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Quantitative Trading Factors

फामा-फ़्रेंच तीन-कारक मॉडल पर आधारित अवशिष्ट गति

गति कारकतकनीकी कारक

factor.formula

फामा-फ़्रेंच तीन-कारक मॉडल:

अवशिष्ट गति गणना सूत्र:

जिसमें:

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    समय t पर संपत्ति i की वापसी की दर। यह एक विशिष्ट अवधि में संपत्ति i के मूल्य परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है।

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    संपत्ति i का इंटरसेप्ट शब्द संपत्ति i की अपेक्षित वापसी का प्रतिनिधित्व करता है जब बाजार जोखिम, पैमाना और मूल्य कारक सभी 0 होते हैं। यह शब्द संपत्ति i के बेंचमार्क रिटर्न स्तर को दर्शाता है और स्टॉक चयन क्षमता को मापने के लिए भी एक महत्वपूर्ण संकेतक है।

  • :

    बाजार जोखिम प्रीमियम RMRF के प्रति संपत्ति i की संवेदनशीलता (या ढलान गुणांक)। यह इंगित करता है कि जब बाजार जोखिम प्रीमियम एक इकाई से बदलता है तो संपत्ति i की वापसी में अपेक्षित परिवर्तन होता है। इसे बाजार बीटा भी कहा जाता है, जो संपत्ति i के व्यवस्थित जोखिम जोखिम को मापता है।

  • :

    पैमाना प्रीमियम SMB के प्रति संपत्ति i की संवेदनशीलता। यह इंगित करता है कि जब पैमाना प्रीमियम एक इकाई से बदलता है तो संपत्ति i की वापसी में अपेक्षित परिवर्तन होता है। यह मान मापता है कि संपत्ति i पैमाने के कारक से किस हद तक प्रभावित होती है।

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    मूल्य प्रीमियम HML के प्रति संपत्ति i की संवेदनशीलता। यह इंगित करता है कि जब मूल्य प्रीमियम एक इकाई से बदलता है तो संपत्ति i की वापसी में अपेक्षित परिवर्तन होता है। यह मान मापता है कि संपत्ति i मूल्य कारक से किस हद तक प्रभावित होती है।

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    समय t पर संपत्ति i का अवशेष फामा-फ़्रेंच तीन-कारक मॉडल द्वारा अनुमानित वास्तविक रिटर्न और रिटर्न के बीच का अंतर है। यह अवशिष्ट शब्द बाजार, आकार और मूल्य कारकों के प्रभाव के अलावा कंपनी-विशिष्ट जानकारी द्वारा संचालित रिटर्न के हिस्से का प्रतिनिधित्व करता है, और अवशिष्ट गति कारक का मुख्य घटक है।

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    गति गणना विंडो (T-12 से T-2) के दौरान संपत्ति i के अवशेषों का औसत मान। इसका उपयोग अवशेषों के मानक विचलन की गणना करने के लिए किया जाता है, जिससे अवशिष्ट गति का मानकीकरण प्राप्त होता है।

factor.explanation

यह कारक व्यवहारिक वित्त में क्रमिक सूचना प्रसार परिकल्पना पर आधारित है। परिकल्पना यह मानती है कि बाजार की जानकारी, विशेष रूप से कंपनी-विशिष्ट जानकारी, निवेशकों के बीच फैलने में समय लेती है, और तात्कालिक नहीं होती है। इससे निवेशकों की इस जानकारी पर प्रतिक्रिया में देरी होती है। फामा-फ़्रेंच तीन-कारक मॉडल के माध्यम से बाजार जोखिम, आकार और मूल्य कारकों के प्रभाव को हटाकर, अवशिष्ट अनुक्रम कंपनी-विशिष्ट जानकारी के मूल्य प्रभाव को अधिक शुद्धता से दर्शा सकता है। इसलिए, यदि पिछले कुछ समय में अवशिष्ट प्रदर्शन अच्छा रहा है, तो इसका मतलब है कि निवेशकों ने प्रासंगिक जानकारी पर पूरी तरह से प्रतिक्रिया नहीं दी होगी, और भविष्य में स्टॉक में अभी भी वृद्धि जारी रह सकती है, और इसके विपरीत। यह कारक कंपनी-विशिष्ट जानकारी द्वारा संचालित गति प्रभाव को पकड़ता है और बाजार द्वारा पूरी तरह से मूल्यांकित नहीं किया जाता है।

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