Évolutions de l'efficacité opérationnelle
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La formule de calcul du facteur de changement de l'efficacité opérationnelle est :
où :
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Le revenu d'exploitation du i-ème trimestre représente le revenu total obtenu par l'entreprise par le biais de ses activités commerciales principales au cours de ce trimestre.
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Les coûts d'exploitation du i-ème trimestre représentent les coûts directs encourus par l'entreprise pour réaliser le revenu d'exploitation au cours de ce trimestre.
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Le terme d'ordonnée à l'origine du modèle de régression représente le niveau attendu du revenu d'exploitation lorsque le coût d'exploitation est nul. Dans des scénarios commerciaux réels, il peut généralement être considéré comme l'impact des coûts fixes.
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Le terme de pente du modèle de régression représente le changement attendu du revenu d'exploitation pour chaque unité de changement du coût d'exploitation. Il peut refléter l'efficacité de la production de revenus qui peut être obtenue par l'apport de coûts unitaires de l'entreprise.
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Le résidu du modèle de régression au i-ème trimestre représente la différence entre le revenu d'exploitation réel et le revenu d'exploitation prévu par le modèle. Un résidu positif signifie que le revenu réel est supérieur à l'attente du modèle, indiquant que l'efficacité opérationnelle s'est améliorée par rapport à la tendance historique ; un résidu négatif signifie que le revenu réel est inférieur aux prévisions, indiquant que l'efficacité opérationnelle a diminué par rapport à la tendance historique. Ce résidu est utilisé comme valeur centrale du facteur de changement de l'efficacité opérationnelle.
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i ∈ {0, 1, 2, ..., N-1}, représente l'indice de la série chronologique, où 0 représente le trimestre le plus récent et N représente la longueur des trimestres historiques à retracer. La valeur par défaut est N = 8, ce qui signifie que les données des 8 derniers trimestres sont retracées.
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Les étapes de calcul de ce facteur sont les suivantes :
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Préparation des données : Prendre les données de revenus d'exploitation (Revenu) et de coûts d'exploitation (Coût) de l'entreprise pour les N derniers trimestres (N=8 par défaut).
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Prétraitement des données : Effectuer une standardisation Z-Score sur les données de revenus d'exploitation et de coûts d'exploitation respectivement. La standardisation Z-Score convertit les données en une distribution normale standard avec une moyenne de 0 et un écart type de 1, éliminant l'impact des différentes dimensions et ordres de grandeur, rendant les données entre différentes entreprises comparables.
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Régression linéaire : Prendre le revenu d'exploitation standardisé comme variable dépendante et effectuer une régression linéaire des moindres carrés ordinaires (MCO) sur le coût d'exploitation standardisé. Établir le modèle : $Revenue_i = \alpha_i + \beta_i Cost_i + \epsilon_i$. L'objectif de ce modèle de régression est d'ajuster la relation linéaire entre les revenus d'exploitation historiques et les coûts d'exploitation.
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Extraction des résidus : Obtenir la valeur résiduelle $\epsilon_0$ du modèle de régression pour le trimestre le plus récent (c'est-à-dire le trimestre 0, i=0). Cette valeur résiduelle est la valeur du facteur de changement de l'efficacité opérationnelle du jour. Un résidu positif indique que l'efficacité opérationnelle du trimestre est supérieure au niveau historique, et un résidu négatif indique que l'efficacité opérationnelle du trimestre est inférieure au niveau historique.
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Explication du facteur : La taille de la valeur du facteur représente le degré d'écart de l'efficacité opérationnelle du trimestre par rapport à la tendance historique. Une valeur de facteur positive indique que l'efficacité opérationnelle du trimestre s'est améliorée. Plus la valeur du facteur est grande, plus l'amélioration est importante. Au contraire, une valeur de facteur négative indique que l'efficacité opérationnelle du trimestre a diminué. Plus la valeur du facteur est petite, plus la diminution est importante.
Cette valeur de facteur peut aider les investisseurs à évaluer la tendance de changement à court terme de l'efficacité opérationnelle de l'entreprise, facilitant ainsi les décisions d'investissement.