Thiếu sót của mô hình nhân tố APT là không đưa ra hướng dẫn liên quan đến việc xác định rủi ro của các yếu tố hay phần bù rủi ro. Hai nguyên tắc hướng dẫn khi chúng ta xác định các yếu tố hợp lý: Đầu tiên, chúng ta muốn giới hạn các yếu tố với khả năng đáng kể để giải thích lợi suất cổ phiếu. Nếu mô hình của chúng ta có hàng trăm biến giải thích thì thật là đơn giản để mô tả lợi suất cổ phiếu. Thứ hai, chúng ta có thể chọn các yếu tố dường như có khả năng là những yếu tố rủi ro quan trọng, đó là các yếu tố mà nhà đầu tư quan tâm cho nên họ sẽ yêu cầu mức phần bù rủi ro có ý nghĩa để chấp nhận nhiều nguồn phát sinh rủi ro.
Ví dụ, năm 1986, Chen, Roll và Ross đã đưa ra 5 biến kinh tế vĩ mô có liên quan mật thiết với những yếu tố được xác định bởi phép phân tích yếu tố. Những biến này có thể được đặt trong mối tương quan với tỷ suất lợi nhuận để hình thành công thức của tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng.
• IP: Sự thay đổi bất ngờ của tình hình sản xuất trong ngành
• EI: Sự thay đổi tỷ lệ lạm phát kỳ vọng
• UI: Sự thay đổi bất ngờ của tỷ lệ lạm phát
• CG: Sự thay đổi bất ngờ của chênh lệch lợi tức giữa trái phiếu xếp hạng thấp và trái phiếu xếp hạng cao
• GB: Sự thay đổi chênh lệch lợi tức giữa trái phiếu ngắn hạn và trái phiếu dài hạn.
Đây là công thức biểu diễn mô hình 5 nhân tố trong suốt thời kỳ nắm giữ t :
it i iIP t iEI t iUI t iCG t iGB t it
Cho đến nay, tất cả những mô hình đã được mô tả đều bắt đầu bằng định nghĩa rủi ro thị trường theo nghĩa rộng, sau đó triển khai các công thức có thể đo lường tốt nhất loại rủi ro này. Tuy nhiên, tất cả những hệ số β để đánh giá rủi ro mà các mô
hình đưa ra đều dựa vào dữ liệu trong quá khứ. Bây giờ, chúng ta sẽ xem xét đến những mô hình đo lường rủi ro và tỷ suất lợi nhuận cuối cùng. Chúng ta hãy bắt đầu với tỷ suất lợi nhuận, mục tiêu là sử dụng các đặc trưng hoặc các bội số giá của một công ty để giải thích cho những chênh lệch giữa tỷ suất lợi nhuận của các loại cổ phiếu qua những thời gian dài. Những mô hình này cho rằng nếu một số nhà đầu tư kiếm được lợi nhuận cao và ổn định hơn cho những nhà đầu tư khác thì chắc chắn họ cũng đứng trước rủi ro cao hơn. Do vậy, chúng ta có thể dựa vào đặc trưng chung của những khoản đầu tư có lợi nhuận cao và xem chúng như thước đo gián tiếp hay đại diện cho rủi ro thị trường.
Trong một công trình nghiên cứu nổi tiếng về mô hình định giá tài sản vốn được công bố vào năm 1992, Fama và French bắt đầu với việc quan sát hai loại cổ phiếu có khuynh hướng chung là tốt hơn thị trường: (i) small caps và (ii) stocks with a
high book-value-to-price ratio (những cổ phiếu có hệ số giá trị sổ sách trên giá thị
trường cao) - vẫn hay thường được gọi là những cố phiếu “giá trị”, ngược lại với chúng là những cổ phiếu “tăng trưởng". Và sau đó, nhúng thêm 2 nhân tố vào mô hình CAPM để phản ảnh sự nhạy cảm của danh mục đối với 2 loại cổ phiếu này:
it i iM Mt iSMB t iHML t it
r =α β+ R +β SMB +β HML +e
Điểm thú vị trong nghiên cứu này là Fama và French vẫn cho rằng tỷ suất sinh lợicao là phần thưởng cho sự chấp nhận rủi ro cao, trong trường hợp riêng biệt điều này có nghĩa rằng nếu tỷ suất sinh lợi tăng lên cùng với tỷ số B/P, thì sau đó những cố phiếu có tỷ số B/P cao sẽ trở nên rủi ro hơn mức trung bình – chính xác với những gì mà những nhà phân tích kinh doanh truyền thống đã nhận định. Điểm khác nhau là ở chỗ liệu bạn có thể tin tưởng vào một thị trường hiệu quả (EMT) hay không. Một nhà phân tích kinh doanh không tin vào thị trường hiệu quả, do đó anh ta cho rằng một tỷ lệ B/P cao sẽ chỉ ra đó là một cơ hội để mua vào: giá các cổ phiếu xem ra rẻ. nhưng nếu bạn tin chắc vào EMT và bạn cũng tin rằng những cổ phiếu giá rẻ chỉ có thể rẻ vì một lý do tốt, đó là vì những nhà đầu tư nghĩ rằng chúng có rủi ro cao…