􀁺  问题由来
基本面加权指数引起了不小的市场争论，争论关键就在于基本面权重是否是不可观察的真实价值权重的无偏估计，且基本面权重与真实价值权重间的误差是否也独立于市值。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】Kaplan  否认了这一论断，并提出了包含市场真实价值信息集的优化算法，但是这种方法的关键在于经验参数的设定。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）
􀁺  我们的创新
我们的目的是充分利用成份股的真实价值信息，将流通市值和基本面数据组合给出新的权重，使指数更符合价值投资理念。我们将Kaplan  的模型在四个方面做了创新改进：采用了一致预期数据，减弱了白噪声对优化模型的影响；取消了市值数据和真实价值之间是独立不相关的假设；在放宽了基本面数据、市值数据和真实价值之间是独立不相关的假设后，改进优化算法，采用数值手段使新计算的指数与真实价值的相关度最高；对参数估计时采用了中位数的方法，而非简单平均，有效降低极值对结果的影响，
􀁺  实证结果
首先，优化后指数较非优化指数的月度几何平均收益显著提高，且月度平均波动
降低，风险调整后收益增加，或者月波动增加但风险调整和收益依然增加。
其次，优化后指数剔除系统性风险后的超额收益显著增加。
再次，除非市场出现较大波动，优化模型在各个季度基本优于非优化模型。
最后，优化后指数在不少阶段采用流通市值加权，降低了交易成本。