विश्लेषकों द्वारा भारित आय संशोधन
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1. पिछले तीन महीनों के भीतर प्रत्येक विश्लेषक फर्म के अंतिम प्रकाशित शुद्ध लाभ पूर्वानुमान के संशोधन की गणना करें।
2. एक एकल पूर्वानुमान की समायोजन सीमा को इस प्रकार परिभाषित किया गया है: इस बार के शुद्ध लाभ पूर्वानुमान का प्रतिशत परिवर्तन, उसी विश्लेषक द्वारा 1 महीने पहले 6 महीने के भीतर समान रिपोर्टिंग अवधि के लिए नवीनतम शुद्ध लाभ पूर्वानुमान की तुलना में।
3. भारित आय संशोधन प्राप्त करने के लिए पिछले तीन महीनों में प्रत्येक विश्लेषणात्मक संस्थान के अंतिम पूर्वानुमान शुद्ध लाभ समायोजन को भारित करने के लिए Accwt2 विधि का उपयोग करें।
उदाहरण:
पारंपरिक आय संशोधन मापन विधियाँ आमतौर पर सर्वसम्मति से अपेक्षित शुद्ध लाभ की परिवर्तन दर का उपयोग करती हैं, जबकि यह कारक विश्लेषकों के पूर्वानुमानों की विषमता को ध्यान में रखते हुए एक भारित दृष्टिकोण अपनाता है, और आय के लिए बाजार की अपेक्षाओं में परिवर्तन को अधिक सटीक रूप से कैप्चर कर सकता है।
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Accwt2 भारण विधि विश्लेषक के पूर्वानुमान स्तर पर आधारित एक भारण विधि है। यह भारण विधि भारित औसत की विश्वसनीयता में सुधार के लिए विश्लेषक की पूर्वानुमान सटीकता, ऐतिहासिक पूर्वानुमान विचलन और कवरेज जैसे कारकों को ध्यान में रख सकती है। Accwt2 भारण विधि के विशिष्ट विवरण के लिए प्रासंगिक दस्तावेजों या शोध को देखने की आवश्यकता है।
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यह कारक कंपनी की आय के पूर्वानुमान पर विश्लेषक के संशोधन व्यवहार को समझने और विभिन्न विश्लेषकों के विचारों को भारित तरीके से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक आय संशोधन उपाय आमतौर पर सीधे सर्वसम्मति से अपेक्षित शुद्ध लाभ में परिवर्तन की दर का उपयोग करते हैं, जबकि यह कारक व्यक्तिगत विश्लेषकों के पूर्वानुमान में अंतर पर विचार करके और विश्लेषकों के पूर्वानुमानों की गुणवत्ता के अनुसार उन्हें भारित करके एक कदम आगे बढ़ता है, जिससे कंपनी की आय की उम्मीदों में बदलाव के बारे में बाजार के वास्तविक दृष्टिकोण को अधिक सटीक रूप से दर्शाया जा सके। एक उच्च संशोधन आमतौर पर कंपनी की कमाई की संभावनाओं के बारे में बाजार के दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देता है, जिसका स्टॉक की कीमतों पर प्रभाव पड़ सकता है।
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