Bénéfice net résiduel de régression linéaire
factor.formula
dans :
- :
représente le i-ème trimestre, où i part du trimestre le plus récent (t) jusqu'à il y a N trimestres, c'est-à-dire i = t, t-1, t-2 ... t-N+1
- :
Indique le nombre de trimestres récents utilisés pour l'analyse de régression. La valeur par défaut est 8 et peut être ajustée en fonction des conditions réelles.
- :
Représente le bénéfice net attribuable à la société mère au cours du i-ème trimestre. Ces données doivent être normalisées par le score Z pour éliminer les différences de dimensions et de distribution.
- :
Représente les produits hors exploitation du i-ème trimestre. Ces données doivent être normalisées par le score Z pour éliminer les différences de dimension et de distribution.
- :
Représente la trésorerie versée aux et pour les employés au cours du i-ème trimestre. Ces données doivent être normalisées par le score Z pour éliminer les différences de dimension et de distribution.
- :
Le terme d'ordonnée à l'origine du modèle de régression indique la valeur attendue de la variable dépendante lorsque la variable indépendante est 0. Il n'est pas utilisé directement dans le calcul du facteur et n'est utilisé que pour la construction du modèle de régression.
- :
Le coefficient des produits hors exploitation dans le modèle de régression indique l'impact de chaque variation unitaire des produits hors exploitation sur le bénéfice net lorsque les autres facteurs restent inchangés.
- :
Le coefficient de la trésorerie versée aux et pour les employés dans le modèle de régression indique l'impact de chaque variation unitaire de la trésorerie versée aux et pour les employés sur le bénéfice net, en supposant que les autres facteurs restent inchangés.
- :
Représente le terme résiduel de la régression au cours du i-ème trimestre, reflétant la partie du bénéfice net qui n'est pas expliquée par les produits hors exploitation et la trésorerie versée aux employés, c'est-à-dire le bénéfice net épuré de la période en cours. La valeur de ce facteur est le résidu correspondant au trimestre le plus récent (t), noté $\epsilon_0$
factor.explanation
Les données financières contiennent à la fois des informations efficaces qui peuvent prédire les cours futurs des actions et du bruit qui n'a aucun pouvoir prédictif sur les cours des actions. L'amélioration du rapport signal/bruit des données est la clé de la construction de facteurs efficaces. Le bénéfice net est affecté par de nombreux facteurs, dont certains peuvent être faiblement liés aux capacités opérationnelles de base de l'entreprise, tels que les produits hors exploitation et les paiements de trésorerie aux employés. Ce facteur vise à éliminer ces bruits par la régression linéaire, améliorant ainsi le pouvoir prédictif du bénéfice net. Plus précisément, grâce au modèle de régression, nous essayons de trouver la partie du bénéfice net qui peut être expliquée par les produits hors exploitation et les flux de trésorerie versés aux employés, et nous la traitons comme une élimination du bruit. Le résidu restant est considéré comme un signal plus lié à la rentabilité de base de l'entreprise. Par conséquent, ce facteur est nommé "Bénéfice net résiduel de régression linéaire". Grâce à cette méthode, un signal de bénéfice net plus pur peut être obtenu, améliorant ainsi l'efficacité de la sélection des actions par facteur. La standardisation par score Z traite toutes les variables avant la régression afin d'éliminer les différences de dimensions et de distribution entre les différentes variables, ce qui rend l'analyse de régression plus raisonnable et fiable.