由EDHEC-Risk Institute资助的智能贝塔指数提供商科学贝塔(Scientific beta)的最新研究显示，在智能贝塔基金方面，资产管理公司和指数提供商远远偏离了得到数十年学术研究支持的公认因素。
Scientific Beta研究主管、EDHEC-Risk Institute(一个专注于投资的学术智库)应用研究主管菲利克斯•戈尔茨表示，基金经理和指数提供商找到可能带来投资回报的因素的问题在于，第三方没有复制这些结果。这可能会导致意外的风险暴露和对这些因素的相关投资风险的误解。
他说，这与价值和规模等经过长期测试的因素形成了对比。
“学术文献中的标准因素被一遍又一遍地重复，”高尔茨说。“这就是为什么它们还在被使用。”
戈尔茨说，《科学贝塔》论文的核心问题是可靠性。这篇论文题为《偏离学术验证因素的风险》。(必须指出的是，Scientific Beta提供了自己的基于文献中发现的因素的索引。)
“供应商正试图基于专有研究创造他们自己的因素版本，它们还没有被其他人复制。这些所谓的专利因素有多可靠?如果你没有对这些专有因素进行同样程度的审查，那么你就承担了更高的风险，”他说。“为什么不用那些已经被广泛审查过的东西呢?”
该报告称，由于投资者可以组合并选择特定的风险敞口纳入投资组合，这些因素变得很受欢迎。
作者写道：“一个经常被引用的类比是将因素视为投资的‘营养素’。正如食品中的营养素信息与消费者相关，投资产品的因素敞口信息与投资者相关。”。
但他们警告说，这些因素不能任意构建，就像食品公司不能以专有方式定义蛋白质或饱和脂肪一样，在这个过程中忽视了医学研究。
［2深潜水:动量因子是实数。真可惜，这行不通。］
戈尔茨说，这正是资产管理公司正在做的事情，因为他们想找到能带来更高业绩的因素。
据Scientific Beta报告，经理可以用许多不同的方式定义因素，例如，然后在经过测试的信息中搜索模式。戈尔茨说，从统计学的角度来看，研究人员一定会找到一些有效的方法。
他解释说，例如，关于动量因素的学术研究只关注单一变量，即股票在过去12个月的回报率(由于短期逆转效应，省略了过去一个月的回报率)。但Goltz表示，商业供应商和资产管理公司往往将时间周期改为6个月或3个月，或定义相对于该行业或世界其他地区的另一只股票的回报。
该论文的作者认为，大多数主要的指数提供者都有自己的因素定义。戈尔茨说，他不清楚全行业与自营因素有关的资产规模。
作者强调，已知因素的数量是相当有限的，其中包括一些众所周知的因素，如盈利能力和投资。然而，他们认为，该行业声称已经发现了比这多得多的、也比这复杂得多的东西。
“为什么这个行业必须使用比金融经济学中非常复杂的实证研究更为复杂的定义?”戈尔茨说。