線形回帰残差当期純利益
factor.formula
ここで:
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i番目の四半期を表します。ここで、iは直近の四半期（t）からN四半期前まで遡ります。つまり、i = t, t-1, t-2 ... t-N+1です。
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回帰分析に使用する直近の四半期の数を示します。デフォルト値は8であり、実際の状況に応じて調整できます。
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i番目の四半期における親会社に帰属する当期純利益を表します。このデータは、次元と分布の差異を排除するためにZスコアで正規化する必要があります。
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i番目の四半期の営業外収益を表します。このデータは、次元と分布の差異を排除するためにZスコアで正規化する必要があります。
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i番目の四半期の従業員への支払現金を表します。このデータは、次元と分布の差異を排除するためにZスコアで正規化する必要があります。
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回帰モデルの切片項であり、独立変数が0の場合の従属変数の期待値を示します。ファクター計算に直接使用されるのではなく、回帰モデルの構築にのみ使用されます。
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回帰モデルにおける営業外収益の係数であり、他の要因が一定の場合の営業外収益の単位変化が当期純利益に与える影響を示します。
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回帰モデルにおける従業員への支払現金の係数であり、他の要因が一定の場合の従業員への支払現金の単位変化が当期純利益に与える影響を示します。
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i番目の四半期における回帰の残差項を表し、営業外収益と従業員への支払現金では説明できない当期純利益の部分、つまり当期の精製された当期純利益を反映します。このファクターの値は、直近の四半期（t）に対応する残差であり、$\epsilon_0$と表記されます。
factor.explanation
財務データには、将来の株価を予測できる有効な情報と、株価の予測力を持たないノイズの両方が含まれています。データのシグナル対ノイズ比を向上させることが、効果的なファクターを構築するための鍵となります。当期純利益は多くの要因に影響され、その中には、営業外収益や従業員への支払現金など、企業のコアとなる営業能力とは弱くしか関連しないものもあります。このファクターは、線形回帰によってこれらのノイズを除去し、当期純利益の予測力を向上させることを目的としています。具体的には、回帰モデルを通じて、営業外収益や従業員への支払キャッシュフローによって説明できる当期純利益の部分を特定し、それをノイズ除去として扱います。残りの残差は、企業のコア収益性により関連するシグナルとみなされます。したがって、このファクターは「線形回帰残差当期純利益」と名付けられています。この方法により、より純粋な当期純利益シグナルを得ることができ、ファクタースタック選択の有効性を向上させることができます。Zスコア標準化は、回帰前にすべての変数を処理し、異なる変数間の次元と分布の差異を排除し、回帰分析をより合理的で信頼性の高いものにします。