Mô hình nhân tố thống kê và phân tích thành phần chính Statistical factor models and principal component analysis Giới thiệu Trong các bài học trước, chúng ta đã làm việc với các “nhân tố quan sát được” – những biến số mà chúng ta có thể thu thập dữ liệu một cách trực tiếp, như lợi nhuận thị trường, các nhân tố Fama-French, hay các biến kinh tế vĩ mô. Cách tiếp cận này rất mạnh mẽ, nhưng nó dựa trên một giả định ngầm: chúng ta, với tư cách là nhà nghiên cứu, phải “đoán” đúng các nhân tố rủi ro thực sự mà thị trường đang định giá. Nhưng nếu các nguồn rủi ro hệ thống thực sự là những lực lượng kinh tế tiềm ẩn, không thể quan sát trực tiếp thì sao? Liệu có cách nào để dữ liệu “tự nói lên” các nhân tố tiềm ẩn đó là gì không? Câu trả lời là có, và đó chính là mục tiêu của Mô hình Nhân tố Thống kê. Thay vì áp đặt trước các …