中國股票與三因子模型

❶ 聰明的「貝塔」真的聰明嗎

聰明貝塔（Smart Beta）是最近幾年投資界比較引人注目的一個熱門話題。今天就專門來講講這個聰明貝塔。

在這里我要提醒一下讀者，這篇文章的內容稍微有點偏金融專業。如果讀者朋友們不是金融背景出身，可能會碰到一些不太熟悉的概念和術語。但是你也不用太害怕，在這些專業術語的背後，其邏輯並不復雜。我會盡量用簡單易懂的語言來把這個問題說清楚。

講完了提供因子指數的指數編制公司，再來介紹一下追蹤這些指數的基金經理。這些基金經理的工作是根據指數編排的規則，去復制這些指數，從而給予投資者和指數類似的回報。回報當然是越和指數回報接近越好，但在實際中做不到。因為指數不考慮交易成本和基金的管理費用。

在這個領域做的比較超前的有這么幾家公司。首先是Blackrock IShares。2009年Blackrock以135億美元的價格並購了BGI，同時也購買到了IShares這個品牌。在Blackrock IShare旗下，有比較全的因子指數基金，比如上面表格中的價值，動量，低波動等基金。這些基金的總費用率大概在0.15%左右，但需要注意他們絕大多數都僅限於美國市場。

先鋒，Vanguard，是指數基金領域另外一大巨頭。先鋒在因子指數方面提供的產品不多，只有紅利，低波動和小股票指數基金，且僅限於美國市場。當然如果這個領域是未來發展的方向，相信各大公司會相繼推出更多的產品。

Invesco Powershare和Charles Schwab也提供不少因子指數基金。缺點是他們的費率都比較高，一般介於0.25%-0.6%之間（如上圖所示）。Arnott的Fundamental Index (基本面指數）指數基金由Charles Schwab管理，費率為每年0.32%，也就是說該指數需要每年至少戰勝標准普爾0.28%左右（先鋒的標准普爾500指數基金費率為0.05%）才可能讓投資者獲得好處。

總結

關於股票因子回報的分析，是金融界一大創新和進步。該研究最大的貢獻，是讓投資者了解到可能提供超額回報的源頭，並且讓普通投資者以比較低廉的價格（通過因子指數基金）去獲得這些因子回報。在沒有因子指數基金的世界（比如中國），投資者想要獲得這些因子回報，只能通過投資基金經理，並付出比較高的費用（可能是每年1.5%-2%，在有些私募基金還需要外加15%-20%的利潤分成）。而這些因子指數基金，只收取0.15%-0.6%左右的總費用，沒有利潤分成，對於投資者來說確實是一大好消息。

因子回報研究的另一大貢獻是，它向廣大投資者們提供了設計自己的對沖基金策略的可能性。在絕大部分股票型對沖基金中，基金經理做的工作無非是買多某些因子，賣空另外一些因子。如果市場上有了基於因子的指數基金，並且可以賣空的話，對於我們廣大投資者來說，自己去交易自己設計的對沖基金策略就不再是個夢了。

當然，科技的進步永遠不會停止。我相信中國市場中的因子指數基金遲早也會出現。到時候廣大的中國投資者也會有更大的投資選項。

希望對大家有所幫助。

❷ 三因子模型和capm本質上都是解釋什麼問題

Sharp(1964)，Lintner(1965)，Black(1972)的資本資產定價模型(Capital asset pricing model, CAPM)認為，股票的收益只與整個股票市場的系統風險有線性關系。即Rit-Rft=βi(Rmt-Rft)，也就是說，股票的期望收益只與市場的系統風險有關。但是，Banz(1981)的論文發現，股票的收益還與其市場價值有關。在隨後的一系列研究中，賬面市值比(BE/ME)、市盈率倒數(E/P)等一系列指標都被發現可以解釋股票價格的變動，也就是說，股票價格與一系列的風險因素有關。

❸ 三因子模型中的系數怎麼算

Fama-French三因子模型的表達式： Fama和French 1993年指出可以建立一個三因子模型來解釋股票回報率。模型認為，一個投資組合(包括單個股票)的超額回報率可由它對三個因子的暴露來解釋，這三個因子是：市場資產組合(Rm_ Rf)、市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)。這個多因子均衡定價模型可以表示為： E(Rit) _ Rft= βi[E(Rmt_ Rft] + siE(SMBt) + hiE(HMIt) 其中Rft表示時間t的無風險收益率；Rmt表示時問t的市場收益率；Rit表示資產i在時間t的收益率；E(Rmt) _ Rft是市場風險溢價，SMBt為時間t的市值(Size)因子的模擬組合收益率(Small minus Big)，HMIt為時間t的賬面市值比(book—to—market)因子的模擬組合收益率(High minus Low)。 β、si和hi分別是三個因子的系數，回歸模型表示如下： Rit_ Rft= ai+ βi(Rmt_ Rft) + SiSMBt+ hiHMIt+ εit 但是，我們應該看到，三因子模型並不代表資本定價模型的完結，在最近的研究發現，三因子模型中還有很多未被解釋的部分，如短期反轉、中期動量、波動、偏度、賭博等因素。

❹ 怎樣理解fama french三因子模型

Fama 和French 1993年指出可以建立一個三因子模型來解釋股票回報率。模型認為，一個投資組合(包括單個股票)的超額回報率可由它對三個因子的暴露來解釋，這三個因子是：市場資產組合(Rm− Rf)、市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)。這個多因子均衡定價模型可以表示為：
E(Rit) − Rft= βi[E(Rmt− Rft] + siE(SMBt) + hiE(HMIt)
其中Rft表示時間t的無風險收益率；Rmt表示時間t的市場收益率；Rit表示資產i在時間t的收益率；E(Rmt) − Rft是市場風險溢價，SMBt為時間t的市值(Size)因子的模擬組合收益率(Small minus Big)，HMIt為時間t的賬面市值比(book—to—market)因子的模擬組合收益率(High minus Low)。
β、si和hi分別是三個因子的系數，回歸模型表示如下：
Rit− Rft= ai+ βi(Rmt− Rft) + SiSMBt+ hiHMIt+ εit
但是，我們應該看到，三因子模型並不代表資本定價模型的完結，在最近的研究發現，三因子模型中還有很多未被解釋的部分，如短期反轉、中期動量、波動、偏度、賭博等因素。

❺ Fama-French三因子模型的Fama-French的貢獻

他們發現股票市值和賬面市值比兩個因素就可以解釋絕大部分股票價格的變動，並且這兩個因子可以替代其他一些風險因子的作用（例如E/P等），他們在1993年的論文通過模擬市場風險、市值風險和賬面市值比風險構造了三因子，用來解釋股票收益的變化。

❻ 什麼是多因子模型法瑪-弗倫齊三因子模型具體包括哪些因子

多因子模型：多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型,基本原理是採用一系列的因子作為選股標准,滿足這些因子的股票則被買入,不滿足的則賣出。

三個因子：市場資產組合、市值因子、賬面市值比因子。

❼ fama-fren三因子模型是否能夠預測金融危機下的股票市場

不好意思，你是碩士研究生還是證券公司的研究員，這個模型我也不怎麼關注，去知網看看有相關的論文沒有，有時間多交流，你這個問題還真引起了我的興趣，你是計量經濟學專業？咱金融學分支太廣泛了

❽ 學渣求助FAMA 三因子模型

Fama和French1993年指出可以建立一個三因子模型來解釋股票回報率。模型認為，一個投資組合(包括單個股票)的超額回報率可由它對三個因子的暴露來解釋，這三個因子是：市場資產組合(Rm−Rf)、市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)。這個多因子均衡定價模型可以表示為：E(Rit)−Rft=βi[E(Rmt−Rft]+siE(SMBt)+hiE(HMIt)其中Rft表示時間t的無風險收益率；Rmt表示時間t的市場收益率；Rit表示資產i在時間t的收益率；E(Rmt)−Rft是市場風險溢價，SMBt為時間t的市值(Size)因子的模擬組合收益率(SmallminusBig)，HMIt為時間t的賬面市值比(book—to—market)因子的模擬組合收益率(HighminusLow)。β、si和hi分別是三個因子的系數，回歸模型表示如下：Rit−Rft=ai+βi(Rmt−Rft)+SiSMBt+hiHMIt+εit但是，我們應該看到，三因子模型並不代表資本定價模型的完結，在最近的研究發現，三因子模型中還有很多未被解釋的部分，如短期反轉、中期動量、波動、偏度、賭博等因素。

❾ 誰知道FF三因子模型的介紹

Fama-French三因子模型(Fama-French 3-factor model，簡稱FF3） Fama 和 French 1992年對美國 股票市場 決定不同股票回報率差異的因素的研究發 現， 股票 的 市場 的beta值不能解釋不同股票回報率的差異，而 上 市公司的 市值 、賬面市值比、 市盈率 可以解釋股票回報率的差異。 Fama and French認為，上述超額 收益 是對 CAPM 中\beta未能反映的 風險 因素的補償。」

麻煩採納，謝謝!

❿ 四因子模型的三因素模型

fama
and
french是兩個人的名字,他們在行為金融學上做過巨大貢獻
fama
and
french
model是他們名字命名的模型一種可替代方案是，可以跳過引出單因素模型這一步，而只是試著一個特殊模型來觀察它如何解釋。這是Fama與French(1993，1996)的一種方法。他們指出一種特殊的三個因素的模型可以解釋投資組合中的代表性的變化，這些組合是按照規模與帳面價值市價比的評級形成的，with
an
of
over
90%。他們的因素為市場組合的收益，小盤股組合的收益及大盤股組合收益的差——「規模」因素——和有價值股票組合的收益與成長性股票組合的收益的差——「帳面價值市價比」因素。
以上基於的原則為投資市場的有效市場。
Fama,French和Davis(2000)指出，U.S.數據的子樣本對Fama和French在他們的1992年的研究中所使用的數據有一個價值溢價，而Fama和French（1998）證明了國際股票市場上的價值溢價的存在。Rouwenhourst(1997)指出，存在著動力效應，並活躍於國際股票市場的數據中。
如果以帳面價值來衡量實證結果，那麼對理性體系的挑戰是顯示以上的代表性證據自然地來自於一個經濟實體的模型，在這個實體中，理性投資者最大化一個標准化可接受的效用函數。
在特殊的情況下，這種形式的模型產生了CAPM，我們也知道，這不能解釋這些證據。更普遍地，理性模型預測了一個多因素定價結構，
其中，系數
來自一個事件序列回歸，
到目前為止，已經被證明很難引出一個多因素模型來解釋代表性的證據，雖然這仍然是一個主要的研究方向。
一種可替代方案是，我們可以跳過引出單因素模型這一步，而只是試著一個特殊的模型來觀察它如何解釋。這是Fama和French(1993，1996)的一種方法。他們指出，一種特殊的的三個因素的模型可以解釋投資組合中的代表性的變化，這些組合是按照規模和帳面價值市價比的評級形成的，with
an
of
over
90%。他們的因素是市場組合的收益，小盤股組合的收益和大盤股組合收益的差——「規模」因素——和有價值股票組合的收益和成長性股票組合的收益的差——「帳面價值市價比」因素。
由Fama和french（1996）得到較高的
不是成功的必要原因。正如Roll（1977）所強調的，在任何特殊的樣本中，有可能構造一個產生100%的
的單因素模型。為了公平起見，Fama和French(1993,1996)的因素不是數據挖掘實踐的結果。他們通過指出小盤股和價值股票的價格一起運動，作為開始。規模和帳面價格市值比因素是分離這些在小盤股和價值股票上的普通因素的嘗試，而且，他們的三因素模型是由一個思想激發的，即這種相互運動是在均衡時估價的系統風險。
Fama和French(1996)自己承認，他們的結果只有在解釋了投資者的偏好和經濟實體的結構後才會有全部的影響，這個經濟實體使人們根據他們的模型對資產進行定價。
理性方法的一個普遍特徵是，決定平均收益的是風險（loadings
or
betas）而不是公司的特徵。例如，風險方法會認為，價值股票獲得高的收益不是因為他們有較高的帳面價格市價比，而是因為這樣的股票關於帳面價格市價比有很高的loading。Daniel和Titman(1996)對這個特殊的預測產生了懷疑，他們把股票進行兩種分類，一種按照帳面價格市價比，一種按照帳面價格市價比的loadings。尤其，他們指出，有著不同loadings但有相同的帳面價格市價比的股票在平均收益上有所不同。這些結論似乎對理性方法有很大的沖擊。但是，利用更長的數據列和不同的方法論，Fama,French和Davis(2000)聲稱逆轉了
Daniel和Titman的發現。我們預期在這個有爭議的前沿領域有進一步的發展。