在统计科学中，什么是因素模型法？

在统计科学中，什么是因素模型法？

在第五章中我们介绍了因素模型法。在本节我们将简要介绍一下利用因素模型进行预测的方法。因素模型法的目的是构建可以准确预测收益率的简单模型。一种方法就是由研究人员基于经济常识事先确定将在因素模型中使用的变量。然后我们对模型进行估计并用估计的系数进行预测。

第二种方法是使用统计工具进行模型选择。在这种方法中，我们首先构建多种模型??常常通过改变因素及使用的因素的数量来实现??然后让它们彼此之间进行竞争，就像赛马比赛一样。接下来我们选择表现最好的模型。

因素模型的表现可以用三种方法进行评估。我们可以评估模型的拟合度、预测能力和经济显著性。评估模型拟合度的方法是基于包含模型的R2和调整后的R2，以及模型系数的F统计量和t统计量在内的统计方法的。我们有几种方法可以评估一个模型预测能力的好坏。West讨论了关于测量模型相对质量的几种方法的理论和准则。这些方法使用的是从模型中得到的预测值和预测误差的时间序列。当我们比较模型时， West建议要考虑比率或均值差异； 均方或者平均绝对预测误差；一个模型预测值和另一个模型的实际值之间的相关性(也被称作预测包容性)；或者是效用或基于盈利的预测能力的对比。当评估单个模型时，他建议测量预测值和实际值之间的相关性、一步预测误差的序列相关性、预测变化方向的能力和模型的预测偏差。

我们可以通过利用模型进行预测或是利用预测值构建组合来评估模型的经济显著性。组合的盈利能力可以通过检验诸如平均收益、信息比率、美元收益和减少量之类的统计量来评估。

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