Analistlerin beklenen getirisinin ağırlıklı ortalama faktörü, piyasanın hisse senetlerinin gelecekteki getirilerine yönelik kapsamlı beklentilerini yakalamak için tasarlanmıştır. Temel mantığı, tüm analistlerin tahminlerinin eşit değerde olmadığıdır. Bu nedenle, bu faktör, analistlerin hedef fiyat tahminlerinin doğruluğunu doğrulamak için sonraki piyasa koşullarını kullanır ve farklı tahminlere farklı ağırlıklar atar. Özellikle: nn- Ağırlık ayarlama mekanizması: Analistin hedef fiyat tahmini, sonraki piyasa trendleri tarafından doğrulanabiliyorsa (örneğin, hisse senedi fiyatındaki fiili artış, analistin beklenen artışa yakın veya daha fazlaysa), analistin tahmin sonucu daha büyük bir ağırlık verilir; tersine, analistin tahmini gerçek eğilime aykırıysa, daha küçük bir ağırlık verilir ve hatta cezai bir ağırlık bile ayarlanabilir. nn- Faktör anlamı: Bu faktörün değeri ne kadar yüksekse, piyasanın hisse senedinin gelecekteki getirilerine yönelik genel beklentisi o kadar yüksek olur ve bunun tersi de geçerlidir. Ağırlıklı ortalama yoluyla, bu faktör, bireysel hatalı veya taraflı tahminlerin genel beklentiler üzerindeki etkisini etkili bir şekilde azaltabilir. nn- **Ağırlığın $w_i$ hesaplama yöntemi (örnek, gerçek koşullara göre ayarlanabilir):**n - Her analistin tahminlerinin geçmiş doğruluğunu hesaplamak için "geriye dönük test"e benzer bir yöntem kullanılabilir. Örneğin: n - $Accuracy_i = frac{NumOfCorrectPredictions_i}{TotalPredictions_i}$ n - Burada $NumOfCorrectPredictions_i$ analist i'nin geçmişte yaptığı doğru tahminlerin sayısını ve $TotalPredictions_i$ analist i'nin geçmişte yaptığı toplam tahmin sayısını temsil etmektedir. n - Ağırlık, tahminin doğruluğu ile orantılı olabilir, örneğin: n - $w_i = frac{Accuracy_i}{sum_{j=1}^{N} Accuracy_j}$ veya $w_i = Accuracy_i^k$, burada k bir ayarlama parametresidir ve ağırlığın hassasiyeti ihtiyaçlara göre ayarlanabilir. n - Ek olarak, zamanla azalma da dikkate alınabilir ve zaman içinde daha uzakta olan tahminlere daha düşük ağırlıklar verilir. n - Analistin itibarı, kurumun derecelendirmesi vb. gibi diğer faktörler de dikkate alınabilir. nn- Önemli İpuçları: Gerçek uygulamalarda, ağırlıkların hesaplama yöntemi, en iyi faktör etkisini elde etmek için tamamen geriye dönük olarak test edilmeli ve optimize edilmelidir. Aynı zamanda, piyasa ortamındaki değişiklikleri dikkate almak ve ağırlık hesaplama yöntemini dinamik olarak ayarlamak gerekir.