মৌলিক প্রবণতা প্রত্যাশিত রিটার্ন
factor.formula
প্রথমত, বিভিন্ন সময়কালের জন্য প্রতিটি স্টকের মৌলিক ফ্যাক্টরগুলির মুভিং এভারেজ গণনা করুন:
দ্বিতীয়ত, প্রতি মাসের শেষে, আগের সময়ের মধ্যে গণনা করা মৌলিক ফ্যাক্টরগুলির মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে পরবর্তী সময়ের স্টক রিটার্নের উপর একটি ক্রস-সেকশনাল রিগ্রেশন করা হয়, যার মাধ্যমে বিভিন্ন সময়কালে ভবিষ্যতের রিটার্নের উপর বিভিন্ন মৌলিক ফ্যাক্টরের ঝুঁকি প্রিমিয়াম অনুমান করা হয়:
অবশেষে, রিগ্রেশন দ্বারা অনুমিত ঝুঁকি প্রিমিয়াম সহগ এবং বর্তমান মৌলিক ফ্যাক্টরগুলির মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে স্টকের প্রত্যাশিত রিটার্ন গণনা করা হয়:
যেখানে:
- :
এটি $j$ ত্রৈমাসিকের ল্যাগ হওয়ার পরে মাস $t$-এ স্টক $i$-এর $k$-তম মৌলিক ফ্যাক্টরের মান উপস্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি $j=0$ হয়, তবে এটি বর্তমান মান; $j=1$ এক ত্রৈমাসিকের ল্যাগ।
- :
মাস $t$-এ স্টক $i$-এর $k$-তম মৌলিক ফ্যাক্টরের মুভিং এভারেজ উপস্থাপন করে, যার সময়কাল $L$ ত্রৈমাসিক। $L$-এর মান 1, 2, 4 এবং 8 হয়, যা যথাক্রমে 1 ত্রৈমাসিক, অর্ধ বছর, বছর এবং দুই বছরের সময়কাল উপস্থাপন করে।
- :
মাস $t$-এ স্টক $i$-এর রিটার্ন উপস্থাপন করে, সাধারণত লভ্যাংশ পুনঃবিনিয়োগের পরে রিটার্ন।
- :
এটি $t$ মাসিক ক্রস-সেকশনাল রিগ্রেশনের ইন্টারসেপ্ট টার্ম এবং সামগ্রিক বাজারের রিটার্ন স্তরকে উপস্থাপন করে।
- :
এটি $t$-তম মাসিক ক্রস-সেকশনাল রিগ্রেশনে $k$-তম মৌলিক ফ্যাক্টরের রিগ্রেশন সহগ উপস্থাপন করে, যার সময়কাল $L$-তম ত্রৈমাসিক মুভিং এভারেজ, যা একটি নির্দিষ্ট সময়কালে মৌলিক ফ্যাক্টরের ঝুঁকি প্রিমিয়াম বা রিটার্ন পূর্বাভাসের ক্ষমতা উপস্থাপন করে। $E_t[\beta_{t+1,L}^{k}]$ ভবিষ্যতের $t+1$-তম সময়ের রিগ্রেশন সহগের প্রত্যাশা উপস্থাপন করে। বাস্তবে, বর্তমান রিগ্রেশন সহগ সাধারণত ভবিষ্যতের সহগের আনুমানিক মান হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
- :
এটি $t$-মাসের ক্রস-সেকশনাল রিগ্রেশনের অবশিষ্ট পদ, যা মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায় না এমন স্টক $i$-এর নির্দিষ্ট রিটার্নকে উপস্থাপন করে।
- :
গণনার জন্য নির্বাচিত মৌলিক ফ্যাক্টরগুলির সংখ্যা নির্দেশ করে। এখানে 7টি মৌলিক ফ্যাক্টর নির্বাচন করা হয়েছে: ইক্যুইটির উপর রিটার্ন (ROE), মোট সম্পদের উপর রিটার্ন (ROA), প্রতি শেয়ার আয় (EPS), উপচয়-ভিত্তিক লাভ থেকে ইক্যুইটি অনুপাত (APE), নগদ-ভিত্তিক লাভ থেকে মোট সম্পদ অনুপাত (CPA), মোট লাভ থেকে মোট সম্পদ অনুপাত (GPA), নেট পেআউট অনুপাত। এই ফ্যাক্টরগুলি লাভজনকতা, কর্মদক্ষতা, নগদ প্রবাহ এবং শেয়ারহোল্ডার রিটার্নের মতো একাধিক দিককে অন্তর্ভুক্ত করে, যার লক্ষ্য বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে উদ্যোগের মূল্য এবং বৃদ্ধি ধরা।
factor.explanation
এই ফ্যাক্টর (এফআইআর) একটি ক্রস-সেকশনাল রিগ্রেশন পদ্ধতির মাধ্যমে একাধিক মৌলিক ফ্যাক্টরের মাল্টি-কোয়ার্টার মুভিং এভারেজ একত্রিত করে এবং ভবিষ্যতের স্টক রিটার্নের সাথে তাদের সম্পর্ক স্থাপন করে। মূল ধারণাটি হল মৌলিক প্রবণতার একটি নির্দিষ্ট স্তরের ধারাবাহিকতা রয়েছে এবং এটি ভবিষ্যতের রিটার্নের পূর্বাভাস দিতে পারে। এই ফ্যাক্টরটি মৌলিক তথ্যের পরম স্তর এবং সময়ের সাথে এর প্রবণতাকে বিবেচনা করে, যার লক্ষ্য হল মৌলিক বিষয়গুলির ক্রমাগত উন্নতির সাথে স্টকগুলি আবিষ্কার করা এবং তাদের ঝুঁকি প্রিমিয়ামের উপর ভিত্তি করে প্রত্যাশিত রিটার্ন অনুমান করা। প্রত্যাশিত রিটার্ন যত বেশি, স্টকের বিনিয়োগ মূল্য তত বেশি। এই ফ্যাক্টরটি ভ্যালু ইনভেস্টিং এবং ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের ধারণাগুলিকে একত্রিত করে।