多因素模型
多因素模型与套利定价理论
模型的定义与分类
定义
多因素模型是一种用于描述资产价格变动的模型，它假设资 产价格的变动是由多个因素共同决定的。
分类
多因素模型可以分为线性模型和非线性模型，以及静态模型 和动态模型。
模型的建立与估计
建立
多因素模型通常是根据历史数据和统计分析来建立的。它需要确定哪些因素对资产价格变动有显著影响，并选 择适当的函数形式来描述这些因素与资产价格之间的关系。
模型公式
APT模型（套利定价理论模型）是一 个线性模型，表示为：E(ri) = Σ[βj * E(rj)] + εi，其中E(ri)表示第i种资产的 预期收益率，βj表示第j种风险因素对 第i种资产的影响程度，E(rj)表示第j种 风险因素的预期收益率，εi表示第i种 资产的特有风险。
套利定价理论的实证研究
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拓展模型的应用范围
可以尝试将多因素模型应用到其他金融领域， 例如期权定价、风险管理等，以更好地理解和 预测这些市场的行为。
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参考文献
参考文献
Dimensionality reduction in portfolio selection: A comparison of alternative models. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis. The cross-section of expected stock returns.
03
套利定价理论
套利与无套利原则
套利
在两个或多个市场上，利用价格差异进行无风险买卖，以获得利润。
无套利原则
在有效的金融市场上，不存在持续的套利机会。
套利定价模型
因素模型
因素模型杨长汉1证券资产价格的决定因素是多种多样的，西方学者在研究中采取了多种多样的方法去探讨证券价格的决定因素。
最主要的两种模型就是单因素模型和多因素模型。
一、单因素模型(Single-Index Model)夏普(William Sharp)于1963年建立了单因素模型2。
单因素模型是指证劵价格的影响因素只有一个，而如果有两个或两个以上的因素，则称为多因素模型。
单因素模型的基本思想是：当市场指数上升时，市场中大部分证券资产的价格就会上涨；相反，当市场指数下降时，市场中大部分证券资产的价格就会下降。
单因素模型中有以下两个基本假设条件：第一，证券的风险分为系统性风险和非系统性风险，而这里所讲的因素仅指系统性风险。
第二，一个证券的非系统性风险与其他证券的非系统性风险之间的相关系数为零，两种证券之间的相关性仅取决于共同的市场因素。
在单因素模型中，主要有两个基本因素会造成证券收益率的波动：一是宏观经济环境因素，比如GDP 增长率、利率、通货膨胀率等，这些因素的变化会引起证券市场中所有证券收益率的变化，相对于市场中的系统性风险；二是微观因素的影响，如公司的财务状况、公司的经营状况以及突发事件等，这些因素的变化只会引起个别证券收益率的变化，相当于市场中的非系统性风险，可以通过多样化的投资组合进行分散。
我们以股票的收益率和股价指数的收益率为例，可以得到如下单因素模型公式： it it i mt it r A R βξ=++这一公式揭示了股票的收益率与市场指数收益率之间的关系。
其中，it r 为t 时期证券i 的收益率，mt R 为t 时期市场指数的收益率，i β为斜率，表明股票收益率波动对市场指数波动的反应程度，代表两者的相关关系，it A 是截距项，反映市场指数为零时股票收益率的大1 文章出处：《中国企业年金投资运营研究》 杨长汉 著杨长汉，笔名杨老金。
师从著名金融证券学者贺强教授，中央财经大学MBA 教育中心教师、金融学博士。
fama-french多因素模型基础假设
一、概述在金融学领域中，多因素模型是一种用来分析资产收益率和风险之间关系的重要工具。
而fama-french多因素模型作为其中的经典模型，其基础假设对于理解其运行机制和应用具有重要意义。
二、市场有效性假设1. 效率市场假说根据效率市场假说，市场价格会快速反应所有可用信息，即市场价格已经包含了所有与资产价值相关的信息，因此无法准确地预测未来的价格走势。
这一假设对fama-french多因素模型的建立提供了重要的理论基础。
三、多因素模型基本假设1. 资本资产定价模型fama-french多因素模型基于资本资产定价模型（CAPM），认为资产预期收益率与其贝塔值（市场系统性风险）相关。
然而，CAPM存在的单一因素解释市场波动不足的问题提出了多因素模型的需求。
2. 三因素模型fama-french多因素模型将市场系统性风险之外的风险因素分为规模风险和价值风险两个维度，提出了市净率和市值大小对资产收益率的影响。
这一基本假设认为资产收益率与规模和价值因素相关。
3. 基准资产组合fama-french多因素模型假设存在一个风险资产组合作为基准，用以比较其他资产组合的收益率。
根据这一假设，投资者可以根据现有的市场因素和多因素模型对不同资产组合进行有效的风险评估和配置。
四、多因素模型基本假设的意义1. 解释收益率差异通过引入规模和价值因素，fama-french多因素模型可以更有效地解释不同资产组合间的收益率差异。
这一基本假设的意义在于拓展了传统CAPM模型的解释范围，使得投资者能更全面地分析资产投资的收益和风险。
2. 提高投资组合管理效率基于fama-french多因素模型的基本假设，投资者可以更准确地度量不同资产组合的风险敞口，从而更科学地配置投资组合。
这种基于多因素模型的风险评估和管理方法可以有效提高投资组合管理的效率和准确性。
五、结论fama-french多因素模型的基础假设对于揭示资产收益率和风险之间的关系，提高投资组合管理效率具有重要意义。
多因素交互作用的模型
多因素交互作用的模型
多因素交互作用的模型主要有相加模型和相乘模型。
相加模型是指当两个或两个以上因素共同作用于某一事件时，其效应等于这些因素单独作用时的和。
例如，A和B两个因素不存在相加交互作用，那么两个因素共同作用于某一事件的效应就是A因素和B因素单独作用于该事件的效应的总和。
相乘模型是指当两个或两个以上因素共同作用于某一事件时，其效应等于这些因素单独作用时的积。
例如，A和B两个因素不存在相乘交互作用，那么两个因素共同作用于某一事件的效应就是A因素和B因素单独作用于该事件的效应的乘积。
另外，还可以通过分层分析法来判断是否存在交互作用。
具体来说，如果一个因素在不同层之间的效应值相等，则不存在交互作用。
例如，按照B因素（或A因素）进行分层，如果A因素（或B因素）的效应值在各层之间相等，则A因素和B因素不存在交互作用。
多因素回归模型也可以用来分析暴露因素之间的交互作用。
这种模型可以同时控制多个混杂因素，并且可以分析出哪些因素之间存在交互作用。
线性回
归模型为相加模型，乘积项反映是否存在相加交互作用；Logistic或Cox回归模型为相乘模型，乘积项反映是否存在相乘交互作用。
以上信息仅供参考，如果您需要了解更多信息，建议查阅相关书籍或咨询专业人士。
资产管理中的多因素模型与因子选择方法
资产管理中的多因素模型与因子选择方法在资产管理领域，投资组合的构建是实现预期回报和风险管理的关键。
为了更好地理解和控制资产回报的来源，投资者常常采用多因素模型和因子选择方法。
本文将介绍资产管理中常用的多因素模型，以及如何运用因子选择方法进行资产配置和优化。
一、多因素模型的基本原理多因素模型是一种用于衡量和解释资产回报的统计模型。
它基于假设，认为资产的回报可以由多个因素所解释和影响。
常用的多因素模型包括CAPM模型、Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型等。
1. CAPM模型CAPM模型是资本资产定价模型的简称，它是基于资产的系统性风险来解释资产回报的模型。
该模型假设资产的预期回报与其系统性风险之间存在正比关系，可以用以下公式表示：E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)其中，E(Ri)表示资产i的预期回报，Rf表示无风险利率，βi表示资产i的贝塔系数，E(Rm)表示市场的预期回报。
通过计算资产的贝塔系数，可以评估其相对于市场的风险敞口。
2. Fama-French三因子模型Fama-French三因子模型在CAPM模型的基础上引入了市值因子和账面市值比因子。
该模型认为资产的回报除了与市场风险有关外，还与市值因子和账面市值比因子有关。
三因子模型的公式如下：E(Ri) = Rf + βi1(E(Rm) - Rf) + βi2SMB + βi3HML其中，SMB表示小市值股票收益与大市值股票收益之间的差异，HML表示高账面市值比股票收益与低账面市值比股票收益之间的差异。
通过计算资产的贝塔系数和对市值因子和账面市值比因子的敞口，可以更全面地解释资产回报的来源。
3. Carhart四因子模型Carhart四因子模型在Fama-French三因子模型的基础上引入了动量因子。
该模型认为资产的回报除了与市场风险、市值因子和账面市值比因子有关外，还与动量因子有关。
四因子模型的公式如下：E(Ri) = Rf + βi1(E(Rm) - Rf) + βi2SMB + βi3HML + βi4MOM其中，MOM表示动量因子，反映了资产在过去一段时间内的涨跌情况。
MBS多因素定价模型_图文.
F. 压力测试-次级收益(双因素 5.1 次级债损益压力测试(单因素上图对应的其他条件为：利率均值5.34%。
从图上可以看出：次级收益与提前偿付率、违约率均呈负相关。
分析师申明在此申明：此报告所表述的所有观点准确反映本人对上述报告的观点。
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第五章 单因素模型与多因素模型
E ( Ri ) = α i + β i E ( rM )
E ( Ri ) = (1 − β i )rf + E (rM ) β i
根据资本资产定价模型，如果均衡存在，则
这意味着，单因素模型和资本资产定价模型的 参数之间必然存在下列关系：
如果：α i = (1 − β i )rf 即对证券的阿尔法的估计值刚好是证 券均衡定价时的截矩， 则 β i = β i 即在由CAPM决定的收益 率中的测度证券的市场风险大小的指 标与在因素模型决定的收益率中的因 素敏感性大小的值相同，意义相同。
因素模型中的因素常以指数形式出现（如GNP指 数、股价指数、物价指数等）,所以又称为指数 模型。 单因素模型相对CAPM是为了解决两个问题，一是 提供一种简化地应用CAPM的方式；二是细分影响 总体市场环境变化的宏观因素，如国民收入、通 胀率、利率、能源价格等具体带来风险的因素因 素模型
一、单指数模型的估计
经济状况影响着大部分企业，因而对经济前景的预期的变 化被认为对绝大部分证券的收益率产生深刻影响。然而经 济并不是一个简单、统一的实体，因而我们需要确认一些 具有广泛作用的共同影响力，比如：1.国内生产总值；2. 利率水平；3.通货膨胀率；4.石油价格水平。 多因素模型对现实的近似程度更高。这一简化形式使得证 券组合理论广泛应用于实际成为可能，尤其是20世纪70年 代以来计算机的发展和普及以及软件的成套化和市场化， 极大地促进了现代证券组合理论在实践中的应用。
ri = α Ii + β Ii rI + ε iI
式中：r i代表某一给定时期证券i的收益率 I代表市场指数 ri代表相同时期市场指数I的收益率 εiI是随机误差项
例子：考虑股票A，有αIi =2%，ß 票A的市场模型为：
多因素模型和套利定价理论
多因素模型和套利定价理论多因素模型和套利定价理论是金融学中重要的理论框架，用于解释资产的回报和价格形成的因素和机制。
以下将对多因素模型和套利定价理论进行介绍和比较。
多因素模型是一种用以解释资产回报的模型，它基于现代金融学的假设，认为资产的回报不仅仅受到市场因素的影响，还受到其他一些因素的综合影响。
多因素模型将资产回报分解为若干因素的线性组合，以此来解释不同资产之间的差异。
常见的多因素模型包括CAPM（Capital Asset Pricing Model）和APT （Arbitrage Pricing Theory）。
CAPM是一种单因素模型，基于市场组合的风险和无风险收益率之间的线性关系来解释资产回报。
它假设投资者只关注市场风险，并且以市场组合作为风险参考，忽略其他的特定风险。
CAPM通过把资产回报分解为市场风险和无风险收益率的乘积，来确定资产的期望收益率。
与CAPM相比，APT是一种多因素模型，基于多个因素的影响来解释资产回报。
APT认为资产回报受到多个因素的综合影响，包括经济因素、行业因素和公司特定因素等。
通过将这些因素与资产回报之间的关系进行线性组合，APT可以解释资产之间的价格差异和预期收益率。
套利定价理论是一种用来解释资产价格形成的理论，基于无风险套利的原理。
套利定价理论认为，在有效市场条件下，任何存在无风险套利机会的资产都会被套利者利用，从而使市场价格回归到平衡状态。
根据套利定价理论，资产的价格应该与其所暴露的风险因素的价格相关联。
多因素模型和套利定价理论在解释资产回报和价格形成方面有一些共同之处，都认为资产回报受到多个因素的综合影响。
然而，它们在一些方面也存在差异。
多因素模型将资产回报分解为一组确定的因素，而套利定价理论则将资产价格与相关的风险因素联系起来。
此外，APT假设市场处于均衡状态，而套利定价理论则不同，它假设市场价格可以通过无风险套利来纠正。
总的来说，多因素模型和套利定价理论是解释资产回报和价格形成的重要工具。
11—2因素模型
（7c）
4
2、当每个证券都与一个共同的因素相关时，由这些证券构成的投资组 合的收益为： R p Wi Ri Wi (ai bi F i )
i 1 i 1 n n
= W i ai ( Wi bi ) F Wi i
i 1 i 1 i 1
n
n
n
= a p bp F p
10
第11章—2 因素模型
市场模型认为股票的收益率由市场组合这个惟一 的因素决定。 推而广之，我们可认为风险证券的收益率由经济 中某一因素来决定，这一因素不一定是市场组合。
（一）单因素模型 （二）多因素模型
2
一、单因素模型
单因素模型认为收益形成过程只包含惟一的因子。
1、模型 假设：
Ri ai bi F i
2 bij 2 ( Fj ) 2 ( i ) 2 i j 1 m
（13a） （13b）
7
特别：当m=2时，双因素模型
模型： Ri ai bi1F1 bi 2 F2 i 有关的计算公式：
E( Ri ) ai bi1E( F1 ) bi 2 E( F2 )
3 、 A 、 B 股 票 的 因 素 模 型 估 计 结 果 如 下 ： E ( RA ) 0.015 0.8E ( Rm ) A ， E( RB ) 0.02 0.5E( Rm ) B ，如果 ( Rm ) 0.20 ， ( A ) 0.2 ， ( B ) 0.11 ，则 A 股票的标准差是（ A、 0.0656 ） B、 0.0676 C、 0.2561 D、 0.2600
2 2 2 2 i b 证券 的风险为： i i F i
第五章 单因素模型与多因素模型
E ( R i ) = r f + ( E ( rM ) − r f ) β i
前者不是一个均衡模型，而后者是均 衡模型
既然单因素模型不是一个均衡模型，那单因素模型中 参数αi 和βi 与资本资产定价模型中单因素βi 之间存 在怎样的关系呢？ 例如，如果实际收益率可以看作是由单因素模型产生， 其中因素F是市场组合的收益率rM，那么预期收益率将 等于：
重点内容 ： 掌握因素模型的生成性质及实际运用
第一节 单因素模型 第二节 资本资产定价模型与因素模型 第三节 多因素模型
第一节 单指数（SIM）模型
一、单指数模型的估计 二、单指数模型的一般形式 三、单指数模型中的系统风险与非系统风险
因素模型由威廉.夏普在1963年提出.它是是描述 证券收益率生成过程的一种模型，建立在证券关 联性基础上。认为证券间的关联性是由于某些共 同因素的作用所致，不同证券对这些共同的因素 有不同的敏感度。这些对所有证券的共同因素就 是系统性风险。因素模型正是抓住了对这些系统 影响对证券收益的影响，并用一种线性关系来表 示。
在实际应用过程中常用证券市场指数来作为影响 证券价格的单因素，此时的单因素模型被称为市 场模型。市场模型实际上是单因素模型的一个特 例。
假设一种股票在某一特定时期内的收益率与同一时期 证券市场指数（如标准普尔500指数）的收益率相联系， 即如果行情上扬，则很可能该股票价格会上升，市场 行情下降，则该股票很可能下跌。因此，可以用市场 模型的方程表示这一关系：
二、单因素模型的一般形式 一般地，单因素模型认为有一个因素F对证 券收益产生广泛影响，这种影响力通过对每种 证券i在任意时期t的建立如下方程来反映：
Rit = α i + β i Ft + ε it
第六章 多因素模型
ret
• APT does not tell us what factors to use or how many. Just so the number of factors is less than the number of securities. • No short selling restrictions
Financial Economics_WCY 3
APT
APT: Assumptions
• Law of one price holds (LOP)
– Pricing rules out risk-free arbitrage opportunities.
• Arbitrage opportunities arise when an investor can construct a zero investment portfolio that yields a sure profit
E(rit ) = E(rz ) + ∑λj β j,i λj = E(Fj ) − E(rz ) E(rit ) = E(rz ) + ∑[E(Fj ) − E(rz )]β j,i
j=1 k j=1
k
Financial Economics_WCY
17
k k E(rit ) = E(rz )1− ∑β j,i + ∑E(Fj )β j,i j=1 j=1
Financial Economics_WCY 14
Financial Economics_WCY
The Money Machine
• Construct a portfolio with zero investment in the portfolio the newly created portfolios that have no systematic risk E(rz’) and E(rz).
多指标多因素模型测量方程
多指标多因素模型测量方程摘要：1.多指标多因素模型的概念与意义2.多指标多因素模型的测量方程3.多指标多因素模型的应用实例4.多指标多因素模型的优缺点分析正文：一、多指标多因素模型的概念与意义多指标多因素模型（Multi-Indicator and Multi-Factor Model，简称MIMIC Model）是一种用于测量多个变量之间相互关系的统计分析方法。
这种模型能够同时考虑多个指标和多个因素，有助于更准确地揭示变量间的内在联系。
在社会科学、自然科学、医学等领域具有广泛的应用价值。
二、多指标多因素模型的测量方程多指标多因素模型的测量方程主要包括两个部分：指标得分计算和因素得分计算。
1.指标得分计算：根据各个指标的观测值，通过统计方法（如主成分分析、因子分析等）计算得到每个指标的得分。
2.因素得分计算：在得到各个指标的得分之后，通过另一个统计方法（如主成分分析、因子分析等）计算得到各个因素的得分。
三、多指标多因素模型的应用实例以教育领域为例，我们可以通过多指标多因素模型来测量学生的学术表现、心理健康、人际关系等多个变量，从而全面了解学生的发展状况。
具体操作包括：1.选定指标：选取与学生发展相关的多个指标，如学习成绩、心理测试得分、同学关系等。
2.收集数据：收集各个指标的观测值，并进行数据预处理，如缺失值填充、异常值处理等。
3.计算指标得分：分别对每个指标进行主成分分析或因子分析，得到各个指标的得分。
4.计算因素得分：对所有指标得分进行主成分分析或因子分析，得到各个因素的得分。
四、多指标多因素模型的优缺点分析优点：1.综合性强：能够同时考虑多个指标和多个因素，有助于揭示变量间的内在联系。
2.系统性高：通过对多个变量进行测量，能够更全面地了解研究对象的发展状况。
3.可操作性强：可以广泛应用于各种领域，如教育、医学、社会科学等。
缺点：1.计算复杂：涉及到多个指标和多个因素的计算，统计过程较为复杂。
多指标多因素模型测量方程
多指标多因素模型测量方程多指标多因素模型（Multi-Indicator Multi-Cause Model，简称MIMIC模型）是一种统计方法，用于分析多个指标的测量方程和多个潜在因素之间的关系。
MIMIC模型可以用来评估和验证潜在因素对观察指标的影响，并确定潜在因素结构的适配度。
在MIMIC模型中，测量方程描述了观察指标和潜在因素之间的关系。
通常会采用结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）进行建模和分析。
多指标多因素模型的测量方程一般形式为：
Y = λF + δ + ε
其中，Y代表观察指标，F代表潜在因素，λ代表指标权重系数，δ代表指标截距，ε代表观察误差项。
在MIMIC模型中，除了测量方程，还可以包括路径方程来描述潜在因素之间的关系。
路径方程可以表示潜在因素对观察指标和其他潜在因素的直接或间接影响。
通过拟合MIMIC模型，可以评估测量模型和结构模型的适配度，并推断潜在因素之间的关系和对观察指标的影响。
需要注意的是，具体的多指标多因素模型测量方程的形式和参数估计可能因研究领域、具体研究问题和数据类型而有所差异。
在进行MIMIC模型分析时，需要根据具体情况进行模型设定、参数估计和解释结果。
此外，建议在使用MIMIC 模型之前，先对统计方法和结构方程模型有一定的了解或寻求专业领域的统计学家或研究方法专家的帮助。
资产管理中的多因素模型与因子选择
资产管理中的多因素模型与因子选择在资产管理领域，多因素模型和因子选择是关键的工具和方法，用于对投资组合的收益和风险进行评估和优化。
本文将针对资产管理中的多因素模型与因子选择展开讨论，探索其在投资决策中的重要性和应用。
一、多因素模型多因素模型是一种广泛应用于资产管理领域的统计模型，旨在描述和解释资产收益的来源。
该模型假设资产收益与多个因素之间存在一定的关系，通过对这些因素的分析和权重调整，可以更准确地估计资产的预期收益和风险。
在多因素模型中，常见的因素包括市场因素、规模因素、价值因素、动量因素等。
市场因素通常是指整个市场的基准指数，如股票市场的综合指数；规模因素是指公司规模的影响，如市值较大的公司往往有更高的收益率；价值因素则强调了投资者对低估值资产的偏好，而动量因素关注的是资产价格趋势的变化。
通过使用多因素模型，投资者可以将资产的预期收益和风险分解为各个因素的贡献。
这有助于了解资产组合的表现，并且可以在投资决策中根据因素的变化进行调整。
二、因子选择在多因素模型中，因子选择是至关重要的一步。
合理选择适用于特定投资组合的因子可以提高投资收益和降低风险。
以下是一些常见的因子选择方法：1. 统计方法：通过对历史数据的回归分析，确定与资产收益相关性较高的因子。
这种方法依赖于大量的数据和统计技巧，可以辅助投资者进行因子选择。
2. 经验方法：基于投资者的经验和判断，选择与特定投资策略相关的因子。
这种方法更加主观，需要投资者对市场和行业的深入了解。
3. 基于学术研究：借鉴学术界的研究成果，选择已有文献中被广泛认可的因子。
这种方法较为可靠，但需要投资者对学术研究进行消化和理解。
无论采用哪种方法，因子选择都需要综合考虑资产类别、投资目标和市场环境等因素，确保筛选出与投资组合特点相匹配的因子。
三、多因素模型与因子选择的应用多因素模型和因子选择在资产管理中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 投资组合管理：通过多因素模型和因子选择，投资者可以优化投资组合的配置，提高整体收益和控制风险。
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多因素模型
在单指数模型中，我们假设每个股票对每个风险因素有相同的敏感度，实际上，每个股票相对于不同的宏观经济因素有不同的β值。
1. 双因素模型
假设两个最重要的宏观经济风险来源是围绕经济周期周围的不确定性（GDP）和利率(IR)。
任何股票的收益都与这两个宏观风险因素以及它们自己公司的特有风险相关。
可以把单指数模型扩展成一个双因素模型，表示如下：
例：有两个公司，一个是公用事业单位，另一个是航空公司。
公用事业单位对GDP的敏感性较低，但是对利率的敏感度较高，当利率上升时，它的股票价格将下跌；航空公司的业绩对经济活动非常敏感，但对利率却不那么敏感。
假设某一天，有一个新闻节目暗示经济将发生扩张，GDP的期望上升，利率也上升。
那么对公用事业单位来说这是坏消息，因为它对利率极为敏感。
而对于航空公司而言，由于它更关切GDP，所以这是个好消息。
很明显，一个单因素或者单指数模型难以把握公司对不同的宏观经济不确定性信息的反应。
2. 多因素模型
多因素模型的一个例子是陈（Chen）、罗尔（Roll）与罗斯（Ross）将下列因素作为描述宏观经济的变量建立的。
设IP—行业生产的变动百分比；
EI—预期通货膨胀的变动百分比；
UI—非预期通货膨胀的变动百分比；
CG—长期公司债券对长期政府债券的超额收益；
GB—长期政府债券对短期国库券的超额收益。
3. Fama-French多因素模型
法马（Fama）与弗伦奇（French）建立了如下的多因素模型。
式中SMB—小减去大（small minus big）：小股票资产组合的收益超过大股票资产组合的收益；HML—高减去低(high minus low)：有高帐面价值-市值比的股票资产组合的收益超过有低帐面价值-市值比的股票收益。
注意，在这个模型中，市场指数确实扮演着一个角色，并被期望能用它把握源于宏观经济因素的系统风险。