L2 宏观、基本面与统计三类因子模型

多因子模型按因子来源分三类。宏观因子模型(macroeconomic):用经济意外(通胀、增长、利率的非预期部分)作因子,敏感度 β 靠时序回归估计。基本面因子模型(fundamental):用公司特征(市值、估值、动量、行业)作已知暴露,因子溢价靠横截面回归估计。统计因子模型(statistical):用主成分等方法纯数据驱动提取因子,解释力强但缺经济含义。
易错点:宏观模型的 β 是估计的、暴露是回归出来的;基本面模型的暴露是已知标准化值、溢价才是估的;统计模型易过拟合、因子难解释。
实务里你更信经济意义清晰的基本面模型还是拟合更好的统计模型?