单因素模型计算公式的核心是量化单一变量对资产收益的影响，通常表示为：

$$R_i = \alpha_i + \beta_i F + \epsilon_i$$

其中，$R_i$ 是资产收益，$\alpha_i$ 是截距项，$\beta_i$ 是因子敏感度，$F$ 是共同因子（如市场收益率），$\epsilon_i$ 为随机误差。

关键点解析：

1. 模型结构
   单因素模型假设资产收益由单一共同因子驱动，例如市场组合收益率。公式中的 $\beta_i$ 衡量资产对因子的敏感度，是风险暴露的核心指标。

2. 参数意义

   • $\alpha_i$ 反映资产的特异性收益，与因子无关；
   • $\beta_i F$ 表示因子带来的系统性收益；
   • $\epsilon_i$ 涵盖非因子相关的随机波动，通常假设均值为零。

3. 应用场景
   广泛用于资本资产定价模型（CAPM），通过分析$\beta$值评估资产风险溢价，或用于投资组合的风险归因分析。

单因素模型通过简洁的线性关系分解收益来源，是金融分析的基础工具。实际应用中需结合统计检验确保因子有效性，并注意残差项的独立性假设。