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华泰金工多因子风险模型能够实现准确可靠的风险预测和投资组合优化

在经典多因子模型框架的基础上，参考Barra多因子风险模型，构建华泰金工多因子风险模型。模型选择恰当、有效的共同因子，回归计算因子收益和特异性收益，进而估计因子收益协方差矩阵和特异性收益方差矩阵。之后，模型以波动率偏误统计量作为风险预测准确度的衡量指标，对因子收益协方差矩阵和特异性收益方差矩阵分别进行多步修正，有效提升风险估计的准确度。华泰金工多因子风险模型能够实现准确、可靠的风险预测和投资组合优化。

风险模型对因子收益协方差矩阵和特异性收益方差矩阵分别进行多步修正

多因子风险模型将对股票收益协方差矩阵的估计转换为对因子收益协方差矩阵和特异性收益方差矩阵的估计。为了保证风险预测的准确度，模型对因子收益协方差矩阵依次进行Newey-West调整、特征值调整和波动率偏误调整，对特异性收益方差矩阵依次进行Newey-West调整、结构化调整、贝叶斯压缩调整和波动率偏误调整。调整后的风险矩阵风险预测能力良好，在2011-02-01至2019-05-31区间内，模型对于沪深300指数和中证500指数的预测波动率与真实波动率的相关性为0.70和0.73。

【更多详情，请下载：华泰多因子系列之十二：桑土之防，结构化多因子风险模型】