發(fā)布時間：2020-09-10 16:29

　　 隨著計算機的廣泛應(yīng)用和大數(shù)據(jù)處理的不斷完善,量化投資方興未艾,量化基金成為市場中一個不容忽視的力量。從量化投資的角度來看,目標價格預(yù)測是分析師基于對公司未來基本面判斷而得出的對公司價值的估計,是可供量化投資者探索超額收益的重要寶庫。分析師通過對上市公司進行詳細調(diào)查,發(fā)布帶有盈余預(yù)測、目標價格預(yù)測與股票推薦評級的報告,或解讀事件,或深入分析,向投資者提供投資建議,并對上市公司的股票價格產(chǎn)生影響。其中分析師對于目標價格的預(yù)測,由于其更直觀地展示了分析師投資建議的盈利性,受到了更為廣泛的關(guān)注。然而,近年來研究報告烏龍事件頻現(xiàn),證券分析師的研究實力參差不齊,以分析師預(yù)測因子為基礎(chǔ)構(gòu)建的多因子選股策略有效性受到質(zhì)疑。不同分析師之間目標價格的預(yù)測能力是否顯著不同?投資者是否更加認可過往預(yù)測更準確的分析師作出的目標價格修正?本文試圖解答這個問題。為了解決上述問題,本文對2005年至2014年的A股市場進行實證分析,觀察基于12個月預(yù)測期間的目標價格準確度并探究分析師預(yù)測準確度的持續(xù)性。研究表明,目標價格預(yù)測的收益率與實際收益率相比,平均絕對誤差為45%。當12個月的預(yù)測期結(jié)束時,只有38%的目標價格得以實現(xiàn),但有64%的目標價格在預(yù)測期間內(nèi)某一時點實現(xiàn)。通過實證分析,本文發(fā)現(xiàn)分析師的目標價格預(yù)測準確度表現(xiàn)出持續(xù)性,說明分析師在目標價格預(yù)測方面存在個人能力的差異,即分析師能夠準確預(yù)測目標價格依靠的是“實力”而非“運氣”。同時本文發(fā)現(xiàn),投資者對目標價格修正做出反應(yīng)時,對不同預(yù)測能力的分析師進行了區(qū)分,并且更認可預(yù)測能力更強的分析師做出的目標價格修正。最后,本文結(jié)合多因子量化選股模型構(gòu)建了基于分析師目標價格預(yù)測的高潛在漲幅成長股策略,組合年化收益率為32.24%,Sharpe比率達1.21,勝率為64.64%,表現(xiàn)較為突出。
【學(xué)位單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F832.51
【部分圖文】：

圖 3-1 估計期與測試期劃分在此基礎(chǔ)上，通過多元回歸模型來研究分析師目標價格預(yù)測準確度的持續(xù)性。模型設(shè)計如下：0 1 2 34 5TPPERF LagTPPERF PRCMOM STDPRCMKTRET LOGMV IND TIME (3-1其中，TPPERF 為分析師目標價格預(yù)測表現(xiàn)，通過預(yù)測誤差|TPERROR|、期末預(yù)測準確度 TPMetEnd、期間預(yù)測準確度 TPMetAny 這三個指標進行度量2。LagTPPERF 為上一期的預(yù)測表現(xiàn)。如果分析師的目標價格預(yù)測準確度的確具有持續(xù)性，則 LagTPPERF 的回歸系數(shù)應(yīng)為正。Bonini et al (2010)的研究表明，分析師目標價格預(yù)測誤差的大小隨著歷史收益、公司規(guī)模和對企業(yè)虧損的預(yù)期的增長而增加。Kerl (2011)研究發(fā)現(xiàn)目標價格的準確性與分析師的預(yù)測漲跌幅及以波動率衡量的股票風(fēng)險之間呈負向相關(guān)，與研究報告的詳細程度、公司規(guī)模及券商聲譽呈正向相關(guān)。因此，考慮到一些公司層面的因素如歷史收益率、股價波動性、

圖 4-1 分析師目標價格預(yù)測表現(xiàn)與市場表現(xiàn)可以看出，當市場整體表現(xiàn)更好時，分析師目標價格預(yù)測更為準確。此外，本文還根據(jù)證券市場整體表現(xiàn)，使用滬深 300 指數(shù) 12 個月的收益率作為考察指標，將整個觀測周期劃分為“上漲”和“下行”市場，觀察在不同市場周期中目標價格預(yù)測的表現(xiàn)。2005 上半年至 2007 下半年、2009 年和 2014 年為“上漲”市場，其余為“下行”市場�？梢钥闯觯�在“下行”市場中，預(yù)測收益率與實際收益率的秩相關(guān)系數(shù) TPRANK 為 0.06，在上漲市場中躍升至 0.16。同樣的，預(yù)測誤差 TPERROR 在下行市場中為-48%，在上漲市場中僅為 3%，絕對預(yù)測誤差|TPERROR|在下行市場中為 59%，在上漲市場中為 38%，這與分析師在市場行情較好時預(yù)測更為謹慎的事實相符。當使用期末預(yù)測準確度 TPMetEnd 度量分析師目標價格預(yù)測表現(xiàn)時，下行市場中有 17%的目標價格預(yù)測在預(yù)測期結(jié)束時得以實現(xiàn)，上漲市場中這一比率提高至 50%。同時，下行市場中 49%的目標價格預(yù)測在預(yù)測期間內(nèi)得以實現(xiàn)（期間預(yù)測準確度 TPMetAny），上漲市場中為 71%。上述各指標在不同市場周期中的顯著差異說明市場表現(xiàn)的確會對分析師目標價格

然而，研究報告更多的是基于分析師自身對上市公司的理解和判斷其對標的股票的預(yù)期變化就體現(xiàn)在分析師預(yù)測的邊際變化上。多因子選股策略作為一個綜合性的選股平臺，納入更多有效因子能夠從多維度保證策略的穩(wěn)定性分析師預(yù)測類數(shù)據(jù)應(yīng)用方式廣泛而且靈活，既可以用來構(gòu)建類事件驅(qū)動型策略亦可作為多因子選股體系中的一個標準化因子。因此，巧妙的在模型中融入分析師預(yù)測類因子是量化策略脫穎而出的關(guān)鍵。劉富兵和陳奧林（2015）通過觀測分析師盈利預(yù)測一致預(yù)期變化幅度來預(yù)測投資者預(yù)期的變化，使用分析師一致預(yù)期調(diào)整因子排序、PEG 輔助打分的方法針對滬深 300 指數(shù)成分股行業(yè)分布情況進行行業(yè)中性選股，在考慮分紅收益及80%資金效率的影響后，構(gòu)建的投資組合累計超額收益達到 93.6%。圖 5-1 展示了分析師一致預(yù)期因子的內(nèi)在邏輯。投資者對其預(yù)期的現(xiàn)金流貼現(xiàn)形成了股票的價值，并根據(jù)當前股價判斷股票價值被低估還是高估，從而在二級市場中進行買賣交易，形成下期股票價格。當分析師對目標價格進行向上預(yù)測修正時，形成的信息將促使投資者向上修正其預(yù)期現(xiàn)金流，做出股票價值上升的判斷，進而通過買入行為推動股票價格上漲，產(chǎn)生超額收益。

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本文編號：2816038