多因素模型：比較因素的定義和公式

什麼是多因素模型？

多因素模型是財務模型在計算中採用多種因素來解釋市場現象和/或平衡資產價格。多因素模型可用於解釋個人安全性或文件夾證券。通過比較兩個或多個因素來分析變量與結果性能之間的關係來做到這一點。

多因素模型用於構建具有某些特徵的投資組合，例如風險或跟踪索引。在構建多因素模型時，很難確定包含哪些因素和哪些因素。同樣，根據歷史數字進行判斷，這可能無法準確預測未來的價值。

多因素模型還有助於解釋模型中使用的不同因素的重量，表明哪些因素對資產價格產生了更多影響。

使用以下公式比較因素：

ri = ai + _i（m） * rm + _i（1） * f1 + _i（2） * f2 + ... + _ i（n） * fn + ei

在哪裡：

RI是安全返回嗎

RM是市場回報嗎

f（1，2，3 ... n）是使用的每個因素

_是beta關於包括市場在內的每個因素（M）

e是錯誤術語

一個是攔截

多因素模型可以分為三類：宏觀經濟模型，基本模型和統計模型。

宏觀經濟模型：宏觀經濟模型將安全性的恢復與諸如就業因素相比，通貨膨脹和興趣。

基本模型：基本模型分析了安全回報與其基本財務的關係，例如收益，，，，市值和債務水平。

統計模型：統計模型用於根據和本身的每個安全性的統計績效比較不同證券的回報。很多時候，歷史數據用於這種類型的建模。

構建多因素模型的三個最常用的模型是組合模型，一個順序模型和相交模型。

組合模型：在組合模型中，使用單個因素來區分股票的多個單因素模型被合併以創建多因素模型。例如，可以單獨根據第一次通過的動量來對股票進行排序。隨後的通過將使用其他因素，例如揮發性，對它們進行分類。

順序模型：順序模型以順序方式基於單個因素對庫存進行分類，以創建多因素模型。例如，可以順序分析特定市值的庫存，例如價值和動量等各種因素。

交叉模型：在交叉模型中，庫存是根據其因子的交叉點進行分類的。例如，可以根據價值交叉點對股票進行分類和分類勢頭。

安全性的beta衡量系統性風險與整個市場有關的安全性。 Beta的1表示，理論上的安全性經歷與市場相同的波動性，並且與市場同時發展。

Beta大於1表示，從理論上講，安全性比市場更波動。相反，beta小於1表示理論上的安全性比市場少。

當投資經理使用多因素模型來評估投資風險時，beta是他們可以使用的重要因素。

一種廣泛使用的多因素模型是Fama-French三因素模型。 Fama-French模型有三個因素：公司的規模，書到市場價值和市場上的超額回報。換句話說，所使用的三個因素是SMB（小負大），HML（高負較低）和投資組合的收益較少無風險回報率。

SMB帳戶的公開交易公司具有較小的市值，產生更高的回報，而HML佔價值股票與市場相比，具有較高的書籍比率，產生更高的回報。