O que é um modelo multifatorial?
Um modelo multifator é um modelo financeiro que emprega múltiplos fatores em seus cálculos para explicar fenômenos de mercado e / ou preços de ativos de equilíbrio. O modelo multifatorial pode ser usado para explicar um título individual ou uma carteira de valores mobiliários. Isso é feito comparando dois ou mais fatores para analisar as relações entre variáveis e o desempenho resultante.
Compreendendo o modelo multifatorial
Modelos multifatoriais são usados para construir portfólios com certas características, como risco, ou rastrear índices. Ao construir um modelo multifatorial, é difícil decidir quantos e quais fatores incluir. Além disso, os modelos são julgados em números históricos, que podem não prever com precisão valores futuros.
Principais Takeaways
- As carteiras multifatoriais são uma estratégia de modelagem financeira na qual são usados vários fatores, macroeconômicos, fundamentais e estatísticos, para analisar e explicar os preços dos ativos, que podem ser construídos usando vários métodos: modelagem interseccional, combinacional e seqüencial.
Categorias e construção de modelos multifatoriais
Modelos multifatoriais podem ser divididos em três categorias: modelos macroeconômicos, modelos fundamentais e modelos estatísticos. Os modelos macroeconômicos comparam o retorno de um título a fatores como emprego, inflação e juros. Modelos fundamentais analisam a relação entre o retorno de um título e seus financeiros subjacentes, como ganhos. Os modelos estatísticos são usados para comparar os retornos de diferentes títulos com base no desempenho estatístico de cada título em si.
As três abordagens mais usadas para construir um modelo multifatorial são modelo de combinação, modelo seqüencial e modelo interseccional. Em um modelo de combinação, vários modelos de fator único, que utilizam um único fator para distinguir estoques, são combinados para criar um modelo de múltiplos fatores. Por exemplo, os estoques podem ser classificados com base apenas no momento da primeira passagem. Os passes subsequentes usarão outros fatores, como a volatilidade, para classificá-los. Um modelo seqüencial classifica os estoques com base em um único fator de maneira seqüencial para criar um modelo multifatorial.
Por exemplo, os estoques para uma capitalização de mercado específica podem ser analisados sequencialmente para vários fatores, como valor e momento etc., sequencialmente. Outra abordagem comumente usada é o modelo interseccional no qual os estoques são classificados com base em suas interseções por fatores. Por exemplo, os estoques podem ser classificados e classificados com base em interseções em valor e momento.
Beta
A versão beta de uma segurança mede o risco sistêmico da segurança em relação ao mercado geral. Um beta 1 indica que a segurança experimenta teoricamente o mesmo grau de volatilidade do mercado e se move em conjunto com o mercado. Um beta maior que 1 indica que a segurança é teoricamente mais volátil do que o mercado. Por outro lado, um beta menor que 1 indica que a segurança é teoricamente menos volátil que o mercado.
Fórmula do modelo multifatorial
Os fatores são comparados usando a seguinte fórmula:
Ri = ai + _i (m) * Rm + _i (1) * F1 + _i (2) * F2 +… + _ i (N) * FN + ei
Onde:
Ri é o retorno da segurança i
Rm é o retorno do mercado
F (1, 2, 3… N) é cada um dos fatores utilizados
_ é o beta em relação a cada fator, incluindo o mercado (m)
e é o termo do erro
a é a interceptação
Fama e modelo francês de três fatores
Um modelo multifatorial amplamente utilizado é o modelo de três fatores Fama e French. O modelo francês e de Fama possui três fatores: tamanho das empresas, valores contábeis no mercado e excesso de retorno no mercado. Em outras palavras, os três fatores usados são SMB (pequeno menos grande), HML (alto menos baixo) e o retorno do portfólio menos a taxa de retorno livre de risco. As pequenas e médias empresas respondem por empresas de capital aberto com pequenos limites de mercado que geram retornos mais altos, enquanto a HML é responsável por ações de valor com altos índices book-to-market que geram retornos mais altos em comparação com o mercado.
