Rumus tersebut merepresentasikan regresi nilai pasar logaritmik saham individu pada cross-section. Berikut adalah penjelasan rinci dari setiap parameter dalam rumus:

• :

  Nilai pasar logaritmik saham i pada periode t dihitung sebagai ln(nilai pasar saham i pada periode t). Pemrosesan logaritmik dapat mengurangi heteroskedastisitas dalam data nilai pasar dan membuat hasil regresi lebih kuat.

• :

  Variabel dummy industri saham i pada periode t biasanya mengadopsi klasifikasi industri tingkat pertama CITIC atau standar klasifikasi industri lainnya. Variabel ini digunakan untuk menangkap perbedaan tingkat kapitalisasi pasar antar industri yang berbeda. Misalnya, tingkat kapitalisasi pasar rata-rata industri farmasi dan industri real estat mungkin sangat berbeda.

• :

  Aset bersih logaritmik saham i pada periode t, dihitung sebagai ln(aset bersih saham i pada periode t). Aset bersih adalah ukuran kunci dari nilai buku suatu perusahaan dan biasanya memiliki korelasi yang kuat dengan kapitalisasi pasar.

• :

  Bagian positif dari laba bersih saham i pada periode t. Ketika laba bersih positif, ambil nilai absolut dari laba bersih; ketika laba bersih negatif atau nol, ambil nilai nol. Menggunakan logaritma ln(NI^+_{it}) dapat menghaluskan dampak indikator ini dan sesuai dengan karakteristik distribusi data keuangan.

• :

  Bagian negatif dari laba bersih saham i pada periode t. Ketika laba bersih negatif, ambil nilai absolut dari laba bersih; ketika laba bersih positif atau nol, ambil nilai nol. Menggunakan logaritma ln(NI^-_{it}), dampak indikator ini dapat dihaluskan dan sesuai dengan karakteristik distribusi data keuangan. Di sini I<0 adalah fungsi indikator. Ketika laba bersih negatif, I<0 adalah 1, jika tidak, itu adalah 0. Dengan mengalikannya dengan nilai absolut laba bersih negatif, bagian laba bersih negatif dipisahkan.

• :

  Rasio leverage saham i pada periode t biasanya diukur dengan rasio utang terhadap aset. Rasio leverage mencerminkan sejauh mana perusahaan menggunakan pembiayaan utang. Rasio leverage yang lebih tinggi dapat meningkatkan risiko keuangan perusahaan dan berdampak negatif pada nilai pasarnya.

• :

  Pada periode t, koefisien regresi yang sesuai dengan variabel dummy industri j merepresentasikan intersep industri j dalam model regresi nilai pasar.

• :

  Pada periode ke-t, koefisien regresi yang sesuai dengan logaritma aset bersih menunjukkan besarnya perubahan logaritma nilai pasar untuk setiap kenaikan satu unit dalam logaritma aset bersih.

• :

  Pada periode t, koefisien regresi yang sesuai dengan logaritma positif laba bersih menunjukkan besarnya perubahan logaritma nilai pasar untuk setiap kenaikan satu unit dalam logaritma laba bersih positif.

• :

  Pada periode t, koefisien regresi yang sesuai dengan logaritma laba bersih negatif menunjukkan besarnya perubahan logaritma nilai pasar untuk setiap kenaikan satu unit dalam logaritma laba bersih negatif.

• :

  Pada periode ke-t, koefisien regresi yang sesuai dengan rasio leverage menunjukkan besarnya perubahan logaritmik nilai pasar untuk setiap kenaikan satu unit dalam rasio leverage.

• :

  Residual saham i pada periode t adalah penyimpangan antara nilai pasar logaritmik aktual dan nilai pasar logaritmik yang diprediksi oleh model. Residual ini dianggap tidak dapat dijelaskan oleh faktor-faktor fundamental dan mencerminkan tingkat penetapan harga pasar saham yang tidak rasional. Semakin besar residual, semakin besar tingkat penyimpangan harga pasar saham dari nilai fundamental.