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多因子与ESG策略专题：CNE7模型在期权定价中的应用。典型类期权产品的本质是挂钩标的资产，带敲出和敲入价格的看 跌期权，机构买入该期权并支付期权费。除经典类期权产品结构 （非保本型）外，还有减少投资者尾部风险和本金损失的保本型 和限亏型类期权产品，也有对典型类期权产品的敲出方向、敲出 界限等进行创新的反向类期权产品和逐渐下调类期权产品。

风险分解与波动率预测模型

标 的 波动率 预 测 主 要 分 为 三 种 方 式 ： 1 ） 时 间 序 列 模 型 ARCH/GARCH：基于每个交易日的日收益率数据计算 t 时刻的条 件波动率。2）隐含波动率：通过 BS 公式反推期权的隐含波动率， 0 波动率当中包含了投资者的未来预期。3）多因子模型用一系列 共同/风险因子来解释投资组合收益。

实证研究

我们分别利用 CNE7 和 BS 模型对沪深 300 的波动率进行测算， CNE7 模型的估计值更加连续、稳定，同时 CNE7 模型的波动率预 测能力更强。我们利用 CNE7 模型对沪深 300 的风险进行分析。 其中市场因子风险贡献占比最高，约 93.36%，行业与风格的风险 占比相近，分别约 5.61%和 5.44%。沪深 300 的协方差风险贡献 为-5.72%，说明市场、行业、风格的风险存在分散效应。在 X-SigmaRho 模型下，每个因子的风险贡献包含了因子协方差效应，共同 因子风险中不再包含协方差贡献，并且不同因子之间的风险贡献 均可加。由于不同因子之间的风险分散效应，行业和风格的预测 主动风险下降，分别约 0.36%和 0.90%。