多因素模型
在单指数模型中，我们假设每个股票对每个风险因素有相同的敏感度，实际上，每个股票相对于不同的宏观经济因素有不同的β值。

1. 双因素模型
假设两个最重要的宏观经济风险来源是围绕经济周期周围的不确定性（GDP）和利率(IR)。

任何股票的收益都与这两个宏观风险因素以及它们自己公司的特有风险相关。

可以把单指数模型扩展成一个双因素模型，表示如下：
例：有两个公司，一个是公用事业单位，另一个是航空公司。

公用事业单位对GDP的敏感性较低，但是对利率的敏感度较高，当利率上升时，它的股票价格将下跌；航空公司的业绩对经济活动非常敏感，但对利率却不那么敏感。

假设某一天，有一个新闻节目暗示经济将发生扩张，GDP的期望上升，利率也上升。

那么对公用事业单位来说这是坏消息，因为它对利率极为敏感。

而对于航空公司而言，由于它更关切GDP，所以这是个好消息。

很明显，一个单因素或者单指数模型难以把握公司对不同的宏观经济不确定性信息的反应。

2. 多因素模型
多因素模型的一个例子是陈（Chen）、罗尔（Roll）与罗斯（Ross）将下列因素作为描述宏观经济的变量建立的。

设IP—行业生产的变动百分比；
EI—预期通货膨胀的变动百分比；
UI—非预期通货膨胀的变动百分比；
CG—长期公司债券对长期政府债券的超额收益；
GB—长期政府债券对短期国库券的超额收益。

3. Fama-French多因素模型
法马（Fama）与弗伦奇（French）建立了如下的多因素模型。

式中SMB—小减去大（small minus big）：小股票资产组合的收益超过大股票资产组合的收益；HML—高减去低(high minus low)：有高帐面价值-市值比的股票资产组合的收益超过有低帐面价值-市值比的股票收益。

注意，在这个模型中，市场指数确实扮演着一个角色，并被期望能用它把握源于宏观经济因素的系统风险。