商品期货市场风险因子模型（四） ——风险因子实证检验

tongli19870214

本篇报告是我们筛选商品市场风险因子的初步结果， 依据传统的 Barra 结构化风险模型的总体思路， 从大类
因子和风格因子出发在商品期货市场构造了一系列风险因子， 按照《商品期货市场风险因子模型（二） 》 中
Barra 风险因子的判定标准进行筛选， 最后分析了各类风险因子的纯因子组合走势。
 从商品期货板块、 期限结构、 量价出发构造了大类、 基差、 基差动量、 动量、 流动性、 特质波动率、 变异系
数、 偏度、 持仓变化率共 9 类因子。 其中为解决因子共线性的影响， 在计算基差与基差动量时， 将近月与次
近月、 近月与主力、 近月与最远月、 主力与次主力这四种期限结构的计算结果进行主成分分析， 将前两个主
成分作为该期限结构的代理指标。
 风险因子实证检验结果： 1） 从共线性来看， 每个风格因子 VIF<10 的截面占比高达 95%以上， 仅有少量截面
存在多重共线性； 2） 从显著度来看， 有 9 个因子的回归检验 T 值绝对值超过 2， 但变异系数和持仓变化率
的截面|T|>2 占比较低， 本文选择剔除这两个因子； 3） 从波动率来看， 各风险因子年化波动率基本都在 3%
以上； 4） 从解释度来看， 所有风险因子对商品期货市场的解释度在 52%左右， 各个风险因子都能带来
Adj-Rsquare 增量， 因此都能够提供新增信息。
 风格因子的纯因子表现情况： 1） 可通过纯因子组合的表现， 实现风格监控， 以便调控投资组合在风格上的
暴露； 2） 动量、 偏度、 基差和基差动量因子的夏普比率较高， 因此常被认为 Alpha 因子而非风险因子， 其
中基差动量因子在 2014 年至 2017 年被认定为风险因子， 无法带来超额收益。 3） 流动性和特质波动率因子
存在明显的因子轮动现象， 风险属性较强， 应减小组合在该类因子上的暴露； 4） 从大类因子来看， 在 2018
年之后四个大类因子均转变为纯粹的风险因子， 每个板块无法贡献明显的超额收益。