因子模型回歸市場因子在添加額外因子後在統計上不顯著

我正在執行一個簡單的 4 因素模型，其中包括以下因素：基準（市場 - FortyConsumerSixtyHealthcare）、SMB、HML 和 MOM。

當我簡單地將回歸應用於投資組合回報和基準時，我得到了一個具有統計意義的結果和一個相當強的 0.4262 Beta：

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                                  coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
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Intercept                        0.0192      0.006      2.973      0.004       0.006       0.032
FortyConsumerSixtyHealthcare(BM) 0.4262      0.178      2.398      0.018       0.073       0.779

但是，當我在包含其他因素的情況下執行模型時，顯著性失去並且負載也顯著降低至 0.1809：

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                                  coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
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Intercept                        0.0233      0.006      3.902      0.000       0.011       0.035
FortyConsumerSixtyHealthcare(BM) 0.1809      0.171      1.060      0.292      -0.158       0.520
SMB                              0.0085      0.003      3.374      0.001       0.003       0.013
HML                             -0.0017      0.002     -0.706      0.482      -0.007       0.003
MOM                             -0.0055      0.002     -2.589      0.011      -0.010      -0.001

現在，唯一具有統計學意義的因素似乎是規模和動量，這兩者的負荷都很小。

我不確定為什麼添加其他因素後基準的負載發生瞭如此顯著的變化，以及為什麼它現在在統計上不顯著，這肯定會導致有人認為該投資組合是市場中性的，而實際上它的 beta 值為 0.4262？

關於 Fama-French 和 Carhart 因素的文章很多——包括 SMB 可能有助於代表市場指數定義過於狹窄。在這裡你可能也面臨這個問題。為什麼你的係數估計會發生如此大的變化？也許 HML、SMB 或 MOM 與您的基準指數是多重共線性的。

但是，您的基準指數可能存在問題：它比標準普爾 500 指數更窄，並且具有強烈的行業偏見。我會嘗試使用不同的基準來查看它如何影響您的結果。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/57186