运营成本-固定资产残差
factor.formula
运营成本回归模型:
其中:
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表示第i个季度，i ∈ {0, 1, 2, ..., N-1}，表示回溯的季度序列，其中0代表最近一个季度，N 代表回溯的总季度数，默认N=8。例如，如果N=8，则数据使用过去8个季度的截面数据进行回归。
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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 (X - μ) / σ，其中 X 为原始运营成本，μ 为过去N个季度运营成本的均值，σ为过去N个季度运营成本的标准差。标准化处理消除了不同公司和时间段之间运营成本数值的差异。
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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 (X - μ) / σ，其中 X 为原始固定资产，μ 为过去N个季度固定资产的均值，σ为过去N个季度固定资产的标准差。标准化处理消除了不同公司和时间段之间固定资产数值的差异。
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回归模型的截距项，代表当固定资产为0时，标准化后的运营成本的预期值。在Z-Score标准化后，截距项一般接近于0.
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回归模型的斜率，表示固定资产每变动一个单位，标准化后的运营成本的预期变动幅度，其大小代表了运营成本对固定资产的敏感程度。
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第i个季度的回归残差。它表示在当前固定资产水平下，实际运营成本与模型预测值之间的差异。特别是，当 i = 0 时，其残差值 $\epsilon_0$ 即为该因子的值。
factor.explanation
运营成本-固定资产残差因子(OCFA Residual)的核心逻辑在于识别企业在给定固定资产投入水平下，其运营成本的控制能力。该因子假设，在其他条件不变的情况下，企业的运营成本与其固定资产规模应存在一定的线性关系。当一个企业的实际运营成本显著偏离该线性关系时（体现在残差中），可能意味着企业的运营效率或者管理能力出现了异常。正残差表明企业在相同固定资产投入下，运营成本偏高，可能意味着效率低下，管理不善，或存在其他异常费用；负残差则表明企业在相同固定资产投入下，运营成本较低，可能代表其拥有更高的运营效率或更好的成本控制能力。
该因子与传统的产能利用率概念相关，但更加关注企业运营成本与固定资产投入的偏离程度，而非单纯的固定资产利用率。通过Z-Score标准化处理，消除了不同企业规模和行业差异带来的影响，使得该因子在跨行业比较中更具有效性。回归残差的大小可以被视为对企业运营效率的量化评估，并可应用于量化交易策略中。
此外，该因子的构建基于过去N个季度的历史数据，具有一定的稳定性。季度频率的数据选择也更适合反应企业中长期运营效率的变化，而非短期的波动。通过回溯测试和对历史残差进行分析，可以判断该因子在预测未来股票收益方面的有效性。