मल्टी-फैक्टर मॉडल

मल्टी-फैक्टर मॉडल क्या है?

एक बहु-कारक मॉडल एक वित्तीय मॉडल है जो बाजार की घटनाओं और / या संतुलन संपत्ति की कीमतों की व्याख्या करने के लिए इसकी गणना में कई कारकों को नियुक्त करता है । एक बहु-कारक मॉडल का उपयोग या तो एक व्यक्तिगत सुरक्षा या प्रतिभूतियों के एक पोर्टफोलियो को समझाने के लिए किया जा सकता है । यह चर और परिणामी प्रदर्शन के बीच संबंधों का विश्लेषण करने के लिए दो या अधिक कारकों की तुलना करके ऐसा करता है।

चाबी छीन लेना

• एक बहु-कारक मॉडल एक वित्तीय मॉडलिंग रणनीति है जिसमें परिसंपत्ति की कीमतों का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए कई कारकों का उपयोग किया जाता है।
• मल्टी-फैक्टर मॉडल से पता चलता है कि किसी संपत्ति की कीमत पर कौन से कारक सबसे अधिक प्रभाव डालते हैं।
• मल्टी-फैक्टर पोर्टफोलियो का निर्माण विभिन्न तरीकों का उपयोग करके किया जा सकता है: इंटरसेक्शनल, कॉम्बिनेशन, और अनुक्रमिक मॉडलिंग।
• एक सुरक्षा का बीटा समग्र बाजार के संबंध में एक सुरक्षा के व्यवस्थित जोखिम को मापता है।
• फामा-फ्रेंच थ्री-फैक्टर मॉडल एक प्रसिद्ध उपकरण है जो पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल पर बनाता है, जो आकार और मूल्य कारकों को शामिल करके पूरी तरह से बाजार जोखिम कारक पर केंद्रित है।

मल्टी-फैक्टर मॉडल को समझना

मल्टी-फैक्टर मॉडल का उपयोग कुछ विशेषताओं के साथ पोर्टफोलियो का निर्माण करने के लिए किया जाता है, जैसे जोखिम, या अनुक्रमणिका को ट्रैक करने के लिए । मल्टी-फैक्टर मॉडल का निर्माण करते समय, यह तय करना मुश्किल है कि कितने और किन कारकों को शामिल करना है। इसके अलावा, मॉडल को ऐतिहासिक संख्याओं पर आंका जाता है, जो भविष्य के मूल्यों की सटीक भविष्यवाणी नहीं कर सकता है।

मल्टी-फैक्टर मॉडल भी मॉडल में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न कारकों के वजन को समझाने में मदद करते हैं, यह दर्शाता है कि किस कारक का परिसंपत्ति की कीमत पर अधिक प्रभाव पड़ता है।

मल्टी-फैक्टर मॉडल फॉर्मूला

निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके कारकों की तुलना की जाती है:

री = ai + _i (m) * Rm + _i (1) * F1 + _i (2) * F2 +… + _ i (N) * FN + ei

कहा पे:

री सुरक्षा की वापसी है

आरएम बाजार रिटर्न है

एफ (1, 2, 3… एन) उपयोग किए गए कारकों में से प्रत्येक है

_ बाजार सहित प्रत्येक कारक के संबंध में बीटा है (एम)

ई त्रुटि शब्द है

ए इंटरसेप्ट है

मल्टी-फैक्टर मॉडल के प्रकार

मल्टी-फैक्टर मॉडल को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: मैक्रोइकॉनॉमिक मॉडल, मौलिक मॉडल और सांख्यिकीय मॉडल।

मैक्रोइकॉनॉमिक मॉडल: मैक्रोइकॉनॉमिक मॉडल रोजगार, मुद्रास्फीति और ब्याज जैसे कारकों के लिए सुरक्षा की वापसी की तुलना करते हैं।

मौलिक मॉडल: मौलिक मॉडल एक सुरक्षा की वापसी और उसके अंतर्निहित वित्तीय, जैसे कमाई, बाजार पूंजीकरण, और ऋण स्तरों के बीच संबंधों का विश्लेषण करते हैं।

सांख्यिकीय मॉडल: सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग प्रत्येक सुरक्षा और स्वयं के सांख्यिकीय प्रदर्शन के आधार पर विभिन्न प्रतिभूतियों के रिटर्न की तुलना करने के लिए किया जाता है। कई बार, इस प्रकार के मॉडलिंग में ऐतिहासिक डेटा का उपयोग किया जाता है।

मल्टी-फैक्टर मॉडल का निर्माण

बहु-कारक मॉडल का निर्माण करने के लिए तीन सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले मॉडल एक संयोजन मॉडल, एक अनुक्रमिक मॉडल और एक अंतर मॉडल हैं।

संयोजन मॉडल: एक संयोजन मॉडल में, कई एकल-कारक मॉडल, जो स्टॉक को अलग करने के लिए एक कारक का उपयोग करते हैं, को एक मल्टी-फैक्टर मॉडल बनाने के लिए संयोजित किया जाता है। उदाहरण के लिए, पहले पास में केवल गति के आधार पर शेयरों की छंटनी हो सकती है। बाद के पास उन्हें वर्गीकृत करने के लिए अस्थिरता जैसे अन्य कारकों का उपयोग करेंगे ।

अनुक्रमिक मॉडल: एक अनुक्रमिक मॉडल एक बहु-कारक मॉडल बनाने के लिए अनुक्रमिक तरीके से एकल कारक के आधार पर स्टॉक को सॉर्ट करता है। उदाहरण के लिए, एक विशिष्ट बाजार पूंजीकरण के लिए शेयरों को विभिन्न कारकों जैसे कि मूल्य और गति, क्रमिक रूप से क्रमिक रूप से विश्लेषण किया जा सकता है।

इंटरसेक्शनल मॉडल: इंटरसेक्शनल मॉडल में, कारकों के लिए उनके चौराहों के आधार पर स्टॉक को क्रमबद्ध किया जाता है। उदाहरण के लिए, मूल्य और संवेग में अंतर के आधार पर स्टॉक को क्रमबद्ध और वर्गीकृत किया जा सकता है ।

बीटा का मापन

एक सुरक्षा का बीटा समग्र बाजार के संबंध में एक सुरक्षा के व्यवस्थित जोखिम को मापता है । 1 का एक बीटा इंगित करता है कि सुरक्षा सैद्धांतिक रूप से बाजार के समान अस्थिरता का अनुभव करती है और बाजार के साथ मिलकर चलती है।

1 से अधिक बीटा इंगित करता है कि सुरक्षा बाजार की तुलना में सैद्धांतिक रूप से अधिक अस्थिर है। इसके विपरीत, 1 से कम एक बीटा इंगित करता है कि सुरक्षा बाजार की तुलना में सैद्धांतिक रूप से कम अस्थिर है।

जब निवेश के जोखिम का आकलन करने के लिए निवेश प्रबंधकों द्वारा बहु-कारक मॉडल का उपयोग किया जाता है, तो बीटा एक महत्वपूर्ण कारक है जिसका वे उपयोग कर सकते हैं।

फामा-फ्रेंच थ्री-फैक्टर मॉडल

एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला मल्टी-फैक्टर मॉडल फामा-फ्रेंच थ्री-फैक्टर मॉडल है। फ़ामा-फ्रेंच मॉडल के तीन कारक हैं: फर्मों का आकार, पुस्तक-से-बाज़ार मूल्य और बाज़ार पर अतिरिक्त रिटर्न। दूसरे शब्दों में, उपयोग किए जाने वाले तीन कारक हैं एसएमबी (छोटा माइनस बड़ा), एचएमएल (उच्च माइनस कम), और पोर्टफोलियो की वापसी जोखिम-मुक्त दर कम करती है ।

सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के लिए एसएमबी खाते छोटे बाजार कैप के साथ होते हैं जो उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं, जबकि एचएमएल उच्च पुस्तक-टू-मार्केट अनुपात वाले मूल्य शेयरों के लिए खाते हैं जो बाजार की तुलना में उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं।