本报告在梳理当前市场上主流风险模型构建方式的基础上，通过对风格因子进行拓展和分组化处理、调整加权回归权重后，以追求高解释度同时兼顾直观性和投资性为目标建立了因子离散化风险模型，并以组合绩效与风险的归因和分析为例展示其应用效果。结果显示，该模型能够更加直观地反映市场波动的驱动因素，并且能够更为便捷地剖析投资组合的风险和收益来源。

投资聚焦：认知风险，把握收益 ....................................................................................... 1
演化历程：从理论研究到商业化应用................................................................................ 2
从 CAPM 到 Barra 模型..................................................................................................... 2
NorthField 模型 ................................................................................................................. 3
Axoima 模型...................................................................................................................... 5
模型改进：因子离散化风险模型 ....................................................................................... 5
因子离散化风险模型的基本逻辑与因子设定 ..................................................................... 5
因子处理细节：去极值、缺失值和标准化以及风格因子分组............................................ 7
因子离散化风险模型求解 .................................................................................................. 8
因子离散化风险模型的解释能力 ....................................................................................... 9
模型应用：组合绩效与风险归因及分析 .......................................................................... 12
增强型基金绩效归因与分析............................................................................................. 12
主动型基金绩效归因与分析............................................................................................. 16
结论和展望...................................................................................................................... 18
风险因素 ......................................................................................................................... 18