陳同學(xué)
2023-02-20 01:03這個提在計(jì)算的時候，為什么沒有考慮risk free? 按道理要對active return 分解，不是需要把benchmark的一起考慮嗎？
所屬：CFA Level III > Equity Portfolio Management 視頻位置 相關(guān)試題
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1個回答
開開助教
2023-02-21 09:56
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同學(xué)你好，因?yàn)檫@個使用四因子FFM去分解組合的total return而非active return，目的是為了確定組合的return drivers。相似的題目參考R18 EXAMPLE 2的第二題，在書上P327。
這個FFM四因子模型其實(shí)就是交易attribution部分中學(xué)到的Carhart四因子模型，比FFM三因子模型多了一個動量因子。
而這個模型中alpha = RP-rf -∑（β_pk×Factor return_k）
【點(diǎn)贊】喲~。加油，祝你順利通過考試~
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追問
我又看了一眼書，那比如都用這個因子，對組合以及benchmark都這么做分解，然后作差得到active return，里面的reward factor是書上active return的分解第一部分。
active return分解的第二部分，里面的alpha，那就變成了 Alpha p - Alpha b 了？就是active return里的alpha skill其實(shí)是組合和基準(zhǔn)的alpha之差對吧？ (先忽略殘差)。
這個是不是就是個人IPS里那個真正的alpha了吧？ -
追答
如果是對active return的分解，那么alpha部分確實(shí)就是alpha p-alpha b了。
個人IPS中alpha應(yīng)該還是普通的alpha，也就是總收益要過因子收益的部分
alpha = RP-rf -∑（β_pk×Factor return_k）
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