动态因子模型的r代码

Ⅰ SPSS 因子分析之后得出了几个Factor的结果，利用这几个FACTOR 结果进行了线性回归分析之后。。

因子分析的各因子是相互独立的，如果在三维空间里的话，就是类似于X,Y,Z轴那样相互垂直的，它们不相关。所以R值和F值接近零，自然显著性水平极低接近1了。
你做的线性回归分析毫无意义，属于乱做一气。其实你还是做了一些工作的，那就是你验证了各个因子的相互独立性！

Ⅱ 非线性时间序列分析 目录

序言

1 我们为什么关注非线性

1.1   基本概念

1.2   线性时间序列

1.3   非线性时间序列的例子

1.4   非线性检验

1.4.1       非参数检验

1.4.2       参数检验

1.5   练习

参考文献

2     单变量参数非线性模型

2.1   一般的形式化表示

2.1.1       概率结构

2.2   门限自回归模型

2.2.1       两阶段门限自回归模型

2.2.2       两阶段TAR(1)模型的特征

2.2.3       多阶段TAR模型

2.2.4       TAR模型估计

2.2.5       TAR建模

2.2.6       例子

2.2.7       TAR模型预测

2.3   马尔科夫转换模型

2.3.1       马尔科夫转换模型的特性

2.3.2       状态变量的统计推断

2.3.3       马尔科夫转换模型的估计

2.3.4       选择状态数

2.3.5       马尔科夫转换模型预测

2.3.6       例子

2.4   平滑过渡自回归模型

2.5   时变系数模型

2.5.1       功能系数自回归模型

2.5.2       时变系数自回归模型

2.6   附录：马尔科夫链

2.7   练习

参考文献

3     单变量非参数模型

3.1   核平滑

3.2   局部条件均值

3.3   局部多项式拟合

3.4   样条

3.4.1       立方和B样条

3.4.2       平滑样条

3.5   小波平滑

3.5.1       小波

3.5.2       小波变换

3.5.3       阈值和平滑

3.6   非线性加性模型

3.7   指数模型和切片逆回归

3.8   练习

参考文献

4     神经网络，深度学习和基于树的方法

4.1   神经网络

4.1.1       神经网络训练估计

4.1.2       例子

4.2   深度学习

4.2.1       深度信念网络

4.2.2       论证

4.3   基于树的方法

4.3.1       决策树

4.3.2       随机森林

4.4   练习

参考文献

5     非高斯时间序列分析

5.1   广义线性时间序列模型

5.1.1       统计数据和GLARMA模型

5.2   自回归条件均值模型

5.3   Martingalized GARMA模型

5.4   抖动模型

5.5   函数时间序列

5.5.1       卷积FAR模型

5.5.2       CFAR模型估计

5.5.3       拟合值和近似残差

5.5.4       预测

5.5.5       渐进性

5.5.6       应用

附录：统计数据的离散分布

5.6   练习

参考文献

6     状态空间模型

6.1   一般模型和统计推断

6.2   可选例子

6.2.1       线性时间序列模型

6.2.2       可观测噪声时间序列

6.2.3       时变系数模型

6.2.4       目标追踪

6.2.5       通信信号处理

6.2.6       动态因子模型

6.2.7       函数和分布式时间序列

6.2.8       马尔科夫状态切换模型

6.2.9       随机抖动模型

6.2.10      非高斯时间序列

6.2.11      混合频率模型

6.2.12      其它应用

6.3   线性高斯状态空间模型

6.3.1       滤波和卡尔曼滤波

6.3.2       似然函数估计

6.3.3       平滑

6.3.4       预测和缺失数据

6.3.5       顺序处理

6.3.6       例子和R示例

6.4   练习

参考文献

7     非线性状态空间模型

7.1   线性和高斯近似

7.1.1       线性非高斯卡尔曼滤波

7.1.2       扩展非线性系统卡尔曼滤波

7.1.3       高斯和滤波

7.1.4       Unscented卡尔曼滤波

7.1.5       集成卡尔曼滤波

7.1.6       例子和R示例

7.2   隐马尔科夫模型

7.2.1       滤波

7.2.2       平滑

7.2.3       最大似然状态路径：维特比算法

7.2.4       参数估计：Baum-Welch算法

7.2.5       HMM例子和R示例

7.3   练习

参考文献

8     顺序蒙特卡洛

8.1   蒙特卡洛方法的简单综述

8.1.1       生成随机样本的通用方法

8.1.2       减少方差方法

8.1.3       重要性采样

8.1.4       马尔科夫链蒙特卡洛

8.2   顺序蒙特卡洛框架

8.3   设计问题一：传播

8.3.1       建议分布

8.3.2       延迟策略（向前看）

8.4   设计问题二：重采样

8.4.1       优先级打分

8.4.2       重采样中采样方法选择

8.4.3       重采样调度

8.4.4       重采样优点

8.5   设计问题三：推断

8.6   设计问题四：边缘化和混合卡尔曼滤波

8.6.1       条件动态线性模型

8.6.2       混合卡尔曼滤波

8.7   具有SMC的蒙特卡洛平滑

8.7.1       简单加权方法

8.7.2       加权边际化方法

8.7.3       两滤波采样

8.8   具有SMC的参数估计

8.8.1       最大似然估计

8.8.2       贝叶斯参数估计

8.8.3       可变参数方法

8.9   执行考虑

8.10 例子和R示例

8.10.1      SMC的R执行：一般SMC和重采样方法

8.10.2      杂乱环境追踪

8.10.3      被动声呐单方位追踪

8.10.4      随机抖动模型

8.10.5      衰落信道作为条件动态线性模型

8.11 练习

参考文献

索引

Ⅲ stata做动态因子模型求解释结果，图如下

共同因子？英文能给出来么？

STATA主页的MANUAL给你看看。

http://www.stata.com/features/overview/dynamic-factor-models/

Ⅳ 陈志鸿的教育科研

高级计量经济学（博士，中文授课/ 国际博士，全英文授课）
计量经济理论（博士，中文授课）
金融计量（国际博士，全英文授课）
研究方法 （国际博士，全英文授课）
计量经济学（AE国际硕士，英文授课）
计量经济学（本科，中文授课/ 本科留学生，全英文授课） 计量经济学
奖励与荣誉称号：
教育部“新世纪优秀人才支持计划”，2012年入选
第十七届“安子介国际贸易研究奖”优秀论文三等奖，2012
对外经济贸易大学最受欢迎研究生教师奖，2011
对外经济贸易大学王林生奖教金, 2011 --教育部新世纪优秀人才支持计划课题“人口特征对家庭消费行为的影响-来自中国城市家庭户微观面板数据的证据”，主持人；
--国家自然科学基金青年项目“后危机时代应用高维数据预测宏观经济走势的研究 - 基于非线性动态因子模型的方法”，项目编号71101030，主持人；
--国家社会科学基金重大项目“极端气候事件的区域分布、变化规律和应对机制研究 ”，项目编号11&ZD167，子课题“极端气候事件的区域分布”负责人；
--教育部哲学社会科学研究重大课题“我国碳排放交易市场研究”，项目编号11JZD025，子课题负责人；
--国家社会科学基金项目“外贸增长方式转变和出口企业生产率研究”，项目编号08BJL047，主要参加者；
--“211工程”3期项目“中国宏观经济与贸易走势预测系统”，主持人；
--“211工程”2期项目“中国需求,外贸,增长数据的计量经济学研究”，主持人。

Ⅳ 什么是多因子选股

多因子策略是一种应用十分广泛的选股策略，其基本思构想就是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或者跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，如果是跑输，则可以做多期指，融券做空该正与向阿尔法收益组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。

温馨提示：以上内容仅供参考，投资有风险，入市需谨慎。
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Ⅵ 动态因子模型怎么提取出来

动态因子模型是通过数学公式计算得出。因变量Yt是不可观测因子ft和外生变量Xt以及扰动项ut的函数，其中，不可观测因子ft是其他外生变量Wt和不可观测因子ft的滞后项的函数(AR(p))，扰动项ut是一个AR(q)的运动过程。动态因子模型在当下宏观计量领域里应用度极高，能够最大程度提取出共同因子来分析很多变量间的关系。

Ⅶ 浅析动量因子

关于S&P的: Style Momentum Within the S&P 500 Index (Chen and De Bondt, 2004)和 Cross-Asset Style Momentum (Kim,2010)

美国行业/板块: Do Instries Explain Momentum? (Moskowitz and Grinblatt, 1999), Understanding the Nature of the Risks and Sources of Rewards to Momentum Investing (Grundy andMartin, 1998)

美国小盘股: Bad News Travels Slowly: Size, Analyst Coverage, and the Profitability of Momentum Strategies (Hong et al, 1999)

欧洲股票市场: International Momentum Strategies ,(Rouwenhorst, 1997)

英国股票市场: The Profitability of Momentum Investing , (Lui et al, 1999), Momentum in the UK Stock Market (Hon and Tonks,2001)

中国股票市场: Contrarian and Momentum Strategiesin the China Stock Market: 1993-2000 (Kang et al, 2002), The “Value” Effect and the Market for Chinese Stocks (Malkiel and Jun, 2009), Momentum and Seasonality in Chinese Stock Markets (Li, Qiu, and Wu, 2010)和 Momentum Phenomenon in the Chinese Class A and B Share Markets (Choudhry and Wu, 2009)

日本股票市场: Eureka! A Momentum Strategy that Also Works in Japan (Chaves , 2012)

澳洲股票市场: Do Momentum Strategies Work?: Australia Evidence , (Drew, Veeraraghavan, and Ye, 2004)

瑞士股票市场: Momentum and Instry Dependence (Herberger, Kohlert, and Oehler, 2009)

新兴股票市场: Local Return Factors and Turnover in Emerging Stock Markets , (Rouwenhorst, 1999)

前沿新兴股票市场: The Cross-Section of Stock Returns in Frontier Emerging Markets (Groot, Pang, and Swinkels, 2012)

全球股票市场: Momentum Investing and Business Cycle Risk: Evidence from Pole to Pole , (Griffin et al, 2002), International Momentum Strategies (Rouwenhoust, 1998), The Case for Momentum (Berger, Isael, Moskowitz, 2009)

外汇市场: Do Momentum Based Strategies Still Work In Foreign Currency Markets? (Okunev and White, 2003), Interaction between Technical Currency Trading and Exchange Rate Fluctuations (Schulmeister, 2006), Momentum in Stock Market Returns: Implications for Risk Premia on Foreign Currencies (Nitschka, 2010),和 Currency Momentum Strategies (Menkhoff et al, 2011)

大宗商品市场: Momentum Strategies in Commodity Futures Markets (Miffre and Rallis, 2007), The Strategic and Tactical Value of Commodity Futures (Erb and Harvey, 2006)

技术分析: 52-Week High and Momentum Investing (Georgeand Hwang, 2004).

公司盈利: Momentum Strategies (Chan et al, 2006), Firm-specific Attributes and the Cross-section of Momentum (Sagi and Seasholes, 2007)

在时间维度上: Market States and Momentum (Cooper, Gutierrezand Hameed, 2003), Time-Varying Momentum Profitability (Wang and Xu, 2010), Time Series Momentum (Moskowitz et al, 2011), 212 Years of Price Momentum (Gezcy, 2013), A Century of Evidence on Trend Following (Hurst, Ooi, Pedersen, 2012), Two Centuries of Trend Following (Lempérière, 2014).

还有各种从价格动量(price momentum)衍生出的变体，例如：

“新鲜”动量： Fresh Momentum (Chen, Kadan and Kose, 2009)

“残余”动量： Resial Momentum (Blitz, Huij and Martens, 2011)

CAPM/Fama-French“残余”动量： Some Tricks to Momentum (SocGen, 2012)

“双重”动量： Risk Premia Harvesting Through Dual Momentum (Antonacci,2013)

“共同”动量: Comomentum: Inferring Arbitrage Activity from Return Correlations (Lou and Polk, 2012)

趋势因子: Trend Factor: A New Determinant of Cross-Section Stock Returns (Han and Zhou, 2013)

在跨多种资产的研究中，人们通常把动量因子（Momentum Factor）和价值因子（Value Factor）放在一起研究，例如: Global Tactical Cross-AssetAllocation: Applying Value and Momentum Across Asset Classes (Blitz and VanVliet, 2007), Value and Momentum Everywhere (Asness, Moskowitz, and Pedersen,2009), Using a Z-score Approach to Combine Value and Momentum in Tactical Asset Allocation (Wang and Kohard, 2012), 和 Size, Value, and Momentum in International Stock Returns (Fama and French, 2011)

也有和反转（Reversal/Mean Reversion）一起研究，例如： Momentum– Reversal Strategy (Yu and Chen, 2011), An Institutional Theory of Momentumand Reversal (Vayanos and Woolley, 2010), Momentum and Mean Reversion across National Equity Markets (Balvers and Wu, 2006), Macromomentum: Returns Predictability in International Equity Indices (Bhojraj, 2001)

至于动量因子产生的原因至今没有定论，投资者的行为偏差（behavior bias）算是其中一个，主要体现在投资者对于自己掌握的信息过于自信，从而导致资产价格对于新信息反应不足（underreaction）: Investor Psychology and Security Market Under-and Over-Reactions (Daniel, Hirshleifer, Subrahmanyam, 1998), Overconfidence, Arbitrage, and Equilibrium Asset Pricing (Daniel, Hirshleifer, Subrahmanyam,2001)

其他类似的解释例如：

When are Contrarian Profits Due to Stock Market Overreaction? (Lo and Mackinlay, 1990), A Model of Investor Sentiment (Barberis,Shleifer, Vishny, 1997), A Unified Theory of Underreaction, Momentum Trading and Overreaction in Asset Markets (Hong and Stein, 1997), Price Momentum andTrading Volume (Lee and Swaminathan, 1998), Underreactions and Overreactions:The Influence of Information Reliability and Portfolio Formation Rules (Bloomfieldet al, 1998), Rational Momentum Effects (Johnson, 2002)

除此之外，还有从其他不同角度进行解释的，例如:

交易成本(Trading Cost): The Illusory Nature of Momentum Profits (Lesmond, Schill, and Zhou,2004), Trading Cost of Asset Pricing Anomalies (Frazzini, Israel and Moskowitz, 2012)

横截面预期收益(Cross-sectional Expected Returns): Momentum is Not an Anomaly (Dittmar et al, 2007)

知情交易(Informed Trading): Momentum and Informed Trading (Hameed et al, 2008)

市场情绪(Sentiment): Sentiment and Momentum (Doukas et al, 2010)

经济周期(Business Cycle): Momentum, Business Cycle, and Expected Returns (Chordia and Shivakumar,2002)

文化差异(Cultural Difference): Indivialism and Momentum around the World (Chui, Titman and Wei,2009)

过度协方差(Excess Covariance): Momentum and Autocorrelationin Stock Returns (Lewellen, 2002)

避税(Tax Loss Harvesting): PredictingStock Price Movements from Past Returns: The Role of Consistency and Tax-LossSelling (Grinblatt and Moskowitz, 2004)

宏观风险溢价 (Macroeconomic Risk Premium): Momentum Profits, Factor Pricing and Macroeconomic Risk Factor (Zhang, 2008)

前景理论(Prospect Theory ): Prospect Theory, Mental Accounting, and Momentum (Grinblatt and Han,2004)

处置效应(Disposition Effect): The Disposition Effect and Underreaction to News (Frazzini, 2006)，其中前景理论与处置效应均指投资者在处理股票时，倾向卖出赚钱的股票、继续持有赔钱的股票。

回报预期 (Return Expectation): Momentum Trading and Performance with Wrong Return Expectations (Gatev and Ross, 2009)

推定预期 (Extrapolative Expectation): Expectations of Returns and Expected Returns (Greenwood and Shleifer, 2012)， Extrapolative Expectations and the Equity Premium (Choi and Mertens, 2013)， X-CAPM: An Extrapolative Capital Asset Pricing Model (Barberis, Greenwood, Jin, Shleifer, 2013)，推定预期是行为金融学中专门为解释动量因子而提出的假设，即指人们往往根据最近的变化来预测未来的变化，并不断改变对未来的预期。

另外，动量因子也可以用Fama-French三因子模型来解释: Explaining Momentum within an Existing Risk Factor (Liu, 2012), 或者用风险溢价来解释: Asymmetric Risks of Momentum Strategies (Dobrynskaya, 2014),或者用动态beta来解释: Dynamic Beta, Time-Varying Risk Premium, and Momentum (Zhang, 2003)

虽然动量策略能够带来市场超额回报（market excess return），但要承担风险，有时候这个风险是巨大的。这就是所谓的“动量崩盘”（Momentum Crash）: Momentum Crashes (Daniel and Moskowitz, 2011), Tail Risk in Momentum Strategy Returns (Daniel,Jagannathan and Kim, 2012)。如下两图所示，动量因子在市场触底反弹时的收益率最低。

学者们对此有不同的解释，有的认为是拥挤交易(Crowded Trades)造成的： Crowded Trades, Short Covering, and Momentum Crashes (Yan, 2014),而有的认为是由动量因子本身的性质决定的： Momentum Has Its Moments (Barroso_Clara,2013)

总而言之，动量因子与价值因子是各种资本市场中普遍存在的现象，而且跑赢大盘的时机各有不同。一些我们通常对动量因子的认知都是错误的( Fact, Fiction and Momentum Investing ,Asness and Frazzini, 2014)。在投资组合中利用这两者的负相关性，便可获得较高的风险调整后收益(risk-adjusted return)和Sharpe 比率。

作为投资异象(Anomaly)中的成员，动量因子与价值因子的存在（尤其是前者）是对有效市场假设(Efficient Market Hypothesis)的一个巨大挑战。（ Dissecting Anomalies , Fama and French, 2007; On Persistence of Mutual Fund Performance , Carhart, 1997）尽管有效市场假设支持者认为这些异象可以用风险溢价(risk premium)来解释，但是资本市场归根到底是“人”的市场，人的本性在市场交易里暴露无遗，所以投资者的行为偏差（behavior bias）是一个大家比较能接受的解释。

世界知名对冲基金AQR的基金经理Clifford Asness和John Liew（都是Gene Fama的学生）用他们连续数十年稳定优异的基金收益表现告诉我们：有效市场与投资异象共存于这个复杂的真实世界中。有时候，投资者的非理性行为使得资产价格超过了合理模型所能解释的范围，从而打破了有效市场假设。但并不是所有的投资异象都能始终盈利（例如动量崩盘），从而又佐证了有效市场假设。事实上，市场有效是常态，只有少数时候才会出现极端情况。长期来看，要想通过主动管理（active management）取得稳定优异的回报是很困难的，投资过程会受到各种情况影响，稍有不慎，所有可盈利的机会都将付之东流。

Ⅷ CAPM模型和APT模型的区别和联系

一、CAPM（又叫做资本资产定价模型）和APT（又叫做套利定价模型）有3点不同：

1、两者的实质不同：

（1）CAPM的实质：主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的，是现代金融市场价格理论的支柱。

（2）APT的实质：APT模型表明，资本资产的收益率是各种因素综合作用的结果，诸如GDP的增长、通货膨胀的水平等因素的影响，并不仅仅只受证券组合内部风险因素的影响。

2、两者的起源不同：

（1）CAPM的的起源：由美国学者夏普（William Sharpe）、林特尔（John Lintner）、特里诺（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人于1964年在资产组合理论和资本市场理论的基础上发展起来的。

（2）APT的起源：由罗斯在1976年提出，实际上也是有关资本资产定价的模型。

3、两者的假设条件不同：

（1）CAPM的假设条件：投资者希望财富越多愈好，效用是财富的函数，财富又是投资收益率的函数，因此可以认为效用为收益率的函数。投资者能事先知道投资收益率的概率分布为正态分布。投资风险用投资收益率的方差或标准差标识。影响投资决策的主要因素为期望收益率和风险两项。

（2）APT的假设条件：单一投资期；不存在税收；投资者能以无风险利率自由借贷；投资者以收益率的均值和方差为基础选择投资组合。

二、CAPM和APT之间的联系：

APT模型是CAPM模型的替代理论。虽然被称作套利定价模型，但实际与套利交易无关，是适用于所有资产的估值模型，其理论基础是“一项资产的价格由不同因素驱动。将这些因素分别乘上其对资产价格影响的贝塔系数，加总后再加上无风险收益率，就可以得出该项资产的价值”。

虽然APT理论在形式上很完美，但是由于它没有给出具体驱动资产价格的因素，而这些因素可能数量众多、只能凭投资者经验自行判断选择，且每项因素都要计算相应的贝塔值、CAPM模型只需计算一个贝塔值，所以在对资产价格估值的实际应用时，CAPM比APT使用得更广泛。

Ⅸ 哪个国家央行调整利率,对该国货币到底是怎么影响的

以中国人民银行发行的央票利率为货币政策变量,以动态Nelson-Siegel模型为基础构造动态因子模型,采用卡尔曼滤波估计利率期限结构因子,与货币政策变量一起建立误差修正模型,以此分析货币政策对利率期限结构的短期动态影响和长期均衡影响;同时基于中国银行间市场债券交易数据进行的实证分析表明:货币政策和利率期限结构之间的短期动态影响表现出非对称性,即债券市场对货币政策变化的反应较为迟缓,但货币政策对市场利率的变化反应敏锐。而长期均衡关系则表明,货币政策对银行间债券市场利率期限结构有显著影响,但银行间债券市场对央行的利率调控目标不敏感,不能形成明确预期。另一方面,货币政策对目标利率的市场引导效果十分敏感,银行间市场债券交易信息是央行制定货币政策的依据。