يعتبر معامل استمرارية الأرباح $\phi_{1,j}$ مؤشرًا رئيسيًا. فكلما زادت قيمته، زادت قوة استمرارية أرباح الشركة، أي زاد الارتباط الذاتي للأرباح. عندما يكون $\phi_{1,j}$ قريبًا من 1، فهذا يعني أن الشركة لديها درجة عالية من الربحية المستدامة، ويمكن لمستوى أرباح الفترة الحالية التنبؤ بشكل أفضل بمستوى أرباح الفترة التالية، وهو ما يعتبر عمومًا انعكاسًا لجودة الأرباح العالية. وعلى النقيض من ذلك، عندما يكون $\phi_{1,j}$ قريبًا من 0، فهذا يعني أن أرباح الشركة تختلف اختلافًا كبيرًا، وهي أقل استدامة، ويصعب التنبؤ بها. وقد يشير ذلك إلى أن مصدر أرباح الشركة غير مستقر، أو أن الأرباح تتأثر بشدة بعوامل لمرة واحدة، مما يؤدي إلى مستويات أرباح منخفضة الجودة. يمكن أن يساعد هذا العامل في تحديد الشركات ذات الربحية المستدامة، ومساعدة المستثمرين على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر استنارة، وكذلك المساعدة في إدارة المخاطر وتحديد الشركات ذات التقلبات الكبيرة في الأرباح. في التطبيقات العملية، تُستخدم عادةً طرق تحليل الانحدار للبيانات اللوحية لتحليل نفس الشركة على سلسلة زمنية، أو لإجراء تحليل الانحدار على البيانات المقطعية للحصول على تقدير أكثر قوة لمعامل استمرارية الأرباح. في تحليل الانحدار، من الضروري الانتباه إلى مشاكل التغايرية الذاتية والارتباط الذاتي المحتملة، والتي يمكن تصحيحها باستخدام طرق تقدير الخطأ المعياري القوية.