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多因子风险模型简介：股票协方差矩阵估计是股票组合风险预测的核心，但简单的通过股票收益率样本协方差进行预测具有较大误差。本文参考Barra 中国股票风险模型CNE6（2018）的做法，在之前报告的基础上，利用多因子模型，将股票协方差矩阵拆解为因子协方差矩阵和股票特质风险矩阵分别进行估计，两者结合得到股票协方差矩阵估计。
因子协方差矩阵的估计：参考CNE6，因子协方差矩阵估计分四个步骤进行：1）通过因子收益率时间序列计算移动加权协方差矩阵；2）采用Newey-West方法对协方差矩阵进行调整，以解决单因子收益率的时间序列自相关性问题；3）使用特征值风险调整法（Eigenfactor Risk Adjustment）调整因子协方差矩阵的相关性；4）使用波动率预测偏误调整方法（Volatility Regime Adjustment），调整各因子的波动率以提高预测的稳健性。
股票特质性风险的估计：参考CNE6，股票特质风险的估计分三个步骤：1）通过残差收益率时间序列并构建结构化模型（Structural Model）估计股票特质波动率；2）采用贝叶斯方法对股票特质波动率进行收缩调整，提升估计的样本外效果；3）根据波动率预测偏误进行调整，提升估计稳定性。
多因子风险模型的应用举例：股票协方差矩阵估计主要应用在投资组合风险预测、风险归因和组合构建。1）以中证500指数为例，预测股票组合波动率。2）计算沪深300指数、中证500指数在各因子的风险贡献，进行事后风险归因。3）在指数成分股内构建最小方差策略、指数增强组合，介绍股票协方差矩阵在选股组合中的应用。
风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。
文章来源
本文摘自：2024年5月30日发布的《基于Barra CNE6的A股风险模型实践：股票协方差矩阵估计篇》
张雪（金麒麟分析师）杰，资格证书编号：S0880522040001
朱惠东，资格证书编号：S0880123070152
刘凯（金麒麟分析师）至，资格证书编号：S0880522110002
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