**Fama-French三因子模型**是金融学领域一个重要的投资组合理论，由经济学家Eugene Fama和Kenneth French在1992年提出。这个模型扩展了资本资产定价模型（CAPM），增加了市场风险之外的两个额外的风险因素，以更好地解释股票收益的差异。Fama-French三因子模型的三个因子包括： 1. **市场因子（Market Factor, Mkt-RF）**：这是CAPM中的核心因子，表示市场整体的风险回报，即市场指数收益减去无风险利率。 2. **规模因子（Size Factor, SMB - Small Minus Big）**：这个因子揭示了小市值公司相对大市值公司的超额回报。SMB因子通过比较小公司组合与大公司组合的平均收益率来度量。 3. **价值因子（Value Factor, HML - High Minus Low）**：价值因子反映了价值股（低市净率或低市盈率）相对于成长股（高市净率或高市盈率）的超额回报。HML因子通过对比高账面市值比（Book-to-Market Ratio, B/M）股票组合与低B/M股票组合的收益率来计算。 在《Fama French 1992 Table 1》的研究中，Fama和French使用了美国股票市场的历史数据，通过对大量股票的统计分析，验证了这三个因子对股票收益的显著影响。他们发现，在调整了市场风险暴露后，规模和价值因子仍然能够解释股票收益的异象，这为理解资产定价提供了新的视角。 `Fama-French-Replication.R` 文件很可能是用来复现该研究中计算因子权重和构建因子收益的过程。R语言是一种广泛应用的数据分析和统计编程语言，非常适合处理这种复杂的金融数据和模型计算。在这个脚本中，通常会涉及以下步骤： 1. **数据获取**：需要获取股票的收益率、市值、账面市值比等信息，这些数据可能来源于CRSP（Center for Research in Security Prices）、Compustat等金融数据库。 2. **数据预处理**：清洗和整理数据，确保所有股票的时间序列是连续的，同时处理缺失值和异常值。 3. **因子构造**：根据市值和B/M比例将股票分类，计算SMB和HML因子的月度收益。同时，获取市场因子Mkt-RF，通常是通过市场指数收益率减去短期国债利率得到。 4. **因子暴露度计算**：对于每个股票，计算其对三个因子的暴露度，这涉及到回归分析，以确定因子权重。 5. **因子收益计算**：根据股票的因子暴露度和因子收益，计算出每个股票因这三个因子所产生的预期超额收益。 6. **结果验证**：通过对股票的实际收益与因子模型预测收益进行对比，评估模型的解释力，看是否能复现出原文中的结果。 复现这个过程可以帮助我们理解和验证Fama-French三因子模型的有效性，同时也可作为进一步研究的基础，比如探索不同市场的适用性，或者结合其他因子（如动量因子）来改进模型。此外，这样的分析也常用于学术研究、投资策略制定和风险管理等领域。

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。