Multi-Faktor-Modell
Was ist ein Multi-Faktor-Modell?
Ein Multi-Faktor-Modell ist ein Finanzmodell, das mehrere Faktoren in seinen Berechnungen verwendet, um Marktphänomene und/oder Gleichgewichtspreise von Vermögenswerten zu erklären. Ein Multi-Faktor – Modell kann verwendet werden, um entweder eine individuelle Sicherheit oder zu erklären Portfolio von Wertpapieren. Dies geschieht durch den Vergleich von zwei oder mehr Faktoren, um die Beziehungen zwischen Variablen und der resultierenden Leistung zu analysieren.
Die zentralen Thesen
- Ein Multi-Faktor-Modell ist eine Finanzmodellierungsstrategie, bei der mehrere Faktoren verwendet werden, um Vermögenspreise zu analysieren und zu erklären.
- Multi-Faktor-Modelle zeigen, welche Faktoren den Preis eines Vermögenswerts am stärksten beeinflussen.
- Multifaktorielle Portfolios können mit verschiedenen Methoden konstruiert werden: intersektionale, kombinatorische und sequentielle Modellierung.
- Das Beta eines Wertpapiers misst das systematische Risiko eines Wertpapiers im Verhältnis zum Gesamtmarkt.
- Das Fama-French-Drei-Faktoren-Modell ist ein bekanntes Instrument, das auf dem Capital Asset Pricing Modell aufbaut, das sich ausschließlich auf den Marktrisikofaktor konzentriert, indem Größen- und Wertfaktoren berücksichtigt werden.
Ein Multi-Faktor-Modell verstehen
Multi-Faktor-Modelle werden verwendet, um Portfolios mit bestimmten Merkmalen wie z. B. Risiko zu konstruieren oder Indizes nachzubilden. Bei der Erstellung eines Multi-Faktor-Modells ist es schwierig zu entscheiden, wie viele und welche Faktoren berücksichtigt werden sollen. Außerdem werden Modelle anhand historischer Zahlen beurteilt, die zukünftige Werte möglicherweise nicht genau vorhersagen.
Multi-Faktor-Modelle helfen auch dabei, das Gewicht der verschiedenen in den Modellen verwendeten Faktoren zu erklären und anzugeben, welcher Faktor den Preis eines Vermögenswerts stärker beeinflusst.
Multi-Faktor-Modellformel
Die Faktoren werden mit der folgenden Formel verglichen:
Ri = ai + _i(m) * Rm + _i(1) * F1 + _i(2) * F2 +…+_i(N) * FN + ei
Wo:
Ri ist die Rückkehr der Sicherheit
Rm ist die Marktrendite
F (1, 2, 3… N) ist jeder der verwendeten Faktoren
_ ist das Beta in Bezug auf jeden Faktor einschließlich des Marktes (m)
e ist der Fehlerterm
a ist der Schnittpunkt
Arten von Multi-Faktor-Modellen
Multi-Faktor-Modelle können in drei Kategorien unterteilt werden: makroökonomische Modelle, fundamentale Modelle und statistische Modelle.
Makroökonomische Modelle: Makroökonomische Modelle vergleichen die Rendite eines Wertpapiers mit Faktoren wie Beschäftigung, Inflation und Zinsen.
Fundamentale Modelle: Fundamentale Modelle analysieren die Beziehung zwischen der Rendite eines Wertpapiers und den zugrunde liegenden Finanzkennzahlen wie Ertrag, Marktkapitalisierung und Schuldenstand.
Statistische Modelle: Statistische Modelle werden verwendet, um die Renditen verschiedener Wertpapiere basierend auf der statistischen Wertentwicklung jedes Wertpapiers für sich zu vergleichen. Bei dieser Art der Modellierung werden häufig historische Daten verwendet.
Konstruktion von Multi-Faktor-Modellen
Die drei am häufigsten verwendeten Modelle zur Konstruktion eines Multifaktormodells sind ein Kombinationsmodell, ein sequentielles Modell und ein intersektionales Modell.
Kombinationsmodell: In einem Kombinationsmodell werden mehrere Einfaktormodelle, die einen einzelnen Faktor zur Unterscheidung von Aktien verwenden, zu einem Mehrfaktormodell kombiniert. Zum Beispiel können Aktien im ersten Durchgang allein nach dem Momentum sortiert werden. Nachfolgende Durchläufe werden andere Faktoren, wie z. B. die Volatilität, verwenden, um sie zu klassifizieren.
Sequentielles Modell: Ein sequentielles Modell sortiert Aktien basierend auf einem einzelnen Faktor sequentiell, um ein Multi-Faktor-Modell zu erstellen. Beispielsweise können Aktien für eine bestimmte Marktkapitalisierung sequentiell auf verschiedene Faktoren, wie Wert und Momentum, sequentiell analysiert werden.
Intersektionsmodell: Im Intersektionsmodell werden Aktien nach ihren Schnittpunkten nach Faktoren sortiert. Zum Beispiel können Aktien basierend auf Schnittmengen in Wert und Momentum sortiert und klassifiziert werden.
Messung von Beta
Das Beta eines Wertpapiers misst das systematische Risiko eines Wertpapiers im Verhältnis zum Gesamtmarkt. Ein Beta von 1 zeigt an, dass das Wertpapier theoretisch die gleiche Volatilität wie der Markt aufweist und sich parallel zum Markt bewegt.
Ein Beta von mehr als 1 zeigt an, dass das Wertpapier theoretisch volatiler ist als der Markt. Umgekehrt zeigt ein Beta von weniger als 1 an, dass das Wertpapier theoretisch weniger volatil ist als der Markt.
Wenn Anlageverwalter Multi-Faktor-Modelle verwenden, um das Risiko von Anlagen zu bewerten, ist Beta ein wichtiger Faktor, den sie verwenden können.
Fama-französisches Drei-Faktor-Modell
Ein weit verbreitetes Multi-Faktor-Modell ist das Fama-French-Drei-Faktoren-Modell. Das Fama-French-Modell hat drei Faktoren: die Größe der Unternehmen, den Buchwert und die Überschussrenditen auf dem Markt. Mit anderen Worten, die drei verwendeten Faktoren sind SMB (klein minus groß), HML (hoch minus niedrig) und die Rendite des Portfolios abzüglich der risikofreien Rendite.
SMB umfasst börsennotierte Unternehmen mit geringer Marktkapitalisierung, die höhere Renditen erzielen, während HML Value-Aktien mit hohen Book-to-Market-Verhältnissen umfasst, die im Vergleich zum Markt höhere Renditen erzielen.