Barra模型（CNE6）介绍与应用 东北证券-20180718
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摘要
在本报告中，我们对MSCI新一代A股风险模型（CNE6)进行了介绍和结果展示。
CNE6中，包括48个描述变量、20个基础因子和9个风格因子。为得到风格因子，需进行两次加权。就种类来说，CNE6增加了质量、情绪和分红风格，将非线性市值与市值进行了合并。对于基础因子，增加了盈余波动、投资质量、长期反转、行业动量等；对于描述变量，例如流动性，增加了ATR指标。相较而言，CNE6中增加了市场关注度日益提高的一些因子，同时根据实际对一些因子进行了合并处理。
基于因子定义，我们计算了BarraDescriptor(描述变量）、Barra_Basic(基础因子）和Barra_Style(风格因子）三张表，时间区间为2006年至今；每日进行数据更新。
因子覆盖度：20个基础因子中，18个因子的平均覆盖度在95%以上；分红和情绪因子，平均覆盖度在67.54%、65.21%，处于较低水平。因此，在进行截面回归时，我们计算了两个版本:一，使用全部9个因子；二，剔除分红和情绪因子进行计算。
单因子表现： anasent、beta和btop收益最高，分别为8.19%、5.86%和5.42%；liquidity、strev和midcap最低，分别为-11.22%、-11.10%和-6.76%。
结果说明：9因子R2均值为42.33%，7因子为37.43%，整体解释度处于较高的水平；从时间来看，二者走势基本一致；后者与CNE5的结果较为一致。
与CNE5对比来看，value表现有所提升；momentum因为包含了短期动量，整体表现得到加强；size表现基本一致；volatility是将beta与residual volatility 合并得到，方向与beta更为一致；尽管新添加了一个描述变量，liquidity整体表现变动较小。
正文
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