什么是多因素模型？
多因素模型是一种财务模型，在计算中采用了多个因素来解释市场现象和/或资产均衡价格。 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与结果性能之间的关系来做到这一点。
了解多因素模型
多因素模型用于构建具有某些特征（如风险）的投资组合或跟踪指数。 在构建多因素模型时，很难决定要包括多少因素。 此外，模型是根据历史数字判断的，这可能无法准确预测未来的价值。
重要要点
- 多因素投资组合是一种财务建模策略，其中使用多种因素（包括宏观经济，基本面和统计因素）来分析和解释资产价格。可以使用多种方法构建投资组合：交叉，组合和顺序建模。
多因素模型的分类和构造
多因素模型可以分为三类：宏观经济模型，基本模型和统计模型。 宏观经济模型将证券的回报与就业，通货膨胀和利息等因素进行比较。 基本模型分析了证券收益率与其基础财务状况（例如收益）之间的关系。 统计模型用于根据每个证券本身的统计性能比较不同证券的收益。
构造多因素模型的三种最常用方法是组合模型，顺序模型和交叉模型。 在组合模型中，将利用单个因素来区分股票的多个单因素模型进行组合以创建一个多因素模型。 例如，可以仅在第一遍中基于动量对股票进行分类。 随后的通过将使用其他因素（例如波动率）进行分类。 顺序模型按顺序将单个因素分类为库存，以创建多因素模型。
例如，可以顺序地分析用于特定市值的股票的各种因素，例如价值和动量等。 另一种常用的方法是交集模型，其中基于股票的交集对要素进行分类。 例如，可以基于价值和动量的交集对股票进行分类和分类。
贝塔
证券的beta度量相对于整个市场的证券的系统性风险。 beta为1表示该证券理论上与市场具有相同程度的波动性，并与市场同步移动。 Beta大于1表示从理论上讲，安全性比市场更不稳定。 相反，贝塔值小于1表示理论上该证券的波动性小于市场。
多因素模型公式
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
哪里：
Ri是安全的回报我
Rm是市场收益
F （1、2、3… N）是所使用的每个因子
_是包括市场在内的每个因素的beta（m）
e是错误项
a是截距
法玛和法国三因素模型
一种广泛使用的多因素模型是Fama和French三因素模型。 Fama and French模型具有三个因素：公司规模，账面市值和市场超额收益。 换句话说，使用的三个因素是SMB（小减大），HML（高减低）和投资组合的收益减去无风险收益率。 SMB代表市值较小，可产生较高回报的公开交易公司，而HML代表市净率较高且与市场相比产生较高回报的有价股票。
