研究报告提出了一种创新型混合风险模型框架。该模型通过融合时间序列法与横截面法的优势，将市场、行业及宏观因子等结构化稳定的风险源纳入时间序列模块进行长期协方差估计，同时对价值、动量、波动率等动态风格因子采用横截面分析捕捉高频变化，并引入贝叶斯正则化技术优化参数稳定性。借助期望最大化（EM）算法迭代优化双模块的协同关系，模型在2020年美股组合测试中显示出显著优势——预测追踪误差均方根偏差较纯时间序列模型降低43%、较纯横截面模型降低27.5%，且风格因子信息系数提升0.15-0.22。该框架兼具解释力与实用性，可支持精准风险归因、稳健组合优化及宏观经济敏感性分析，为机构投资者提供更全面的风险管理工具。

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