Factors Directory

Quantitative Trading Factors

สัมประสิทธิ์ความยั่งยืนของรายได้

คุณภาพของรายได้ปัจจัยด้านคุณภาพปัจจัยพื้นฐาน

factor.formula

แบบจำลองความต่อเนื่องของผลตอบแทน (AR(1)):

โดยที่:

  • :

    ตัวบ่งชี้รายได้ของบริษัท j ในงวด t ตัวบ่งชี้รายได้ที่เป็นตัวเลือก ได้แก่ แต่ไม่จำกัดเพียง: กำไรต่อหุ้น (EPS), กำไรสุทธิที่เป็นของผู้ถือหุ้นของบริษัทใหญ่ หรือกำไรจากการดำเนินงาน การเลือกตัวบ่งชี้ที่เฉพาะเจาะจงควรพิจารณาจากวัตถุประสงค์ของการวิจัยและความพร้อมของข้อมูล เพื่อให้มั่นใจว่ามีการใช้ตัวบ่งชี้รายได้ที่สอดคล้องกันภายใต้กรอบการวิเคราะห์เดียวกัน

  • :

    ค่าตัดแกนของการถดถอยผลตอบแทนของบริษัท j แสดงถึงค่าคาดหวังของผลตอบแทนในงวด t เมื่อผลตอบแทนในงวด t-1 เป็นศูนย์ โดยปกติพารามิเตอร์นี้ไม่ใช่จุดสนใจเมื่อวัดความต่อเนื่องของผลตอบแทน และให้ความสำคัญกับสัมประสิทธิ์ autoregression ของผลตอบแทนมากกว่า

  • :

    สัมประสิทธิ์ความต่อเนื่องของรายได้ของบริษัท j เช่น สัมประสิทธิ์ autoregressive อันดับแรกของรายได้ในงวด t ต่อรายได้ในงวด t-1 โดยวัดความสัมพันธ์อัตโนมัติของรายได้ สัมประสิทธิ์นี้เป็นแกนหลักของปัจจัยนี้ และใช้เพื่อประเมินความต่อเนื่องและความสามารถในการคาดการณ์ของรายได้ ยิ่งค่าประมาณของ $\phi_{1,j}$ ใกล้เคียงกับ 1 มากเท่าใด ความต่อเนื่องของรายได้ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น เช่น ผลกระทบของรายได้ในงวดปัจจุบันต่อรายได้ในงวดถัดไปก็จะยิ่งมากขึ้น

  • :

    ค่าความคลาดเคลื่อนจากการถดถอยของบริษัท j ในงวด t แสดงถึงส่วนของการเปลี่ยนแปลงของรายได้ที่แบบจำลองไม่สามารถอธิบายได้ โดยทั่วไปจะถือว่าเป็นค่าความคลาดเคลื่อนแบบสุ่มที่มีค่าเฉลี่ยเป็น 0 และมีการแจกแจงแบบอิสระและเหมือนกัน

factor.explanation

สัมประสิทธิ์ความต่อเนื่องของรายได้ $\phi_{1,j}$ เป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญ ยิ่งค่านี้สูงขึ้นเท่าใด ความต่อเนื่องของรายได้ของบริษัทก็จะยิ่งแข็งแกร่งขึ้นเท่านั้น นั่นคือ ความสัมพันธ์อัตโนมัติของรายได้ก็จะสูงขึ้น เมื่อ $\phi_{1,j}$ ใกล้เคียงกับ 1 แสดงว่าบริษัทมีความสามารถในการทำกำไรอย่างต่อเนื่องในระดับสูง และระดับรายได้ในงวดปัจจุบันสามารถคาดการณ์ระดับรายได้ในงวดถัดไปได้ดีขึ้น ซึ่งโดยทั่วไปถือเป็นการสะท้อนถึงคุณภาพของรายได้ที่สูง ในทางตรงกันข้าม เมื่อ $\phi_{1,j}$ ใกล้เคียงกับ 0 แสดงว่ารายได้ของบริษัทมีความผันผวนอย่างมาก มีความต่อเนื่องน้อยกว่า และคาดการณ์ได้ยาก นี่อาจบ่งชี้ว่าแหล่งที่มาของรายได้ของบริษัทไม่มั่นคง หรือรายได้ได้รับผลกระทบอย่างรุนแรงจากปัจจัยที่เกิดขึ้นครั้งเดียว ส่งผลให้ระดับคุณภาพของรายได้ต่ำ ปัจจัยนี้สามารถช่วยในการระบุบริษัทที่มีความสามารถในการทำกำไรอย่างยั่งยืน ช่วยให้นักลงทุนตัดสินใจลงทุนได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น และยังช่วยในการบริหารความเสี่ยงและระบุบริษัทที่มีความผันผวนของรายได้สูง ในการใช้งานจริง วิธีการถดถอยข้อมูลแบบพาเนล (panel data regression) มักถูกใช้ในการถดถอยข้อมูลของบริษัทเดียวกันในช่วงเวลา หรือทำการวิเคราะห์การถดถอยข้อมูลแบบตัดขวาง (cross-sectional data) เพื่อให้ได้ค่าประมาณของสัมประสิทธิ์ความต่อเนื่องของรายได้ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ในการวิเคราะห์การถดถอย จำเป็นต้องใส่ใจกับปัญหาภาวะความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนไม่คงที่ (heteroskedasticity) และปัญหาความสัมพันธ์อัตโนมัติ (autocorrelation) ซึ่งสามารถแก้ไขได้โดยใช้วิธีการประมาณค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานแบบ robust (robust standard error estimation methods)

Related Factors