Volatilité des Bénéfices
factor.formula
Ajuster un modèle de régression de séries temporelles aux bénéfices annuels de l'entreprise j.
Calculer l'écart type des résidus, qui est le facteur de volatilité des bénéfices.
où :
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Le bénéfice annuel de l'entreprise j au cours de l'année t peut être sélectionné à partir d'indicateurs tels que le bénéfice par action (BPA) et le bénéfice net attribuable aux actionnaires, qui doivent rester cohérents.
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Le terme constant du modèle autorégressif de premier ordre des séries temporelles des bénéfices de l'entreprise j.
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Le coefficient d'autorégression du modèle autorégressif de premier ordre des séries temporelles des bénéfices de l'entreprise j mesure la persistance des bénéfices. Plus la valeur absolue est grande, plus l'impact des bénéfices actuels sur les bénéfices de la période précédente est important. Lorsque le coefficient est positif, cela indique généralement que les bénéfices ont une certaine inertie.
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Le terme résiduel du modèle autorégressif de premier ordre des séries temporelles des bénéfices de l'entreprise j au cours de l'année t reflète la partie de la volatilité des bénéfices que le modèle ne peut pas expliquer, et il est supposé suivre une distribution avec une moyenne de 0.
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La variance résiduelle du modèle autorégressif de premier ordre des séries temporelles des bénéfices de l'entreprise j mesure la partie imprévisible des séries de bénéfices.
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L'écart type des résidus du modèle autorégressif de premier ordre des séries temporelles des bénéfices de l'entreprise j, c'est-à-dire la volatilité des bénéfices, mesure l'amplitude de la volatilité des bénéfices.
factor.explanation
Plus la valeur du facteur de volatilité des bénéfices est faible, plus la volatilité des séries temporelles des bénéfices de l'entreprise est faible, plus la prévisibilité des bénéfices est élevée et plus sa rentabilité est stable. Ce facteur peut être utilisé dans les stratégies de sélection d'actions pour filtrer les entreprises ayant une rentabilité stable et de haute qualité. Inversement, plus la valeur du facteur est élevée, plus la volatilité des bénéfices est grande et plus la rentabilité est instable. Dans les applications pratiques, le choix des indicateurs de bénéfices (tels que le BPA, le bénéfice net, etc.) et du modèle de régression utilisé doit être pris en compte (en plus du modèle autorégressif de premier ordre, d'autres modèles peuvent également être testés). Ce facteur est un facteur basse fréquence et est généralement mis à jour annuellement.