Strasmore Research
গভীর বিশ্লেষণ Matt Connorদ্বারা Matt Connor · data as of August 3, 2026 · refreshed weekly

Dividend Yield Trap কীভাবে শনাক্ত করবেন

Dividend yield trap হলো দাম পড়ে তৈরি হওয়া উচ্চ yield। শীর্ষ yield decile-এর পরের ফলাফল ও আগেভাগে ঝুঁকি ধরার 4টি পরীক্ষা জানুন, যাতে ভুল dividend payer এড়াতে পারেন।

Dividend yield trap হলো এমন উচ্চ dividend yield, যা উদার payout-এর কারণে নয়; শেয়ারের দাম কমে যাওয়ার কারণে তৈরি হয়। Yield হিসাব করা হয় প্রতি শেয়ারের বার্ষিক লভ্যাংশকে শেয়ারের দাম দিয়ে ভাগ করে। তাই কোনো শেয়ারের দাম অর্ধেক কমে গেলে কোম্পানি লভ্যাংশ হিসেবে দেওয়া অর্থ এক পয়সাও না বাড়িয়েও তার প্রদর্শিত yield দ্বিগুণ হয়ে যায়। যেকোনো yield screen-এর শীর্ষে এমন কোম্পানির নাম থাকে, যেগুলোর মূল্য বাজার ইতিমধ্যেই কমিয়ে দিয়েছে। এদের একটি পরিমাপযোগ্য অংশ পরবর্তী বছরের মধ্যেই লভ্যাংশ কমায় বা বন্ধ করে। এই পৃষ্ঠায় সেই অংশের পরিমাণ মাপা হয়েছে এবং একটি সস্তা dividend payer ও দুর্বল হয়ে পড়া কোম্পানিকে আলাদা করার চারটি পরীক্ষা তুলে ধরা হয়েছে।

কেন সবচেয়ে বড় মূল্যপতনের শেয়ারেই সর্বোচ্চ dividend yield থাকে

Yield-এর দুটি উপাদান আছে, যেগুলো সম্পূর্ণ ভিন্নভাবে পরিবর্তিত হয়। Numerator হলো বার্ষিক dividend rate। পরিচালনা পর্ষদ বছরে কয়েকবার এটি নির্ধারণ করে, আর ওই সিদ্ধান্তগুলোর মধ্যবর্তী সময়ে হারটি অপরিবর্তিত থাকে। Denominator হলো দাম, যা বাজার খোলা থাকলে প্রতি সেকেন্ডে পরিবর্তিত হয়। দ্রুত পরিবর্তিত হতে পারে এই দুটির মধ্যে কেবল একটি। তাই yield-এ প্রায় প্রতিটি বড় উল্লম্ফন payout-এর গল্প নয়, বরং দামের গল্প।

একটি নির্দিষ্ট cohort-এ এই বিভাজনটি মাপা হয়েছে। 2025 সালের June 30 তারিখে $5-এর ওপরে closing price থাকা এবং তার আগের 12 মাসে নিয়মিত quarterly cash dividend দেওয়া প্রতিটি US-listed stock-কে ওই দিনের advertised forward yield অনুযায়ী একটি band-এ সাজানো হয়েছে। এই yield হিসাব করা হয়েছে সর্বশেষ quarterly payment-কে 4 দিয়ে গুণ করে closing price দিয়ে ভাগ করে। এরপর panel-এ ওই তারিখের আগের 12 মাসে ভগ্নাংশটির প্রতিটি অংশ কীভাবে পরিবর্তিত হয়েছে, তা দেখা হয়েছে।

কুয়েরিপ্রতিটি yield band কীভাবে নির্ধারিত হয়েছে: আগের 12 মাসে median price এবং dividend-এর পরিবর্তন
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH px_base AS (
    SELECT ticker,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS price
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = toDate('2025-06-30')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker
    HAVING price >= 5
),
px_prior AS (
    SELECT ticker,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS price
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = toDate('2024-06-28')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker
    HAVING price > 0
),
rate_base AS (
    SELECT ticker,
           argMax(toFloat64(cash_amount) * frequency, ex_dividend_date) AS annual_rate
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE distribution_type = 'recurring'
      AND frequency = 4
      AND cash_amount > 0
      AND ex_dividend_date > toDate('2024-06-30')
      AND ex_dividend_date <= toDate('2025-06-30')
    GROUP BY ticker
),
rate_prior AS (
    SELECT ticker,
           argMax(toFloat64(cash_amount) * frequency, ex_dividend_date) AS annual_rate
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE distribution_type = 'recurring'
      AND frequency = 4
      AND cash_amount > 0
      AND ex_dividend_date > toDate('2023-06-30')
      AND ex_dividend_date <= toDate('2024-06-28')
    GROUP BY ticker
)
SELECT multiIf(100 * rb.annual_rate / b.price >= 8, '8% and up',
               100 * rb.annual_rate / b.price >= 6, '6-8%',
               100 * rb.annual_rate / b.price >= 4, '4-6%',
               100 * rb.annual_rate / b.price >= 2, '2-4%',
               'under 2%') AS yield_band,
       count() AS names,
       round(quantileDeterministic(0.5)(100 * rb.annual_rate / b.price, cityHash64(b.ticker)), 2) AS median_yield_pct,
       round(quantileDeterministic(0.5)(100 * (b.price / p.price - 1), cityHash64(b.ticker)), 1) AS median_price_change_pct,
       round(quantileDeterministic(0.5)(100 * (rb.annual_rate / rp.annual_rate - 1), cityHash64(b.ticker)), 1) AS median_dividend_change_pct
FROM px_base AS b
INNER JOIN px_prior AS p ON b.ticker = p.ticker
INNER JOIN rate_base AS rb ON b.ticker = rb.ticker
INNER JOIN rate_prior AS rp ON b.ticker = rp.ticker
GROUP BY yield_band
ORDER BY median_yield_pct
Run this yourself

এই ladder একদিকেই এগোয়। 8% and up band-এর নামগুলো আগের বছরে 9.69% median yield এবং -2.4% median price change নিয়ে ওই পর্যায়ে পৌঁছেছিল। একই সময়ে under 2% band 11.9% রিটার্ন নথিভুক্ত করেছে। Payout-এর দিক থেকে দুই band-এর মধ্যে পার্থক্য খুব কম: শীর্ষ band-এ median annualized dividend rate-এর পরিবর্তন ছিল 0%, আর নিচের band-এ ছিল 5.5%। Yield অনুযায়ী একটি তালিকা সাজানো, মোটামুটি বলতে গেলে, 12 মাসের price decline অনুযায়ী তালিকা সাজানো। সর্বোচ্চ dividend yield stocks screen-এ ওই তালিকার বর্তমান সংস্করণ দেখা যায়। এই পৃষ্ঠায় তালিকার প্রথম পাতার নিচে কী রয়েছে, তা ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

পরবর্তী 12 মাসে সর্বোচ্চ yield-সম্পন্ন শেয়ারগুলোর কী হয়েছিল

একই cohort, একই তারিখ, এবার ভবিষ্যৎ বিবেচনায়। প্রতিটি band-এর জন্য panel-টি June 30, 2025-এর আগে দেওয়া সর্বশেষ নিয়মিত পেমেন্টের annualized rate-এর সঙ্গে পরবর্তী 12 মাসে দেওয়া সর্বশেষ নিয়মিত পেমেন্টের annualized rate তুলনা করে। rate 1%-এর বেশি কমলে সেটিকে reduction হিসেবে গণনা করা হয়েছে। ওই 12 মাসে একটিও নিয়মিত cash dividend না থাকলে সেটিকে stopped হিসেবে গণনা করা হয়েছে। কোনো payer-এর payment schedule বদলালে annualized rate-এর ভিত্তিতে তুলনা করা হয়েছে, যাতে quarterly থেকে monthly-তে পরিবর্তন ভুলভাবে গণনা না হয়।

কুয়েরিপরবর্তী 12 মাসে starting yield band অনুযায়ী dividend-এর ফলাফল (June 30, 2025-এর cohort)
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH px_base AS (
    SELECT ticker,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS price
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = toDate('2025-06-30')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker
    HAVING price >= 5
),
rate_before AS (
    SELECT ticker,
           argMax(toFloat64(cash_amount) * frequency, ex_dividend_date) AS annual_rate
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE distribution_type = 'recurring'
      AND frequency = 4
      AND cash_amount > 0
      AND ex_dividend_date > toDate('2024-06-30')
      AND ex_dividend_date <= toDate('2025-06-30')
    GROUP BY ticker
),
rate_after AS (
    SELECT ticker,
           argMax(toFloat64(cash_amount) * frequency, ex_dividend_date) AS annual_rate
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE distribution_type = 'recurring'
      AND frequency > 0
      AND cash_amount > 0
      AND ex_dividend_date > toDate('2025-06-30')
      AND ex_dividend_date <= toDate('2026-06-30')
    GROUP BY ticker
)
SELECT multiIf(100 * b.annual_rate / p.price >= 8, '8% and up',
               100 * b.annual_rate / p.price >= 6, '6-8%',
               100 * b.annual_rate / p.price >= 4, '4-6%',
               100 * b.annual_rate / p.price >= 2, '2-4%',
               'under 2%') AS yield_band,
       count() AS payers,
       round(quantileDeterministic(0.5)(100 * b.annual_rate / p.price, cityHash64(p.ticker)), 2) AS median_yield_pct,
       round(100 * countIf(ifNull(a.annual_rate, 0) = 0) / count(), 1) AS pct_stopped_paying,
       round(100 * countIf(ifNull(a.annual_rate, 0) > 0 AND a.annual_rate < b.annual_rate * 0.99) / count(), 1) AS pct_reduced_rate,
       round(100 * countIf(ifNull(a.annual_rate, 0) = 0 OR a.annual_rate < b.annual_rate * 0.99) / count(), 1) AS pct_reduced_or_stopped,
       round(100 * countIf(ifNull(a.annual_rate, 0) >= b.annual_rate * 0.99) / count(), 1) AS pct_maintained_or_raised
FROM px_base AS p
INNER JOIN rate_before AS b ON p.ticker = b.ticker
LEFT JOIN rate_after AS a ON p.ticker = a.ticker
GROUP BY yield_band
ORDER BY median_yield_pct
Run this yourself

June 30, 2025-এ 8% and up band-এ থাকা 330টি নামের মধ্যে 36.4%টি পরবর্তী 12 মাসে annualized rate কমিয়েছে অথবা একটিও নিয়মিত পেমেন্ট দেয়নি। এর মধ্যে 28.8%টি rate কমিয়েছে এবং 7.6%টি payment বন্ধ করেছে। under 2%টি নাম নিয়ে গঠিত 1369 band-এ এই হার ছিল 23.4%। সব 5টি band একসঙ্গে দেখলে yield বাড়ার সঙ্গে এই হারও বাড়ে।

সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর আগে একই panel-এর বিপরীত দিকটি দেখুন: ওই শীর্ষ band-এর 63.6%টি নাম rate অপরিবর্তিত রেখেছে অথবা বাড়িয়েছে। উচ্চ yield কোনো একক কোম্পানি সম্পর্কে চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নয়; এটি কেবল hit rate। এই cohort যে বিষয়টি স্পষ্ট করে, তা হলো কোনো screen-এর শীর্ষে থাকা নাম কেনার সময় পাঠক যে base rate-এর মুখোমুখি হন, এবং ওই স্তরে ফলাফল কতটা বেশি বিচিত্র হয়। নগদ অর্থের চাপ বাড়লে কোনো board বাস্তবে কী পদক্ষেপ নেয়, তা dividend cuts-এ ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

প্রথম পরীক্ষা: payout ratio কি কোনো অবকাশ রাখে

Payout ratio হলো প্রতি শেয়ারের লভ্যাংশকে প্রতি শেয়ারের আয় দিয়ে ভাগ করা। এটি 100%-এর নিচে হলে, রিপোর্ট করা মুনাফা লভ্যাংশ পরিশোধের পরও কিছু অর্থ রেখে দেয়। এটি 100%-এর ওপরে হলে, কোম্পানি যত আয় করেছে তার চেয়ে বেশি বিতরণ করছে। এই অর্থ নগদ মজুত, সম্পদ বিক্রি বা ঋণ নিয়ে জোগানো হতে পারে। আজকের payers-কে yield band অনুযায়ী সাজালে দেখা যায়, এই দুটি সূচক কতটা ঘনিষ্ঠভাবে একসঙ্গে চলে।

কুয়েরিyield band অনুযায়ী payout ratio: $1B-এর বেশি market cap-সম্পন্ন US payers, ফাইলে থাকা সর্বশেষ snapshot
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT multiIf(dividend_yield * 100 >= 8, '8% and up',
               dividend_yield * 100 >= 6, '6-8%',
               dividend_yield * 100 >= 4, '4-6%',
               dividend_yield * 100 >= 2, '2-4%',
               'under 2%') AS yield_band,
       count() AS payers,
       round(quantileDeterministic(0.5)(dividend_yield * 100, cityHash64(ticker)), 2) AS median_yield_pct,
       round(quantileDeterministicIf(0.5)(dividend_yield * price / earnings_per_share * 100,
                                          cityHash64(ticker), earnings_per_share > 0), 1) AS median_payout_ratio_pct,
       round(100 * countIf(earnings_per_share > 0 AND dividend_yield * price > earnings_per_share)
             / countIf(earnings_per_share > 0), 1) AS pct_paying_over_earnings,
       round(100 * countIf(earnings_per_share <= 0) / count(), 1) AS pct_no_positive_eps
FROM global_markets.stocks_ratios
WHERE date = (SELECT max(date) FROM global_markets.stocks_ratios)
  AND price >= 5
  AND market_cap >= 1000000000
  AND dividend_yield > 0
  AND earnings_per_share IS NOT NULL
GROUP BY yield_band
HAVING countIf(earnings_per_share > 0) > 0
ORDER BY median_yield_pct
Run this yourself

প্রতিটি band-এ median payout ratio বেড়েছে। 21.5%-এর under 2% group থেকে 160.6%-এর 8% and up group পর্যন্ত এই বৃদ্ধি দেখা যায়। কোম্পানি যত আয় করেছে তার চেয়ে বেশি বিতরণ করছে—এমন কোম্পানির অংশও একই পথে এগিয়েছে: নিচের band-এ 2.6%, বিপরীতে উপরের band-এ 80.4%। সর্বোচ্চ band-এর আরও 23.3% কোম্পানি কোনো positive earnings per share-ই রিপোর্ট করেনি। সর্বনিম্ন band-এ এই হার 9.6%। 100%-এর বেশি ratio কখন স্বাভাবিক হতে পারে, সেই ঘটনাগুলোসহ পুরো হিসাব payout ratio নির্দেশিকায় দেওয়া আছে।

দ্বিতীয় পরীক্ষা: ফলন কি কোম্পানির নিজস্ব পরিসরের তুলনায় অনেক বেশি

কোনো রেফারেন্স ছাড়া yield-এর অর্থ সীমিত। বাজারের median একটি প্রশ্নের উত্তর দেয়—ভালো dividend yield হিসেবে কোনটিকে ধরা হয়—আর কোম্পানির নিজস্ব পাঁচ বছরের পরিসর আরও নির্দিষ্ট একটি প্রশ্নের উত্তর দেয়: এই শেয়ার কি আগে কখনও এত বেশি দিয়েছে? Packaged food কোম্পানি Conagra Brands গত পাঁচ বছরে মাসভিত্তিক এই ধরণটি দেখায়।

কুয়েরিConagra (CAG): month-end price, annualized dividend rate এবং yield, 2021-08 থেকে 2026-07
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH px AS (
    SELECT toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS month_start,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS price,
           max(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS last_day
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'CAG'
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2021-08-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-07-31')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY month_start
),
dv AS (
    SELECT ex_dividend_date, toFloat64(cash_amount) AS cash_amount
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ticker = 'CAG'
      AND distribution_type = 'recurring'
      AND frequency = 4
      AND cash_amount > 0
      AND ex_dividend_date >= toDate('2021-01-01')
)
SELECT formatDateTime(px.month_start, '%Y-%m') AS month,
       formatDateTimeInJodaSyntax(px.month_start, 'MMMM yyyy') AS month_label,
       round(any(px.price), 2) AS price_usd,
       round(argMax(dv.cash_amount, dv.ex_dividend_date) * 4, 2) AS annual_dividend_usd,
       round(argMax(dv.cash_amount, dv.ex_dividend_date) * 4 / any(px.price) * 100, 2) AS dividend_yield_pct
FROM px, dv
WHERE dv.ex_dividend_date <= px.last_day
GROUP BY px.month_start
ORDER BY px.month_start
Run this yourself

60 মাসজুড়ে তিনটি কলাম একসঙ্গে পড়ুন। Annualized dividend rate August 2021-এ প্রতি শেয়ারে $1.25 থেকে July 2026-এ $0.7-এ উঠেছে। একই সময়ে দাম $33.11 থেকে $14.52-এ গেছে। দ্বিতীয় অঙ্ক দিয়ে প্রথম অঙ্ক ভাগ করলে যে yield পাওয়া যায়, তা 3.78% থেকে 4.82%-এ পরিবর্তিত হয়েছে। Dividend payout schedule-এ এত বড় পরিবর্তনের কোনো ব্যাখ্যা নেই। Yield অনুযায়ী সাজানো screener কেবল denominator-এর ফলাফল দেখায়; এর পেছনের প্রক্রিয়া দেখায় না।

একটি chart-এই পুরো diagnostic ধরা পড়ে। কোনো yield যখন নিজের পাঁচ বছরের স্বাভাবিক মাত্রার একাধিক গুণে পৌঁছে যায়, তখন প্রশ্ন হওয়া উচিত আজকের ratio-টি কতটা আকর্ষণীয় দেখাচ্ছে তা নয়; বরং বাজার যে ব্যবসায়িক পরিবর্তনকে মূল্যায়নে অন্তর্ভুক্ত করছে, সেটি কী।

স্ক্রিনিংয়ের আগে আরও 2টি যাচাই

তৃতীয় যাচাই হলো নগদ প্রবাহ। লভ্যাংশ নগদে পরিশোধ করা হয়, আর earnings হলো non-cash charge বাদ দেওয়ার পরের accounting figure। Earnings-এর 100%-এর নিচে থাকা payout ratio-ও কোম্পানির প্রকৃত free cash flow-এর 100%-এর ওপরে থাকতে পারে। Balance sheet থেকে অর্থ নিয়ে করা payout-এর স্থায়িত্ব operating cash flow থেকে অর্থায়িত payout-এর তুলনায় কম। এক বছরের পরিবর্তে কয়েক বছর ধরে operating cash flow থেকে capital spending বাদ দেওয়ার পর যে অর্থ থাকে, তার সঙ্গে বার্ষিক dividend bill তুলনা করুন।

চতুর্থ যাচাই হলো peer median। Industry অনুযায়ী yield-এর স্তর ভিন্ন হয়। Regulated utility, real estate trust এবং pass-through partnership সাধারণত software কোম্পানির তুলনায় কয়েক গুণ বেশি পরিশোধ করে। এই পার্থক্যের পেছনে কাঠামোগত কারণ থাকে। REIT-কে tax status বজায় রাখতে taxable income-এর অধিকাংশ distribute করতে হয়। তবে একই industry-এর মধ্যে peer median-এর দ্বিগুণ yield সত্যিকারের outlier। এই ক্ষেত্রে peer group-ই একমাত্র ন্যায্য benchmark। আরও একটি বিষয় জানা জরুরি: trailing yield দেখানো screen ইতিমধ্যে পরিশোধ করা payout যোগ করে। ফলে কয়েক মাস আগে কমিয়ে দেওয়া dividend-ও সেখানে আকর্ষণীয় হিসেবে দেখা যেতে পারে। এই পার্থক্য trailing ও forward dividend yield-এ ব্যাখ্যা করা হয়েছে। এর অন্তর্নিহিত হিসাব দেখানো হয়েছে dividend yield কী পরিমাপ করে-এ।

Dividend yield trap সম্পর্কিত সাধারণ প্রশ্ন

Dividend yield trap কী?

এটি এমন উচ্চ dividend yield, যা payout বাড়ার কারণে নয়, বরং শেয়ারের দাম কমার কারণে তৈরি হয়। এর ইঙ্গিতটি ভগ্নাংশেই আছে: June 30, 2025-এর আগের twelve months-এ 8% and up band-এ median price change ছিল -2.4%, আর median dividend rate পরিবর্তিত হয়েছিল 0%।

উচ্চ dividend yield কি dividend cut আসন্ন হওয়ার ইঙ্গিত?

কোনো একক yield ভবিষ্যৎ নির্ধারণ করে না। তবে band অনুযায়ী base rate-এর পার্থক্য বড়। June 30, 2025-এর পরের twelve months-এ 8% and up cohort-এর 36.4% payment কমিয়েছে বা বন্ধ করেছে। under 2% cohort-এ এই হার ছিল 23.4%। শীর্ষ band-এর বাকি 63.6% payment অপরিবর্তিত রেখেছে বা বাড়িয়েছে।

কত payout ratio অতিরিক্ত বেশি?

সাধারণ operating company-তে 100%-এর বেশি payout ratio অর্থ dividend reported earnings-এর চেয়ে বেশি। সর্বশেষ সংরক্ষিত snapshot-এ 8% and up band-এর median payer-এর payout ratio ছিল 160.6%। ওই band-এর 80.4% কোম্পানি যত earnings করেছে, তার চেয়ে বেশি payout করেছে। REIT এবং partnership-এ earnings-এর তুলনায় 100%-এর বেশি payout ratio নিয়মিত দেখা যায়। সেগুলোকে earnings-এর বদলে cash flow দিয়ে মূল্যায়ন করা হয়।

Yield-এর ওপর আস্থা রাখার আগে dividend কীভাবে যাচাই করবেন?

চারটি পরিমাপের মাধ্যমে বেশিরভাগ বিষয় যাচাই করা যায়: earnings-এর তুলনায় payout ratio, free cash flow-এর তুলনায় dividend bill, কোম্পানির নিজস্ব বহু বছরের range-এর তুলনায় বর্তমান yield, এবং একই industry-র peer median-এর তুলনায় yield। প্রতিটি একটি তুলনা। শুধু headline yield-এর মাধ্যমে এগুলোর কোনোটি জানা যায় না।

উপরের প্রতিটি figure filed dividend records এবং প্রকৃত closing price নিয়ে তৈরি একটি সংরক্ষিত, versioned query থেকে এসেছে। যেকোনো panel-এর SQL খুলুন, অথবা Strasmore terminal-এ একই screen নিজে চালান।

পদ্ধতি ও data সম্পর্কিত নোট
  • Cohort June 30, 2025 তারিখে নির্ধারিত: ওই দিন $5-এর বেশি দামে বন্ধ হওয়া প্রতিটি US-listed stock, যার আগের twelve months-এ অন্তত একটি নিয়মিত quarterly cash dividend ছিল। Special এবং one-off distribution সর্বত্র বাদ দেওয়া হয়েছে।
  • Cohort panel-এ yield হলো forward rate: সর্বশেষ নিয়মিত quarterly payment-কে four দিয়ে গুণ করে ওই দিনের closing price দিয়ে ভাগ করা হয়েছে। Payout ratio panel-এ ratios table-এর trailing yield ব্যবহার করা হয়েছে। এতে আগের twelve months-এর payment যোগ করা হয়।
  • Reduced বলতে বোঝায়, পরবর্তী নিয়মিত payment-এর annualized rate cohort date-এ কার্যকর rate-এর চেয়ে 1%-এর বেশি কম ছিল। Stopped বলতে বোঝায়, পরবর্তী twelve months-এ কোনো ex-dividend date-সহ নিয়মিত cash dividend ছিল না।
  • Band-এর আকার under 2% band-এর 1369টি নাম থেকে 8% and up band-এর 330টি নাম পর্যন্ত। তাই শীর্ষ band-এর percentage নিচের band-এর তুলনায় অনেক কম কোম্পানির ওপর নির্ভর করে।
  • Median নির্ধারণে ticker-ভিত্তিক deterministic quantile ব্যবহার করা হয়েছে। ফলে একই statistic-এর দুটি rendering-এর মধ্যে পার্থক্য তৈরি হতে পারে না।
#dividends#dividend yield#yield trap#payout ratio#dividend cuts