因子投资英雄

投资的因素

因素,摩根士丹利资本国际(MSCI)

MSCI开发了四十年的因素研究和创新支持的因子指标,FAC和因子模型。

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FACS报告

关于MSCI指数

关于摩根士丹利资本国际的因素

在投资的领域中,一个因素是可以解释资产的风险和返回性能的任何特征。超过40年的MSCI,从巴拉开始,研究了对长期股权性能的影响。MSCI开发了与世界上最大的投资者协商的因子指标和因子模型,并通过200多个全球研究团队编制的四十年数据进行了研究。

MSCI一直是超过40年的因素的领导者。探索下面的MSCI因子的历史。

因子时间表

摩根士丹利资本国际(MSCI)因素的创新
学术因素的里程碑
1960年 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。对更广泛市场的安全性的敏感性的测量称为beta


由:
1961年Treynor.
1964年夏普
1965 Litner.
1966年搬家

1969年 MSCI开始设立许可指数

MSCI是发展全球股权指数市场的先驱。我们于1969年开始许可我们的第一个股权指数产品

1972年 Haugen&Heins.

炼油CAPM创造出低波动因子投资,表明股票组合具有较低波动性倾向于平均产生更高的回报

1975年 Barra发射

创造
多因素巴拉风险模型

1976年 Stephen Ross / Rosenberg&Marathe
斯蒂芬罗斯

引入了套利定价理论(APT)——用原始术语“因素”和
低波动理论

罗森伯格和马拉地狗

学术资产定价文学和从业者风险因子建模研究

1986年 陈,罗斯,滚动

认为宏观经济因素可以系统地影响股市收益

1987年 巴拉固定收益第一

第一代Barra固定收入因子模型推出

1989年 宝石模型第一局

第一代MSCI全球股权模型(GEM)发起

1992年 FAMA&法语

在理性的市场理论上扩大,证明公司规模和估值因素是股票价的司机

1993年 Jegadeesh & Titman

发表了第一次研究动量因子

1994年 风险媒体推出

劳动司训练方法由J.P. Morgan推出

1997年 卡尔哈特

扩展Fama-French三因素模型,包括势头,创建卡尔哈特四因素模型

2004 巴拉收购了

MSCI收购了Barra,这是一家投资组合风险分析工具的提供商,在1975年推出了第一个风险分析产品

2010 RiskMetrics集团收购了

MSCI收购了风险管理组,领先的风险管理和治理产品和服务提供商。

2016 巴拉固定收入第4届

第四代巴拉固定收益因子模型推出

2018 MSCI推出FAC和因子盒

MSCI推出了MSCI FaCS和Factor Box,这是一个行业标准和要素分类,用于要素投资的一致实施和衡量

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表演视频元素

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性能要素:MSCI的因素

因素是许多投资组合的构建块 - 能够将数据指向可操作的洞察力的元素。

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典型内容

MSCI投资见解报告2021年

我们通过全球调查200个机构投资者,资产约为18万亿美元,以更好地了解他们对最重要的投资问题的看法。未来三到五年最重要的趋势是什么?covid-19的持久影响是什么?他们对因素投资,风险管理和多样性的最新思考是什么?

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因子群体

因子群体

历史上被确定为投资组合风险和返回的关键驱动因素,现在可以用来更好地通知投资过程。因素可能有助于投资者符合其目标,例如通过提供更好地理解风险和回报来降低风险,增加回报,增加多元化。

因子群体 这是什么
价值
相对便宜的股票
获取相对于基本价值价格较低的股票的超额回报
小盘(小盘)
规模较小的公司
相对于他们的较大的对手捕获较小的公司的超额资金(按市场资本化)
势头
上升股票
反映了以更强的绩效更强的股票的回报
低波动性
较低的风险股票
捕捉到低于平均挥发性,β和/或特质风险的股票过剩返回
股息收益率
支付现金流量
捕捉到具有高于平均股息收益率的股票过剩
质量
健全资产负债表股票
捕捉到债务低,稳定盈利增长和其他“质量”指标的股票的超额回报
生长
衡量销售和收益变化的衡量
使用历史盈利,销售和预测收益来衡量公司增长前景
流动性
程度的交易量
捕捉股票交易量相对于可用股票交易的常见变化


想了解更多关于MSCI指数的信息吗?有一个MSCI代表伸出援手

因素投资视差

因子指标

因子指标

MSCI因子指标旨在帮助制度投资者寻求以成本效益和透明的方式捕捉因素过剩的因素。因子指标可用于通过被动组合来实现因素。因子指数还可以为因子分配带来透明度,有助于缓解经理风格漂移的众所周知的问题,并且可能对风险管理产生积极影响。

由于因素的历史周期性,投资者可以选择远离单一因素的多样化,但不想稀释他们对目标因素的暴露或改变其投资组合的风险状况。MSCI的多因素索引提供了构建块,允许投资者根据其风险和返回的目标组装多因素分配,其投资信念以及他们对各种因素的投资信念及其投资制约。

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点击下面的任何一个因素图标,了解更多关于MSCI单一因素的信息:

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了解有关MSCI因子索引的更多信息,或者在我们的MSCI中阅读更多关于因素的更多信息额外资源

MSCI因子索引是基于规则的透明指标,其针对具有良好因素特征的股票 - 如强大的学术发现和经验结果支持 - 并且设计用于简单的实现,可复制性和传统被动和主动任务的使用。

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投资者可能希望远离单一的因素多样化,而不会稀释他们对目标因素的强度。这些指数结合了四种研究的良好因素 - 价值,动量,尺寸和质量 - 具有控制机制,旨在将波动与市场保持一致。

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由于因子分配和ESG目标成为许多资产所有者的同时要求,MSCI因子ESG目标索引旨在允许客户在整合ESG考虑的同时开发因子策略。

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对于大规模资产管理人员和资产所有者,投资性至关重要,由于其集中性,窄因子指标可能没有足够的流动性和能力。MSCI因子倾斜指数通过基于相关因子评分倾斜证券的市场资本化权重,具有更高的投资性要求。

介绍我们最新因素创新 - MSCI FACS

介绍我们最新因素创新 - MSCI FACS

基于MSCI的全球股权因素模型,MSCI FAC包括8因子组和16个因素。

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可以产生对标准的需求。

MSCI一直处于40年以上的驾驶因子创新的最前沿,从巴拉开始,这建立了一种常规语言来解释风险并通过因素的镜头返回。

MSCI FAC和MSCI因子盒旨在提供用于评估,实施和报告因素曝光的结构和标准化。

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MSCI FACS和因子盒视频

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MSCI FACS和因子盒

MSCI在过去40多年中一直在制定全球产业标准。我们对数据和新洞察力的痴迷会导致我们最新的因素创新。

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FACS报告 - ESG

介绍我们最新的要素创新-第二部分

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,行业、国家、货币和风格因素约占约882只主动管理全球共同基金样本的主动回报的55%。在因素贡献中,风格因素构成了积极回报的最大部分- 35%。

MSCI FaCS围绕因素创建了一种通用语言和定义,供更广泛的受众使用,包括资产所有者、经理、顾问、顾问和投资者。投资经理可以使用该框架分析和报告Factor特征,而投资者和顾问可以使用通用Factor标准定义使用数据来比较基金。

基金上的MSCI FACS


使用因素来帮助构建和管理投资组合的投资者需要一个共同的标准来分析基金和进行尽职调查。MSCI FaCS on Funds提供了对因素敞口的进一步了解,并允许投资者通过MSCI FaCS的8个因素组使用共同的语言来评估和比较etf和共同基金。

下载FactSheet.了解更多信息。

摩根士丹利资本国际(MSCI)因素框


因子箱由MSCI FaCS提供支持,为因子投资创造了一种通用语言。因子框提供了一个可视化设计,可以方便地比较基金和基准之间的因子风险敞口。它包括一些因素,这些因素在历史上已经证明了长期的超额市场回报。

MSCI因子框旨在帮助投资者与预期的基准相比识别因子暴露。这可能有助于投资者根据其基金曝光和投资目标,对其基金选择,基金监测和整体组合分析进行更好的明智决策。

通过观看了解更多关于因素的信息MSCI的因素投资网络研讨会系列录音

因子分析内容分离器

因子模型

因子模型

无论是建立投资组合、实施战略,还是衡量业绩,MSCI都帮助客户在整个投资过程中识别和解决实施因素。MSCI的70+股票因素模型(70+ Equity Factor Models)和100+多资产类别模型(100+ Multi-Asset Class Models)采用了MSCI的因素分类标准,该标准有一个详细的层次结构,包括三个不同的层次:因素组、因素(系统性股票策略)和因素描述符。在投资组合构建中加入因素策略可以帮助:

  • 管理人员差异化他们的策略
  • 驱动性能
  • 了解因素风险
  • 管理风险和意外的赌注
  • 避免拥挤的交易风险

学习更多关于摩根士丹利资本国际(MSCI)分析

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因子分析报价

到1976年,巴拉(现在的一部分MSCI)创建了先定基于许多不同风险因素的股票回报的复杂模型。

Bionic Beta赢了1970年代(福布斯,2014年2月)

因素投资 - 赋予投资者能够实现更好的结果

因素投资 - 赋予投资者能够实现更好的结果

MSCI通过一致和透明的因子框架帮助客户构建,实施和测量基于因子的策略。作为40多年的因素的担保领导者,MSCI以巴拉开始发明了一种通用语言来解释风险并通过因素镜头返回。

探索下面的MSCI全球因素框架互动,为我们的全球股权系数模型 - 长期Horizo​​ n(Gemlt)提供透明度:

摩根士丹利资本国际(MSCI)图形

我们的研究不同于其他的

我们的研究将MSCI与其余部分差异

MSCI的主要竞争优势之一是我们的研究。我们聘用了我们行业中最大的研究团队之一 - 其中包含广泛的财务和投资行业经验的广泛的学术资格。我们致力于构建世界上最好的指数,投资组合建筑和风险管理工具 - 致力于开发新因素模型和方法,增强现有的现有因素。

MSCI的丰富因子层次结构是由聚合的基本和技术数据的底层构建的。这是基于广泛的研究,以确定跨市场相关的风险和返回和返回的共同驱动因素和投资策略。我们的内部团队超过150名研究人员用实践经验融合了学术研究,不断创新,将新因素引入风险模型。

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