三因子模型可以使用多种软件进行计算和分析，以下是一些常用的软件和方法：

Python

可以使用Python中的`scikit-learn`库中的线性回归函数来估计三因子模型的参数。通过输入资产收益率和市场、行业相关数据，可以得到模型的参数估计值，并进一步应用模型进行后续分析。

也可以使用`pandas`和`numpy`等库来处理数据和进行计算，结合`matplotlib`或`seaborn`进行数据可视化。

R

R语言在金融数学中非常流行，可以使用`quantmod`或`tidyquant`等包来获取和处理金融数据，并使用`lm（）`函数进行线性回归分析，从而估计三因子模型的参数。

`ggplot2`包可以用于数据可视化，帮助更好地理解模型结果。

Excel

对于一些简单的三因子模型计算，Excel也可以胜任。可以使用其内置的线性回归工具或其他插件来进行参数估计和模型分析。

MATLAB

MATLAB具有强大的数值计算和数据分析功能，可以使用其优化工具箱或统计工具箱来估计三因子模型的参数，并进行模型验证和预测。

Stata

Stata也可以用于三因子模型的参数估计和统计分析，适合进行经济金融数据的分析。

建议

Python和 R是量化分析和金融建模中最为常用的工具，具有强大的数据处理和建模能力，适合进行复杂的三因子模型分析。

如果需要快速进行一些简单的计算和可视化， Excel也是一个便捷的选择。

对于需要深度定制和高级统计分析的场景， MATLAB和 Stata可能更为合适。

根据你的具体需求和熟悉程度，可以选择最适合自己的软件来进行三因子模型的计算和分析。