多因素模型

什么是多因素模型？

多因素模型是一种金融模型，它在计算中使用多个因素来解释市场现象和/或均衡资产价格。多因素模型可用于解释单个证券或证券组合。它通过比较两个或多个因素来分析变量之间的关系以及由此产生的性能。

多因子模型用于构建具有某些特征（例如风险）的投资组合，或用于跟踪指数。在构建多因素模型时，很难确定要包括多少和哪些因素。此外，模型是根据历史数据判断的，这可能无法准确预测未来值。

多因素模型还有助于解释模型中使用的不同因素的权重，表明哪个因素对资产价格的影响更大。

使用以下公式比较因素：

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

在哪里：

Ri 是安全的回归

Rm 是市场回报

F(1, 2, 3 ... N) 是使用的每个因素

_ 是关于包括市场 (m) 在内的每个因素的贝塔

e 是错误项

a 是截距

多因素模型可以分为三类：宏观经济模型、基本面模型和统计模型。

通货膨胀和利息等因素进行比较。

基本模型： 基本模型分析证券回报与其基础财务状况之间的关系，例如收益、市值和债务水平。

**统计模型：**统计模型用于根据每种证券本身的统计表现比较不同证券的回报。很多时候，在这种类型的建模中使用历史数据。

构建多因素模型最常用的三种模型是组合模型、顺序模型和交叉模型。

**组合模型：**在组合模型中，将多个单因素模型，利用单一因素来区分股票，组合成一个多因素模型。例如，可以在第一遍中仅根据动量对股票进行排序。随后的通行证将使用其他因素，例如波动性，对它们进行分类。

**顺序模型：**顺序模型以顺序方式基于单个因素对股票进行排序，以创建多因素模型。例如，可以针对各种因素（例如价值和动量）依次分析特定市值的股票。

交叉模型： 在交叉模型中，股票根据它们的交叉因子进行排序。例如，可以根据价值和动量的交叉点对股票进行分类和分类。

证券的贝塔衡量证券相对于整个市场的系统风险。贝塔值为 1 表明该证券理论上经历与市场相同程度的波动，并与市场同步移动。

大于 1 的 beta 表明证券在理论上比市场波动更大。相反，小于 1 的 beta 表明该证券理论上的波动性低于市场。

当投资经理使用多因素模型来评估投资风险时，贝塔是他们可以使用的一个重要因素。

一种广泛使用的多因子模型是 Fama-French 三因子模型。 Fama-French 模型包含三个因素：公司规模、账面市值比和市场超额收益。换句话说，使用的三个因素是 SMB（小减大）、HML（高减低），以及投资组合的回报减去无风险回报率。

SMB 指的是市值较小但产生更高回报的上市公司，而 HML 指的是具有高账面市值比的价值股，与市场相比产生更高的回报。

＃＃强调