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股票风险模型与基于持仓的业绩归因
——风险因子与风险控制系列之一
2025年7月7日
[Table_ReportTime]
2024年1月X日
1
[Table_Title]
证券研究报告风险因子与风险控制系列之一：股票风险模
金工研究型与基于持仓的业绩归因
[Table_ReportType]
金工深度报告[Table_ReportDate]2025年7月7日
[Table_Author]
[Table_Summary]
➢本文是信达金工风险因子与风险控制系列报告第一篇。在资本市场深化
改革与资管行业高质量发展的宏观背景下，2025年发布的《推动公募基
金高质量发展行动方案》通过系统性制度安排重塑行业生态。随着业绩比
较基准对风格偏离度、行业暴露度的约束机制持续强化，基金管理人需更
加审慎地控制投资组合与基准指数在行业配置、风格属性等维度的偏离
程度；这种变化对投资决策的风险管控能力提出更高要求，也使得股票多
因子风险模型的应用价值得到前所未有的凸显。本文围绕股票多因子风
险模型的理论框架与实践应用展开系统性研究，深入探讨了风险模型的
“前半程”——风险因子的选取、数据处理管道的设计、模型的构建与理
解及业绩归因实践等核心环节。
➢风格因子的选取及数据处理管道的设计。（1）风格因子的选取：本文从
MSCIBarraCNE5模型出发，结合彭博、晨星等成熟风险模型，深入剖析
了包含10个一级因子、21个二级因子的多层级架构——涵盖市值、贝塔
值、动量、价值等经典学术与经验因子。（2）数据处理管道的设计：本文
结合现有商用风险模型的经验做法，致力于平衡数据分布与原始经济含义
的取舍，设计了包含划定基础域、极值处理、空值填充、标准化、一级因
子合成和数据再处理的标准化流程。本文采用分层极值处理策略（3std去
尾+3rstd缩尾）平衡数据真实性与分布优化，确保因子暴露数据质量符合
模型输入要求。
➢纯因子收益率：“纯”在哪里？本文基于带约束的加权最小二乘法估计
纯因子收益率，详细剖析了模型构建的两个关键点——“带约束”和“加
权”，并给出了该方法论下解析解的求取过程。进一步地，我们通过对公
式()=的分块分
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