该文件提供了2000年至2022年间，应用于股票市场的五因子模型数据，这些数据按月度汇总，覆盖了多个市场类型编码（MarkettypeID）。五因子模型是金融领域中评估资产收益和风险的重要工具，由经济学家尤金·法玛提出，包括：市场风险因子（Market Risk Premium）、市值因子（SMB, Small Minus Big）、帐面市值比因子（HML, High Minus Low）、盈利能力因子（RMW, Robust Minus Weak）和投资模式因子（CMA, Conservative Minus Aggressive）。每个因子都从两个维度衡量：流通市值加权与总市值加权。

数据表格结构清晰，每一行代表特定市场类型在某个月的五因子表现，包括三种不同的投资组合（Portfolios）。每一列则对应不同因子的表现值，如市场风险溢价、市值因子等。这些因子值没有单位，直接反映了相对表现或超额回报率。例如，正的市场风险溢价表示市场整体表现优于无风险利率，而负的市值因子（SMB）表明小市值股票相对于大市值股票的表现。

通过观察数据，可以分析不同时间段内各因子对股票收益的影响变化，以及各市场类型和投资组合之间的差异。例如，2000年1月数据显示，P9709市场类型下，无论是哪种投资组合，市值因子（SMB）均为负值，意味着小市值股票普遍跑输大市值股票；而到了2022年1月，情况可能有所不同，比如P9714市场类型中，对于某些投资组合，市值因子出现了正向效应，显示小市值股票开始展现出相对优势。

总体来说，这份数据集对于研究者和投资者理解市场动态、构建投资策略、评估因子模型的有效性均具有重要价值。它揭示了长期视角下因子投资在中国股票市场的演变趋势和特征。