如何为资产确定合适的价格是爱游戏困扰所有投资者的难题，由芝加哥大学教授尤金·法玛（Eugene F.爱游戏平台 Fama）与达特茅斯学院肯尼斯·弗伦奇(Kenneth French)教授于1993年提出的三因子模型(Fama-French 3-factor model)在金融圈几乎无人不知。由于该模型很好地捕捉到了股票收益率与许多股票特性之间的关系，因而也被学术界和业界广泛应用。
可是，就如同人有生死一样，模型也会有逐渐失效的那天。事实上，Fama-French三因子模型在被广泛应用的同时，也一直是众多学者检验和挑战的对象。随着研究的深入，三因子模型所无法解释的定价异象越来越多，理论与现实的差距日益增大，寻找新的定价模型不但是当务之急，同时也成为了金融学者们竞争的焦点。
对于诺奖得主尤金·法玛而言，最新、或许也是最具威胁的挑战者来自中国。上海交通大学上海高级金融学院副教授袁宇与宾夕法尼亚大学的Robert Stambaugh合作提出了全新的“错误定价4因子模型（M-4）”，该模型无论是在定价的精确程度还是对于现有错误定价异象的适应性方面都远远强于此前的三因子模型，同时优于其升级版——同样由尤金·法玛教授等于2015年提出的五因子模型。而详细阐述该模型的论文《Mispricing Factors》近期已被金融学界最具权威性的期刊之一《Review of Financial Studies》收录，即将刊发。
“对于现代金融学来说，非理性投资和错误定价究竟在多大程度上影响了资产定价’始终是最核心的争论之一。”袁宇介绍说：“围绕这一争论，有效市场学派和行为金融学派数十年来始终针锋相对，而两种派别的学术领袖尤金·法玛和罗伯特·席勒也凭借各自的研究在2013年同时赢得诺贝尔经济学奖。对于行为金融学派而言，其有力的证据恰恰是通用的资产定价模型所无法解释的错误定价异象越来越多，模型的有效性越来越受到质疑。”
根据尤金·法玛等的研究，股票市场的β值不能解释不同股票回报率的差异，他由此提出可以建立一个三因子模型来解释股票回报率。该模型认为，一个投资组合(包括单个股票)的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释，这三个因子是：市场资产组合(Rm?Rf)、市值因子(SMB，也被称作“大小盘因子”)、价值因子(HML)。但学术界对于这三个因子的真实影响力一直抱有疑问，如Novy-Marx教授就曾发现，总盈利-资产比率（gross profits-to-assets）对股票横截面平均收益率，具有接近于HML因子的解释能力。也有学者指出，公司投资水平和股票平均收益率显著负相关。由此可见，三因素模型对预期收益率的描述并不全面，因为三个因子并不能解释由公司盈利能力与投资模式所造成的股票收益率差异。
事实上，三因子模型及其结论在投资实践中也遇到了很大的挑战，其中最典型的代表就是巴菲特。三因子模型认为股票（资产组合）的回报率与三个因素有关：β、市值和估值，其基本结论就是高β、小盘股和低市净率的价值股会给你带来更好的回报。而众所周知，巴菲特之所以能靠股票投资成为首富，是因为他买的股票波动率都比较低，而且是当稳定的大公司股票打折的时候买进。有人总结其投资三因素为“低β+大盘股+适度杠杆”，其中两个因素都与三因子模型的结论完全相反。
“2003年，在我博士课程的第一年刚开始接触三因子模型的时候，我就觉得它有问题。”关于错误定价如何影响市场的研究几乎贯穿了袁宇教授迄今为止的学术生涯，他说：“最初几年，我只是认为三因子模型应该被修正，三因子中的价值因子，很有可能反映了错误定价，而非风险。但从2012年开始，也就是我来到高金任教之后，随着研究的深入，我认为三因子模型的核心因子价值因子应该被替换掉。”
事实上，寻找新的模型替代三因子模型现在已经是学界的共识，也有很多学者在从事这方面的研究，目前研究结果保持领先身位的共有三种方案。一马当先的无疑是由Fama教授领导的团队，他们在原来三因子模型的基础上增加了“投资因子”和“利润因子”，推出了新的五因子模型（FF-5）。另一组则由侯恪惟、薛辰、张撸等三位华人学者组成，其中侯恪惟教授同时也是高金的特聘教授。他们在2015年提出了Q因子（Q-4）模型，主张通过市场、市值、投资（实体投资）和盈利等4大因子来确定资产价格。最后一个模型正是此次由袁宇教授与宾夕法尼亚大学沃顿商学院Robert F.爱游戏娱乐 Stambaugh教授共同提出的“错误定价4因子模型（M-4）”。
“Fama和我们都认为因子模型中应包含市场和市值因子，核心争论是应该加入新的哪两个因子，而我们提出了全新的‘管理因子’和‘表现因子’。”袁宇教授解释说：“管理因子反映了上市公司管理层管理行为相关的错误定价。在美国市场，我们经常会发现上市公司出现过度投资的行为。这些上市公司的职业经理人青睐投资，却投了很多不好的项目，但投资者往往不会发现。很多投资人会认为只要投资就是一件好事，结果导致这些过度投资的公司被高估。这就是典型的由于管理行为而产生的错误定价。管理因子综合了六个经典的和公司管理层相关的错误定价指标。”
“而表现因子指的是投资者对于上市公司的表现无法完全理解而导致错误定价，其中一个例子利润。我们发现那些有利润很高的公司，投资者往往会低估其价值。而利润较少的公司，却经常被市场相对高估。换言之，上市公司的表现并没有被完全的体现到股价之中去。和管理因子相同，表现因子也综合了多种经典的和公司表现相关的错误定价指标。” 袁宇教授进一步分析说：“Fama所新加入的两个因子投资和利润只是管理因子和表现因子所考虑的指标之一。管理因子考量的还包括公司发行股票的信息、公司处理应收帐款的信息以及关于投资的决策等共计6个指标。而表现因子则包括公司的破产风险、近期股价的收益体现和财务指标表现等共5个指标。”
一个模型的好坏，最终要通过市场数据的检验才能得出。袁宇教授解释道：“简单来说，如果把一组股票按照市盈率高低分成10组，一个好的模型就能完整的解释为什么市盈率低的股票要比市盈率高的表现好。如果无法解释，这组资产组合对于这个模型而言就是一个定价异象。而要衡量哪个模型更适合成为下一代资产定价模型，就要看新的模型能否准确的解释此前三因子模型无法解释的异象。而在与Fama新模型的比较中，我们的错误定价四因子（M-4）模型优势非常明显。”
数据统计显示，在针对纽约证券交易所积累的12个定价异象中，错误定价四因子（M-4）模型能够很好的解释其中的9个，而Q-4和Fama的五因子模型分别只能解释其中的2个和1个。如果将异象样本进一步扩大到纽交所积累的73个定价异象，M-4仍然能够很好的解释其中37个，而Q-4和Fama的五因子模型只能分别适用于其中的19个和10个异象。正因为错误定价四因子（M-4）模型在定价精确程度和适用范围上表现出来的强大优势，袁宇教授与Robert F. Stambaugh教授这篇论文受到了学术界的广泛关注，他们也因此赢得了2016年“Marshall Blume Prize”这一沃顿商学院重要的学术奖项。
“我们之前的研究都集中在美国市场，分析的数据几乎涵盖了从1967年到2013年所有的异象，应该说是比较全面的。下一步，我会将这一套模型的思想体系应用到欧洲、中国等地的市场，尤其是针对中国资本市场的研究，今后会是我研究的重点。”袁宇教授对于自己的研究成果非常自信：“从目前的研究成果来看，我相信错误定价四因子（M-4）模型是更适合用来取代三因子模型的下一代资产定价模型。对于很多研究成果来说，发表于国际顶级期刊，是一种认可也是一个项目的终结。但是对于我们错误定价因子模型而言，这只是迈出了长征的第一步，因为因子模型研究成果的影响力更取决于发表后学术界和业界对于成果的认可。毕竟，我们的竞争对手是尤金·法玛这位实证金融的第一人。”
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