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Barra 模型
一、Barra 模型简介
模型构建：
截面上，股票的收益率可以拆解为市场收益率、共同收益率（因子暴露*因子收益率）
以及特异收益率的线性组合：
tn
S
s
tstsntmtn
fxfr
,
1
,,,,,
++=
=
其中，
为股票在期的收益率；
为在期的市场收益率；
为股票在期在因子上的暴露；
为因子在期的收益率；
股票在期的特异收益率。
一个股票型基金投资组合 P 在 t 期的收益率
可表示为标的收益和基金经理能力收益
之和，其中标的收益又为时间序列上因子收益的线性加总：
tp
S
s
ts
P
stp
fr
,
1
,,
++=
=
其中，
为对因子收益率的敏感性系数；
为因子上的成分平均收益率；
为特异因子
上的成分平均收益率，即基金经理的配置和择时能力。
二、股票池样本选择
挑选有效的样本股票池：
1、股票池由所有 A 股的股票组成；
2、剔除到计算日期上市不足 2 年的 A 股股票；
3、剔除没有申万一级行业分类的股票；
4、剔除统计区间个股月度市值为空的股票；
5、剔除统计区间个股一致预测为空的股票；
2
三、Barra 模型中风格因子的描述性变量
序号
风格因子
英文名称
中文名称
1
Size
Size
市值
2
Non-linearSize
Non_linear_size
非线性市值
3
BP(Book-to-Price)
Book_to_price
价值 BP
4
Growth
Growth
成长性
5
Momentum(RelativeStrength)
Momentum
动量
6
EarningsYield(Earnings-to-Price)
Earnings_yield
盈利 EP
7
Leverage
Leverage
杠杆率
8
Liquidity
Liquidity
流动性
9
Beta
Beta
Beta
10
Volatility
Residual_volatility
波动性
1、市值因子 Size
定义：
其中 LNCAP 为公司股票总市值的自然对数，代表该公司是大盘股的程度，市值因子是最
常见的风格因子。
算法：市值取对数
，然后时间截面上去极值+标准化处理得到
。
2、非线性市值因子 NLSize
定义：
Non-linearSize 为 size 因子的立方，非线性市值因子 Non-linearSize 代表上市公司
的规模处于中等的程度。
算法：取市值对数的 3 次方
，然后时间截面上去极值+标准化处理
得到
。
3.账面市值比因子 Valve
定义：
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