多因素模型是一種在計算中採用多種因素來解釋市場現象和/或均衡資產價格的金融模型。多因素模型可以用來解釋單個證券或證券組合。它透過比較兩個或多個因素來分析變數之間的關係以及由此產生的效能。...
什麼是多因素模型(a multi-factor model)？
多因素模型是一種在計算中採用多種因素來解釋市場現象和/或均衡資產價格的金融模型。多因素模型可以用來解釋單個證券或證券組合。它透過比較兩個或多個因素來分析變數之間的關係以及由此產生的效能。
關鍵要點
- 多因素模型是一種利用多個因素來分析和解釋資產價格的財務建模策略。
- 多因素模型揭示了哪些因素對資產價格的影響最大。
- 多因素投資組合可以使用多種方法構建：交叉建模、組合建模和序列建模。
- 證券的貝塔繫數衡量證券相對於整個市場的系統性風險。
- Fama-French三因素模型是一個著名的工具，它建立在資本資產定價模型的基礎上，透過合併規模和價值因素，該模型只關註市場風險因素。
理解多因素模型
多因素模型用於構建具有特定特徵（如風險）的投資組合或跟蹤指數。在構建多因素模型時，很難確定要包含多少因素以及哪些因素。此外，模型是根據歷史資料來判斷的，這可能無法準確預測未來的價值。
多因素模型也有助於解釋模型中使用的不同因素的權重，表明哪個因素對資產價格的影響更大。
多因素模型公式
使用以下公式比較繫數：
Ri=ai+\u i（m）*Rm+\u i（1）*F1+\u i（2）*F2+…+\u i（N）*FN+ei
哪裡：
Ri是安全的回歸
Rm是市場回報率
F（1，2，3。。。N） 是否使用了每個因素
_是每個因素（包括市場）的貝塔值（m）
e是誤差項
a是截距
多因素模型的型別
多因素模型可分為三類：巨集觀經濟模型、基本面模型和統計模型。
巨集觀經濟模型：巨集觀經濟模型比較證券對就業、通貨膨脹和利息等因素的回報。
基本模型：基本模型分析證券收益與其基礎財務指標（如收益、市值和債務水平）之間的關係。
統計模型：統計模型是用來比較不同證券的回報率為基礎的統計表現，每一個證券本身。很多時候，歷史資料用於這種建模。
多因素模型的構建
構建多因素模型最常用的三種模型是組合模型、序貫模型和交叉模型。
組合模型：在組合模型中，多個單因素模型（利用單個因素來區分股票）被組合起來，形成一個多因素模型。例如，股票可以在第一個關口單獨根據動量進行排序。後續傳遞將使用其他因素（如波動性）對其進行分類。
序貫模型：序貫模型以序貫方式基於單個因素對股票進行排序，以建立多因素模型。例如，對於特定市值的股票，可以按順序分析各種因素，例如價值和動量。
相交模型：在相交模型中，根據各要素的交點對庫存進行排序。例如，股票可以根據價值和動量的交叉點進行分類和分類。
β的測量
證券的測試測試是指證券相對於整個市場的系統風險。β1表示，證券理論上經歷了與市場相同的波動程度，並與市場同步波動。
貝塔繫數大於1表示理論上該證券的波動性大於市場。相反，貝塔繫數小於1表明，理論上該證券的波動性小於市場。
當投資經理使用多因素模型來評估投資風險時，beta是他們可以使用的一個重要因素。
fama-french三因素模型
一個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：公司規模、賬面市值和市場超額收益。換句話說，使用的三個因素是SMB（小減大）、HML（高減低）和投資組合的回報率減去無風險回報率。
中小企業是指市值較小、回報較高的上市公司，而HML是指賬面市盈率較高、回報高於市場的價值股。
