【摘 要】
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中国市场波动性高,风格切换迅速且持久,风险模型的重要性日益突出。然而直接用股票收益得到协方差矩阵,一方面由于样本量过小会导致矩阵不可逆,另一方面其可提供的信息过于单
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中国市场波动性高,风格切换迅速且持久,风险模型的重要性日益突出。然而直接用股票收益得到协方差矩阵,一方面由于样本量过小会导致矩阵不可逆,另一方面其可提供的信息过于单一,只有收益和风险两个维度。为了解决上述问题,我们通过结构化模型将研究标的从高维的股票间协方差转移到因子间协方差上。本文首先在中国市场按照Barra USE4和CNE5模型构建多因子模型,并根据中国市场特征在原模型基础上添加了解释性较强的风险因子。我们通过带约束的WLS(加权最小二乘)回归出因子收益表征市场各风格的收益情况,同时通过因子收益构建因子间协方差矩阵。我们将USE4中的协方差调整方法运用到中国模型中,并考虑线性压缩方法调整协方差,以解决协方差在输入优化器后产生的组合风险持续被低估或高估的问题。最后实证对比几种调整方法的优缺点,并说明风险模型对传统alpha模型的优化作用。
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