trong đó:

• :

  Độ phủ của nhà phân tích đối với cổ phiếu thứ i vào cuối tháng thứ m có thể được chọn là độ phủ đơn giản của nhà phân tích hoặc tổng độ phủ của nhà phân tích. Giá trị này cho biết có bao nhiêu nhà phân tích đã theo dõi cổ phiếu i vào cuối tháng thứ m, phản ánh sự quan tâm của thị trường đối với cổ phiếu. Việc cộng thêm 1 vào logarit ở đây là để tránh trường hợp không thể lấy logarit khi COV bằng 0. Đồng thời, nó cũng có thể làm mượt phân phối dữ liệu ở một mức độ nhất định và giảm tác động của các giá trị ngoại lệ.

• :

  Lấy logarit tự nhiên của tổng giá trị thị trường của cổ phiếu thứ i vào cuối tháng thứ m. Tổng giá trị thị trường phản ánh quy mô của công ty. Nói chung, các công ty có giá trị thị trường lớn hơn sẽ nhận được sự quan tâm của nhiều nhà phân tích hơn. Do đó, việc sử dụng logarit của giá trị thị trường làm biến giải thích có thể kiểm soát tác động của quy mô công ty đến độ phủ của nhà phân tích. Việc sử dụng dạng logarit cũng có thể giảm tác động của các giá trị thị trường cực đoan, làm cho phân phối dữ liệu của nó phù hợp hơn với các giả định của hồi quy tuyến tính.

• :

  là logarit tự nhiên của tỷ lệ luân chuyển trung bình hàng ngày của cổ phiếu thứ i trong ba tháng qua tính đến cuối tháng thứ m. Tỷ lệ luân chuyển phản ánh tính thanh khoản của cổ phiếu và các cổ phiếu có tính thanh khoản cao thường phổ biến hơn trên thị trường. Mục đích của việc lấy logarit là để giảm tác động của các tỷ lệ luân chuyển cực đoan và làm cho phân phối của chúng ổn định hơn.

• :

  là lợi nhuận của cổ phiếu thứ i trong ba tháng qua tính đến cuối tháng thứ m. Hiệu ứng động lượng của cổ phiếu chỉ ra rằng các cổ phiếu có hiệu suất tốt trong quá khứ có thể tiếp tục hoạt động tốt trong tương lai, vì vậy các nhà phân tích có xu hướng chú ý đến những cổ phiếu như vậy. Lợi nhuận trong ba tháng qua được sử dụng ở đây để nắm bắt hiệu ứng động lượng như một biến kiểm soát cho độ phủ của nhà phân tích.

• :

  Hệ số chặn của mô hình hồi quy biểu thị giá trị kỳ vọng của logarit độ phủ của nhà phân tích khi tất cả các biến giải thích bằng 0. Về mặt thực tế, nó đại diện cho mức cơ sở của độ phủ của nhà phân tích khi không xét đến vốn hóa thị trường, tỷ lệ luân chuyển và hiệu ứng động lượng.

• :

  Hệ số hồi quy của logarit vốn hóa thị trường ($SIZE_{i,m}$) biểu thị sự thay đổi dự kiến trong logarit độ phủ của nhà phân tích cho mỗi đơn vị thay đổi trong logarit vốn hóa thị trường. Hệ số này phản ánh hướng và mức độ ảnh hưởng của quy mô cổ phiếu đến độ phủ của nhà phân tích, và được kỳ vọng là dương, tức là vốn hóa thị trường của công ty càng lớn thì độ phủ của nhà phân tích càng cao.

• :

  Hệ số hồi quy của logarit tỷ lệ luân chuyển trung bình hàng ngày trong ba tháng qua ($LNTO_{i,m}$) biểu thị sự thay đổi dự kiến trong logarit độ phủ của nhà phân tích cho mỗi đơn vị thay đổi trong logarit tỷ lệ luân chuyển. Hệ số này phản ánh hướng và mức độ ảnh hưởng của tính thanh khoản của cổ phiếu đến độ phủ của nhà phân tích, và được kỳ vọng là dương, tức là cổ phiếu càng thanh khoản thì độ phủ của nhà phân tích càng cao.

• :

  Hệ số hồi quy của lợi nhuận ba tháng qua ($MOM_{i,m}$) biểu thị sự thay đổi dự kiến trong logarit độ phủ của nhà phân tích cho mỗi đơn vị thay đổi trong lợi nhuận. Hệ số này phản ánh hướng và mức độ ảnh hưởng của hiệu ứng động lượng của cổ phiếu (hiệu suất trong quá khứ) đến độ phủ của nhà phân tích, và được kỳ vọng là dương, tức là cổ phiếu có hiệu suất quá khứ tốt có độ phủ của nhà phân tích cao hơn.

• :

  Số dư của mô hình hồi quy đại diện cho độ phủ của nhà phân tích không thể được giải thích bởi giá trị thị trường, tỷ lệ luân chuyển và hiệu ứng động lượng, tức là phần dư độ phủ của nhà phân tích. Số dư này được coi là độ phủ bất thường của nhà phân tích, có thể phản ánh sự thiên vị chọn lọc, lợi thế thông tin và các hành vi khác của nhà phân tích, và cũng là trọng tâm của yếu tố này.