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1、关于Barra近年来，特定回报投资管理行业不断地在调整以适应来自理论创新、技术进步和市场波动日新月异的变化。鉴于此，金融机构和投资管理人需要最先进和最得力的分析工具。风险管理的先行者Barra作为全球投资决策支持工具和创新风险管理技术提供商,提供灵活,高效的量化产品和服务应对行业变化.Barra产品集先进的技术和高效的分析,研究,建模以及数据为一体,为全球客户提供全方位的风险管理解决方案.Barra使用精确的数据构建计量金融模型.相应地,以这些模型为基石,Barra设计了覆盖收益预测,风险分析,组合构建,交易成本分析以及历史绩效归因等功能的软件产品以帮助
2、用户改善组合绩效.Barra拥有超过80位分布在世界各地的研究员,产品覆盖全球大多数可交易证券.Barra旗下的风险管理研究机构在世界范围内名列前茅.引言Barra风控模型是全面而严苛的模型估计过程的集合产品.本说明书讨论Barra对组合风险的建模方法.产品相关章节AegisI,IIBarraOne所有BIMetextfilesI,II,IV,VCosmosI,III,IV,VEquitytextfilesI,IITotalRisk所有第I部分.风险理论第1章.使用多因子模型来预测风险讨论了多因子模型在风险分析上的应用第II部分.股票资产的风险第2章.预
3、测股票资产风险回顾了股票资产风险模型的历史,同时描绘了Barra股票资产风险模型及其因子的概貌.第3章.Barra股票资产风险模型详细介绍了构建和维护Barra股票资产风险模型的过程.第III部分.债券资产的风险第4章.预测债券资产的风险回顾了债券资产风险模型的历史,同时描绘了Barra债券资产风险模型及其因子的概貌.第1章.利率风险模型描述了普通名义债券和通胀保护债券利率的期限结构计算过程第2章.利差风险模型解释了各种模型如何解释不同市场的利差风险,并讨论了其中三种的估计过程.第3章.特殊风险模型描述了构建启发式特殊风险模型的过程,并详述了用来度量发行
4、和发行人特殊风险的模型,该模型基于转移矩阵的应用.第I部分.汇率风险第4章.汇率风险模型介绍了构建和维护Barra汇率风险模型的过程.第II部分.综合风险第5章.综合风险模型讨论了Barra综合模型(BIM),该模型面向多资产,可以用来预测全球股票,债券和货币的资产和组合配置层次上的风险,也细述了该模型背后的创新方法.最后,术语表和索引可用于概念定义查询和专题搜索.更多参考文献有大量的论文和其他资源在研究和介绍Barra模型和它们的应用.要了解更多在本说明书中覆盖的论题,可以参考以下文献以及我们的对外出版书目,您可以从Barra公司和网站获得此类资源:h
5、ttp://www.barra.com/.书籍AndrewRuddandHenryK.Clasing,ModernPortfolioTheory:ThePrinciplesofInvestmentManagement,Orinda,CA,AndrewRudd,1988.RichardC.GrinoldandRonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement:AQuantitativeApproachforProducingSuperiorReturnsandControllingRisk,SecondEdition,McGraw
6、-HillProfessionalPublishing,Columbus,OH,1999.第I部分.风险理论该部分解释风险预测理论背后的概念.1.使用多因子模型来预测风险风险,定义为证券或者投资组合收益的总体分散或者波动程度,对风险的分析是超常投资回报的关键因素.风险分析目标是合理度量获取相对收益而承担的风险而非最小化风险.经年累月,风险分析的理论已经发展成为越来越精细的体系.凭借更多风险和收益的高阶概念,投资组合理论业已展现其不断增长的复杂程度.其中一项用于分析组合风险的有力的工具即是多因子模型(MFM).什么是多因子模型?多因子模型描述组合内部各资产
7、之间收益的相关性.MFM的基本假设是相似的资产表现出较一致的收益特征.这样的相似度体现在一些可量化的属性上,譬如市场信息(价格变化和交易量等),基本面数据(如行业和市值规模)或者是其他的风险曝露(如利率变化和流动性).MFM甄选共同因子,这些因子是不同证券共享的特征归类,在此基础上考察证券收益对这些因子的敏感系数.证券市场的多因子模型大致分为三类:宏观经济模型,基本面模型以及统计模型.宏观经济因子模型依据可观测的经济指标,例如通胀和利率的变化,来度量对宏观变量对证券收益的广泛影响.基本面因子模型则考察与组合收益相关的可观测到的证券属性,诸如分红率,账面市
8、值比以及行业类别.统计因子模型则从证券收益协方差矩阵的因子分析中导出因子.Bar
