分析师研报数据概况 [page::4]

• 2006年至2021年研报总量从36104篇增至218993篇，2022年前7个月日均约600篇。

- 点评报告占比超60%，非个股报告占比下降，个股报告季度高峰明显。

常规分析师覆盖度因子表现 [page::6][page::8]

• 分析师覆盖度因子在中证全指覆盖度约55%，中证800覆盖约90%，IC均值4.4%。

- 多头端表现差，2021-2022年单年收益波动较大，回撤超过10%。

• 中证800池中因子表现弱，回撤较大，夏普比低。

公告后分析师覆盖度因子(anncov)构建与表现 [page::9][page::10][page::13][page::14]

• 因子基于财报公告后7天内分析师报告量，回溯6个月周期。

- 覆盖度中证全指约50%，中证800约85%，覆盖度和因子IC表现优于cov。

• 多空组合年化收益提升1%左右，尤其在沪深300和创业板指更显著。

- anncov在食品饮料、电力等行业表现优于cov，提升多空收益及稳定性。

分析师首次覆盖度因子(firstcov)构建与表现 [page::10][page::21][page::25]

• 统计首次覆盖机构数量，覆盖率中证全指约45%，中证800约77%。

- 因子在小市值、低机构持仓组显著优于cov，年化回报提升1%-2%。

• 2021年以来优势加大，2021年多空组合回报达15%，远高于cov。

- 在食品饮料和周期行业表现优异，夏普比和最大回撤更优。

机构持仓正交分析师覆盖度因子(covorthoinshold)表现 [page::11][page::29][page::32]

• 正交机构持仓数据后构造因子，用于剔除机构持仓解释部分覆盖度信息。

- 因子稳定性最好，多空组合回撤减半，夏普比显著提升，回报提升5%。

• 在多个宽基指数及小市值、高持仓分组均表现突出。

- 食品饮料、电力设备和周期行业表现尤为明显，因子多头收益领先。

因子相关性及残差选股效力 [page::19][page::20][page::27][page::28][page::34][page::35]

• cov、anncov、firstcov及covorthoinshold因子两两相关度均较高(78%-93%)，与其它主流大类因子相关性较低。

- 经残差选股检验，因子保留一定选股效力，但剔除常见大类因子后效果减弱。

因子净值表现对比 [page::37]

• anncov与firstcov因子多头净值优于cov因子，且多个时间段均体现出稳健增长。

- covorthoinshold因子整体表现最为稳定，累计收益最高，最大回撤最低。

《因子选股系列研究 之 八十四：分析师覆盖度因子改进》详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：分析师覆盖度因子改进——《因子选股系列研究之八十四》

- 作者：王星星、刘静涵

• 发布机构：东方证券研究所

- 发布日期：2022年8月23日

• 研究主题：聚焦分析师覆盖度因子的计量优化，主要应用于A股市场中证全指及中证800等指数下的多因子选股策略。

核心论点：
报告继2021年发布的《稳健易算的分析师盈利上调因子》后，继续深入分析分析师数据，重点对“分析师覆盖度因子（cov）”进行改进，提出三种改良方案：公告后覆盖度因子（anncov）、分析师首次覆盖度因子（firstcov）与一个剔除机构持仓占比影响后的因子（covorthoinshold）。整体目的是提升分析师覆盖因子的选股性能，增强因子收益的稳定性和表现。[page::0, 36]

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二、报告结构与章节深度解读

1. 分析师研报数据概况

• 关键观点：分析师研报数量自2006年逐年快速增长，2021年达到约21.9万篇，2022年前7个月已超过14万篇，日均超600篇。点评类研报（60%以上）占主导地位，反映市场情绪及行业趋势反馈频繁。月份分布显示3、4、8、10月份个股报告占比增加，因对应上市公司财报披露高峰期（年报、一季报、中报、三季报）[page::4,5]。
• 数据解读：

- 图1 & 图2：分析师报告数量逐年增加，点评报告占比持续上升，非个股报告占比下降。
- 图3：非个股报告在报告量中周期性波动，3、4、8、10月个股报告明显增加，说明分析师对财报公告有及时响应。
- 盈利预测数据覆盖率高（99.9%），目标价与评级数据覆盖较低且评级差异性弱，意味着盈利预测是主要信号来源。[page::4, 5]

2. 原始分析师覆盖度因子表现

• 定义及计算：

- 两种常用计算方式：讲研报数量或机构数作为覆盖度指标，基于分析师资源分配体现股票关注程度。
- 因子对行业市值做中性化处理，缺失补0，取根号标准化。

• 覆盖率趋势：

- 中证全指覆盖率由2017年初的约80%下滑至2018年底50%左右，主要因当期大小盘分化，分析师聚焦大盘蓝筹，中证800内覆盖较稳定，维持在80%左右[page::6]。

• 因子表现：

- 中证全指IC均值约4.4%，多空组合年化收益最高接近18%，但稳定性偏差，回撤较大（10%以上）。
- 中证800池中表现更弱，IC约3.4%，回撤加剧至20%，多头单边收益低于空头端。
- 分组表现显示多空端表现不平衡，多头端收益不突出，最高分组表现并非明显领先[page::6,7,8]。

3. 分析师覆盖度因子改进思路

提出三种改进方案：

3.1 公告后分析师覆盖度因子（anncov）

• 逻辑：财报公告为重大基本面信息，公告后7天内分析师报告数量能更好捕捉市场对公司业绩超预期或投资者关注度的反应。

- 数据：公告后三日研报比例提升至30%，7天内报告占比约60%，说明分析师反应逐渐及时[page::9]。

• 计算方法：回溯过去6个月公告后7天范围内的研报数量，缺失填0或用行业回归方式填补。

- 覆盖率：6个月时，中证全指覆盖率升至50%，中证800约85%，较常规cov因子覆盖度有效提升。3个月计算窗口覆盖显著降低，仅20%左右[page::9,10]。

• 分股票池表现：anncov在大盘、中证800、沪深300、创业板指中均表现优于cov，尤其创业板和沪深300提升明显[page::14]。

- 行业表现：在食品饮料，电力设备，国防军工，医药生物，周期等行业中优势显著，多空端年化收益提升明显，食品饮料行业多空端收益提升约9%[page::16]。

• 因子相关性：

- anncov与cov相关度高（93%），但与其他价值、盈利、公司治理类因子相关性适中，和流动性、投机类因子负相关；
- 截面回归去除协同因子后，单独选股能力降低，二者差异部分包含较多共同信息[page::19,20]。

3.2 分析师首次覆盖度因子（firstcov）

• 逻辑：首次覆盖、首次评级象征分析师对公司前景看好或基本面好转，反映潜在增长信号。

- 定义扩展：涵盖首次评级、首次关注和当年第一篇报告，样本均衡。

• 覆盖率：过去6个月中证全指覆盖率约45%，中证800为77%，3个月窗口覆盖度更低[page::10,21]。

- 表现：
- firstcov因子整体优于cov，夏普比更高，资产组合风险调整表现更优；
- 在中证500及中证全指表现较好，多头端收益提升2%，多空组合年化收益提升1%，且2021年后优势显著，2021年多空组合年化收益达15%，多头组合5.3%，明显优于cov[page::21,25].

• 股票池影响：

- firstcov因子在小盘及低机构持仓组中优势更加明显；
- 在沪深300中表现不及cov，提示大型机构重仓股中因子效果略减弱[page::21,22,23]。

• 行业表现：食品饮料、周期、医药生物和TMT行业中，firstcov表现领先cov，多头组合年化收益提升4.5%左右[page::24]。

- 因子相关性：
- cov与firstcov相关性高达78%，少量差异信息；
- 与盈利、公司治理等因子相关度30%左右，非流动性和投机类因子负相关[page::27]。

• 残差分析：

- 两因子互正交后残差仍保留部分选股能力，但剔除所有主流因子共同解释变量后收益不显著[page::28]。

3.3 不能被机构持仓占比解释的分析师覆盖度因子（covorthoinshold）

• 逻辑：剔除与机构持仓占比相关部分，发掘分析师覆盖而非机构关注驱动的因子，挖掘初期行情潜力股票。

- 构造方法：
1. 常规cov因子对最新机构持仓占比进行正交化；
2. 换算排名分位数相减构造差异因子。

• 数据及市场表现：

- 机构持仓集中度历史趋势显示，2006年大约7.6%股票机构持股比例大于10%，到2022年已升至25.7%；
- 创业板指和沪深300股票机构持仓率最高，超过70%的股票机构持股比大于5%[page::11-13]。

• 因子表现：

- covorthoinshold因子在多主流宽基指数中表现稳定，夏普比提高，回撤降低；
- 2021年开始中证全指多空组合表现明显优于cov，近两年年化提升约5%；
- 在高机构持仓分组中尤其明显，食品饮料、电力设备、周期行业表现均优于cov[page::29-34]。

• 残差表现：

- 与cov正交后残差因子保留部分选股能力，但剔除主流因子后显著减弱[page::35]。

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三、图表详解与解读

3.1 研报量与占比趋势（图1-3）

• 图1显示研报数量20年增长超6倍，点评报告占比持续上升，反映市场对情绪及事件驱动解读需求增加；

- 图2、3展示研报结构月度分布，突出3、4、8、10月报告量增长，响应财报周期，提高报告针对性和时效性。

3.2 覆盖度因子覆盖趋势（图6-7）

• 图6与7对比中证全指与中证800的覆盖度，显示大盘稳定覆盖，高峰期覆盖下降后趋稳，行业市值中性化降低行业偏差。

3.3 原始覆盖度因子表现（图8-11）

• 图8量化多种cov计算方法，IC均正向，ICIR均超1，中证全指表现优于中证800，表明大型指数里因子信噪比较好；

- 图9分组分析显示覆盖因子值低组收益明显优于高组，反映大盘股票覆盖度高、区分度弱；

• 图10-11净值曲线展示2015年后因子收益显著，2021年开始回撤明显。

3.4 公告后分析师覆盖度因子覆盖率（图12-14）

• 图12分析财报公告后分析师研报的响应时长，公告日及后3日研报比例逐年提升，反映分析师响应速度提升；

- 图13-14展示anncov因子在中证全指及中证800内覆盖度优于传统cov因子，覆盖更及时且集中。

3.5 因子表现改进（图24-34）

• 图24表明anncov因子ICIR、tstat、收益率较cov提升，回撤降低说明改进有效；

- 图25显示3个月计算周期的anncov因子收益显著提升，但覆盖度不如6个月窗口；

• 图26行业及股票池分析，anncov多空组合年化收益在沪深300、创业板指中提升明显；

- 图28具体行业内anncov均优于cov，食品饮料优势尤为突出。

3.6 分析师首次覆盖度表现（图37-47）

• 图37-38显示firstcov覆盖度稳定，6个月覆盖度高于3个月；

- 图39指数内部机构持仓分组中，firstcov多空表现显著提升；

• 图40行业层次中，firstcov行业内ICIR及tstat均高于cov，显示更具选股能力；

- 图41-44净值曲线证明firstcov因子多头收益稳定优于cov，回撤更低。

3.7 不能被机构持仓解释的因子表现（图49-59）

• 图49-50覆盖率及收益表现显示covorthoinshold因子多空组合表现稳健，回撤小；

- 图51行业层面该因子亦优于cov，尤其在食品饮料、周期等行业；

• 图52-55净值显示该因子在多头端收益领先，风险调整收益率（夏普比）较高；

- 图56-57分组收益显示covorthoinshold因子保持良好的单调性，实现更平稳的超额收益。

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四、估值分析

本报告专注于因子构建与优化，未涉及具体企业估值模型及目标价设定。核心方法为量价时序特征分析、IC与ICIR等统计指标评价多因子效能，无DCF、PE等估值模型应用。

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五、风险因素评估

• 量化模型失效风险：因基于历史数据形成，未来市场结构、行为偏好或监管政策改变可能导致模型针对性的失效。

- 极端市场环境冲击：如异常波动、利率剧变、流动性暴跌等极端事件或宏观突发风险，可能引发模型突发亏损，降低选股因子整体有效性。[page::38]

报告未细化风险缓释策略，但提示监测模型表现及风险预警的重要性。

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六、批判性视角与细微之处

• 因子稳定性弱点：尤其是常规cov其多头端收益不佳且波动较大，后续改进因子稳定性明显增强，但仍需关注因子在不同市场环境中的适应能力；

- 数据覆盖与时效限制：anncov与firstcov因子覆盖度受公告与研报及时性影响，3个月窗口受限较大，容易产生样本偏差，需权衡覆盖率与收益优化；

• 机构持仓关联剔除方法局限：covorthoinshold因子虽然表现稳健，但去除机构影响的统计方法依赖持仓数据完整，分类与统计口径存在潜在误差；

- 因子相关性与信息重叠：三种因子间及与其他常见因子相关度较高，暗示差异因子挖掘空间有限，未来结合更多非重叠信息的多因子组合开发更具潜力；

• 未详述因子对市场极端波动响应：尽管风险提示涵盖，一线实操中需进一步评估该因子应对黑天鹅事件的韧性。

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七、结论性综合

1. 分析师覆盖度因子作为市场关注与基本面信号的集成，在捕捉未来收益潜力上具有独特价值。

2. 但传统cov因子存在稳定性不佳、多头端表现弱的问题，限制了其应用效果。

1. 基于公告后因子（anncov）利用分析师在财报公告后一周内研报数量，能更准确反映市场对公司最新基本面的关注度，因子效果全面优于传统cov，在大盘及机构重仓股票中尤其显著，多空组合年化收益提升约1~2%。

4. 分析师首次覆盖度因子（firstcov）则强调首次给予关注和评级的信号，能捕捉潜在投资机会，尤其在中小市值股票和低机构持仓股票池中表现更佳。2021年后表现出明显超额收益，年化提升10%。

1. 剔除机构持仓影响的covorthoinshold因子，表现稳定性最优，回撤及风险调整指标明显改善，兼具多空端均衡收益，适合强调风险控制的策略应用。

6. 三种因子在多个主流股票池及热门行业均表现优异，尤其在食品饮料、电力设备、医药生物和周期资源行业，均带来显著超额收益。

1. 图表解读确认了各因子在覆盖度、收益稳定性、分组收益单调性等关键特征方面的明显差异与优势，强调了从数据结构和时间维度出发改造传统因子的必要性与有效性。

8. 报告建议综合运用anncov、firstcov及covorthoinshold三类因子，以捕捉不同阶段和维度的分析师覆盖信号，实现更为稳健的多因子选股策略构建。

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附：关键图表示例

• 图1（研报总量分年统计）展示分析师研报数量自2006年起大幅增长，提示市场对信息的需求增强。[page::4]

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• 图6（分析师覆盖度因子覆盖度），图示中证全指过去6个月覆盖度从80%下降到50%，反映大小盘分化对覆盖率的影响。[page::6]

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• 图24（公告后因子表现提升）展示加入公告信息的anncov因子ICIR、年化收益均优于cov，最大回撤降低，说明改良显著。

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• 图29（anncov与cov多空组合对比净值），anncov净值稳步上升，多空组合回撤低于cov因子，风险调整更优。

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• 图41（firstcov与cov多空组合净值对比），firstcov多头收益明显高于cov，体现首次关注因子明显优势。

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• 图52-53（covorthoinshold改进因子回撤与净值），明显风险降低且净值提升，适合稳健组合加入。

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结语

本报告卓有成效地提出了分析师覆盖度因子创新改良路径，系统提升因子的有效性与稳定性，尤其基于公告后动态因子与首次覆盖度分析的贡献显著，具备较强实操指导意义，推荐投资者密切关注分析师覆盖类因子相关信号，合理集成运用多维因子提升个股选取精度与投资组合整体表现。

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（以上内容所有论断均源自原文，引用页码详见各段落末尾。）

报告