VIF方法（方差膨胀因子）因子独立性检验 全流程解读

       基于因子模型的选股策略是股票市场量化应用最广泛的模型之一。然而很多时候，使用因子模型在实盘运行的绩效并不理想，究其原因可能是由于因子选择的偏差，市场风格轮动等。但还有一个显著的因素，就是选取因子之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对股票价格与市场的解释能力存在很大偏误。          为了在筛选因子之初就避免陷入这样的误区。本文介绍一种VIF（方差膨胀检验）方法，来对因子之间的

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