根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 主动偏股基金仓位高频估测模型 - 模型构建思路：基于净值序列和基准资产组合的多元回归模型，估算主动偏股基金的股票仓位变动[65] - 模型具体构建过程： 1. 以基金每日净值为因变量，基准指数或行业指数为自变量 2. 采用带约束条件的多元回归（如最小二乘法）求解仓位权重 3. 通过模拟组合优化估算精度，跟踪行业配置动向 - 模型评价：能够相对高频地捕捉仓位变化趋势，但对行业细分层面的估算可能存在偏差 2. REITs指数构建模型 - 模型构建思路：通过分级靠档和除数修正法构建反映REITs市场表现的系列指数[51] - 模型具体构建过程： 1. 按底层资产类型（产权类/特许经营权类）和项目类型划分指数成分 2. 采用分级靠档法稳定指数份额，计算公式为： $I_t = I_{t-1} \times \frac{\sum (P_{i,t} \times S_{i,t})}{\sum (P_{i,t-1} \times S_{i,t-1})}$ 其中$P_{i,t}$为第i只REITs在t日的价格，$S_{i,t}$为调整后的流通份额 3. 对成分变动采用除数修正法保证连续性 - 模型评价：同时提供价格指数和全收益指数，能有效反映REITs的高分红特性 量化因子与构建方式 1. 行业主题因子 - 因子构建思路：通过基金持仓信息提取长期行业主题暴露特征[38] - 因子具体构建过程： 1. 分析近4期年报/中报持仓数据 2. 根据申万一级行业分类计算行业集中度 3. 定义三类标签：行业主题型（集中度>50%）、行业轮动型（风格切换显著）、行业均衡型（分散配置） 2. ESG整合因子 - 因子构建思路：综合环境(E)、社会(S)、治理(G)维度筛选投资标的[78] - 因子具体构建过程： 1. 负面筛选：剔除争议行业（如烟草、武器） 2. 正面筛选：加权ESG评分（如Wind/华证ESG评级） 3. 主题细分：环境因子侧重"碳中和"等关键词，社会因子关注"乡村振兴"等标签 模型的回测效果 1. 主动偏股基金仓位模型 - 本周仓位变动：-0.94pcts[65] - 行业配置变化：电子(+0.38pct)、农林牧渔(+0.25pct)获增配，医药生物(-0.41pct)遭减持[69] 2. REITs指数模型 - 本周收益：综合指数-0.47%，能源基础设施指数年化收益10.44%（最大回撤13.28%）[53] - 风险指标：产权类指数夏普比率0.19，特许经营权类指数年化波动10.28%[53] 因子的回测效果 1. 行业主题因子 - 本周收益：国防军工主题-0.48%（相对抗跌），新能源主题-5.91%[38] - 月度表现：消费主题2月收益+2.63%，TMT主题3月收益-3.28%[40] 2. ESG整合因子 - 基金表现：债券型ESG基金本周收益中位数+0.13%，显著优于权益型ESG基金(-4.92%)[81] - 规模分布：环境主题基金占比77.2%（991.33亿元），治理主题仅占1.6%[79]