运营效率偏离度
factor.formula
线性回归模型:
其中:
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表示第i个季度，i∈ {0, 1, 2, ..., N-1}，其中0表示最近一个季度，N为回溯季度数，默认N=8。
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第i个季度总运营成本的Z-Score标准化值。Z-Score标准化公式为：$z(x) = (x - \mu) / \sigma$，其中 $\mu$ 为样本均值，$\sigma$ 为样本标准差。标准化处理的目的是消除不同变量量纲的影响，使得回归结果更具可比性。
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第i个季度固定资产的Z-Score标准化值。Z-Score标准化公式为：$z(x) = (x - \mu) / \sigma$，其中 $\mu$ 为样本均值，$\sigma$ 为样本标准差。标准化处理的目的是消除不同变量量纲的影响，使得回归结果更具可比性。
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线性回归模型的截距项，代表当固定资产的标准化值为0时，预期总运营成本的标准化值。
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线性回归模型的斜率项，代表固定资产标准化值每增加一个单位，预期总运营成本标准化值的变化量，体现固定资产投入对运营成本的影响。
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第i个季度的回归残差，表示实际运营成本标准化值与模型预期运营成本标准化值之间的偏差。残差项反映了模型未能解释的因素对运营成本的影响，是本因子的核心。
factor.explanation
该因子以运营成本与固定资产投入之间的关系为切入点，考察企业的运营效率。在一般情况下，企业的运营成本与固定资产投入之间存在一定的关联，但运营效率的差异会导致实际运营成本偏离预期水平。当企业的产能利用率较高，运营管理效率较高时，能够以较低的运营成本实现固定资产的充分利用。此时，实际运营成本会低于根据固定资产投入所预期的水平，表现为负的残差；反之，当企业产能利用率较低，运营管理效率较低时，会产生较高的运营成本，表现为正的残差。因此，该因子可以视为衡量企业运营效率的重要指标，残差的绝对值越大，偏离程度越高，说明企业的运营效率相比历史水平或者同行业公司具有更大的波动。该因子通过回归模型捕获了运营成本中非固定资产投入所能解释的部分，这部分通常反映了企业的管理能力和运营效率。该因子是相对指标，更偏向于刻画企业运营效率的变化和波动，而非绝对的效率水平。