负相关。进一步分析发现,分散度的不同影响源于部分分析师在坏消息传出后,出于激励因素而对目标价格的滞后调整。当股票表现不佳,部分分析师迟迟不更新目标价格,导致离散度增加,一致预期目标价过高。研究表明,在预测收益率最高的股票中,持有离散度最低(最高)的股票的多头(空头)对冲策略年收益率超过 11%。最后,本文发现对于高离散度股票,一致预期目标价预测收益与实际收益负相关的关系主要存在于散户关注度高的股票中,这表明不成熟的投资者会被网上免费提供的虚高目标价格所误导。
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海外文献推荐:因子选股类
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第 185 期: 左尾动量:股票市 场 坏消息的不充分反应
第 179 期: 价值股与成长股的久 期——差异没有想象的那么大
第 177 期: Smart beta 多因子构建的方法论:混合与整合
第 174 期: 解决规模效应的问题
第 173 期: 2018-2020 年的量化危机:被大盘成长逼入绝境
第 171 期: Smart beta 与多因子组合的最优混合
第 170 期: 通胀错觉和股票价格
第 164 期: Smart beta 策略中的“肉”在哪里 ?
第 163 期: 从实体经济角度对股市未来长期收益进行预测
第 160 期: 因子的两种类型:基 于因子组合的收益分解
第 157 期:在 分散化收益的视角下Smart Beta 是否仍然Smart
第 154 期: 异象策略的相关性结构
第 144 期: 价值因子已死?
第 142 期: ESG 投资:从罪恶股到Smart Beta
第 135 期:货币政策敞口因子 MPE
第108 期:分析师的共同覆盖—— 动量溢出效应的根源
第99 期: 低PE ,成长,利率:对估值的再思考——最聪明的投资回收期
第89 期:盈利,留 存收益,账面市值比在股票横截面收益中的作用
第52 期:微观领先于宏观?非流动性对股票收益和经济活动的预测能力
第50 期:因子如何复合——自上而下及自下而上的指数构建方法
第 36 期:一种新的公允周期调整市盈率( CAPE )预测方法
第35 期:因子投资 模型增强:基于深度学习来预测基本面数据
第28 期:期估值因子的风险来源于哪里?由PB 分解得来的证据
第25 期:价格影响 还是交易量:为什么是Amihud(2002) 度量
第22 期:价值、规模、动量、股利回报以及波动率因子在中国A 股市场的表现
第 13 期:股票市场波动性与投资学习
第 13 期:社会责任共同基金的分类及其绩效的衡量
第 13 期:因子择时风险导向模型
第 10 期:利用信息因子解释回报
第 10 期:异质现金流和系统性风险
第 9 期:“打赌没有β”投资策略研究
第 9 期:利用条件信息理解投资组合的有效性
第 8 期:因子择时模型
第 8 期:优化价值
第 7 期:动量崩溃
第 7 期 : 动量因子及价值因子在投资组合中的运用的实证研究
第 7 期:后悔的神经证据及其对投资者行为的影响
第 6 期:持续过度反应和股票回报的可预测性
第 6 期:五因子资产定价模型在国际市场上的检验
第 5 期:价值的另一面:毛盈利能力溢价
第 5 期:卖空比例与总股票收益
第 4 期:巨变的贝塔:连续型贝塔和非连续型贝塔
第 4 期:全球、本地和传染的投资者情绪
第 4 期:投资者更关注哪些因子?来自共同基金资金流的证据
第 4 期:总资产增长率与股票截面收益率的实证
第 3 期: Beta 套利
第 3 期:前景理论与股票收益:一个实证研究
第 3 期:趋势因子:投资时限的信息能获得收益?
第 3 期:时变的流动性与动量收益
第 2 期: CAPM 新视角:突尼斯和国际市场基于 copula 方法的验证
第 2 期:资本投资,创新能力和股票回报
第 2 期:风暴来临前的平静
第 2 期:资本投资,创新能力和股票回报
第 1 期:三因子与四因子模型对比与动量因子的有效性检验
第 1 期:五因子资产定价模型
第 1 期:多资产组合中的动量因子影响
第 1 期:基于插值排序标准化变量法和复杂变量的平衡分离树的多因子选股模型
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第193
期:债券收
益
下限与资产配置:债券在资产配置中所扮演的角色将于何时受到危及?
第188 期:ESG 的Alpha ,Beta 和Sigma :更好的Beta ,额外的Alpha
第156 期:资产配 置vs. 因子配置——我们能否构建一类两者兼顾的策略
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第65 期:通过VaR Black-Litterman 模型构建FOF 投资绝对收益组合
第56 期:利用低风险现象增强Black-Litterman 模型:来自韩国市场的证据
第41 期:投资组合再平衡管理的另一类方法- 叠加期权卖出合约
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