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  es el valor de mercado logarítmico de la acción i en el momento t (es decir, el valor total de mercado convertido a logaritmo natural). Este valor refleja el tamaño relativo de la acción. Tomar el logaritmo puede reducir el impacto de los valores extremos, hacer que los datos sean más consistentes con el supuesto de distribución normal y reducir la heterocedasticidad.

• En cada sección de tiempo t, se realiza una regresión de mínimos cuadrados ponderados (WLS) en todas las acciones. La variable dependiente de la regresión es el rendimiento de cada acción, la variable independiente es $LNCAP_{i,t}$, y el peso de la regresión es la raíz cuadrada del valor total de mercado de cada acción. El uso de la regresión de mínimos cuadrados ponderados es para reducir la interferencia de la heterocedasticidad en los resultados de la regresión, especialmente cuando el valor del mercado de valores está distribuido de manera desigual, las acciones con mayor valor de mercado tienden a tener una menor volatilidad. Usar la raíz cuadrada del valor de mercado como peso puede hacer que los resultados de la regresión sean más robustos.

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  El término de la intersección de la ecuación de regresión en la sección de tiempo t. El término de la intersección en sí no tiene una interpretación económica clara, pero desempeña un papel correctivo en el modelo de regresión, lo que permite que la línea de regresión se ajuste mejor a los datos.

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  El coeficiente de regresión de la ecuación de regresión en la sección de tiempo t. Este coeficiente representa la relación lineal entre el valor de mercado logarítmico $LNCAP_{i,t}$ y la tasa de rendimiento. Si el coeficiente es positivo, significa que el valor de mercado está correlacionado positivamente con la tasa de rendimiento; de lo contrario, significa una correlación negativa. Cabe señalar que en el factor de valor de mercado tradicional, suponemos que la tasa de rendimiento y el valor de mercado logarítmico están en una relación lineal simple, y el coeficiente de $eta_t$ aquí también es una relación lineal.

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  El término residual obtenido de la regresión representa la diferencia entre el rendimiento real de la acción i en el tiempo t y el rendimiento predicho por la relación lineal del valor de mercado. Este término residual refleja el grado de desviación no lineal de la relación de rendimiento del valor de mercado. Cuanto mayor sea el valor residual, mayor será el grado en que el rendimiento real de la acción i se desvía de la predicción lineal. Desextremeremos y estandarizaremos este término residual para eliminar la influencia de los valores atípicos y obtener valores de factor estandarizados.