西南证券-因子选股系列：BARRA中国市场模型（CNE6）解读-190226

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        摘要
        2018  年8  月，MSCI  发布了中国股权市场的最新模型CNE6，本文首先总结和介绍了CNE6  的因子体系，然后分别从单因子检验、纯因子收益率、模型解释度和残差选股能力的角度对CNE6  进行了解读。
        CNE6  在CNE5  的基础上做了一些修改、整合和完善，建立了三层风格因子体系，其中，一级因子有9  个，二级因子有20  个，三级因子有46  个。CNE6  在一级因子中新增了反映公司质量的Quality  因子，反映市场情绪的Sentiment  因子以及度量公司分红状况的Dividend  Yield  因子。
        在因子值的计算过程中，由于因子的具体权重未知，本文采用了等权的方式。从单因子检验的结果来看，大多数因子有不错的选股能力，但是部分因子与股票收益率的相关性较低，选股效果不佳，例如：一级因子Quality  和Growth  以及它们相应的二级因子。
        从累计纯因子收益率的绝对值来看，Size、Liquidity、Volatility  累积纯因子收益率最高。Volatility  因子纯因子收益率在2015  年表现较好，随后纯因子收益率明显下降；Size  因子在2017  年之前，表现优异，但2017  年之后纯因子收益率几乎为0，其余7  个风格因子在整个样本期的表现都相对平稳。
        CNE6  的因子体系大概能够解释股票收益率33.63%的变动，它对股票收益率的解释能力是否足够完备呢？本文检验了CNE6  模型回归残差的选股能力，结果发现，回归残差20  日均值和20  日标准差仍然具有非常显著的选股能力，IC  值分别为-7.11%和-8.36%，IC  序列超过80%的值小于0，体现了良好的稳定性，这就说明CNE6  的因子体系对股票收益率的解释并不完备。如果将残差的均值和残差的波动率作为一级因子同时纳入CNE6  的因子体系中，模型的解释能力由33.63%上升至34.22%。
        最后，在使用CNE6  的过程中，我们可能还需要解决3  个问题：第一，因子体系的加权方式问题，合理的加权方式会显著提高模型的解释能力；第二，数据质量以及因子覆盖度的问题，新增的Sentiment  因子覆盖度相对较低，很难用于选股或者风险管理实践；第三，CNE6  解释能力的完备性问题。
        风险提示：本文关于CNE6  因子体系的计算方式可能与MSCI  存在差异；本文的研究是基于对历史数据的统计和分析，因子的历史收益率不代表未来收益率。若市场环境发生变化，因子的最终表现可能发生改变。