多因素模型是一种建模工具,用于识别定价和其他市场事件变化的根本原因。这种类型的资本资产定价模型可以应用于单个证券,也可以用于整个投资组合。这是通过分析适用于导致该证券或证券组表现的变量,且始终涉及不少于两个...
多因素模型是一种建模工具,用于识别定价和其他市场事件变化的根本原因。这种类型的资本资产定价模型可以应用于单个证券,也可以用于整个投资组合。这是通过分析适用于导致该证券或证券组表现的变量,且始终涉及不少于两个特定因素。理解这些变量之间的关系可以提供有价值的线索,帮助投资者就这些证券的未来处置作出正确的决定

人爬绳多因素模型的主要优点之一是能够帮助投资者选择最适合他或她希望开发的投资组合类型的证券。例如,如果投资者希望瞄准提供特定货币回报范围的投资机会,同时承担不超过特定水平的风险,这个模型可以使识别这些证券变得更容易,投资者如果希望在风险水平上运用这种方法来改变投资,可以帮助在投资组合中创造所需的平衡虽然多因素模型有多种分类或类型,但许多投资专业人士确定了三种基本类型或类别宏观经济模型通常考虑当前利率、通货膨胀率或衰退率以及当前失业率等因素。基本多因素模型密切关注某一特定证券所产生的回报率及其基础资产的价值。在统计模型中,重点通常放在所考虑的每种证券的回报率上,比较和对比每种证券的表现。虽然可以使用两个因素构建多因素模型策略,通常需要使用更大的数字。一个流行的模型被称为Fama和French模型。这实际上是一个三因素模型,它考虑了所涉证券的账面价值和发行证券的公司规模,以及在市场上发现的超额收益。在大多数应用中,我们的想法是通过正确解释历史数据并考虑到各种因素的影响,准确预测证券未来的表现是可能的,投资者可以确定某一特定证券是否值得购买或持有,或者该资产是否应该出售并换成不同的证券。