分析师研报的数据特征与alpha-东方证券-20171203
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研究结论
分析师研报数据是相对独立的信息源，本报告基于朝阳永续的盈利预测、评级和目标价等研报明细数据，研究分析师预期相关的属性，一致预期加总方法以及相应的alpha因子，供投资者参考。
由于分析师选择性发布报告等原因，分析师覆盖多的股票未来表现更好，但因子使用时需要做风险中性处理。分析师预期分歧比较大的公司更容易高估，未来收益较差，但该因子覆盖率较低，不适合全市场选股使用。
分析师盈余预测的准确性跟预测时间、公司的信息不确定以及分析师属性有关。大公司、价值股、业绩稳定、跟踪分析师多、分歧度小的公司预测偏差和误差更小；有经验的、跟踪行业少、往年预测精度高、雇主规模大的分析师的预测更加准确。
我们比较了wind、朝阳永续、等权、最近预测、预测精度排序加权和预测精度加权6种分析师一致预期加权方法，发现预测精度加权和朝阳永续的预测精度显著高于其他加权方法，但这两者之间差距并不显著，考虑到加权方法透明度，我们建议采用预测精度加权。
我们基于预测精度加权构建了一致预期净利润、一致预期评级，一致评级目标价，并基于此构建了EP_FY1、PEG、一致预期评级SCORE和目标价隐含收益率4个alpha因子，检验发现4个alpha因子在各个样本空间中均有显著的选股效果，
传统上用一致预期净利润的变化率来表示分析师预期的调整，但是这种处理方法忽视了各个分析师的特质性，我们建议使用分析师预测精度加权各个分析师相对于自己前期的预测调整得到加权的预期调整，相比于一致预期的调整，中证全指内IC_IR从1.04提升到2.99。
剔除估值、成长、盈利、流动性、投机性等因子后除预期分歧度由于覆盖率较低导致选股效果不显著外，其他因子在中证全指（非金融）内依然有显著的选股效果，分析师大类因子在剔除其他影响后，中证全指内IC_IR依然高达3.44，加入分析预期后沪深300增强收益率可提升1%左右。
风险提示
量化模型失效风险
市场极端环境的冲击
正文
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