华西证券-行业景气轮动研究之四：行业景气驱动模型的动态改进与因子拆解-230327

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（以下内容从华西证券《行业景气轮动研究之四：行业景气驱动模型的动态改进与因子拆解》研报附件原文摘录）
　　中观因子的变化蕴含丰富的信息 　　中观因子可以反映行业上下游的供需关系、价量情况，为行业景气变化提供预测。而普遍的行业景气提升也预示着市场环境向好，基于中观因子变化的大盘择时策略进一步展示中观因子的有效性。在本篇报告中，我们通过对以往的中观因子进行分类与删减，降低共线性对模型的影响，同时放弃了lasso等特设稀疏性方法对模型的改造，直面高维数据影响。 　　滚动窗口回归可使策略收益更上层楼 　　滚动窗口的动态模型在参数的计算上可以不断纳入各项指标最新数据，这可以使模型的表现获得质的提升，动态模型的表现明显强于静态模型，尤其在2020年以来新冠疫情爆发，经济形势急速变化的背景下，以往数据得到的静态模型逐渐不能满足需要。而在疫情爆发9个月后，动态的滚动窗口回归模型逐渐适应新形势，与静态模型的差距越来越大。我们使用了滚动窗口的方式对行业景气驱动模型进行了动态改进，以期模型能够纳入兼容最新数据，最终使模型的预测效果获得显著提升。相对于行业平均收益，根据模型推荐选取的前五大行业，其年化超额收益高达16.90%，信息比率达1.54，月度胜率达65%。 　　行业驱动因素拆解：以食品饮料行业为例 　　我们可以通过更加深入的观察回归的参数了解到各因素对回归结果的影响力。以食品饮料行业为例。从宏观角度来看，当前食品饮料行业受M2同比增速、各项贷款余额等货币与信贷指标对食品饮料行业影响较大。货币政策的放松、尤其是M2增速的提高对该行业的增长有着显著的推动作用。从行业角度分析。糖、啤酒、软饮料、食用油的产量是近期影响力较大的行业因素。综合来看，该行业当前的景气情况主要受宏观经济形势影响。 　　风险提示 　　本模型采用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，结论在极端市场环境变化中有失效的风险。