风险模型及组合优化系列(1)：Barra(CNE 6)长期投资风险模型的复现及应用(上)

金工量化专题报告 证券研究报告2025年01月22日 Barra（CNE 6）长期投资风险模型的复现及应用（上） 风险模型及组合优化系列（1） 核心结论 分析师 多因子风险模型在投资组合管理、风险管理、绩效归因、量化投资等方面都有重要的应用。本文主要介绍Barra CNE6多因子风险模型的定义，风险因子体系的搭建，横截面回归模型的求解和最终的测试结果。 冯佳睿S080052404000813564917688fengjiarui@research.xbmail.com.cn 【报告亮点】 相关研究 1.全面详细地介绍Barra CNE6多因子风险模型的构成及相关风险因子的定义和计算方法。2.展示了搭建Barra CNE6多因子风险模型的标准化流程及其中需要重点关注的细节。3.多角度评估Barra CNE6多因子风险模型的效能，为模型的进一步拓展和优化提供标准。 【主要逻辑】 主要逻辑一、重点展示16个风格因子的定义、构成和计算方法。 风格因子是Barra CNE 6模型的核心组成部分，用于衡量公司的特定属性（如规模、价值、成长性等）对股票收益和风险的影响。和CNE 5模型相比，CNE 6模型做了多项改进和优化，旨在提升风险模型对中国市场的适应性和解释力，也为风险模型的搭建和应用奠定了坚实的理论基础。 主要逻辑二、通过求解含约束的最小二乘回归，得到风格因子收益率。 约束条件的加入可以降低风格因子之间共线性的影响，使因子收益率的估计更加准确，并保证经济学上的合理性。而求解最小二乘回归是建立风险模型过程中最为关键的一步，也为模型的进一步拓展和优化提供了基本的算法遵循。此外，计算风格因子前的数据预处理流程亦是相当重要的环节，可以保障风险模型的稳健性与可靠性。 主要逻辑三、着重考察模型整体和每个风格因子的效能。 对于模型整体，两个衍生的𝑹𝟐可以作为对比和评价的依据；对于每个风格因子，则可以通过因子收益率及其t值、IC等指标，较为全面地了解和评估其特征。 风险提示：模型失效风险，市场风格变化风险，数据测误差风险。 内容目录 一、引言................................................................................................................................5二、Barra CNE6风险模型的介绍及因子定义.......................................................................52.1国家或地区因子...........................................................................................................52.2行业因子......................................................................................................................52.3风格因子......................................................................................................................6三、多因子横截面回归模型的构建流程.................................................................................83.1因子预处理..................................................................................................................93.1.1数据对齐..............................................................................................................93.1.2去极值.................................................................................................................93.1.3补充缺失值..........................................................................................................93.1.4正交化.................................................................................................................93.1.5标准化...............................................................................................................103.2含约束的市值加权最小二乘回归................................................................................10四、模型有效性及因子收益分析..........................................................................................114.1多因子回归模型的有效性检验...................................................................................114.1.1非中心化交叉验证𝑹𝟐.........................................................................................114.1.2学生化𝑹𝟐...........................................................................................................124.2因子的评价和检验方法..............................................................................................134.2.1因子的统计检验.................................................................................................134.2.2因子的分组收益.................................................................................................134.3风格因子收益分析.....................................................................................................134.3.1 VALUE类因子...................................................................................................134.3.2 VOLATILITY大类因子.......................................................................................154.3.3 YIELD大类因子.................................................................................................164.3.4 GROWTH大类因子...........................................................................................164.3.5 LIQUDITY大类因子...........................................................................................174.3.6 MOMENTUM大类因子......................................................................................184.3.7 QUALITY大类因子............................................................................................184.3.8 SIZE大类因子...................................................................................................20五、总结..............................................................................................................................21六、参考文献.......................................................................................................................22七、风险提示.......................................................................................................................22 图表目录 图1：16个风格因子正交化处理后的相关系数矩阵..............................................................10图2：横截面多因子模型的𝐶𝑉𝑅𝑢𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑑2（滚动一年平均）.................................................12图3：横截面多因子模型的“学生化𝑅2”（滚动一年平均）...................................................13图4：Book-to-Price因子十分组累计收益率.........................................................................14图5：Book-to-Price因子十分组月均收益率..........................