我们如何使用因素模型?如何区分一般因素模型与因素分析？

我们如何使用因素模型?如何区分一般因素模型与因素分析？

我们如何使用因素模型?这里我们必须区分金融的与非金融的应用,区分一般因素模型与因素分析。因素模型最初用于社会学、心理学研究,以及诸如市场营销一类的商业应用和物理科学中的一些应用。在这些领域,因素模型通常是因素分析的结果。某人拥有大量的观测值,比如市场调查或者心理实验结果,并且想去研究导致这些观测值的共同原因(或因素)。一位市场经理会用因素分析来分析影响购买力的重要因素以制定市场营销战略。一位心理学家会实施心理测试并利用基于一个大样本总体开发并检验过的模型来计算每个个体的因素值。在这些情况下因素分析是有用的。

但在金融应用中,研究者的兴趣在于管理风险与构建投资组合。投资组合通过实施风险一收益最优化得到,而这要求计算协方差矩阵。正如上面我们所观察到的那样,对于大的股票池计算一个非约束的协方差矩阵是不可行的。因素模型将这个计算简化为关于每个因素的暴露加上较小的因素协方差矩阵以及特异误差的方差的计算。

这样使用的因素模型是风险模型。它们本身不具有预测能力,它们将每一时刻的收益解释为在t时刻给定因素的线性组合。暴露于共同因素下的由收益方差所度量的风险为残余的不可分散风险一一一无论我们所选择的投资组合有多大该风险都无法被分散。但是,如果因素可以被预测,或者如果解释t时刻收益的因素在t一1时刻是已知的,因素模型就可以用于预测收益。

从现在开始我们将仅讨论收益的因素模型。收益因素模型中的因素通常会被分为三类：统计因素、基础因素和宏观经济因素。统计因素由因素分析来确定，宏观经济因素是外生的宏观经济变量，基础因素由诸如收支平衡和收入状况这样的商业基本面所决定。

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