Änderungen in der operativen Effizienz
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Die Berechnungsformel für den Faktor der Änderung der operativen Effizienz lautet:
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Das operative Einkommen des i-ten Quartals repräsentiert das Gesamteinkommen, das das Unternehmen durch seine Hauptgeschäftstätigkeiten in diesem Quartal erzielt hat.
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Die operativen Kosten im i-ten Quartal stellen die direkten Kosten dar, die dem Unternehmen entstehen, um das operative Einkommen in diesem Quartal zu erzielen.
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Der Achsenabschnitt des Regressionsmodells repräsentiert das erwartete operative Einkommensniveau, wenn die operativen Kosten null sind. In realen Geschäftsszenarien kann dies in der Regel als die Auswirkung der Fixkosten angesehen werden.
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Der Steigungsparameter des Regressionsmodells stellt die erwartete Veränderung des operativen Einkommens für jede Einheit der Änderung der Betriebskosten dar. Es kann die Effizienz der Ertragsproduktion widerspiegeln, die durch den Einheitskostenaufwand des Unternehmens erzielt werden kann.
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Das Residuum des Regressionsmodells im i-ten Quartal stellt die Differenz zwischen dem tatsächlichen operativen Einkommen und dem vom Modell vorhergesagten operativen Einkommen dar. Ein positives Residuum bedeutet, dass das tatsächliche Einkommen höher ist als die Modellerwartung, was darauf hindeutet, dass sich die operative Effizienz im Vergleich zum historischen Trend verbessert hat; ein negatives Residuum bedeutet, dass das tatsächliche Einkommen niedriger ist als erwartet, was darauf hindeutet, dass die operative Effizienz im Vergleich zum historischen Trend gesunken ist. Dieses Residuum wird als Kernwert des Faktors für die Änderung der operativen Effizienz verwendet.
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i ∈ {0, 1, 2, ..., N-1}, stellt den Index der Zeitreihe dar, wobei 0 das jüngste Quartal und N die Länge der historischen Quartale darstellt, die zurückverfolgt werden sollen. Der Standardwert ist N = 8, d. h. es werden die Daten der letzten 8 Quartale zurückverfolgt.
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Die Berechnungsschritte dieses Faktors sind wie folgt:
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Datenaufbereitung: Nehmen Sie die Daten des operativen Einkommens (Umsatz) und der operativen Kosten (Kosten) des Unternehmens für die letzten N Quartale (Standard N=8).
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Datenvorverarbeitung: Führen Sie eine Z-Score-Standardisierung für die Daten des operativen Einkommens bzw. der operativen Kosten durch. Die Z-Score-Standardisierung wandelt die Daten in eine Standardnormalverteilung mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 1 um, wodurch die Auswirkungen unterschiedlicher Dimensionen und Größenordnungen eliminiert werden, sodass die Daten zwischen verschiedenen Unternehmen vergleichbar werden.
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Lineare Regression: Nehmen Sie das standardisierte operative Einkommen als abhängige Variable und führen Sie eine lineare Regression mit der Methode der kleinsten Quadrate (OLS) für die standardisierten operativen Kosten durch. Erstellen Sie das Modell: $Revenue_i = \alpha_i + \beta_i Cost_i + \epsilon_i$. Der Zweck dieses Regressionsmodells ist es, die lineare Beziehung zwischen dem historischen operativen Einkommen und den operativen Kosten anzupassen.
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Extraktion der Residuen: Ermitteln Sie den Residuenwert $\epsilon_0$ des Regressionsmodells im letzten Quartal (d. h. Quartal 0, i=0). Dieser Residuenwert ist der Faktorwert für die Änderung der operativen Effizienz des Tages. Ein positiver Residuenwert deutet darauf hin, dass die operative Effizienz des Quartals höher ist als das historische Niveau, und ein negativer Residuenwert deutet darauf hin, dass die operative Effizienz des Quartals niedriger ist als das historische Niveau.
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Faktorerklärung: Die Größe des Faktorwertes stellt das Ausmaß dar, in dem die operative Effizienz des Quartals vom historischen Trend abweicht. Ein positiver Faktorwert deutet darauf hin, dass sich die operative Effizienz des Quartals verbessert hat. Je größer der Faktorwert, desto größer die Verbesserung. Umgekehrt deutet ein negativer Faktorwert darauf hin, dass die operative Effizienz des Quartals gesunken ist. Je kleiner der Faktorwert, desto größer der Rückgang.
Dieser Faktorwert kann Investoren helfen, den kurzfristigen Änderungstrend der operativen Effizienz des Unternehmens zu beurteilen und so Anlageentscheidungen zu unterstützen.