Ang distribusyon ng kapitalisasyon ng stock market sa A-share market ay karaniwang may mga katangian ng maliwanag na right-skewed at fat-tailed, na nangangahulugang ang ilang malalaking stock ay bumubuo sa karamihan ng kabuuang kapitalisasyon ng merkado, habang ang karamihan ng mga stock ay may maliit na kapitalisasyon ng merkado. Ang katangiang ito ng distribusyon ay magdudulot ng labis na epekto ng malalaking stock sa halaga ng factor kapag direktang ginamit ang market capitalization factor, na maaaring magpabago sa epekto ng hula ng modelo. Ang logarithmic transformation ay nagko-compress ng orihinal na data ng kapitalisasyon ng merkado sa isang mas maliit na saklaw, na nagiging mas malapit ang distribusyon ng factor sa normal na distribusyon. Ang pagbabagong ito ay nagpapababa sa epekto ng mga extreme value, tumutulong sa modelo na magbigay ng higit na pansin sa pangkalahatang katangian ng merkado, at nagpapabuti sa unibersidad ng modelo sa mga stock na may iba't ibang kapitalisasyon ng merkado. Kasabay nito, ang logarithmic transformation ay maaari ring magpababa sa heteroscedasticity sa data, na tumutulong upang mapabuti ang pagiging epektibo ng statistical inference.