调研报告数量及券商分类分析 [page::2]

• 2010年至2012年中调研报告数量稳步增加，反映券商调研活跃度提升。

- 券商分为大型、中型与小型，研究重点为大型与中型券商。

大型券商调研报告后显著超额收益 [page::3]

| 类型 | 超额收益 | 胜率 | t统计量 | 样本数 |
|--------|----------|--------|---------|--------|
| 大型券商 | 1.98% | 53.81% | 4.5996 | 604 |
| 中型券商 | 0.52% | 49.73% | 1.4161 | 730 |

• 大型券商调研后股票表现显著优于中型券商。

大型券商调研分类超额收益对比 [page::3]

| 类型 | 超额收益 | 胜率 | 统计量 | 样本数 |
|-----------------|----------|--------|--------|--------|
| 单独调研 | 1.80% | 54.01% | 4.0446 | 561 |
| 和大型券商一起调研 | 3.83% | 37.50% | 1.5274 | 16 |
| 和中小券商一起调研 | 4.68% | 59.26% | 2.0452 | 27 |

• 单独调研及联合调研均创造显著超额收益。

延迟买入策略及超额收益分布 [page::4]

• 假设调研发布后5日收盘买入，依然可获得约2.01%的平均超额收益，胜率54.84%。

分年及行业超额收益表现 [page::5]

| 年份 | 超额收益 | 胜率 | t统计量 | 样本数 |
|------|----------|--------|---------|--------|
| 2010 | 2.08% | 52.97% | 2.6419 | 219 |
| 2011 | 1.25% | 49.32% | 1.9697 | 219 |
| 2012 | 3.09% | 66.43% | 4.2090 | 140 |

| 行业 | 超额收益 | 胜率 | t统计量 | 样本数 |
|----------|----------|--------|---------|--------|
| 农林牧渔 | 6.10% | 53.85% | 1.2325 | 13 |
| 纺织服装 | 5.81% | 70.37% | 2.9877 | 27 |
| 电子 | 4.88% | 50.00% | 1.0524 | 18 |
| 食品饮料 | 4.01% | 56.25% | 1.7321 | 32 |
| 有色金属 | 3.71% | 70.00% | 2.5823 | 20 |
| 金融服务 | 0.11% | 55.10% | 0.1688 | 49 |
| 信息设备 | -0.13% | 36.36% | -0.0382 | 11 |
| 轻工制造 | -1.27% | 36.36% | -0.4927 | 11 |
| 交通运输 | -2.81% | 40.00% | -1.7196 | 20 |

• 行业表现分化明显，部分行业优于大盘，某些行业则表现欠佳。

动态资金规划下股票组合表现 [page::6]

• 股票组合累计超额收益25.39%，年化超额收益8.94%，信息比率70.46%。

剔除表现较差行业后组合优化 [page::7]

• 剔除金融服务、信息设备、轻工制造和交通运输四个行业后，组合累计超额收益提升至41.04%，年化超额收益13.64%，信息比率99.03%。[page::5][page::6][page::7]

广发证券发展研究中心

分析师调研带来的投资机会 — 事件驱动策略量化研究系列专题之三

作者：夏潇阳等
发布日期：2012年
主题：分析师调研报告对股票超额收益的影响及基于调研报告事件驱动策略构建股票组合的研究

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一、元数据与报告概览

本报告由广发证券发展研究中心的夏潇阳牵头，联合多位分析师共同完成，针对分析师调研报告发布后股票市场表现进行了量化实证分析，重点探究“大型券商”的调研报告对相关股票是否存在超额收益机会，并基此设计事件驱动投资组合策略。报告使用2010年1月至2012年6月的调研报告数据库数据，通过网络文本挖掘技术，对券商调研的股票事件进行深入分析。

报告核心结论表明，大型券商发布调研报告后往往伴随明显的超额收益，尤其是其单独调研或与中小券商一同调研的情况，且该现象对延迟买入（调研后5个交易日买入）依旧显著。此外，基于此构建的股票组合经动态资金规划方法优化，收益稳定且信息比率较高，剔除低效行业后收益更佳，显示出券商调研报告作为事件驱动因子的投资价值。

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二、逐节深度解读

2.1 一、分析师调研带来的投资机会

本节介绍背景及研究设计基础。券商分析师对上市公司调研日益频繁，数量呈增长趋势（图1显示2010年1月至2012年6月调研报告按月分布，呈现整体上升态势，说明分析师调研活跃度提高）。报告利用网络文本挖掘技术从报告数据库中筛选出相关调研报告及对应股票和券商信息，重点对大型券商与中型券商调研报告进行对比分析（注区分三级券商，大型券商涵盖市场主流实力券商）[page::2] [page::3]。

2.2 二、大型券商发布调研报告后存在超额收益

本节展开超额收益的初步实证。定义事件为调研报告发布后下一个交易日开盘买入，持有20个交易日，遇停牌机制调整买入时间。

• 关键发现：大型券商发布调研报告后相关股票存在显著超额收益，平均1.98%，胜率53.81%，t统计量4.5996，样本数604，结果有显著统计学意义。中型券商则仅有0.52%的超额收益，胜率49.73%，未显著[表1]。

- 进而将调研报告根据前5日内是否有其他券商调研划分为三类：
1. 单独调研（未有其他券商调研）
2. 与大型券商一起调研
3. 与中小券商一起调研

结果显示大型券商各类调研均表现出超额收益，尤其与中小券商一起调研时超额收益最高4.68%且胜率59.26%，统计显著；中型券商单独调研及与中小券商联合调研无显著超额收益，且与大型券商联合调研时的正收益主要来源于大型券商先前报告的影响[表2][表3]。此分析明确表明大型券商报告利用价值更高，且其影响力可能带动相关调研联动效应[page::3]。

2.3 三、超额收益的进一步分析

考虑实际买入时点受限，研究调研发布后5个交易日收盘买入的延迟买入策略。

• 结果如下：大型券商单独调研和与中小券商一起调研后的股票依然体现出明显超额收益：分别为1.92%和3.86%，胜率分别为54.45%和62.96%，t值达4.4321和1.9807（接近显著）。而与大型券商一同调研后的超额收益则大幅减弱至0.15%且不显著[表4]。

- 说明大型券商调研的市场效应能在一定延迟买入的环境下捕获，且强调与中小券商一同调研的协同效应值得关注。基于这一观察，研究设计了以大型券商单独调研和与中小券商一同调研的股票为核心股票池，平均超额收益2.01%，胜率54.84%，t值4.7547[page::4]。

• 超额收益分布如图2所示，超额收益呈现一定分散，但整体偏正，说明策略稳定性较好。

- 年度来看，2010~2012年均表现稳健，其中2012年表现最佳，超额收益达到3.09%，且胜率达66.43%[表5]。

• 行业表现方面，策略在农林牧渔（6.10%）、纺织服装（5.81%）、电子（4.88%）、食品饮料（4.01%）和有色金属（3.71%）等行业收益尤为突出。相对而言，金融服务、信息设备、轻工制造、交通运输表现较弱，甚至为负[表6]。

2.4 四、构建股票组合

针对上述股票池，报告应用“动态资金规划”方法构建了组合，旨在通过分散投资降低风险，同时提高资本使用效率。动态资金规划方法本质是一种优化框架，结合历史及预测收益，对资金分配进行动态调整，实现风险收益的最优平衡。

• 假设买入时点为调研后5交易日收盘，持有20个交易日，设计合理的时间窗口允许系统提前进行组合调整。

- 组合表现图3显示，自2010年至2012年末，投资组合累计超额收益达25.39%，年化超额收益8.94%，年化信息比率高达70.46%，说明收益相较市场波动具备较好稳定性和风险调整后质量。

• 剔除表现欠佳的金融服务、信息设备、轻工制造和交通运输四行业后重新构建组合，累计超额收益大幅提升至41.04%，年化超额收益达到13.64%，年化信息比率提升至99.03%，表现显著优于市场[图4] [page::6] [page::7]。

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三、图表深度解读

图1：每月调研报告数量（第2页）

柱状图展示从2010年1月至2012年6月每月分析师调研报告数量，呈现整体增长趋势，尤其2012年出现激增至250篇左右，反映市场对调研信息需求上升及研究活跃。

表1-3：（第3页）

分别展示大型券商和中型券商调研后股票的超额收益及胜率对比。明显看到大型券商调研平均超额收益明显高于中型券商，且统计显著。细分多重联合调研类型后，进一步明确大型券商主导的调研事件是超额收益的主要来源。

表4（第4页）

调整买入时间点后的超额收益分析，明确延迟买入条件下大型券商单独和与中小券商联合调研事件表现依然强劲，体现策略的现实执行可能性。

图2（第4页）

收益分布直方图，显示超额收益的分散特征，峰值集中于小正收益区间，说明该策略多数情况下能够取得正回报。

表5、6（第5页）

表5分年度展示超额收益，2012年表现尤为突出。表6行业分布差异明显，部分传统行业如农林牧渔、纺织服装表现最佳，金融服务及交通运输等行业表现较差，提示行业选择对策略有效性有重要影响。

图3、4（第6-7页）

图3展示基于动态资金规划方法的调研股票组合相对于沪深300指数的超额收益走势，呈上涨趋势，显示策略有效性。图4剔除四行业后组合表现进一步优化，累计超额收益和信息比率指标显著提升，表明行业筛选提高组合效率和收益质量。

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四、风险因素评估

虽然报告未专门章节详细阐述风险，但隐含的风险因素包括：

• 市场风险：事件驱动策略对整体市场波动敏感，市场极端波动可能侵蚀超额收益。

- 流动性风险：延迟买入策略考虑了市场流动性限制，但仍存在部分股票停牌、涨停导致交易受阻的情形。

• 行业风险：部分行业表现不佳，行业集中风险需管理。

- 信息披露风险：调研报告发布时间的延迟或不准确可能影响买入时机。

• 模型假设风险：策略假设超额收益在20个交易日内实现，异常市场状态下该假设可能失效。

报告虽未列出缓解措施，但通过多行业分散和采用动态资金规划，有一定风险控制能力。

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五、批判性视角与细微差别

• 报告核心依赖“调研报告发布时间”和“买入时间窗”设定，实际买入时的执行难度及成本可能被低估。尤其流动性极端情况下，策略执行挑战较大。

- 对中型券商调研效果的弱解释可能还受样本异质性影响，未细分中型券商具体构成，部分优质中型券商调研价值被稀释。

• 行业剔除方案基于历史表现，未来周期转换可能导致行业轮动风险，敏感性分析未见披露。

- 超额收益的持续性假设未深入验证，未来研究可纳入市场结构变化对事件传导机制的影响。

• 样本时间跨度虽覆盖多年度，但截止至2012年6月，后续市场演变对结论适用性的影响尚不明确。

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六、结论性综合

总体而言，报告通过详实数据和科学方法论证了分析师调研报告特别是大型券商发布报告后存在显著的超额收益机会，且在合理延迟买入的约束条件下仍有良好表现，显示券商调研报告能够作为有效事件驱动因子。特别是大型券商单独调研及与中小券商联合调研产生的超额收益稳定性更强。基于调研事件构建的股票组合经动态资金规划方法优化，取得了良好的累计及年化超额收益，信息比率高，且通过行业筛选进一步提升了收益质量。

报告通过表1至表6的统计数据支持和图1至图4的趋势直观展示，增强了论证逻辑的严密性。行业分析指出策略在特定行业表现最佳，为实际应用提供了方向。资金动态规划手段结合事件驱动策略，有效缓解了集中持仓风险，提高资金效率。

综上，报告为基于分析师调研事件驱动策略提供了坚实的量化经验基础，展现了大型券商调研报告在A股市场定价效率中的重要影响力，推荐以该策略为核心构建投资组合，有望获得持续稳健的超额收益。
然而，投资者仍需关注策略的行业轮动风险、市场环境变化及执行实际约束。随着市场发展，分析师调研报告的市场影响可能会发生变化，建议后续研究持续跟踪验证该策略的有效性。

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主要引用

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报告