अर्जन अस्थिरता
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कंपनी j के वार्षिक अर्जन के लिए एक समय श्रृंखला प्रतिगमन मॉडल फिट करें।
अवशिष्ट मानक विचलन की गणना करें, जो अर्जन अस्थिरता कारक है।
में:
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वर्ष t में कंपनी j का वार्षिक लाभ, जिसे प्रति शेयर आय (ईपीएस) और शेयरधारकों को देय शुद्ध लाभ जैसे संकेतकों से चुना जा सकता है, जो सुसंगत रहना चाहिए।
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फर्म j के अर्जन समय श्रृंखला के प्रथम क्रम के ऑटोरेग्रेसिव मॉडल में स्थिर पद।
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कंपनी j की अर्जन समय श्रृंखला के पहले क्रम के ऑटोरेग्रेसन मॉडल का ऑटोरेग्रेसन गुणांक अर्जन की निरंतरता को मापता है। निरपेक्ष मान जितना बड़ा होगा, वर्तमान अर्जन का पिछले अवधि के अर्जन पर उतना ही अधिक प्रभाव पड़ेगा। जब गुणांक धनात्मक होता है, तो यह आमतौर पर इंगित करता है कि अर्जन में कुछ जड़ता है।
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वर्ष t में कंपनी j की अर्जन समय श्रृंखला के पहले क्रम के ऑटोरेग्रेसिव मॉडल का अवशिष्ट पद अर्जन अस्थिरता के उस हिस्से को दर्शाता है जिसे मॉडल समझा नहीं सकता है, और यह माना जाता है कि इसका माध्य 0 के साथ वितरण है।
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फर्म j की अर्जन समय श्रृंखला के प्रथम क्रम के ऑटोरेग्रेसिव मॉडल का अवशिष्ट विचरण अर्जन श्रृंखला के अप्रत्याशित भाग को मापता है।
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कंपनी j की अर्जन समय श्रृंखला के पहले क्रम के ऑटोरेग्रेसिव मॉडल का अवशिष्ट मानक विचलन, यानी, अर्जन अस्थिरता, अर्जन अस्थिरता के आयाम को मापता है।
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अर्जन अस्थिरता कारक का मान जितना छोटा होता है, कंपनी के अर्जन की समय श्रृंखला अस्थिरता उतनी ही कम होती है, अर्जन की भविष्यवाणी की क्षमता उतनी ही अधिक होती है, और इसकी लाभप्रदता उतनी ही स्थिर होती है। इस कारक का उपयोग स्थिर लाभप्रदता और उच्च गुणवत्ता वाली कंपनियों की स्क्रीनिंग के लिए स्टॉक चयन रणनीतियों में किया जा सकता है। इसके विपरीत, कारक मान जितना अधिक होगा, अर्जन अस्थिरता उतनी ही अधिक होगी और लाभप्रदता उतनी ही अस्थिर होगी। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, अर्जन संकेतकों (जैसे ईपीएस, शुद्ध लाभ, आदि) का चुनाव और उपयोग किए गए प्रतिगमन मॉडल पर विचार किया जाना चाहिए (पहले क्रम के ऑटोरेग्रेसिव मॉडल के अलावा, अन्य मॉडलों को भी आज़माया जा सकता है)। यह कारक एक निम्न-आवृत्ति वाला कारक है और आमतौर पर वार्षिक रूप से अपडेट किया जाता है।