《表4 多因子投资策略年化收益率分析》

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《基于分位数回归的多因子选股策略研究》

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分别采用SP模型和PRV模型构造多因子投资策略，依据模型回归系数来对下一年股票的收益率进行预测，并按照预期收益率高低将股票分为10组，并在每年年初对股票组合进行动态调整.统计每个模型在样本期间的年化收益率，结果如表4所示.由表4可知，SP模型QR（0.9）在样本区间可以获得43.17%的对冲组合，远高于QR（0.1）的6.74%，也高于OLS模型的36.3%；PRV模型QR（0.1）在样本区间获得了18.48%的对冲收益，略高于QR（0.9）的15.36%以及OLS模型的17.71%.两个模型的投资效果再次印证了前文所述的分位数回归结果，即SP模型在QR（0.9）、PRV模型在QR（0.1）均能取得更好的效果.同时对比SP模型和PRV模型可以发现，SP模型的投资效果要好于PRV模型，同时模型的区分度也更高，表现为QR（0.9）与QR（0.1）模型间的差异更大，因此综合来看规模因子和股价因子在我国股市比市净率、动量及换手率因子应用性更强.