根据提供的研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结。报告主要介绍了一只具体的指数增强ETF产品及其业绩归因，并未详细阐述其底层具体的量化模型或量化因子的构建过程。因此，以下总结将基于报告中明确提及的相关内容。 量化模型与构建方式 1. 模型名称： Brinson归因模型[65] 模型构建思路： 该模型用于将投资组合的超额收益分解为不同的贡献来源，以分析基金经理的收益主要来自于行业配置能力还是个股选择能力[65] 模型具体构建过程： 报告未提供Brinson模型在本研究中的具体计算步骤和公式，但指出了其应用结果：将博时中证500增强策略ETF相对基准的超额收益拆解为行业配置收益和行业内选股收益[65] 量化因子与构建方式 1. 因子名称： 成长因子[67] 因子构建思路： 用于刻画上市公司成长性的风格因子[67] 因子具体构建过程： 报告未提供该因子的具体计算方法和公式。 2. 因子名称： 长期动量因子[67] 因子构建思路： 用于刻画股票长期价格趋势的风格因子[67] 因子具体构建过程： 报告未提供该因子的具体计算方法和公式。 3. 因子名称： 盈利能力因子[67] 因子构建思路： 用于刻画上市公司盈利能力的风格因子[67] 因子具体构建过程： 报告未提供该因子的具体计算方法和公式。 4. 因子名称： 非线性规模因子[67] 因子构建思路： 用于刻画与公司市值非线性相关关系的风格因子[67] 因子具体构建过程： 报告未提供该因子的具体计算方法和公式。 5. 因子名称： 流动性因子[67] 因子构建思路： 用于刻画股票交易活跃度（流动性）的风格因子[67] 因子具体构建过程： 报告未提供该因子的具体计算方法和公式。 模型的回测效果 1. Brinson归因模型，分析结果显示该ETF的超额收益主要来源于行业内选股能力，在大部分行业都有正向选股超额，其中在计算机、电子、电力设备及新能源等行业呈现出相对较强的选择能力[65] 因子的回测效果 1. 成长因子，基金在该因子上的平均暴露为正向[67] 2. 长期动量因子，基金在该因子上的平均暴露为正向[67] 3. 盈利能力因子，基金在该因子上的平均暴露为正向[67] 4. 非线性规模因子，基金在该因子上的平均暴露为负向[67] 5. 流动性因子，基金在该因子上的平均暴露为负向[67]