因子深度研究系列：一致預(yù)期因子體系搭建

1、金融工程深度報(bào)告目錄 HYPERLINK l _bookmark0 一、分師預(yù)數(shù)據(jù)述3 HYPERLINK l _bookmark1 、月告量比 HYPERLINK l _bookmark3 、度告量比 HYPERLINK l _bookmark5 、度告量比 HYPERLINK l _bookmark7 、票蓋對比 HYPERLINK l _bookmark11 、告布入時(shí)差 HYPERLINK l _bookmark13 二、分師預(yù)因子偏度影因素析8 HYPERLINK l _bookmark14 、值預(yù)偏度影響 HYPERLINK l _bookmark16 、業(yè)預(yù)偏度影響 HYPERL

2、INK l _bookmark18 、EP_TTM 對預(yù)偏度的響9 HYPERLINK l _bookmark20 、ROA _TTM 預(yù)離度影響10 HYPERLINK l _bookmark22 、售利_TTM 預(yù)測離的響11 HYPERLINK l _bookmark24 、個(gè)換率預(yù)偏離的響11 HYPERLINK l _bookmark26 、個(gè)波率預(yù)偏離的響12 HYPERLINK l _bookmark28 、間度預(yù)偏度的響13 HYPERLINK l _bookmark30 、元?dú)w13 HYPERLINK l _bookmark32 三、業(yè)預(yù)告業(yè)績數(shù)據(jù)質(zhì)分析14 HYPERLIN

3、K l _bookmark33 、績報(bào)量布 HYPERLINK l _bookmark35 、信級(jí)業(yè)績報(bào)覆度 HYPERLINK l _bookmark37 、數(shù)分業(yè)快覆蓋度 HYPERLINK l _bookmark39 、報(bào)露先間 HYPERLINK l _bookmark41 、績報(bào)差 HYPERLINK l _bookmark43 、績告量布 HYPERLINK l _bookmark45 、信級(jí)業(yè)績告覆度 HYPERLINK l _bookmark47 、數(shù)分業(yè)預(yù)覆蓋度 HYPERLINK l _bookmark49 、告露先間 HYPERLINK l _bookmark51 業(yè)預(yù)偏

4、差 HYPERLINK l _bookmark53 結(jié)論21 HYPERLINK l _bookmark54 四、分師預(yù)因子步驟22 HYPERLINK l _bookmark57 五、分師預(yù)因子效果23 HYPERLINK l _bookmark68 六、中建投朝陽算法在些常因子表現(xiàn)對比26 HYPERLINK l _bookmark71 七、總和思考27 HYPERLINK l _bookmark72 參考文獻(xiàn)28圖表目錄 HYPERLINK l _bookmark2 圖1：各報(bào)數(shù)對比3 HYPERLINK l _bookmark4 圖2：年報(bào)數(shù)對比4 HYPERLINK l _bookm

5、ark6 圖3：月報(bào)數(shù)對比4 HYPERLINK l _bookmark8 圖4：全場票蓋對比5 HYPERLINK l _bookmark9 圖5：滬深300成股票覆度比6 HYPERLINK l _bookmark10 圖6：中證500成股票覆度比6 HYPERLINK l _bookmark12 圖7：朝永報(bào)發(fā)和入時(shí)差率布7 HYPERLINK l _bookmark15 圖8：市對測離的影響8 HYPERLINK l _bookmark17 圖9：行對測離的影響9 HYPERLINK l _bookmark19 圖10：EP_TTM對測度的響10 HYPERLINK l _bookma

6、rk21 圖11：ROA_TTM預(yù)離度影響10 HYPERLINK l _bookmark23 圖12：售利率_TTM預(yù)測離的響11 HYPERLINK l _bookmark25 圖13：個(gè)換率測偏度影響12 HYPERLINK l _bookmark27 圖14：個(gè)波率測偏度影響12 HYPERLINK l _bookmark29 圖15：間度預(yù)離度影響13 HYPERLINK l _bookmark34 圖16：績報(bào)量布15 HYPERLINK l _bookmark36 圖17：信級(jí)業(yè)快報(bào)蓋度16 HYPERLINK l _bookmark38 圖18：數(shù)分業(yè)報(bào)覆度17 HYPERLI

7、NK l _bookmark40 圖19：報(bào)露先間17 HYPERLINK l _bookmark42 圖20：績報(bào)差18 HYPERLINK l _bookmark44 圖21：績告量布19 HYPERLINK l _bookmark46 圖22：信級(jí)業(yè)預(yù)告蓋度19 HYPERLINK l _bookmark48 圖23：數(shù)分業(yè)告覆度20 HYPERLINK l _bookmark50 圖24：告露先間20 HYPERLINK l _bookmark52 圖25：績告差21 HYPERLINK l _bookmark55 圖26：信投致算法程圖22 HYPERLINK l _bookmark

8、56 圖27：信投朝續(xù)一預(yù)算預(yù)偏度對比23 HYPERLINK l _bookmark58 圖28：forecast_orIC多空益析24 HYPERLINK l _bookmark59 圖29：forecast_or累計(jì)值圖24 HYPERLINK l _bookmark60 圖30：forecast_tpIC多空益析24 HYPERLINK l _bookmark61 圖31：forecast_tp累計(jì)值圖24 HYPERLINK l _bookmark62 圖32：forecast_npIC多空益析25 HYPERLINK l _bookmark63 圖33：forecast_np累計(jì)值

9、圖25 HYPERLINK l _bookmark64 圖34：forecast_peg IC和多收分析25 HYPERLINK l _bookmark65 圖35：forecast_peg 空累凈圖25 HYPERLINK l _bookmark66 圖36：ep_rollingIC多空益析26 HYPERLINK l _bookmark67 圖37：ep_rolling多累計(jì)值圖26 HYPERLINK l _bookmark31 表 1：逐多歸T值14 HYPERLINK l _bookmark69 表 2：中建算組超額益現(xiàn)26 HYPERLINK l _bookmark70 表 3：朝

10、永算組超額益現(xiàn)27一、分析師預(yù)期數(shù)據(jù)概述WIND 2006 WIND 2009 WIND 2009 年至今300 500 、各月報(bào)告數(shù)量對比WINDWIND 2009 年才開始初具規(guī)模。另外可以發(fā)現(xiàn)朝陽永續(xù)其錄入報(bào)告數(shù)量逐步上升并最終穩(wěn)定在一定的數(shù)量，報(bào)告數(shù)量隨月份呈現(xiàn)周期性變化。圖 1：各月報(bào)告數(shù)量對比數(shù)據(jù)來源：wind、 、年度報(bào)告數(shù)量對比2 10 7 （2019 年由于不足一年數(shù)量較少WIND 30%60%左右。圖 2：年度報(bào)告數(shù)量對比數(shù)據(jù)來源：wind、 、月度報(bào)告數(shù)量對比從月度報(bào)告數(shù)量對比來看， WIND 和朝陽永續(xù)在 8 月份收錄的報(bào)告最多，在 3，4，10 月份收錄的報(bào)告也顯著多

11、于其他月份，這和公司的定期報(bào)告發(fā)布時(shí)間有所重合，因?yàn)榉治鰩熢诠径ㄆ趫?bào)告發(fā)布后會(huì)及時(shí)更新預(yù)測觀點(diǎn)。圖 3：月度報(bào)告數(shù)量對比數(shù)據(jù)來源：wind、 、股票覆蓋度對比衡量一致預(yù)期數(shù)據(jù)庫的一個(gè)重要指標(biāo)就是股票覆蓋度，如果股票覆蓋度太低，對于投資者就沒有太大的使用價(jià)值，因此我們也詳細(xì)對比了朝陽永續(xù)和 WIND 一致預(yù)期的股票覆蓋度。6 WIND 分析師數(shù)據(jù)在不同樣本池的覆蓋度。首先在全市場（剔除T 和次新股，分別計(jì)算朝陽永續(xù)和WIND 分析師數(shù)據(jù)的覆蓋度。可以看出WIND 與WIND 63%左右。圖 4：全市場股票覆蓋度對比數(shù)據(jù)來源：wind、 300 98%WIND 94%左右，兩者覆蓋度都非常高，

12、100%，差距非常小。圖 5：滬深 300 成分股股票覆蓋度對比數(shù)據(jù)來源：wind、 500 90%WIND 78%左右，兩者覆蓋度都較高，差距在逐漸縮小。圖 6：中證 500 成分股股票覆蓋度對比數(shù)據(jù)來源：wind、 、報(bào)告發(fā)布和入庫時(shí)間差我們獲取數(shù)據(jù)的及時(shí)性取決于數(shù)據(jù)商收錄報(bào)告的時(shí)間(ENTER_DATE)到數(shù)據(jù)商收錄報(bào)告都有一個(gè)時(shí)間差（，如果很大，即便分析師數(shù)據(jù)庫質(zhì)量再高，仍然沒有太大的使用價(jià)值。=ENTER_DATE-EST_DATE2006 1 2019 3 月分析師報(bào)告發(fā)布和入庫時(shí)間差的概率分布，從左到0,135% 的報(bào)告能在當(dāng)天入庫，68%在一天之內(nèi)入庫。圖 7：朝陽永續(xù)報(bào)告發(fā)布

13、和入庫時(shí)間差概率分布數(shù)據(jù)來源：wind、 二、分析師預(yù)期因子預(yù)測偏度影響因素分析影響分析師預(yù)期因子的預(yù)測偏度可能包括公司層面或者市場層面的多種因素，下面我們通過兩層篩選步驟選出具有顯著影響力的指標(biāo)和得到剝離相關(guān)影響因素后的預(yù)測偏度。步驟一：首先通過對有潛在影響的指標(biāo)從小到大進(jìn)行分組（0 層，然后計(jì)算每組預(yù)測偏度的中位數(shù)，選出具有單調(diào)顯著性的指標(biāo)進(jìn)入步驟二；步驟二：通過步驟一選出的指標(biāo)，我們利用預(yù)測偏度對多個(gè)影響指標(biāo)進(jìn)行多元回歸，得到每個(gè)指標(biāo)的回歸T 值，檢驗(yàn)各指標(biāo) T 值的顯著性以驗(yàn)證指標(biāo)的有效性，并最后得到回歸之后的殘差預(yù)測偏離度。由于一致預(yù)期指標(biāo)構(gòu)建的核心都會(huì)涉及到凈利潤預(yù)測，因此凈利潤預(yù)

14、測的準(zhǔn)確性對于分析師預(yù)期數(shù)據(jù)庫至關(guān)重要，下面我們主要以凈利潤的預(yù)測偏度為例子來進(jìn)行分析。我們定義凈利潤的預(yù)測偏度如下：凈利潤的預(yù)測偏度=(|預(yù)測凈利潤-實(shí)際凈利潤|)/(|實(shí)際凈利潤|)、市值對預(yù)測偏離度的影響10 個(gè)組合預(yù)測偏度的中位數(shù)，結(jié)果如上圖?？梢钥闯觯S著市值的增大，預(yù)測偏度逐漸變小，市值對預(yù)測偏度具有顯著反向影響。這比較容易理解， 因?yàn)樾∈兄迪鄬Υ笫兄倒善北魂P(guān)注較少，可獲取的信息也相對較少，且小市值企業(yè)的利潤波動(dòng)相對較大，因而分析師對其的預(yù)測精度相對更差。圖 8：市值對預(yù)測偏離度的影響數(shù)據(jù)來源：wind、 、行業(yè)對預(yù)測偏離度的影響然后由于不同行業(yè)受經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響不同，分析師對不同行

15、業(yè)企業(yè)的預(yù)測偏度也會(huì)有所不同。我們按照中A 29 顯著不同。圖 9：行業(yè)對預(yù)測偏離度的影響數(shù)據(jù)來源：wind、 、EP_TTM對預(yù)測偏離度的影響（EP_TTM 最低的一組的股票預(yù)測偏15%EP_TTM EP_TTM 越?。ㄊ杏试酱螅┑墓善狈治鰩熢诫y預(yù)測準(zhǔn)確。圖 10：EP_TTM 對預(yù)測偏離度的影響數(shù)據(jù)來源：wind、 、ROA_TTM對預(yù)測偏離度的影響ROA 15%ROA_TTM 越小的股票分析師越難預(yù)測準(zhǔn)確。圖 11：ROA _TTM 對預(yù)測偏離度的影響數(shù)據(jù)來源：wind、 、銷售凈利率_TTM對預(yù)測偏離度的影響_TTM 最低的一組的股票預(yù)測偏度中位14% 圖 12：銷售凈利率_TTM

16、對預(yù)測偏離度的影響數(shù)據(jù)來源：wind、 、一個(gè)月?lián)Q手率對預(yù)測偏離度的影響對于一個(gè)月?lián)Q手率指標(biāo)，我們看出其同樣具有顯著的分層效果，一個(gè)月?lián)Q手率最低的一組的股票預(yù)測偏度34% 高的股票分析師越難預(yù)測準(zhǔn)確。圖 13：一個(gè)月?lián)Q手率對預(yù)測偏離度的影響數(shù)據(jù)來源：wind、 、一個(gè)月波動(dòng)率對預(yù)測偏離度的影響對于一個(gè)月波動(dòng)率指標(biāo)，我們看出其同樣具有顯著的分層效果，一個(gè)月波動(dòng)率最低的一組的股票預(yù)測偏度35% 越高的股票分析師越難預(yù)測準(zhǔn)確。圖 14：一個(gè)月波動(dòng)率對預(yù)測偏離度的影響數(shù)據(jù)來源：wind、 、時(shí)間跨度對預(yù)測偏離度的影響我們定義時(shí)間跨度如下：=REPORT_MONTH-EST_MONTH式中 REPORT

17、_MONTH 為 定期報(bào)告的公布月份，EST_MONTH 為分析師撰寫報(bào)告所在的月份。 衡量分析師撰寫報(bào)告和定期報(bào)告公布之間的月份跨度。 單調(diào)遞增，說明越是靠近定期報(bào)告公布日，分析師能掌握越來越多的信息，對凈利潤的預(yù)測也越來越準(zhǔn)確。圖 15：時(shí)間跨度對預(yù)測偏離度的影響數(shù)據(jù)來源：wind、 通過步驟一分層測試發(fā)現(xiàn)，市值、行業(yè)、EP_TTM、ROA_TTM、營業(yè)利潤率_TTM、一個(gè)月?lián)Q手率、一個(gè)月波動(dòng)率、時(shí)間跨度對分析師的預(yù)測偏度有顯著影響。其中市值、 EP_TTM、ROA_TTM、銷售凈利率_TTM 具有顯著負(fù)向影響，而一個(gè)月?lián)Q手率、一個(gè)月波動(dòng)率和時(shí)間跨度具有顯著正向影響。、多元回歸7 29 T

18、 （2009 年2018 年T （T 絕對值2表 1：逐年多元回歸 T 值回歸T值2009201020112012201320142015201620172018截距項(xiàng)32.1041.7835.5131.7318.8516.7220.6623.7629.9517.20EP_TTM-1.59-40.94-42.79-6.56-16.98-9.50-3.84-34.94-33.47-8.57市值-29.02-40.01-29.77-29.24-20.40-19.04-19.35-21.55-29.06-15.62營業(yè)利潤率_TTM2.321.010.8119.792.193.314.6515.33

19、6.114.21ROA_TTM-2.274.324.15-34.42-34.63-25.02-51.87-36.45-40.22-5.71時(shí)間跨度115.50106.5097.00136.87168.50118.6890.80119.85117.7259.17一個(gè)月?lián)Q手率3.56-8.65-1.140.6610.5812.757.315.614.080.44一個(gè)月波動(dòng)率5.324.610.867.1713.0110.35-0.229.0010.284.60傳媒(中信)-19.23-12.83-18.24-19.86-13.83-10.026.29-0.5525.746.39農(nóng)林牧漁(中信)3.

20、0520.476.9020.1227.5630.955.02-3.9223.4211.56醫(yī)藥(中信)-37.54-8.65-17.98-19.48-13.72-4.003.53-1.98-1.61-13.75商貿(mào)零售(中信)-23.08-2.74-15.84-18.58-4.99-0.479.869.352.73-10.39國防軍工(中信)-11.60-0.499.24-6.91-1.89-1.362.447.1023.53-4.78基礎(chǔ)化工(中信)20.3041.8716.106.6222.237.489.5410.8312.36-6.64家電(中信)-23.050.62-4.82-16.

21、08-7.441.965.53-4.7310.820.41建材(中信)-18.72-5.061.3240.0310.3314.6822.2620.0019.46-6.92建筑(中信)-24.90-3.63-7.63-17.86-7.82-2.413.8110.06-1.45-12.98房地產(chǎn)(中信)-17.4612.942.58-13.91-4.803.286.205.532.84-7.78有色金屬(中信)18.8241.6018.9538.8440.9534.5625.2415.438.7315.69機(jī)械(中信)-9.998.488.4020.4820.8328.5430.7918.3821

22、.30-5.50汽車(中信)-26.241.5610.896.90-5.113.054.410.9119.523.61煤炭(中信)-20.106.44-9.0211.4365.6182.1044.012.914.32-0.16電力及公用事業(yè)(中信)-11.5021.5622.97-21.07-11.18-8.55-7.423.0519.686.80電力設(shè)備(中信)-17.1614.0241.4019.0112.548.596.524.5427.263.31電子元器件(中信)7.490.505.818.2310.729.4812.585.6110.1711.49石油石化(中信)-4.8521.2

23、413.685.809.7226.9145.0026.0013.690.24紡織服裝(中信)-20.87-9.82-16.72-7.335.7330.3911.57-1.9511.134.22綜合(中信)2.0128.4122.35-2.80-2.22-2.441.06-3.716.983.31計(jì)算機(jī)(中信)-21.04-7.95-18.68-6.02-0.043.3415.118.4814.40-3.41輕工制造(中信)-10.6815.9412.0521.03-1.2410.021.08-0.630.68-8.43通信(中信)-22.918.9216.7518.7919.5321.338.

24、0617.6121.1812.23鋼鐵(中信)51.8446.7548.8738.2335.3211.2320.626.946.14-2.27銀行(中信)-26.291.66-3.41-21.84-11.94-4.64-10.881.245.34-8.02非銀行金融(中信)-13.972.3936.333.73-5.81-5.25-5.792.7510.291.53食品飲料(中信)-28.85-9.96-12.59-11.7117.3037.8521.133.464.37-10.84餐飲旅游(中信)-18.780.38-16.82-24.051.03-3.03-5.88-4.75-2.558.

25、67數(shù)據(jù)來源：wind、 三、業(yè)績預(yù)告和業(yè)績快報(bào)數(shù)據(jù)質(zhì)量分析預(yù)告和快報(bào)的內(nèi)容主要是對公司當(dāng)期凈利潤、收入等財(cái)務(wù)狀況的預(yù)告，同比的變動(dòng)情況，有的還會(huì)說明變動(dòng)的原因。業(yè)績預(yù)告、業(yè)績快報(bào)和定期財(cái)務(wù)報(bào)告為上市公司披露業(yè)績的主要方式，業(yè)績預(yù)告和快報(bào)在時(shí)間上領(lǐng)先于定期財(cái)務(wù)報(bào)告，其重要性不言而喻。上交所和深交所對于中小板和創(chuàng)業(yè)板股票的業(yè)績預(yù)告和快報(bào)是強(qiáng)制性披露的，而主板股票只有業(yè)績出現(xiàn)大幅變動(dòng)或者基本面發(fā)生變化等情況下（預(yù)計(jì)全年可能出現(xiàn)虧損、扭虧為盈、凈利潤較前一年度增長或下降 50%以上等情況）才需要預(yù)披露。、業(yè)績快報(bào)數(shù)量分布2000 。圖 16：業(yè)績快報(bào)數(shù)量分布數(shù)據(jù)來源：wind、 、中信一級(jí)行業(yè)業(yè)績快

26、報(bào)覆蓋度60%30%以下。圖 17：中信一級(jí)行業(yè)業(yè)績快報(bào)覆蓋度中信一級(jí)行業(yè)交通運(yùn)輸(中信)0.1傳媒(中信)0.100.10.5農(nóng)林牧漁(中信)醫(yī)藥(中信)商貿(mào)零售(中信)0.2國防軍工(中信)00基礎(chǔ)化工(中信)0.1家電(中信)0.6建材(中信)0.1建筑(中信)0房地產(chǎn)中信)有色金屬(中信)0.2機(jī)械(中信)0.10.3汽車(中信)0.10.2煤炭(中信)電力及公用事業(yè)(中信)0.20.4電力設(shè)備(中信)0.10.6電子元器件中信)0.6石油石化(中信)00.4紡織服裝(中信)0.5綜合(中信)000.1計(jì)算機(jī)中信)0.10.70.80.8輕工制造(中信)通信(中信)鋼鐵(中信)0銀行(

27、中信)0.40.40.5非銀行金融中信)00.50.10.5食品飲料(中信)0.4餐飲旅游(中信)0.100.3數(shù)據(jù)來源：wind、 、指數(shù)成分股業(yè)績快報(bào)覆蓋度從下圖可以看出，中證 1000 的覆蓋度最高，在 60% 左右波動(dòng)。中證全指其次，覆蓋度大概在 50%左右?？傮w來看，業(yè)績快報(bào)覆蓋的股票主要集中在小股票。從滬深 300 和中證 500 的走勢可看出，近些年業(yè)績快報(bào)對大股票的覆蓋度也在逐漸變大。圖 18：指數(shù)成分股業(yè)績快報(bào)覆蓋度數(shù)據(jù)來源：wind、 、快報(bào)披露領(lǐng)先時(shí)間快報(bào)披露領(lǐng)先時(shí)間可以定義為：=定期報(bào)告披露日-快報(bào)發(fā)布日如果 越大表示快報(bào)相對于定期報(bào)告公布的日期越早。下圖是快報(bào)披露領(lǐng)先

28、時(shí)間的分布圖，從圖中可以看到，大部分業(yè)績快報(bào)在定期報(bào)告前 20 至 60 天公布。圖 19：快報(bào)披露領(lǐng)先時(shí)間數(shù)據(jù)來源：wind、 、業(yè)績快報(bào)偏差業(yè)績快報(bào)偏差的計(jì)算公式如下：Bias=(abs(快報(bào)公布值-對應(yīng)報(bào)告期真實(shí)值)/(abs(對應(yīng)報(bào)告期真實(shí)值)快 報(bào) 信 息 ： oper_rev： 營業(yè)收入oper_profit: 營業(yè)利潤tot_profit: 利潤總額netprofitexclminint_inc: 凈利潤（不含少數(shù)股東損益）tot_assets: 資產(chǎn)總計(jì)totshrhldreqyexclmin_int： 股東權(quán)益合計(jì)（不含少數(shù)股東權(quán)益）同樣，我們按年度分組，計(jì)算對應(yīng)樣本的偏度中

29、位數(shù)，發(fā)現(xiàn)業(yè)績快報(bào)的偏差基本上在 2%以下：圖 20：業(yè)績快報(bào)偏差數(shù)據(jù)來源：wind、 、業(yè)績預(yù)告數(shù)量分布3000 圖 21：業(yè)績預(yù)告數(shù)量分布數(shù)據(jù)來源：wind、 、中信一級(jí)行業(yè)業(yè)績預(yù)告覆蓋度行業(yè)層面來看，計(jì)算機(jī)，通信，機(jī)械，農(nóng)林牧漁，家電等行業(yè)的覆蓋度比較高，在近些年分基本達(dá)到了 80%以上。銀行、交通運(yùn)輸，非銀金融等的覆蓋度比較低，覆蓋度基本在 50%以下。圖 22：中信一級(jí)行業(yè)業(yè)績預(yù)告覆蓋度中信一級(jí)行業(yè)銀行(中信)0.20交通運(yùn)輸(中信)0.30.5非銀行金融中信)110.90.5商貿(mào)零售(中信)房地產(chǎn)中信)0.50.5餐飲旅游(中信)0.7建筑(中信)食品飲料(中信)0.8電力及公用事

30、業(yè)(中信)0.6汽車(中信)0.70.6醫(yī)藥(中信)0.40.6紡織服裝(中信)0.60.8綜合(中信)0.6鋼鐵(中信)0.30.41.1石油石化(中信)輕工制造(中信)國防軍工(中信)0.50.50.5有色金屬(中信)0.7電力設(shè)備(中信)傳媒(中信)0.30.40.50.70.8基礎(chǔ)化工(中信)建材(中信)0.7煤炭(中信)電子元器件中信)0.40.4家電(中信)0.70.7農(nóng)林牧漁(中信)0.7機(jī)械(中信)1通信(中信)0.71計(jì)算機(jī)中信)1數(shù)據(jù)來源：wind、 、指數(shù)成分股業(yè)績預(yù)告覆蓋度1000 80%70%300 500 的走勢可看出，近些年業(yè)績預(yù)告對大股票的覆蓋度也在逐漸變大。圖

31、 23：指數(shù)成分股業(yè)績預(yù)告覆蓋度數(shù)據(jù)來源：wind、 、預(yù)告披露領(lǐng)先時(shí)間預(yù)告披露領(lǐng)先時(shí)間可以定義為：2=定期報(bào)告披露日-預(yù)告發(fā)布日如果 2 越大表示預(yù)告相對于定期報(bào)告公布的日期越早。下圖是預(yù)告披露領(lǐng)先時(shí)間的分布圖，從圖中可以看到，大部分業(yè)績預(yù)告在定期報(bào)告前 40 至 180 天公布。圖 24：預(yù)告披露領(lǐng)先時(shí)間數(shù)據(jù)來源：wind、 、業(yè)績預(yù)告偏差業(yè)績快報(bào)偏差的計(jì)算公式如下：Bias=(abs(業(yè)績預(yù)告區(qū)間均值-對應(yīng)報(bào)告期真實(shí)值)/(abs(對應(yīng)報(bào)告期真實(shí)值)快報(bào)信息：netprofitexclminint_inc: 凈利潤（不含少數(shù)股東損益）同樣，我們按年度分組，計(jì)算對應(yīng)樣本的偏度中位數(shù)，最近幾

32、年基本上在 5%左右波動(dòng)：圖 25：業(yè)績預(yù)告偏差數(shù)據(jù)來源：wind、 、結(jié)論1000 50%1000 和70%以上。且對大股票的覆蓋度也逐年提升。業(yè)績快報(bào)和預(yù)告對不同的行業(yè)覆蓋度不同。業(yè)績快報(bào)和預(yù)告相對定期報(bào)告的時(shí)間領(lǐng)先效果較好，業(yè)績快報(bào)大部分提前 20-60 天，業(yè)績預(yù)告大部分提前40-180 天。業(yè)績快報(bào)和預(yù)告的準(zhǔn)確性比較高，具有很高的使用價(jià)值。啟發(fā)：可以考慮在計(jì)算指標(biāo)的時(shí)候加入業(yè)績快報(bào)和預(yù)告的信息。四、分析師預(yù)期因子構(gòu)建步驟T-1 年的預(yù)測偏度。T-1 7 29 多條預(yù)測記錄，則對該分析師的預(yù)測值對應(yīng)的殘差偏度求平均。5 5，4，3，2，1，作為該分析師的綜合預(yù)測權(quán)重。T T 6 6 T

33、-5 月、T-4 月、T-3 月、T-2 月、T-1 T 月的預(yù)測值。其中每月存在多條記錄，每條記錄存在多個(gè)分析師同時(shí)預(yù)測的，每條記錄先按照所有分析師權(quán)重平均得到權(quán)重，再對所有記錄進(jìn)行加權(quán)平均得到每月的一致預(yù)期值。32，16，8，4，2，1 即可求得該股票的一致預(yù)期數(shù)據(jù)。圖 26：中信建投一致預(yù)期算法流程圖數(shù)據(jù)來源：wind、 以一致預(yù)期凈利潤值為例，我們對比自己計(jì)算的一致預(yù)期凈利潤值與朝陽永續(xù)數(shù)據(jù)庫中表的一致預(yù)期凈利潤值，發(fā)現(xiàn)大部分時(shí)間兩者一致。但在每年年初，由于使用了業(yè)績預(yù)報(bào)與快報(bào)信息，因此相對于朝陽永續(xù)有更小的預(yù)測偏離度。圖 27：中信建投和朝陽永續(xù)一致預(yù)期算法預(yù)測偏離度對比數(shù)據(jù)來源：w

34、ind、 五、分析師預(yù)期因子測試效果然后我們分別測試基于自身算法構(gòu)建的一些分析師預(yù)期因子。具體包括因子 IC 分析和多空組合（分成 10組）分析結(jié)果。樣本測試時(shí)間從 2009 年 12 月 31 日至 2019 年 3 月 29 日。測試指標(biāo)包括滾動(dòng)一致預(yù)期營業(yè)收入 forecast_or、滾動(dòng)一致預(yù)期利潤總額 forecast_tp、滾動(dòng)一致預(yù)期凈利潤 forecast_np、一致預(yù)期 forecast_peg、滾動(dòng)一致預(yù)期估值 ep_rolling。圖 28：forecast_or IC 和多空收益分析圖 29：forecast_or 多空累計(jì)凈值圖分析均值標(biāo)準(zhǔn)差年化勝率多空分析總收益年化

35、收益年化波動(dòng)夏普比率最大回撤收益回撤比勝率forecast_or3 2 1數(shù)據(jù)來源：wind、 數(shù)據(jù)來源：wind、 圖 30：forecast_tp IC 和多空收益分析圖 31：forecast_tp 多空累計(jì)凈值圖分析均值標(biāo)準(zhǔn)差年化勝率多空分析總收益年化收益年化波動(dòng)夏普比率最大回撤6.2收益回撤比勝率forecast_tp4.9 4.4 3.9 3.4 2.9 2.4 1.9 1.4 0.9數(shù)據(jù)來源：wind、 數(shù)據(jù)來源：wind、 圖 32：forecast_np IC 和多空收益分析圖 33：forecast_np 多空累計(jì)凈值圖分析均值標(biāo)準(zhǔn)差年化勝率多空分析總收益年化收益年化波動(dòng)夏

36、普比率最大回撤收益回撤比勝率forecast_np5.9 5.4 4.9 4.4 3.9 3.4 2.9 2.4 1.9 1.4 0.9數(shù)據(jù)來源：wind、 數(shù)據(jù)來源：wind、 圖 34：forecast_peg IC 和多空收益分析圖 35：forecast_peg 多空累計(jì)凈值圖分析均值標(biāo)準(zhǔn)差年化勝率多空分析總收益年化收益年化波動(dòng)5.1夏普比率最大回撤5.3收益回撤比勝率forecast_peg2.8 2.6 2.4 2.2 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1數(shù)據(jù)來源：wind、 數(shù)據(jù)來源：wind、 圖 36：ep_rolling IC 和多空收益分析圖 37：ep_rolling

37、 多空累計(jì)凈值圖分析均值標(biāo)準(zhǔn)差年化勝率多空分析總收益年化收益年化波動(dòng)夏普比率最大回撤收益回撤比勝率ep_rolling3.9 3.4 2.9 2.4 1.9 1.4 0.9數(shù)據(jù)來源：wind、 數(shù)據(jù)來源：wind、 從上面五個(gè)因子的表現(xiàn)可以看出，多空年化收益達(dá) 10%-20%，夏普比率在 1.4-2.2 之間，IC 均值在 3%-5%。六、中信建投和朝陽永續(xù)算法在一些常用因子上的表現(xiàn)對比BPbp_rollingep_rollingforecast_np forecast_or們通過因子組合的第一分位（按照因子值從大到小分十組）相對中證全指的超額收益進(jìn)行對比，下面兩個(gè)表格2009 12 31 2

38、019 3 29 日：2：中信建投算法組合超額收益表現(xiàn)中信建投滾動(dòng)BP滾動(dòng)EP滾動(dòng)一致預(yù)期凈利潤滾動(dòng)一致預(yù)期營業(yè)收入超額收益分析bp_rollingep_rollingforecast_npforecast_or總收益163.75215.22317.31226年化收益11.0513.2116.713.63年化波動(dòng)8.088.4610.537.46夏普比率1.371.561.591.83最大回撤11.1210.6716.9410.63收益回撤比0.991.240.991.28勝率59.4663.9670.2771.173：朝陽永續(xù)算法組合超額收益表現(xiàn)朝陽永續(xù)滾動(dòng)BP滾動(dòng)EP滾動(dòng)一致預(yù)期凈利潤滾動(dòng)

39、一致預(yù)期營業(yè)收入超額收益分析con_bp_rollingcon_ep_rollingcon_np_rollingcon_or_rolling總收益133.79175.96312.32173.6年化收益9.6211.616.5511.5年化波動(dòng)8.57.8411.57夏普比率1.131.481.441.64最大回撤12.1310.8113.8612.79收益回撤比0.791.071.190.90勝率60.3663.9670.2768.47BPEP forecast_or 11.05%、13.21%13.63%，分別比朝陽永續(xù)算法1.43%、1.61%2.13%。另外夏普比率和最大回撤等指標(biāo)的表現(xiàn)

40、也均優(yōu)于朝陽永續(xù)算法。中信建投算法下BPEP forecast_or 1.37、1.56 1.83，分別比朝陽永0.24、0.08 0.18。七、總結(jié)和思考WIND 2006 WINDWIND 2009 年才開2 10 WIND 的報(bào)告2009 30%60%WIND 8 月份收錄的報(bào)告也顯著多于其他月份。WIND 2009 300 500 等不同樣本35% 的報(bào)告能在當(dāng)天入庫，68%在一天之內(nèi)入庫。影響分析師預(yù)期因子的預(yù)測偏度可能包括公司層面或者市場層面的多種因素，下面我們通過兩層篩選步驟選出具有顯著影響力的指標(biāo)和得到剝離相關(guān)影響因素后的預(yù)測偏度。通過步驟一分層測試發(fā)現(xiàn)，市值、行業(yè)、EP_TT

41、M、ROA_TTM、營業(yè)利潤率_TTM、一個(gè)月?lián)Q手率、一個(gè)月波動(dòng)率、時(shí)間跨度對分析師的預(yù)測偏度有顯著7 29 T 值基本上都非常顯著。上交所和深交所對于中小板和創(chuàng)業(yè)板股票的業(yè)績預(yù)告是強(qiáng)制性披露的，而主板股票只有業(yè)績出現(xiàn)大幅變動(dòng)或者基本面發(fā)生變化等情況下才需要預(yù)披露。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，業(yè)績快報(bào)的數(shù)量逐年增長，機(jī)械，電子元器件， 計(jì)算機(jī)，通信，銀行等行業(yè)的覆蓋度比較高，交通運(yùn)輸，商貿(mào)零售，房地產(chǎn)，煤炭，綜合，鋼鐵，餐飲旅游等1000 300 500 大部分業(yè)績快報(bào)在定期報(bào)告前 20 至 60 天公布，和真實(shí)報(bào)告期的偏差基本上在 2%以下。業(yè)績預(yù)告的數(shù)量逐年增長，計(jì)算機(jī)，通信，機(jī)械，農(nóng)林牧漁，家電等行業(yè)

42、的覆蓋度比較高，銀行、交通運(yùn)1000 300 500 的覆蓋度較低。金融工程深度報(bào)告從披露時(shí)間來看，大部分業(yè)績預(yù)告在定期報(bào)告前 40 至 180 天公布，和真實(shí)報(bào)告期的偏差最近幾年基本上在 5%左右波動(dòng)。通過利用分析師在 T-1 年的預(yù)測偏度按第二節(jié)方法對 7 個(gè)影響指標(biāo)和 29 個(gè)行業(yè)啞變量回歸獲得殘差偏度， 按照殘差偏離度均值從小到大排序分成 5 檔，分別賦予權(quán)重 5，4，3，2，1，作為該分析師的綜合預(yù)測權(quán)重， 然后在 T 月，將報(bào)告按撰寫月份分為 6 組，每組內(nèi)根據(jù)報(bào)告所屬分析師權(quán)重加權(quán)，得到股票在 T 月的預(yù)測值。最后把各個(gè)月份的預(yù)期值由近至遠(yuǎn)賦予半衰權(quán)重 32，16，8，4，2，1 即可求得該股票的一致預(yù)期數(shù)據(jù)。以一致預(yù)期凈利潤值為例，我們對比自己計(jì)算的一致預(yù)期凈利潤值與朝陽永續(xù)數(shù)據(jù)庫中表的一致預(yù)期凈利潤值，發(fā)現(xiàn)大部分時(shí)間兩者一致。但在每年年初，由于使用了業(yè)績預(yù)報(bào)與快報(bào)信息，因此相對于朝陽永續(xù)有更小的預(yù)測偏離度。然后我們分別測試基于自身算法構(gòu)建的一些分析師預(yù)期因子，樣本測試時(shí)間從 2009 年 12 月 31 日至 2019