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一、模型原理 因子分析是类似于主成分分析的一种降维统计分析方法,与主成分分析很容易混淆,所以因子分析的定义我们对比主成分分析来阐述。主成分分析是通过对原始自变量进行线性组合,形成综合指标达到降维目标;而因子分析是保留原始自变量,挖掘原始自变量背后的、起到支配作用的、不可观测的潜在变量,即为因子。 比如有X1...
打分法:各个因子按大小打分,加权后得到总分。分为静态加权和动态加权。 优点:比较稳健,不受极端值影响 回归法:用过去股票的收益率对多因子进行回归得到回归方程,把新的因子值带入方程得到对未来的预判 优点:能及时调整股票对各因子的敏感性 缺点:容易受极端值的影响 在股票对因子敏感度变化较大的市场效果较差 模型...
1. 第一类为多组验证性因子分析,目的在于检验各组(如男女组)的因子结构是否相同,某些路径参数在不同的组之间是否有显著差异,类似于比较多组回归系数是否相同。 2. 第二类为进一步了解各组因子均值是否相同,与传统方差分析相似,在做此类分析前,通常要先做第一类分析。 第一节多组验证性因子分析 一、模型简介 1....
1. 简介 因子分析是一种研究观测变量变动的共同原因和特殊原因, 从而达到简化变量结构目的的多元统计方法. 因子分析模型是主成分分析的推广, 也是利用降维的思想, 将复杂的原始变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法. 1.1 应用 寻求变量的基本结构, 简化变量
一、收益率与单一因子的相关性 对于多因子模型的有效性,此处不做讨论。这里仅仅以沃尔玛公司基本财务数据为例,计算得到简单的估值因子,并对该因子和下月收益率进行相关性分析。(数据来源:http://uk.advfn.com,下同)。 下面载入沃尔玛季度EPS数据并计算其滚动EPS: ...
多因子模型是指将金融资产的收益率分解为多个因素的线性组合,以揭示背后的经济和市场趋势。通常,这些因子包括市场因子、公司特定因子和宏观经济因子等。 2. 多因子模型的应用 多因子模型的应用广泛,包括股票选取、投资组合管理和风险分析等。通过使用多因子模型,投资者可以更准确地评估投资组合的风险和收益,优化资产配置...
多水平因子分析模型MCMC算法分块Gibbs抽样器折断Dirichlet过程先验数据的异质性因相关的解释变量被排除在既定模型.然而,目前经典统计方法难以处理的异质参数的依赖关系或"结".为了解决非均质参数之间的依赖关系,本文基于多水平因子分析模型提出一个半参数贝叶斯分析程序.对于模型的截距和/或协方差结构参数的分布赋予折断的Dir...
与筛选 II:财务质量、价量和一致 预期类指标 告 报 题 专 化 量 数 蒋瑛琨 ——数量化研究系列之十八 021 jiangyingkun@ 编号 S0880511010023 本报告导读: 本报告为多因子选股研究系列的第二篇,通过多角度和更细致的测算,分析了财务质 量、价量和一致预期类因子的有效性和稳健性,为建立多因子选股模型奠定...
[Table_Summary]本报告通过多角度、更严格的测算方法分析了财务质量类、价量类和分析 师预期类共18个因子指标的有效性,给出了最全面和细致的分析结果, 为构建多因子选股模型和指导实际投资提供了很多有价值的信息。 本文的创新之处:本文的创新之处:本文的创新之处:本文的创新之处: ...