因素模型是一种统计模型，用于解释资产收益率或变量之间的相关性，其核心思想是存在潜在的、不可观测的共同影响因素。以下是关键要点：

1. 基本定义

   因素模型假设一组变量（如资产收益率）受多个共同因素影响，这些因素是潜在且不可观测的。通过线性方程描述各因素对变量的影响，从而揭示变量间的共变关系。

2. 核心假设

   • 存在系统性风险（市场风险）和非系统性风险（如行业、公司规模等）；

   • 资产收益率与系统性风险呈线性关系，与个体风险无关。

3. 主要类型

   • 单因素模型 ：仅考虑市场风险（如资本资产定价模型）；

   • 多因素模型 ：扩展至多个非市场风险因素（如Fama-French三因子模型）。

4. 应用领域

   用于资产定价、投资组合优化和风险管理，帮助识别系统性风险与个体风险，提升投资决策的科学性。

5. 与CAPM的区别

   因素模型在CAPM基础上增加了非市场风险因素，更全面地解释资产收益波动，而CAPM仅关注系统性风险溢价。