Laba Bersih Residual Regresi Linear
factor.formula
Z(NetProfitᵢ) = α + β₁Z(NonOperatingIncomeᵢ) + β₂Z(CashPaidEmployeesᵢ) + εᵢ
di mana:
- :
Mewakili kuartal ke-i, di mana i berkisar dari -N+1 hingga 0, dengan 0 mewakili kuartal terakhir.
- :
Menunjukkan jumlah kuartal historis yang digunakan untuk regresi. Nilai defaultnya adalah 8, yang berarti menggunakan data dari 8 kuartal terakhir.
- :
Mewakili nilai standar Z-Score dari laba bersih pada kuartal ke-i, yaitu, (laba bersihᵢ - rata-rata laba bersih) / standar deviasi laba bersih. Proses standardisasi dilakukan pada kuartal yang sama dari semua sampel.
- :
Mewakili nilai standar Z-Score dari pendapatan non-operasional pada kuartal ke-i, yaitu, (pendapatan non-operasionalᵢ - rata-rata pendapatan non-operasional) / standar deviasi pendapatan non-operasional. Proses standardisasi dilakukan pada kuartal yang sama dari semua sampel.
- :
Mewakili nilai standar Z-Score dari arus kas yang dibayarkan kepada dan untuk karyawan pada kuartal ke-i, yaitu, (arus kasᵢ - rata-rata arus kas) / standar deviasi arus kas. Proses standardisasi dilakukan pada kuartal yang sama dari semua sampel.
- :
Merupakan intersep dari model regresi linear.
- :
Koefisien regresi dari pendapatan non-operasional terhadap laba bersih mencerminkan dampak perubahan pendapatan non-operasional terhadap laba bersih.
- :
Koefisien regresi dari arus kas yang dibayarkan kepada karyawan terhadap laba bersih mencerminkan dampak perubahan arus kas yang dibayarkan kepada karyawan terhadap laba bersih.
- :
Mewakili residual dari model regresi linear pada kuartal ke-i. ε₀ (yaitu, residual ketika i=0) adalah nilai faktor laba bersih residual regresi linear. Residual mewakili bagian dari laba bersih yang tidak dapat dijelaskan oleh pendapatan non-operasional dan arus kas yang dibayarkan kepada karyawan, yaitu sinyal laba bersih murni setelah menghilangkan noise.
factor.explanation
Dalam analisis keuangan, laba bersih seringkali dipengaruhi oleh banyak faktor, beberapa di antaranya mungkin merupakan noise, yaitu bagian-bagian yang tidak relevan dengan kondisi operasional perusahaan yang sebenarnya atau memiliki daya prediksi yang lemah. Faktor ini menggunakan regresi linear untuk menghilangkan bagian dari laba bersih yang dipengaruhi oleh pendapatan non-operasional dan arus kas yang dibayarkan kepada karyawan, dengan mempertahankan bagian residualnya, sehingga mengekstrak sinyal laba bersih yang lebih murni dengan daya prediksi pemilihan saham yang lebih tinggi. Secara khusus, pendapatan non-operasional mungkin memiliki keuntungan satu kali atau tidak berulang, yang memiliki keterwakilan terbatas untuk profitabilitas berkelanjutan perusahaan; dan meskipun arus kas yang dibayarkan kepada karyawan terkait dengan operasi perusahaan, namun tidak terkait langsung dengan laba bersih, sehingga bagian data ini juga dapat memengaruhi kemurnian laba bersih. Dengan menghilangkan pengaruh ini melalui regresi, rasio signal-to-noise dari laba bersih dapat ditingkatkan, sehingga meningkatkan daya prediktifnya sebagai faktor. Standardisasi Z-Score memastikan bahwa kuartal yang berbeda dan indikator keuangan yang berbeda diregresikan di bawah dimensi yang sama, meningkatkan ketahanan regresi.