中金研究
我们采用换手率、超买超卖和赚钱效应因子构建了C-REITs市场情绪指标，以初步刻画沪深公募REITs市场情绪。
Abstract
摘要
首批公募REITs上市至今已有21个月，其中2021年8月至2022年2月、2022年6-9月这两段大行情令我们重视市场情绪对公募REITs二级市场的影响，因此我们构建了C-REITs市场情绪指标，以期能够通过观察情绪指标的变动和高低水平，为判断市场走势提供参考。
我们的C-REITs市场情绪指标构建分为3个步骤：1. 选择可以表征C-REITs投资者情绪的市场变量，作为备选情绪因子并进行标准化处理；2. 初步评估备选因子对市场收益率的预测性，并从中筛选出可行因子；3. 使用赋权方法整合各因子信息，构造完整情绪指标。
C-REITs市场情绪指标可帮助判断C-REITs市场是否进入极端情绪状况，进而协助衡量整体市场走势是否进入阶段性顶部或底部区间。C-REITs情绪指标处于不同区间时，其后若干个交易日的C-REITs流通市值加权平均收益率存在明显差异，其中情绪指标处于过热区间（80-100）时后续10/15/20/60个交易日平均收益率均为负。我们认为C-REITs市场情绪指标处于过热区间时投资风险较大，处于低迷区间（10-20）时则蕴藏一定机会。风险和机会来源于胜率和盈亏比在不同市场情绪下的变化：C-REITs情绪指标处于过热区间时，C-REITs流通市值加权收益率层面的投资胜率和盈亏比均下降，而处于低迷区间时，后续60个交易日维度上具有较优的盈亏比。
风险
模型基于历史数据，对未来预测能力可能有限。
Text
正文
一、C-REITs市场情绪指标构建
步骤1：备选情绪因子标准化
图表1：备选情绪因子
资料来源：CDF为标准正态累积分布函数 资料来源：Wind，中金公司研究部
步骤2：情绪因子筛选
用于最终情绪指标合成的情绪因子需要对C-REITs市场指数收益率有一定预测性，同时各因子之间相关性不高。以通过格兰杰因果检验为预测性筛选门槛，以0.7为相关性系数筛选门槛，我们最终保留了加权换手率、超买超卖占比之差和相对债指赚钱效应3个因子。
图表2：格兰杰因果检验结果
注：1.数据截至2023年3月17日；2.对于非平稳时间序列（相对股指赚钱效应、相对10年期国债隐含风险溢价、相对沪深300市盈率倒数隐含风险溢价），采用先差分至平稳序列再检验的方法
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表3：保留的情绪因子之间的相关性系数
注：数据截至2023年3月17日
资料来源：Wind，中金公司研究部
步骤3：C-REITs市场情绪指标合成
图表4：情绪因子权重公式
注：x为单一情绪因子
资料来源：中金公司研究部
二、C-REITs市场情绪指标有效性分析
图表5：C-REITs市场情绪指标与C-REITs流通市值加权总回报走势
注：1.数据截止2023年3月17日；2.由于情绪因子标准化中使用到历史120个交易日数据，因此C-REITs市场情绪指标的起始日期为2022年1月12日
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表6：C-REITs情绪指标所处区间与其后若干个交易日平均收益率的关系
注：数据截至2023年3月17日
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表7：C-REITs情绪指标区间与后续10/15/20/60个交易日胜率与盈亏比
注：数据截至2023年3月17日
资料来源：Wind，中金公司研究部
三、C-REITs市场情绪指标对当前C-REITs二级市场的启示
图表8：加权换手率与C-REITs市场走势
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表9：超买超卖占比之差与C-REITs市场走势
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表10：赚钱效应（相对债指）与C-REITs市场走势
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表11：C-REITs市场情绪指标与C-REITs市场走势
资料来源：MA10为10日滚动平均
资料来源：Wind，中金公司研究部
Source
文章来源
本文摘自：2023年3月24日已经发布的《公募REITs市场情绪指标初探》
张星星 联系人 SAC执业证书编号：S0080122030064
杨 冰 分析员 SAC执业证书编号：S0080515120002 SFC CE Ref: BOM868
陈健恒 分析员 SAC执业证书编号：S0080511030011 SFC CE Ref: BBM220
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