विशिष्ट लाभ
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विशिष्ट लाभ कारक गणना सूत्र:
फामा-फ्रेंच तीन-कारक मॉडल प्रतिगमन:
जिसमें:
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समय t पर स्टॉक i का रिटर्न, आमतौर पर लॉगरिदमिक शब्दों में व्यक्त किया जाता है।
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स्टॉक i के लिए इंटरसेप्ट टर्म स्टॉक के औसत अतिरिक्त रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है जिसे तीन-कारक मॉडल द्वारा समझाया नहीं जा सकता है।
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समय t पर बाजार जोखिम प्रीमियम कारक आमतौर पर बाजार पोर्टफोलियो रिटर्न माइनस जोखिम मुक्त दर है।
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समय t पर आकार जोखिम कारक छोटे-कैप शेयरों और बड़े-कैप शेयरों के रिटर्न के बीच अंतर का प्रतिनिधित्व करता है।
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समय t पर मूल्य जोखिम कारक उच्च बुक-टू-मार्केट अनुपात वाले शेयरों और कम बुक-टू-मार्केट अनुपात वाले शेयरों के रिटर्न के बीच अंतर का प्रतिनिधित्व करता है।
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समय t पर स्टॉक i का अवशिष्ट शब्द स्टॉक के रिटर्न में व्यक्तिगत जोखिम का प्रतिनिधित्व करता है जिसे तीन-कारक मॉडल द्वारा समझाया नहीं जा सकता है।
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प्रतिगमन मॉडल की फिट की अच्छाई, 0 से 1 तक, स्टॉक रिटर्न के लिए फामा-फ्रेंच तीन-कारक मॉडल की व्याख्यात्मक शक्ति को इंगित करती है।
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बाजार जोखिम कारक के लिए स्टॉक i की संवेदनशीलता।
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आकार जोखिम कारक के लिए स्टॉक i की संवेदनशीलता।
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मूल्य जोखिम कारक के लिए स्टॉक i की संवेदनशीलता।
factor.explanation
विशिष्ट रिटर्न फैक्टर व्यक्तिगत स्टॉक रिटर्न के उस हिस्से को दर्शाता है जिसे बाजार, आकार और मूल्य के तीन सामान्य शैली कारकों द्वारा समझाया नहीं जा सकता है। इस हिस्से को आमतौर पर कंपनी की बुनियादी बातों या निवेशक भावना से संबंधित रिटर्न माना जाता है। फैक्टर मूल्य जितना अधिक होगा, स्टॉक रिटर्न की विशिष्टता उतनी ही मजबूत होगी, समग्र बाजार शैली के साथ सहसंबंध उतना ही कम होगा, और व्यक्तिगत स्टॉक के अपने कारकों से प्रभावित होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। इस कारक को आम तौर पर शेयर की कीमतों की सट्टा प्रकृति को मापने के लिए माना जाता है: उच्च विशिष्ट रिटर्न वाले शेयरों में पिछली अवधि में अत्यधिक सट्टा हो सकता है, और कीमत में उतार-चढ़ाव अधिक अपरिमेय कारकों को प्रतिबिंबित कर सकता है, जैसे कि बाजार भावना, सूचना विषमता, आदि। मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों में, इस कारक का उपयोग विशिष्ट रिटर्न वाले शेयरों की जांच करने के लिए किया जा सकता है, या एक निवेश पोर्टफोलियो बनाने के लिए किया जा सकता है जो बाजार जोखिमों को कम कर सके।