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岭回归和svr支持向量机论文
这是一篇关于岭回归和svr支持向量机论文的思维导图
编辑于2022-03-10 11:54:53
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美元债
1.美元债优势
融资成本低、融资效率高
若有银行保函，发行利率可达3%左右；境外无需审核、监管宽松，融资效率高
监管
1.监管宽松，市场化程度高；2.发行金额无需受净资产40%的限制，可依据资金需求、市场情况、评级水平选择发行规模
发行窗口
窗口灵活，负债准备工作完成后，可根据用款需求及市场条件选择合适的时机完成定价
资金用途
募集资金后期监管宽松，实际使用灵活
可用于日常经营、股东借款、增资并购，基本可覆盖公司全部业务需要，仅需在募集说明书中进行一般性披露即可
其他
提升资本市场形象；
拓宽跨境融资渠道；
进行境外资产配置；
招商引资，突出政绩
2.发行方式
直接发行（主要发行方式）
间接发行（维好协议、担保发行，适用境外有子公司）
红筹架构发行（离岸壳公司控制境内资产和业务）
3.遵循境外监管规则
S规则（Regulation S）
其中Reg S 不需要使用美国会计制度、不需要列出本地准则与美国准则的重大差异，信息披露义务少，尽职调查简单，是目前中资美元债主要采取的发行方式。
144A
美国证监会（SEC）注册发行
SEC则是公开发行时所需要遵循的原则
4.境内监管机构
发改委
一年以内无需备案审核，具备条件可直接发行
一年期以上外债发行前须国家发改委审核且发行人不得涉及隐性债务
备案材料主要为项目方案、企业财务资料、评级资料和资金使用相关资料
能否备案关键点： 企业是否涉及隐性债务，以目前政策，涉及隐性债务的，暂无法通过备案
资金用途： 一般不能用于偿还有息负债，优先考虑用于项目建设特别是政策支持类项目，例如碳中和、乡村振兴、“一带一路”、京津冀协同发展和长江经济带等重大工程建设和重点领域投资。
外汇管理局
境外资金回流手续
5.增信、评级
美元债无强制评级、增信要求，但是从销售角度，建议：
（1）优质主体（预计国际评级可达BBB-及以上）可聘请国际评级机构进行评级（无评级主要由中资金融机构参照国内评级或依据银行保函购买）；
（2）AA+及以上主体可尝试无担保发行；
（3）其他主体建议寻求境内银行出具融资性保函/备用信用证。
6.主要流程
发行材料编制
主要由全球协调人、国内协调人、律师团队共同完成
财务资料
由境内审计所的国际业务团队翻译
销售及路演
境内协调人、全球协调人组织开展
主要投资者为中资银行的海外机构
存续期管理
基本不需要
偿还
借新还旧
6.任务计划表
境内工作
第一周
确定境内、境外牵头机构
第二周
评估融资成本，确定债券币种及汇率风险应对方案
评估融资需求，确定债券规模、期限、募集资金用途等
确定境外发行结构及资金回流方案
第三/四周
提前与地方外管局沟通，确保资金回流方案不存在障碍
向国家发改委申请外债发行备案登记
文件准备
第五/六/七周
委任主承销商/选择法律顾问
项目启动会议
准备发行文件，包括条款、要素、购买协议、安慰函、法律意见书及销售条款书
准备发行通函
尽职调查
第八/九周
准备债券发行公告
印刷文件
路演和销售
第六/七/八/九周
准备路演宣传材料
第八/九周
交易前确定性尽职调查
宣布债券发行
向交易所递交交易公告
路演、簿记建档
第十/十一周
定价和额度分配
签署购买协议
向交易所递交定价并完成交易公告
交割
第十/十一周
印刷发行通函
确定交割备忘录
交割前确定性尽职调查
出具安慰函及法律意见书
签署交叉收据
交割并付款
资金回流安排
第十一周
净募集资金转入发债主体的签收银行账户
外管局沟通及完成外债使用登记
协调银行内资源安排募集资金回流境内
7.操作重点
备用信用证（银行保函）
银行提供信用证或 保函将大幅降低发行难度和发行成本，类似于担保增信，收费为发行额的1-1.5%
主要为地方商业银行（城市商业银行、农商行等），一般由分行发起申请、总行国际贸易部审核
8.其他中介费用（以往经验）
法律顾问费用
代表企业的境内律所、境外律所 和代表承销商的境内律所、境外律所，共4家律所，共计430万人民币左右
募集资金扣除
国际评级费（如有）
可选一至两家评级机构，单家约9万美元
募集资金扣除，此外还需要发行规模0.0625%服务费
信托机构
6,000美元接收费+2,500美金/年管理费
一次性支付，募集资金扣除
杂费
10万美金（上限）
中介餐旅费、路演印刷费
9.我司角色
主要作为境内协调人（即财务顾问角色）参与
方案制定
发改备案
确定中介机构
协调各中介机构
协助销售
优势
高效获取备案函
提供全方位的中介机构资源
业务总部位于深圳，可有力协助企业完成销售工作
10.其他角色
全球协调人
主导境外债券销售、发行
注册于香港的券商为主，例如海通国际、中达证券、国元国际、兴证国际、国君等
律师团队
主导境外发行相关文件编制
境外律师：年利达、君和、金杜、锦天城等
中资美元债主要投资者
具有境外业务的境内金融机构及其境外分支机构和当地商业银行
如中国银行、中国建设银行、交通银行、广发银行、汇丰银行、中银国际、信银国际、民银资本、国泰君安、银华基金等
主导境内申报备案
注：银行保函/备用信用证因各银行内部审核时间差异具有较大不确定性，须提前沟通落实。
基于多因子选股的交易策略研究
文章创新点
因子比较新颖
模型比较新颖
分析框架
模型优化方案
评价指标
因子有效性评价指标
IC
因子值与未来收益率的相关系数
IR
ic变异系数的倒数，值越大，ic越稳定
IC换手率
1.不稳定，失效快2.交易成本高
模型评价指标
夏普比率
收益率-无风险收益除收益率的标准差
衡量风险收益结构的经典指标
只能作为历史数据的特征，比较容易变化
信息比率
年化收益率-无风险除标准差的年化均值
优化夏普
最大回撤
最高点到最低点
衡量投资者可能遇到的最大亏损情况
卡尔玛比率
用最大回撤代替夏普的分母
比夏普的试用的范围更广，夏普假说股价收益是服从正态分布，均值多，极值少，卡尔玛可以适用非正态。投资者可以设定阈值，满足风险偏好
Omega 比率
加权收益除加权损失
索提诺比率
策略收益-最低预期收益/策略下行波动标准差
正态分布易低估风险，依据偏态分布得出的指标更合理，改指标适合样本收益分布偏左的
业绩基准对投资组合收益的影响指标
tail
衡量最好情况与最坏情况下的收益表现的指标
峰度、偏度
验证资产收益率之间不是相互独立的不是服从正态分布的基于正态分布假设的收益和风险度量方法和模型将偏离现实乃至失去意义
因子
数据处理
极值
有标准差法处理极值，有按99%、1%剔除极值
本文使用标准差法处理极值
标准化
标准化是对数据进行一定比例的缩放、平移，去除单位限制，直接转化为无量纲纯数
本文使用z-score标准化
缺失值
均值填充法处理缺失值
中性化
一是在模型中纳入市场因子和行业因子，二是仅纳入行业因子，将市场因子包含其中
本文使用方法二
选取wind十风格因子
估值
市净率、市盈率、市销率、市现率
市现率：股票价格与每股现金流量的比率
市盈率
每股市价与每股盈利
成长
净利润增速、营业收入增速、营业利润增速、净资产收益roe
盈利
净资产市盈率、毛利率、净利率、经营现金流净额/营业收入
规模
对数流通市值
1.缩小数据的绝对数值
2.乘法变加法
3.减少同一水平带来的差异
流动性
日均换手率（1个月）、成交活跃度（3个月）、成交活跃度（12个月）
多日连续出现换手率和成交量的持续放大,证明这只股票成交活跃度在不断提高。两者须相互验证,反映这只股票是否值得关注。
动量
涨跌幅（1个月）、涨跌幅（3个月）、涨跌幅（6个月）
杠杆
长期负债率、资产负债率、现金回收率、股东权益比率
分红
股息率
波动率
收益率标准差（1个月）、超额收益率标准差（12个月）、累计收益率（12个月）、残差收益率标准差（12个月）
技术
换手率标准差（1个月）、累计振动升降
理论
均值方差
资本资产定价理论
以无风险利率
流动性充足，交易成本为0，无税
买卖不影响股价
统计套利模型
行为金融学
有限理性假说
有限套利
前景理论
三因子
SMB是小市值证券相对大市值证券获得的超额收益，HML表示价值股相对成长股的超额收益
五因子
盈利因子RMW和投资因子CMA
机器学习
岭回归
线性回归用误差平方和做损失函数，简化过程，但会出现过拟合的情况。在线性回归损失函数中加入正则项可以有效避免过拟合问题；当加入L1范数，线性回归成为lasso回归；当加入L2范数，线性回归变为岭回归；当加入L1范数和L2范数，线性回归成为弹性网络。
可以使得w中每一个参数都很小，接近于0，限制了参数的空间，降低了模型的复杂度，提升了模型的泛化能力。越小的参数说明模型越简单，越不容易产生过拟合
svr支持向量机
SVR在线性函数两侧制造了一个“间隔带”，对于所有落入到间隔带内的样本，都不计算损失；只有间隔带之外的，才计入损失函数。之后再通过最小化间隔带的宽度与总损失来最优化模型。
svm
主要是通过升维后，在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归，用e不敏感函数时，其基础主要是 e 不敏感函数和核函数算法。 若将拟合的数学模型表达多维空间的某一曲线，则根据e 不敏感函数所得的结果，就是包括该曲线和训练点的“ e管道”。在所有样本点中，只有分布在“管壁”上的那一部分样本点决定管道的位置。这一部分训练样本称为“支持向量”。为适应训练样本集的非线性，传统的 拟合方法通常是在线性方程后面加高阶项。此法诚然有效，但由此增加的可调参数未免增加了过拟合的风险。支持向量回归算法采用核函数解决这一矛盾。用核函数 代替线性方程中的线性项可以使原来的线性算法“非线性化”，即能做非线性回归。与此同时，引进核函数达到了“升维”的目的，而增加的可调参数是过拟合依然 能控制。
网格搜索
因为越复杂的模型，越会对所有的样本进行拟合，甚至包括一些异常样本点，这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动，这种较大的波动也反映了在这个区间里的导数很大，而只有较大的参数值才能产生较大的导数。因此复杂的模型，其参数值会比较大。
给出模型中想要改动的所用的参数，程序自动使用穷举法来将所用的参数都运行一遍
参数
岭回归的alpha设为100；SVR的C设为100，gamma设定为1。
gamma参数是RBF核函数自带的超参数
C被称为惩罚因子，越大说明对错误的容忍度越小，可能发生过拟合