请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明[Table_MainInfo]金融工程研究证券研究报告金融工程专题报告2018年05月29日[Table_Title]相关研究[Table_ReportInfo]《基于因子剥离的FOF择基逻辑系列十——基金市场择时与风格择时能力探究（上）》2018.05.11《行业轮动系列研究9——高频数据在行业轮动中的应用》2018.04.25《行业轮动系列研究8——预期情绪数据的应用分析》2018.04.20[Table_AuthorInfo]分析师:冯佳睿Tel:(021)23219732Email:fengjr@htsec.com证书:S0850512080006联系人:吕丽颖Tel:(021)23219745Email:lly10892@htsec.com基于因子剥离的FOF择基逻辑系列十一——基金市场择时与风格择时能力探究（下）[Table_Summary]投资要点：上一篇报告中重点介绍的HM与TM两大经典的择时能力分析模型在实际使用中实则存在一定的缺陷。本篇报告首先对经典模型的潜在问题进行反思，并给出一些评估基金择时能力的替代方案，以供投资者参考。经典的HM与TM模型所存在的问题：TM模型假设了基金经理对Beta的调整是如同二次项变化轨迹的“循序渐进模式”，而HM模型假设了基金经理对Beta的调整是“两值控制模式”，两者均与基金经理的实际操作方式之间存在差距。再者，HM模型和TM模型均是将分析窗口中的全序列数据纳入回归，不同市场环境下的数据之间会互相扰动，从而对Beta的估计产生影响。最后，HM模型和TM模型均是以同期变化为前提来刻画择时行为，基金经理的提前布局也是择时能力的体现，却无法被经典模型所捕捉到。判定基金的择时能力的替代方案。通过反例分析，我们进一步确认了经典的择时能力识别模型存在短板，在实际分析中会误判一些事实上存在择时能力的基金。因此，我们试图探究其他替代性方案，以对基金的择时能力做补充识别——将基金的滚动Beta暴露对市场/风格的同期收益做回归，以回归系数的显著性判定基金的择时能力。替代模型的测试效果。无论市场择时还是两种风格择时，替代模型下被认为具备择时能力的基金占比均明显高于经典模型。显而易见，替代模型在鉴定基金的风格择时能力时，有更高的包容度。从替代模型的统计结果中看，具备市场择时能力的基金占比35.2%，而具备市值风格择时能力以及价值风格择时能力的基金约55.2%与45.7%。跨期稳定性检验显示三种风格择时能力均存在一定的稳定性。综上，我们建议在实际的基金择时能力研究中，综合定量分析方法下的经典模型与替代模型以及定性分析方法，获得更为稳健的结论以应用于FOF投资。...
