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因子投资

由MSCI因素

MSCI已开发因素指标,流式细胞仪和因子模型通过四个十年的因素的研究和创新的支持。

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流式细胞仪报告

关于要素按MSCI

关于通过因素MSCI

在投资领域,一个因素是可以解释资产的风险和回报表现任何特征。40多年来,MSCI,从巴拉,已经研究因素,以确定其对长期股权性能的影响。MSCI已开发因素指标和因素模型在征求全球最大的投资,并已研究背靠四个十年由200多个全球研究团队编制度数据。

MSCI在过去40多年来一直是因素方面的领导者。下面探索MSCI因素的历史。

因素的时间表

MSCI创新因子
学术因素里程碑
1960年 CAPM

资本资产定价模型,试图衡量投资的风险如何可能影响其预期收益。安全大盘的灵敏度的测量被称为测试版


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

1969年 MSCI开始许可指标

MSCI是发展全球股票指数市场的先驱。1969年,我们开始授权我们的第一个股票指数产品

1972年 豪根和海因斯

炼油CAPM创造低波动因素的投资,证明了股票组合和较低的波动性往往会产生平均更高的回报

1975年 巴拉推出

创作
多因素巴拉风险模型

1976年 史蒂芬·罗斯/罗森伯格和Marathe
斯蒂芬·罗斯

介绍了套利定价理论(APT) - 记入原词“因素”和
低波动理论

罗森博格& Marathe

学术资产定价文学从业者的风险因素模型研究

1986 陈,罗斯,滚

建议在宏观经济因素可能会影响系统的股市回报

1987 Barra固定收益第一代

第一代Barra固定收益因子模型推出

1989 宝石模型第一代

推出第一代MSCI全球股票模型(GEM)

1992 法玛和法国

扩展了理性市场理论,论证了公司规模和估值因素是股价的驱动因素

1993 Jegadeesh&蒂特曼

发表了第一个关于动量因子的研究

1994 RiskMetrics公司推出

RiskMetrics的方法是由摩根大通推出

1997 卡哈特

扩展Fama-French三因子模型,加入动量因子,建立Carhart四因子模型

2004年 Barra收购

MSCI收购了Barra, Barra是一家投资组合风险分析工具提供商,1975年推出了首个风险分析产品

2010 RiskMetrics Group的收购

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 Barra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Factor Box

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

业绩要素:MSCI的因素

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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商群

因素组

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。

因素组 这是什么
价值
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
低尺寸(小盘)
小公司
捕获相对于其较大的同行小公司的超额收益(以市值计算)
动量
不断上涨的股票
反映过去表现较好的股票获得的超额回报
低挥发性
降低风险股票
获取低于平均波动率、贝塔系数和/或特殊风险的股票的超额回报
股息收益率
现金流支付
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
捕获超额收益的股票为特征的低负债,盈利增长稳定,和其他“质量”指标
发展
衡量销售额和利润的变化
用历史收益,销售和盈利预测公司衡量经济增长前景
流动性
大小调整交易量
相对于现有股票买卖捕捉股票的交易量普遍变化


想了解更多MSCI的因素信息?有一个MSCI代表与您联系

因子投资视差

因素指标

因素指标

MSCI因素指标的目的是寻求捕捉的因素,成本有效和透明的方式超额收益帮助机构投资者。因素指标可用于通过被动的投资组合来实现的因素。一个因素指数也能带来透明度因素分配,有助于缓解经理风格漂移的众所周知的问题,并可能对风险管理的积极影响。

由于因素的历史周期性,投资者可能会选择分散投资,而不是单一因素,但不希望稀释他们对目标因素的敞口,也不希望改变他们投资组合的风险状况。MSCI的多因素指数提供了构建模块,让投资者可以根据他们的风险和回报目标、他们对单个因素的投资信念和他们的投资限制来组合多因素配置。

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点击以下任一因素图标了解更多有关摩根士丹利单一因素:

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了解更多关于MSCI因素指数以下或阅读更多关于MSCI的因素在我们其他资源

MSCI要素指数是基于规则的、透明的指数,目标是具有有利要素特征的股票——有强有力的学术研究结果和实证结果支持——旨在简单执行、可复制,并用于传统的被动和主动委托。

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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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由于要素分配和ESG目标,成为许多资产所有者同时要求,MSCI ESG因素指标的目标是能够使客户开发策略因素,同时还整合ESG方面的考虑。

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对于大规模的资产管理人和资产所有者对他们来说,可投资性是至关重要的,狭窄的因素指标可能不具有足够的流动性和容量,由于其集中的性质。摩根士丹利资本要素倾斜指标均已通过倾斜基于相关因子得分证券的市值权重较高的可投资性需求。

介绍我们最新FACTOR创新 - MSCI FACS

介绍我们最新的要素创新- MSCI FaCS

根据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。

因子投资正在改变的方式投资建设和管理的投资组合。因子投资的日益普及可以创建标准的必要性。

MSCI一直处于驱动因素的创新超过40年的最前沿,与巴拉,建立一个共同的语言,通过要素的镜头来解释风险和收益开始。

MSCI流式细胞仪及MSCI因子盒旨在提供评估,实施和报告风险因素的结构和标准化。

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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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流式细胞仪报告 - ESG

介绍我们最新的创新因子 - 第2部分

MSCI FACSTM值


它是公认的因素在历史上一直在股票投资组合的风险和回报的主要驱动力。我们的研究(Roisenberg,2017)表明,行业,国家,货币和风格因素约占882主动管理的全球共同基金的样本的2003年九月的主动返回的约55% - 2016年12月期间。内部因素的贡献,风格因子由主动回报的最大部分 - 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。

MSCI FACS资金


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。

下载资料单想要查询更多的信息。

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。它包括的因素,这在历史上证明长期来看超额市场回报。

MSCI因子箱旨在帮助投资者识别与预期基准相比的因子风险敞口。这有助于投资者根据自己的基金敞口和投资目标,在基金选择、基金监测和整体投资组合分析方面做出更明智的决策。

了解更多有关因素观看MSCI的因素投资系列网络研讨会记录

因子分析的内容分隔符

因子模型

因子模型

无论是构建投资组合,实施策略,或测量性能,MSCI帮助客户识别和解决在整个投资过程中实施的因素。MSCI的70+权益因子模型和100+多资产类别模型利用MSCI的具有详细分层结构,包括三个不同的层,因子组,因素(系统公平策略),和因子描述符因子分类标准。纳入投资组合构建能够帮助因子策略:

  • 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
  • 避免交易拥挤的风险

学习更多关于MSCI Analytics(分析)

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因子分析报价

到1976年,巴拉(现摩根士丹利资本国际的一部分)创造了复杂的模型,预测基于许多不同的风险因素的股票收益。

仿生Beta版赢得了1970年的(福布斯2月2014)

FACTOR投资 - 赋权投资者取得更好的成果

要素投资-授权投资者取得更好的结果

MSCI通过一致和透明的因素框架帮助客户建立、实施和衡量基于因素的策略。作为40多年来因子应用的领导者,MSCI从Barra开始发明了一种通用语言,通过因子的镜头来解释风险和收益。

以下是摩根士丹利资本国际全球因素框架互动,为我们的全球股票因素模型——长期视角(GEMLT)提供了透明度:

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

其中的MSCI的主要竞争优势是我们的研究。我们聘请最大的研究团队在我们这个行业的一个 - 它包含具有广泛的金融和投资行业经验丰富的学历。我们致力于打造世界上最好的指数,投资组合构建和风险管理工具 - 两个开发新的因子模型和方法的工作,并加强现有的。

MSCI丰富的层次因素,从地面行动从汇总基本面和技术数据来构建。这是基于广泛的研究,以确定风险与收益的共同驱动器和回跨市场和投资策略的相关测试。我们的150多名研究人员混纺学术研究与实践经验和内部团队不断创新,推出新的因素风险模型。

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