基于宏观变量的行业配置

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1、影响，在第四章，本文利用多元回归和Logistic回归技术建立了预测收益率模型和预测概率模型，在此基础上构建投资策略进行行业配置，并对模型进行实证检验和模拟投资，以验证此方法的可靠性；使用M-V方法进行行业配置，比较其与前一方法的差异并分析原因；第五章是结论和总结，通过分析我国机构投资者在行业产配置问题上的取向和现状，结合本文的模型结果，提出了一些对我国机构投资者有借鉴意义的政策建议和意见，同时也指明了进一步研宄的方向。3第二章文献综述及相关方法2.1国外研宄方法国外相关研究主要集中在行业重要性、行业资产配置与影响因素、行

2、业风险特征等方面，如：Reilly和Drzycimski(1974)按美国股票市场行业分类以及统计方法通过考察不同行业的风险差异后得出结论：不同行业的股票收益率会有明显的不同，而不同的行业的风险度量标准也不尽相同。Boudoukh、Richardson和Whitelaw(1994)研宄了37年间美国股票收益率与通货膨胀之间的关系，文章运用了经济学中的Fisher模型并使用普通最小二乘法发现发现美国市场上非周期性行业的股票收益率与通货膨胀率正相关，而周期性行业则与之负相关。Beller、Kling和Levinson(1998

3、)研宄了1973到1995年间共55个行业的相等权重及以资本量为权重的季度超额收益率可预测性。样本内研究发现，80%以资本量为权重的行业和90%等权重行业超额收益可预测；而样本外研宄则表明对于行业收益的预测模型结合均值一方差的优化理论对于投资组合的选择有很大的意义。Kavussanos、Marcoulos及Arkoulis(2002)研宄了1987年到1997年全球38个主要行业收益率的影响因素。这些因素为：工业产值、通胀率、石油价格、汇率波动和信用风险。该文章重要贡献是证明从长远看宏观经济变化对不同行业有不同影响，因此投

4、资者不仅可以用国内资产还可以用国际间行业进行风险的分散化。Ewing(2002)在向量自回归(VAR)框架下，采用广义误差预测的方差分解技术分析美国资本品、金融业、工业、交通和公用事业行业的相关关系。他发现某一行业受到不可预期的“消息”或扰动冲击时，会对其他行业产生影响。ZhongzhiHe、LawrenceKryzanowski(2008)使用卡尔曼滤波子方法研究了加拿大10个行业指数，通过将时变广分解为随机游走过程和均值回复过程，得出不同行业对经济周期的敏感性分析，对时变广值的分解相对于其他方法可显著提高模型的样本内解

5、释力度，且使用该方法所得厂作为动态对冲的对冲比率时相比其它方法在各个行业下能得到更小的对冲误差。42.2国内研宄现状国内相关研宄也表明我国股市存在行业效应，不同行业的成长能力存在差异。如：范龙振、王海涛（2004)把中国股票市场的股票划分为21个行业、12个地区。依据中国股票市场从1995年7月到2001年6月的股票回报率月数据，利用约束回归分析法研究行业和地区效应对股票收益的影响，表明中国股票市场中行业和地区效应对股票收益的影响比较显著，行业效应基本符合高风险、高回报的规律，平均回报率表现最好的几个行业，其标准差也是最高

6、的。而地区效应没有明显的高风险高回报规律。劳兰捃，邵玉民（2004)以聚类分析的方法对深交所的行业指数数据进行实证研宄。分析了各行业相对于基准类的紧密性、稳定性及宏观经济对不同行业的影响。张铁鹏（2005)研宄了行业资产配置的条件。结果表明：我国行业层面基本符合中性假定，非系统风险所占比重较大；行业之间并没有弱有效性。接着，用综合效益代价分析方法，建立了基于景气指数的行业选择模型。以相关行业财务指标为基础，建立了行业股指预测的多因素模型。结果表明，在我国使用附加经济变量对行业指数进行预测是可行的。熊胜君，杨朝军（2006)

7、将全部股票分为22个行业和8种投资风格，用带约束回归研究中国股市1991年到2003年期间的股票月收益率数据，结果表明（1)中国股票市场存在明显的行业效应和投资风格效应。（2)行业效应大于投资风格效应。（3)无论是行业效应还是投资风格效应，都遵循高风险高收益率的规律，即在中国股市中要获得高回报必须承担高风险。在中国股票市场上行业选择比个股选择更重要，中国证券市场上普遍采取的“自上而下”的资产配置方式是合理的。杨小燕，王建稳（2008)用Kruskab—WallisH非参数统计方法研究股价周收益率是否有明显的的行业效应，结果

8、表明（1)不同行业中的股票收益率差异显著，即行业因素确实对股票收益有影响；（2)与市场因子相比，行业因子对股票收益率的影响程度较大；（3)不同行业其行业因子对股票收益率的解释程度不尽相同，其中对采掘业对的解释能力最大，为38.19%，而对金融、保险业的解释能力最小，仅为11.6%。鲁巍巍，林正春（200