回歸模型的 SMB 因子的正確選擇
我目前正在進行性能分析，我使用 3、4 和 5 因子模型，因此
$ R_{it}-R_{Ft}=\alpha+b_{i}RMRF+s_{i}SMB+h_{i}HML $
$ R_{it}-R_{Ft}=\alpha+b_{i}RMRF+s_{i}SMB+h_{i}HML+w_{i}WML $
$ R_{it}-R_{Ft}=\alpha+b_{i}RMRF+s_{i}SMB+h_{i}HML+r_{i}RMW+c_{i}CMA $
在哪裡 $ WML $ 是 Fama/French/Carhart 動量因子。
我從 Kenneth French 的網頁下載了因子返回，但我不確定是否應該使用三因子 $ SMB $ 或五因素 $ SMB $ 使用三因素和四因素模型時。有人有想法嗎？
這兩個因素的優缺點是什麼？
一般來說，5 個因素的表現應該優於 3 和 4，因為farma-french 應該進行了基本和統計測試。但是，它肯定有缺點。從根本上說，RMW（最賺錢減去最不賺錢的收益差）因行業而異。例如，在生物科技小盤股上，它們大多在燒錢，而其中許多表現強勁。同樣對於 CMA，不同行業沒有共同的意義。如果亞馬遜和特斯拉表示將減少投資，它們的股價將會下跌，而對於傳統企業或高股息收益率股票來說，情況將完全不同。我認為舊的 3 個因素對整個股票市場具有更普遍的意義。
從統計的角度來看，我相信很多股票都存在 SMB 和 RMW 之間以及 RMW 和 CMA 之間的共線問題。這可能會導致過度擬合的問題，因此，某些股票的表現可能比 3 因子差得多。
總體而言，5 因子可能在大盤股上表現更好，但在小盤股和創新驅動型股票上會出現許多過擬合問題。所以真的取決於你的目標投資組合是什麼。但是，我對您的最終回答是您應該進行回測以最終選擇您想要使用的模型