中泰证券-优选稳健alpha基金，基于多因子的业绩预测模型-210408

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◆研究背景面对数量繁多而风格迥异的公募基金，投资者可以获取过往数期和多个维度的面板数据，却缺乏深入、科学、成体系的研究分析方法。

本文用Brinson归因方法从基金净值中剥离出股票收益，进而借助多因子模型获得基金的alpha，然后基于过往alpha和规模等因素预测未来alpha表现，构建了选股能力稳健而风格暴露不高的基金组合。

◆本文建立的多因子模型我们选用了Fama-French（2015）的五因子模型中的MKT、SMB、RMW和CMA因子以及Liu，Stambaugh和Yuan（2019）提出的CH-4多因子模型中的VMG和PMO因子合计六个因子，具体构造方法我们严格依照了FF-5的思路。

◆基金研究样本与处理方法我们试图将研究范围扩展到所有收益和风险与股票市场挂钩的主动股票型和混合型基金。

但受制于实际情况和模型误差，本文的研究样本限制为平均股票仓位在50%以上，同时最低股票仓位高于20%和港股仓位不高于10%的基金群体。

对此可以用Brinson模型剥离出基金的纯粹股票收益，借助多因子模型获得基金的alpha和各类风格beta。

◆主要结论我们拆解出基金对各类因子的暴露，刻画了基金经理的投资风格；论证了基金业绩可持续，基金当期alpha与往期alpha存在正相关性；探讨了规模（股票投资市值S）对基金alpha的影响，最优规模约为10亿元。

面对业绩优秀的基金经理同时有较大的规模如何选择，我们抓住预测未来的alpha相对排名（百分位）这个主要矛盾，提出了如下预测模型：基于往期alpha和当期规模去预测未来的alpha表现（pct代表百分位）。

该模型在统计分析和模拟回测中都有不错的表现，而且可扩展性强，可以纳入换手率、持仓集中度和平均持仓时间等影响因素。

根据上述模型获得预测评价后构建模拟组合，相对中证偏股基金指数约有7%的超额年化收益（自2017年末至2021年3月），在2021Q1相对上述指数的超额收益约4%。