影響股票收益率的因子

❶ beta收益和alpha收益是什麼意思一般用於投資領域

相信大家都聽說過投資裡面經常提到的beta收益和alpha收益，但是很多人卻不理解這兩者各是什麼意思，有存在哪些關系。
1.α的概念
α系數是指投資或基金的絕對回報和按照β系數計算的預期風險回報之間的差額。絕對回報或額外回報是基金/投資的實際回報減去無風險投資收益（在中國為 1 年期銀行定期存款回報）。
絕對回報(Absolute Return)或額外回報(Excess Return)是基金/投資的實際回報減去無風險投資收益（一般採取同期國債利率）。絕對回報是用來測量一投資者或基金經理的投資技術。 預期回報(Expected Return)貝塔系數 β 和市場回報的乘積，反映投資或基金由於市場整體變動而獲得的回報（有關預期回報更多的計算請參見資本資產定價模型 Capital Asset Pricing Model (CAPM) ）。
2.什麼是β
初中物理告訴我們，當一個人在行駛中的火車上走的時候，他的速度等於他對於火車的相對速度加上火車的速度。證券投資組合的額外收益率等於它的相對收益率加上整個市場的漲跌所提供的那一部分。但區別在於，火車速度對於在同一輛火車上的每個人而言都是一樣的，而整個市場的漲跌對各個投資組合提供的收益率卻可能不同。這就是貝塔系數，它取決於這個投資組合和市場的相關性以及投資組合相比市場的風險大小。
一般的投資組合的貝塔系數通常是正的。這樣，如果整個市場漲了，整個市場的平均收益率乘以貝塔系數就是正的，對投資組合的貢獻也是正的。但如果整個市場跌了，這一部分對投資組合的貢獻也就是負的了。股票指數基金的貝塔系數一般在1左右。
在把收益率分解成阿爾法和貝塔兩部分以後，一個最重要的事實是，這兩部分的價值是不一樣的。 簡單地說，阿爾法很難得，貝塔很容易。只要通過調節投資組合中的現金和股票指數基金(或者股指期貨)的比率，就可以很容易地改變貝塔系數，即投資組合中來自整個市場部分的收益。

❷ 如何量化影響收益率的常見因素

財經評論員經常說當時市場看好價值型股票，市場正在關往盈餘增加，或投資者正關注通貨膨脹數據。咱們應當怎樣量化這些及其他影響收益率的常見要素呢?

量化金融里有，一個十分有名的因子模型(也稱套利定價理論，ApT)，企圖捕獲影響收益率的各種要素，如盈餘增加率、利率、市值等，這些要素被稱為因子。數學上，能夠將N只股票的超量收益率(收益率減去無風險利率)R表明為：

R=Xb u

其間，X為N因子風險、因子收益率和特有收益率這些術語在量化金融模型中很常見，因此有必要先對這些概念做一些介紹。因子收益率是股票收益率的同時驅動要素，與單個股票無關。因子風險表明對各個一起驅動要素的敏感度。所有不能用一起因子解說的收益率部分便是特有收益率(比方，僅與某隻股票有關，能夠看做是ApT模型中的隨機雜訊部分)。假定每隻股票的特有收益率與其他股票的特有收益率之間是不相關的。

咱們經過Fama-French三因子模型(Fama and French,1992)這樣一個容易的因子模型來闡明。這一模型假定股票的超量收益率只與三個因子風險線性相關：股票的貝塔值(相對市場指數的敏感度)、市值、賬面市值比率。對於不同股票或是不同時間段，這三個因子風險都是不同的。(常常將因子風險標准化，使得所有股票的因子風險的均值為0，標准差為1。)

❸ 三因子模型中的系數怎麼算

Fama-French三因子模型的表達式： Fama和French 1993年指出可以建立一個三因子模型來解釋股票回報率。模型認為，一個投資組合(包括單個股票)的超額回報率可由它對三個因子的暴露來解釋，這三個因子是：市場資產組合(Rm_ Rf)、市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)。這個多因子均衡定價模型可以表示為： E(Rit) _ Rft= βi[E(Rmt_ Rft] + siE(SMBt) + hiE(HMIt) 其中Rft表示時間t的無風險收益率；Rmt表示時問t的市場收益率；Rit表示資產i在時間t的收益率；E(Rmt) _ Rft是市場風險溢價，SMBt為時間t的市值(Size)因子的模擬組合收益率(Small minus Big)，HMIt為時間t的賬面市值比(book—to—market)因子的模擬組合收益率(High minus Low)。 β、si和hi分別是三個因子的系數，回歸模型表示如下： Rit_ Rft= ai+ βi(Rmt_ Rft) + SiSMBt+ hiHMIt+ εit 但是，我們應該看到，三因子模型並不代表資本定價模型的完結，在最近的研究發現，三因子模型中還有很多未被解釋的部分，如短期反轉、中期動量、波動、偏度、賭博等因素。