MICK SWARTZ:Factors Affecting the Returns of Long/Short Equity Hedge Fund Categories

發布時間:2018-11-05瀏覽次數:670

(通訊員:劉國桐)2018年10月26日下午,由文瀾學院主辦的 “學術校慶名家講壇系列報告會”在文波樓205教室成功舉辦。南加州大學MICK SWARTZ 副教授帶來主題為“Factors Affecting the Returns of Long/Short Equity Hedge Fund Categories”的學術講座。文瀾學院龔強教授、曾志雄教授以及眾多學生參與了本次講座。

MICK SWARTZ 現為南加州大學Clinical Finance 系教授,主要教授EMBA及MBA課程。于2017年5月獲得南加州大學研究生教學獎。他主要研究投資學,公司金融,衍生物,對沖基金等方向,并在風險管理和法律事務方面為對沖基金和投資者提供咨詢。

MICK SWARTZ最開始先介紹了本文的思路。他首先以養老基金和大型機構決策因素引入,指出他們大多根據資產類別的平均回報做出決策,有關回報和風險的歷史信息都包含在分析中。并指出過去的文獻表明,股權投資遵循CAPM和Fama-French模型,所以本文結合了CAPM和Fama-French模型,并添加了其他因子,包括下行風險因子,動量風險因子和流動性風險因子。從而觀察加入這些因子后預測模型是否會更加優化。

然后MICK SWARTZ為同學們詳細介紹了十種股票對沖類別,介紹了“股票對沖”“定量方向”“市場中性”等名詞的含義。期間就股票對沖收益率問題和同學們進行了互動。介紹完這些后,教授介紹了對沖基金策略回報模型的模型估計、選擇和診斷方法,講述了ARCH模型在使用過程中需要的如平穩性、異方差性這樣的修正問題。

接下來教授進入了本篇論文的重點,即提出了本文的貢獻。首先,教授指出本文分析了10個HFRX 股票對沖的個人策略月度回報的風險特征,這些特征從未出現在之前的對沖基金文獻中,具有較大意義。其次,他介紹了文中提到的三個新的因子,即最開始提到的下行風險因子,動量風險因子和流動性風險因子,并介紹數據的選用以及各因子的運行結果。通過分析股權對沖基金的回報,以及利用這些模型預測收益的結果,本文發現當這些新的因子與Fama-French模型相結合時,對沖基金回報的風險測量值比傳統變量更好。最后,他發現這些特定戰略模型比使用Schwarz信息準則(SIC)的所有十種策略中關于對沖基金的先前文獻中的模型更加簡約和高效。雖然結果有一些不足,即在市場中性和能源、基礎材料類別的研究中,新添加因子并未明顯優化預測模型。但教授仍然提出,這些因子仍然對于對沖基金的收益預測有很大意義。

在介紹完論文后,MICK SWARTZ副教授還耐心回答了老師同學們關于對沖基金收益以及Fama-French模型因子的相關問題,全場學生收獲頗豐,最后講座在掌聲中圓滿結束。


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