Dabei gilt:

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  Die Analystenabdeckung der i-ten Aktie am Ende des m-ten Monats kann als einfache Analystenabdeckung oder als gesamte Analystenabdeckung ausgewählt werden. Dieser Wert gibt an, wie viele Analysten die Aktie i am Ende des m-ten Monats abgedeckt haben, was die Aufmerksamkeit des Marktes für die Aktie widerspiegelt. Das Hinzufügen von 1 zum Logarithmus dient hier dazu, die Situation zu vermeiden, in der der Logarithmus nicht gebildet werden kann, wenn COV gleich 0 ist. Gleichzeitig kann es auch die Datenverteilung bis zu einem gewissen Grad glätten und die Auswirkungen von Ausreißern reduzieren.

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  Nimm den natürlichen Logarithmus des gesamten Marktwertes der i-ten Aktie am Ende des m-ten Monats. Der gesamte Marktwert spiegelt die Größe des Unternehmens wider. Im Allgemeinen erhalten Unternehmen mit größerem Marktwert mehr Aufmerksamkeit von Analysten. Daher kann die Verwendung des Logarithmus des Marktwerts als erklärende Variable die Auswirkungen der Unternehmensgröße auf die Analystenabdeckung kontrollieren. Die Verwendung der logarithmischen Form kann auch die Auswirkungen extremer Marktwerte reduzieren, wodurch die Datenverteilung besser mit den Annahmen der linearen Regression übereinstimmt.

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  ist der natürliche Logarithmus der durchschnittlichen täglichen Umschlagshäufigkeit der i-ten Aktie in den letzten drei Monaten bis zum Ende des m-ten Monats. Die Umschlagshäufigkeit spiegelt die Liquidität der Aktie wider, und Aktien mit hoher Liquidität sind in der Regel auf dem Markt beliebter. Der Zweck der Bildung des Logarithmus besteht darin, die Auswirkungen extremer Umschlagshäufigkeiten zu reduzieren und ihre Verteilung stabiler zu gestalten.

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  ist die Rendite der i-ten Aktie in den letzten drei Monaten bis zum Ende des m-ten Monats. Der Momentum-Effekt von Aktien deutet darauf hin, dass Aktien, die in der Vergangenheit gut abgeschnitten haben, auch in Zukunft gut abschneiden können, daher neigen Analysten dazu, solche Aktien zu beachten. Die Renditen der letzten drei Monate werden hier verwendet, um den Momentum-Effekt als Kontrollvariable für die Analystenabdeckung zu erfassen.

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  Der Achsenabschnitt des Regressionsmodells stellt den Erwartungswert des Logarithmus der Analystenabdeckung dar, wenn alle erklärenden Variablen 0 sind. In der Praxis stellt er das Basisniveau der Analystenabdeckung dar, wenn Marktkapitalisierung, Umschlagshäufigkeit und Momentum-Effekte nicht berücksichtigt werden.

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  Der Regressionskoeffizient des Logarithmus der Marktkapitalisierung ($SIZE_{i,m}$) stellt die erwartete Änderung des Logarithmus der Analystenabdeckung für jede Einheit der Änderung des Logarithmus der Marktkapitalisierung dar. Dieser Koeffizient spiegelt die Richtung und das Ausmaß der Auswirkungen der Aktiengröße auf die Analystenabdeckung wider und es wird erwartet, dass er positiv ist, d.h. je größer die Marktkapitalisierung des Unternehmens, desto höher seine Analystenabdeckung.

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  Der Regressionskoeffizient des Logarithmus der täglichen durchschnittlichen Umschlagshäufigkeit in den letzten drei Monaten ($LNTO_{i,m}$) stellt die erwartete Änderung des Logarithmus der Analystenabdeckung für jede Einheit der Änderung des Logarithmus der Umschlagshäufigkeit dar. Dieser Koeffizient spiegelt die Richtung und das Ausmaß der Auswirkungen der Aktienliquidität auf die Analystenabdeckung wider und es wird erwartet, dass er positiv ist, d.h. je liquider die Aktie, desto höher ihre Analystenabdeckung.

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  Der Regressionskoeffizient der Rendite der letzten drei Monate ($MOM_{i,m}$) stellt die erwartete Änderung des Logarithmus der Analystenabdeckung für jede Einheit der Änderung der Rendite dar. Dieser Koeffizient spiegelt die Richtung und das Ausmaß der Auswirkungen des Aktienmomentum-Effekts (frühere Wertentwicklung) auf die Analystenabdeckung wider und es wird erwartet, dass er positiv ist, d.h. die Aktie mit guter vergangener Wertentwicklung hat eine höhere Analystenabdeckung.

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  Der Residualterm des Regressionsmodells stellt die Analystenabdeckung dar, die nicht durch Marktwert, Umschlagshäufigkeit und Momentum-Effekt erklärt werden kann, d.h. das Analystenabdeckungsresidual. Dieser Residualterm wird als anomale Analystenabdeckung betrachtet, die den selektiven Bias des Analysten, Informationsvorteil und andere Verhaltensweisen widerspiegeln kann und auch der Schwerpunkt dieses Faktors ist.