Что такое факторный анализ и как его проводить?

Результаты факторного анализа зависят от качества входных данных и правильности интерпретации выходной информации. Без тщательного исследования и проверки гипотез, выводы могут быть недостоверными.

Сначала нужно определить, какую конкретную проблему нужно решить с помощью факторного анализа. В финансовом контексте это связано с выявлением драйверов, которые влияют на определённые показатели: доходность акций, уровень продаж или стоимость активов.

Данные для анализа зависят от целей. Чаще всего для исследования собирают следующие пункты.

Финансовые показатели
Содержат данные о доходах, прибыли, операционных затратах, структуре капитала и долга, доходности акций и дивидендах. Информацию обычно можно найти в финансовых отчётах компании.

Отраслевые данные
Включают информацию о конкурентной среде: уровень конкуренции, динамика спроса, регуляторные изменения и прочее.

Макроэкономические данные
Процентные ставки, инфляция, ВВП, уровень безработицы, потребительское доверие и другие.

Внутренние данные компании
Содержат сведения о продажах, производственных показателях, эффективности управления, стратегии, исследованиях и разработках.

Данные о рынке
Информация о котировках акций, рыночной капитализации, объёмах торгов, и других биржевых данных.

Сведения должны быть актуальными, точными и соответствовать задачам анализа.

Этап включает в себя проверку качества данных, удаление выбросов и обработку пропущенных значений. Может потребоваться стандартизация, особенно если разные переменные измеряются в разных единицах.

Метод факторного анализа зависит от исходных данных и конкретной задачи.

Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) используется для уменьшения размерности данных путём преобразования большого количества переменных в меньшее. Чтобы найти ключевой драйвер прибыли, финансовый директор может сократить переменную информацию (объём продаж, затраты на маркетинг и производство, ставки, инфляцию) до нескольких главных компонентов, которые объяснят большую часть изменчивости прибыли.

Метод извлечения общих факторов (Common Factor Analysis) направлен на выделение общих факторов, которые могут объяснить структуру между измерениями. Его используются для исследования скрытых переменных. Если есть скрытые или неизмеримые переменные (уровень удовлетворенности клиентов или качество управления) и они влияют на финансовые показатели, можно использовать общий факторный анализ.

Метод независимых компонент (Independent Component Analysis, ICA) похож на PCA, но с его помощью можно найти не просто главные, а статистически независимые компоненты. Подход полезен, если данные содержат источники, которые являются статистически независимыми. Применяется, например, при анализе рыночных цен, на которые могут влиять независимые события.

На этом этапе собранные данные загружаются в выбранную модель. Результатом является набор факторов, которые объясняют большую часть изменчивости показателей.

Этап включает объяснение, какие переменные влияют на каждый фактор. Если один из драйверов сильно коррелирует с уровнем процентных ставок и уровнем ВВП, его можно интерпретировать как «макроэкономический».

На этой стадии следует использовать полученные результаты. Если большая часть цены на продукт зависит от макроэкономического фактора, следует сосредоточиться на нём при решении об инвестициях.

Финансовый директор компании захотел понять, какие факторы влияют на акции предприятия. Он собрал данные по различным переменным: ставки процентов, уровень инфляции, ВВП, уровень конкуренции в отрасли, финансовые показатели компании и другие. После анализа выяснилось, что инфляция и ставки процентов являются ключевыми драйверами. Финдир использовал эту информацию для разработки стратегий управления рисками.