? 本报告在经典学术理论的基础上，试图以新的视角审视因子模型，并提出独
具特色的因子模型构建方法。重新回顾了经典均衡模型的原理，较为仔细地
区分了均衡模型和统计模型的差异，比较了因子模中时间序列模型和横截面
模型的异同。
? 阐释了因子模型选因子而非选股票的理念，将个股仅仅看作是因子视角下携
带因子暴露配置信息的基础可交易载体。通过单因子测试、多因子排列来选
出最优的因子配置方案，而能配置出最优因子方案的个股组合并非只有一种。
我们的因子模型始终以个股因子暴露对基准的偏离来解释超额收益。
? 较为详实地阐述了因子模型系列研究所要做的工作。具体包括基础数据收集
和整理方法、单因子检验步骤、逐层增量解释的多因子检验、因子暴露目标
配置、股票组合目标持仓和绩效归因与模型调整的方法。
? 报告在多因子组合排序阶段提出了逐层增量解释的方法，该方法为多因子组
合提供了新的思路。采用逐层增量解释的意义在于明确超额收益的来源，通
过因子对组合超额收益（一阶）、股价差异整体解释度（二阶）形成对模型
可纳入因子明确归因的可加形式。有利于后续的有目的性的改善因子组合。
