 |  |  |  |  |  |
نموذج كارهارت رباعي العوامل
نموذج Carhart Four-Factor هو نهج لإدارة المحافظ يضيف بعدًا إضافيًا لنموذج Fama-French Three-Factor المعترف به على نطاق واسع.
اقترح مارك كارهارت هذا النموذج المتقدم لأول مرة ، وهو يدمج عامل الزخم في تقييم الأسهم التقليدي.
يوسع هذا النهج المعلمات التحليلية ، مما يوفر فهمًا أكثر شمولاً وتفصيلاً لديناميكيات السوق.
الدروس الرئيسية - نموذج كارهارت رباعي العوامل
- يضيف نموذج كارهارت رباعي العوامل عامل زخم لنموذج فاما-فرينش ثلاثي العوامل ، مما يحسن إدارة المحفظة من خلال توفير فهم أكثر شمولاً لديناميكيات السوق.
- يشرح نموذج Fama-French المكون من ثلاثة عوامل عائدات سوق الأسهم كدالة للمخاطرة والقيمة وحجم الشركة ، بينما يوسع نموذج كارهارت هذا النهج من خلال تضمين الزخم كعامل.
- شهدت الصناعة المالية تطورًا يتجاوز نموذج كارهارت ، مع إدخال عوامل إضافية في النماذج متعددة العوامل مثل نموذج العوامل الخمسة Fama-French ونموذج عامل Q ونموذج العوامل الأربعة بواسطة Stambaugh-Yuan. تهدف هذه النماذج إلى تحسين دقة التنبؤ بعوائد المخزون وفهم سلوك السوق.
نموذج ثلاثة عوامل Fama-French
لفهم نموذج Carhart رباعي العوامل تمامًا ، يجب على المرء أولاً فهم نموذج Fama-French المكون من ثلاثة عوامل.
قدم نموذج Fama-French ، الذي تم تطويره في التسعينيات ، الحجة القائلة بأن غالبية عوائد سوق الأوراق المالية يمكن تفسيرها بثلاثة عوامل:
- الخطر
- القيمة و
- حجم الشركة
تعكس المخاطر ، المتمثلة في علاوة مخاطر السوق ، الفرق بين العائد المتوقع لمحفظة السوق والمعدل الخالي من المخاطر.
كانت هذه المعلمة حجر الزاوية في نماذج تسعير الأصول منذ ظهور نموذج تسعير الأصول المالية (CAPM).
أسهم القيمة ، بشكل عام تلك التي لديها نسبة دفترية إلى سوق عالية ، تفوقت تاريخيًا على نظيراتها.
وقد أثبتت العديد من الدراسات ذلك ، بما في ذلك دراسة فاما والفرنسي في عام 1992 ، اللذان حللا عوائد سوق الأوراق المالية من عام 1963 إلى عام 1990 ووجدوا أن الأسهم ذات نسب الرسملة السوقية المرتفعة حققت متوسط عوائد أعلى بكثير من الأسهم ، وانخفاض معدل رأس المال السوقي.
كما تبين أن حجم الشركة يلعب دورًا في تحديد عوائد سوق الأوراق المالية.
أثبتت الأسهم ذات رؤوس الأموال الصغيرة ، أو تلك ذات القيمة السوقية المنخفضة ، أنها تحقق أداءً أفضل من الأسهم ذات رؤوس الأموال الكبيرة.
في نفس الدراسة التي أجرتها فاما والفرنسية ، كان متوسط عائد الشركات الصغيرة 17.5٪ مقارنة بـ 12.5٪ للشركات الكبيرة بين عامي 1963 و 1990.
نموذج كارهارت رباعي العوامل
قدم مارك كارهارت العامل الرابع ، الزخم ، في هذا النموذج الموجود مسبقًا في عام 1997.
يُعرَّف عامل الزخم بأنه سرعة أو سرعة تغيرات أسعار الأسهم أو الأوراق المالية أو الأداة القابلة للتداول.
يفترض أن الأسهم التي كان أداؤها جيدًا في الماضي ستستمر في الأداء الجيد ، وعلى العكس من ذلك ، فإن الأسهم التي كان أداؤها سيئًا ستستمر في الأداء الضعيف.
أدرج كارهارت الزخم كعامل بعد إجراء دراسة مكثفة لأداء الصناديق المشتركة بين عامي 1962 و 1993.
وجد أن الزخم كان له تأثير كبير على عوائد الأسهم ، وخلص إلى أن نموذج Fama-French ، بدون عامل الزخم ، لا يمكن أن يفسر كل عوائد الأسهم.
قدم نموذج كارهارت المكون من أربعة عوامل ، والمعروف أيضًا في الصناعة باسم "عامل الزخم الشهري" (MOM) ، توقعات ورؤى أكثر دقة حول سلوك الأسواق المالية.
على سبيل المثال ، تم العثور على النموذج ليكون أفضل في شرح تباين المقطع العرضي في متوسط عوائد المخزون مقارنة بسابقه المكون من ثلاثة عوامل.
موديل Fama French Carhart
التطور وراء نموذج العوامل الأربعة
منذ تطوير نموذج كارهارت رباعي العوامل ، شهدت الصناعة المالية إدراج عوامل إضافية في النماذج متعددة العوامل.
هذا التطور هو نتيجة الجهود المستمرة لتحسين دقة التنبؤ بعوائد المخزون وفهم ديناميكيات السوق.
نموذج خمسة عوامل Fama-French
أولاً ، تطور نموذج Fama-French نفسه إلى نموذج من خمسة عوامل في عام 2014.
العاملان الإضافيان اللذان أضافتهما فاما والفرنسية هما الربحية والاستثمار.
الربحية ، وتسمى أيضًا "قوي ناقص ضعيف" (RMW) ، هي عامل جودة.
وهي تفترض أن الشركات ذات الربحية العالية ، والتي تُعرَّف على أنها ربحية تشغيلية عالية ، تميل إلى تحقيق عوائد أعلى.
الاستثمار ، المعروف أيضًا باسم "المحافظ ناقصًا عدوانيًا" (CMA) ، هو عامل آخر.
ويشير إلى أن الشركات التي تستثمر بشكل متحفظ تميل إلى تحقيق عوائد أعلى من تلك التي تستثمر بقوة.
نموذج عامل Q
بالإضافة إلى نموذج Fama-French المكون من خمسة عوامل ، قدم نموذج عامل Q ، الذي اقترحه Hou و Xue و Zhang في عام 2015 ، مجموعة أخرى من أربعة عوامل:
- استثمار
- العائد على حقوق الملكية (ROE)
- النمو المتوقع ، و
- تحسين المستوي المالي
الاستثمار مشابه للعامل الذي اقترحه فاما والفرنسية. يفترض النموذج أن الشركات التي لديها نمو إجمالي مرتفع في الأصول لديها عوائد متوقعة أقل.
يقيس العائد على حقوق الملكية (ROE) ربحية الشركة من خلال الإشارة إلى مقدار الربح الذي تحققه من الأموال المستثمرة من قبل المساهمين.
تاريخياً ، حققت الأسهم ذات العائد المرتفع على حقوق الملكية عوائد أعلى.
النمو المتوقع هو عامل آخر مدرج في نموذج عامل Q. فهو يشير إلى أن الشركات ذات الأرباح المتوقعة الأعلى تحقق عوائد أعلى من تلك التي لا تمتلكها.
ويشير إلى أن الشركات ذات النمو المرتفع للأرباح المتوقعة تميل إلى توليد عوائد أعلى من الأسهم.
يتم استخدام الرافعة المالية ، أي نسبة إجمالي الدين إلى إجمالي حقوق الملكية ، لقياس المخاطر المالية للشركة.
وفقًا لنموذج Q-factor ، تميل الشركات ذات نسبة الرافعة المالية العالية إلى الحصول على عوائد أقل من الأسهم المتوقعة.
نموذج Stambaugh-Yuan رباعي العوامل
نموذج آخر تم تطويره في نفس الوقت تقريبًا هو نموذج Stambaugh-Yuan رباعي العوامل.
يقدم هذا النموذج عوامل خاطئة في التقييم استنادًا إلى خصائص مثل إصدار الأسهم الصافية (NSI) وإصدار الأسهم المركبة (CEI) وإجمالي المصروفات إلى إجمالي نسبة الأصول (TATA) وصافي الأصول التشغيلية (NOA).
يفترض النموذج أن هذه العوامل هي مؤشرات لسوء التقييم ويمكن أن تتنبأ بعوائد المخزون في المستقبل.
مقارنة بين سماسرة البورصة
| الوسطاء |  |
|---|---|
| رسوم السمسرة في الأوراق المالية | حساب الأوراق المالية ، حساب الهامش (79% من حسابات العقود مقابل الفروقات تخسر المال) |
| حساب تجريبي | نعم |
| رأينا | التداول بدون عمولات ، ولكن مع اختيار أوراق مالية تقتصر على 3289 سهم و 358 صندوق استثمار متداول. |
 | |
| الاستثمار ينطوي على مخاطر الخسارة | |
الأسئلة المتداولة - نموذج كارهارت رباعي العوامل
ماذا تفعل نماذج العوامل؟
نماذج العوامل في التمويل هي أدوات إحصائية تستخدم لشرح عوائد الأصول والتنبؤ بها.
يحللون العلاقة بين مجموعة من العوامل وعوائد محفظة أو ورقة مالية.
تمثل هذه العوامل خصائص محددة أو عوامل خطر تؤثر على عوائد الأصول ، مثل مخاطر السوق ، وحجم الشركة ، والقيمة ، والربحية ، والزخم ، وما إلى ذلك.
من خلال تحديد وقياس هذه العوامل ، تساعد نماذج العوامل المستثمرين ومديري المحافظ على فهم وإدارة مصادر المخاطر والعائد على استثماراتهم.
أنها توفر التوجيه بشأن تسعير الأصول ، وإنشاء المحفظة واستراتيجيات إدارة المخاطر.
ما هو عامل الاستثمار؟
الاستثمار في العوامل هو استراتيجية استثمار يتم فيها اختيار الأوراق المالية بناءً على السمات المرتبطة بالعائدات الأعلى.
هذه السمات ، التي تسمى "العوامل" ، هي خصائص الشركة أو الأوراق المالية التي حددها الباحثون الماليون على أنها تقود عائدات السوق والمخاطر بمرور الوقت.
يتجاوز الاستثمار في العوامل النهج التقليدي المتمثل في النظر فقط إلى فئة الأصول أو القطاع وينظر إلى العناصر الأساسية التي يمكن أن تدفع أداء الأصل.
هناك العديد من العوامل المعروفة التي قد يفكر فيها المستثمرون ، بما في ذلك
- الحجم: تميل الشركات الصغيرة (تقاس بالقيمة السوقية) إلى التفوق في الأداء على الشركات الكبيرة على المدى الطويل ، على الرغم من أنها يمكن أن تكون أكثر تقلبًا.
- القيمة: الشركات ذات معدلات السعر إلى الأرباح المنخفضة (P / E) والسعر إلى القيمة الدفترية (P / B) حققت تاريخيًا عوائد أعلى من الشركات الأكثر تكلفة.
- الزخم: الأسهم التي كان أداؤها جيدًا في الماضي القريب تميل إلى الاستمرار في الأداء الجيد على المدى القصير.
- الجودة: تميل الشركات التي تتمتع بأساسيات قوية ، مثل الأرباح المستقرة والرافعة المالية المنخفضة والإدارة المنضبطة ، إلى أداء أفضل على المدى الطويل.
- التقلبات: غالبًا ما تفوقت الأسهم منخفضة التقلب على الأسهم عالية التقلب على أساس معدل المخاطر.
يمكن تنفيذ الاستثمار في العوامل من خلال اختيار الأسهم الفردية أو من خلال صناديق الاستثمار المتداولة والصناديق المشتركة المصممة لاستهداف عوامل محددة.
تتطلب هذه الإستراتيجية فهماً عميقاً للعوامل ومراقبة مستمرة ، حيث يمكن أن يختلف أداء العوامل بمرور الوقت. غالبًا ما يتم استخدامه كجزء من إستراتيجية محفظة متنوعة.
غالبًا ما يكون منهجيًا بطبيعته.
خاتمة
يمثل نموذج كارهارت رباعي العوامل تطورًا في فهم ديناميكيات السوق وتسعير الأصول.
من خلال دمج عامل الزخم في نموذج Fama-French ، فإنه يوفر نهجًا أكثر قوة وشمولية للتنبؤ بعوائد المخزون.
بدعم من مجموعة كبيرة من الأدلة التجريبية ، أثبتت نفسها كأداة حديثة لإدارة المحافظ.
يمثل التطور من نموذج Fama-French المكون من ثلاثة عوامل إلى نموذج Carhart رباعي العوامل ، ثم إلى نماذج أخرى مع المزيد من العوامل ، رحلة مستمرة لالتقاط الديناميكيات المعقدة لعائدات سوق الأسهم.
توفر هذه الإضافات عرضًا أكثر تفصيلاً للسوق ، مما يساعد المستثمرين ومديري المحافظ في عملية اتخاذ القرار.
ومع ذلك ، في حين أن هذه العوامل تساعد في تفسير العوائد والتنبؤ بها ، فلا ينبغي اعتبارها ضمانًا للأداء.
قد تختلف فعاليتها اعتمادًا على ظروف السوق وفترات المراجعة والكون المحدد للمخزونات قيد الدراسة.