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Quantitative Trading Factors

Coûts d'exploitation - Résidus d'actifs fixes

Facteurs fondamentauxFacteur de qualité

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Modèle de régression des coûts d'exploitation :

Où :

  • :

    représente le i-ème trimestre, i ∈ {0, 1, 2, ..., N-1}, représente la série trimestrielle rétrospective, où 0 représente le trimestre le plus récent, N représente le nombre total de trimestres rétrospectifs et la valeur par défaut de N est 8. Par exemple, si N = 8, les données sont régressées à l'aide de données transversales des 8 trimestres précédents.

  • :

    La valeur standardisée par le score Z du coût total d'exploitation au i-ème trimestre. La formule de standardisation par le score Z est (X - μ) / σ, où X est le coût d'exploitation original, μ est la moyenne du coût d'exploitation au cours des N trimestres passés et σ est l'écart type du coût d'exploitation au cours des N trimestres passés. Le processus de standardisation élimine les différences dans les valeurs des coûts d'exploitation entre les différentes entreprises et périodes.

  • :

    La valeur standardisée par le score Z des actifs fixes au i-ème trimestre. La formule de standardisation par le score Z est (X - μ) / σ, où X est la valeur originale des actifs fixes, μ est la moyenne des actifs fixes au cours des N trimestres passés et σ est l'écart type des actifs fixes au cours des N trimestres passés. La standardisation élimine les différences dans les valeurs des actifs fixes entre les différentes entreprises et périodes.

  • :

    L'ordonnée à l'origine du modèle de régression représente la valeur attendue du coût d'exploitation standardisé lorsque les actifs fixes sont de 0. Après standardisation par le score Z, l'ordonnée à l'origine est généralement proche de 0.

  • :

    La pente du modèle de régression représente la variation attendue des coûts d'exploitation standardisés pour chaque variation unitaire des actifs fixes, et sa taille représente la sensibilité des coûts d'exploitation aux actifs fixes.

  • :

    Le résidu de régression pour le i-ème trimestre. Il représente la différence entre les coûts d'exploitation réels et les prédictions du modèle au niveau actuel des actifs fixes. En particulier, lorsque i = 0, sa valeur résiduelle $\epsilon_0$ est la valeur de ce facteur.

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La logique fondamentale du facteur de résidu des coûts d'exploitation-actifs fixes (Résidu COAF) est d'identifier la capacité d'une entreprise à contrôler ses coûts d'exploitation compte tenu d'un niveau d'investissement en actifs fixes. Ce facteur suppose que, toutes autres conditions étant égales, il devrait exister une certaine relation linéaire entre les coûts d'exploitation d'une entreprise et l'échelle de ses actifs fixes. Lorsque les coûts d'exploitation réels d'une entreprise s'écartent significativement de cette relation linéaire (ce qui se traduit par le résidu), cela peut signifier que l'efficacité opérationnelle ou la capacité de gestion de l'entreprise est anormale. Un résidu positif indique que les coûts d'exploitation d'une entreprise sont élevés pour un même investissement en actifs fixes, ce qui peut signifier une inefficacité, une mauvaise gestion ou d'autres dépenses anormales ; un résidu négatif indique que les coûts d'exploitation d'une entreprise sont faibles pour un même investissement en actifs fixes, ce qui peut représenter une efficacité opérationnelle supérieure ou un meilleur contrôle des coûts.

Ce facteur est lié au concept traditionnel d'utilisation de la capacité, mais il accorde plus d'attention au degré d'écart entre les coûts d'exploitation d'une entreprise et l'investissement en actifs fixes, plutôt qu'au simple taux d'utilisation des actifs fixes. Grâce à la standardisation du score Z, l'impact des différentes tailles d'entreprises et des différences sectorielles est éliminé, ce qui rend ce facteur plus efficace dans les comparaisons intersectorielles. La taille du résidu de régression peut être considérée comme une évaluation quantitative de l'efficacité opérationnelle d'une entreprise et peut être appliquée à des stratégies de trading quantitatives.

De plus, la construction de ce facteur est basée sur des données historiques des N trimestres passés, ce qui lui confère un certain degré de stabilité. Le choix de données de fréquence trimestrielle est également plus adapté pour refléter les changements dans l'efficacité opérationnelle à moyen et long terme de l'entreprise plutôt que les fluctuations à court terme. En effectuant des tests rétrospectifs et en analysant les résidus historiques, l'efficacité de ce facteur dans la prédiction des rendements futurs des actions peut être déterminée.

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