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因子投资

由MSCI因素

在40年要素研究和创新的支持下,摩根士丹利资本国际(MSCI)开发了要素指数、FaCS和要素模型。

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在投资领域,“因素”是指任何能够解释资产风险和回报表现的特征。从巴拉开始的40多年来,摩根士丹利资本国际公司一直在研究各种因素,以确定它们对长期股票表现的影响。摩根士丹利资本国际咨询了全球最大的投资者,开发了各种因素指数和因素模型,其研究也得到了200多个全球研究团队编制的40年因素数据的支持。

MSCI一直处于因素处于领先地位超过40年。探索MSCI历史以下因素。

因子时间轴

摩根士丹利资本国际(MSCI)因素的创新
学术因素里程碑
1960 CAPM

资本资产定价模型试图衡量投资风险如何影响其预期回报。衡量一种证券对更广泛市场的敏感性被称为贝塔


由开发:
1961年特雷诺
1964年夏普
1965年Litner
1966年Mossin

1969 MSCI开始许可指标

MSCI是开拓市场的全球股票指数的先驱。我们开始授权我们的第一个股票指数的产品在1969年

1972 亨氏Haugen &

通过对CAPM进行精炼,创造出低波动因素投资,证明了波动性较低的股票投资组合一般会产生较高的回报

1975 Barra发射

创建
多因素的Barra风险模型

1976 Stephen Ross / Rosenberg & Marathe
斯蒂芬•罗斯

介绍了套利定价理论(APT) - 记入原词“因素”和
低波动研究

罗森伯格和Marathe

学术资产定价文献和从业者风险因素建模研究

1986年 陈,罗斯,卷

表明宏观经济因素能够系统地影响股票市场的收益

1987年 巴拉固定收益第一代

第一代巴拉固定收益因子模型推出

1989年 GEM模型第一代

第一代MSCI全球股票模型(GEM)推出

1992年 法玛和法国

扩大对理性市场理论来证明公司的规模和估值因素是股票价格的驱动因素

1993年 Jegadeesh&蒂特曼

动量因子发布第一个研究

1994年 RiskMetrics发射

RiskMetrics方法论由摩根大通推出

1997年 卡哈特

扩大对法玛-French三因素模型,包括动量因子,创造了卡哈特四因素模型

2004 巴拉收购

摩根士丹利资本国际收购了投资组合风险分析工具提供商Barra,后者于1975年推出了第一款风险分析产品

2010 RiskMetrics集团收购了

MSCI收购RiskMetrics Group的,风险管理和治理产品及服务的领先供应商。

2016 巴拉固定收益第四代

第四代巴拉固定收益因子模型推出

2018 MSCI推出FACS和因子箱

MSCI发布MSCI FACS和因子箱,行业标准和要素分级一致地实施和测量因子投资

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高性能视频元素

性能元素:通过因素MSCI

的因素有很多投资组合的基石 - 善于把数据点转化为可操作的见解的元素。

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因素组

因子组

因素在历史上被认定为投资组合的风险和收益的关键驱动程序,现在可以用来更好地了解投资过程。因素可能帮助投资者实现他们的目标,如减少风险,增加收益,并通过提供更好的理解风险和回报的日益多样化。

因子组 它是什么

相对便宜的股票
捕获超额收益的股票有相对于其基本价值低廉的价格
小型(小帽)
规模较小的公司
获取小公司相对于大公司的超额回报(按市值计算)
动力
上涨的个股
反映了超额收益的股票具有较强的过往业绩
低挥发性
降低风险股票
捕获超额收益的股票低于平均波幅,β和/或个别风险较低
股息收益率
支出现金流
捕获超额收益,以具有比平均水平的股息收益率股票
质量
健全的资产负债表的股票
获取以低负债、稳定盈利增长和其他“质量”指标为特征的股票的超额回报


要对MSCI因素的更多信息?有一个摩根士丹利资本国际的代表联系你

因子投资视差

因素指标

因素指标

MSCI因素指数旨在帮助机构投资者以成本效益高、透明的方式获取因素的超额回报。因子指数可以通过被动投资组合来实现因子。因子指数还可以为因子配置带来透明度,有助于缓解众所周知的经理人风格漂移问题,并可能对风险管理产生积极影响。

由于多种因素的历史周期性,投资者可以选择从一个单一的因素多元化遥远,但不希望将其暴露稀释到他们的目标因子或改变其投资组合的风险状况。MSCI的多因素索引提供积木,让投资者根据自己的目标,风险和回报,个人因素的投资信念,他们的可投资性约束组装多因素分配。

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点击下面的任何一个因素图标,了解更多有关MSCI六个单一因素的信息:

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下面了解更多关于MSCI因素指标或由MSCI阅读更多关于我们的因素其他资源

MSCI因素指标是基于规则的,透明的指标瞄准的股票有利因素的特点 - 通过强大的学术成果和实证结果支持 - 和设计用于实现简单,可复制性,并使用了传统的被动和主动任务。

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投资者可能希望从只是一个单一的因素多元化离开,不稀释他们接触的力量,他们的目标的因素。这些指标结合四家研究的因素 - 价值,动量,规模和质量 - 与旨在保持波动与市场线的控制机制。

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由于因素配置和ESG目标成为许多资产所有者的同时要求,摩根士丹利资本国际(MSCI)因素ESG目标指数旨在让客户在整合ESG考虑因素的同时制定因素战略。

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对于可投资性至关重要的大型资产管理者和资产所有者来说,狭窄的因子指标由于其集中的性质,可能没有足够的流动性和能力。MSCI因子倾斜指数根据相关因子得分对证券的市值权重进行倾斜,对可投资性有更高的要求。

介绍我们最新FACTOR创新 - MSCI FACS

介绍我们最新的创新因素FACS -MSCI

基于MSCI的全球股票因素模型,MSCI FaCS包括8个因素组和16个因素组。

要素投资正在改变投资者构建和管理投资组合的方式。要素投资的日益普及会产生对标准的需求。

从Barra开始,摩根士丹利资本国际40多年来一直处于推动要素创新的前沿。Barra建立了一种通过要素来解释风险和回报的共同语言。

MSCI FaCS和MSCI Factor Box旨在为评估、实施和报告因素暴露提供结构和标准化。

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MSCI FACS和要素盒视频

MSCI FACS和要素箱

MSCI已经过去40多年制定全球行业标准。我们的数据和新的见解痴迷由此我们得到的最新因素的创新。

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FaCS报告- ESG

介绍我们最新的创新因子 - 第2部分

摩根士丹利资本国际(MSCI)流式细胞仪TM值


众所周知,历史上的因素一直是股票投资组合风险和回报的关键驱动因素。我们的研究(Roisenberg, 2017)表明,在2003年9月至2016年12月期间,以大约882只积极管理的全球共同基金为样本,行业、国家、货币和风格因素约占主动回报率的55%。在因素贡献中,风格因素占主动回报的比例最大——35%。

MSCI FACS创建一个共同的语言和定义因素被更广泛的受众,包括资产所有者,管理者,顾问,顾问和投资者使用。投资管理人员可以使用该框架来分析和报表要素特征,而投资者和顾问可以利用这些数据来比较使用共同的因素的标准定义基金。

摩根士丹利资本国际公司(MSCI)基金FaCS


谁使用因素来帮助建设和管理投资组合的投资者需要一个共同的标准,以分析基金和进行尽职调查。MSCI FACS对基金提供了进一步深入了解因素的暴露,并允许投资者使用一个共同的语言评估,并通过MSCI FACS的8因子组比较的ETF和共同基金。

下载资料单为更多的信息。

MSCI因素箱


该因子盒是由MSCI FACS,这创造了投资因素的共同语言供电。该因子盒设计提供资金和基准之间比较容易暴露因子可视化。这包括在历史证明,从长期来看超额市场收益的6个因素。

相比于他们的预期基准MSCI的因素盒子的目的是帮助投资者识别因子暴露。这可以帮助投资者对他们的基金选择做出更明智的决策,资金监控,并根据自己的资金风险和投资目标的整体投资组合分析。

通过观看了解更多的因素MSCI因素投资网络研讨会系列记录

因素分析内容分离器

因素模型

因素模型

无论是建立投资组合、实施战略还是衡量业绩,摩根士丹利资本国际都帮助客户识别并解决投资过程中的实施因素。MSCI的70+股票因素模型和100+多资产类别模型采用MSCI的因素分类标准,该标准有一个详细的层次结构,包括三个不同层次、因素组、因素(系统股票策略)和因素描述符。在投资组合构建中结合因素策略可以帮助:

  • 经理区分他们的策略
  • 驱动器性能
  • 了解风险因素
  • 管理风险和意外的赌注
  • 交易拥挤的回避风险

了解更多关于MSCI Analytics(分析)

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因子分析报价

到1976年,巴拉(现为摩根士丹利资本国际(MSCI)的一员)创建了基于许多不同风险因素预测股票回报的复杂模型。

仿生Beta版赢得了1970年的(福布斯2月2014)

要素投资——赋予投资者力量以获得更好的结果

因子投资 - 赋予投资者以达到更好的结果

MSCI帮助客户构建,实施和通过一致和透明的因素框架测量基于因子策略。作为要素的应用40多年的领导者,MSCI Barra的与发明开始共同语言,通过要素的镜头来解释风险和回报。

探索MSCI全球要素互动框架下面这在我们的全球股票因子模型提供透明度 - 长期地平线(GEMLT):

MSCI图形

我们的研究区分MSCI从休息

我们的研究从休息区分MSCI

MSCI的主要竞争优势之一是我们的研究。我们拥有业内最大的研究团队之一,他们拥有丰富的学术资历和丰富的金融和投资行业经验。我们致力于建立世界上最好的指数、投资组合构建和风险管理工具——致力于开发新的因素模型和方法,并加强现有的模型和方法。

摩根士丹利资本国际(MSCI)的富裕因素层次结构基于汇总的基础和技术数据。这是基于广泛的研究,以确定共同的驱动风险和回报,并返回测试相关性跨市场和投资策略。我们有超过150名研究人员组成的内部团队,将学术研究与实践经验相结合,并不断创新,将新的因素引入风险模型。

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