프렌치 교수의 데이터 라이브러리만큼 다양한 자료를 최신 일자로 제공하지는 않지만, 이런 시도를 하는 자체가 대단한 일이다. 파마-프렌치 다요인 모델을 실제 구현하려는 경우, 모델을 만들고 실행하고 분석하는 일보다 요인 모델을 위한 기초 시계열 데이터를 만드는 일이 더 힘든 작업일 것이다.

가령 한국 시장을 분석하려는 경우 분석 대상 기업을 선정하는 일(한다파트너스 제공 자료의 경우 금융회사와 자본잠식 중인 회사는 배제한다)조차도 쉽지 않을 것이다. 2019년 말 현재 한국거래소의 자료에 따르면, 유가증권시장과 코스닥시장에 총 2,204개의 기업이 상장돼 있다. 여기에는 부동산투자회사, 선박투자회사, 증권투자회사 같은 집합투자기구까지 포함돼 있다.

또 10년 이상의 분석 기간 동안 수천 개 기업들의 일자별 수익률 시계열 데이터를 만들어야 한다. 수익률 계산에 사용되는 주가는 액면분할, 유무상증자 등으로 생기는 주가 단층 현상을 보정하기 위해 수정주가로 사용해야 한다.

BE/ME 계산에 사용되는 BE는 재무제표에서 자본총계 계정을 사용해야 한다. 그런데 회계기준 체계가 2011년부터 K-GAAP(Korea Generally Accepted Accounting Principles)에서 K-IFRS(Korean International Financial Reporting Standards)로 바뀌었으므로 K-GAAP 시절에는 개별재무제표상의 자본총계 계정을 사용해야 하고, K-IFRS하에서는 연결재무제표상의 지배자본총계 계정을 사용해야 한다.