四因子模型的介绍

1. 四因子模型的介绍

Carhart四因素模型是为了控制系统性风险对股票的影响，对原始回报进行调整，取得控制了风险因素后的超常回报。Carhart四因素模型是对Fama-French三因素的模型的改进，包含了市场因素(market factor),规模因素(size factor),价值因素(value factor)和动量因素(momentum factor).

2. 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。

3. 四因子模型的来源

Chang和Lewellen(1984)基于套利定价理论(APT)建立的二项式模型;Fama和French(1993)的三因素模型(FF3模型)对有效市场的异常现象进行了解释;在Fama and French (1993) 三因素模型的基础之上,CARHART(1995)加入一年期收益动量异常因素(Jegadeesh and Titman(1993)),构造了四因素模型。

4. 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。