研究的意义:随着围内证券市场近几年的飞速发展,卖方机构不断扩张,A股已经进入了一个信息爆炸的时代。2010年每天发布的扣除点评类报告、
新股类报告以外的研究报告已经超过50篇,而这一数量仍在以每年30%的增速增长。用量化的手段处理分析师数据可以使我们更有效率地利用卖方研究成果,把握卖方分析师整体对于个股和行业的多空判断,并利用它们来构建定量投资策略,为指导投资提供参考。
分析师个股研究报告发布时点与上市公司财报披露时点高度重合。即使是扣除掉点评报告,卖方报告在3月、4月(年报,一季报披露期),8月(中报批露期)和10月(三季报批露期)的报告数量远多于其它月份。8月份的报告数量相对最多。10月份点评报告占比最大。
分析师对上市公司的覆盖偏好:覆盖上市公司分析师数量由少到多的过程正好是公司从高成长到高盈利到
大盘蓝筹的成长过程。1)高成长性的公司被较少的分析师覆盖。2)覆盖程度中等的上市公司盈利能力最强。3)大市值、低估值、低换手率的公司被充分覆盖。4)股价表现最好的公司被相对较少的分析师覆盖。
信息扩散模型:有分析师覆盖但还未被充分覆盖的股票表现更好。1)过去一段时间针对上市公司有研究报告、但研宄报告数量较少的股票相对更强,而研究报告数量相对较多的股票未来相对较弱;2)应用于
沪深300股票池的超额收益为26%,2008年的表现最差,为g%;3)单纯考虑覆盖度,做多被更少分析师覆盖的股票,做空被更多分析师覆盖的股票,能获得10%的平均年化超额收益。
盈利预测调整模型:盈利预测上调短期超额收益通常能持续三周,而长期基本面改善年化超额收益近10%。1)做多分析师调高盈利预测的股票,做空分析师调低盈利预测的股票可以获得持续稳定的收益;2)应用于沪深300股票池上能获得35%的年化超额收益;3)盈利预测调整的短期刺激作用带来的超额收益通常在3周左右消失,剩下的基本面改善的长期超额收益年化接近10%。4)该模型在大股票中表现优于在小市值股票中的表现。
盈利预测波动模型:大盘股盈利预测越稳定越好。1)盈利预测的一致预期波动较大的股票未来表现相对较弱,而预测较稳定的股票未来表现相对较强;2)应用于沪深300股票池上能获得31%的年化超额收益;3)该模型在2007、2008年有超过10%的最大连续亏损,需要进一步的改进。
盈利预测分歧模型:分歧越大,收益越高。1)分析师对上市公司下一年的盈利预测分歧庋越大,股票未来表现越强,反之股票表现越弱;2)应用于沪深300股票池上能获得24%的年化超额收益;3)大盘股股票池和小盘股股票池中模型表现相近。