如果投资决策者运用奥卡姆剃刀原则在他们的思维过程，会发生什么？让我们快速浏览一下。
进修！奥卡姆的威廉，14日世纪哲学家，他没有想到这里所考虑的原则，但他通过频繁使用普及了它，在此期间，他提出，在寻找问题的解释或解决方案时，实体不应该不必要地增加。换句话说，如果不同的模型得到相同的结果，你应该选择假设最少的那个。
所以，让我们说投资决策者要应用奥卡姆剃刀在确定资产配置和评估经理。在这两种情况下，机构投资者可能亚博赞助欧冠会发现，把重点放在那些看起来带动多数风险与收益的投资组合选择的风险因素。
这样做的一个方法是分解一个投资组合的使用统计回归方法的收益和风险。这可能涉及开发一个风险因子模型，这是通过其组合进行分析一个镜头。根据我们的维恩的研究，我们认为，这样的镜头应该是“吝啬”，一般意味着：
- 它与构建尽可能少的因素越好，
- 结合使用统计方法，限制了结果的最相关因素。
我们相信，在简约镜头因子建设既可以简化投资程序，提高基于因子分析的准确性。
在“少即是多”的方式使用少量的最相关因素，可以通过允许投资者重点关注其投资组合最显著风险驱动因素简化投资过程。
我们的研究表明，只有核心因素了一把开车最危险的机构投资组合。我们认为，建设有多种因素的管理数量的有效风险的镜头，在组合 用因子选择方法，可以帮助投资者更好地了解这些基本因素，以及如何相互作用他们。为什么会发生这种事？虽然许多投资者分析其投资组合或的历史回报，也许是一个更重要的任务是评估投资组合将如何在未来执行。
简化投资流程
想象一下使用的跨资产类别，地区，行业，部门，和/或样式的因素集unparsimonious（例如，几十甚至上百个）试图预测投资组合的表现。投资者可能对如何几个关键市场，如股票，政府债券和信用利差将在未来进行查看。毕竟，许多业内专家发布的资本市场假设许多这些广泛的资产类别和指标。然而，投资者可能不会有更具体的地理因素，知情的观点，比如如何某些地区或国家将相对于彼此像股票资产类别中进行。它可能会被证明更难所有这些地区，如必需消费品，医疗保健，科技和公用事业内制定各行业的前瞻性预期。又是怎么回事市场中性“风格”的因素？投资者可能有一个小数目的合并因素，如股权价值，动量和质量的观点，但也许不是单指标的因素，比如一本书到价格因素将如何执行与销售到价格因素。
In our view, the merits of Occam’s razor in forecasting portfolio performance are clear: using a factor lens intended to boil down elemental risks in most institutional portfolios to a smaller number of factors (say around 10-20) can make forecasting portfolio performance much more manageable.
简约的优势超出可管理性。我们相信，使用的因素过多的解释依赖返回流可导致过度拟合的风险。也就是说，模型可以做在过去特定的分析周期解释投资表现的非常出色，但可能不是对未来业绩的良好预测。
提高精度
为了说明为什么这可能的情况下，想象一个“组合”从10个模辊，其“回报”的结果。这个投资组合的回报将是随机噪声，并回想起来应该是无法解释的。然而，你可以尝试使用的表面上的解释因素，如体重模具，模具的尺寸，模具辊的年龄组合的10模辊回报建模 - 虽然这些因素都无关辊子的结果。由此产生的模型，但是，这是适合过去的模辊的噪音，不会有任何的预测能力在确定未来的掷骰是什么。使用的说明因子的数目越大，更坏问题就变得，因为一个总是可以找到的碰巧变量的一些组合“解释”模辊的噪声。
一个小数量的数据点（在这个例子中，只有10模辊）也可以是有问题的。我们认为，增加更多的因素分析可以增加虚假结果的风险，尤其是小样本。不幸的是，有限的样本量都在制度空间，很多管理者经常报表返回一个相当普遍的约束（每月，甚至有时还会每季度）和/或具有有限的记录。
当进行因素分析，我们认为，投资者应该考虑的“自由度”为多少信心放在分析的输出的重要决定因素。在维恩，我们定义了自由度为近似等于的返回的数据点在分析数量减去的说明因素的数量。我们认为，自由度更大数量提供了估计系数的关系相应更大的信心。换句话说，有尽可能多的回报观测成为可能，同时限制对包括这些因素的许多人认为真正的问题。拇指的统计人员之间的一般规则是有回报的观察为因素的约10倍。
如何才能判断“因素真的重要吗？”统计方法，如赤池信息量准则，可用于可变选择。[1]此特定方法重的质量和各种型号的简单性之间的折衷 - 近似奥卡姆剃刀或基本上。
学到更多
我们相信，一个简约的危险镜头可以帮助他们专注于那些看起来真的事到他们的投资组合风险的投资者受益。而在因素分析，认为简约可以让投资者简化投资程序，特别是那些需要前瞻性的设想，并能帮助显著因子分析的解释和准确性。
不吝啬付出全面性的代价？我们认为，不一定。周到建设和变量选择技术，我们认为相对较少，但相关的因素镜头，因素仍然覆盖大多数机构投资组合的风险。
检查出的两个σ因子镜头尝试如何提供一个简约这进一步探索和投资组合风险的整体视图。
1卡瓦诺，J.E。（1997）。“统一的赤池的派生和校正赤池信息量准则”，统计和概率Letters，第。33，第2号，201-208页。
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