《表3 大类资产的宏观风险因子暴露矩阵(2008.05～2019.08)》

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《隐含宏观风险因子体系的构建及其应用》

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注：*、**、***分别代表在10%、5%、1%显著性水平下显著。隐含表示该组宏观风险因子暴露是应用本文构建的隐含宏观风险因子体系估计得到，真实表示该组回归结果由低频的真实因子估计得到。权益类资产中中证500和中证100指数的因子暴露情况与沪深300指数结果基本相近，由于篇幅限

其中rnt表示大类资产n的收益率，bni表示资产n对第i个宏观因子的风险暴露。考虑到时间序列的连续性特征，本文采用时间序列重采样（Boostrap）方法进行回归，从2008年5月到2019年8月的时间序列中，任意选择一个时间起点，在随后的一年时间里进行多变量回归分析，结果取3000次随机样本的平均值。最终可以得到大类资产对不同宏观风险因子的敏感性与显著性，即大类资产的宏观风险因子暴露矩阵。我们分别应用本文多构建的隐含宏观风险因子体系与低频的真实因子体系进行上述定价过程，回归结果如表3所示。