# Fama–French faktormodell labor: méret, érték, momentum

Bontsd fel egy alap hozamát piaci, méret-, érték- és momentumkitettségre valódi Kenneth French-adatokkal, és nézd, ahogy a CAPM-alfa eltűnik.

## Az eszközről

A Fama–French-modell a hozamokat nem csak a piaccal magyarázza. A piaci béta mellett figyelembe veszi a méretet (kis kontra nagy cégek), az értéket (olcsó kontra drága részvények), a profitabilitást, a beruházási stílust, a Carhart-féle bővítésben pedig a momentumot is. A labor a Kenneth French Data Library valódi havi faktorhozamait használja. Egy rejtélyes alapot a faktorkitettségek húzásával bonthatsz fel, megnézheted, hogyan olvad el a CAPM-alfa a faktorok hozzáadásával, magad is felépítheted a faktorokat egy rendezésből, és próbára teheted, melyik modell árazza jól a 25 méret és érték szerinti portfóliót.

## Gyakori kérdések

### Melyek a Fama–French-faktorok?

A háromfaktoros modell a piaci többlethozamot (Mkt-RF), a méretet (SMB, kicsi mínusz nagy) és az értéket (HML, magas mínusz alacsony könyv szerinti érték/piaci érték arány) használja. Az ötfaktoros modell a profitabilitással (RMW, erős mínusz gyenge) és a beruházással (CMA, konzervatív mínusz agresszív) bővül. Minden faktor egy long-short portfólió hozama, vagyis kereskedéssel elvileg megszerezhető hozam, nem pusztán statisztika. A momentum (nyertesek mínusz vesztesek) külön faktor, a Carhart-féle négyfaktoros modellben szerepel.

### Hogyan olvasom le a faktorkitettséget?

A faktorkitettség egy regressziós együttható, ugyanaz az ötlet, mint a béta. A 0,7-es méretkitettség azt jelenti, hogy az alap a piaci kitettsége felett úgy mozog, mint a kicsi mínusz nagy portfólió 0,7 egysége. A pozitív értékkitettség érték-, a negatív növekedési irányba billentést jelez. A standard hiba és a t-statisztika megmutatja, hogy a becslés megkülönböztethető-e a nullától, mert egy zajos alapnál a nagy kitettség is lehet puszta véletlen.

### Miért csökken a CAPM-alfa, ha faktorokat adunk a modellhez?

A CAPM-alfa az, amit a piac nem magyaráz meg. Egy kis cégekből és értékrészvényekből álló alap megkapja a méret- és értékprémiumot, az egyfaktoros regresszió pedig ezt alfaként könyveli el. Amint a méret- és értékfaktor bekerül a regresszióba, ezek hozamát a kitettségnek tudjuk be. Ami marad, azt egyetlen ismert faktor sem magyarázza, ez a legtöbb alapnál kicsi, és statisztikailag alig különböztethető meg a nullától.

### Honnan származnak az adatok?

A faktorhozamok és a 25 méret és könyv szerinti érték alapú portfólió a Kenneth R. French Data Library adatai, forrásmegjelöléssel használva. Az oldal 1963 júliusától tartalmazza a havi, érték szerint súlyozott sorozatok egy pillanatképét, így böngészés közben nincs szükség letöltésre, a letöltés dátumát a labor alján látod. A rejtélyes alapokat a valódi faktorokra szimuláljuk rejtett kitettségekkel, ezért a válaszod pontosan ellenőrizhető.

## Az elmélet

- [Faktormodellek és szisztematikus kockázat](https://quantsandbox.dev/hu/guide/portfolio/factor-models): Az egyindexes modell, a szisztematikus és egyedi variancia szétválasztása, és a többfaktoros modellek.
- [CAPM, béta és az értékpapír-piaci egyenes](https://quantsandbox.dev/hu/guide/portfolio/capm): Szisztematikus és egyedi kockázat, a béta mint piaci érzékenység, várható hozam és alfa.
- [A Fama–French-faktormodellek](https://quantsandbox.dev/hu/guide/portfolio/fama-french-factors): Méret, érték, jövedelmezőség, befektetés és momentum: többfaktoros regresszió, faktorbéták, az alfa értelmezése és hogy miért tűnik el a CAPM-alfa a faktorok mellett.

Az interaktív eszköz megnyitása: https://quantsandbox.dev/hu/fama-french