在统计科学中，因素的理想特性是什么？

在统计科学中，因素的理想特性是什么？

因素应建立在合理的经济直觉、市场洞察力或异常情况的基础之上。除了符合基本的经济学原理,因素还应具有有助于进行有效预测的一些其他特征。

如果因素对于投资者来说是直观的,则这就是它的优势之一。很多投资者会仅投资于某一种特定基金,如果他们理解并认同其交易策略背后的基本思路。因素对于投资组合管理者来说是一种与投资者交流他们投资意向很好的工具。

寻找具有经济意义的因素时应避免仅仅依赖于纯粹的历史分析,同时模型在使用因素时不应仅对良好的因素进行评估而将不太好的因素予以去除。一个模型所使用的因素不应在评估较好的因素同时去除不太好的因素的过程中产生。

最重要的是,一组因素应该能简洁地解释交易策略。这就需要对不同因素之间的相互作用进行认真评估。比如高度相关的因素将使多元方法得出的推论的可靠性降低。使用多种因素时,另一个可能出现的问题在于建模过程中的过度拟合。

任何数据集中都包含离群值,也就是偏离数据平均特征的观测值。处理离群值往往是比较困难的,有时候我们希望能够忽略它们,而有时候我们又希望能够保留它们。比如,离群值可能是错误的报告值,也可能是是合理的反常值。在这一章中稍后我们将讨论处理数据的一些一般性方法。少数离群值的出现不是评价因素选取成功与否的决定因素。在大多数情况下我们希望构建同样能够对离群值给出合理解释的因素。

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