量化模型与因子构建方式 1. 再平衡需求模型 - 模型名称：再平衡需求（Rebalancing Demand）[82] - 模型构建思路：通过量化主动型共同基金为满足内部风险管理和监管要求（如5%的持仓集中度阈值）而进行的分散化再平衡操作，捕捉其对大盘股产生的可预测交易需求[3][18][50] - 模型具体构建过程： 1. 首先计算基金j中股票i在季度t的预测权重： $\widehat{w}_{i,j,t}=\frac{\left(1+r_{i,t}\right)\,w_{i,j,t-1}}{\sum\left(1+r_{i,t}\right)\,w_{i,j,t-1}}$[40] 其中，$w_{i,j,t-1}$是上一季度观测权重，$r_{i,t}$是股票i的季度回报率 2. 计算被动变化（Passive）： $Passive_{i,j,t} = \widehat{w}_{i,j,t} - w_{i,j,t-1}$[40] 3. 计算主动变化（Active）： $Active_{i,j,t} = w_{i,j,t} - \widehat{w}_{i,j,t}$[40] 4. 汇总所有主动型共同基金的再平衡需求： $Rebalancing\,Demand_{i,t}=\frac{\sum_{j}\left(\widehat{w}_{i,j,t}-w_{i,j,t-1}\right)\cdot Shares_{i,j,t-1}}{\sum_{j}Shares_{i,j,t-1}}$[82] 该指标反映了股票i因回报驱动而在共同基金投资组合中权重增加的平均程度 2. 阈值需求模型 - 模型名称：阈值需求（Threshold Demand）[82] - 模型构建思路：聚焦于那些超过基金总AUM 2%的头寸，这些头寸更可能受到集中度风险管理的影响[82] - 模型具体构建过程： $Threshold\,Demand_{i,t}=\frac{\sum_{j}\left(\widehat{w}_{i,j,t}-w_{i,j,t-1}\right)\cdot I(w_{i,j,t-1}>2\%)\cdot Shares_{i,j,t-1}}{\sum_{j}Shares_{i,j,t-1}}$[82] 其中$I(w_{i,j,t-1}>2\%)$是指示函数，当权重超过2%时取值为1 3. 拟合需求模型 - 模型名称：拟合需求（Fitted Demand）[83] - 模型构建思路：使用不同持有规模下基金对被动变化表现出的再平衡程度无条件系数，来构建需求指标[83] - 模型具体构建过程： $Fitted\,Demand_{i,t}=\frac{\sum_{j}\left(\widehat{w}_{i,j,t}-w_{i,j,t-1}\right)\cdot\beta_{weight}\cdot Shares_{i,j,t-1}}{\sum_{j}Shares_{i,j,t-1}}$[83] 其中$\beta_{weight}$是图表6中每个权重区间对应的回归系数[54] 4. 分散化驱动需求因子 - 因子名称：分散化驱动需求因子[5][20] - 因子构建思路：基于再平衡需求等指标，捕捉机构投资者为控制头寸集中度而产生的协调一致的逆向交易需求[3][16] - 因子具体构建过程： 1. 使用再平衡需求、阈值需求或拟合需求作为基础指标[82][83] 2. 计算这些指标的百分位排名，即每只股票在每季度全体股票中的百分位数[83] 3. 这些排名值作为因子值，值越高表示基金的分散化再平衡需求越强 模型与因子的回测效果 1. 再平衡需求模型 - 再平衡需求一个标准差（0.22%）预测前35个交易日内-0.44%的回报（t=-3.21）[20] - 再平衡需求一个标准差预测该季度剩余时间内0.27%的正回报（t=2.60）[20] - 在控制过去动量和极端负收益后，一个标准差变化预测一个季度内-0.56%的回报（t=-3.71）[20] - 一个标准差变化预测随后一年内0.67%的反转（t=2.16）[20] 2. 分散化驱动需求因子 - 再平衡需求一个标准差（0.22%）使共同基金卖出概率增加3.15%[85] - 阈值需求一个标准差（0.15%）使共同基金卖出概率增加1.28%-2.20%[85] - 拟合需求一个标准差（0.03%）使共同基金卖出概率增加1.28%-2.20%[85] 3. 定价效应测试结果 - 分散化驱动的交易需求转化为真实的净卖出压力，导致再平衡需求高的股票经历显著的短期价格下跌[5] - 这种可预测的收益反转模式集中体现在大盘股中（市值超过NYSE公司80%分位数的股票）[5][20] - 在控制了过去一个季度的回报后，预测变量一个标准差的变化预测了一个季度内-0.56%的回报（t=-3.71）[20] - 随后一年内0.67%的反转（t=2.16）[20]