中信建投_0807_量化基本面选股：从逻辑到模型，航空业投资方法探讨.pdf

【量化金融】航空业投资方法探讨在量化金融领域，航空业的投资策略往往结合了基本面分析和技术分析。本文主要探讨了航空业的投资逻辑和模型，重点关注航空股的高Beta属性、超额收益季节性规律以及供需结构、汇率和原油价格等因素对航空股的影响。 1. **高Beta属性**：航空股具有明显的高Beta属性，意味着其收益率相对于大盘（如沪深300指数）的波动更大。在过去13年的月频数据分析中，航空指数相对沪深300的Beta值为1.18，表明航空股在市场上涨时涨得更多，下跌时跌幅也更大，对市场变化非常敏感。 2. **超额收益季节性**：航空股的超额收益在不同季度表现出明显的差异。统计显示，航空股在四季度的超额收益尤为显著，平均为3.44%，并且有8年在四季度实现了正向超额收益。这一现象可能与节假日出行高峰、旅游需求增加等因素有关。 3. **供需结构影响**：供需关系是决定航空股超额收益的关键。客座率作为衡量供需平衡的重要指标，对航空股的定价策略有直接影响，进而影响股价表现。历史上，客座率与航空指数超额收益存在3个月的领先效应，且两者正相关，客座率变化的敏感度高达5.90，解释度达28%。 4. **外部因素影响**：汇率和原油价格是影响航空业的两大外部因素。汇率的变动对航空公司的成本及收入产生直接影响，而原油价格波动则直接影响燃油成本。研究表明，汇率和原油价格领先6个月左右，与航空股超额收益的相关系数分别为31.50%和42.17%。虽然GDP与超额收益相关，但并未表现出领先性。 5. **TTM增速模型**：基于客座率、汇率和原油价格的TTM（Trailing Twelve Months，过去12个月）环比增速模型被构建出来，用于预测航空指数超额收益、指数择时和选股。该模型预测超额收益方向的准确率为71.74%，在航空业指数择时上，年化超额收益达到5.48%；在选股策略中，通过考虑个股对三大指标的不同敏感度，年化超额收益可达到8.41%，相对于航空指数的年化超额收益更高达13.64%。通过这些量化模型，投资者可以更精确地捕捉航空业的投资机会，特别是在市场波动较大或特定季节时。同时，关注供需、汇率和原油价格的变化，可以帮助投资者提前布局，优化投资组合。然而，任何模型都有其局限性，实际应用时还需要结合其他宏观经济数据、公司基本面信息以及市场情绪等多方面因素进行综合判断。