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फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल परिभाषा

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फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल क्या है?

फामा और फ्रेंच थ्री-फैक्टर मॉडल (या संक्षेप में फामा फ्रेंच मॉडल) 1992 में विकसित एक परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल है। बाजार जोखिम कारक में आकार जोखिम और मूल्य जोखिम कारकों को जोड़कर पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल (सीएपीएम) पर विस्तार करता है सीएपीएम। यह मॉडल इस तथ्य पर विचार करता है कि मूल्य और स्मॉल-कैप स्टॉक नियमित आधार पर बाजारों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इन दो अतिरिक्त कारकों को शामिल करके, मॉडल इस बेहतर प्रदर्शन की प्रवृत्ति के लिए समायोजित करता है, जिसे प्रबंधक के प्रदर्शन के मूल्यांकन के लिए एक बेहतर उपकरण बनाने के लिए माना जाता है।

चाबी छीन लेना

  • फामा फ्रेंच 3-फैक्टर मॉडल एक परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल है जो बाजार जोखिम कारकों में आकार जोखिम और मूल्य जोखिम कारकों को जोड़कर पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल पर फैलता है।
  • मॉडल को 1990 के दशक में नोबेल पुरस्कार विजेता यूजीन फामा और उनके सहयोगी केनेथ फ्रेंच द्वारा विकसित किया गया था।
  • मॉडल अनिवार्य रूप से ऐतिहासिक स्टॉक कीमतों के अर्थमितीय प्रतिगमन का परिणाम है।

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फामा और फ्रेंच थ्री-फैक्टर मॉडल

फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल को समझना

नोबेल पुरस्कार विजेता यूजीन फामा और शोधकर्ता केनेथ फ्रेंच, विश्वविद्यालय के पूर्व प्रोफेसर शिकागो बूथ स्कूल ऑफ बिजनेस ने बाजार के रिटर्न को बेहतर ढंग से मापने का प्रयास किया और अनुसंधान के माध्यम से, पाया गया कि मूल्य स्टॉक ग्रोथ स्टॉक्स को मात दें। इसी तरह, स्मॉल-कैप शेयरों का प्रदर्शन बेहतर होता है लार्ज-कैप स्टॉक। एक मूल्यांकन उपकरण के रूप में, बड़ी संख्या में स्मॉल-कैप या वैल्यू स्टॉक वाले पोर्टफोलियो का प्रदर्शन से कम होगा सीएपीएम परिणाम, जैसा कि थ्री-फैक्टर मॉडल मनाया गया स्मॉल-कैप और वैल्यू स्टॉक आउट-परफॉर्मेंस के लिए नीचे की ओर समायोजित होता है।

फामा और फ्रेंच मॉडल के तीन कारक हैं: फर्मों का आकार, बुक-टू-मार्केट वैल्यू और बाजार पर अतिरिक्त रिटर्न। दूसरे शब्दों में, प्रयुक्त तीन कारक हैं: एसएमबी (छोटा घटा बड़ा), एचएमएल (हाई माइनस लो) और पोर्टफोलियो का रिटर्न जोखिम मुक्त रिटर्न की दर को घटाता है। एसएमबी छोटे मार्केट कैप वाली सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के लिए खाता है जो उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं, जबकि एचएमएल उच्च बुक-टू-मार्केट अनुपात वाले मूल्य शेयरों के लिए खाते जो की तुलना में उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं बाजार।

बाजार की दक्षता या बाजार की अक्षमता के कारण बेहतर प्रदर्शन की प्रवृत्ति के बारे में बहुत बहस है। बाजार दक्षता के समर्थन में, आउटपरफॉर्मेंस को आम तौर पर उस अतिरिक्त जोखिम द्वारा समझाया जाता है जो मूल्य और स्मॉल-कैप स्टॉक अपने उच्च के परिणामस्वरूप सामना करते हैं पूंजी की लागत और अधिक व्यापार जोखिम। बाजार की अक्षमता के समर्थन में, बाजार सहभागियों द्वारा आउटपरफॉर्मेंस को गलत तरीके से समझाया गया है इन कंपनियों के मूल्य का मूल्य निर्धारण, जो मूल्य के रूप में लंबे समय में अतिरिक्त रिटर्न प्रदान करता है समायोजित करता है। निवेशक जो द्वारा प्रदान किए गए साक्ष्य के निकाय की सदस्यता लेते हैं कुशल बाजार परिकल्पना (EMH) दक्षता पक्ष से सहमत होने की अधिक संभावना है।

सूत्र है:

आर। मैं। टी। आर। एफ। टी। = α. मैं। टी। + β. 1. ( आर। एम। टी। आर। एफ। टी। ) + β. 2. एस। एम। बी। टी। + β. 3. एच। एम। एल टी। + ϵ. मैं। टी। कहाँ पे: आर। मैं। टी। = किसी स्टॉक या पोर्टफोलियो का कुल रिटर्न। मैं। समय पर। टी। आर। एफ। टी। = समय पर वापसी की जोखिम मुक्त दर। टी। आर। एम। टी। = समय पर कुल बाजार पोर्टफोलियो रिटर्न। टी। आर। मैं। टी। आर। एफ। टी। = अपेक्षित अतिरिक्त रिटर्न। आर। एम। टी। आर। एफ। टी। = बाजार पोर्टफोलियो पर अतिरिक्त रिटर्न (सूचकांक) एस। एम। बी। टी। = आकार प्रीमियम (छोटा घटा बड़ा) एच। एम। एल टी। = मूल्य प्रीमियम (उच्च ऋण कम) β. 1. , 2. , 3. = कारक गुणांक। \begin{aligned} &R_{it} - R_{ft} = \alpha_{it} + \beta_1 (R_{Mt} - R_{ft} ) + \beta_2SMB_t + \beta_3HML_t + \epsilon_{it} \\ &\ टेक्स्टबीएफ {कहां:} \\ और आर_ {यह} = \text{एक स्टॉक या पोर्टफोलियो का कुल रिटर्न} i \text{ समय पर} t \\ &R_{ft} = \text{समय पर वापसी की जोखिम मुक्त दर} t \\ &R_{Mt} = \text{कुल बाजार समय पर पोर्टफोलियो रिटर्न } टी \\ और आर_ {आईटी} - आर_ {फीट} = \ टेक्स्ट {अपेक्षित अतिरिक्त रिटर्न} \\ और आर_ {एमटी} - आर_ {फीट} = \ टेक्स्ट {बाजार पोर्टफोलियो (इंडेक्स) पर अतिरिक्त रिटर्न} \\ &SMB_t = \text{साइज़ प्रीमियम (छोटा घटा बड़ा)} \\ &HML_t = \text{वैल्यू प्रीमियम (हाई माइनस लो)} \\ &\beta_{1,2,3} = \text{कारक गुणांक} \ \ \अंत{गठबंधन} आरमैंटीआरएफटी=αमैंटी+β1(आरएमटीआरएफटी)+β2एसएमबीटी+β3एचएमलीटी+ϵमैंटीकहाँ पे:आरमैंटी=किसी स्टॉक या पोर्टफोलियो का कुल रिटर्न मैं समय पर टीआरएफटी=समय पर वापसी की जोखिम मुक्त दर टीआरएमटी=समय पर कुल बाजार पोर्टफोलियो रिटर्न टीआरमैंटीआरएफटी=अपेक्षित अतिरिक्त रिटर्नआरएमटीआरएफटी=बाजार पोर्टफोलियो पर अतिरिक्त रिटर्न (सूचकांक)एसएमबीटी=आकार प्रीमियम (छोटा घटा बड़ा)एचएमलीटी=मूल्य प्रीमियम (उच्च ऋण कम)β1,2,3=कारक गुणांक

फामा और फ्रेंच ने इस बात पर प्रकाश डाला कि निवेशकों को अतिरिक्त अस्थिरता और समय-समय पर खराब प्रदर्शन से बाहर निकलने में सक्षम होना चाहिए जो कम समय में हो सकता है। 15 साल या उससे अधिक की लंबी अवधि के निवेशकों को अल्पावधि में हुए नुकसान के लिए पुरस्कृत किया जाएगा। हजारों यादृच्छिक स्टॉक पोर्टफोलियो का उपयोग करते हुए, फामा और फ्रेंच ने अपने मॉडल का परीक्षण करने के लिए अध्ययन किया और पाया कि जब आकार और मूल्य कारकों को बीटा कारक के साथ जोड़ दिया जाता है, फिर वे एक विविध स्टॉक में 95% तक की वापसी की व्याख्या कर सकते हैं विभाग।

संपूर्ण रूप से बाजार की तुलना में पोर्टफोलियो के रिटर्न के 95% की व्याख्या करने की क्षमता को देखते हुए, निवेशक एक का निर्माण कर सकते हैं पोर्टफोलियो जिसमें वे अपने द्वारा ग्रहण किए गए सापेक्ष जोखिमों के अनुसार औसत अपेक्षित रिटर्न प्राप्त करते हैं पोर्टफोलियो। अपेक्षित रिटर्न देने वाले मुख्य कारक बाजार के प्रति संवेदनशीलता, आकार के प्रति संवेदनशीलता और मूल्य शेयरों के प्रति संवेदनशीलता हैं, जैसा कि बुक-टू-मार्केट अनुपात द्वारा मापा जाता है। किसी भी अतिरिक्त औसत प्रत्याशित प्रतिलाभ का श्रेय अमूल्य या अव्यवस्थित जोखिम को दिया जा सकता है।

फामा और फ्रेंच का फाइव फैक्टर मॉडल

शोधकर्ताओं ने हाल के वर्षों में अन्य कारकों को शामिल करने के लिए थ्री-फैक्टर मॉडल का विस्तार किया है। इनमें "गति," "गुणवत्ता," और "कम अस्थिरता" शामिल हैं। 2014 में, फामा और फ्रेंच ने पांच कारकों को शामिल करने के लिए अपने मॉडल को अनुकूलित किया। मूल तीन कारकों के साथ, नया मॉडल इस अवधारणा को जोड़ता है कि उच्च भविष्य की कमाई की रिपोर्ट करने वाली कंपनियों को शेयर बाजार में उच्च रिटर्न मिलता है, एक कारक जिसे लाभप्रदता कहा जाता है। पांचवां कारक, जिसे निवेश कहा जाता है, आंतरिक निवेश और रिटर्न की अवधारणा से संबंधित है, जो सुझाव देता है प्रमुख विकास परियोजनाओं के लिए लाभ निर्देशित करने वाली कंपनियों को स्टॉक में नुकसान का अनुभव होने की संभावना है बाजार।

सामान्यतःपूछे जाने वाले प्रश्न

निवेशकों के लिए फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल का क्या मतलब है?

फामा और फ्रेंच थ्री फैक्टर मॉडल ने इस बात पर प्रकाश डाला कि निवेशकों को अतिरिक्त अस्थिरता और समय-समय पर खराब प्रदर्शन से बाहर निकलने में सक्षम होना चाहिए जो कि अल्पावधि में हो सकता है। 15 साल या उससे अधिक की लंबी अवधि के निवेशकों को अल्पावधि में हुए नुकसान के लिए पुरस्कृत किया जाएगा। यह देखते हुए कि मॉडल एक विविध स्टॉक पोर्टफोलियो, निवेशकों में 95% रिटर्न की व्याख्या कर सकता है अपने पोर्टफोलियो को उस सापेक्ष जोखिम के अनुसार औसत अपेक्षित रिटर्न प्राप्त करने के लिए तैयार कर सकते हैं जो वे करते हैं मान लीजिए। अपेक्षित रिटर्न देने वाले मुख्य कारक बाजार के प्रति संवेदनशीलता, आकार के प्रति संवेदनशीलता और मूल्य शेयरों के प्रति संवेदनशीलता हैं, जैसा कि बुक-टू-मार्केट अनुपात द्वारा मापा जाता है। किसी भी अतिरिक्त औसत प्रत्याशित प्रतिलाभ का श्रेय अमूल्य या अव्यवस्थित जोखिम को दिया जा सकता है।

मॉडल के तीन कारक क्या हैं?

फामा और फ्रेंच मॉडल के तीन कारक हैं: फर्मों का आकार, बुक-टू-मार्केट वैल्यू और बाजार पर अतिरिक्त रिटर्न। दूसरे शब्दों में, इस्तेमाल किए गए तीन कारक एसएमबी (छोटा घटा बड़ा), एचएमएल (उच्च घटा कम) और पोर्टफोलियो की वापसी वापसी की जोखिम मुक्त दर कम है। एसएमबी छोटे मार्केट कैप वाली सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के लिए खाता है जो उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं, जबकि एचएमएल उच्च बुक-टू-मार्केट अनुपात वाले मूल्य शेयरों के लिए खाते जो की तुलना में उच्च रिटर्न उत्पन्न करते हैं बाजार।

फामा और फ्रेंच फाइव फैक्टर मॉडल क्या है?

2014 में, फामा और फ्रेंच ने पांच कारकों को शामिल करने के लिए अपने मॉडल को अनुकूलित किया। मूल तीन कारकों के साथ, नया मॉडल इस अवधारणा को जोड़ता है कि उच्च भविष्य की कमाई की रिपोर्ट करने वाली कंपनियों को शेयर बाजार में उच्च रिटर्न मिलता है, एक कारक जिसे लाभप्रदता कहा जाता है। पांचवां कारक, जिसे निवेश कहा जाता है, आंतरिक निवेश और रिटर्न की अवधारणा से संबंधित है, जो सुझाव देता है प्रमुख विकास परियोजनाओं के लिए लाभ निर्देशित करने वाली कंपनियों को स्टॉक में नुकसान का अनुभव होने की संभावना है बाजार।

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