多因素模型及其在沪深300中的实证联系人：戴军分析师：黄志文SAC执业证书编号：S0980206110185分析师：葛新元SAC执业证书编号：S0980200010107目录背景介绍1Barra多因素模型思路2多因素模型建模过程3实证分析（步骤及结果）4Logistic模型介绍与应用5多因素模型总结6背景介绍多因素模型中国内的一些不利条件1、信息存在泄漏；2、信息披露有一定的滞后性；3、主动基金经理大多对此不认同；4、样本过短，检验不充分。为什么还要进行研究？1、信息披露的规范，监管的加强；2、规范研究方法的借鉴；3、为进一步研究提供条件；4、alpha策略的需要。目录背景介绍1Barra多因素模型思路2多因素模型建模过程3实证分析（步骤及结果）4Logistic模型介绍与应用5多因素模型总结6获取数据描述性变量的选择和标准化风险指数的形成风险因子报酬的估计特定风险的预测模型的更新首先搜集各种因子的数据，包括市场行情和基本面的数据。尤其要注意在选取数据期间公司发生的股利发放、资本重组等重大事件，要合理处理以保持数据的前后一致性和可比性。获取数据描述性变量（Descriptor）是描述各种因子的量化指标。描述性变量产生的渠道很多，可以只采用市场行情数据或只采用基本面数据，也可以是两类数据结合使用。从原则上来说，良好的描述性变量应该有实际经济意义，对市场的划分比较合理，对风险的分类描述比较全面。描述性变量还要经过标准化，处理公式为：描述性变量的选择和标准化tanrawdescriptormeannormalizeddescriptorsdarddeviation描述性变量标准化之后，用资产的回报与行业因子和单个描述性变量做回归，并检验显著性。BARRA模型认为，只有通过显著性检验的描述性变量才可以用于合成风险指数。BARRA对于描述行业的风险指数的处理方法有两种：一是单一行业的方法，即把每个公司都列入某一类的行业，然后使用虚拟变量（Dummy）来描述行业因子；二是多行业的方法，该方法把公司按照一定的指标（如总资产、销售或者营业利润等）把公司按比例归类到多种行业中去。如迪斯尼公司可以分为65%的传媒和35%的娱乐，即对传媒行业的风险因子暴露为0.65，对娱乐行业的风险因子暴露为0.35。风险指数的形成风险因子报酬矩阵的计算在对N期的截面数据做了广义最小二乘回归（GLS）之后，得到每期的因子报酬的估计值。如果假设这些因子报酬的分布具有强烈的稳定性，那么只需对N期的同类因子报酬求简单平均，则可以粗略地估计出其方差协方差矩阵（即风险因子...
