根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 主动偏股基金仓位高频估测模型 - 构建思路：基于基金每日净值序列，采用带约束条件的多元回归模型估算股票仓位变动[63] - 具体构建过程： 1. 以基金净值序列为因变量，基准或构建的资产序列为自变量 2. 通过多元回归模型求解最优仓位估计 3. 结合模拟组合提升估算准确性，跟踪行业配置动向 - 模型评价：提供相对高频的仓位跟踪，但存在与实际仓位的偏差风险[63] 2. REITs指数系列模型 - 构建思路：通过分级靠档和除数修正法构建综合及细分REITs指数[46][47] - 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 2. 采用分级靠档法稳定样本份额，除数修正法保证指数连续性 3. 同步计算价格指数和全收益指数 $指数_t = \frac{\sum (成分股价格_t \times 调整后权重_t)}{除数_t}$ - 模型评价：有效反映REITs市场表现，适合长期资产配置[47] 3. 行业主题基金标签模型 - 构建思路：通过持仓分析定义基金的长期行业主题标签[35] - 具体构建过程： 1. 提取近四期财报持仓数据 2. 划分行业主题（如金融地产/TMT）、行业轮动、行业均衡三类标签 3. 构建主题基金指数跟踪风险收益特征[35] --- 量化因子与构建方式 1. 自由现金流因子 - 构建思路：筛选ETF时作为多因子策略的子因子[59] - 具体构建过程： 1. 计算企业自由现金流（FCFF）= 经营现金流 - 资本支出 2. 标准化后与其他因子（价值/成长等）复合加权 - 因子评价：在宽基ETF中表现稳定，但需结合市场周期调整[59] 2. ESG整合因子 - 构建思路：综合环境、社会、治理维度筛选标的[75] - 具体构建过程： 1. 负面筛选：剔除高污染、高争议行业 2. 正面筛选：加权ESG评分高的标的 3. 主题细分（如低碳/乡村振兴）[75] --- 模型回测效果 1. REITs指数模型 - 产权类指数年化收益4.69%，最大回撤-42.30%[49] - 特许经营权类指数年化收益-0.14%，夏普比率-0.16[49] 2. 行业主题基金模型 - 金融地产主题基金本周收益2.24%，国防军工主题收益-2.59%[35] 3. 自由现金流因子 - 相关ETF本周收益1.83%，年化波动17.50%[59] --- 因子回测效果 1. ESG整合因子 - 环境主题基金规模占比77.4%（1009.07亿元）[76] - 主动权益型ESG基金本周收益中位数-0.50%[78] 2. 动量因子 - 相关ETF近1月回报-14.86%，年内回报-11.93%[59] （注：部分模型如仓位估算未提供具体指标值，故未列出）