Fama-French三因子模型数据和Stata代码（2000-2020年）

Fama-French三因子模型数据和Stata代码（2000-2020年）

时隙实时捕获多址接入技术，是一直应用于水下声通信的MAC协议

CRSP Fama-French 3因子模型 日数据 1926.7.1-2018.5.31 源自美国著名的金融数据库CRSP

实现fama-french三因子代码，非常好用的代码，

以python构建Fama and French三因子（MKT、SMB、HML），代码从网络整理，可以运行，数据可通过tushare pro下载。

在本文中，我们使用美国服务业的数据对新模型进行了经验检验，这是Fama和French（2015）[1]中5要素模型的扩展。 比较了5种因素的3种类型（全球，北美和美国）。 实证结果表明，Fama-French 5个因素仍然有效！ 与Fama和French（2015）的5因子模型相比，新模型的样本内拟合更好。

fama_macbeth_regression:稳健性测试（硕士论文）

在本文中，我们在Zhou and Li（2016）[1]中使用新的五因素模型分析了美国股市。 我们使用的数据是48个行业投资组合（1963年7月至2017年1月）。 参数由MLE估算。 LR和KS用于模型诊断。 模型比较是通过AIC完成的。 结果表明，Fama-French 5个因素仍然有效。 Zhou和Li（2016）[1]中的这一新模型比Fama and French（2015）[2]中的模型更适合数据。

量化交易多因子模型。A five-factor model directed at capturing the size, value, profitability, and investment patterns in average stock returns performs better than the three-factor model of Fama and French (FF, 1993). The five-factor model's main problem is its failure to capture the low average returns on small stocks whose returns behave like those of firms that invest a lot despite low profitability. The model's performance is not sensitive to the way its factors are defined. With the addition of profitability and investment factors, the value factor of the FF three-factor model becomes redundant for describing average returns in the sample we examine.