华泰 | 金工：国内双因子定价模型的构建与应用

双因子定价模型作为一种重要的资产定价工具，近年来在国内金融市场得到了广泛应用。这种模型通过将资产的预期收益率分解为市场因子和风格因子两部分，为投资者提供了更精确的风险管理和收益获取手段。

在国内，CNE7模型是较为成熟的双因子定价模型之一。该模型由华泰证券金工团队开发，针对中国A股市场特点进行了优化。CNE7模型将因子分为三大类：风格因子、行业因子和市场因子。其中，风格因子包括贝塔、残余波动率、规模等10大类基本面因子；行业因子则根据申万行业分类标准构建了34个代表性行业因子；市场因子则反映市场的整体变化趋势。

CNE7模型的优势主要体现在以下几个方面：首先，它采用了更符合A股市场实际情况的因子划分标准。例如，在行业因子划分上，CNE7模型采用了申万行业分类标准，而非国际通用的GICS标准，更贴近中国投资者的分析需求。其次，CNE7模型在因子构建上考虑了A股市场的特殊性，如采用流通市值而非总市值来计算风格因子暴露度，更准确地反映了A股市场的实际情况。

然而，传统的双因子定价模型也面临着一些挑战。随着金融市场数据量的激增，传统的计量经济学方法在处理高维预测变量时显得力不从心。面对这一困境，机器学习方法开始在资产定价领域崭露头角。

机器学习算法擅长处理高维数据和非线性关系，为解决资产定价中的复杂问题提供了新的可能。例如，Stefan Nagel教授在其著作《机器学习与资产定价》中系统地讨论了如何将机器学习方法成功引入实证和理论资产定价研究之中。他指出，通过将经济学原理注入机器学习的应用，可以有效解决传统模型面临的高维数问题。

然而，机器学习方法并非“即插即用”。在资产定价领域应用机器学习时，需要考虑数据的特殊属性，如低信噪比和难以满足平稳性等。因此，将机器学习与传统资产定价理论有机结合，才能发挥其最大效用。

展望未来，双因子定价模型在国内的应用将呈现以下趋势：首先，模型将进一步本土化，更加贴合中国市场的特点。其次，机器学习等前沿技术将与传统模型深度融合，提高模型的预测能力和解释力度。最后，随着金融市场的发展和数据量的增加，双因子模型将向多因子模型演进，以更全面地捕捉市场风险和收益特征。

总的来说，双因子定价模型作为连接理论与实践的桥梁，在国内金融市场发挥着越来越重要的作用。通过不断创新和优化，这种模型有望为投资者提供更精准的风险管理和收益获取工具，推动中国金融市场的健康发展。