Многофакторная модель

Что такое многофакторная модель?

Многофакторная модель — это финансовая модель,. в расчетах которой используется множество факторов для объяснения рыночных явлений и/или равновесных цен на активы. Многофакторная модель может использоваться для объяснения как отдельной ценной бумаги, так и портфеля ценных бумаг. Это делается путем сравнения двух или более факторов для анализа взаимосвязей между переменными и результирующей производительностью.

Понимание многофакторной модели

Многофакторные модели используются для построения портфелей с определенными характеристиками, такими как риск, или для отслеживания индексов. При построении многофакторной модели сложно решить, сколько и какие факторы включать. Кроме того, модели оцениваются по историческим цифрам, которые могут неточно предсказывать будущие значения.

Многофакторные модели также помогают объяснить вес различных факторов, используемых в моделях, указывая, какой фактор оказывает большее влияние на цену актива.

Формула многофакторной модели

Коэффициенты сравниваются по следующей формуле:

Ri = ai + _i(m) * Rm + _i(1) * F1 + _i(2) * F2 +...+_i(N) * FN + ei

Где:

Ri — возврат безопасности

Rm — рыночная доходность

F(1, 2, 3 ... N) — каждый из используемых коэффициентов

_ — бета по отношению к каждому фактору, включая рынок (m)

e — термин ошибки

a это перехват

Типы многофакторных моделей

Многофакторные модели можно разделить на три категории: макроэкономические модели, фундаментальные модели и статистические модели.

Макроэкономические модели. Макроэкономические модели сравнивают доходность ценных бумаг с такими факторами, как занятость, инфляция и проценты.

Фундаментальные модели. Фундаментальные модели анализируют взаимосвязь между доходностью ценной бумаги и лежащими в ее основе финансовыми показателями, такими как прибыль,. рыночная капитализация и уровень долга.

Статистические модели. Статистические модели используются для сравнения доходности различных ценных бумаг на основе статистических показателей каждой ценной бумаги как таковой. Часто в этом типе моделирования используются исторические данные.

Построение многофакторных моделей

Тремя наиболее часто используемыми моделями для построения многофакторной модели являются комбинированная модель, последовательная модель и перекрестная модель.

Комбинированная модель. В комбинированной модели несколько однофакторных моделей, использующих один фактор для различения акций, объединяются для создания многофакторной модели. Например, акции могут быть отсортированы только по импульсу при первом проходе. Последующие проходы будут использовать другие факторы, такие как волатильность,. для их классификации.

Последовательная модель. Последовательная модель сортирует акции по одному фактору в последовательном порядке, чтобы создать многофакторную модель. Например, акции для определенной рыночной капитализации могут быть последовательно проанализированы на различные факторы, такие как стоимость и импульс, последовательно.

Интерсекционная модель. В интерсекционной модели акции сортируются на основе их пересечения факторов. Например, акции можно сортировать и классифицировать на основе пересечения их стоимости и импульса.

Измерение бета

Бета ценной бумаги измеряет систематический риск ценной бумаги по отношению к рынку в целом. Бета, равная 1, указывает на то, что ценная бумага теоретически подвержена той же степени волатильности, что и рынок, и движется в тандеме с рынком.

Бета больше 1 указывает на то, что ценная бумага теоретически более волатильна, чем рынок. И наоборот, бета меньше 1 указывает на то, что ценная бумага теоретически менее волатильна, чем рынок.

Когда инвестиционные менеджеры используют многофакторные модели для оценки риска инвестиций, бета является важным фактором, который они могут использовать.

Трехфакторная модель Фамы-Френча

Одной из широко используемых многофакторных моделей является трехфакторная модель Фамы-Френча. Модель Фама-Френча имеет три фактора: размер фирм, балансовую стоимость и избыточную прибыль на рынке. Другими словами, используются три фактора: SMB (маленький минус большой), HML (высокий минус низкий) и доходность портфеля за вычетом безрисковой ставки доходности.

SMB учитывает публично торгуемые компании с небольшой рыночной капитализацией, которые приносят более высокую прибыль, в то время как HML учитывает ценные акции с высоким соотношением балансовой стоимости к рынку, которые приносят более высокую прибыль по сравнению с рынком.

Особенности

• Бета ценной бумаги измеряет систематический риск ценной бумаги по отношению к рынку в целом.

• Трехфакторная модель Фамы-Френча — это хорошо известный инструмент, основанный на модели ценообразования капитальных активов, которая фокусируется исключительно на факторе рыночного риска путем включения факторов размера и стоимости.

• Многофакторные портфели могут быть построены с использованием различных методов: перекрестного, комбинационного и последовательного моделирования.

• Многофакторные модели показывают, какие факторы оказывают наибольшее влияние на цену актива.

• Многофакторная модель — это стратегия финансового моделирования, в которой для анализа и объяснения цен на активы используются несколько факторов.