Večfaktorski model
Večfaktorski model je finančni model, ki v svojih izračunih uporablja več dejavnikov za razlago tržnih pojavov in / ali ravnotežnih cen sredstev. Multifaktorski model lahko uporabimo za razlago bodisi posamezne vrednostne papirje bodisi portfelja vrednostnih papirjev. To stori s primerjavo dveh ali več dejavnikov za analizo razmerij med spremenljivkami in posledično uspešnostjo.
Razumevanje večfaktorskih modelov
Večfaktorski modeli se uporabljajo za izdelavo portfeljev z določenimi lastnostmi, kot je tveganje, ali za sledenje indeksov. Pri konstruiranju večfaktorskih modelov se je težko odločiti, koliko in katere dejavnike vključiti. Tudi modeli se presojajo po zgodovinskih številkah, ki morda ne predvidevajo natančno prihodnjih vrednosti.
Ključni odvzemi
- Večfaktorski portfelji so strategija finančnega modeliranja, v kateri se za analizo in razlago cen sredstev uporabljajo več dejavnikov, tako makroekonomskih kot tudi temeljnih in statističnih.
- Portfelje je mogoče sestaviti z različnimi metodami: intersekcijsko, kombinirano in zaporedno modeliranje.
Kategorije in konstrukcija večfaktorskih modelov
Multifaktorski modeli lahko razdelimo v tri kategorije: makroekonomski modeli, temeljni modeli in statistični modeli. Makroekonomski modeli primerjajo varnostno vrnitev na take dejavnike, kot so zaposlovanje, inflacija in obresti. Temeljni modeli analizirajo povezavo med donosom vrednostnega papirja in z njim povezanimi finančnimi sredstvi, kot je zaslužek. Statistični modeli se uporabljajo za primerjavo donosov različnih vrednostnih papirjev na podlagi statistične uspešnosti vsakega vrednostnega papirja v sebi.
Trije najpogosteje uporabljeni pristopi za oblikovanje večfaktorskih modelov so kombinirani model, zaporedni model in intersekcijski model. V kombiniranem modelu je več modelov z enim faktorjem, ki uporabljajo en faktor za razlikovanje zalog, da bi ustvarili model z več faktorji. Na primer, zaloge so lahko razvrščene glede na zagon samo v prvem prehodu. Poznejši prehodi bodo za razvrstitev uporabili druge dejavnike, kot je nestabilnost. Zaporedni model razvršča zaloge na podlagi posameznega faktorja na zaporedni način, da ustvari model z več faktorji.
Na primer, zaloge za določeno tržno kapitalizacijo se lahko zaporedno analizirajo za različne dejavnike, kot so vrednost in zagon itd. Drug pogosto uporabljen pristop je intersekcijski model, v katerem so zaloge razvrščene na podlagi njihovih presečišč za dejavnike. Na primer, zaloge se lahko razvrstijo in razvrstijo na podlagi presečišč vrednosti in zagona.
Beta
Beta vrednostnega papirja meri sistemsko tveganje v zvezi s celotnim trgom. Beta različica 1 pomeni, da vrednostni papir teoretično doživlja enako stopnjo nestanovitnosti kot trg in se giblje v tandemu s trgom. Beta večja od 1 pomeni, da je varnost teoretično bolj nestanovitna od tržne. Nasprotno, beta, manjši od 1, pomeni, da je varnost teoretično manj nestanovitna od tržne.
Formula modela z več faktorji
Faktorji se primerjajo po naslednji formuli:
Ri = ai + _i (m) * Rm + _i (1) * F1 + _i (2) * F2 + ... + _ i (N) * FN + ei
Kje:
Ri je vrnitev varnosti i
Rm je tržni donos
F (1, 2, 3 ... N) je vsak od uporabljenih dejavnikov
_ je beta glede na vsak dejavnik, vključno s trgom (m)
e je izraz napake
a je prestrezanje
Fama in francoski trifaktorski model
Eden izmed večfaktorskih modelov, ki se pogosto uporablja, je trifaktorski model Fama in Francija. Model Fama in Francoz ima tri dejavnike: velikost podjetij, knjigovodske vrednosti in presežek donosa na trg. Z drugimi besedami, trije uporabljeni dejavniki so SMB (majhen minus velik), HML (visok minus majhen) in donosnost portfelja, zmanjšana za stopnjo donosa brez tveganja. SMB računi za javno trgovana podjetja z majhnimi tržnimi omejitvami, ki prinašajo višje donose, HML pa zaloge vrednosti z visokimi razmerji med knjigo in trgom, ki prinašajo večjo donosnost v primerjavi s trgom.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.