Lợi nhuận kỳ vọng điều chỉnh theo sự chú ý của nhà phân tích
factor.formula
CTR = Rank(WTR) * Rank(C)
trong đó:
- :
Lợi nhuận mục tiêu điều chỉnh theo mức độ tập trung đề cập đến yếu tố lợi nhuận kỳ vọng sau khi điều chỉnh theo mức độ chú ý của nhà phân tích.
- :
Giá trị xếp hạng của lợi nhuận mục tiêu có trọng số trong mặt cắt ngang. WTR đề cập đến lợi nhuận kỳ vọng được tính toán bằng giá mục tiêu của nhà phân tích và sau đó được trọng số bởi một trọng số nhất định. Bước này nhằm mục đích chuyển đổi lợi nhuận kỳ vọng ban đầu thành thứ hạng tương đối để so sánh và phân tích giữa các cổ phiếu, từ đó loại bỏ sự khác biệt về quy mô số. Các trọng số thường có thể tính đến các yếu tố như xếp hạng của nhà phân tích và mức độ tin cậy của giá mục tiêu.
- :
Giá trị xếp hạng của yếu tố mức độ tập trung bao phủ của nhà phân tích trong mặt cắt ngang. Yếu tố bao phủ C thường được đo bằng số lượng nhà phân tích đã bao phủ một cổ phiếu cụ thể trong khoảng thời gian vừa qua, và các nhà phân tích từ cùng một tổ chức được loại bỏ để tránh đếm lặp lại. Bước này cũng chuyển đổi giá trị tuyệt đối của độ bao phủ thành thứ hạng tương đối để so sánh giữa các cổ phiếu. Giá trị Rank(C) càng cao, độ bao phủ của cổ phiếu càng cao và độ bao phủ của nhà phân tích càng cao.
factor.explanation
Lợi nhuận kỳ vọng được điều chỉnh theo mức độ bao phủ của nhà phân tích được thiết kế để nắm bắt sự thiên lệch dự báo có thể do sự thiên lệch cảm xúc và tính đồng nhất trong nghiên cứu khi các nhà phân tích dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai. Logic cốt lõi là khi một cổ phiếu được nhiều nhà phân tích theo dõi, do tính đồng nhất trong nghiên cứu, các dự báo của nhà phân tích có xu hướng nhất quán hơn và các dự báo của họ ít bị ảnh hưởng bởi cảm xúc cá nhân hơn. Ngược lại, nếu một cổ phiếu có mức độ bao phủ thấp của nhà phân tích, các dự báo của nhà phân tích có nhiều khả năng phản ánh cảm xúc và ý kiến cá nhân của họ hơn, vì vậy sự thiên lệch dự báo của họ có thể cao hơn. Yếu tố này cung cấp một thước đo mạnh mẽ hơn về lợi nhuận kỳ vọng bằng cách kết hợp lợi nhuận kỳ vọng có trọng số và mức độ bao phủ của nhà phân tích. Bằng cách xếp hạng hai yếu tố này và nhân chúng lại với nhau, sự thiên lệch cảm xúc của nhà phân tích được điều chỉnh, làm cho lợi nhuận kỳ vọng cuối cùng trở nên hợp lý và đáng tin cậy hơn.