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计算行业利差可否用历史数据验证模型的有效性?

2018-01-12 10:51 和讯网
  在专题报告中,我们对各行业2017年三季度的数据进行打分,得到不同行业的投资风险综合得分,并与2017年12月的行业利差代表的行业收益进行比对,得到如下的散点图,其中,横轴为各行业的风险综合得分,纵轴为行业对应的利差水平。从下图可以看出,大分部行业都分布在从左下到右上的带状区域内,表明行业的风险综合得分越高,行业面临的风险越大,相应的行业利差水平也越高。   此外,我们注意到,化工行业位于带状区域的上方,表明化工行业基本面的风险相对不大,但是化工类产业债给出的行业利差较高,值得进一步关注,可能存在超额收益的机会;房地产行业虽然位于带状区域内,但是从行业风险的角度看,房地产行业与市场前期普遍关注的产能过剩行业(采掘、有色金属、钢铁等行业)的风险得分相近,但是对应的行业利差水平明显高出这些过剩行业,可以在行业大幅调整的背景下,筛选可能被错杀的标的。
模型的价值在于能否真正指导投资,为验证模型的有效性,我们使用历史数据进行回测,看假设回到过去某一时点,我们能否用模型得出有指导意义的结论。众所周知,2017年上半年收益最丰厚的策略就是配置过剩产能(煤炭、钢铁)的信用债,假设时间重新回到2016年12月,我们用2016年三季度的数据对各行业进行打分,得到不同行业的投资风险综合得分,并与2016年12月的行业利差代表的行业收益进行比对,得到如下的散点图。从2016年12月的行业投资价值比较中,我们看到,在2016年末采掘和钢铁行业属于高风险行业,同时对应的利差也明显高于其他行业,专注这两个行业中可能被错杀的标的,可以在来年获得较高的收益,这也印证了该模型的有效性。
  模型的价值在于能否真正指导投资,为验证模型的有效性,我们使用历史数据进行回测,看假设回到过去某一时点,我们能否用模型得出有指导意义的结论。众所周知,2017年上半年收益最丰厚的策略就是配置过剩产能(煤炭、钢铁)的信用债,假设时间重新回到2016年12月,我们用2016年三季度的数据对各行业进行打分,得到不同行业的投资风险综合得分,并与2016年12月的行业利差代表的行业收益进行比对,得到如下的散点图。从2016年12月的行业投资价值比较中,我们看到,在2016年末采掘和钢铁行业属于高风险行业,同时对应的利差也明显高于其他行业,专注这两个行业中可能被错杀的标的,可以在来年获得较高的收益,这也印证了该模型的有效性。
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