一、模型的复杂性
套利定价模型在实际应用中相对复杂，需要大量的假设和数学计算。其公式中包含多个因素，如宏观经济变量、资产收益率等，这增加了模型理解和操作的难度，尤其是对于非专业人士。
二、因素选择的模糊性
APT模型依赖于对影响资产收益的各种宏观经济因素的识别和选择。哪些因素应该被包括在模型中并不总是清晰的，这可能导致模型预测的不准确。
三、数据要求高
APT模型的有效性高度依赖于准确和完整的数据。在现实中，获取高质量的数据可能很困难，尤其是对于新兴市场和小型企业。数据的不准确或不完整可能会严重影响模型的预测能力。
四、假设条件的限制
套利定价模型建立在一组严格的假设之上，如无套利机会、完全市场、资产无限可分等。这些假设在现实市场中往往难以满足，因此模型的实际应用效果可能受到影响。
五、难以验证的预测结果
APT模型的预测结果通常难以用实证数据来验证。由于市场噪音和其他不可预测因素的影响，模型的预测可能与实际结果存在较大偏差。
尽管套利定价模型在理论上具有吸引力，但在实际应用中存在明显的弊端。因此，在使用该模型时，需要谨慎考虑其局限性和适用性，结合其他金融工具和方法来提高分析的准确性和可靠性。