परिचालन दक्षता में परिवर्तन
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परिचालन दक्षता परिवर्तन कारक का गणना सूत्र है:
जिसमें:
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i-वीं तिमाही की परिचालन आय उस तिमाही में अपने मुख्य व्यावसायिक गतिविधियों के माध्यम से उद्यम द्वारा प्राप्त कुल आय का प्रतिनिधित्व करती है।
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i-वीं तिमाही में परिचालन लागत उस तिमाही में परिचालन आय प्राप्त करने के लिए उद्यम द्वारा किए गए प्रत्यक्ष लागतों का प्रतिनिधित्व करती है।
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प्रतिगमन मॉडल का इंटरसेप्ट पद परिचालन लागत शून्य होने पर अपेक्षित परिचालन आय स्तर का प्रतिनिधित्व करता है। वास्तविक व्यावसायिक परिदृश्यों में, इसे आमतौर पर निश्चित लागतों के प्रभाव के रूप में माना जा सकता है।
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प्रतिगमन मॉडल का ढलान पद परिचालन लागत में प्रत्येक इकाई परिवर्तन के लिए परिचालन आय में अपेक्षित परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है। यह उद्यम के इकाई लागत इनपुट द्वारा लाए जा सकने वाले आय उत्पादन की दक्षता को प्रतिबिंबित कर सकता है।
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i-वीं तिमाही में प्रतिगमन मॉडल का अवशिष्ट वास्तविक परिचालन आय और मॉडल द्वारा अनुमानित परिचालन आय के बीच अंतर का प्रतिनिधित्व करता है। एक सकारात्मक अवशिष्ट का अर्थ है कि वास्तविक आय मॉडल अपेक्षा से अधिक है, यह दर्शाता है कि परिचालन दक्षता ऐतिहासिक प्रवृत्ति की तुलना में सुधरी है; एक नकारात्मक अवशिष्ट का अर्थ है कि वास्तविक आय अपेक्षा से कम है, यह दर्शाता है कि परिचालन दक्षता ऐतिहासिक प्रवृत्ति की तुलना में घट गई है। इस अवशिष्ट का उपयोग परिचालन दक्षता परिवर्तन कारक के मूल मूल्य के रूप में किया जाता है।
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i ∈ {0, 1, 2, ..., N-1}, समय श्रृंखला के सूचकांक का प्रतिनिधित्व करता है, जहां 0 सबसे हालिया तिमाही का प्रतिनिधित्व करता है और N ऐतिहासिक तिमाहियों की लंबाई का प्रतिनिधित्व करता है जिनका पता लगाया जाना है। डिफ़ॉल्ट मान N = 8 है, जिसका अर्थ है कि सबसे हालिया 8 तिमाहियों के डेटा का पता लगाया जाता है।
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इस कारक की गणना के चरण इस प्रकार हैं:
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डेटा तैयारी: कंपनी की परिचालन आय (राजस्व) और परिचालन लागत (लागत) के सबसे हालिया N तिमाहियों (डिफ़ॉल्ट N=8) का डेटा लें।
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डेटा प्रीप्रोसेसिंग: परिचालन आय और परिचालन लागत डेटा पर क्रमशः Z-स्कोर मानकीकरण करें। Z-स्कोर मानकीकरण डेटा को 0 के माध्य और 1 के मानक विचलन के साथ एक मानक सामान्य वितरण में परिवर्तित करता है, विभिन्न आयामों और परिमाण के क्रम के प्रभाव को समाप्त करता है, जिससे विभिन्न कंपनियों के बीच डेटा तुलनीय हो जाता है।
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रेखीय प्रतिगमन: मानकीकृत परिचालन आय को आश्रित चर के रूप में लें, और मानकीकृत परिचालन लागत पर साधारण न्यूनतम वर्ग (OLS) रेखीय प्रतिगमन करें। मॉडल स्थापित करें: $Revenue_i = \alpha_i + \beta_i Cost_i + \epsilon_i$ । इस प्रतिगमन मॉडल का उद्देश्य ऐतिहासिक परिचालन आय और परिचालन लागत के बीच रैखिक संबंध को फिट करना है।
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अवशिष्ट निष्कर्षण: सबसे हालिया तिमाही (अर्थात, तिमाही 0, i=0) में प्रतिगमन मॉडल का अवशिष्ट मान $\epsilon_0$ प्राप्त करें। यह अवशिष्ट मान उस दिन का परिचालन दक्षता परिवर्तन कारक मान है। एक सकारात्मक अवशिष्ट इंगित करता है कि तिमाही की परिचालन दक्षता ऐतिहासिक स्तर से अधिक है, और एक नकारात्मक अवशिष्ट इंगित करता है कि तिमाही की परिचालन दक्षता ऐतिहासिक स्तर से कम है।
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कारक स्पष्टीकरण: कारक मान का आकार उस डिग्री का प्रतिनिधित्व करता है जिस तक तिमाही की परिचालन दक्षता ऐतिहासिक प्रवृत्ति से विचलित होती है। एक सकारात्मक कारक मान इंगित करता है कि तिमाही की परिचालन दक्षता में सुधार हुआ है। कारक मान जितना बड़ा होगा, सुधार उतना ही अधिक होगा। इसके विपरीत, एक नकारात्मक कारक मान इंगित करता है कि तिमाही की परिचालन दक्षता में कमी आई है। कारक मान जितना छोटा होगा, कमी उतनी ही अधिक होगी।
यह कारक मान निवेशकों को कंपनी की परिचालन दक्षता की अल्पकालिक परिवर्तन प्रवृत्ति का आकलन करने में मदद कर सकता है, जिससे निवेश निर्णयों में सहायता मिलती है।