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股权收益率的影响因素

作为“突出”智能贝塔在指数投资领域,许多市场观察人士正在使用单一术语。智能贝塔同时描述加权和因子索引。这些实际上是两种不同的基准,FTSE认为区分它们是有帮助的。.

主要区别在于指标目标。另外,加权指数可以有不同的目标,而因子指数通常更为集中。更具体地说,要素加权指数侧重于“因素“相信这会从本质上推动证券收益。一个因素有助于解释股票的行为。.

现代金融理论家试图解释股权收益率,两个具有这个目标的最有影响力的模型是基于因素的。单因素资本资产定价模型(CAPM)和多因素Fama-French模型都试图回答什么驱动股票收益的基本问题。

总而言之,这些模型指出了四个可以影响股票表现的主要因素。这些包括整体市场回报率,尺寸值和动量。实证结果表明这些因素在解释股票回报率方面起着重要作用。.

然而,基于因素的回报背后的原因仍有待讨论。投资专业人士仍然承认他们的存在。像这样的,因素和因素指数已越来越多地纳入投资过程。.

作为第一个提供非CAP加权指数的主要指数提供者,富时发展了富时全球指数系列,设计用来表现特定因素特征的性能。这些指标以FTSE发展指数和FTSE新兴指数为基础,由6个单因素指标组成,包括流动性,动量,质量,尺寸,价值和波动性。.

富时股票因素框架

资料来源:富时证券交易所,截至2014年9月。.

2015伦敦证券交易所集团公司。.

伦敦证券交易所集团公司包括富时国际有限公司(“富时“)法兰克罗素公司(“罗素“)MTS下一个有限公司(“MTS“)和富时TMX全球债务资本市场公司(“富时TMX)版权所有。.

“富时®,“罗素®,“MTS®,“富时TMX®和“188金博宝FTSE Russell“与富时指数或罗素指数有关的其他服务商标和商标是伦敦证券交易所集团公司的商标,由富时指数使用,MTSFTSE TMX和罗素在许可下。.

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过去的表现不能保证未来的结果。图表和图形只提供说明性的目的。所示的指数收益率可能不代表可投资资产实际交易的结果。所示的某些回报可以反映回测性能。在索引开始日期之前的所有性能都是测试后的性能。回测性能不是实际性能,但这是假设的。反向测试计算基于与该指数正式启动时有效的方法相同的方法。然而,后测数据可以反映后见之明的索引方法的应用,指数的历史计算可以基于对指数计算中使用的基本经济数据的修正而逐月变化。.

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