a股市场多因素模型实证

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1、A股市场多因素模型实证一、因变量复权股价对数收益率二、自变量序号分类因素计算方法1BetaHISTORICALBETA(每月)CAMP的BETA(每月，期间:36个月)2HISTORICALBETA(每周)CAMP的BETA(每月，期间:52个月)3企业规模现价总额(对数值)现价总额(总股数*股价)的对数值4流通现价总额(对数值)流通现价总额(流通股数*股价)对数值5总资产(对数值)总资产的对数值6相对低估性营业利益回报前期营业利益/现价总额7销售额(业务收入)回报前期业务收入/现价总额8B/P前期所有者权益//现价总额9流动性买卖循环率(一个

2、月)前期自己资本/现价总额10每日交易额的变动性过去120天的日交易额的标准偏差11买卖资金的变化(25日/6个月)过去25天的日平均买卖资金/过去6个月的日平均买卖资金12买卖资金的变化(75日/12个月)过去75天的日平均买卖资金过去12个月的日平均买卖资金13投资成果股价变动的平均偏离(25日)(25日变动平均股价-前一天股价)/25天变动平均股价14股价变动的平均偏离(75日)(75日变动平均股价-前一天股价)/75天变动平均股价15HistoricalAlpha（月）每支股票的return和股价指数的回归切片（周，期间：36个月）16

3、HistoricalAlpha（周）每支股票的return和股价指数的回归切片（周，期间：52周）17SpecificRETURN(1个月)Cross-section回归分析(Beta、size、value)的残差差return(1个月)18Totalrisk(月)每支股票的RETIJRN的标准偏差(其间:36个月)19TotalRisk(周)每支股票的RETURN的标准偏差(其间:52周)20ResidualRisk(月)每支股票的RETURN和股价指数的回归分析的残差项的标准偏差(月、期间:36个月)21ResidualRisk(周)每支股

4、票的RETURN和股价指数的回归分析的残差项的标准偏差(周、期间:52周)22杠杆性负债比率(账面价值)负债/自己资本23负债比率(盯市价值)负债/现价总额24成长性销售额(业务收入)增长度对与过去5期的业务收入的时间的回归分析的回归系数/过去5期的平均业务资产25总资产的增长度对与过去5期的业务收入的时间的回归分析的回归系数/过去5期的平均总资产26销售额(业务收入)营业利益率营业利益业务收入27销售额(业务收入)营业利润Trend对[营业利益/业务收入]的过去5期的回归分析的回归系数28总资产营业利益率营业利益/总资产29总资产营业利益率T

5、rend对[营业利益/总资产]的过去5期的回归分析的回归系数数三、数据采集行情数据：总股本（日数据）、流通股本（日数据）、日成交额、日收盘价、周收盘价、月收盘价、上证综指（日数据、周数据、月数据）时间周期：2009年4月至2012年9月财务数据：总资产、总负债、所有者权益、营业收入、营业利润，以上皆为季度数据时间周期：1999年12月至2012年6月股票样本：上证50成分股四、极值与标准化1)变量极植的处理。极植很容易严重扭曲分析结果，因此去极植的处理步骤是必要的。使用“中位数去极植法(theSkipedHuberMethod)”，以数学式描述

6、该方法如下:Di,upper=Dm+5.2DMAD,ifDi³Dm+5.2DMADDi,lower=Dm-5.2DMAD,ifDi£Dm-5.2DMAD其中Di记做描述性变量的第i个观察值:，Dm记做每一个描述性变量的中位数，Di,AD记作描述性变量中每一个观察值与中位数的绝对偏离，即Di,AD=

7、Di-Dm

8、，DMAD记作所有绝对偏离Di,AD的中位数，Di,upper和Di,lower分别记作经中位数去极值后描述性变量的上下限。2)描述性变量的标准化。在将描述性变量组合成风险指数前，必须标准化每一个描述性变量，否则所有组合将无意义，因为每一

9、描述性变量所衡量的单位均为不同。通常以均值取零，标准差取1的正态标准化处理之，其公式为:标准化后向量=(原向量-均值)/标准差取固定时间窗口（36个月或12个季度），用时间窗口长度的数据向后滚动作标准化。五、报表数据的使用采用年报或一季报数据（4月底出）代表5，6，7，8月数据采用中报数据（8月底出）代表9，10月数据采用三季报数据（10月底出）代表11，12月，下年1，2，3，4月数据六、等权复合因子的构造11、BETA因子HISTORICALBETA（每周）：依据CAPM模型，使用52周收盘价收益率序列对相应上证综指收益率序列作回归，计算得

10、出周BETA。并将所得出周BETA根据其对应时间取平均，合并成月数据。HISTORICALBETA（每月）：依据CAPM模型，使用36个月收盘价对相应