फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल

फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल क्या है?

फामा और फ्रेंच थ्री-फैक्टर मॉडल (या संक्षेप में फामा फ्रेंच मॉडल) 1992 में विकसित एक परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल है जो बाजार जोखिम कारक में आकार जोखिम और मूल्य जोखिम कारकों को जोड़कर पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल (सीएपीएम) पर फैलता है। सीएपीएम। यह मॉडल इस तथ्य पर विचार करता है कि मूल्य और स्मॉल-कैप स्टॉक नियमित आधार पर बाजारों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इन दो अतिरिक्त कारकों को शामिल करके, मॉडल इस बेहतर प्रदर्शन की प्रवृत्ति के लिए समायोजित करता है, जिसे प्रबंधक के प्रदर्शन के मूल्यांकन के लिए एक बेहतर उपकरण बनाने के लिए माना जाता है।

फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल को समझना

नोबेल पुरस्कार विजेता यूजीन फामा और शोधकर्ता केनेथ फ्रेंच, यूनिवर्सिटी ऑफ शिकागो बूथ स्कूल ऑफ बिजनेस के पूर्व प्रोफेसरों ने बाजार के रिटर्न को बेहतर ढंग से मापने का प्रयास किया और शोध के माध्यम से पाया कि वैल्यू स्टॉक ग्रोथ स्टॉक से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इसी तरह, स्मॉल-कैप स्टॉक लार्ज-कैप शेयरों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं । एक मूल्यांकन उपकरण के रूप में, बड़ी संख्या में स्मॉल-कैप या वैल्यू स्टॉक वाले पोर्टफोलियो का प्रदर्शन सीएपीएम परिणाम से कम होगा, क्योंकि थ्री-फैक्टर मॉडल नीचे की ओर देखे गए स्मॉल-कैप और वैल्यू स्टॉक आउटपरफॉर्मेंस के लिए समायोजित होता है।

फामा और फ्रेंच मॉडल के तीन कारक हैं: फर्मों का आकार, बुक-टू-मार्केट वैल्यू और बाजार पर अतिरिक्त रिटर्न। दूसरे शब्दों में, उपयोग किए गए तीन कारक छोटे माइनस बिग (एसएमबी), हाई माइनस लो (एचएमएल) हैं, और पोर्टफोलियो की वापसी जोखिम-मुक्त दर से कम है। एसएमबी छोटे मार्केट कैप वाली सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के लिए खाता है जो उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं, जबकि एचएमएल उच्च बुक-टू-मार्केट अनुपात वाले मूल्य शेयरों के लिए खाता है जो बाजार की तुलना में उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं।

बाजार की दक्षता या बाजार की अक्षमता के कारण बेहतर प्रदर्शन की प्रवृत्ति के बारे में बहुत बहस है। बाजार दक्षता के समर्थन में, आउटपरफॉर्मेंस को आम तौर पर अतिरिक्त जोखिम द्वारा समझाया जाता है जो कि मूल्य और स्मॉल-कैप शेयरों को उनकी पूंजी की उच्च लागत और अधिक व्यावसायिक जोखिम के परिणामस्वरूप सामना करना पड़ता है। बाजार की अक्षमता के समर्थन में, बाजार सहभागियों द्वारा इन कंपनियों के मूल्य का गलत तरीके से मूल्य निर्धारण करने से बेहतर प्रदर्शन की व्याख्या की जाती है, जो लंबे समय में अतिरिक्त रिटर्न प्रदान करता है क्योंकि मूल्य समायोजित होता है। कुशल बाजार परिकल्पना (ईएमएच) द्वारा प्रदान किए गए साक्ष्य के निकाय की सदस्यता लेने वाले निवेशक दक्षता पक्ष से सहमत होने की अधिक संभावना रखते हैं।

सूत्र है:

$\begin{aligned} R_{i t< /mi>} - R_{f t < /mrow>} = α_{i t < /msub> + β_{1} (R_{M t} - R_{f t}) +</ mo>β_{2}SMB</ mi>t+β_{3}H< /mi>ML_{t}+ϵ< /mi>i t </mr ow></ mstyle> & कहाँ:< mstyle scriptlevel="0" displaystyle="true"> R_{i t mi>} = स्टॉक या पोर्टफोलियो का कुल रिटर्न i समय पर < mi>t} \\ < /mstyle> & R_{f t} = समय पर वापसी की जोखिम मुक्त दर t \\ </mtd R_{M t} = समय पर कुल बाजार पोर्टफोलियो रिटर्न t \\ R_{i t </ msub> - R_{f t} = अपेक्षित अतिरिक्त रिटर्न} \\ <mstyle scriptlevel="0" displaystyle="true" & R< / mi>M t - R_{< mrow > f t} = बाजार पोर्टफोलियो पर अतिरिक्त प्रतिफल (सूचकांक) < /mrow> \\ </ mtd> S M {बी}_{t} = साइज प्रीमियम (छोटा घटा बड़ा) \\ H M L_{t} = वैल्यू प्रीमियम (हाई माइनस लो) \\ </ mrow> β_{1 <mo विभाजक="true">, 2 <mo विभाजक=" true">, 3} = कारक गुणांक < /mtd> \end{aligned} <एनोटेशन एन्कोडिंग = "एप्लिकेशन/एक्स-टेक्स">\begin &R_ - R_ = \alpha_ + \beta_1 ( R_ {माउंट} - आर_{फीट} ) + \beta_2SMB_t + \beta_3HML_t + \ epsilon_ \ &\textbf \ &R_ = \text{एक स्टॉक या पोर्टफोलियो का कुल रिटर्न} मैं \text{ समय पर} t \ &R_ = \पाठ{समय पर वापसी की जोखिम मुक्त दर} t \ &R_ = \text{समय पर कुल बाजार पोर्टफोलियो रिटर्न} t \ &R_ - R_ = \text{ अपेक्षित अतिरिक्त रिटर्न} \ &R_ - R_ = \text{बाजार पोर्टफोलियो पर अतिरिक्त रिटर्न (इंडेक्स)} \ &SMB_t = \text{साइज प्रीमियम (छोटा घटा बड़ा)} \ &HML_t = \text{वैल्यू प्रीमियम (हाई माइनस लो)} \ &\beta_{1,2,3} = \text{factor गुणांक} \ \end$

फामा और फ्रेंच ने इस बात पर प्रकाश डाला कि निवेशकों को अतिरिक्त अस्थिरता और समय-समय पर खराब प्रदर्शन से बाहर निकलने में सक्षम होना चाहिए जो थोड़े समय में हो सकता है। 15 साल या उससे अधिक की लंबी अवधि के निवेशकों को अल्पावधि में हुए नुकसान के लिए पुरस्कृत किया जाएगा। हजारों यादृच्छिक स्टॉक पोर्टफोलियो का उपयोग करते हुए, फामा और फ्रेंच ने अपने मॉडल का परीक्षण करने के लिए अध्ययन किया और पाया कि जब आकार और मूल्य कारकों को बीटा कारक के साथ जोड़ दिया जाता है, तो वे एक विविध स्टॉक पोर्टफोलियो में 95% तक की वापसी की व्याख्या कर सकते हैं।

संपूर्ण रूप से बाजार के मुकाबले पोर्टफोलियो के रिटर्न के 95% की व्याख्या करने की क्षमता को देखते हुए, निवेशक एक पोर्टफोलियो का निर्माण कर सकते हैं जिसमें वे अपने पोर्टफोलियो में होने वाले सापेक्ष जोखिमों के अनुसार औसत अपेक्षित रिटर्न प्राप्त करते हैं। अपेक्षित रिटर्न देने वाले मुख्य कारक बाजार के प्रति संवेदनशीलता, आकार के प्रति संवेदनशीलता और मूल्य शेयरों के प्रति संवेदनशीलता हैं, जैसा कि बुक-टू-मार्केट अनुपात द्वारा मापा जाता है। किसी भी अतिरिक्त औसत प्रत्याशित प्रतिलाभ का श्रेय अमूल्य या अव्यवस्थित जोखिम को दिया जा सकता है।

फामा और फ्रेंच की फाइव फैक्टर मॉडल

शोधकर्ताओं ने हाल के वर्षों में अन्य कारकों को शामिल करने के लिए थ्री-फैक्टर मॉडल का विस्तार किया है। इनमें "गति," "गुणवत्ता," और "कम अस्थिरता" शामिल हैं। 2014 में, फामा और फ्रेंच ने पांच कारकों को शामिल करने के लिए अपने मॉडल को अनुकूलित किया। मूल तीन कारकों के साथ, नया मॉडल इस अवधारणा को जोड़ता है कि उच्च भविष्य की कमाई की रिपोर्ट करने वाली कंपनियों को शेयर बाजार में उच्च रिटर्न मिलता है, एक कारक जिसे लाभप्रदता कहा जाता है।

पांचवां कारक, जिसे "निवेश" कहा जाता है, आंतरिक निवेश और रिटर्न की अवधारणा से संबंधित है, यह सुझाव देता है कि प्रमुख विकास परियोजनाओं के लिए लाभ का निर्देशन करने वाली कंपनियों को शेयर बाजार में नुकसान का अनुभव होने की संभावना है।

##हाइलाइट

मॉडल को 1990 के दशक में नोबेल पुरस्कार विजेता यूजीन फामा और उनके सहयोगी केनेथ फ्रेंच द्वारा विकसित किया गया था।
फामा फ्रेंच 3-फैक्टर मॉडल एक परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल है जो बाजार जोखिम कारकों में आकार जोखिम और मूल्य जोखिम कारकों को जोड़कर पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल पर फैलता है।
मॉडल अनिवार्य रूप से ऐतिहासिक स्टॉक कीमतों के अर्थमितीय प्रतिगमन का परिणाम है।

##सामान्य प्रश्न

मॉडल के तीन कारक क्या हैं?

फामा और फ्रेंच मॉडल के तीन कारक हैं: फर्मों का आकार, बुक-टू-मार्केट वैल्यू और बाजार पर अतिरिक्त रिटर्न। दूसरे शब्दों में, इस्तेमाल किए गए तीन कारक हैं एसएमबी (छोटा घटा बड़ा), एचएमएल (उच्च घटा कम), और पोर्टफोलियो की वापसी वापसी की जोखिम मुक्त दर कम है। एसएमबी छोटे मार्केट कैप वाली सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के लिए खाता है जो उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं, जबकि एचएमएल उच्च बुक-टू-मार्केट अनुपात वाले मूल्य शेयरों के लिए खाता है जो बाजार की तुलना में उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं।

निवेशकों के लिए फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल के क्या मायने हैं?

फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल ने इस बात पर प्रकाश डाला कि निवेशकों को अतिरिक्त अस्थिरता और समय-समय पर खराब प्रदर्शन से बाहर निकलने में सक्षम होना चाहिए जो कि अल्पावधि में हो सकता है। 15 साल या उससे अधिक की लंबी अवधि के निवेशकों को अल्पावधि में हुए नुकसान के लिए पुरस्कृत किया जाएगा। यह देखते हुए कि मॉडल एक विविध स्टॉक पोर्टफोलियो में रिटर्न के 95% तक की व्याख्या कर सकता है, निवेशक अपने पोर्टफोलियो को अपने सापेक्ष जोखिमों के अनुसार औसत अपेक्षित रिटर्न प्राप्त करने के लिए तैयार कर सकते हैं। अपेक्षित रिटर्न चलाने वाले मुख्य कारक बाजार के प्रति संवेदनशीलता हैं। , आकार के प्रति संवेदनशीलता, और मूल्य स्टॉक के प्रति संवेदनशीलता, जैसा कि बुक-टू-मार्केट अनुपात द्वारा मापा जाता है। किसी भी अतिरिक्त औसत प्रत्याशित प्रतिलाभ का श्रेय अमूल्य या अव्यवस्थित जोखिम को दिया जा सकता है।

फामा और फ्रेंच फाइव फैक्टर मॉडल क्या है?

2014 में, फामा और फ्रेंच ने पांच कारकों को शामिल करने के लिए अपने मॉडल को अनुकूलित किया। मूल तीन कारकों के साथ, नया मॉडल इस अवधारणा को जोड़ता है कि उच्च भविष्य की कमाई की रिपोर्ट करने वाली कंपनियों को शेयर बाजार में उच्च रिटर्न मिलता है, एक कारक जिसे लाभप्रदता कहा जाता है। पांचवां कारक, जिसे "निवेश" कहा जाता है, आंतरिक निवेश और रिटर्न की अवधारणा से संबंधित है, यह सुझाव देता है कि प्रमुख विकास परियोजनाओं के लिए लाभ का निर्देशन करने वाली कंपनियों को शेयर बाजार में नुकसान का अनुभव होने की संभावना है।