经过 Fama-French 三因子模型的启示，也就是市场因子、市值因子和市净率因子能够解释一部分资产的预期收益率，一些金融巨头开始研究能够影响股票预期收益率的因素，我们把这些因素定义为因子。
2011 年，摩根士丹利资本国际公司（MSCI）发布了相对完善的 Barra 多因子风险模型。该模型包括国家因子、10 个风格因子和 30 多个行业因子，相对于 Fama-French 三因子模型又增加了很多因子。国家因子比较好理解，如果投资标的都是一个国家的股票，那么所有股票的国家因子都是 1。对于行业因子，一般来说，不同行业的股票走势差异会非常大，每个行业的业务范围、产业政策、发展方向都不尽相同，在国民经济和民生中所处的地位也不一样。因此，股票的行业分类对股票的未来收益率的影响差异很大，显著性非常强。比如，某只股票属于白酒行业，可能最近几年的表现非常好；如果是建筑、建材、纺织服装等行业，可能过去两年的表现很差。Barra 多因子风险模型包括市值、Beta 值、动量、残差波动率、中市值、价值、流动性、盈利、成长和杠杆共计 10 个风格因子，每一个风格因子都描述了股票的某一个维度和属性，而这个属性能够对股票预期收益率产生显著的影响，这个影响可以为正，也可以为负。
举个例子来说，在 2017 年之前，小市值因子明显对股票预期收益率有正向影响，即市值小的股票有更大的概率走势好于基准；2017 年之后，小市值因子对股票预期收益率的影响方向发生了变化，即市值小的股票有更大的概率走势弱于基准。类似地，我们也经历过价值因子失效的阶段，之前具有低估值特性的股票表现好于基准，说明低估值能够对股票预期收益率产生正向影响，但是 2019 年下半年之后，市场更青睐估值相对高、成长性好的股票，低估值反而与股票预期收益率有负向关系。所以，我们称这些风格因子为风险因子，即这些因子确实能够对股票预期收益率产生显著影响，但影响的方向可正可负。
总结来说，Barra 多因子风险模型就是集合了多个对股票预期收益率有显著相关性的因子，包括国家因子、行业因子和风格因子，通过线性回归模型来研究这些因子对股票预期收益的影响。
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