Что такое многофакторная модель?
Многофакторная модель - это финансовая модель, которая использует несколько факторов в своих расчетах для объяснения рыночных явлений и / или равновесных цен на активы. Многофакторная модель может использоваться для объяснения индивидуальной ценной бумаги или портфеля ценных бумаг. Это достигается 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 включить. Кроме того, модели оцениваются по историческим числам, которые могут не точно прогнозировать будущие значения.
Ключевые вынос
- Многофакторные портфели представляют собой стратегию финансового моделирования, в которой для анализа и объяснения цен на активы используются множественные факторы, как макроэкономические, так и фундаментальные и статистические.Профили могут быть построены с использованием различных методов: межсекционного, комбинационного и последовательного моделирования.
Категории и построение многофакторных моделей
Многофакторные модели можно разделить на три категории: макроэкономические модели, фундаментальные модели и статистические модели. Макроэкономические модели сравнивают доходность ценных бумаг с такими факторами, как занятость, инфляция и процент. Фундаментальные модели анализируют взаимосвязь между доходностью ценной бумаги и ее основными финансовыми показателями, такими как прибыль. Статистические модели используются для сравнения доходностей различных ценных бумаг на основе статистических показателей каждой ценной бумаги как таковой.
Тремя наиболее часто используемыми подходами для построения многофакторной модели являются комбинированная модель, последовательная модель и модель пересечений. В комбинированной модели несколько однофакторных моделей, которые используют один фактор для различения запасов, объединяются для создания многофакторной модели. Например, акции могут быть отсортированы на основе только импульса в первом проходе. Последующие проходы будут использовать другие факторы, такие как изменчивость, чтобы классифицировать их. Последовательная модель сортирует запасы на основе одного фактора последовательным образом для создания многофакторной модели.
Например, акции для определенной рыночной капитализации могут быть последовательно проанализированы для различных факторов, таких как стоимость и импульс и т.д., последовательно. Другим широко используемым подходом является модель пересечения, в которой запасы сортируются на основе их пересечений по факторам. Например, акции могут быть отсортированы и классифицированы на основе пересечений в стоимости и импульсе.
Бета
Бета безопасности измеряет системный риск безопасности по отношению к общему рынку. Бета, равная 1, указывает на то, что теоретически ценные бумаги испытывают ту же степень волатильности, что и рынок, и движутся в тандеме с рынком. Бета больше 1 указывает на то, что безопасность теоретически более изменчива, чем рынок. И наоборот, бета меньше 1 указывает на то, что безопасность теоретически менее волатильна, чем на рынке.
Формула многофакторной модели
Факторы сравниваются по следующей формуле:
Ri = ai + _i (m) * Rm + _i (1) * F1 + _i (2) * F2 +… + _ i (N) * FN + ei
Где:
Ри это возвращение безопасности я
Rm - рыночная доходность
F (1, 2, 3… N) - каждый из используемых факторов
_ бета по каждому фактору, включая рынок (м)
е является ошибочным термином
а это перехват
Fama и французская трехфакторная модель
Одной из широко используемых многофакторных моделей является трехфакторная модель Фамы и Франции. У модели Fama и French есть три фактора: размер фирм, балансовая стоимость и избыточная доходность 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 акции компаний, торгуемых на бирже, с небольшими рыночными капитализациями, которые приносят более высокую прибыль, в то время как HML учитывает ценные бумаги с высоким отношением книг к рынку, которые генерируют более высокую прибыль по сравнению с рынком.
