En este documento, proponemos un procedimiento para obtener y probar modelos multifactoriales basados en factores estadísticos y financieros. Un problema importante en la literatura de factores es seleccionar los factores incluidos en el modelo, así como la construcción de las carteras. Abordamos este asunto utilizando una técnica de reducción de dimensionalidad diseñada para trabajar con varios grupos de datos llamada Componentes Principales Comunes. Se desarrolla una metodología de bloque de remuestreo para evaluar la validez del modelo y la significancia de los parámetros involucrados. Los datos provienen de Reuters, corresponden a casi 1250 empresas de la UE y abarcan desde octubre de 2009 hasta octubre de 2019. También comparamos nuestros resultados inferenciales basados en bootstrap con los obtenidos a través de propuestas de pruebas clásicas. Los métodos bajo evaluación son la regresión de series temporales y la regresión transversal. Los principales hallazgos indican que el modelo multifactorial propuesto mejora el Modelo de Fijación de Precios de Activos en lo ajustado en las regresiones de series temporales. Los resultados de la regresión transversal revelan que el Mercado y un factor relacionado con el Momentum y la media de los rendimientos de las acciones tienen primas de riesgo positivas para el período analizado. Finalmente, también observamos que las pruebas basadas en estadísticas de bloque de remuestreo son más conservadoras con la hipótesis nula que los procedimientos clásicos.