मानकीकृत आय अपेक्षा से अधिक
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मानकीकृत आय आश्चर्य:
माध्य निरपेक्ष विचलन (MAD):
मजबूत मानक विचलन अनुमान (Robust Standard Deviation Estimation, $\bar{\sigma}$):
जिसमें:
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प्रति शेयर (ईपीएस) वास्तविक घोषित आय। आय के बजाय ईपीएस का उपयोग करने से विभिन्न आकारों की कंपनियों की बेहतर तुलना की जा सकती है और कारक पर कंपनी के आकार के प्रभाव को कम किया जा सकता है।
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विश्लेषक आम सहमति ईपीएस अनुमान। आम सहमति ईपीएस अनुमान एक कंपनी की आय के बाजार के औसत दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है, आमतौर पर कई विश्लेषकों के पूर्वानुमान के औसत का उपयोग करके।
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पिछले पांच वर्षों में कंपनी के प्रति शेयर शुद्ध लाभ का मजबूत मानक विचलन अनुमान। मानक विचलन अनुमान पर चरम मूल्यों (जैसे एक बार के लाभ और हानि) के प्रभाव को कम करने और कारक मजबूती में सुधार करने के लिए माध्य निरपेक्ष विचलन (MAD) का उपयोग करके गणना की जाती है।
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पिछले पांच वर्षों में कंपनी के प्रति शेयर शुद्ध लाभ पर ऐतिहासिक डेटा का एक नमूना।
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पिछले पांच वर्षों में प्रति शेयर शुद्ध लाभ के कंपनी के ऐतिहासिक डेटा नमूने का माध्य है जिसका उपयोग MAD के केंद्रीय मूल्य की गणना के लिए किया जाता है।
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MAD को मानक विचलन के अनुमान में बदलने के लिए उपयोग किया जाने वाला स्केलिंग फैक्टर स्थिरांक। लगभग सामान्य रूप से वितरित डेटा के लिए, k को आमतौर पर लगभग 1.4826 लिया जाता है, जो सामान्य वितरण के MAD और मानक विचलन के बीच संबंध से प्राप्त होता है, और MAD को मानक विचलन का बेहतर अनुमान दे सकता है।
factor.explanation
मानकीकृत आय आश्चर्य कारक वास्तविक आय और अपेक्षित आय के बीच विचलन को मापकर और एक मजबूत मानक विचलन अनुमान का उपयोग करके मानकीकृत करके कंपनी की आय की जानकारी पर बाजार की प्रतिक्रिया को दर्शाता है। एक सकारात्मक कारक मान इंगित करता है कि कंपनी की आय बाजार की अपेक्षाओं से अधिक है, जिससे शेयर की कीमतों में वृद्धि हो सकती है, जबकि एक नकारात्मक मान से शेयर की कीमतों में कमी हो सकती है। इस कारक का उपयोग मात्रात्मक निवेश में उन शेयरों को स्क्रीन करने के लिए किया जा सकता है जिनमें आय की अपेक्षाओं को पार करने की क्षमता है, मल्टी-फैक्टर मॉडल बनाने और इवेंट-ड्रिवेन ट्रेडिंग करने के लिए किया जा सकता है। यह कारक आय की जानकारी की अप्रत्याशितता को ध्यान में रखता है और इसमें एकल आय संकेतक की तुलना में अधिक भविष्य कहनेवाला शक्ति होती है।