Volatilidad de las Ganancias
factor.formula
Ajustar un modelo de regresión de series temporales a las ganancias anuales de la empresa j.
Calcular la desviación estándar residual, que es el factor de volatilidad de las ganancias.
en:
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El beneficio anual de la empresa j en el año t se puede seleccionar entre indicadores como el beneficio por acción (BPA) y el beneficio neto atribuible a los accionistas, que deben mantenerse consistentes.
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El término constante en el modelo autorregresivo de primer orden de la serie temporal de ganancias de la empresa j.
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El coeficiente de autorregresión del modelo autorregresivo de primer orden de la serie temporal de ganancias de la empresa j mide la persistencia de las ganancias. Cuanto mayor sea el valor absoluto, mayor será el impacto de las ganancias actuales en las ganancias del período anterior. Cuando el coeficiente es positivo, generalmente indica que las ganancias tienen cierta inercia.
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El término residual del modelo autorregresivo de primer orden de la serie temporal de ganancias de la empresa j en el año t refleja la parte de la volatilidad de las ganancias que el modelo no puede explicar, y se supone que sigue una distribución con una media de 0.
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La varianza residual del modelo autorregresivo de primer orden de la serie temporal de ganancias de la empresa j mide la parte impredecible de la serie de ganancias.
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La desviación estándar residual del modelo autorregresivo de primer orden de la serie temporal de ganancias de la empresa j, es decir, la volatilidad de las ganancias, mide la amplitud de la volatilidad de las ganancias.
factor.explanation
Cuanto menor sea el valor del factor de volatilidad de las ganancias, menor será la volatilidad de la serie temporal de las ganancias de la empresa, mayor la predictibilidad de las ganancias y más estable su rentabilidad. Este factor se puede utilizar en estrategias de selección de acciones para filtrar empresas con rentabilidad estable y alta calidad. Por el contrario, cuanto mayor sea el valor del factor, mayor será la volatilidad de las ganancias y más inestable la rentabilidad. En aplicaciones prácticas, se debe considerar la elección de los indicadores de ganancias (como EPS, beneficio neto, etc.) y el modelo de regresión utilizado (además del modelo autorregresivo de primer orden, también se pueden probar otros modelos). Este factor es un factor de baja frecuencia y generalmente se actualiza anualmente.