मल्टी

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। मल्टी-फैक्टर मॉडल का उपयोग व्यक्तिगत सुरक्षा या प्रतिभूतियों के 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।

मल्टी-फैक्टर मॉडल को समझना

मल्टी-फैक्टर मॉडल का उपयोग कुछ विशेषताओं के साथ पोर्टफोलियो का निर्माण करने के लिए किया जाता है, जैसे कि 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 का सटीक अनुमान नहीं लगा सकता है।

चाबी छीन लेना

• मल्टी-फैक्टर पोर्टफोलियो एक वित्तीय मॉडलिंग रणनीति है जिसमें कई कारकों, मैक्रोइकॉनॉमिक के साथ-साथ मौलिक और सांख्यिकीय, का उपयोग परिसंपत्ति की कीमतों का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए किया जाता है। पोर्टफोलियो का निर्माण विभिन्न तरीकों का उपयोग करके किया जा सकता है: इंटरसेक्शनल, कॉम्बिनेशन और अनुक्रमिक मॉडलिंग।

मल्टी-फैक्टर मॉडल की श्रेणियां और निर्माण

मल्टी-फैक्टर मॉडल को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: मैक्रोइकॉनॉमिक मॉडल, मौलिक मॉडल और सांख्यिकीय मॉडल। मैक्रोइकॉनॉमिक मॉडल रोजगार, मुद्रास्फीति और ब्याज जैसे कारकों की सुरक्षा की वापसी की तुलना करते हैं। मौलिक मॉडल एक सुरक्षा की वापसी और उसके अंतर्निहित वित्तीय, जैसे कमाई के बीच संबंध का विश्लेषण करते हैं। सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग प्रत्येक सुरक्षा के सांख्यिकीय प्रदर्शन के आधार पर विभिन्न प्रतिभूतियों के रिटर्न की तुलना करने के लिए किया जाता है।

बहु-कारक मॉडल का निर्माण करने के लिए तीन सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले दृष्टिकोण संयोजन मॉडल, अनुक्रमिक मॉडल और एक अंतर मॉडल हैं। एक संयोजन मॉडल में, कई एकल कारक मॉडल, जो स्टॉक को अलग करने के लिए एकल कारक का उपयोग करते हैं, को एक मल्टी-फैक्टर मॉडल बनाने के लिए संयोजित किया जाता है। उदाहरण के लिए, पहले पास में अकेले गति के आधार पर शेयरों की छंटनी की जा सकती है। बाद के पास उन्हें वर्गीकृत करने के लिए अस्थिरता जैसे अन्य कारकों का उपयोग करेंगे। 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 मूल्य और गति आदि, क्रमिक रूप से क्रमिक रूप से विश्लेषण किया जा सकता है। एक अन्य आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला दृष्टिकोण एक प्रतिच्छेदन मॉडल है जिसमें 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

एक सुरक्षा का बीटा समग्र बाजार के संबंध में सुरक्षा के प्रणालीगत 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 बीटा इंगित करता है कि सुरक्षा बाजार की तुलना में सैद्धांतिक रूप से कम अस्थिर 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

कहाँ पे:

री सुरक्षा की वापसी है i

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

फामा और फ्रेंच थ्री-फैक्टर मॉडल

एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला मल्टी-फैक्टर मॉडल फामा और फ्रेंच थ्री-फैक्टर मॉडल है। फ़ामा और फ्रेंच मॉडल के तीन कारक हैं: फर्मों का आकार, पुस्तक-से-बाज़ार मूल्य और बाजार पर अतिरिक्त वापसी। दूसरे शब्दों में, जिन तीन कारकों का उपयोग किया जाता है वे हैं एसएमबी (छोटा माइनस बड़ा), एचएमएल (उच्च माइनस कम) और पोर्टफोलियो की वापसी जोखिम मुक्त दर कम रिटर्न। सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के लिए एसएमबी के पास छोटे मार्केट कैप के साथ खाते हैं जो उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं, जबकि एचएमएल में उच्च बुक-टू-मार्केट अनुपात वाले मूल्य शेयरों के लिए खाते हैं जो बाजार की तुलना में उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं।