Eugene Fama e Kenneth French, ambos professores da Universidade de Chicago Booth School of Business, tentaram medir melhor os retornos do mercado e, por meio da pesquisa, descobriram que os estoques de valor superam os estoques de crescimento . Da mesma forma, os estoques de pequena capitalização tendem a superar os estoques de grandes capitais. Como uma ferramenta de avaliação, o desempenho das carteiras com um grande número de estoques de pequena capitalização ou valor seria menor do que o resultado CAPM. Como o Modelo de Três Fator se ajusta para baixo para baixo desempenho e superação de valor. Debatendo o modelo de três fatores Há muito debate sobre se a tendência de superação é devido à eficiência do mercado ou à ineficiência do mercado. No lado da eficiência do debate, o desempenho superior geralmente é explicado pelo excesso de risco que o valor e as ações de pequeno capital enfrentam como resultado de seu maior custo de capital e maior risco de negócios. No lado da ineficiência, o desempenho superior é explicado pelos participantes do mercado, o valor dessas empresas, que fornece o excesso de retorno no longo prazo, à medida que o valor se ajusta. Os investidores que se inscrevem no conjunto de evidências fornecidas pela Efficient Markets Hypothesis (EMH), são mais propensos a lado com o lado da eficiência. O que significa para os investidores Fama e francês foram rápidos em salientar que, embora o valor supera o crescimento e as pequenas batidas grandes, a longo prazo, os investidores devem ser capazes de enfrentar a volatilidade extra curto prazo e desempenho inferior periódico que poderia ocorrer em um Dado prazo curto prazo. Os investidores com um horizonte temporal de longo prazo de 15 anos ou mais serão recompensados por qualquer dor que possam sofrer no curto prazo. Fama-French conduziu estudos para testar seu modelo, usando milhares de carteiras de ações aleatórias e descobriu que quando fatores de tamanho e valor são combinados com o fator beta, eles poderiam explicar até 95 do retorno em uma carteira de ações diversificada. Dada a capacidade de explicar 95 de um retorno de carteiras em relação ao mercado como um todo, os investidores podem construir uma carteira na qual recebem um retorno esperado médio de acordo com os riscos relativos que assumem em suas carteiras. Os principais fatores que geram os retornos esperados são a sensibilidade à sensibilidade do mercado ao tamanho, como nos estoques de pequena capitalização e a sensibilidade aos estoques de valor, conforme medido pelo índice de book-to-market. Qualquer retorno esperado médio adicional pode ser atribuído a risco não ponderado ou não sistemático. Modelo Multi-Fator O que é um Modelo Multi-Fator Um modelo multifator é um modelo financeiro que emprega vários fatores em seus cálculos para explicar fenômenos de mercado e / ou preços de ativos de equilíbrio. O modelo multi-fator pode ser usado para explicar uma segurança individual ou uma carteira de títulos. Faz isso comparando dois ou mais fatores para analisar relações entre variáveis e o desempenho resultante. BREAKING DOWN Multi-Factor Model Os modelos multi-fatores são usados para construir portfólios com certas características, como risco ou rastrear índices. Ao construir um modelo multi-fator, é difícil decidir quantos e quais fatores incluir. Além disso, os modelos são julgados em números históricos, o que pode não prever com precisão os valores futuros. Categorias de Modelos Multi-Factor Os modelos multifatoriais podem ser divididos em três categorias: modelos macroeconômicos, modelos fundamentais e modelos estatísticos. Os modelos macroeconômicos comparam um retorno de segurança a fatores como emprego, inflação e interesse. Os modelos fundamentais analisam a relação entre um retorno de segurança e suas finanças financeiras, como ganhos. Os modelos estatísticos são usados para comparar os retornos de diferentes títulos com base no desempenho estatístico de cada segurança por si só. A versão beta de uma segurança mede o risco sistêmico da segurança em relação ao mercado global. Um beta de 1 indica que a segurança, teoricamente, experimenta o mesmo grau de volatilidade que o 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 inferior a 1 indica que a segurança é teoricamente menos volátil do que o mercado. Os Fatores de Fórmula do Modelo Multi-Factor são comparados com a seguinte fórmula: Ri ai i (m) Rm i (1) F1 i (2) F2. 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 de erro a é a interceptação Fama e o modelo francês de três fatores Um modelo multi-fator amplamente utilizado é o Fama e o modelo francês de três fatores. O modelo Fama e francês tem três fatores: tamanho das firmas, valores de book-to-market e excesso de retorno no mercado. Em outras palavras, os três fatores utilizados são SMB (pequeno menos grande), HML (alto menos baixo) e as carteiras retornam menos a taxa de retorno livre de risco. As contas de pequenas e médias empresas representam empresas de capital aberto com pequenas capitalizações de mercado que geram retornos mais elevados, enquanto a HML contabiliza ações com altas relações book-to-market que geram retornos mais elevados em comparação ao mercado.
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