विदेशी प्रतिभूति फर्मों की होल्डिंग्स का नेटवर्क कर्षण कारक
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स्टॉक सहसंबंध नेटवर्क कर्षण कारक Expave:
में:
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लक्ष्य स्टॉक A के साथ ही विदेशी प्रतिभूति फर्मों द्वारा रखे गए संबंधित शेयरों की संख्या। यह मान नेटवर्क में लक्ष्य स्टॉक A की कनेक्शन शक्ति को दर्शाता है।
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लक्ष्य स्टॉक A और संबंधित स्टॉक i के बीच विदेशी प्रतिभूति फर्मों की सामान्य होल्डिंग्स की डिग्री। $K_i^A$ की गणना करने के कई तरीके हैं, जैसे: होल्डिंग अनुपात का सहसंबंध गुणांक, सामान्य होल्डिंग्स का वजन, आदि। मान जितना अधिक होगा, उसी विदेशी संस्थान की होल्डिंग प्राथमिकताओं में दोनों स्टॉक उतने ही अधिक प्रासंगिक होंगे।
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पिछले 20 कारोबारी दिनों में संबंधित स्टॉक i का उतार-चढ़ाव। यह संकेतक संबंधित स्टॉक i के हालिया मूल्य प्रदर्शन को दर्शाता है।
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पिछले 20 कारोबारी दिनों में विदेशी ब्रोकरेजों द्वारा रखे गए सभी शेयरों के उतार-चढ़ाव के क्रॉस-सेक्शन का माध्यिका। यह माध्यिका शेयरों की समग्र विदेशी होल्डिंग्स के औसत रिटर्न स्तर का प्रतिनिधित्व करती है और इसका उपयोग अतिरिक्त रिटर्न की गणना करने के लिए एक बेंचमार्क रिटर्न के रूप में किया जा सकता है।
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विदेशी प्रतिभूति फर्मों की समग्र होल्डिंग्स के सापेक्ष संबंधित स्टॉक i का अतिरिक्त रिटर्न (अल्फा)। यह मान समान अवधि के दौरान संबंधित स्टॉक i के सापेक्ष प्रदर्शन को दर्शाता है, समग्र बाजार कारकों के प्रभाव को छोड़कर।
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लक्ष्य स्टॉक A पर संबंधित स्टॉक i के कर्षण शक्ति का भारित मान (अल्फा एंकर मान)। सहसंबंध शक्ति को अतिरिक्त रिटर्न के साथ मिलाकर, यह लक्ष्य स्टॉक A पर संबंधित स्टॉक i के संभावित प्रभाव को मापता है।
factor.explanation
यह कारक निम्नलिखित धारणा पर आधारित है: एक ही विदेशी ब्रोकरेज कस्टोडियन द्वारा रखे गए शेयरों का भविष्य का बाजार प्रदर्शन एक निश्चित डिग्री तक सहसंबद्ध है। विदेशी ब्रोकरेजों की होल्डिंग्स का विश्लेषण करके, स्टॉक मूल्य परिवर्तनों के बीच कर्षण संबंध को दर्शाने के लिए एक स्टॉक एसोसिएशन नेटवर्क का निर्माण किया जा सकता है। कारक का मान जितना बड़ा होगा, स्टॉक से जुड़े शेयरों का हालिया प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा, और सहसंबंध की डिग्री उतनी ही अधिक होगी। भविष्य में स्टॉक के सकारात्मक रूप से खींचे जाने की संभावना अधिक है, और इसके विपरीत। इस कारक का उपयोग बाजार में विदेशी संस्थानों की निवेश प्राथमिकताओं को पकड़ने और स्टॉक चयन निर्णयों में सहायता करने के लिए किया जा सकता है।