Mga gastos sa operasyon - Mga natitirang halaga ng mga fixed asset
factor.formula
Modelong regression ng gastos sa operasyon:
sa:
- :
kumakatawan sa ika-i na quarter, i ∈ {0, 1, 2, ..., N-1}, kumakatawan sa quarterly series ng retrospective, kung saan ang 0 ay kumakatawan sa pinakabagong quarter, ang N ay kumakatawan sa kabuuang bilang ng mga retrospective quarter, at ang default N = 8. Halimbawa, kung N = 8, ang data ay ni-regress gamit ang cross-sectional data mula sa nakaraang 8 quarters.
- :
Ang Z-Score standardized na halaga ng kabuuang gastos sa operasyon sa ika-i na quarter. Ang Z-Score standardized na formula ay (X - μ) / σ, kung saan ang X ay ang orihinal na gastos sa operasyon, ang μ ay ang mean ng gastos sa operasyon sa nakaraang N na mga quarter, at ang σ ay ang standard deviation ng gastos sa operasyon sa nakaraang N na mga quarter. Ang standardized na proseso ay nag-aalis ng mga pagkakaiba sa mga halaga ng gastos sa operasyon sa pagitan ng iba't ibang kumpanya at panahon.
- :
Ang Z-Score standardized na halaga ng mga fixed asset sa ika-i na quarter. Ang Z-Score standardized na formula ay (X - μ) / σ, kung saan ang X ay ang orihinal na fixed asset, ang μ ay ang mean ng mga fixed asset sa nakaraang N na mga quarter, at ang σ ay ang standard deviation ng mga fixed asset sa nakaraang N na mga quarter. Ang standardization ay nag-aalis ng mga pagkakaiba sa mga halaga ng fixed asset sa pagitan ng iba't ibang kumpanya at panahon.
- :
Ang intercept term ng regression model ay kumakatawan sa inaasahang halaga ng standardized na gastos sa operasyon kapag ang mga fixed asset ay 0. Pagkatapos ng Z-Score standardization, ang intercept term ay karaniwang malapit sa 0.
- :
Ang slope ng regression model ay kumakatawan sa inaasahang pagbabago sa standardized na mga gastos sa operasyon para sa bawat yunit ng pagbabago sa mga fixed asset, at ang laki nito ay kumakatawan sa sensitivity ng mga gastos sa operasyon sa mga fixed asset.
- :
Ang regression residual para sa ika-i na quarter. Kumakatawan ito sa pagkakaiba sa pagitan ng aktwal na mga gastos sa operasyon at mga hula ng modelo sa kasalukuyang antas ng mga fixed asset. Sa partikular, kapag i = 0, ang residual na halaga nito na $\epsilon_0$ ang halaga ng factor na ito.
factor.explanation
Ang pangunahing lohika ng operating cost-fixed asset residual factor (OCFA Residual) ay upang matukoy ang kakayahan ng isang negosyo na kontrolin ang mga gastos sa operasyon nito sa ilalim ng isang partikular na antas ng pamumuhunan sa mga fixed asset. Ipinapalagay ng factor na ito na, kung hindi magbabago ang iba pang mga kundisyon, dapat mayroong isang tiyak na linear na relasyon sa pagitan ng mga gastos sa operasyon ng isang negosyo at ang laki ng mga fixed asset nito. Kapag ang aktwal na mga gastos sa operasyon ng isang negosyo ay lumihis nang malaki mula sa linear na relasyon na ito (na makikita sa residual), maaaring mangahulugan ito na ang kahusayan sa operasyon o kakayahan sa pamamahala ng negosyo ay abnormal. Ang isang positibong residual ay nagpapahiwatig na mataas ang mga gastos sa operasyon ng isang negosyo sa ilalim ng parehong pamumuhunan sa mga fixed asset, na maaaring mangahulugan ng hindi mahusay, hindi magandang pamamahala, o iba pang mga abnormal na gastos; ang isang negatibong residual ay nagpapahiwatig na mababa ang mga gastos sa operasyon ng isang negosyo sa ilalim ng parehong pamumuhunan sa mga fixed asset, na maaaring kumatawan sa mas mataas na kahusayan sa operasyon o mas mahusay na kontrol sa gastos.
Ang factor na ito ay may kaugnayan sa tradisyonal na konsepto ng paggamit ng kapasidad, ngunit mas binibigyang pansin nito ang antas ng paglihis sa pagitan ng mga gastos sa operasyon ng isang negosyo at ang pamumuhunan sa mga fixed asset, sa halip na simpleng rate ng paggamit ng fixed asset. Sa pamamagitan ng Z-Score standardization, ang epekto ng iba't ibang laki ng negosyo at pagkakaiba sa industriya ay inaalis, na ginagawang mas epektibo ang factor na ito sa mga paghahambing sa iba't ibang industriya. Ang laki ng regression residual ay maaaring ituring bilang isang quantitative na pagtatasa ng kahusayan sa operasyon ng isang negosyo at maaaring ilapat sa mga estratehiya sa quantitative trading.
Bukod pa rito, ang pagbuo ng factor na ito ay batay sa makasaysayang datos mula sa nakaraang N na mga quarter, na may tiyak na antas ng katatagan. Ang pagpili ng quarterly frequency data ay mas angkop din para sa pagpapakita ng mga pagbabago sa mid- at long-term na kahusayan sa operasyon ng kumpanya kaysa sa mga short-term na pagbabago. Sa pamamagitan ng backtesting at pagsusuri ng mga makasaysayang residual, maaaring matukoy ang pagiging epektibo ng factor na ito sa paghula ng mga hinaharap na kita ng stock.