未预期盈余的定义及事件效应分析 [page::3][page::5][page::6]

• 业绩超预期公司SUE越大，事件后60天累计超额收益越高，最高可达4.59%；业绩不及预期公司SUE越小，累计超额收益负向越明显，最低至-2.23%。

- 股价在业绩公告前60天内即存在提前反应，盈余漂移效应明显，事件影响持续约60天。

公司业务复杂度指标及对盈余事件效应的增强作用 [page::9][page::11]

| 分组 | 样本量 | 事件前后1天 | 事件后60天 | 全区间 |
|------------|--------|-------------|------------|---------|
| 不做区分 | 1553 | 1.04% | 4.59% | 8.29% |
| 业务简单 | 204 | 1.01% | 2.78% | 4.71% |
| 业务复杂 | 112 | 1.48% | 4.52% | 7.34% |

• 利用主营业务HHI指标划分业务复杂度，复杂公司事件后60天累计收益优于简单公司。

- 业务复杂公司信息解读难度大，投资者认知偏差促使事件效应更强。

• 同样的，复杂业务公司在低于预期情形下跌幅更大，漂移效应更显著。

公司受关注度分析及分组增强效果 [page::13][page::15]

• 以卖方机构覆盖数衡量关注度，2017年前热门股事件后表现较冷门股显著，2017年后该指标区分力减弱。

- 投资者关注影响信息披露时效及市场价格反应，关注度高的股票事件盈余漂移更明显。

基于股票换手率的关注度代理变量分析 [page::17][page::18]

| 分组 | 样本量 | 事件前后1天 | 事件后40天 | 全区间 |
|--------------|--------|-------------|------------|-----------|
| 不做区分 | 1553 | 1.04% | 3.15% | 8.29% |
| 高换手率公司 | 220 | 0.17% | 1.76% | 14.05% |
| 低换手率公司 | 208 | 1.45% | 4.02% | 6.39% |

• 高换手率公司事件前股价提前反应明显，事件即时反应较小，低换手率组合盈余漂移效应更明显。

- 业绩不及预期时，高换手率公司负向漂移更为突出，反映市场关注度及交易行为的异质性。

2020年未预期盈余事件情况跟踪 [page::19][page::21]

• 2020年312家业绩显著超预期公司，业务复杂公司事件后40天累计超额收益达4.47%，显著优于业务简单公司。

- 2020年业绩显著低于预期公司，复杂业务组负向漂移效果显著。

• 换手率视角下，2020年高换手率组提前反应明显，事件后累计超额收益优于低换手率组。

结论摘要 [page::22]

• A股未预期盈余事件效应显著并持续，盈余漂移现象验证。

- 投资者有限注意导致信息加工不完全，业务复杂度和市场关注度成为盈余事件效应的重要影响因子。

• 通过业务复杂度与关注度指标二次筛选可优化事件驱动策略，提升超额收益。

专题报告详尽分析——《未预期盈余的事件效应及增强策略》

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 未预期盈余的事件效应及增强策略——基于投资者有限注意的视角

- 发布日期： 2021年8月5日

• 发布机构： 招商证券股份有限公司

- 作者团队： 任瞳（量化团队负责人）、周靖明（量化策略研究员），研究助理杨航

• 核心主题： 探讨A股市场中公司业绩公告中未预期盈余对股价的事件效应（盈余漂移，PEAD），并基于投资者有限注意力理论，通过公司业务复杂度和关注度对该效应进行增强和细分。

- 主要信息传递：
- A股存在显著的未预期盈余的事件效应，业绩显著高于预期和显著低于预期的公司分别表现出正的和负的超额收益。
- 投资者有限注意力导致信息反应存在滞后和偏差，业务复杂度和关注度变量可以作为筛选维度，增强基于未预期盈余的策略收益。
- 业务复杂度较高的公司和不同关注度公司的累积超额收益表现有显著差异。
- 机构覆盖数指标在2017年前效果明显，此后现象发生变化，转向以换手率作为较好代理指标。

• 风险提示： 模型基于历史数据，市场环境变化可能导致模型失效风险。[page::0] [page::22]

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二、逐节深度解读

2.1 引言

• 盈余漂移（PEAD）背景介绍

原始文献指出，股票价格对公司财报中盈余信息的反应并非瞬时完成，存在公告后股票收益滞后性变化，即盈余漂移现象。该现象挑战了有效市场假说中“所有信息已被即时完全反映”的假设。盈余“超预期”与“未预期盈余”的定义普遍基于分析师一致预期EPS的偏离标准差或相对价格比率进行标准化。

• PEAD的经典度量与指标

- SUE (Standardized Unexpected Earnings)： $(e{i,t} - f{i,t})/\sigma{i,t}$ 或 $(e{i,t} - f{i,t})/Pi$，其中代表实际收益偏离预测的标准化值。
- EAR (Earnings Announcement Return)： 股票收益与市场基准相比超额收益，累计方式衡量事件影响。

• 研究动机与贡献

- 利用高质量的2011-2019年A股分析师一致预期数据，探究中国市场的盈余漂移现象。
- 从投资者有限注意力视角出发，通过业务复杂度和关注度两个维度提出基于未预期盈余事件的超额收益增强策略。

• 理论基础

投资者信息处理能力有限，面对复杂信息或信息关注度差异时，会导致市场反应速度及幅度产生差异，从而影响超额收益表现。[page::3]

2.2 未预期盈余事件效应分析框架（第4-7页）

• 样本选取与分析框架

- 选取沪深A股中2011-2019年期间披露年报/业绩快报，且有分析师一致盈利预期数据的非ST非金融公司。
- 事件窗口定义为业绩公告发生日前后各60天。
- 超预期与不及预期定义基于SUE多阈值，从0.03到0.15不等，本文重点解读$SUE>0.1$和$SUE<-0.1$两档显著组。

• 计算方法

- 均用调整过的累计超额收益（CAR）统计，剔除涨跌停日对买卖造成的影响，确保研究更符合实际可交易情况。

• 关键发现

- 业绩超预期公司超额收益与SUE呈正单调关系，且盈余漂移明显。
- 业绩不及预期公司超额收益负相关且负向漂移明显，但由于卖空限制，跌幅相对较小。

• 图表解读

- 图2、3：不同SUE阈值下超额收益均显示事件日前60天开始有收益反应，公告日后收益持续累积，超预期组最大累计收益近5%。
- 图4和表2：显著超预期组在公告前40天超额收益3.21%，公告后60天累计收益达4.59%；低于预期组公告前后表现出负超额收益，公告后40天至-2.61%。

• 年度表现差异

- 近几年（2017-2019）业绩显著超预期股累计超额收益尤为突出，事件效应在A股中持续稳定。

• 特征解释

- 卖空受限导致负向漂移收益幅度低于正向，体现市场结构对事件效应的影响。[page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]

2.3 增强策略——公司业务复杂度（第8-12页）

• 理论假设： 公司业务复杂度越高，信息解读越困难，投资者预期偏误越大，盈余事件效应更显著。

- 衡量指标： 主营业务HHI（赫芬达尔－赫希曼指数），通过主营业务收入占比的平方和构成。HHI越低，业务越分散复杂。

• 数据处理示例

- 以深圳能源为例，近五年业务逐渐多元、HHI从0.82降至0.37。

• 实证方法

- 2011-2019年样本中，按上一年HHI分布分位数，将企业分为业务复杂（HHI<$10\%$分位数）和业务简单（HHI>$90\%$分位数）。

• 关键发现

- 业绩显著超预期：业务复杂公司公告日后60天累计超额收益达4.52%，业务简单仅2.78%。事件前后1天即时反应业务复杂为1.48%。
- 业绩显著不及预期：业务复杂公司事件后40天达到-3.17%，业务简单-1.27%，反映负面信息在复杂公司得更大股价反应。

• 逻辑支持

- 业务简单公司由于盈利结构单一，市场能够较快消化信息，导致盈余漂移效应较弱。
- 业务复杂公司的信息处理难度大，投资者反应更为迟缓且幅度可能更大。[page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]

2.4 增强策略——公司受关注度（第12-18页）

2.4.1 卖方机构覆盖数视角

• 指标定义: 业绩公告日前180天内，发布评级报告的卖方机构数量视作公司关注度代理。

- 样本情况: 约半数样本机构覆盖3家以下，少数超过27家，头部热门如隆基股份等超过40家。

• 分组方法: 市场整体分布的$10\%$与$90\%$分位数为界，将公司划分为冷门股与热门股。

- 实证结果:
- 2017年之前，热门股事件前存在超额收益提前反应（4.84%），冷门股公告后反应更强（事件后40天3.74%超额收益），符合理论预期。
- 2017年后，市场机构机构覆盖模式变化，热门股当期表现优于冷门股，分组效果减弱，失去原有区分力。

• 图表: 图15（全样本热门股优于冷门股）、图16（2017年前冷门股公告后涨幅突出）说明了市场结构与机构覆盖的动态演变。

- 业绩显著不及预期: 同样存在2017年之前区分度明显，热门股公告后跌幅更深；2017年后效果减弱。
[page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]

2.4.2 个股换手率视角

• 逻辑释义: 换手率作为市场交易活跃度和市场关注度的重要反映，当日均换手率越高，投资者关注越集中。

- 指标分布: 大部分样本日均换手率集中在1%-2.5%，分布偏右，极少数超过15%。

• 分组: 按低于10%和高于90%分位数划分高换手与低换手。

- 实证发现:
- 业绩显著超预期情况下，高换手率公司在公告日前已大幅上涨（如事件前60天收益高达9.26%），但公告前后即时反应较小，表明市场已有提前预期；低换手率公司公告后公告日即时反应强且盈余漂移显著，事件后40天累计超额收益4.02%。
- 对于显著低于预期的公司，高换手个股在公告前存在超额收益，市场分歧较大，公告后有较强负面超额收益。

• 图表说明:

- 图20展现了高换手和低换手超额收益走势差异。
- 表9、10对比了高低换手分组多个时间区间的收益差异。[page::17][page::18]

2.5 2020年案例分析（第19-21页）

• 总体样本: 2020年度1639家公司披露业绩，312家显著超预期，557家显著不及预期。

- 业务复杂度维度： 2020年数据验证第三节结论，业务复杂公司显著超预期收益和显著不及预期负超额收益均更为显著。

• 关注度维度（换手率指标）： 换手率高的公司公告前存在提前反应，但公告日前后即时超额收益较低；换手率低的公司公告后即刻反应强烈且盈余漂移持续。

- 数据表: 2020年具有代表性的高低业务复杂度及关注度公司列表，便于后续追踪策略表现。

• 市场现象: 换手率在事件增强分析中成为优于机构覆盖数的关注度代理，尤其2017年后机构覆盖数指标效力减弱。[page::19][page::20][page::21]

2.6 总结与风险提示（第22页）

• 关键结论:

- A股中基于分析师一致预期的未预期盈余事件效应显著，业绩超预期公司公告后60天平均获得4.59%累计超额收益，业绩不及预期公司则获得-2.23%。
- 投资者有限注意力视角下，通过业务复杂度及公司关注度指标的二次筛选，可有效增强EPS未预期事件对应的超额收益策略。
- 关注度指标方面，机构覆盖数有效期集中于2017年前，近年换手率成为更优代理指标。

• 实务提示: 策略应动态调整关注度代理变量，注重业务复杂度维度以捕获信息认知延迟差异。

- 风险警示: 结论基于历史统计，市场结构及投资者行为变化可能导致模型失效，报告不构成投资建议。[page::22]

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三、图表深度解读

图1：卖方分析师覆盖公司数（第4页）

• 展示2005年-2021年期间卖方分析师覆盖的公司数走势，2011年后覆盖数稳定约2000家公司，2017年达到峰值后有所下滑但维持较高水平。

- 这一趋势影响机构覆盖度指标的稳定性和有效性。

图2/3：业绩超预期/不及预期公司在不同阈值的平均累积超额收益（第6页）

• 业绩超预期公司，随着SUE阈值升高，公告后超额收益水平整体递增，最高约5%。公告日前60天开始有超额收益反应，说明信息部分提前反映。

- 业绩不及预期公司，随着SUE阈值降低，负向超额收益增强，公告日后下降趋势明显，最低至约-3%。

图4：业绩显著超预期与低于预期公司的累计超额收益（第7页）

• 明显的盈余漂移形态，超预期股公告日后超额收益持续增长，低预期股持续下跌但幅度较小。

表2：超额收益统计（第7页）

• 细化时间区间的累计超额收益数字，验证盈余漂移幅度和持续时间。

- 超预期组股份在公告前后20天和后60天均贡献显著正收益。

• 低预期组公告14天后继续累积负收益，但总额较正向收益少。

图7及表3：HHI计算流程及深圳能源业务变动（第9页）

• 图7揭示主营业务收入构成百分比处理及HHI计算思路。

- 表3数据详细说明深圳能源业务多样化，业务复杂度随时间加深体现为HHI降低。

图8：主营业务HHI频度分布（第10页）

• 体现样本业务复杂度多样性，分布均匀，存在较多业务简单公司和复杂公司。

图9：样本分组逻辑框架（第10页）

• 结构化展示研究中先基于未预期盈余筛选，再进一步按业务复杂度分组的流程。

图10及表4：业绩显著超预期的业务复杂度分组超额收益（第11页）

• 图示复杂业务公司公告日后超额收益估计更高且即时反应更明显。

- 表4数字表明业务复杂公司公告后60天超额收益达4.52%，业务简单仅2.78%。

图11及表5：业绩显著不及预期的业务复杂度分组效果（第12页）

• 负向超额收益集中在业务复杂公司，公告后40天负超额收益达-3.17%，更强烈反映冲击。

- 业务简单公司反应较弱。

图12及表6：机构覆盖关注度分布及典型样本（第13页）

• 图证实覆盖机构分布极度不均，部分公司热门，部分极冷门。

- 表格列明高关注及低关注样本，支持后续分组策略。

图13：关注度分组逻辑（第14页）

• 示意流程与业务复杂度类似，只是关注度替换为机构覆盖数指标。

图14：机构覆盖平均机构数趋势（第14页）

• 2010-2021年期间机构平均覆盖数呈波动下滑后回升趋势，反映市场机构行为变化。

图15至18及相关表7/8：机构覆盖分组对超额收益的影响及时间演变（第15-16页）

• 全样本机构覆盖数分组对盈余漂移影响目前不显著，但2017年前分组效果明显，符合投资者预期及研究假设。

图19：公司日均换手率分布（第17页）

• 显示换手率多数集中于1%-2.5%，右偏分布尾部有极高换手现象。

图20/21及表9/10：换手率视角分组对超额收益的影响（第17-18页）

• 事件后低换手率公司盈余漂移更显著；高换手率公司公告前涨幅巨大，公告日即时反应微弱。

- 业绩不及预期时，高换手率公司公告前存在正超额收益，反映可能的市场认知分歧。

图22/23（2020年业务复杂度分组）及表11/12（部分公司样本）（第19页）

• 业务复杂度依旧是2020年未预期盈余事件效应的重要区分因子，业务复杂公司公告后超额收益明显。

图24/25（2020年关注度分组）及表13/14部分公司样本列表（第21页）

• 换手率指标对2020年关注度分组较有效，高换手率公司公告前反应明显，公告后累积超额收益较低换手更显著。

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四、估值分析

本报告侧重于未预期盈余对事件效应和交易策略的研究，并未提供具体企业估值的DCF、PE等传统估值方法分析。核心方法为累积超额收益测算，反映市场定价效率和信息反应过程，估值结果通过超额收益倍数体现在策略预期收益中。

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五、风险因素评估

• 模型风险： 本文基于历史数据的实证分析，市场环境、交易结构或投资者行为变化均可能导致盈余漂移现象及代理指标有效性变化，进而导致策略表现不及预期。

- 市场结构影响： 卖空限制明显影响负向盈余漂移的表现力度。

• 指标适用时限： 卖方机构覆盖数指标在2017年后效果减弱，需关注未来关注度代理变量的变化。

- 交易限制风险： 涨跌停板可能影响超额收益的真实可得程度。

• 样本选择偏差： 剔除了ST和金融行业，结论不一定适用于这些特殊行业。

- 策略实施风险： 业务复杂度和关注度指标获取及更新频率，可能影响策略实操表现。[page::0][page::22]

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六、批判性视角与细节剖析

• 关注度代理变量变动： 机构覆盖数指标与换手率指标作用时期不同，提示策略需根据市场结构动态调整，不宜固守单一指标。

- 事件窗选择： 60天区间虽较长，能捕获盈余漂移，但未考虑更长期收益变化可能遗漏后效。

• 市场机制限制： 卖空受限导致业绩不及预期公司跌幅有限，存在市场制度对盈余漂移的限制影响。

- 信息预披露及提前反应： 部分股票公告前超额收益显著，存在信息提前泄露风险或市场提前反应行为。

• 策略复杂度刻画的隐含假设： 应较为谨慎界定复杂度指标对投资者认知负担的真实影响，尚需实证支持其因果路径。

- 特殊年份影响： 2014年股市大幅波动对负向盈余漂移表现产生较大影响，需注意极端年份对统计结果的扭曲效应。

• 未充分考虑行业异质性： 行业可能对盈余漂移和关注度有差异，报告未细分行业差异效应。

- 策略应用范围限制： 基于A股历史数据，结果对其他市场或未来时间段普遍适用性需验证。

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七、结论性综合

该报告系统性地研究了A股市场基于分析师一致预期的未预期盈余对股票超额收益的影响，验证了中国市场盈余漂移现象的显著性。通过引入投资者有限注意力理论，从公司业务复杂度和公司市场关注度两个维度进行深入剖析，成功识别了能够进一步增强未预期盈余事件效应的策略细分因子。

业务复杂度指标基于行业集中度HHI的改造，巧妙利用主营业务收入分散程度刻画信息解读难度，发现复杂业务公司在业绩显著超预期或低于预期事件后表现出更为显著的累计超额收益，这表明信息复杂度增加了市场对盈余的认知滞后。关注度指标中，机构覆盖数在历史上的有效区间内能够反映市场关注，但因市场环境变化，换手率成为更稳定且动态的关注度代理变量，优于机构覆盖数。换手率对公告事件前后超额收益表现的解释力突出，尤其在2017年后机构覆盖指标效用明显下降的背景下。

报告中详尽的图表及数据支持了上述结论，超额收益显著性及持续时间、年度稳定性、业务复杂度和关注度的区分效果均以视觉和数据形式呈现。2020年案例分析持续验证了前三章的结论，为策略的现实应用和跟踪提供了基础。

同时，报告的严谨性得体体现在对数据处理、事件窗口界定以及对市场结构限制的充分考虑，风险提示与策略适用性分析也较为全面，凸显了扎实的研究体系。

总体而言，本报告不仅深化了A股未预期盈余事件效应的认知，还提出了基于行为金融学视角的投资策略增强路径，为量化投资实务提供了直接启示。投资者和研究者可依据此报告的发现，结合市场环境动态调整策略细节和选股维度，以期获得超越市场平均水平的超额收益。

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附录部分关键图片引用

• 图1: 卖方分析师覆盖公司数

• 图2: 业绩超预期公司在不同阈值下平均累积超额收益

• 图3: 业绩不及预期公司在不同阈值下平均累积超额收益

• 图4: 业绩显著高于预期与低于预期公司累计超额收益

• 图7: 主营业务HHI计算流程

• 图8: 公司主营业务HHI频度分布直方图

• 图9: 样本股票池分组示意

• 图10: 业绩显著超预期公司业务复杂度分组的累计超额收益

• 图11: 业绩显著不及预期公司业务复杂度分组超额收益

• 图12: 机构覆盖数量频度分布直方图

• 图13: 机构覆盖数分组示意

• 图14: 机构覆盖公司数均值趋势

• 图15/16: 热门冷门股2011-2017年前后超额收益表现

• 图19: 日均换手率频度分布直方图

• 图20: 业绩显著超预期换手率分组超额收益

• 图21: 业绩显著不及预期换手率分组超额收益

• 图22/23: 2020年业务复杂度分组超额收益表现

• 图24/25: 2020年换手率分组超额收益表现

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以上详尽解析涵盖了报告的所有核心架构、数据方法、实证研究以及图表、表格的深入解读，清晰展示了未预期盈余事件效应及其增强策略的研究全貌，符合专家级金融分析报告的严谨性和专业性要求。

报告