표준화된 어닝 서프라이즈
factor.formula
표준화된 어닝 서프라이즈:
중앙값 절대 편차 (MAD):
로버스트 표준편차 추정 (Robust Standard Deviation Estimation, $\bar{\sigma}$):
여기서:
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실제 발표된 주당 순이익(EPS). 수익 대신 EPS를 사용하면 서로 다른 규모의 기업을 더 잘 비교할 수 있으며 기업 규모가 요인에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
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애널리스트 컨센서스 EPS 추정치. 컨센서스 EPS 추정치는 일반적으로 여러 애널리스트의 예측 평균을 사용하여 기업 수익에 대한 시장의 평균적인 관점을 나타냅니다.
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지난 5년간의 기업 주당 순이익의 로버스트 표준편차 추정치. 중앙값 절대 편차(MAD)를 사용하여 계산하여 극단값(예: 일회성 이익 및 손실)이 표준편차 추정치에 미치는 영향을 줄이고 요인 견고성을 개선합니다.
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지난 5년간의 기업 주당 순이익에 대한 과거 데이터 샘플.
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지난 5년간의 기업 주당 순이익의 과거 데이터 샘플의 중앙값은 MAD의 중심값을 계산하는 데 사용됩니다.
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MAD를 표준 편차 추정치로 변환하는 데 사용되는 스케일링 상수입니다. 거의 정규 분포된 데이터의 경우 k는 일반적으로 1.4826으로 근사하며, 이는 정규 분포의 MAD와 표준 편차 간의 관계에서 파생되며 MAD가 표준 편차를 더 잘 근사화하도록 만들 수 있습니다.
factor.explanation
표준화된 어닝 서프라이즈 요인은 실제 수익과 예상 수익 간의 차이를 측정하고 로버스트 표준편차 추정치를 사용하여 표준화함으로써 기업의 수익 정보에 대한 시장의 반응을 반영합니다. 양수 요인 값은 기업의 수익이 시장 기대를 초과했음을 나타내며 이는 주가 상승으로 이어질 수 있으며 음수 값은 주가 하락으로 이어질 수 있습니다. 이 요인은 어닝 기대치를 초과할 가능성이 있는 주식을 스크리닝하고, 다중 요인 모델을 구축하고, 이벤트 기반 거래를 수행하는 데 정량적 투자에 사용할 수 있습니다. 이 요인은 수익 정보의 예상치 못한 정도를 고려하고 단일 수익 지표보다 예측력이 더 높습니다.