Yếu tố này tính toán lợi nhuận kỳ vọng có trọng số dựa trên giá mục tiêu của nhà phân tích. Cốt lõi là gán các trọng số khác nhau cho các dự báo giá mục tiêu của các nhà phân tích khác nhau. Phương pháp tính trọng số $w_i$ cần được kết hợp với một phương pháp xác minh cụ thể, nhưng ý tưởng chung là: nếu xu hướng giá cổ phiếu sau đó phù hợp với hướng lợi nhuận mục tiêu của nhà phân tích, dự báo của nhà phân tích đó sẽ được gán trọng số lớn hơn, nếu không sẽ được gán trọng số nhỏ hơn hoặc thậm chí là trọng số âm. Ví dụ: phương pháp sau có thể được sử dụng để tính trọng số $w_i$:

1. Độ chính xác về hướng dự đoán: Tính toán lợi nhuận thực tế của cổ phiếu từ ngày công bố giá mục tiêu đến cuối tháng (hoặc một khoảng thời gian cụ thể). Nếu lợi nhuận phù hợp với hướng lợi nhuận dự báo của nhà phân tích, dự báo ban đầu sẽ nhận được trọng số cao hơn.

2. Phạm vi dự đoán: Phạm vi lợi nhuận càng gần thì trọng số càng cao.

3. Suy giảm theo thời gian: Trọng số của dự báo mới hơn nên cao hơn.

4. Hiệu suất dự báo lịch sử: Hiệu suất dự báo lịch sử của các nhà phân tích có thể được sử dụng để gán các trọng số ban đầu khác nhau và các dự báo của các nhà phân tích có hiệu suất tốt hơn sẽ được gán trọng số cao hơn.

Thông qua phương pháp trọng số này, yếu tố này nhằm nắm bắt kỳ vọng đồng thuận của thị trường về giá cổ phiếu trong tương lai và coi trọng hơn quan điểm của các nhà phân tích có khả năng dự báo mạnh mẽ hơn. Cần lưu ý rằng phương pháp tính trọng số trong các ứng dụng thực tế có thể được điều chỉnh và tối ưu hóa theo các chiến lược và dữ liệu cụ thể.