【摘 要】
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近年来,指数增强型基金管理规模逐年增加。指数增强作为主动投资和被动投资的有机结合,具有策略相对透明、风格相对平稳、风险可控性较强、获取超额收益可能性较高的优点。Fama-French模型和Barra模型作为常见的多因子模型,是构建指数增强模型的科学性方法,被广泛应用在实际投资中。相对于FamaFrench模型,Barra模型的因子暴露数据采用财务指标计算,侧重截面回归,理论上更加精准;并且构建的是
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近年来,指数增强型基金管理规模逐年增加。指数增强作为主动投资和被动投资的有机结合,具有策略相对透明、风格相对平稳、风险可控性较强、获取超额收益可能性较高的优点。Fama-French模型和Barra模型作为常见的多因子模型,是构建指数增强模型的科学性方法,被广泛应用在实际投资中。相对于FamaFrench模型,Barra模型的因子暴露数据采用财务指标计算,侧重截面回归,理论上更加精准;并且构建的是纯因子组合,因此更容易进行风险控制。但是目前有关Barra模型的指数增强的研究存在许多不足之处,比如在设计因子结构时,只注重模型样本的解释力,而忽略因子的稳定性、持续性和因子之间的相关性;关于收益预测模型的研究不足;因子轮动现象的解决不充分。基于此,本文以Barra CNE5模型为基础,通过组合优化的方法对中证500指数成分股进行指数增强模型的实证研究。首先,本文构建了指数增强基准模型。基准模型以Barra模型为风险模型,以线性回归为收益预测模型,通过设计的优化方程进行组合优化。其中Barra模型包括1个国家因子、29个行业因子和10个风格因子。首先进行单因子有效性检验,结果表明因子的显著性、波动性、稳定性以及因子间的相关性均符合模型建立要求。接着运用带权重、带约束条件的最小二乘法对因子收益率进行截面回归求解。最后估计股票收益率间的协方差矩阵。在估计协方差矩阵时采用半衰加权、Newey West方法和系统性偏误调整分别对因子协方差矩阵和特异性收益方差矩阵进行调整,另外采用特征值调整的方法对因子协方差矩阵进行调整。研究发现,相比于中证500指数,基准模型的指数增强效果不明显,结果近似于指数跟踪。其次,本文在基准模型的基础上构建了指数增强优化模型。主要有三点改进:第一,与常规的动量因子相比,特质动量因子的波动率更小,对其他风格因子的风险敞口更低,而且不容易发生动量崩溃（Lu S和Lu C,2018）,因此本文将风险模型中的动量因子替换为特质动量因子;第二,由于股票因子数据存在尖峰厚尾的特征,而分位数回归相较于线性回归不需要残差正态性和同方差性的假设,所以对于此类数据分位数回归更加稳健,因此本文将收益预测模型的线性回归模型替换为分位数回归模型,具体地:构建基于规模、Beta、特质动量、残差波动率、权益市值比、流动性、盈利性、杠杆这8个因子的分位数回归模型,作为收益预测模型;第三,采用动态控制组合优化方程的因子暴露的方法来解决因子轮动问题。研究发现:（1）改进后的风险模型的拟合效果更佳,调整R方的平均值从0.225增加到0.255,而且风险预估更加精准,预期波动率与实际波动率的偏差统计量从1.18降低到1.12,相关系数从0.73增加到0.77;（2）选取2017年8月1日至2019年6月28日作为样本外区间,按月调仓下,与中证500指数相比,指数增强优化模型实现的年化超额收益率为13.86%,信息比率为2.13,年化跟踪误差只有6.52%,且各年份均实现稳定的超额收益。这充分说明了本文的指数增强优化模型具有很好的指数增强效果;（3）优化模型的表现明显超过基准模型,这验证了动量因子替换、分位数回归模型、动态控制因子暴露这三点改进的有效性。本文的研究成功地将结构化风险模型和分位数回归模型应用在指数增强领域,可以为指数增强基金投资者提供理论的支持。从实务的角度,本文提出的指数增强优化模型可供指数增强型基金投资者参考。
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