यह कारक विश्लेषक के लक्षित मूल्य के आधार पर भारित अपेक्षित रिटर्न की गणना करता है। इसका मूल विभिन्न विश्लेषकों के लक्षित मूल्य पूर्वानुमानों को अलग-अलग भार देना है। भार $w_i$ की गणना पद्धति को एक विशिष्ट सत्यापन विधि के साथ जोड़ा जाना चाहिए, लेकिन सामान्य विचार यह है: यदि बाद की शेयर मूल्य प्रवृत्ति विश्लेषक के लक्षित रिटर्न दिशा के अनुरूप है, तो विश्लेषक के पूर्वानुमान को अधिक भार दिया जाएगा, अन्यथा इसे कम भार या यहां तक ​​कि नकारात्मक भार दिया जाएगा। उदाहरण के लिए, भार $w_i$ की गणना करने के लिए निम्नलिखित विधि का उपयोग किया जा सकता है:

1. भविष्यवाणी दिशा सटीकता: लक्षित मूल्य जारी करने की तारीख से महीने के अंत (या एक विशिष्ट अवधि) तक वास्तविक स्टॉक रिटर्न की गणना करें। यदि रिटर्न विश्लेषक के पूर्वानुमान रिटर्न दिशा के अनुरूप है, तो पूर्वानुमान को शुरू में अधिक भार मिलेगा।

2. भविष्यवाणी सीमा: रिटर्न सीमा जितनी करीब होगी, भार उतना ही अधिक होना चाहिए।

3. समय क्षय: नया पूर्वानुमान भार अधिक होना चाहिए।

4. ऐतिहासिक पूर्वानुमान प्रदर्शन: विश्लेषकों के ऐतिहासिक पूर्वानुमान प्रदर्शन का उपयोग विभिन्न प्रारंभिक भारों को निर्दिष्ट करने के लिए किया जा सकता है, और बेहतर प्रदर्शन वाले विश्लेषकों के पूर्वानुमानों को अधिक भार दिया जाएगा।

इस भार विधि के माध्यम से, इस कारक का उद्देश्य भविष्य के शेयर मूल्यों की बाजार की सर्वसम्मति अपेक्षाओं को पकड़ना और मजबूत पूर्वानुमान क्षमताओं वाले विश्लेषकों के विचारों को अधिक महत्व देना है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि वास्तविक अनुप्रयोगों में भार की गणना करने की विधि को विशिष्ट रणनीतियों और डेटा के अनुसार समायोजित और अनुकूलित किया जा सकता है।