Analystenkonsensschätzung der Eigenkapitalrendite
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Zu den Gewichtungsmethoden gehören in der Regel die folgenden, sind aber nicht darauf beschränkt, und verschiedene Institutionen können unterschiedliche Gewichtungsstrategien anwenden:
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Die von jeder Institution prognostizierten ROE-Werte werden direkt gemittelt. Diese Methode ist einfach und direkt, kann aber die Unterschiede in den Prognosefähigkeiten der verschiedenen Institutionen ignorieren.
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Es werden unterschiedliche Gewichte auf der Grundlage des Zeitpunkts der Veröffentlichung des Prognoseberichts und der Professionalität der Institution vergeben. So können beispielsweise neuere Prognoseberichte höhere Gewichte erhalten, und Prognoseberichte von professionelleren Institutionen können ebenfalls höhere Gewichte erhalten.
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Jeder Institution werden unterschiedliche Gewichte auf der Grundlage der Genauigkeit ihrer historischen Prognosen zugewiesen. Institutionen mit hoher historischer Prognosegenauigkeit erhalten höhere Gewichte für ihre aktuellen Prognoseberichte. Dieser Ansatz legt größeren Wert auf die Qualität und Glaubwürdigkeit von Prognosen.
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Dies beinhaltet, ist aber nicht beschränkt auf die Gewichtung auf der Grundlage von Faktoren wie der Abdeckung und dem Einfluss des Forschungsberichts. Die spezifische Gewichtungsmethode hängt vom internen Algorithmus des Datenanbieters ab.
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Der Analystenkonsens-ROE spiegelt die allgemeinen Erwartungen des Marktes hinsichtlich der zukünftigen Rentabilität eines Unternehmens wider. Dieser Faktor zielt darauf ab, die Verzerrung durch die Prognosen einzelner Analysten zu eliminieren, indem die Prognosen der zukünftigen Eigenkapitalrendite (ROE) eines Unternehmens von mehreren Forschungsinstitutionen aggregiert und verschiedene Gewichtungsmethoden verwendet werden, wodurch der Marktkonsens über die Rentabilität eines Unternehmens genauer erfasst wird. Eine höhere Analystenkonsens-ROE bedeutet in der Regel, dass der Markt höhere Erwartungen an die zukünftige Rentabilität eines Unternehmens hat, und umgekehrt. Dieser Faktor kann in quantitativen Anlagestrategien verwendet werden, z. B. zur Identifizierung von Unternehmen mit Ertragswachstumspotenzial in Multi-Faktor-Modellen.