Fama 法國三因素模型：我如何獲得風險溢價？
我嘗試使用 FF3 模型計算股權成本，並且已經使用回歸和 Kenneth French 網站上提供的數據估計了市場、規模和價值風險溢價的 beta 因子。
現在我的問題是我在哪裡可以獲得特定的風險溢價來計算回報？我知道我可以使用 Damodaran 公佈的市場風險溢價，但我如何獲得另外兩個？
我真的很感謝你的幫助！
親切的問候，菲利克斯
您始終可以從第一任校長建構它們。我不得不在我在南非工作的基金中這樣做。HML 和 SML 零投資組合 (ZIP) 的定義非常明確。
第一個選擇是使用 CRISP 數據集，但如果您嘗試在任何非美國上市股票上建構這些因素，您將遇到同樣的問題。您可以從 Bloomberg 或 TR 下載歷史數據，然後開始使用。是的，你需要盡你最大的努力來解釋所有的偏見。這是一項艱鉅的任務，如果你自己做的話。
你可以在 Excell 中完成所有這些（我知道人們會這樣做），但我更願意在 Python 中完成並將數據儲存在數據庫中。
這就是 FF3 模型的全部問題，也是它最初被編造出來的原因！
CAPM 101 認為權益成本加上市場貝塔是無風險的。除非這不起作用，因為有明確的價值和大小；或價值、規模和動量效應也在執行中。用統計術語來說，這些風格因素具有零風險溢價的零假設可以被簡單地反駁。
然而，證明這些不是零並不能告訴你它們是什麼以外的值，更不用說“應該”了。這些因素的存在只是為了幫助糾正 CAPM v1.0 與觀察到的現實的差異。這些風格效果可以事後測量。然而，這並沒有提供直覺的事前解釋，說明為什麼規模效應應該是每年 0.5%、1%、2% 或 4%；對於價值和動量也是如此。
對於為什麼存在規模和價值效應，以及正風險溢價，有一個模糊而直覺的邏輯。動量在這裡更加困難。但據我所知，沒有人能明智地提出一個直覺的經濟模型來表明任何這些增量風險溢價的“公允價值”是什麼，或者應該是什麼。
因此，它們一直是違反理論的罪行。就像物理學中的許多基本粒子一樣，它們的存在是為了讓方程繼續工作。除了這只是意味著我們出於理論的緣故需要它們。這並不意味著我們真正了解它們;-)