Factors Directory

এই ফ্যাক্টরটি স্টকগুলির উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি (মিনিট-স্তরের) মূল্য এবং ট্রেডিং ভলিউমের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের গতিশীল প্রবণতা ক্যাপচার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। স্টকগুলির দৈনিক মিনিট-স্তরের ক্লোজিং মূল্য এবং ট্রেডিং ভলিউমের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ গণনা করে এবং সময়ের সাথে সাথে এই পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের দিক এবং শক্তি বিশ্লেষণ করে, আমরা বাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারে মূল্য এবং ট্রেডিং ভলিউমের মধ্যে সিঙ্ক্রোনাইজেশন বা ভিন্নতার মাত্রা পরিমাপ করতে পারি, যা বাজারের অনুভূতি এবং সম্ভাব্য ট্রেডিং সুযোগগুলিকে প্রতিফলিত করে। বিশেষভাবে, আমরা পরীক্ষা করি যে দৈনিক মূল্য-ভলিউমের পারস্পরিক সম্পর্ক শক্তিশালী (ধনাত্মক পরিবর্তন) বা দুর্বল (ঋণাত্মক পরিবর্তন) হওয়ার প্রবণতা আছে কিনা।

ডিমসন অ্যাডজাস্টেড বিটা

ডিমসন অ্যাডজাস্টেড বিটা স্টক রিটার্নের ল্যাগ এবং লিড টার্মগুলি প্রবর্তন করে এবং অসিঙ্ক্রোনাস স্টক ট্রেডিংয়ের কারণে বিটা সহগ অনুমানে যে ত্রুটি থাকে, তা কমাতে একটি মাল্টি-পিরিয়ড রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিটি বিশেষভাবে বিরল ট্রেডিং বা কম তারল্যযুক্ত স্টকগুলির জন্য উপযুক্ত এবং এটি নিয়মতান্ত্রিক ঝুঁকির আরও নির্ভুল পরিমাপ প্রদান করতে পারে।

অসম প্রতিঘাত জনিত দামের তীক্ষ্ণতা

এই ফ্যাক্টরটি স্বল্প-মেয়াদী লেনদেনে ক্রয় ও বিক্রয় ধাক্কার প্রতি স্টকের দামের প্রতিক্রিয়ার অসামঞ্জস্যতা পরিমাপ করে। বিশেষভাবে, আমরা স্টকের দৈনিক ৫ মিনিটের K-লাইন ডেটা ব্যবহার করি, লেনদেনের পরিমাণকে ওজন হিসাবে ব্যবহার করি, ওয়েটেড লিস্ট স্কয়ার রিগ্রেশন করি এবং রিগ্রেশন সহগের উপর ভিত্তি করে দামের ধাক্কার তীক্ষ্ণতা গণনা করি।

ফান্ড হোল্ডিং নেটওয়ার্ক ট্র্যাকশন তীব্রতা ফ্যাক্টর

এই ফ্যাক্টরটি স্টকগুলির মধ্যে সংযোগ প্রভাব পরিমাপ করতে ফান্ড হোল্ডিং ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি স্টক অ্যাসোসিয়েশন নেটওয়ার্ক তৈরি করে। বিশেষভাবে, লক্ষ্য স্টকের সাথে সাধারণ হোল্ডিং থাকা স্টকগুলির অতিরিক্ত রিটার্ন বিশ্লেষণ করে, লক্ষ্য স্টকের জন্য বাজারের সম্ভাব্য প্রত্যাশাগুলি ক্যাপচার করা হয়। যদি লক্ষ্য স্টকের সহযোগী স্টকগুলি সাধারণত ইতিবাচক অতিরিক্ত রিটার্ন রেকর্ড করে, তবে এটি নির্দেশ করে যে বাজার লক্ষ্য স্টকের পরবর্তী কর্মক্ষমতা সম্পর্কে ইতিবাচক প্রত্যাশা রাখতে পারে এবং এর বিপরীতও হতে পারে। এই ফ্যাক্টরটির লক্ষ্য হল ফান্ডের হোল্ডিং কাঠামোর কারণে স্টকগুলির মধ্যে সংযোগ প্রভাবের কারণে সম্ভাব্য বিনিয়োগের সুযোগগুলি সনাক্ত করা।

ছোট একক অসঙ্গতি স্ব-সহগতি

এই ফ্যাক্টরটি খুচরা ট্রেডিং আচরণের দ্বারা চালিত স্বল্প-মেয়াদী গতি প্রভাবকে ধারণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। মূল ধারণাটি হল বাজারে "ওঠার পিছনে ছোটা এবং পড়ার সময় বিক্রি করা" পালের প্রভাব প্রকাশ করার জন্য ছোট অর্ডারের (সাধারণত খুচরা-প্রধান লেনদেন হিসাবে বিবেচিত) ক্রমাগত পরিবর্তনগুলি ব্যবহার করা। বিশেষভাবে, এই ফ্যাক্টরটি ছোট অর্ডারের ফান্ড প্রবাহের পিছিয়ে থাকা স্ব-সহগতি গণনা করে এই প্রভাবকে পরিমাপ করে। একটি উচ্চ স্ব-সহগতি মানে হতে পারে যে খুচরা বিনিয়োগকারীরা স্বল্প মেয়াদে তাদের আগের ট্রেডিং আচরণ চালিয়ে যেতে বেশি আগ্রহী, যার ফলে দামে একটি অনুমানযোগ্য গতি তৈরি হয়।

মাসিক রিটার্নের মৌসুমী গতি

এই ফ্যাক্টরটি গত এক বছরে এবং গত ২-৫ বছরে একই মাসে স্টকগুলির অতিরিক্ত রিটার্ন বিশ্লেষণ করে মাসিক স্টক রিটার্নের মৌসুমী গতির প্রভাব পরিমাপ করে। এই প্রভাবটি অনুমান করে যে ঐতিহাসিক মাসগুলির আপেক্ষিক কর্মক্ষমতা ভবিষ্যতে একই মাসের আপেক্ষিক কর্মক্ষমতা অনুমান করতে পারে। বিশেষভাবে, ফ্যাক্টরটি গত এক বছরে একই মাসের এবং গত ২-৫ বছরে একই মাসের গড় অতিরিক্ত রিটার্ন গণনা করে এবং এটিকে মাসিক স্তরে স্টক রিটার্নের মৌসুমী বৈশিষ্ট্য এবং গতির প্রভাব পরিমাপ করতে ব্যবহার করে।

বৃহৎ এবং ক্ষুদ্র অর্ডার মূলধন প্রবাহের সিঙ্ক্রোনাইজেশনের মধ্যে সম্পর্ক

এই ফ্যাক্টরটি একটি নির্দিষ্ট সময়কালে বৃহৎ এবং ক্ষুদ্র অর্ডার মূলধন প্রবাহের সিঙ্ক্রোনাইজেশন পরিমাপ করে। বিশেষভাবে, এটি গত ২০ ট্রেডিং দিনের মধ্যে বৃহৎ নেট ইনফ্লো এবং ক্ষুদ্র নেট ইনফ্লোগুলির সিরিজের মধ্যে স্পিয়ারম্যান র‍্যাঙ্ক কোরিলেশন সহগ গণনা করে হিসাব করা হয়। এই ফ্যাক্টরটির লক্ষ্য হল বাজারে বৃহৎ এবং ক্ষুদ্র তহবিলের আচরণের মধ্যে সামঞ্জস্য বা পার্থক্য ক্যাপচার করা, যা বাজারের মানসিকতা বা মাইক্রো-স্ট্রাকচার বৈশিষ্ট্য প্রতিফলিত করতে পারে।

বিশ্লেষকদের প্রত্যাশিত ইপিএস সমন্বয়

এই ফ্যাক্টরটি বিশ্লেষকদের ভবিষ্যতের আয় পূর্বাভাসের (প্রতি শেয়ার আয়, ইপিএস) সংশোধনের মাত্রা পরিমাপ করে, যা কোম্পানির আয়ের দৃষ্টিভঙ্গির প্রত্যাশিত পরিবর্তনগুলিকে প্রতিফলিত করে। বিশেষভাবে, এই ফ্যাক্টরটি বর্তমান গড় বিশ্লেষকের ইপিএস পূর্বাভাসের সাথে তিন মাস আগের গড় পূর্বাভাসের আপেক্ষিক পরিবর্তন গণনা করে, যার লক্ষ্য বাজারের মনোভাবের গতিশীল পরিবর্তন এবং কোম্পানির লাভজনকতার সর্বশেষ মূল্যায়ন ক্যাপচার করা।

বিশ্লেষক কভারেজ অবশিষ্ট

এই ফ্যাক্টরটি বিশ্লেষক কভারেজের সেই অংশটি পরিমাপ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যা কোম্পানির মৌলিক বৈশিষ্ট্য (বাজার মূলধন, টার্নওভার হার এবং গতি) দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায় না, অর্থাৎ, বিশ্লেষক কভারেজ অবশিষ্ট। বিশেষভাবে, প্রতি মাসের শেষে, CSI অল-ইনডেক্স উপাদান স্টকগুলিতে একটি ক্রস-সেকশনাল রিগ্রেশন করা হয়, যেখানে বিশ্লেষক কভারেজের লগারিদম নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হিসাবে, বাজার মূলধনের লগারিদম, গত তিন মাসে দৈনিক গড় টার্নওভার হারের লগারিদম এবং গত তিন মাসের রিটার্ন হার স্বাধীন পরিবর্তনশীল হিসাবে ধরা হয়। রিগ্রেশন থেকে প্রাপ্ত অবশিষ্টটি হল বিশ্লেষক কভারেজ অবশিষ্ট। এই অবশিষ্টটি মৌলিক প্রত্যাশার অতিরিক্ত বিশ্লেষক কভারেজের অংশকে প্রতিফলিত করে, যাতে বিশ্লেষক নির্বাচন পক্ষপাতিত্বের মতো আচরণগত তথ্য থাকতে পারে এবং এটি স্টক অতিরিক্ত রিটার্নের সাথে সম্পর্কযুক্ত।

একটি নির্দিষ্ট ত্রৈমাসিকের জন্য মোট সম্পদে রিটার্নের বছর-অন-বছর পরিবর্তন

একটি কোম্পানির মোট সম্পদের লাভজনকতার ত্রৈমাসিক বছর-অন-বছর পরিবর্তন পরিমাপ করে, বিশেষভাবে: বর্তমান রিপোর্টিং সময়ের একটি নির্দিষ্ট ত্রৈমাসিকের জন্য মোট সম্পদের উপর রিটার্ন এবং পূর্ববর্তী বছরের একটি নির্দিষ্ট ত্রৈমাসিকের জন্য মোট সম্পদের উপর রিটার্নের মধ্যে পার্থক্য।

বিক্রয়-থেকে-এন্টারপ্রাইজ ভ্যালু অনুপাত (S/EV)

এই ফ্যাক্টরটি হল বিক্রয় রাজস্ব এবং এন্টারপ্রাইজ ভ্যালুর অনুপাত, যা এন্টারপ্রাইজ ভ্যালু মাল্টিপলের বিপরীত রূপ। এটি কোম্পানির সবচেয়ে মৌলিক বিক্রয় রাজস্বের দৃষ্টিকোণ থেকে প্রতিটি ইউনিট এন্টারপ্রাইজ ভ্যালু দ্বারা উত্পন্ন অপারেটিং আয় পরিমাপ করে, এন্টারপ্রাইজের মোট মূল্যের অপারেটিং দক্ষতা এবং আয়-উত্পাদন ক্ষমতা মূল্যায়নের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এটি বিশেষভাবে সেই কোম্পানিগুলির জন্য উপযুক্ত যেগুলি স্টার্ট-আপ পর্যায়ে রয়েছে, এখনও লাভ করেনি, বা নেতিবাচক ফ্রি ক্যাশ ফ্লো রয়েছে। এই কোম্পানিগুলিকে সাধারণত লাভ বা নগদ প্রবাহ সূচক ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা কঠিন, যেখানে বিক্রয় রাজস্ব তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল পরিমাপের মানদণ্ড প্রদান করতে পারে।

নেট অপারেটিং অ্যাসেটসের উপর রিটার্ন

এই ফ্যাক্টরটি ফামা-ফ্রেঞ্চের পাঁচ-ফ্যাক্টর মডেলে লাভজনকতা পরিমাপের জন্য একটি প্রক্সি ভেরিয়েবল। বিশেষভাবে, এটি একটি কোম্পানি তার নেট অপারেটিং অ্যাসেট ব্যবহার করে লাভ তৈরি করার দক্ষতা প্রতিফলিত করে। নেট অপারেটিং অ্যাসেটের উপর উচ্চতর রিটার্ন সাধারণত নির্দেশ করে যে কোম্পানির লাভজনকতা এবং সম্পদ ব্যবহারের দক্ষতা বেশি। এই ফ্যাক্টরটি স্টক মার্কেটে কোম্পানির উপার্জনের গুণমান এবং সম্পদ দক্ষতার সাথে যুক্ত ঝুঁকি প্রিমিয়াম ক্যাপচার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

পরিচালন দক্ষতায় পরিবর্তন

এই ফ্যাক্টরটির লক্ষ্য হলো পরিচালন আয় এবং পরিচালন ব্যয়ের মধ্যে রৈখিক সম্পর্কের পরিবর্তন বিশ্লেষণ করে কোম্পানির পরিচালন দক্ষতার পরিবর্তনের প্রবণতাকে সংখ্যায় প্রকাশ করা। বিশেষভাবে, একটি রিগ্রেশন মডেলের মাধ্যমে ঐতিহাসিক পরিচালন আয় এবং পরিচালন ব্যয়ের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করা হয় এবং পরিচালন দক্ষতার পরিবর্তনের নির্দেশক হিসাবে সর্বশেষ অবশিষ্ট মানটি বের করা হয়। ধনাত্মক অবশিষ্ট পরিচালন দক্ষতার উন্নতি নির্দেশ করে, যেখানে ঋণাত্মক অবশিষ্ট পরিচালন দক্ষতার হ্রাস নির্দেশ করে। অবশিষ্টের পরম মান দক্ষতার পরিবর্তনের মাত্রা প্রতিফলিত করে।

রৈখিক রিগ্রেশন অবশিষ্টাংশ নিট লাভ

এই ফ্যাক্টরটি নিট লাভের সেই অংশটি সরিয়ে দিতে একটি রৈখিক রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে যা অ-অপারেটিং আয় এবং কর্মীদের দেওয়া নগদ প্রবাহ দ্বারা প্রভাবিত হয় এবং একটি বিশুদ্ধ নিট লাভ সংকেত বের করে। বিশেষভাবে, সাম্প্রতিক N ত্রৈমাসিকের নিট লাভকে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল (Y) হিসাবে ব্যবহার করা হয় এবং একই সময়ের অ-অপারেটিং আয় এবং কর্মীদের জন্য প্রদত্ত নগদকে স্বাধীন ভেরিয়েবল (X) হিসাবে ব্যবহার করা হয়। সাধারণ সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্র (OLS) রিগ্রেশন করা হয়, এবং রিগ্রেশনের আগে X এবং Y কে Z-স্কোর স্ট্যান্ডার্ডাইজ করা হয়। রিগ্রেশন দ্বারা প্রাপ্ত সাম্প্রতিক ত্রৈমাসিকের সাথে সম্পর্কিত অবশিষ্ট পদ (ε₀) সেই দিনের ফ্যাক্টরের মান। এই ফ্যাক্টরটির লক্ষ্য নিট লাভে এমন গোলমাল দূর করা যা অপারেটিং কার্যক্রমের সাথে কম সম্পর্কিত এবং এমন সংকেত ধরে রাখা যা কোম্পানির মূল লাভজনকতার সাথে আরও বেশি প্রাসঙ্গিক।

রাজস্ব বৃদ্ধির হার এবং ইনভেন্টরি বৃদ্ধির হারের মধ্যে পার্থক্য

এই ফ্যাক্টরটি সাম্প্রতিক ত্রৈমাসিকে কোম্পানির রাজস্ব বৃদ্ধি এবং ইনভেন্টরি বৃদ্ধির মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে। বিশেষভাবে, এটি সাম্প্রতিক ত্রৈমাসিকে পরিচালন আয়ের বছর-ভিত্তিক বৃদ্ধির হার এবং একই ত্রৈমাসিকে ইনভেন্টরির বছর-ভিত্তিক বৃদ্ধির হারের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে। এই পার্থক্য কোম্পানির বিক্রয় ক্ষমতা এবং ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনা দক্ষতার পাশাপাশি সরবরাহ এবং চাহিদার সম্ভাব্য পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করতে পারে।

কার্যকারিতা বিচ্যুতির মূল্যায়ন

এই ফ্যাক্টরটি কোনো প্রতিষ্ঠানের প্রকৃত পরিচালন খরচ এবং স্থায়ী সম্পদ বিনিয়োগের ভিত্তিতে প্রত্যাশিত পরিচালন খরচের মধ্যে বিচ্যুতির মাত্রা পরিমাপ করে এবং এর মাধ্যমে প্রতিষ্ঠানের পরিচালন দক্ষতার পরিবর্তনের সংকেতগুলি চিহ্নিত করার চেষ্টা করে। বিশেষভাবে, সাম্প্রতিক N চতুর্থাংশের (ডিফল্ট N=8) মোট পরিচালন খরচকে নির্ভরশীল চলক Y হিসাবে এবং সংশ্লিষ্ট চতুর্থাংশের স্থায়ী সম্পদকে স্বাধীন চলক X হিসাবে ব্যবহার করে সাধারণ ন্যূনতম বর্গ (OLS) রৈখিক রিগ্রেশন করা হয়। রিগ্রেশন করার আগে, মোট পরিচালন খরচ এবং স্থায়ী সম্পদকে Z-স্কোর স্ট্যান্ডার্ডাইজ করা প্রয়োজন, যাতে মাত্রাগত প্রভাব দূর করা যায়। রিগ্রেশন দ্বারা প্রাপ্ত সাম্প্রতিকতম চতুর্থাংশের (অর্থাৎ, 0তম চতুর্থাংশ) অবশিষ্ট ε₀ হল সেই দিনের ফ্যাক্টরের মান। যদি অবশিষ্ট ε₀ ধনাত্মক হয়, তবে এর মানে হল প্রকৃত পরিচালন খরচ প্রত্যাশার চেয়ে বেশি, যা অপর্যাপ্ত ক্ষমতা ব্যবহার বা কম পরিচালন দক্ষতাকে প্রতিফলিত করতে পারে; বিপরীতভাবে, যদি অবশিষ্ট ε₀ ঋণাত্মক হয়, তবে এর মানে হল প্রকৃত পরিচালন খরচ প্রত্যাশার চেয়ে কম, যা সম্পূর্ণ ক্ষমতা ব্যবহার বা উচ্চ পরিচালন দক্ষতাকে প্রতিফলিত করতে পারে।

ডিলিভারেজিং বুক/মার্কেট রেশিও