它能精准分析历史数据,以预测未来因变量的数值走向。此类模型考虑多种自变量,全面捕捉影响因变量的因素。数据质量对模型的准确性至关重要,错误或缺失数据会导致偏差。模型构建需要选择合适的算法,如线性回归、逻辑回归等。特征工程是关键步骤,有助于提升模型的性能和解释性。定量因变量预测模型在金融领域用于预测股票价格...
因子定价模型的起源可以追溯到Markowitz的均值-方差分析理论,这一理论为投资组合的选择提供了科学的依据。随后,Sharpe等人在此基础上提出了资本资产定价模型(CAPM),标志着单因子定价模型的诞生。CAPM模型简洁明了,将资产的预期收益率与市场风险因子紧密相连,为投资者提供了评估资产风险与收益关系的有效工具。 多因子定价模...
使用市场因子和风格因子作为自变量,使用各个国家制造业及分项数据作为因变量,全局回归中,我发现因子模型具备一定的有效性,市场因子的有 效性高于风格因子;滚动回归中,我尝试了周期、动量等方案,滚动提取 双因子并预测因子和残差,进一步结合回归方程预测 PMI 的值,实证结果表明,双因子模型对于 PMI 指标有良好的预测效果,...
《贝叶斯动态面板模型下的基金业 ⚫ 水平,斜度,曲线模型与主流模型相比有更好的定价效果 绩持续性——"学海拾珠"系列之七十 作者发现水平,斜度,曲线模型相比 CAPM 模型,Fama 和 French 二》 三因子模型,五因子模型以及 Hou 等人的 q 因子模型,在横截面定价时, 6. 《高点锚定效应和跨公司收益预测 未捕捉到...
这个模型把时间当作一个固定的因素来考虑。它假设每个时间点所产生的效应是固定且不变的。基于这样的前提，我们可以更好地理解时间变化对某一变量的影响，而不必担心时间本身会有太多的波动。打个比方如果你正在研究一个公司在不同年份得业绩表现，且想要明确某些时间段内公司表现的变化趋势，时间单因素固定效应模型...
双因素固定效应模型的一般形式如下: [Y_{it} = + X_{it} + _i +t +{it}] 其中,(Y_{it})表示第i个个体在第t个时间点的因变量,(X_{it})表示第i个个体在第t个时间点的自变量,()是常数,()是自变量的系数,(_i)是个体固定效应,(t)是时间固定效应,({it})是误差项。个体固定效应(_i)控制了...
每个资产用的因变量的值是一样的；而多因子模型似乎可以用一…因子模型概述
Fama-French三因子模型是一个经济模型。在1992年Fama和French研究美国股票市场不同股票回报率差异时发现的。股票的市场的beta值不能解释不同股票回报率的差异，而上市公司的市值-账值比、市盈率可以解释股票回报率的差异。Fama和French认为，上述超额收益是对CAPM 中β未能反映的风险因素的补偿。模型简介 Sharp(1964)，...
四种理论分析模型 Stuff Happens: Understanding Causation in Policy and Strategy》里面提出了判断因果关系的四种思维模型,很有借鉴意义。我简单翻译编辑了下。 第一种,规律-概率视角(regularity and probability view) 在RPV(即规律-概率视角的缩写)当中,主要是考虑与经验一致的因果关系。比如,低气压的现象往往在下雨...