马科维茨模型：
需要(2n+[n(n-1)/2])个数据估计值（n个期望收益的估计值，n个方差的估计值，(n(n-1)/2)个协方差估计值）；
估计误差可能导致结果无效（如导致组合方差可能为负）；

单因素模型：
需要(3n＋2)个数据估计值（n个超额收益估计值，n个敏感性系数，n个公司特有方差的估计值，1个市场溢价估计值，1个宏观经济因素方差的估计值）；
将证券收益的不确定性分解为经济整体的不确定性和特定公司的不确定性；
过分简化了真实世界的不确定性并忽略了股票收益依赖性的重要来源；
忽略了不同证券间残差可能存在的相关性，即假设它为零。但马科维茨算法会在组合方差最小化时自动考虑到该相关性。