Fama-French 因素背後的直覺
在Fama-French 3 因子模型中，投資組合收益由下式解釋
- 市場
- SMB 因素（小$$ market capitalization $$減去大）和
- HML 因子（高$$ book-to-market ratio $$減低）因此“價值”減去“成長”股票。
我知道因素世界已經增長了更多因素，但出於某種原因，Fama 和 French 從這些因素開始
使用這些因素的直覺是什麼？我們通常期望從這些因素中獲得哪些行為？不是小的經常與增長齊頭並進——這是否意味著 SMB 和 HML（有時）是負相關的？
在（某些）蓬勃發展的市場（dot.com 泡沫）中，我們可以預期小公司的表現會優於大公司——因此 SMB 應該表現積極。在困難的市場中，具有良好基礎（高賬面市值 - 價值）的公司可能會跑贏那些與其賬面資產（增長）相比價格相當高的公司，然後 HML 可能會跑贏大盤。
這些想法有意義嗎？
編輯：1）請注意，投資組合試圖跟踪因素的因素投資近年來變得流行。2) FF 模型在 2008 年之後是真的嗎？
這只是對您問題的部分回答。
Fama 和 French 三因子模型可以寫成：
$$ R_{it}=\beta_{im}R_{Mt}+ \beta_{iSMB}SMB_t+\beta_{iHML}HML_t + e_{it} $$ 在這個模型中，市場指數應該捕捉源自宏觀經濟因素的系統性風險。鑑於，SMB 和 HML 是公司特定變數，之所以選擇該變數，是因為經驗表明，公司規模和賬面市值比預測平均股票收益與 CAPM 預測水平的偏差。 Fama 和 French 根據經驗證明了他們的模型。FF 發現，小公司股票和賬面權益與市場權益比率 (B/M) 高的股票的歷史平均回報率高於 CAPM 證券市場線的預測。FF指出的原因是賬面市值比高的公司更容易陷入財務困境，而小股票可能對商業環境的變化更敏感，因此提供的歷史平均回報率高於CAPM的預測.
除此之外，您還可以閱讀Goyal(2012)的論文，其中作者比較了 FF 模型中 CAPM 的性能。Goyal 發現 FF 模型明顯優於 CAPM。