基础因子研究（十五）：分析师预期数据在构建因子中的应用

分析师及联系人 [Table_Author] ● 覃川桃 ● 郑起 (8621)61118766 (8621)61118706 qinct@cjsc.com.cn zhengqi2@cjsc.com 执业证书编号： 执业证书编号： S0490513030001 S0490520060001 请阅读最后评级说明和重要声明 请阅读最后评级说明和重要声明 2 / 29 [Table_Title1] 基础因子研究（十五） 报告日期 2020-12-18 金融工程 专题报告 相关研究 •《晚来天欲雪，能饮一杯无？——金融工程2021年度投资策略》2020-12-15 •《基于北上资金的行业配置（I）：“配置型”VS“交易型”资金净流入的择时效果如何？》2020-12-13 •《何以成就头部基金公司（二）》2020-12-02 [Table_Title] 分析师预期数据在构建因子中的应用 [Table_Summary] ⚫ 分析师预期数据是量化在进行基本面分析的重要信息补充 卖方分析师通过对上市公司最新发布的公告等信息给出公司基本面数据的预测，是向市场传递、更新信息的一种有效方式，不仅一定程度上解决了财报数据的滞后问题，也从机构维度反映市场预期对个股价格的影响。目前使用较多的分析师预期数据有盈利预期明细数据和分析师评级数据。 ⚫ 分析师预期数据最直接的一种应用方式即利用数据总量结构 分析师对个股覆盖的频率本身就从机构维度体现了个股的市场热度，以一段时间分析师撰写个股的报告数量构建覆盖度因子，集中在空头上有一定的选股区分能力；因子覆盖度较高的个股本身具有较强的龙头属性，市场风格会对因子表现产生较大影响，在中性了风格和行业后，因子空头收益更为稳定。 ⚫ 盈利预期明细数据可以结合财务报表数据共同构建因子 结合构建因子的第一种方法是“代替”的思路，即直接以分析师的预测数据代替最新财务报表中的数据，本文以分析师一致预期净利润构建预期 EP 因子，在覆盖股票池中选股结果优于原 EP 因子，且在中性风格和行业后仍有额外信息。结合构建因子的第二种方法是“比较”的思路，即将分析师的预测数据和财务报表中的数据进行比较衡量预期的差距，本文计算分析师一致预期 EPS 和财报披露的 EPS 的差距，构建超预期因子，具有较为稳定的选股能力，且在中性风格和行业后结果更加稳定，近两年均获得了一定的超额收益。 ⚫ 盈利预期明细数据可以通过自身时间维度上的比较构建因子 通过比较不同时间点、同一截面、同一维度的数据差距，反映市场预期上的变化，由于该方法仅使用了盈利预期明细数据，构建的因子往往和传统风格因子相关性较低。本文以一致预期 EPS 在时间维度上的变化，构建预期增长因子，具有较为稳定的选股能力，近两年均获得了一定的超额收益，且中性风格和行业对因子的表现影响不大，但稳定性有进一步提高。 ⚫ 分析师评级数据可以直接将分析师投资建议量化构建因子 本文分别通过对分析师评级做五档打分的方式，对最高目标价和现价对比的方式，量化投资建议，构建了评级因子和目标价因子，有一定的选股区分能力，但主要集中在空头端，中性风格和行业后虽然表现稳定性有所提升，但近些年表现较弱。 [Table_Risk] 风险提示： 1. 模型存在失效风险； 2. 本文举例均基于历史数据，不保证未来收益。 请阅读最后评级说明和重要声明 3 / 29 金融工程丨专题报告 目录 分析师预期数据 ............................................................................................................................ 6 盈利预期明细数据 .......................................................................................................................................... 6 分析师评级数据 .............................................................................................................................................. 7 分析师预期数据的简单应用 .......................................................................................................... 9 覆盖度因子 ..................................................................................................................................................... 9 中性前 ............................................................................................................................................................................... 9 中性后 ............................................................................................................................................................................. 10 盈利预期明细数据具体字段的应用 ............................................................................................. 11 预期 EP 因子 ................................................................................................................................................ 11 中性前 ............................................................................................................................................................................