멀티 팩터 모델이란 무엇입니까?
다중 요인 모델은 시장 현상 및 / 또는 균형 자산 가격을 설명하기 위해 계산에 여러 요인을 사용하는 재무 모델입니다. 다중 요소 모델을 사용하여 개별 보안 또는 증권 포트폴리오를 설명 할 수 있습니다. 변수와 결과 성능 간의 관계를 분석하기 위해 두 개 이상의 요인을 비교하여이를 수행합니다.
다단계 모델 이해
다 요소 모델은 위험과 같은 특정 특성을 가진 포트폴리오를 구성하거나 인덱스를 추적하는 데 사용됩니다. 다 인자 모형을 구성 할 때 포함 할 요소의 수와 수를 결정하기가 어렵습니다. 또한 모형은 과거 수치로 판단되므로 미래 가치를 정확하게 예측하지 못할 수 있습니다.
주요 테이크 아웃
- 다 요소 포트폴리오는 거시 경제적뿐만 아니라 기본 및 통계적 여러 요소를 사용하여 자산 가격을 분석하고 설명하는 재무 모델링 전략입니다.
다단계 모델의 범주 및 구성
다 인자 모형은 거시 경제 모형, 기본 모형 및 통계 모형의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 거시 경제 모델은 유가 증권의 수익률을 고용, 인플레이션 및 이자율과 같은 요소와 비교합니다. 기본 모델은 유가 증권의 수익과 수익과 같은 기본 재무 간의 관계를 분석합니다. 통계 모델은 각 유가 증권 자체의 통계적 성과에 기초하여 다른 유가 증권의 수익률을 비교하는 데 사용됩니다.
다 인자 모형을 구성하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 세 가지 방법은 조합 모형, 순차 모형 및 교집합 모형입니다. 조합 모델에서는 단일 요인을 사용하여 주식을 구별하는 여러 단일 요인 모델을 결합하여 다중 요인 모델을 만듭니다. 예를 들어, 주식은 첫 번째 패스에서 모멘텀만으로 정렬 될 수 있습니다. 후속 패스는 변동성과 같은 다른 요소를 사용하여 분류합니다. 순차적 모델은 단일 요인을 기준으로 주식을 순차적으로 정렬하여 다중 요인 모델을 만듭니다.
예를 들어, 특정 시가 총액에 대한 주식은 가치 및 모멘텀 등과 같은 다양한 요인에 대해 순차적으로 분석 될 수있다. 일반적으로 사용되는 또 다른 방법은 요인에 대한 교차점을 기준으로 주식을 정렬하는 교집 모델입니다. 예를 들어, 주식은 가치와 모멘텀의 교차점을 기준으로 정렬 및 분류 될 수 있습니다.
베타
보안 베타는 전체 시장과 관련하여 보안의 시스템 위험을 측정합니다. 베타 1은 보안이 이론적으로 시장과 동일한 수준의 변동성을 경험하고 시장과 함께 움직인다는 것을 나타냅니다. 1보다 큰 베타는 보안이 이론적으로 시장보다 변동성이 높다는 것을 나타냅니다. 반대로 1보다 작은 베타는 보안이 이론적으로 시장보다 변동성이 적다는 것을 나타냅니다.
다단계 모형 공식
다음 공식을 사용하여 요인을 비교합니다.
Ri = ai + _i (m) * Rm + _i (1) * F1 + _i (2) * F2 +… + _ i (N) * FN + ei
어디:
Ri 는 보안의 귀환
Rm 은 시장 수익입니다
F (1, 2, 3… N)는 사용 된 각 요소입니다.
_ 는 시장을 포함한 각 요소에 대한 베타 (m)
e 는 오류 항이다
a 는 절편이다
파마와 프랑스 3 인자 모델
널리 사용되는 다단계 모델 중 하나는 Fama 및 French 3 단계 모델입니다. Fama와 French 모델에는 세 가지 요소가 있습니다: 회사의 규모, 시장 대금 가치 및 시장에 대한 초과 수익. 다시 말해, 사용 된 세 가지 요소는 SMB (작은 마이너스 큰), HML (높은 마이너스 낮은) 및 포트폴리오의 수익률이 무위험 수익률보다 적습니다. SMB는 더 높은 수익을 창출하는 시가 총액이 작은 상장 기업을, HML은 시장과 비교하여 더 높은 수익을 창출하는 시장 대 책 비율이 높은 가치 주식을 설명합니다.
