dalam:

• :

  Liputan penganalisis bagi saham ke-i pada akhir bulan ke-m boleh dipilih sebagai liputan penganalisis ringkas atau jumlah liputan penganalisis. Nilai ini menunjukkan berapa banyak penganalisis yang meliputi saham i pada akhir bulan ke-m, mencerminkan perhatian pasaran terhadap saham tersebut. Menambah 1 pada logaritma di sini adalah untuk mengelakkan keadaan di mana logaritma tidak boleh diambil apabila COV adalah 0. Pada masa yang sama, ia juga boleh melicinkan taburan data pada tahap tertentu dan mengurangkan kesan pencilan.

• :

  Ambil logaritma semula jadi bagi jumlah nilai pasaran saham ke-i pada akhir bulan ke-m. Jumlah nilai pasaran mencerminkan saiz syarikat. Secara amnya, syarikat yang mempunyai nilai pasaran yang lebih besar menerima lebih banyak perhatian penganalisis. Oleh itu, menggunakan logaritma nilai pasaran sebagai pemboleh ubah penerang dapat mengawal kesan saiz syarikat terhadap liputan penganalisis. Menggunakan bentuk logaritma juga dapat mengurangkan kesan nilai pasaran yang ekstrem, menjadikan taburan datanya lebih konsisten dengan andaian regresi linear.

• :

  adalah logaritma semula jadi kadar pusing ganti harian purata saham ke-i dalam tiga bulan yang lalu sehingga akhir bulan ke-m. Kadar pusing ganti mencerminkan kecairan saham, dan saham yang mempunyai kecairan tinggi biasanya lebih popular di pasaran. Tujuan pengambilan logaritma adalah untuk mengurangkan kesan kadar pusing ganti yang ekstrem dan menjadikan taburannya lebih stabil.

• :

  adalah pulangan saham ke-i dalam tempoh tiga bulan yang lalu sehingga akhir bulan ke-m. Kesan momentum saham menunjukkan bahawa saham yang telah berprestasi baik pada masa lalu mungkin terus berprestasi baik pada masa hadapan, jadi penganalisis cenderung memberi perhatian kepada saham sedemikian. Pulangan dalam tiga bulan yang lalu digunakan di sini untuk menangkap kesan momentum sebagai pemboleh ubah kawalan untuk liputan penganalisis.

• :

  Sebutan pintasan bagi model regresi mewakili nilai yang dijangka bagi logaritma liputan penganalisis apabila semua pemboleh ubah penerang adalah 0. Dalam istilah praktikal, ia mewakili tahap dasar liputan penganalisis apabila permodalan pasaran, kadar pusing ganti, dan kesan momentum tidak dipertimbangkan.

• :

  Pekali regresi bagi logaritma permodalan pasaran ($SIZE_{i,m}$) mewakili perubahan yang dijangka dalam logaritma liputan penganalisis untuk setiap perubahan unit dalam logaritma permodalan pasaran. Pekali ini mencerminkan arah dan darjah kesan saiz saham terhadap liputan penganalisis, dan dijangka positif, iaitu, semakin besar permodalan pasaran syarikat, semakin tinggi liputan penganalisisnya.

• :

  Pekali regresi bagi logaritma kadar pusing ganti harian purata dalam tiga bulan yang lalu ($LNTO_{i,m}$) mewakili perubahan yang dijangka dalam logaritma liputan penganalisis untuk setiap perubahan unit dalam logaritma kadar pusing ganti. Pekali ini mencerminkan arah dan darjah kesan kecairan saham terhadap liputan penganalisis, dan dijangka positif, iaitu, semakin cair saham, semakin tinggi liputan penganalisisnya.

• :

  Pekali regresi bagi pulangan tiga bulan yang lalu ($MOM_{i,m}$) mewakili perubahan yang dijangka dalam logaritma liputan penganalisis untuk setiap perubahan unit dalam pulangan. Pekali ini mencerminkan arah dan darjah kesan kesan momentum saham (prestasi masa lalu) terhadap liputan penganalisis, dan dijangka positif, iaitu, saham dengan prestasi masa lalu yang baik mempunyai liputan penganalisis yang lebih tinggi.

• :

  Sebutan baki bagi model regresi mewakili liputan penganalisis yang tidak dapat dijelaskan oleh nilai pasaran, kadar pusing ganti dan kesan momentum, iaitu, baki liputan penganalisis. Sebutan baki ini dianggap sebagai liputan penganalisis yang tidak normal, yang mungkin mencerminkan bias selektif penganalisis, kelebihan maklumat dan tingkah laku lain, dan juga menjadi fokus faktor ini.