1、丆榒 伆鄀儆$匆$唆(圆甀$夆舀嬆弆稀&怆戆輀搆(攆朆戀$椆(欆开(洆$漆匀&瀆$爆(理瘀$瘆(眆匀(砆蘀 礆稆#稆(簆縆(缆谀缆蜀耆脆餀!脆舆瘀茆(蔆娀#蔆(蘆紀#蘆蜆最(蠆(褆謆贆&踆輆颎&鄆鄆&錆阀帤(锆匀梴!锆%阆尀#阆堀$霆搝霆鄀順$順餆頀#騆唀$鬆&鰆漀鰆樀鴆挀鴆攀!鴆%鴆狖&鴆堀鸆鸆&鼆蠀鼆#鼆攀爀!猀#$#贀伨%儅吀堀犝$&敌&焀部儀缀脆#稀挀$瀀&蔀#堀糇%鄀&#$贀#蘀穣$鈀$需$昀$椉 餧$鉃 $笀頀%吀退沏欀絯 一&罓 褀蹼#瑀苁 $蘀&踀退贀$堀倀颃谀軧&哨箷$杯娀#琀劤$搀&产$夀伉甀%&稀萳%#榮欼挀躓侺#墿%礀緯#輀洔踀汅&鰀洙崀椞蜀&氀賹#琀蠀洏唀顳&噔褀蓠(
2、将()順錀)*伆+蛎.蔀褠.鐀零.栀.鴆崀/錀/騀/乖/輆倻/輀先/錆厓/堀囦/娀妑/峄/巺/順跹0俋1鴆2需3鴆躗33圆4攆44礆娘4擀4瘭4猆酝4鴆鯜4眀45騆谀55帀媎5洀綘56謀66倆鸀6順7順堀8鴆8栆艌9礆耀菗9戆鸀馪9倆9鴆9堆:挆榩:伆涧:将礆崀?礆鼀?戆?礆?戆退?刨丆茀AA嬆尀忣B丆需B笀B堆挀B倀禚C堆CCCDD枨D脆DE堆F順騀瑛F阆笀F鸆暱G鬆I捸M堆N椆丗N朆业奤N什O帆縀俗P順瘀倢禞P順傯P順倀傯P順債P儍悑Q再Q劌S南S刀叠T順退哕T贆嘕V怆囥W順堷锆欀廪_順缀徎约倆悤锆踀慎軍b丆抓b騆拒b焆紀捪舲c錆掙d将蠀搦d摮覑d将攘f昸伏f将嘀晲躂f将暏雤g嬆枩g椆柠h
3、堆倀楬駂i順椀樦l堆沌l順活m湤n娆溯n堆瀀滷o順灠蠿p熾q順堀父斄r渆怀玗顠s洀玷s順珒s堆璽t順氀痌v倆睄离z怆簀窄z尀竈z丆竪z竵z匆帀笁娆笸蠕怆舀簃|挆攀簅|挆簯仩|挆爀籔恻|渆粜|鬀経曤順綤順翠翯灙挆脟茂挆芊霆餀苲順莋记鬆蚫順椀蝛訯怀諚順需譔栄豩螼紀賹縆輳蠆轹寰蠆醟紆欀錾鸆蔀鏣鈆鑛恜眆陏鈆霙頬眆搀颹鈆餫糧眆髢順鰔順鰕瘆鰯圦順鱦娆鶊娆帀齟縆怆瘆礀程。 图 6 因子超额暴露可取范围宽度分类 汇总 比较 资料来源：招商证券、 Wind 资讯 集中段 瑁瑁 + 其中 为个股经系统性风险调整后的超额收益， 是个股在各因子上的暴露（可观测）， 为因子收益（待估参数）， 为权重的平方根，即 = 。对于权重的选择有很多，Barra 采用的是市值的平方根，我们这里权重 （对角矩阵）设置如下： = (121(0,1)1 0 0 (2(0,1)12为个股 在 0截面上估计超额系统性风险暴露 时得到的随机误差， T() 为实际可交易天数（具体请参见因子系列报告一基于增量信息逐层解释的因子模型框架搭建）。 求解上述加权回归： = () 可以解出无偏有效的待估参数，同时，上式也给出了纯因子组 合的个股权重： () = = 即为因子 k的纯因子组合 中 的个股权重。计算构建纯因子组合之后，再结合其他要求
