कार्हार्ट 4 कारक मॉडल निवेशकैडिया विदेशी मुद्रा

फेमा और फ्रांसीसी तीन फैक्टर मॉडल नीचे फमा और फ्रांसीसी तीन फैक्टर मॉडल यूजीन फेमा और केनेथ फ्रांसीसी, दोनों शिकागो बूथ स्कूल ऑफ बिज़नेस विश्वविद्यालय के प्रोफेसरों, ने बाजार के मुनाफे को बेहतर तरीके से मापने का प्रयास किया और अनुसंधान के माध्यम से पाया कि मूल्य शेयरों में वृद्धि स्टॉक । इसी तरह, स्मॉल कैप शेयरों में बड़े कैप शेयरों को मात देना पड़ता है। मूल्यांकन उपकरण के रूप में, बड़ी संख्या में छोटे-कैप या मूल्य वाले शेयरों के पोर्टफोलियो का प्रदर्शन सीएपीएम परिणाम से कम होगा। चूंकि तीन कारक मॉडल लघु-टोपी और मूल्य के प्रदर्शन के लिए नीचे की ओर समायोजित करता है। तीन फैक्टर मॉडल को बहस करना इस बारे में बहुत बहस है कि क्या बेहतर प्रदर्शन प्रवृत्ति बाजार की दक्षता या बाजार की अक्षमता के कारण है। बहस की दक्षता की ओर, आउटपुटफॉर्मेंस को आम तौर पर अतिरिक्त जोखिम से समझाया जाता है कि मूल्य और छोटे-कैप शेयरों की वजह से पूंजी की उनकी उच्च लागत और अधिक व्यावसायिक जोखिम का परिणाम है। अक्षमता की ओर, इन कंपनियों के मूल्यों को गलत तरीके से गलत तरीके से बाजार सहभागियों द्वारा समझाया जाता है, जो मूल्य समायोजन के रूप में लंबे समय में अतिरिक्त रिटर्न प्रदान करता है। निपुण निवेशक जो कुशल बाजार हिपोथिसिस (ईएमएच) द्वारा उपलब्ध कराए गए सबूतों की सदस्यता लेते हैं, वे दक्षता पक्ष के साथ आगे बढ़ने की संभावना रखते हैं। निवेशकों के लिए इसका क्या मतलब है फ़ैमा और फ्रांसीसी ने यह संकेत दिया था कि, जब मूल्य की धड़कन बढ़ती है और लंबी अवधि में बड़ी मात्रा में धड़कता है, तो निवेशकों को अतिरिक्त अल्पकालिक अस्थिरता और समय-समय पर नतीजों का सामना करने में सक्षम होना चाहिए दिया अल्पकालिक समय सीमा 15 साल या उससे अधिक के दीर्घकालिक समय क्षितिज वाले निवेशकों को अल्पावधि में किसी भी दर्द के लिए पुरस्कृत किया जाएगा। फ़ैमा-फ़्रांस ने अपने मॉडल का परीक्षण करने के लिए हजारों यादृच्छिक स्टॉक पोर्टफोलियो का उपयोग करने के लिए अध्ययन किया, और पाया कि जब आकार और मूल्य के कारकों को बीटा कारक के साथ मिलाया जाता है, तो वे एक विविध शेयर पोर्टफोलियो में लौटने के बराबर 95 की व्याख्या कर सकते थे। एक पूरे के रूप में बाजार की तुलना में पोर्टफोलियो की वापसी के बारे में बताते हुए, निवेशक एक पोर्टफोलियो का निर्माण कर सकते हैं जिसमें उनके पोर्टफोलियो में होने वाले रिश्तेदार जोखिमों के मुकाबले वे औसत उम्मीद की रिटर्न प्राप्त करते हैं। अपेक्षाकृत रिटर्न ड्राइविंग करने वाले प्रमुख कारक बाजार की संवेदनशीलता को आकार में संवेदनशीलता के रूप में, छोटे-छोटे शेयरों के रूप में और मूल्य-शेयरों की संवेदनशीलता के रूप में, पुस्तक-टू-मार्केट अनुपात द्वारा मापा जाता है। किसी भी अतिरिक्त औसत उम्मीद की गई रिटर्न अप्रकाशित या असंतुष्ट जोखिम के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। बहु-फैक्टर मॉडल बहु-कारक मॉडल क्या है एक बहु-कारक मॉडल एक वित्तीय मॉडल है जो कि बाजार की घटनाओं और संतुलन परिसंपत्ति की कीमतों को समझाने के लिए अपनी कम्प्यूटेशंस में कई कारकों को नियोजित करता है। बहु-कारक मॉडल का इस्तेमाल 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 छोड़कर बहु-कारक मॉडल कुछ विशेषताओं के साथ पोर्टफोलियो का निर्माण करने के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे कि जोखिम, या अनुक्रमित ट्रैक करने के लिए। जब एक बहु-कारक मॉडल का निर्माण होता है, तो यह तय करना मुश्किल होता है कि कितने और कौन सी कारकों को शामिल करना है। इसके अलावा, मॉडल का आकलन ऐतिहासिक संख्याओं पर किया जाता है, जो भविष्य के मूल्यों का सही अनुमान नहीं लगा सकता है। बहु-कारक मॉडल की श्रेणियां बहु-कारक मॉडल को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: मैक्रोइकॉनॉमिक मॉडल, मौलिक मॉडल और सांख्यिकीय मॉडल। व्यापक आर्थिक मॉडल रोजगार, मुद्रास्फीति और ब्याज जैसी कारकों पर सुरक्षा की वापसी की तुलना करते हैं मौलिक मॉडल सुरक्षा की वापसी और इसके अंतर्निहित वित्तीय, जैसे कमाई के बीच संबंधों का विश्लेषण करते हैं। सांख्यिकीय मॉडल का इस्तेमाल विभिन्न प्रतिभूतियों के रिटर्न की तुलना में किया जाता है जो प्रत्येक सुरक्षा में और उसके स्वयं के सांख्यिकीय प्रदर्शन के आधार पर होता है। एक सुरक्षा का बीटा समग्र बाजार के संबंध में सुरक्षा का सिस्टमिक जोखिम का उपाय करता है। 1 का एक बीटा इंगित करता है कि सुरक्षा सैद्धांतिक रूप से उसी स्तर की अस्थिरता को बाजार के रूप में अनुभव करती है और बाजार के साथ मिलकर चलती है। 1 से अधिक बीटा इंगित करता है कि सुरक्षा सैद्धांतिक रूप से बाजार से अधिक अस्थिर है। इसके विपरीत, 1 से कम एक बीटा इंगित करता है कि सुरक्षा सैद्धांतिक रूप से बाजार की तुलना में कम अस्थिर है। मल्टी फैक्टर मॉडल फॉर्मूला कारक की तुलना निम्न सूत्र के साथ की जाती है: रीय आई (एम) आरएम i (1) एफ 1 आई (2) एफ 2 i (एन) एफ एन ईआई रिज़र्ब्युरिटी आईआरएम का रिटर्न है आईपीएम मार्केट रिटर्न F (1, 2, 3. एन) है प्रत्येक कारक के संबंध में उपयोग किए जाने वाले कारक बीटा हैं, जिनमें बाजार (एम) ई त्रुटि शब्द ए एक इंटरफ़ेस है फ़ैमा और फ़्रेंच तीन-फैक्टर मॉडल एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया बहु-कारक मॉडल फ़ैमा और फ़्रेंच तीन-कारक मॉडल है। फ़ैमा और फ्रांसीसी मॉडल के तीन कारक हैं: फर्मों का आकार, बाजार से पुस्तक मूल्य और बाजार पर अतिरिक्त रिटर्न। दूसरे शब्दों में, इस्तेमाल किए गए तीन कारक एसएमबी (छोटा घटाव बड़ा), एचएमएल (उच्च ऋण से कम) है और पोर्टफोलियो रिटर्न की जोखिम मुक्त दर को कम करता है। एसएमबी खातों में छोटे बाजार कैप के साथ सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियां हैं जो उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं, जबकि एचएमएल खातों के उच्च शेयर-टू-मार्केट अनुपात वाले शेयरों के लिए शेयर हैं, जो बाजार के मुकाबले ज्यादा रिटर्न कमाते हैं।