该文件提供了2000年至2022年间,应用于股票市场的五因子模型数据,这些数据按月度汇总,覆盖了多个市场类型编码(MarkettypeID)。五因子模型是金融领域中评估资产收益和风险的重要工具,由经济学家尤金·法玛提出,包括:市场风险因子(Market Risk Premium)、市值因子(SMB, Small Minus Big)、帐面市值比因子(HML, High Minus Low)、盈利能力因子(RMW, Robust Minus Weak)和投资模式因子(CMA, Conservative Minus Aggressive)。每个因子都从两个维度衡量:流通市值加权与总市值加权。
数据表格结构清晰,每一行代表特定市场类型在某个月的五因子表现,包括三种不同的投资组合(Portfolios)。每一列则对应不同因子的表现值,如市场风险溢价、市值因子等。这些因子值没有单位,直接反映了相对表现或超额回报率。例如,正的市场风险溢价表示市场整体表现优于无风险利率,而负的市值因子(SMB)表明小市值股票相对于大市值股票的表现。通过观察数据,可以分析不同时间段内各因子对股票收益的影响变化,以及各市场类型和投资组合之间的差异。例如,2000年1月数据显示,P9709市场类型下,无论是哪种投资组合,市值因子(SMB)均为负值,意味着小市值股票普遍跑输大市值股票;而到了2022年1月,情况可能有所不同,比如P9714市场类型中,对于某些投资组合,市值因子出现了正向效应,显示小市值股票开始展现出相对优势。
总体来说,这份数据集对于研究者和投资者理解市场动态、构建投资策略、评估因子模型的有效性均具有重要价值。它揭示了长期视角下因子投资在中国股票市场的演变趋势和特征。