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【研究报告内容摘要】
Barra 的核心应用领域可以归纳为两部分:第一部分是对投资组合波动率的预测。第二部分是基于 Barra 构建的各类因子对组合收益来源和投资风格进行判定。该功能目前广泛应用于国内资产管理公司的资产配置部门和风险管理部门。另外,Barra 构建的各类风格因子也为量化投资者开发与测试新因子策略提供了参考基准。
Barra 的理论基础为多因子模型。Barra 认为证券的收益率可以部分被一些共同因子解释,而不能解释的部分被定义为特异性收益率。Barra 和Fama 因子模型的内在联系为 Fama 模型的因子收益率是多空组合的“真实收益率”,而 Barra 的收益率为因子多空组合的“预期收益率”。
Barra 模型的重难点可以概括为两大类:一是因子数据清洗,如异常值的识别与处理及空值的填补方法,二是风格因子计算方法中一些细节的处理,如半衰期,中性化等方法。关于风格因子的详细计算明细请参考本报告附录。
下篇预告: 在下篇《关于 Barra CNE5中国股市模型的思考(下)》中,我们将重点针对 CNE5在 A 股市场应用的局限性和改良方案进行提示,并尝试回答 CNE5在中国市场的运行情况如何? MSCI 在 2018年将 CNE5升级为 CNE6的核心逻辑是什么?风险提示:疫情超预期、政策收紧、贸易摩擦升级等带来的市场大幅度波动风险以及策略失效风险。
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