Изменения в операционной эффективности
factor.formula
Формула расчета фактора изменения операционной эффективности:
где:
- :
Доход от операционной деятельности в i-м квартале представляет собой общий доход, полученный предприятием от основной деятельности в этом квартале.
- :
Операционные расходы в i-м квартале представляют собой прямые затраты, понесенные предприятием для получения дохода от операционной деятельности в этом квартале.
- :
Свободный член регрессионной модели, представляющий ожидаемый уровень дохода от операционной деятельности при нулевых операционных расходах. В реальных бизнес-сценариях его обычно можно рассматривать как влияние постоянных затрат.
- :
Угловой коэффициент регрессионной модели, представляющий ожидаемое изменение дохода от операционной деятельности на каждую единицу изменения операционных расходов. Он может отражать эффективность выхода дохода, который может быть получен от единицы затрат предприятия.
- :
Остаток регрессионной модели в i-м квартале представляет собой разницу между фактическим доходом от операционной деятельности и доходом от операционной деятельности, предсказанным моделью. Положительный остаток означает, что фактический доход выше, чем ожидалось по модели, что указывает на улучшение операционной эффективности по сравнению с исторической тенденцией; отрицательный остаток означает, что фактический доход ниже, чем ожидалось, что указывает на снижение операционной эффективности по сравнению с исторической тенденцией. Этот остаток используется в качестве основного значения фактора изменения операционной эффективности.
- :
i ∈ {0, 1, 2, ..., N-1}, представляет индекс временного ряда, где 0 представляет самый последний квартал, а N представляет длину исторических кварталов, которые нужно отследить. Значение по умолчанию N = 8, что означает, что отслеживаются данные за последние 8 кварталов.
factor.explanation
Этапы расчета данного фактора следующие:
-
Подготовка данных: Берется информация о доходах от операционной деятельности (Revenue) и операционных расходах (Cost) компании за последние N кварталов (по умолчанию N=8).
-
Предобработка данных: Проводится Z-Score стандартизация данных о доходах и расходах от операционной деятельности соответственно. Z-Score стандартизация преобразует данные в стандартное нормальное распределение со средним значением 0 и стандартным отклонением 1, устраняя влияние разных размерностей и порядков величин, делая данные между разными компаниями сопоставимыми.
-
Линейная регрессия: Стандартизированные доходы от операционной деятельности принимаются в качестве зависимой переменной, и проводится линейная регрессия методом наименьших квадратов (OLS) на стандартизированные операционные расходы. Строится модель: $Revenue_i = \alpha_i + \beta_i Cost_i + \epsilon_i$. Цель этой регрессионной модели состоит в том, чтобы подогнать линейную зависимость между историческими доходами от операционной деятельности и операционными расходами.
-
Извлечение остатков: Получается остаточное значение $\epsilon_0$ регрессионной модели за последний квартал (т.е. квартал 0, i=0). Это остаточное значение является значением фактора изменения операционной эффективности на день. Положительное остаточное значение указывает на то, что операционная эффективность квартала выше исторического уровня, а отрицательное остаточное значение указывает на то, что операционная эффективность квартала ниже исторического уровня.
-
Интерпретация фактора: Величина значения фактора представляет собой степень отклонения операционной эффективности квартала от исторической тенденции. Положительное значение фактора указывает на то, что операционная эффективность квартала улучшилась. Чем больше значение фактора, тем больше улучшение. Напротив, отрицательное значение фактора указывает на то, что операционная эффективность квартала снизилась. Чем меньше значение фактора, тем больше снижение.
Это значение фактора может помочь инвесторам оценить краткосрочную тенденцию изменения операционной эффективности компании, тем самым способствуя принятию инвестиционных решений.