根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：上证 AAA 科技创新公司债指数 模型构建思路：以"高信用+硬科技"为核心定位，筛选高信用等级的科技创新公司债，反映上交所上市高等级科技企业债券的整体市场表现[5][11][40] 模型具体构建过程： - 选样范围：从上交所上市的科技创新公司债中筛选 - 信用筛选：主体评级为AAA、隐含评级不低于AA+ - 加权方式：采用派许加权法进行计算 - 调样机制：月度调样，动态优化期限结构 模型评价：信用质量锁定市场顶尖梯队，兼具收益弹性与稳健防御[40][44] 2. 模型名称：风险平价(ERC)策略 模型构建思路：利用科创债与权益资产的低相关性，构建股债混合配置策略[55] 模型具体构建过程： - 资产选择：万得纯债型基金总指数 + 中证红利全收益 - 风险配置：根据资产波动性动态调整权重 - 目标：实现风险均衡配置 模型评价：在获取稳健回报的同时实现了卓越的风险控制[55] 模型的回测效果 1. 上证 AAA 科技创新公司债指数 - 累计增长：14.75%（2022/06/30-2025/07/18） - 年化收益率：4.76% - 超额收益：较万得中长期纯债型指数高1.47%[44] - 波动率：短期（26周）1.31%，中长期（52周）1.7%[12] - 最大回撤：未明确披露 2. 风险平价(ERC)策略 - 年化收益率：3.84% - 年化波动率：0.94% - 最大回撤：-2.90%[55] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：信用等级因子 因子构建思路：通过主体评级和隐含评级筛选高信用债券[40] 因子具体构建过程： - 数据来源：债券发行主体公开评级 - 阈值设置：AAA级主体评级 + AA+及以上隐含评级 因子评价：有效控制信用风险，违约率极低[24][28] 2. 因子名称：行业分布因子 因子构建思路：通过行业分散配置降低集中度风险[11] 因子具体构建过程： - 行业分类：采用Wind一级行业分类 - 权重限制：单行业不超过50%（工业实际占比48.98%） 因子评价：体现科技属性与产业多元性[11][40] 因子的回测效果 1. 信用等级因子 - 违约率：0%（历史数据）[24] - 利差稳定性：AAA级企业债与国债利差未明显扩大[22] 2. 行业分布因子 - 行业集中度：前四大行业合计65.55%（建筑28.62%+公用事业16.77%+交通运输11%+煤炭4.71%）[64] - 收益贡献：工业板块贡献主要票息收益[11] 注：研报中未涉及传统多因子模型的因子IC、IR等统计量测试，主要聚焦于指数编制规则和策略层面的量化分析[5][11][40]