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：通过基金每日披露的净值序列，利用带约束条件的多元回归模型，在基准或其他资产序列组成的自变量中寻找基金仓位的最优估计结果[65] - 模型具体构建过程： 1. 以基金净值序列为因变量 2. 选择基准指数或其他资产序列作为自变量 3. 采用带约束条件的多元回归模型进行拟合 4. 通过回归系数估算基金仓位 - 模型评价：能够相对准确地估算基金仓位变动趋势，但受限于公开数据频率和模型假设 2. **REITs指数系列模型** - 模型构建思路：构建完整的REITs系列指数综合反映REITs市场表现，提供衡量不同底层资产、项目类型的细分REITs指数[51] - 模型具体构建过程： 1. 采用分级靠档方法确保计算指数的份额保持相对稳定 2. 当样本成分名单或调整市值出现非交易因素变动时，采用除数修正法保证指数连续性 3. 计算价格指数和全收益指数 - 模型评价：为投资者提供基于指数化投资的资产配置新视角，但受限于REITs市场流动性 量化因子与构建方式 1. **行业主题基金标签因子** - 因子构建思路：通过观察基金在近四期中报/年报的持仓信息判断其长期的行业主题标签[39] - 因子具体构建过程： 1. 收集基金历史持仓数据 2. 分析行业配置比例 3. 根据配置特征划分为行业主题基金、行业轮动基金和行业均衡基金 - 因子评价：能够有效区分基金的不同行业特征，但依赖于持仓数据的及时性和准确性 2. **ESG基金分类因子** - 因子构建思路：根据ESG投资策略覆盖范围将基金分为ESG主题基金和泛ESG基金[77] - 因子具体构建过程： 1. ESG主题基金：综合环境、社会、治理三方面因素，使用ESG整合、负面筛选、正面筛选 2. 泛ESG基金：仅覆盖ESG中一到两个方面因素，进行主题投资 3. 进一步细分为环境主题、社会主题和治理主题 - 因子评价：能够系统分类ESG基金，但部分基金的ESG特征可能不够明确 模型的回测效果 1. **主动偏股基金仓位高频估测模型** - 本周主动偏股基金仓位相较上周上升0.65个百分点[65] - 通信、家用电器、机械设备等行业获资金增配 - 电子、有色金属、食品饮料等行业遭资金减持 2. **REITs指数系列模型** - REITs综合指数本周上涨0.03%[51] - 产权类REITs指数上涨0.32% - 特许经营权类REITs指数下跌0.36% - 市政设施REITs指数表现最好，上涨1.20% 因子的回测效果 1. **行业主题基金标签因子** - 医药主题基金本周表现最佳，上涨8.38%[39] - TMT主题基金上涨3.91% - 国防军工主题基金上涨3.44% 2. **ESG基金分类因子** - 主动权益型ESG基金本周净值涨幅中位数2.20%[83] - 股票被动指数型ESG基金0.80% - 债券型ESG基金0.07% - 低碳经济、碳中和等主题基金表现占优