ปัจจัยค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของผลตอบแทนที่นักวิเคราะห์คาดการณ์ถูกออกแบบมาเพื่อจับภาพความคาดหวังที่ครอบคลุมของตลาดสำหรับผลตอบแทนในอนาคตของหุ้น หลักการพื้นฐานคือไม่ใช่ทุกการคาดการณ์ของนักวิเคราะห์จะมีค่าเท่ากัน ดังนั้น ปัจจัยนี้จึงใช้สภาวะตลาดในภายหลังเพื่อตรวจสอบความแม่นยำของการคาดการณ์ราคาเป้าหมายของนักวิเคราะห์และกำหนดน้ำหนักที่แตกต่างกันให้กับแต่ละการคาดการณ์ โดยเฉพาะ: nn- กลไกการปรับน้ำหนัก: หากการคาดการณ์ราคาเป้าหมายของนักวิเคราะห์สามารถตรวจสอบได้โดยแนวโน้มตลาดในภายหลัง (เช่น การเพิ่มขึ้นจริงของราคาหุ้นใกล้เคียงหรือสูงกว่าการเพิ่มขึ้นที่นักวิเคราะห์คาดการณ์ไว้) การคาดการณ์ของนักวิเคราะห์จะได้รับน้ำหนักที่มากขึ้น ในทางกลับกัน หากการคาดการณ์ของนักวิเคราะห์ขัดแย้งกับแนวโน้มจริง จะได้รับน้ำหนักที่น้อยลง และอาจตั้งค่าน้ำหนักลงโทษได้ nn- ความหมายของปัจจัย: ยิ่งค่าของปัจจัยนี้สูงเท่าใด ความคาดหวังโดยรวมของตลาดสำหรับผลตอบแทนในอนาคตของหุ้นก็จะยิ่งสูงขึ้น และในทางกลับกัน ด้วยการเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ปัจจัยนี้สามารถลดการรบกวนของการคาดการณ์ที่ผิดพลาดหรือมีอคติของแต่ละบุคคลต่อความคาดหวังโดยรวมได้อย่างมีประสิทธิภาพ nn- **วิธีการคำนวณน้ำหนัก $w_i$ (ตัวอย่าง สามารถปรับได้ตามสภาพจริง):**n - สามารถใช้วิธีการที่คล้ายกับ "การทดสอบย้อนกลับ" เพื่อคำนวณความแม่นยำในอดีตของการคาดการณ์ของนักวิเคราะห์แต่ละคน ตัวอย่างเช่น: n - $Accuracy_i = frac{NumOfCorrectPredictions_i}{TotalPredictions_i}$ n - โดยที่ $NumOfCorrectPredictions_i$ แทนจำนวนการคาดการณ์ที่ถูกต้องที่นักวิเคราะห์ i ทำในอดีต และ $TotalPredictions_i$ แทนจำนวนการคาดการณ์ทั้งหมดที่นักวิเคราะห์ i ทำในอดีต n - น้ำหนักสามารถเป็นสัดส่วนกับความแม่นยำของการคาดการณ์ได้ ตัวอย่างเช่น: n - $w_i = frac{Accuracy_i}{sum_{j=1}^{N} Accuracy_j}$ หรือ $w_i = Accuracy_i^k$ โดยที่ k เป็นพารามิเตอร์การปรับ และความไวของน้ำหนักสามารถปรับได้ตามความต้องการ n - นอกจากนี้ ยังสามารถพิจารณาการลดค่าตามเวลาได้ โดยกำหนดน้ำหนักที่ต่ำกว่าให้กับการคาดการณ์ที่อยู่ห่างไกลในเวลา n - นอกจากนี้ยังสามารถพิจารณาปัจจัยอื่นๆ ได้ เช่น ชื่อเสียงของนักวิเคราะห์ การจัดอันดับของสถาบัน ฯลฯ nn- คำแนะนำที่สำคัญ: ในการใช้งานจริง วิธีการคำนวณน้ำหนักควรได้รับการทดสอบย้อนกลับและปรับปรุงให้เหมาะสมอย่างเต็มที่เพื่อให้ได้ผลกระทบของปัจจัยที่ดีที่สุด ในขณะเดียวกัน จำเป็นต้องพิจารณาการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมของตลาดและปรับวิธีการคำนวณน้ำหนักแบบไดนามิก