市场回报预测数据集

市场回报预测数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：市场回报,月度数据,价值加权,时间序列,金融分析,投资策略,规模因子,账面市值比

数据概述：

本数据集包含两部分内容，分别提供了市场回报的详细信息。

1. sorted_portfolios100.csv：
2. 该文件包含100个等权重的投资组合的月度回报数据，这些投资组合根据规模和账面市值比（Book-to-Market Ratio）进行排序。
3. 数据来源于Kenneth French的数据库，并已插入缺失值以确保数据的完整性。
4. 时间范围覆盖从1960年1月到2009年12月，共计约50年的历史数据。

5. 数据包含每个投资组合的月度回报率，可用于分析不同规模和账面市值比的投资组合的市场表现。

6. twelve_month_returns.csv：

7. 该文件包含美国市场价值加权投资组合的12个月滚动回报数据。
8. 数据同样来源于Kenneth French的数据库，通过计算美国市场因子的12个月滚动总和得出。
9. 每一行数据（第$t$行）代表从$t+1$月到$t+12$月的市场回报。
10. 数据时间范围从1960年2月到2010年12月，首值对应1960年2月至1961年1月的12个月回报，末值对应2010年1月至12月的回报。

数据用途概述：

该数据集适用于多种金融分析和市场预测场景，具体包括但不限于以下用途：

1. 市场回报分析：
2. 研究美国市场的长期回报趋势，分析不同投资组合（基于规模和账面市值比）的相对表现。

3. 通过分析12个月滚动回报，探索市场周期性变化和宏观经济波动的影响。

4. 投资组合管理：

5. 投资经理和策略研究员可利用数据设计和优化投资组合，特别是在规模和账面市值比维度上的策略构建。

6. 通过分析历史回报数据，评估不同投资策略的风险收益特征。

7. 学术研究与教育：

8. 数据集为学术研究提供高质量的历史数据支持，可用于验证资产定价模型、因子投资理论等。

9. 教育场景中，数据可用于讲解金融市场的基本概念，如规模效应、账面市值比效应以及时间序列分析方法。

10. 金融建模与预测：

11. 数据集可用于构建市场回报预测模型，特别是时间序列模型（如ARIMA、GARCH等），以预测未来的市场走势。
12. 研究者可以基于数据开发新的投资策略或风险管理方法。

该数据集提供了丰富的市场历史数据，适用于金融领域的多种研究和应用需求，帮助用户深入理解市场的动态变化和投资组合表现。