本文探討關於五因子模型對台灣股市是否有效並且參考論文進行彙整摘要與探討。
以下資訊來自 王芯儀研究生論文研究 五因子模型於台灣股票市場報酬的實證研究
此研究透過分析1990年07月至2020年12月,共366個月的台灣股票市場,探討不同特性的投資組合的報酬趨勢,並檢測三因子模型及五因子模型的解釋能力。
因子投資意味著針對資產類別之間或資產類別內的投資組合回報的特定驅動因素。因子投資主要有兩種:宏觀經濟投資和風格投資。
因子投資可以同時提高回報、增強投資組合多元化並降低風險。
宏觀經濟因素包括跨資產類別的廣泛風險,如利率、信用風險、失業、國內生產毛額、通貨膨脹和流動性。
風格因素是指資產類別中的可量化特徵,例如規模、價值、動量、獲利能力、投資、期限和信用。這些風險因素描述了資產的特徵,並解釋了多元化投資組合之間的回報差異。
CAPM(資本資產定價模型)由 William Sharpe 等人在20世紀60年代提出。CAPM表明每隻股票對更廣泛市場的走勢都有一定程度的敏感度,其貝塔值驅動其大部分行為,而任何超出這種敏感度的表現都是由於新產品等特殊因素造成的。CAPM解釋了多元化投資組合之間約67%的報酬差異。
Fama 法國三因子模型由尤金·法瑪(Eugene Fama)和肯尼斯·弗倫奇(Kenneth French)於20世紀90年代初提出,將小型股票和價值股票確定為額外的獨立風險來源,解釋了約90%的多元化投資組合回報差異。
Fama 法國五因素模型於2015年提出,新增了投資和盈利能力兩個因素,解釋了多元化投資組合之間約95%的回報差異。投資因子溢價描述了保守投資的公司的回報減去積極投資的公司的回報,獲利能力因子溢價描述了盈利能力強勁的公司的回報減去盈利能力較弱的公司的回報。
Mark Carhart於1997年引入了包含動量因子的四因子模型。動量因子基於股票的短期趨勢,最近上漲的股票在短期內可能繼續上漲,而最近下跌的股票在短期內可能繼續下跌。然而,動量因素的實施具有挑戰性,因為它需要頻繁的交易,增加了稅務和交易成本。
五因子模型(Fama-French Five-Factor Model)是由Eugene Fama和Kenneth French提出的,旨在更好地解釋股票回報率的差異。這個模型在原有的三因子模型基礎上增加了兩個因子,共包含以下五個因子:
使用因子 ETF 投資因子可以方便地增加特定因子的暴露。投資者可以選擇專注於某些因子(如規模、價值或動量)以提高預期回報,或多樣化其投資組合以降低風險。因子 ETF 通常具有低費用和透明的投資策略,使其成為有效的投資工具。
因子投資是介於主動投資與被動投資之間一種基於科學研究和經驗證據的投資方法,旨在通過識別和利用資產的特定驅動因素來提高回報和降低風險。
儘管市場效率使得持續的超額回報變得困難,但透過因子投資,投資者可以更好地理解和利用市場中的風險因素,從而實現其投資目標。
在1990年07月至2020年12月的台灣股票市場,五因子模型比三因子模型更能準確地解釋台股市場的大部分投資組合的平均月報酬。
然而對於那些回報特別高的投資組合,五因子模型的解釋能力反而變弱,這些高回報中的一部分無法被模型解釋。
這提示我們這些高回報可能來自於一些模型沒有捕捉到的風險因素,這些因素可能是非系統性的風險,也就是那些與整個市場波動無關的特定風險。
這一點為後續研究人員提供了方向,未來看有哪位研究員可以深入探討這些異常高報酬的投資組合到底還承擔了哪些風險,這些風險是否能被其他模型或因子捕捉到。
參考資料