兴业证券-分析师一致预期偏差研究-181220

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        投资要点      
        本文作为“猎金”系列报告的第三十一篇，我们对  A  股市场分析师一致预期的准确性进行了研究，并构建了分析师预期偏差因子，进而基于分析师预期偏差构建相应的选股策略。
        我们对全样本  A  股分析师一致预测偏差数据进行了统计分析，其平均绝对偏差（即偏差的绝对值的平均）高达  131.53%，平均值也高达  118.94%，对应的  T  检验统计量的值为  25.11。表明  A  股市场分析师一致预期  EPS同样存在显著的偏差，而且整体来看，分析师一致预期明显偏乐观。
        我们基于事后的分析师一致预测偏差构建了事件驱动策略，结果显示分析师低估个股在年报公布日之后的  60  个交易日的超额收益达  1.5%以上。分析师大幅高估个股在年报公布日之后的  60  个交易日的超额收益达-1.0%以上，而分析师小幅高估个股在年报公布之后的负超额收益不明显。
        我们从时间序列的角度对事前分析师一致预测偏差进行了估计。在行业和市值中性化之后，基于时间序列模型的分析师一致预测偏差因子的月度IC均值为1.26%，IR为0.25，t统计量为2.44。多空组合年化收益为3.90%，Sharpe  比率为  0.70。
        此外，我们也从基本面的角度来找一些对分析师一致预测偏差具有解释能力的基本面驱动因素来对分析师一致预测偏差进行预测。经过行业和市值中性化之后，基于基本面模型的分析师一致预测偏差因子月度  IC  均值为4.23%，IR  为  0.66，t  统计为  7.55。多空组合的年化收益为  15.29%，Sharpe比率为  1.78。
        从相关性分析来看，基于时间序列模型的分析师偏差因子与各大类风格因子的相关性明显更低一些，其与价值因子的相关性最高，相关系数也仅为-0.09。基于基本模型的分析师偏差因子与价值、成长和情绪风格因子的相关性较高，其中与价值风格因子的相关性最高，相关系数达-0.33。
        风险提示：本报告模型及结论全部基于对历史数据的分析，当市场环境变化时，存在模型失效风险。