德邦金工Fama因子模型专题一：Fama_French三因子模型问世三十周年系列之一，重温经典

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 [Table_Main] 证券研究报告 | 金融工程专题 深度报告 金融工程专题 2022 年 10 月 28 日 金融工程专题 证券分析师 肖承志 姓名 资格编号：S0120521080003 邮箱：xiaocz＠tebon.com.cn 资格编号：S11305XXXXXX 邮箱：xxxxx＠tebon.com.cn 研究助理 相关研究 《股价是否充分反映了业绩中应计和现 金 流 部 分 所 蕴 含 的 未 来 盈 利 信息?——德邦金工文献精译第七期》，2022.07.13 《资产配置:管理风格和绩效衡量—— 德 邦 金 工 文 献 精 译 第 六 期 》，2022.07.11 《规模很重要,如果控制了绩差股—— 德 邦 金 工 文 献 精 译 第 五 期 》，2022.05.28 《中国股市的规模和价值因子模型—— 德 邦 金 工 文 献 精 译 第 四 期 》，2022.04.22 《机器学习驱动下的金融对不确定性的吸收和加剧——德邦金工文献精译第三期》，2022.02.11 《不可知的基本面分析是可行的——德 邦 金 工 文 献 精 译 第 二 期 》，2022.01.14 《机器学习因子:在线性因子模型中捕获非线性——德邦金工文献精译第期》，2021.09.17 Fama-French 三因子模型问世三十周年系列之一：重温经典 ——德邦金工 Fama 因子模型专题一 [Table_Summary] 投资要点：  Fama-French 三因子模型是量化金融领域十分经典的理论模型。最早提出的CAPM 模型无法解释市场收益率，Fama 和 French 提出了 3 个因子用以解释股票在横截面上的收益差异。这 3 个因素分别是:整体市场因素（Rm-Rf）、与公司规模相关的因素（SMB）和与账面市值比相关的因素（HML）。  HML 和 SMB 因子的构建是文章的核心内容。这篇报告中我们仔细解读了因子构建的细节。基于全市场股票划分分类，该论文贡献了 2 个新的市场因子 SMB 和HML，同市场溢价因子 Rm-Rf 共同构建了 Fama-French 三因子体系。这三个因子在解释不同市值和账面市值比组合时拥有很强的拟合程度。  25 个市值-账面市值比股票组合同三因子的时间序列回归是文章另一核心内容。这篇报告中我们仔细解读了时间序列回归的细节。从只对市场风险溢价 Rm-Rf 回归到加入 SMB 和 HML 因子，使得回归中市场溢价 Rm-Rf 的系数β从 0.89--1.4 趋近为 1。Fama-French 三因子模型回归中，这两个组合的β分别为 1.04 和 1.06。  Fama-French 三因子模型可以更好的解释股票收益未能被市场溢价 Rm-Rf 解释的截距部分。对于截距项，25 个组合中 t 值显著程度大于 2 的组合从只考虑市场组合超额回报作为解释变量的回归模型中的 9 个降低到使用 Fama-French 三因子作为解释变量的回归模型的 3 个。截距项显著的股票组合数的减少，代表 Fama-French 三因子能够更全面解释股票收益的组合数越多。  作者认为，这套模型可以应用于如下场景：  构建投资组合、估计资金成本。投资组合对风险因素的风险敞口可以用投资组合过去的超额收益对五种解释性收益的回归来估计。回归斜率和各因素的历史平均溢价可以用来估计投资组合的预期收益，并判断其资金成本。  评估投资组合表现、测量事件研究中的异常收益。时间序列回归中的截距就是判断一个管理者是否能够战胜市场所需的平均异常收益，能否利用特别的信息来产生比 Fama-French 三因子模型解释收益更多的收益。  风险提示：市场风格切换风险，市场波动风险，模型失效风险 金融工程专题 2 / 15 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 内容目录 1. 摘要 ................................................................................................................................ 4 2. 引言 ................................................................................................................................ 4 3. Fama-French 3 因子的构建 ............................................................................................ 5 3.1. Rm-Rf ................................................................................................................... 5 3.2. SMB ...................................................................................................................... 5 3.3. HML ...................................................................................................................... 5 3.4. TERM .................................................................................................................... 5 3.5. DEF ....................................................................................................................... 6 4. 描述性统计 ..................................................................................................................... 6 4.1. 25 个组合统计情况 ...........