Değerleme regresyon sapması
factor.formula
Bireysel hisse senetlerinin değerleme seviyesinin $VR_t^i$, uzun vadeli trend terimi $Trend_t^i$ ve kısa vadeli sapma terimi $Deviation_t^i$ tarafından belirlendiğini varsayalım:
Uzun vadeli trend terimi $Trend_t^i$'nin hem sektör temelleri trendleri hem de hisseye özgü faktörler tarafından yönlendirildiği düşünülebilir ve şu şekilde hesaplanır:
Değerleme seviyesi $VR_t^i$ ile uzun vadeli denge trendi $C^i \times SVR_t^i$ arasındaki dinamik ilişkiyi yakalamak için, modelleme için bir hata düzeltme modeli tanıtılır:
Bunların arasında, $ECM_{t-1}^i$ önceki dönemin (t zamanı - 1) hata düzeltme terimini temsil eder ve şu şekilde tanımlanır:
Son olarak, değerleme regresyon sapması $DR_t^i$, mevcut değerleme seviyesi $VR_t^i$ ile uzun vadeli denge trendi $C^i \times SVR_t^i$ arasındaki göreli sapma olarak tanımlanır:
Formüldeki sembollerin özel anlamları aşağıdaki gibidir:
- :
i hisse senedinin t anındaki değerleme seviyesidir. Değerleme göstergeleri, fiyat-kazanç oranının (FK) tersi, fiyat/defter değeri oranının (PD) tersi, fiyat/satış oranı (PS) tersi, temettü verimi vb. arasından seçilebilir. Özel seçim, yatırım stratejisine ve sektör özelliklerine bağlıdır.
- :
i hisse senedinin ait olduğu sektörün t anındaki medyan değerlemesidir. Medyan sektör değerlemesi, sektörün genel değerleme seviyesini temsil eder ve bireysel hisse senetlerinin değerleme seviyesi için bir kıyaslama olarak kullanılabilir.
- :
i hisse senedinin özel değerleme faktörüdür ve şirketin sektöre göre uzun vadeli değerleme farkını temsil eder. Bu değerin genellikle sabit olduğu varsayılır ve doğrusal regresyon ile tahmin edilebilir. Bu değer, şirketin temellerini ve piyasanın şirketin uzun vadeli fiyatlandırmasını yansıtır.
- :
i hisse senedinin t zamanındaki değerleme seviyesindeki t-1 zamanına göre değişimi temsil eder, yani $\Delta VR_t^i = VR_t^i - VR_{t-1}^i$.
- :
i hisse senedinin ait olduğu sektörün medyan değerlemesinin t zamanındaki t-1 zamanına göre değişimini temsil eder, yani $\Delta SVR_t^i = SVR_t^i - SVR_{t-1}^i$.
- :
i hisse senedinin ait olduğu sektörün medyan değerlemesindeki değişimin, bireysel hisse senedinin değerlemesindeki değişime olan esneklik katsayısıdır ve sektör değerlemesindeki değişikliklerin bireysel hisse senedinin değerlemesi üzerindeki etkisini yansıtır. Doğrusal regresyon ile tahmin edilebilir.
- :
hata düzeltme teriminin ayar katsayısıdır, değerleme sapmasının geri dönüş hızını yansıtır ve değer aralığı genellikle [-1, 0]'dır. λ negatif bir değer olduğunda, değerleme sapmasının uzun vadeli trende yavaş yavaş döneceği anlamına gelir; λ'nin mutlak değeri ne kadar büyük olursa, regresyon hızı o kadar hızlı olur. Doğrusal regresyon ile tahmin edilebilir.
- :
Önceki dönemin (t-1) hata düzeltme terimidir ve önceki dönemin değerleme seviyesinin uzun vadeli denge trendinden ne kadar saptığını yansıtır. $ECM_{t-1}^i = (VR_{t-1}^i - C^i \times SVR_{t-1}^i)$.
- :
modelin açıklayamadığı değerleme değişikliklerini temsil eden rastgele bir rahatsızlık terimidir. Ortalaması 0 olan normal bir dağılımı izlediği varsayılır.
- :
i hisse senedinin t anındaki değerleme regresyon sapmasıdır, yani mevcut değerleme seviyesinin uzun vadeli denge trendinden göreli sapmasıdır.
factor.explanation
Bu faktör, bireysel hisse senetlerinin değerleme seviyesinin uzun vadeli denge trendinden kısa vadeli sapmasını ölçmeyi amaçlar. Sapmanın mutlak değeri ne kadar büyük olursa, mevcut değerleme ile uzun vadeli denge trendi arasındaki sapma o kadar büyük olur, bu da daha büyük yatırım fırsatları veya riskler içerebilir. Sapmanın pozitif ve negatif işaretleri, değerleme seviyesinin uzun vadeli trende göre nispeten düşük (pozitif değer) veya nispeten yüksek (negatif değer) tahmin edilip edilmediğini gösterir. Bu faktör, değerleme seviyesinin uzun vadeli trende geri dönme dinamik sürecini yakalayan ve ortalamaya dönüş stratejisinde yaygın olarak kullanılan bir kantitatif gösterge olan Hata Düzeltme Modeli'ne (ECM) dayanmaktadır. Bu faktörün avantajı, sektörün genel değerleme seviyesini ve bireysel hisse senetlerinin özgünlüğünü dikkate alması ve dinamik bir hata düzeltme mekanizması aracılığıyla değerleme sapmalarının dinamik değişimlerini yakalamasıdır, bu da finansal piyasanın gerçek durumuyla daha uyumludur. Bu faktör, değerleme sapmalarının getirdiği yatırım fırsatlarını yakalamak için kantitatif bir hisse senedi seçme stratejisi oluşturmak için kullanılabilir. Pratik uygulamalarda, belirli koşullara göre uygun değerleme göstergelerini seçmek ve parametreleri makul bir şekilde tahmin etmek ve ayarlamak gereklidir.