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  La couverture des analystes de la i-ème action à la fin du m-ième mois peut être choisie comme couverture simple des analystes ou couverture totale des analystes. Cette valeur indique combien d'analystes ont couvert l'action i à la fin du m-ième mois, reflétant l'attention du marché à l'égard de l'action. L'ajout de 1 au logarithme ici vise à éviter la situation où le logarithme ne peut pas être pris lorsque COV est 0. En même temps, cela peut également lisser la distribution des données dans une certaine mesure et réduire l'impact des valeurs aberrantes.

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  Prendre le logarithme naturel de la capitalisation boursière totale de la i-ème action à la fin du m-ième mois. La capitalisation boursière totale reflète la taille de l'entreprise. Généralement, les entreprises avec des capitalisations boursières plus importantes reçoivent davantage l'attention des analystes. Par conséquent, l'utilisation du logarithme de la valeur de la capitalisation boursière comme variable explicative permet de contrôler l'impact de la taille de l'entreprise sur la couverture des analystes. L'utilisation de la forme logarithmique permet également de réduire l'impact des valeurs de marché extrêmes, ce qui rend la distribution des données plus conforme aux hypothèses de la régression linéaire.

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  est le logarithme naturel du taux de rotation quotidien moyen de la i-ème action au cours des trois derniers mois jusqu'à la fin du m-ième mois. Le taux de rotation reflète la liquidité de l'action, et les actions ayant une forte liquidité sont généralement plus populaires sur le marché. L'objectif de la prise du logarithme est de réduire l'impact des taux de rotation extrêmes et de rendre leur distribution plus stable.

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  est le rendement de la i-ème action au cours des trois derniers mois jusqu'à la fin du m-ième mois. L'effet de momentum des actions indique que les actions qui ont bien performé dans le passé peuvent continuer à bien performer à l'avenir, de sorte que les analystes ont tendance à prêter attention à ces actions. Les rendements au cours des trois derniers mois sont utilisés ici pour capturer l'effet de momentum comme variable de contrôle pour la couverture des analystes.

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  Le terme constant du modèle de régression représente la valeur attendue du logarithme de la couverture des analystes lorsque toutes les variables explicatives sont égales à 0. En termes pratiques, il représente le niveau de base de la couverture des analystes lorsque la capitalisation boursière, le taux de rotation et les effets de momentum ne sont pas pris en compte.

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  Le coefficient de régression du logarithme de la capitalisation boursière ($SIZE_{i,m}$) représente la variation attendue du logarithme de la couverture des analystes pour chaque variation unitaire du logarithme de la capitalisation boursière. Ce coefficient reflète la direction et le degré de l'impact de la taille de l'action sur la couverture des analystes, et il est prévu qu'il soit positif, c'est-à-dire que plus la capitalisation boursière de l'entreprise est importante, plus sa couverture par les analystes est élevée.

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  Le coefficient de régression du logarithme du taux de rotation quotidien moyen au cours des trois derniers mois ($LNTO_{i,m}$) représente la variation attendue du logarithme de la couverture des analystes pour chaque variation unitaire du logarithme du taux de rotation. Ce coefficient reflète la direction et le degré de l'impact de la liquidité de l'action sur la couverture des analystes, et il est prévu qu'il soit positif, c'est-à-dire que plus l'action est liquide, plus sa couverture par les analystes est élevée.

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  Le coefficient de régression du rendement des trois derniers mois ($MOM_{i,m}$) représente la variation attendue du logarithme de la couverture des analystes pour chaque variation unitaire du rendement. Ce coefficient reflète la direction et le degré de l'impact de l'effet de momentum de l'action (performance passée) sur la couverture des analystes, et il est prévu qu'il soit positif, c'est-à-dire que l'action avec de bonnes performances passées a une couverture plus élevée par les analystes.

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  Le terme résiduel du modèle de régression représente la couverture des analystes qui ne peut pas être expliquée par la valeur marchande, le taux de rotation et l'effet de momentum, c'est-à-dire le résidu de couverture des analystes. Ce terme résiduel est considéré comme une couverture anormale des analystes, qui peut refléter le biais sélectif de l'analyste, l'avantage informationnel et d'autres comportements, et est également au centre de ce facteur.