残差偏度 (idiosyncratic-skewness)
Description: 残差偏度因子衡量的是在过去K个月内，通过CAPM或Fama-French三因子模型回归后得到的残差序列的偏度。该因子捕捉了股票特质收益分布的不对称性，通常与股票收益率呈现负相关关系，是低风险异象的一种体现。残差偏度越高，表明特质收益分布的右偏程度越高，投资者可能面临更高的尾部风险。 Explanation: 残差偏度因子是一种基于统计偏度的量化因子，它衡量的是股票收益中无法被市场或传统因子解释的部分的偏斜程度。该因子捕捉了特质收益分布的非对称性。在资产定价理论中，投资者的偏好会影响资产的价格，具有较高正偏度的资产可能会被投资者低估，而具有负偏度的资产会被高估。在量化投资中，残差偏度通常与股票收益呈现负相关关系。这意味着，具有较高正残差偏度的股票（意味着其特质收益更倾向于右偏分布），往往表现出较低的未来收益，这与传统的风险收益关系相悖，属于低风险异象。因此，残差偏度可以用来识别和捕捉这种非有效市场行为。 Tags: 技术因子
Formulas
残差偏度计算公式:
IdoSkew_i = \frac{\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T} \epsilon_{i,t}^{3}}{\left(\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T} \epsilon_{i,t}^{2}\right)^{\frac{3}{2}}}
资本资产定价模型 (CAPM) 回归:
r_{i,t} - r_{f,t} = \alpha_i + \beta_i (r_{m,t} - r_{f,t}) + \epsilon_{i,t}
Fama-French 三因子模型回归:
r_{i,t} = \alpha_i + \beta_{1,i} MKT_t + \beta_{2,i} SMB_t + \beta_{3,i} HML_t + \epsilon_{i,t}
Formula Explanation
其中:
- : 股票i在指定时间窗口内的残差偏度值。该值衡量了股票特质收益分布的偏斜程度。正值表示分布右偏，负值表示分布左偏。
- : 股票i在t时刻的收益率，通常为简单收益率或对数收益率。计算收益率需要根据实际情况选择，并保持一致。
- : t时刻的无风险收益率，通常使用短期国债收益率作为代理变量。在实践中，也可能使用其他具有低风险特征的资产收益率。
- : 股票i的截距项（或称为阿尔法），表示在不考虑市场风险因素的情况下，股票i的预期收益率。在CAPM和三因子模型中，截距项代表了股票的超额收益，是衡量股票选股能力的重要指标。
- : 在CAPM模型中， 表示股票i的市场风险暴露程度，衡量股票收益率对市场收益率变化的敏感度。 ( \beta ) 值大于1表示股票的波动性大于市场，小于1则表示波动性小于市场。在FF三因子模型中，代表市场风险暴露程度， 代表规模风险暴露程度，代表价值风险暴露程度。
- : t时刻的市场收益率，通常使用代表整个市场走势的指数收益率作为代理变量，如标普500指数或沪深300指数。
- : 股票i在t时刻的残差项（或称为特质收益），代表模型无法解释的收益部分。残差项是计算残差偏度的基础。
- : t时刻的市场因子，代表市场整体的风险溢价，等于市场收益率减去无风险利率。
- : t时刻的规模因子，代表小市值公司股票相对于大市值公司股票的超额收益。
- : t时刻的价值因子，代表高账面市值比公司股票相对于低账面市值比公司股票的超额收益。
Related Factors
- 滚动收益率偏度因子 (skewness)
- 系统偏度风险溢价因子 (covariance-skewness2)
- 市场收益率协偏度因子 (covariance-skewness1)
- Fama-French三因子模型残差动量 (residual-momentum-ff3)
- 异常尾部不对称度 (abnormal-tail-probability)
- 特异性收益波动因子 (specificity)
- 残差市值偏离度 (specific-market-capitalization)
- 个股特质波动率 (idiosyncratic-volatility)
- 非对称价格冲击偏度 (price-impact-bias)
- 尾部非对称概率差 (tail-probability-E)
