风险因子及风险控制系列之二：共同风险、特质风险的计算及应用

请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 1 共同风险、特质风险的计算及应用 —— 风险因子及风险控制系列之二 2025 年 8 月 14 日 [Table_ReportTime] 2024 年 1 月 X 日 请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 2 证券研究报告 金工研究 [Table_ReportType] 金工深度报告 [Table_Author] 于明明 金融工程与金融产品 首席分析师 执业编号：S1500521070001 联系电话：+86 18616021459 邮 箱：yumingming@cindasc.com 吴彦锦 金融工程与金融产品 分析师 执业编号：S1500523090002 联系电话：+86 18616819227 邮 箱：wuyanjin@cindasc.com [Table_Title] 风险因子及风险控制系列之二：共同风险、特质风险的计算及应用 [Table_ReportDate] 2025 年 8 月 14 日 [Table_Summary] ➢ 本文是信达金工风险因子与风险控制系列报告第二篇。在上篇报告《风险因子与风险控制系列之一：股票风险模型与基于持仓的业绩归因》中，我们探讨了风险模型的“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，得到了风险模型五个关键输出其三——因子暴露矩阵、因子收益率与特质收益率。本文作为系列第二篇，重点讲解风险模型的“后半段”工程，解析余下两大输出因子协方差矩阵和特异性波动率，并借由事前/事后案例展示这两个输出结果的实践应用价值。 ➢ 计算因子协方差矩阵与特异性波动率。（1）刻画共同风险：因子协方差矩阵作为刻画资产共同风险的核心工具，在现代风险管理与投资决策体系中占据举足轻重的关键地位；其通过精准捕捉因子间的动态协变关系，帮助投资者构建理解市场风险传导机制的系统性框架，其成果价值更甚于特异性波动率。涉及到的步骤包括：EM 算法、半衰加权、Newey-West 调整、特征因子调整、波动率机制调整等，详见本文正文部分。（2）刻画特质风险：特异性波动率的精准预测也是高质量风险模型的必要一环（尽管重要性或不及因子协方差矩阵），重在处理缺失值补充、数据分布改善等问题，避免在单股票维度放大噪声。涉及到的步骤包括：半衰加权、Newey-West调整、结构化模型、贝叶斯收缩、波动率机制调整等，详见本文正文部分。 经偏差统计量、Q 统计量评价发现，经典风险计算框架对随机组合、宽基指数及行业组合的风险预测偏差有限，对风格特征组合的优化更显著；模型对真实市场风险的捕捉精度较为合理，为事后风险拆分、事前组合优化提供了可靠输入。 ➢ 案例 1：再看券商金股组合的投资价值。本文再度讨论了券商金股组合，以此为例实现了对跟踪误差的归因（参考风险平价相关设定）。同时，我们以金股为例展示了如何使用哑变量另类数据构造有严格风格与行业偏离度约束的“泛指增”策略，应用最小跟踪误差方法收紧了策略与基准间差异，得到了近乎持续向上（尽管后期正斜率幅度有所下降）的超额曲线。 ➢ 案例 2：构建基于沪深 300 指数的最小方差组合。在协方差阵加持下，更多学术上的经典最优组合得以被实现。本文构建了基于沪深 300 指数的最小方差组合，发现其长期呈现低 beta、低流动性、中小市值等风格特征，行业配置上超配医药、银行、电力及公用事业，低配非银金融、食品饮料等权重行业。在此基础上控制 beta 下限后，组合除 beta 外的其他风格暴露基本保持了原有状态，但对电力及公用事业、银行等行业的超配幅度显著降低，全区间风险调整前后收益均表现更优，为构造低波动属性权益投资工具提供了新思路。 ➢ 案例 3：应用协方差阵构建指增策略：相对暴露硬约束 or 风险预算控制？本文构造了复合量化-基本面因子，并以 800 指增为例给出了指增策略设计的新方案。在风格与行业偏离度约束收紧的大趋势下，严格的事前控制 请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 3 信达证券股份有限公司 CINDA SECURITIES CO.,LTD 北京市西城区宣武门西大街甲127 号金隅大大厦B 座 邮编：100031 固然有助于打造更平滑的超额曲线，但如果不进行有效择时，也可能削弱alpha 因子自带的风格轮动能力。指增语境下，本文比较了直接控制风格/行业与间接控制跟踪误差两类策略结果，发现：借助股票协方差阵构造的目标跟踪误差股票组合在特定换手率水平下，既保留了原策略的固有风格属性，又能起到平滑超额收益曲线的作用，在对复合因子风格属性较为自信的情形下，目标跟踪误差法不失为一种折中方案。 ➢ 风险因素：结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。 请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 4 目 录 1. 计算因子协方差矩阵与特异性波动率 .......................................................................................... 7 1.1 刻画共同风险：因子协方差矩阵 ....................................................................................... 7 1.2 刻画特质风险：特异性波动率......................................................................................... 14 1.3 协方差矩阵预测效果评价 ................................................................................................ 18 2. 应用共同风险、特质风险解决投研交实际问题 ........................................................................ 22 2.1 再看券商金股组合的投资价值......................................................................................... 23 2.2 构建基于沪深 300 指数的最小方差组合 ......................................................................... 25 2.3 应用协方差阵构建指增策略：相对暴露硬约束 or 风险预算控制？ ............................