fama三因子如何影响股票收益

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1. 如何计算Fama French三因子的超额收益率

Fama 和French 1993年指出可以建立一个三因子模型来解释股票回报率。

模型认为,一个投资组合(包括单个股票)的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释,这三个因子是:市场资产组合(Rm− Rf)、市值因子(SMB)、账面市值比因子(HML)。这个多因子均衡定价模型可以表示为: E(Rit) − Rft= βi[E(Rmt− Rft] + siE(SMBt) + hiE(HMIt) 其中Rft表示时间t的无风险收益率;Rmt表示时间t的市场收益率;Rit表示资产i在时间t的收益率;E(Rmt) − Rft是市场风险溢价,SMBt为时间t的市值(Size)因子的模拟组合收益率(Small minus Big),HMIt为时间t的账面市值比(book—to—market)因子的模拟组合收益率(High minus Low)。

β、si和hi分别是三个因子的系数,回归模型表示如下: Rit− Rft= ai+ βi(Rmt− Rft) + SiSMBt+ hiHMIt+ εit 但是,我们应该看到,三因子模型并不代表资本定价模型的完结,在最近的研究发现,三因子模型中还有很多未被解释的部分,如短期反转、中期动量、波动、偏度、赌博等因素。

2. 三因子模型如何运用到低风险投资产品的选择中

三因子模型指法马-佛伦奇三因子模型(Fama-French three-factor model),是一个资本资产定价模型的改进理论。三因子指的是市场溢价、规模溢价和价格溢价。该模型的提出是基于美国股市历史回报率的实证研究结果,目的在于解释股票市场的平均回报率受到哪些风险溢价因素的影响。

德国智能投顾锦萌的核心平台Apeiron结合Fama-French的三因子模型,对于投资产品进行投资和筛选,利用人工智能和大数据完成更为有效的智能化资产管理。

3. 谁知道FF三因子模型的介绍

Fama-French三因子模型(Fama-French 3-factor model,简称FF3) Fama 和 French 1992年对美国 股票市场 决定不同股票回报率差异的因素的研究发 现, 股票 的 市场 的beta值不能解释不同股票回报率的差异,而 上 市公司的 市值 、账面市值比、市盈率 可以解释股票回报率的差异。 Fama and French认为,上述超额 收益 是对 CAPM 中\\beta未能反映的 风险 因素的补偿。”

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4. beta收益和alpha收益是什么意思

Alpha:投资组合的超额收益,表现管理者的能力;

Beta:市场风险,最初主要指股票市场的系统性风险或收益。

换句话说,跑赢大盘的就叫Alpha,跟着大盘起伏就叫Beta。

80年代,大家的认知基于CAPM模型Portfolio Return可分解为beta(和基准完全相关)和alpha(和基准不相关)。

90年代,人们不再局限于市场这个单一因子,APT模型和Barra多因子模型扩大了人们选择因子的范围,包括地区/行业因子等。

2000年后,人们对因子的认识又扩展到了新的领域:风格因子和策略因子。在这个以后人们意识到以前他们认为的alpha其中很大一部分是非传统的beta,比如在国内私募市场,投资者也逐渐意识到Size(市值)等风格beta不是alpha.。

以股票市场为例,股票的收益是受多方面因素影响的,比如经典的Fama French三因素就告诉我们,市值大小、估值水平、以及市场因子就能解释股票收益,而且低市值、低估值能够获取超额收益。那么,我们就可以通过寻找能够获取alpha的驱动因子来构建组合,由于组合的涨跌我们是不知道的,我们能够确保的是组合与基准的收益差在不断扩大,那么持有组合,做空基准,对冲获取稳定的差额收益(alpha收益),这就是传说中的市场中性策略。

5. 四因子模型的三因素模型

fama and french是两个人的名字,他们在行为金融学上做过巨大贡献 fama and french model是他们名字命名的模型一种可替代方案是,可以跳过引出单因素模型这一步,而只是试着一个特殊模型来观察它如何解释。

这是Fama与French(1993,1996)的一种方法。他们指出一种特殊的三个因素的模型可以解释投资组合中的代表性的变化,这些组合是按照规模与帐面价值市价比的评级形成的,with an of over 90%。

他们的因素为市场组合的收益,小盘股组合的收益及大盘股组合收益的差——“规模”因素——和有价值股票组合的收益与成长性股票组合的收益的差——“帐面价值市价比”因素。以上基于的原则为投资市场的有效市场。

Fama,French和Davis(2000)指出,U.S.数据的子样本对Fama和French在他们的1992年的研究中所使用的数据有一个价值溢价,而Fama和French(1998)证明了国际股票市场上的价值溢价的存在。Rouwenhourst(1997)指出,存在着动力效应,并活跃于国际股票市场的数据中。

如果以帐面价值来衡量实证结果,那么对理性体系的挑战是显示以上的代表性证据自然地来自于一个经济实体的模型,在这个实体中,理性投资者最大化一个标准化可接受的效用函数。在特殊的情况下,这种形式的模型产生了CAPM,我们也知道,这不能解释这些证据。

更普遍地,理性模型预测了一个多因素定价结构,其中,系数 来自一个事件序列回归,到目前为止,已经被证明很难引出一个多因素模型来解释代表性的证据,虽然这仍然是一个主要的研究方向。一种可替代方案是,我们可以跳过引出单因素模型这一步,而只是试着一个特殊的模型来观察它如何解释。

这是Fama和French(1993,1996)的一种方法。他们指出,一种特殊的的三个因素的模型可以解释投资组合中的代表性的变化,这些组合是按照规模和帐面价值市价比的评级形成的,with an of over 90%。

他们的因素是市场组合的收益,小盘股组合的收益和大盘股组合收益的差——“规模”因素——和有价值股票组合的收益和成长性股票组合的收益的差——“帐面价值市价比”因素。由Fama和french(1996)得到较高的 不是成功的必要原因。

正如Roll(1977)所强调的,在任何特殊的样本中,有可能构造一个产生100%的 的单因素模型。为了公平起见,Fama和French(1993,1996)的因素不是数据挖掘实践的结果。

他们通过指出小盘股和价值股票的价格一起运动,作为开始。规模和帐面价格市值比因素是分离这些在小盘股和价值股票上的普通因素的尝试,而且,他们的三因素模型是由一个思想激发的,即这种相互运动是在均衡时估价的系统风险。

Fama和French(1996)自己承认,他们的结果只有在解释了投资者的偏好和经济实体的结构后才会有全部的影响,这个经济实体使人们根据他们的模型对资产进行定价。理性方法的一个普遍特征是,决定平均收益的是风险(loadings or betas)而不是公司的特征。

例如,风险方法会认为,价值股票获得高的收益不是因为他们有较高的帐面价格市价比,而是因为这样的股票关于帐面价格市价比有很高的loading。Daniel和Titman(1996)对这个特殊的预测产生了怀疑,他们把股票进行两种分类,一种按照帐面价格市价比,一种按照帐面价格市价比的loadings。

尤其,他们指出,有着不同loadings但有相同的帐面价格市价比的股票在平均收益上有所不同。这些结论似乎对理性方法有很大的冲击。

但是,利用更长的数据列和不同的方法论,Fama,French和Davis(2000)声称逆转了 Daniel和Titman的发现。我们预期在这个有争议的前沿领域有进一步的发展。

6. 影响股票投资收益的因素有哪些

对于股票认购者来讲,是否投资股票,取决于认购者对股票预期股利收益与当前市场利率的比较。

因此股票交易价格的形成主要取决于两个因素:一是预期股利收益,一个是市场利率。股票价格与预期股利收益成正比,而与市场利率成反比。

用公式表示: 股票价格=预期股利收益/市场利率 影响股票价格变动的主要因素有: (1)宏观经济因素。宏观经济因素对各种股票价格具有普遍的、不可忽视的影响,它直接或间接地影响股票的供求关系,进而影响股票的价格变化。

这些宏观经济因素主要包括:经济增长、经济周期、利率、投资、货币供应量、财政收支、物价、国际收支及汇率等, ①经济增长。主要是指一国在一定时期内国民生产总值的增长率。

一般来讲,股票价格是与经济增长同方向运动的,经济增长加速,社会需求将日益旺盛,从而会推动股票价格的上涨。 ②经济周期或经济景气循环。

是指经济从萧条、回升到高涨的过程。当预期经济不久将走出低谷开始回升时,商人会补充存货,生产者利润将增加,从而投资也会相应增加,工资、就业及货币所得水平也将随之增加,此时,由于利率仍然处于较低水平,将增加股票的价值(股息、红利、及资产净值增加),股票价格也就会上涨.并会持续到经济回升或扩张的中期。

③利率。利率对股价变动影响最大,也最直接。

利率上升时,一方面会增加借款成本,减少利润.降低投资需求,会导致资金从股票市场流入银行存款市场,减少对股票的需求;另一方面,利率上升也使投资者评价股票价值所用的折现率上升,都会促使股票价格下降。而当利率下降时,会推动股票价格上涨。

④货币供应量。货币供应量是一国货币政策的主要调控指标,当中央银行放松银根,增加货币供应量时,一方面使用于购买股票的资金增多,需求增加,因而股价会上涨;另一方面,货币供应量增加,也会使利率下降,投资和消费需求增加,生产和销售增加,企业利润增加,这些因素都会促使股票价格上涨。

反之,当中央银行紧缩银根,减少货币供应量时,就会产生相反的结果。 ⑤财政收支因素。

主要是指财政增加或减少支出,增加或降低税收,对股价上涨或下降所产生的影响。一般来讲,财政支出增加,社会总需求也会相应增加,会促进经济扩张,从而会推动股价上涨。

反之,如果财政支出紧缩,社会需求也将相应萎缩,经济景气会下降,由此会推动股价有所下跌。财政税收增加或下降,会起到相反的影响。

⑥投资与消费因素。二者构成了社会总需求的最主要因素。

投资和消费的增长,直接推动社会总需求和经济的扩张,从而会推动股价的上涨。 ⑦物价因素。

物价因素也是一个影响股价的很重要的因素。一般来讲,物价上涨,使股票发行公司的利润、资产净值及发展能力等相应增加,从而会增加股票的内在价值,促使股票价格上涨。

同时,在通货膨胀情形下,投资者投资股票具有保值效应,因而会踊跃购买股票,扩大对股票的需求,促进股价的上涨。当然,当发生严重通货膨胀时,股价也会下跌。

⑧国际收支因素。一般来讲。

国际收支出现持续顺差,外汇储备增加,本币投放增加,会刺激投资和经济增长,有利于形成促使汇价和股价上升的心理预期,推动股价的上浮。反之,则促使股价下跌。

⑨汇率因素。汇率变化也是影响股价变动的重要因素。

特别是在一个开放的经济中,以及在货币可自由或相对自由兑换的环境内,汇率变化直接对股价形成冲击。 (2)政治因素与自然因素。

政治因素及自然因素将最终影响经济,影响股票上市公司经营从而会影响股票价格波动。 ①政治因素。

包括:战争因素、政局因素、国际政治形势的变化以及劳资纠纷等。 ②自然因素。

主要指自然灾害。 (3)行业因素。

行业因素将影响某一行业股票价格的变化。主要包括行业寿命周期、行业景气循环等因素。

股票发行公司的经营状况与所在行业的发展周期紧密相关。在行业开创期,公司利润一般很高,股票价格逐步提高;扩张期,股票价格会涨到最高点;停滞期则会导致股票价格下跌。

(4)心理因素。心理因素是指投资者心理状况对股票价格的影响。

(5)公司自身的因素。公司自身的因素主要包括公司利润、股息及红利的分配、股票是否为首次上市、股票分割、公司投资方向、产品销路及董事会和主要负责人调整等。

①公司利润因素。公司利润大小直接影响到股息、红利的多少,从而会影响该公司的股票价格。

一般来讲,公司利润上升时,股价会上升,盈利下降时,股价也会随之下降,二者的变动方向是一致的。 ②股息、红利因素。

一般情况下股价跟股利呈同方向变动,公司分发股利的消息对股票价格会发生显著的影响。公司宣布分发红利,将会引起股价上升,公司宣布取消红利,股价将会下跌。

③股票分割因素。一般在公司进行决算的月份,宣布股票分割。

在股票分割时,股票持有者所保持的股份,能得到和以前相同的股利,因此会刺激一些人在公司决算期间,因指望得到分红和无偿支付而增加购买股票,股价就会相应上升。分割结束时,价格又趋于稳定。

④股票是否为初次上市因素。国外存在这样的情况,当新股上市时,股价通常会逐步上。

7. 四因子模型的三因素模型

fama and french是两个人的名字,他们在行为金融学上做过巨大贡献 fama and french model是他们名字命名的模型一种可替代方案是,可以跳过引出单因素模型这一步,而只是试着一个特殊模型来观察它如何解释。这是Fama与French(1993,1996)的一种方法。他们指出一种特殊的三个因素的模型可以解释投资组合中的代表性的变化,这些组合是按照规模与帐面价值市价比的评级形成的,with an of over 90%。他们的因素为市场组合的收益,小盘股组合的收益及大盘股组合收益的差——“规模”因素——和有价值股票组合的收益与成长性股票组合的收益的差——“帐面价值市价比”因素。

以上基于的原则为投资市场的有效市场。

Fama,French和Davis(2000)指出,U.S.数据的子样本对Fama和French在他们的1992年的研究中所使用的数据有一个价值溢价,而Fama和French(1998)证明了国际股票市场上的价值溢价的存在。Rouwenhourst(1997)指出,存在着动力效应,并活跃于国际股票市场的数据中。

如果以帐面价值来衡量实证结果,那么对理性体系的挑战是显示以上的代表性证据自然地来自于一个经济实体的模型,在这个实体中,理性投资者最大化一个标准化可接受的效用函数。

在特殊的情况下,这种形式的模型产生了CAPM,我们也知道,这不能解释这些证据。更普遍地,理性模型预测了一个多因素定价结构,

其中,系数 来自一个事件序列回归,

到目前为止,已经被证明很难引出一个多因素模型来解释代表性的证据,虽然这仍然是一个主要的研究方向。

一种可替代方案是,我们可以跳过引出单因素模型这一步,而只是试着一个特殊的模型来观察它如何解释。这是Fama和French(1993,1996)的一种方法。他们指出,一种特殊的的三个因素的模型可以解释投资组合中的代表性的变化,这些组合是按照规模和帐面价值市价比的评级形成的,with an of over 90%。他们的因素是市场组合的收益,小盘股组合的收益和大盘股组合收益的差——“规模”因素——和有价值股票组合的收益和成长性股票组合的收益的差——“帐面价值市价比”因素。

由Fama和french(1996)得到较高的 不是成功的必要原因。正如Roll(1977)所强调的,在任何特殊的样本中,有可能构造一个产生100%的 的单因素模型。为了公平起见,Fama和French(1993,1996)的因素不是数据挖掘实践的结果。他们通过指出小盘股和价值股票的价格一起运动,作为开始。规模和帐面价格市值比因素是分离这些在小盘股和价值股票上的普通因素的尝试,而且,他们的三因素模型是由一个思想激发的,即这种相互运动是在均衡时估价的系统风险。

Fama和French(1996)自己承认,他们的结果只有在解释了投资者的偏好和经济实体的结构后才会有全部的影响,这个经济实体使人们根据他们的模型对资产进行定价。

理性方法的一个普遍特征是,决定平均收益的是风险(loadings or betas)而不是公司的特征。例如,风险方法会认为,价值股票获得高的收益不是因为他们有较高的帐面价格市价比,而是因为这样的股票关于帐面价格市价比有很高的loading。Daniel和Titman(1996)对这个特殊的预测产生了怀疑,他们把股票进行两种分类,一种按照帐面价格市价比,一种按照帐面价格市价比的loadings。尤其,他们指出,有着不同loadings但有相同的帐面价格市价比的股票在平均收益上有所不同。这些结论似乎对理性方法有很大的冲击。但是,利用更长的数据列和不同的方法论,Fama,French和Davis(2000)声称逆转了 Daniel和Titman的发现。我们预期在这个有争议的前沿领域有进一步的发展。

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