맞춤은 계량 경제학의 연구 분야이다. 맞춤 지수란 간단히 말하면 선택한 변수와 해석된 변수의 상관관계입니다.
주식 \ 펀드 맞춤 지수:
지수 펀드는 목표 지수의 변화를 추적하고 시장과 동시에 성장하는 펀드 품종을 실현하는 맞춤 목표 지수입니다. 지수 펀드의 투자는 목표 지수 수익률에 맞는 투자 전략을 사용하여 목표 지수의 구성 주식에 다양한 방식으로 투자하여 주식 포트폴리오 수익률이 목표 지수가 나타내는 자본 시장의 평균 수익률에 맞도록 합니다.
조작이 간단하고 투명도가 높다.
이론적으로 지수 펀드의 운영 방법은 간단합니다. 지수에서 각 증권의 비율에 따라 해당 비율의 증권을 매입하고 장기적으로 보유하는 한 간단합니다.
둘째, 지수 펀드가 싸다. 지수 펀드가 보유 전략을 채택했기 때문에 자주 주식을 바꿀 필요가 없어 거래 비용이 능동적인 관리형 펀드보다 훨씬 낮다.
또한 지수 펀드의 성과 투명성은 높습니다. 투자자들은 지수기금이 추적하는 목표기준지수가 상승하는 것을 보고 자신의 지수기금이 오늘 순가치가 얼마나 오를 수 있는지 알 수 있다. 그래서 대세를 잘 볼 수 있고, 주식을 잘 볼 수 없는 기관투자자와 일부 개인투자자들이 투자지수 펀드를 선호하기 때문에' 지수를 벌어서 돈을 벌지 못한다' 는 걱정은 하지 않아도 된다.
체계적이지 않은 위험을 효과적으로 피하다
다른 펀드에 비해 인덱스 펀드의 장점은 비체계적 위험을 효과적으로 피할 수 있다는 점이다. 따라서 인덱스 펀드는 투자를 광범위하게 분산시키고, 어떤 주식의 변동도 인덱스 펀드의 전반적인 성과에 영향을 주지 않아 위험을 분산시킨다. 한편, 지수 펀드가 주시하고 있는 지수는 일반적으로 더 긴 추적 역사를 가지고 있기 때문에 지수 펀드의 위험은 어느 정도 예측할 수 있다.
그래서 장기적으로는 지수 펀드의 투자 실적이 다른 펀드보다 우수하다. 2006 년 시장지수기금은 125.87% 의 연평균 누적 순성장률로 가장 수익성이 높은 펀드 품종이 되었다. 이런 기금은 일부 증권이나 산업에 너무 많은 자금을 투자하지 않을 것이다. 일반적으로 전액 투자를 유지하고 시장 투기는 하지 않는다.
핵심 요소 피팅 지수 투자법에 관한 실증 연구
인덱스 투자 (Indexing investment) 는 증권 가격 지수를 완전히 복제하거나 증권 가격 지수 편성 원칙에 따라 포트폴리오를 구축하려는 증권 투자입니다. 이런 방식으로 투자한 펀드를 지수펀드라고 하며 수익수준 목표는 목표지수의 변동 폭이다. 1990 년대 이후, 미국 월가의 대다수 주식펀드 매니저의 실적은 모두 같은 기간 시장 지수보다 낮다. 이런 식으로 복제 시장 지수 추세를 핵심 사상으로 하는 지수 펀드가 전 세계적으로 급속히 발전하면서 증권투자에 대한 전통적인 사고에 큰 충격과 도전이 되고 있다. 미국에서는 인덱스 펀드가 동류 펀드의 65~80% 를 초과하기 때문에 점점 인기를 끌고 있다. 같은 펀드 시장으로 유입되는 신규 자금에서 유입지수 펀드의 비율은 1994 의 2% 에서 1999 의 3 1% 로 상승했다. 1999 년 말 미국 지수기금 총액이 3380 억 달러로 미국 주식펀드 총액의 8.37% 를 차지했다. 미국 최대 지수 펀드와 최대 * * * 뮤추얼 펀드 Vanguards S & amp；; P 500 관리 6543.8+005 억 달러.
지수화 투자가 중국에서 늦게 출현한 것은 주로 중국의 증권시장이 아직 젊기 때문에 아직 탐구와 발전 중이기 때문이다. 중국의 투자자 집단은 아직 미성숙하고, 과학적 투자 이념이 부족하며, 시장 행동에 대한 규제가 아직 완벽하지 않다. 농가 투기와 같은 비시장 행위는 주가에 큰 영향을 미친다. 이러한 원인의 영향으로 중국의 주식 지수는 종종 시장에서 벗어나 시장의 실제 상황을 반영하지 못한다.
지수화 투자 방법의 경우 시장에서 흔히 볼 수 있는 방법은 특정 증권가격지수를 완전히 복제하거나 증권가격지수 편성 원칙에 따라 포트폴리오를 구축하는 것이다. 이런 전통적인 지수화 투자 방식은 비교적 수동적이어서 시장이 정상적으로 운영될 때 좋은 역할을 할 수 있지만, 일부 본주가 오르거나 하락하면 더 많은 이윤을 거둘 수 있는 기회를 잃고 제때에 손해를 막을 수 있다. 이 부족을 메우기 위해 각종 대체 방법이 생겨났다.
Francesco Corielli 와 Massimiliano Marcellino(2002) 는 추적 지수를 기하급수적인 복제품으로 간주하며, 지수보다 훨씬 적은 주식을 포함하고 있으며, 추적 오류에는 비반복 성분이 포함되지 않습니다. 이들은 동적 요소 추출법을 사용하여 지수 대체 포트폴리오를 구축하고 몬테카를로 경험지수와 유로 STOXX50 지수로 검증했다. 검증 결과는 고무적이며 대체 조합은 기본적으로 추적 곡선 [7] 을 완료합니다. 오숭봉 (2000) 은 상하이 30 지수가 1998 년 7 월 8 일부터 1999 년 3 월 29 일까지의 본주를 분석해 상하이 30 지수가 6 개 주식의 조합으로 대체된다는 결론을 내렸다.
위의 연구에서 우리는 지수 투자법이 반드시 증권가격지수의 편성 원리에 따라 포트폴리오를 구축하는 것이 아니라 대체 투자조합을 구축하여 지수를 추적할 수 있다는 것을 발견했다. 이를 바탕으로 저자는 주가지수를 편성하는 원칙에 따라 해당 본주로 구성된 주가지수가 이러한 본주의 * * * 상호 작용을 반영하는 핵심 요소 맞춤 지수화 투자법을 제시했다. 그러나 모든 본주가 지수에 기여하는 것은 아니다. 주가에는 핵심 요소가 있는데, 이러한 핵심 요소가 주가에 미치는 영향은 그들이 대표하는 본주의 성과에 반영된다. 마찬가지로, 모든 핵심 요소가 그것에 기여하는 것은 아니다. 핵심 요소 중 가장 대표적인 핵심 본주가 있는데, 바로 이 대표적인 주요 본주가 주가에 결정적인 역할을 하는 것이다. 그들을 붙잡기만 하면 주가를 잡았다. 즉, 우리가 이러한 핵심 요소들의 조합에 투자하기만 하면 우리는 주가에 투자할 것이다. 또한 같은 핵심 요소 중 대표적인 주요 본주를 대체할 수 있어 포트폴리오 지수화에 영향을 주지 않고 주가 투자를 더욱 유연하게 만들어 기존 방법의 부족을 어느 정도 보완할 수 있다.
다음으로 상증 50 지수를 연구 대상으로 핵심 요소 지수화 투자 방법에 대한 실증 연구를 진행할 예정이다. 논문 구조는 다음과 같습니다. 먼저 연구 설계를 진행하여 연구 절차, 모델, 샘플 및 데이터를 결정합니다. 그런 다음 데이터에 대한 계수 분석을 수행하여 상하이 50 지수의 핵심 요소를 추출합니다. 이를 바탕으로 핵심 요소에 따라 구축된 포트폴리오와 실제 상하이 50 지수에 대한 상관 관계 검사 및 회귀 분석을 통해 이 방법을 검증합니다. 결론을 내리다.
디자인을 연구하다
첫째, 연구 프로젝트 및 모델 설계
첫 번째 단계는 상하이 50 지수 동향에 영향을 미치는 핵심 요소를 파악하는 것이다.
상하이 50 지수 구성 주식의 일일 수익률을 바탕으로, 우리는 n * * * 을 추출하여 상하이 50 지수 추세를 반영하는 동일한 요소를 추출해 상하이 50 지수 추세에 영향을 미치는 N 가지 핵심 요소를 대표한다. 다 요인 모델은 다음과 같이 구성됩니다.
Index 50 = a1* f1+a2 * F2+...+an * fn+ε
그 중 인덱스 50 은 상하이 50 지수입니다. Fn 은 n 번째 * * * 나머지 요소입니다. An 은 n * * * 개 동인자가 상하이 50 지수에 기여한 기여율입니다. ε은 잔차이다.
이 N 개의 핵심 요소를 파악한 후 이 N 개의 주요 * * * 동일한 요소가 나타내는 샘플 주식을 더 자세히 파악합니다. 매핑은 다음과 같습니다.
F 1~a 1 (주식 1 1)+a2 (주식12)
F2~b 1 (주식 2 1)+b2 (주식 22)+...
...... ...... ...... ...... ...... ......
Fn ~ n1(stock n1)+N2 (stock N2)+...
여기서 Fn 은 n 번째 * * * 나머지 요소입니다. 주식은 같은 요소가 대표하는 샘플 주식입니다. 갑, 을 ... N 은 본주가 같은 요소에 기여하는 기여율, 즉 요소 부하입니다.
동일한 계수의 계수 부하를 관찰하면 각 동일한 계수에 반영된 주요 계수를 분석하고 그에 따라 해석할 수 있습니다.
두 번째 단계는 우리가 찾은 N 가지 핵심 요소가 실제로 상하이 50 지수의 추세를 반영할 수 있는지를 증명한다. 우리는 가장 대표적인 본주로 포트폴리오 Portfolio50 을 구축하고 상하이 50 지수 50 과 비교하여 Portfolio50 이 지수 50 과 같은지 확인했습니다.
이를 위해, 우리는 다음과 같이 총 분산에 대한 분산 기여도를 가중치로 사용하여 포트폴리오를 구성하는 N 가지 핵심 요소 중 가장 대표적인 I 개 샘플 주식을 파악합니다.
조합 50 = w 1 * 주식 1+w2 * 주식 2+...+wi * 주식 1
그 중: Portfolio50 은 구축된 포트폴리오의 일일 수익률입니다. STOCKi 는 투자 포트폴리오 구축에 참여한 I 의 가장 대표적인 본주의 일일 수익률입니다. Wi 는 첫 번째 샘플 주식의 무게입니다.
포트폴리오 50 의 일일 수익률과 상하이 50 지수 50 의 일일 수익률을 계산합니다. 상관 관계 테스트를 통과한 후 Portfolio50 과 Index50 에 대한 선형 회귀 분석을 수행합니다. 회귀 모델은 다음과 같이 구성됩니다.
Portfolio 50 = a+b * (인덱스 50)+ε
그 중: Portfolio50 은 구축된 포트폴리오의 일일 수익률입니다. 인덱스 50 은 상하이 50 지수의 일일 수익률입니다. A 는 상수 항목입니다. B 는 회귀 계수입니다. ε은 잔차이다.
모델이 검증되고 A 가 0 에 가깝고 B 가 1 에 가까우면 Portfolio50≈Index50, 즉 Portfolio50 은 Index50 에 해당한다. 이는 우리가 찾은 핵심 요소가 상하이 50 지수의 추세를 실제로 반영할 수 있다는 것을 보여준다.
둘째, 모델 변수 계산
상증 50 지수 구성 주식의 일일 수익률은 상대 수익률로 계산됩니다. 배주, 배주, 현금 배당의 경우 다음과 같이 계산됩니다.
그 중 rit 는 클래스 I 주식의 t 일 수익률입니다. Pt 와 Pt- 1 은 각각 T 와 t- 1 의 종가입니다. C 는 t- 1 의 T 일 주당 현금 배당금을 기준으로 합니다. As 는 t- 1 일의 주당 주식 비율을 기준으로 합니다. S 는 t- 1 의 주당 해당 가격입니다. Ad 는 t- 1 주당 송주 비율입니다.
상하이 50 지수의 일일 수익률 지수 50 도 상대 수익률로 계산되며 공식은 다음과 같습니다.
그 중 Rt 는 상하이 50 지수 t 일 수익률이다. Pt 와 Pt- 1 은 각각 상하이 50 지수 T 일과 t- 1 일의 종가입니다.
셋째, 샘플 선택을 연구합니다
본 연구에 필요한 상하이 50 지수 종가, 구성 주식 종가, 현금 배당 등 원시 거래 데이터는 상하이 만국주식평가컨설팅유한공사가 제작한' 대지혜증권 정보플랫폼 V5.00' 에서 나온 것이다.
계수 분석 과정에서 샘플 데이터 기간은 2002 년 2 월 3 일부터 2004 년 3 월 3 일까지이며 각 샘플 주식에는 309 개의 데이터 레코드가 포함되어 있습니다. 여러 가지 이유로 임시 중단으로 인한 누락 값은 인접한 데이터 평균법으로 채워집니다.
일부 신규 상장사 본주 상장일이 너무 짧아 샘플 데이터 양이 부족해 실적이 이상 변동하기 쉬우며 회사 각 방면의 운영 메커니즘이 완벽하지 못하다는 점을 감안하여 소수의 데이터 간섭 검증을 막기 위해 본주를 배제하고 핵심 요소가 확립된 후 전문지식에 따라 각각 그 속성을 판단한다. 백운공항 (600004), 한샤은행 (6000 15), 남방항공 (600029), 중신증권 (600030), 장강전력 등 5 개의 본주를 제거한다
요약하면, 요인 분석 샘플 주식에는 총 45 개의 상하이 50 지수 샘플 주식이 포함되어 있으며, 각각 309 개의 일일 수익 기록만 포함되어 있습니다. 309 그룹, 13905 일 후퇴 기록이 있습니다.
상관관계 검사와 회귀 분석 과정에서 상하이 50 지수는 2004 년 6 월 2 일 공식 발표됐다. 지수 코드는 0000 16, 기준일은 2003 년 6 월 365438+2 월 0 일이다. 지금까지, 데이터의 양이 너무 적어서 직접 계산해서는 안 된다. 그러나 상증 50 의 원활한 출시를 위해 상교소는 65438+2003 년 10 월 2 일부터 상증 50 판 컨셉 지수 993265 를 발표했다. 편제 방법과 동향은 상증 50 과 거의 같지만 채택된 기수는 다르다. 여기서는 상하이 50 지수 0000 16 데이터 대신 상하이 50 개념 지수 993265 의 데이터로 계산합니다. 계산 기간은 2003 년 7 월 22 일부터 2004 년 3 월 12 일까지입니다. 마찬가지로 누락된 값을 처리하는 방법은 인접한 데이터를 균일하게 채우는 방법, * * * 통계 155 그룹의 데이터를 사용합니다.
요인 분석
표 1 KMO 통계 및 바틀렛 구면 검사표
카이저 마이어 올킨 샘플링 적합성 측정. . 958
바트리트 구형도 실험 약. 카이 제곱 검사 9857.426
Df 990
서명하다. . 000
먼저 KMO 통계 및 Bartlett 의 구형 검사를 사용하여 샘플 데이터가 계수 분석을 위한 사전 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 표에서 변수 간 편향을 검사하는 KMO 통계량은 0.958 로 1 에 가깝고 변수 간 상관 정도가 크게 다르지 않다는 것을 알 수 있으며, 데이터는 계수 분석에 매우 적합하다. 한편, Bartlett 의 구면 가설 검사 결과도 거부됐다. 변수 간의 상관관계를 강력하게 파악해 샘플 본주의 일일 수익률 사이에 * * * 같은 정보가 있어 * * * 같은 계수를 추출하기 위한 전제조건을 충족한다는 것을 보여준다. 표 1 을 참조하십시오.
이 논문에서 사용 된 인자 추출 방법은 주성분 분석이다. * * * 상수 등의 계수를 고려하여 직교 회전을 사용하여 계수를 추출하는 동안 직교 회전을 최대화합니다. 추출된 주성분 * * * 누적 기여율이 85% 이상인 기준에 따라 하나의 * * * 에서 20 개의 * * * 동일한 계수를 추출합니다. 정보 추출 적합성 테스트 양식 (약간) 은 항소 * * * 동인자 추출 기준에 따라 본주의 정보 추출이 기본적으로 충분하다고 알려 줍니다.
표 2 *** 같은 요소로 해석 된 차이 비율 표
계수 f1F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F8 F9 f10
분산 퍼센트 42.3116.849 4.540 3.208 2.395 2.856 2.367 2.133 2.0351..
누적% 42.31149.160 53.700 56.908 59.764 62.158 64.525
계수 f11f12f13f14f1
분산 퍼센트1.7281.6741.5531.491..
누적% 72.265 73.939 75.49176.982 78.392 79.716 81.002 82.263 83.464 84.6/
같은 계수로 해석한 분산 퍼센트 (표 2) 를 지수 기여도에 대한 계수의 가중치로 사용합니다. 해당 다중 계수 모델은 다음과 같습니다.
Index50 = 0.4231* f1+0.0685 * F2+0.0454 * F3+0.0321* 입니다
분산이 가장 큰 직교 회전을 통해 계수와 변수 사이의 계수 부하가 0.4 보다 큰 변수를 제시한 다음 동일한 주식에 대한 동일한 계수의 기여도에 따라 상대적으로 큰 값을 취합니다. 우리는 아래 20 개의 본주 목록을 받았는데, 주로 표 3 과 같이 같은 요인으로 표시한다.
표 4 *** 같은 요소가 나타내는 샘플 주식 목록
F 1 600028 중국석화 F5 600664 하약그룹
600808 Masteel 주식 600038 hafei 주식
600688 상하이 석유 화학 F6 600839 쓰촨 창홍
6000 19 보산 철강 600033 푸젠 고속도로
600026 중해 개발 600008 지분
600569 안강 F7 60059 1 상항
600050 차이나 유니콤 60022 1 해남항공
600036 초상은행 F8 600795 국전 전력
600350 산둥 인프라 6000 1 1 Huaneng 국제
600649 원수주식 600642 심에너지주식
600000 포발은행 F9 600643 애건주식
F2 600602 광전전자 F 10 600887 일리 주식
600832 오리엔탈 펄 600597 광명유업
600637 라디오 및 텔레비전 정보 F 1 1 6000 16 민생은행
600 100 청화동측 F 12 6008 1 1 동방그룹
600 17 1 상하이 벨링 F 13 600652 아이시 주식
60060 1 설립자 기술 F 14 600006 동풍 자동차
F3 600609 골드컵 자동차 F 15 6008 12 화북제약
600805 대악투자 F 16 600705 북아시아 그룹
600 104 상하이 자동차 F 17 600895 장강고과
F4 6007 17 천진항 F 18 600863 내몽골 화전
6000 18 상해항 컨테이너 F 19 600098 광저우 지주
600009 상하이 공항 F20-
각 * * * 동일한 계수가 샘플 주식 계수 부하에 해당하는 관계는 다음과 같습니다.
F1~ 0.84 (600028)+0.84 (600808)+0.83 (600688)+0.82 (60001;
F2 ~ 0.88 (600602)+0.86 (600832)+0.85 (600637)+0.78 (600100)+0.69 (
F3 ~ 0.81(600609)+0.75 (600805)+0.63 (600104)
F4 ~ 0.76 (600717)+0.67 (600018)+0.46 (600009)
F5~0.88(600664)+0.85(600038)
F6 ~ 0.66 (600839)+0.49 (600033)+0.46 (600008)
F7 ~ 0.72 (600591)+0.67 (600221)
F8 ~ 0.56 (600795)+0.55 (600011)+0.52 (600642)
F9~0.83(600643)
F10 ~ 0.75 (600887)+0.40 (600597)
F11~ 0.80 (600016)
F12 ~ 0.81(600811)
F 13~0.8 1(600652)
F 14~0.97(600006)
F 15~0.80(6008 12)
F 16~0.77(600705)
F 17~0.78(600895)
F 18~0.75(600863)
F 19~0.52(600098)
F20~-
* * * 동일 요소가 나타내는 샘플 주식 목록과 계수 부하의 대응 관계를 관찰하면 각 * * * 동일 요소가 반영하는 주요 요소는 다음과 같습니다.
F 1 해당 샘플 주식으로는 600028 중국석화, 600808 마강주식, 600688 상하이석화, 6000 19 Baosteel 주식, 600026 중해발전, 600569 안양강 등이 있습니다 이들은 모두 유명한 대판 블루칩으로, 경영 실적이 우수하고 순자산 수익률이 높으며, 몇 개의 은행주를 포함해 큰 접시의 대형 주식, 블루칩 중의 블루칩이라고 할 수 있다. 우리는 계수 F 1 을' 큰 접시의 진한 파란색 주식' 으로 정의할 수 있다.
F2 에 해당하는 본주는 600602 광전전자, 600832 동방명주, 600637 광전정보, 600 100 청화동측, 60017/KLOC-0 입니다 이 주식들은 하이테크 업계의 걸출한 대표로 주로 컴퓨터에 종사한다.
F3 에 해당하는 본주는 600609 골드컵 자동차, 600805 대악투자, 600 104 상하이 자동차로 전형적인 자동차주에 속한다. 최근 몇 년간 자동차 산업이 부상하면서 실적이 안정적으로 성장함에 따라 F3 계수를' 자동차 블루칩' 으로 정의할 수 있다.
F4 에 해당하는 본주는 6007 17 천진항, 600 18 상하이항 컨테이너, 600009 상하이공항으로 육지, 바다, 항공항 물류 운송과 밀접한 관련이 있습니다. 우리는 F4 요인을' 항구 물류주' 로 정의할 수 있다.
F5 에 해당하는 본주는 600664 하약그룹, 600038 하비 주식으로 지역색이 뚜렷하여 동북구 공업기지 발전의 맥박을 만진다. 우리는 요인 F5 를' 동북구 공업주' 로 정의할 수 있다.
F6 에 해당하는 본주는 600839 쓰촨 창홍, 600033 푸젠 고속, 600008 주식으로, 그 중 600033 푸젠 고속, 600008 주식은 주로 공익사업과 기반시설에 종사한다. 우리는 F6 계수를' 기본공익주' 로 정의할 수 있다. 그러나 600839 쓰촨 창홍 주영 업무는 텔레비전 에어컨 등 가전제품으로 성과가 두드러졌다. 이런 부류로 분류되면 통계 이외의 원인으로 인한 예외로 볼 수 있다.
F7 에 해당하는 본주는 60059 1 상항, 60022 1 해항, 국내 항공운송업계의 양질의 주식 2 개입니다. 우리는 F7 요소를' 항공운송주' 로 정의할 수 있다.
F8 에 해당하는 본주는 600795 국전전력, 6000 1 1 화에너지 국제, 600642 심에너지 주식으로 분명히 전기를 대표한다. 계수 F8 을 "전력 공유" 로 정의할 수 있습니다.
F9 에 해당하는 본주는 600643 애건으로, 시가의 50 개 구성 주식 중 비은금융주이다. 우리는 계수 F9 를' 비은행 금융주' 로 정의할 수 있다.
F 10 에 해당하는 본주는 600887 일리, 600597 광명유업으로 모두 유제품의 선두주자입니다. 유제품의 소비는 일반인의 일상생활과 밀접한 관련이 있으며, 그 표현도 일반인 생활의 부유도를 어느 정도 반영하고 있다. 우리는 인자 F 10 을' 유제품 소비주' 로 정의할 수 있다.
F 1 1 해당 샘플 주식은 6000 16 민생은행, 은행주입니다. F 12 에 해당하는 샘플 주식은 6008 1 1 동방그룹, 종합주식, 금융, 전기상, 건설재, 통신 등 분야입니다. F 13 에 해당하는 본주는 600652 애석 주식, 주영 컴퓨터 하드웨어 및 네트워크 장비입니다. F 14 에 해당하는 본주는 600006 동풍차, 자동차 산업주이다. F 15 에 해당하는 견본주는 6008 12 화북제약, 의약화학제품 생산 및 판매입니다. F 16 에 해당하는 본주는 600705 북아시아 그룹, 주영 운송 물류 무역입니다. F 17 에 해당하는 본주는 600895 장강고과, 부동산주입니다. F 18 에 해당하는 본주는 600863 내몽골 화전, 주영 동적 발전 및 난방이다. F 19 에 해당하는 본주는 600098 광저우 지주로 에너지 물류 인프라 등 종합주식에 종사한다. 이러한 요소들이 대표하는 주식은 매우 표적적이다. 일부 주식은 위의 요인에 기인 할 수 있지만, 통계적으로 볼 때 원본 정보가 완전히 반영되도록 별도로 나열해야합니다. F20 에 해당하는 본주의 계수 부하는 모두 0.4 미만이며, 그 해석이 매우 작으며 반영된 본주가 비교적 분산되어 전문적인 관점에서 분석가치가 없기 때문에 제외된다는 것을 보여준다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)
백운공항 (600004), 한샤은행 (6000 15), 남방항공 (600029), 중신증권 (600030), 장강전력 (600900) 은 5 백운공항 (600004) 주영 공항 물류는 F4 로 분류될 수 있습니다. 화하은행 (6000 15) 은 f11으로 분류할 수 있는 은행주입니다. 남항공 (600029) 주영 항공운송은 F7 로 분류될 수 있습니다. 중신증권 (600030) 은 비은금융주로 F9, 장강전력 (600900) 주영전력에너지로 분류돼 F8 로 분류된다.
요약하자면, 상하이 50 지수 구성 지분의 일일 수익률 데이터에 대한 계수 분석을 통해 F 1 부터 F 19 까지 실질적인 의미의 19 * * * 를 추출했습니다. 다 요인 모델은 다음과 같이 구성됩니다.
Index50 = 0.4231* f1+0.0685 * F2+0.0454 * F3+0.0321* 입니다
관련 검사 및 회귀 분석
계수 분석에서 추출한 19 대표 샘플 주만 결합하여 포트폴리오 Portfolio50 을 구성합니다. 각 샘플 주식의 가중치는 누적 백분율 중 각 * * * 계수에 의해 해석되는 분산의 백분율과 같습니다. 예를 들어 F 1 계수의 가중치는 (42.311/83.464 = 0.5069) 와 같습니다. F 1 요소가 나타내는 주식 수가 많고 가중치 비율이 높다는 점을 감안하면 상위 4 개 주식을 선택하고 각 주식의 가중치는 F 1 계수 가중치의 4 분의 1 로 총 22 개의 샘플 주식입니다.
포트폴리오의 구성은 다음과 같습니다.
Portfolio 50 = 0.1267 * (600028)+(600808)+(600688)+(60001;
Portfolio50 과 Index50 의 상관 관계 검사표 (약간) 에 따르면 0.0 1 의 신뢰 수준에서 Portfolio50 과 Index50 의 상관 계수는 0.943 이고 Portfolio50 과 Index50 을 설명합니다
표 4 회귀 모델 및 테스트 결과 표
모형 제곱합.
1 회귀 0.0251.0251238.863.000
잔차 .003153.000
합계 .028154
표 5 회귀 계수 및 검사 결과 표
모델 표준화되지 않은 계수 표준화 계수. 관련
B 표준. 오차 β 0 차 부분
1 (상수) 7.235E-04 .000 2.004 .047
Index 501.021.029.943 35.197.000.943.943.
회귀 모형과 검사 결과 (표 4) 에서 볼 수 있듯이 회귀 모형은 명백한 통계적 의의를 가지고 있다. 회귀 계수와 검사 결과 (표 5) 에서 볼 수 있듯이 회귀 모형의 계수 B 는 명백한 통계적 의미를 가지고 있으며, B 의 값은 1.02 1 입니다. 상수항의 검사는 통계학적 의의가 없지만 중요하지 않다. 상식의 경우, 우리는 보통 그것을 방정식에 두고 0.0007235 를 취한다.
이를 바탕으로 다음과 같은 회귀 모형을 작성할 수 있습니다.
조합 50 = 0.0007235+1.021* (지수 50)
여기서 상수 a=0.0007235 는 0 에 매우 가깝고 회귀 계수 b= 1.02 1 도 1 에 가깝습니다. 그래서 우리는 Portfolio50≈Index50 이라고 생각할 수 있습니다.
마지막으로 회귀 모형 맞춤의 유효성을 평가하고 분석합니다 (프로세스 생략). 맞춤 모델의 맞춤 우수성 브리핑 및 데빈 왓슨 통계에서 결정 계수 R2 는 0.89 이고 조정된 결정 계수 R2 는 0.889 로 모델의 맞춤 효과가 두드러진다는 것을 알 수 있습니다. 데빈 왓슨 통계량은 1.786 으로 2 정도 됩니다. 잔차 사이에는 명백한 연관성이 없다는 것을 알 수 있다. 모델의 정규성, 즉 잔차가 정규 분포에 따르는지 여부를 더 자세히 분석하기 위해 잔차 분포 히스토그램과 정규 PP 그래프를 만들었습니다 (그림 1 및 그림 2 참조). 이 모델의 잔차는 기본적으로 정규 분포를 따른다는 것을 알 수 있다.
그림 1 잔차 분포 히스토그램 그림 2 잔차의 정규 PP 그래프입니다.
결론
위의 경험적 연구에 따르면, 우리는 다음과 같은 결론에 도달했습니다.
1. 65438+2002 년 2 월 3 일부터 65438+2004 년 3 월 8 일까지 상하이 50 지수 50 개 샘플 주식의 수익은 19 핵심 요소의 영향을 받습니다. 이들 19 핵심 요소 중 가장 대표적인 것은 600028 중국석화, 600602 광전전자 등 22 개 본주이다. 또 다른 관점에서 볼 때, 이 22 개 본주의 전반적인 추세는 기본적으로 상하이 50 지수 50 개 본주의 추세를 반영한다.
2. 상하이 50 지수에 영향을 미치는 핵심 요소는 강한 판 효과를 가지고 있다. 기업 성격, 주영 업무, 지역 특성, 경영 실적이 같거나 비슷한 주식의 시세가 매우 관련이 있어 같은 핵심 요소로 분류할 수 있다. 그러나, 동시에, 개별 주식의 성과는 똑같이 뛰어나다. 거의 모든 부서에는 독특한 표현이 있습니다. 관리, 자본 운영 등 여러 가지 이유로 이 독보적 주식은 자신의 특색에서 벗어나 시장에서 없어서는 안 될 포인트가 되어 지수에 중요한 기여를 했다.
3. 주가가 상하이 50 지수 핵심 요소에 미치는 영향을 보면 하나의 핵심 요소가 나타내는 샘플 주가 수가 적으면 이러한 샘플 주가 더 대표적이라는 것을 알 수 있다. 반면, 핵심 요소가 나타내는 샘플 주가 수가 많은 경우 이러한 샘플 주가 대체성이 있음을 의미합니다. 즉, 포트폴리오를 조정해야 하는 경우 대부분의 샘플 주식을 나타내는 요소 중에서 조정할 수 있습니다. 포트폴리오의 대표에 영향을 주지 않습니다.
4. 상증 50 지수를 지수화하려면 50 개 본주를 모두 투자할 필요가 없고 19 의 핵심 요소를 가장 잘 대표하는 22 개 중점 본주만 투자하면 된다. 포트폴리오는 포트폴리오 50 = 0.1267 * (600028)+(600808)+(600688)+(60001입니다 검사 결과 이 22 개의 대표적인 중점 본주로 구성된 그룹 Portfolio50 의 수익률은 기본적으로 상하이 50 지수의 Index50 수익률을 반영한 것으로 나타났다. 이들의 위험은 같은 수준이다. 즉, 상하이 50 지수 대신 그룹 Portfolio50 으로 기하급수적으로 투자할 수 있다. 또한 동일한 핵심 요소로 대표되는 주식은 대체성이 있기 때문에 포트폴리오 Portfolio50 의 구조는 더욱 유연합니다. 이에 따라 투자 포트폴리오 Portfolio50 을 지수에 영향을 주지 않고 시장 상황에 맞게 조정할 수 있습니다.
위의 결론은 우리가 실증 연구의 관점에서 핵심 요소 맞춤 지수 투자법을 검증했다는 것을 보여준다. 즉, 지수 투자는 주식 지수를 완전히 복사할 필요가 없고, 주식 지수에는 핵심 요소가 있다는 것이다. 이러한 핵심 요소를 사용하여 구성된 포트폴리오는 해당 주식 지수에 맞춰 기하급수적으로 투자할 수 있습니다. 이 방법은 다양한 지표에 적용할 수 있으며, 조작이 유연하고 능동적이다. 펀드 매니저는 다른 분석 도구와 동시에 결합하여 시장의 구체적인 상황에 맞게 맞춤 포트폴리오를 조정하여 투자 실적을 극대화할 수 있습니다.