研究报告全文：金融工金融工程程TableMainInfoTableTitle金融工程团队20230104陈奥林分析师分析师盈利预期一致性研究电话021-38674835邮箱chenaolingtjascom数中观景气研究系列之七证书编号S0880516100001量陈奥林分析师徐忠亚分析师殷钦怡分析师化021-38674835021-38032692电话021-38675855chenaolingtjascomxuzhongyagtjascom邮箱yinqinyigtjascom专证书编号S0880516100001S0880519090002题证书编号S0880519080013报本报告导读徐忠亚分析师在本报告中我们对分析师盈利预期数据的准确性和领先性进行了分析并对其增量电话021-38032692告邮箱xuzhongyagtjascom信息价值进行了研究证书编号S0880519090002摘要张烨垲研究助理TableSummary分析师预测数据的价值为提供财报之外的信息将宏观和行业基本面发生的变化纳入盈利端的预测分析师预期数据的核心是盈利预测电话021-38038427邮箱即净利润或每股收益预期zhangyekaigtjascom证书编号S0880121070118数据基本特征一各标的预测值数量较为分化多数覆盖深度较低徐浩天研究助理二超过60的预测值出现在定期业绩公布月份三接近70预电话021-38038430测值时间间隔超过天四分析师观点与预测值调整并不存在较30邮箱xuhaotiangtjascom强的对应关系五分析师进行预测值调整时会参考同行预测情况证书编号S0880121070119证分析师发布预测值或是想纳入其逻辑或信息或仅是被动更新从卢开庆研究助理结果看多数预测值或为被动发布而非主动更新即更多是伴随公司电话021-38038674券公开信息而出现邮箱lukaiqing026727gtjascom研数据一致性一致性包含准确性和时序领先性从准确性看各年度证书编号S0880122080144究整体以及分析师对同一标的不同年度预测值误差均存在一定的波梁誉耀研究助理报动性整体看分析师数据并不满足时序领先性要求电话021-38038665为提高分析师盈利预测数据的投资价值应优先使用能更有效提供增邮箱liangyuyao026735gtjascom告证书编号S0880122070051量信息的样本据此进行策略构建风险提示本文中的指标及模型均基于量化方法构建若分指标大幅TableReport相关报告波动则可能导致综合指标输出结果失真存在失效风险2023年不同维度下的投资机会20221228行业趋势的量化建模20221227稳健vs平衡vs积极养老目标风险产品分析与选择20221225农林牧渔行业基本面景气度预测研究20221202海外加息预期调降下的小而专投资机会20221129请务必阅读正文之后的免责条款部分数量化专题报告目录1分析师数据的增量信息需满足一致性32分析师预期数据的基本特征421分析师数据的信息含量422预测数据发布时点主动或被动信息523预测值修正反映了哪些信息924小结123数据一致性分析领先性和准确性1231预测值准确性的变化特征1232分析师数据是否具有时间领先性1533小结174结论175风险提示17请务必阅读正文之后的免责条款部分2of18数量化专题报告1分析师数据的增量信息需满足一致性分析师预期数据包含内容丰富盈利EPS等财务指标PE等估值指标目标价以及评级推荐信息不过最基础的是为经营基本面信息预测投资者对标的走势的判断一般需考虑当前业务在未来的经营弹性以及是否会有新增业务贡献在此基础上给出业绩预期支撑下合理估值对应的目标价位行业研究报告一般存在如下表述方式后为举例一公司A2023年EPS预测值为170参考可比公司并使用PE估值法基于对公司竞争优势的分析给予其2023年65X目标PE对应目标价1105元二预计公司B2022年归母净利润为192亿元对应EPS为128元当前股价为825元对应PE为64X三维持公司C2022年EPS为414元上调2023年EPS至469上次预测值为446结合可比公司2022年PEPB估值公司目标价位2509元分析师预测数据的价值为提供财报之外的信息将宏观和行业基本面发生的变化纳入盈利端的预测从上述表述可以发现其流程一般是对公司各项业务进行拆分基于调研或标准化数据对后续财报期营收盈利进行预测给出对应EPS等预测值对于目标价需结合可比公司及主观判断给出对应期估值水平进行计算或基于当前价位给出盈利预测期对应的估值水平总结来说分析师预期数据的核心是盈利预测即净利润或每股收益预期A股超过98的公司研究报告给出了净利润和每股收益预测值分析师预期数据为市场提供了相关信息的集成结果无论是调研信息公开数据或私有信息最终将其映射到盈利预测及调整中现有研究对分析师数据的使用进行了较多的探索对于分析师数据常规对其准确性关注度较高并根据预测值的修正进行策略构建下面我们以一个例子来说明本报告尝试分析的核心问题下图给出的是近3年宁德时代净利润和分析师一致预期数据对比公司于2022128发布2021年业绩预告净利润区间为140-165亿元均值为1525亿元2022127前推3个月共26位分析师发布了32篇报告2022128至2022331日最后预测时点共16位分析师发布了18篇报告净利润预测均值和中位数分别为1498和1519亿元相比2022127日的一致预期1139亿元大幅提升且各预测值基本围绕业绩中枢上下微调分析师Y在2022124给出的预测值为10144亿元128给出的预测值为1561亿元调整报告里给出的描述为考虑到公司动力及储能电池销量持续的超预期上调公司2021年归母净利润预测至156亿元从财务拆分看对营收成本和税费等均进行了调整在这个过程中我们会关注分析师是否预测准确不同时点具有什么特征预测值是否具有领先性能够对提供拐点预示信息分析师在何种情况下会进行预测调整受何种因素影响在本报告中我们对分析师数据是否确实能够提供增量信息即盈利预期数据的一致性问题进行了研究具体来说分为两个方面数据领先请务必阅读正文之后的免责条款部分3of18数量化专题报告性和准确性领先性关注的是分析师数据相比财报数据在时间上的变化准确性即预测误差的大小作为财务数据的重要补充以及分析师观点的重要表达方式分析师盈利预测数据是否确实包含增量信息值得研究图1宁德时代净利润与分析师一致预期调整次数较少速度较慢300025002000预测2018年预测2019年预测2020年预测2021年预测2022年150010002022128发布5002021年业绩预告00一致预期实际值数据来源Wind国泰君安证券研究2分析师预期数据的基本特征此部分我们对分析师盈利预期明细数据进行分析一数据构成情况二数据发布时间分布三分析师何时会调整预测值总结来说我们希望对分析师发布预测值信息的来源以及调整的依据进行分析21分析师数据的信息含量分析师个股研究报告的核心是对标的业务构成进行拆分获取其核心驱动量价因素并给出基于独特逻辑或独特数据进行分析的结果汇总得到经营面预测值并与当前市场观点进行比较目标价和评级均依附于盈利预测以公司N为例其业务包括动力电池系统储能系统和锂电池材料通过对销量单价和成本的分析和预测可得分业务收入和毛利进而汇总得到如表1所示财务拆分简表与前次报告相比对2022年营业收入的预测未发生变化净利润下调报告给出的原因是短期内受到上游原材料价格大幅上涨以及对下游客户涨价存在一定滞后性的影响公司盈利能力阶段性承压调整的逻辑是业务成本端价格因素发生变化进而对净利润和EPS产生影响因此不论是首次覆盖深度报告还是业绩更新所涉流程基本一致判断细分业务的哪个哪些收入成本端量价因素发生了变化从而对营收成本进行调整进而给出最新盈利预测值并衍生得到目标价和评级指标对于整体的个股研究报告可根据信息来源将其划分为两类一被动调整当公司发布了定期报告或销售简报提供了真实的财务信息分析师基于此对其历史预测进行调整给出新的结果二主动调整在梳理标的上下游产业链的基础上较好地把握其收入成本端因素通请务必阅读正文之后的免责条款部分4of18数量化专题报告过分析近期相关指标的变化或通过调研获取相关信息对营收盈利进行修正例如表1中的情况一般来说当公司发布业绩预告业绩快报定期财报等季度数据以及产销经营快报等月度数据时分析师会发布更新报告不一定会调整预测值这些信息是公开信息且获取成本相对较低投资者更为关注的应为含分析师主动调整信息的报告因为其包含分析师私人信息即独特的逻辑或数据例如公司发布业绩快报或预告时虽然其后的预测值准确性大幅提升但并未给投资者提供增量信息表1公司N盈利预测简表构成营收净利润和EPS项目2022E-前次报告2022E2023E2024E营业收入-亿元26415126415137619492809净利润-亿元28033236673982554442EPS-元股1203101517092336数据来源Wind国泰君安证券研究22预测数据发布时点主动或被动信息除首次覆盖报告外分析师一般在什么时点发布更新或修正报告我们认为当其主动或被动获取增量信息时一般情况下会选择发布新的报告下图给出的是可能含有与公司经营相关增量信息的公告数量分布其中的季度报告半年报告年度报告业绩预告补充更正产销经营快报和业绩快报信息含量相对更高这些均为公开信息获取成本较低此部分我们重点分析如下问题一分析师盈利预测数据一般出现在什么时点二特定公开信息披露后分析师是否会进行预测值调整图2含经营相关信息公告数量数量较多来源较为丰富7000066517600005070948601500004124640000383873748437479321103000028328236232194720000170241363112225104411000078040数据来源Wind国泰君安证券研究2010-2022年11月我们首先看一个例子下图给出的是针对温氏股份2021E净利润分析师预测值以及时序图同一日期取均值第一个预测值出现在201949为FY3最后一个预测值出现在2022213为FY12022121发布了2021年业绩预告均值为134亿元此后出现的7篇报告均围绕均值上下小幅波动误差较小2021年初至年报披露之前共有61个预测值Q1Q2Q3和业绩预告发布后的10个日历日内预测值分别有989和15个占比为67即较多更新修正出现在标的公开信息披露请务必阅读正文之后的免责条款部分5of18数量化专题报告后从这里的结果看报告期年度之前的预测值即FY2和FY3准确性较差且预测值中枢未发生变化当年的预测值似乎也并未包含较多分析师独特的逻辑或信息如果是这样多数分析师预测值仅为财报数据的衍生增量信息较少下面我们进行整体的样本统计图3温氏股份2021E分析师预测值图4温氏股份2021E预测值时序变化60060050050040040030030020020010010000-100实际值-100实际值-200-2002019652019962019492019752019852020172020262020862021562021720201942520196142019822201910820202252020413202042420204292020525202082420209152020113202122320214222021824202212520222112019412019829202012620206242020112120214202021917202221420194122020101520191024201911272019121020211027202110292021122020191015数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究我们统计了各月分析师报告分布情况结果见图58月4月10月和3月报告数量最多各年占比均值为188169155和111合计为623上述月份为定期报告集中披露期分析师多数会对现有预测值进行更新或修正同期967的财报在4月10月8月和3月披露其中4月份最多393公司财报信息公布后分析师可集中获取较多的增量信息进而对历史预测值进行更新并不一定会进行数值修正图5各月分析师报告数量分布与财报披露窗口分布较为一致1009018171615151617171615161280137015191717201919212019191960205040161630141516161720212014151920131312131213121010991091002010201120122013201420152016201720182019202020212022月月月月月月月月月月月月123456789101112数据来源Wind国泰君安证券研究作为发布月份的补充我们进行了如下统计假设股票A的2021年年报实际披露日为2022420计算分析师2021E报告发布日与披露值之间间隔的月份数图6统计的是全部样本图7中首先筛选出披露日之前6个月内存在预测值的标的及对应分析师然后统计间隔月数分布从结果看全部样本中约的间隔在6个月之内筛选样本该比例约为29从具体数据看分析师对标的前期存在覆盖后期停止更新的情况较多或是因为覆盖范围发生变化或是因为标的投资机会较小或是因为转为覆盖行业内其他标的请务必阅读正文之后的免责条款部分6of18数量化专题报告图6报告期与披露日较多样本未后续更新图7报告期与披露日较多更新报告数量不足8127106854634221002019E2020E2021E2019E2020E2021E数据来源Wind国泰君安证券研究全部样本数据来源Wind国泰君安证券研究筛选样本考虑到标的之间的差异在各公开信息发布后分析师是否会进行预测数据的更新下面我们进行如下统计因为FY2和FY3有效性相对较差因此仅统计FY1预测数据的情况具体来说假设A股票一季报更新时间为423日统计当日及之后10个日历日内报告数量以及占所有预测数量的比例分布考虑到信息含量此部分仅统计定期财报业绩预告合并业绩快报以及产销经营快报下图统计的是分析师对各股票各报告期FY1预测值数量分布从结果看363的样本预测值数量在5个含下同以下51在10个以下769的在30个以下26的在100个以上涉及259只股票可以看出虽然较多标的是有分析师覆盖的但或分析师数量较少或更新报告较少对于这些预测样本可提供的增量信息或较少图8股票报告期样本中FY1预测值数量分布分化程度明显数据来源Wind国泰君安证券研究大于100的样本赋值为100图9-图14统计的是公开信息时点之后10天内预测值数量占比分布情况例如A公司2021Q1披露日为2021423其后10天内共有10篇报告对2021E预测值共有40个则对应占比为25部分公开信息统计时点或存在重叠此处未区分一季报中报三季报年报业绩快报和产销经营快报所涉股票数量分别为34293797358738603189和479个请务必阅读正文之后的免责条款部分7of18数量化专题报告对于定期财报年报和中报占比最高均值分别为29和23一季报和三季报相近对于业绩预告含业绩快报占比为325对于披露产销经营快报的股票占比均值为531该结果与图5中结果基本一致分析师预测值的价值来源是独特的逻辑或独特的信息独特的逻辑体现为其对公开信息的解读或相对同行对非公开信息的解读独特的信息则基本是相对市场多数投资者而言其通过调研交流或特定行业数据库获取信息并进行解读仅从报告发布时间看多数出现在公开信息披露后的短期内即较多表现为对公开信息的解读加工多数为被动更新或调整近年来月均分析师报告数量接近4000篇含每股收益或净利润预测可提供信息较多已有研究落脚点基本是通过各种方法构建得到分析师一致预期数据然后进行组合构建此部分结果表明现有分析师预测值或较多反映的是标的公开信息即为被动更新或修正此种情况下其价值体现为对信息的处理解读对于公开信息投资者需要对其进行解读例如A公司净利润增速公布值为50数据本身是静态信息一般需将其与对应基准进行比较假设其上一报告期增速为100市场预期当期为60则可将其解读为低于预期基于现有信息将其与历史预测假设进行对比进而调整参数从而给出后续区间的调整值包括FY1或者FY2FY3因此更应关注的是更新报告中仅是更新目标价估值等衍生数据还是对基本面数据进行调整图9公开信息时点预测值一季报图10公开信息时点预测值中报数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究图11公开信息时点预测值三季报图12公开信息时点预测值年报数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分8of18数量化专题报告图13公开信息时点预测值业绩预告图14公开信息时点预测值产销经营快报数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究23预测值修正反映了哪些信息通过前文分析可以发现多数预测值出现在公开信息披露后的短期窗口内可理解为被动更新修正即需要发布报告进行相关点评更新现有报告以2022年分析师预测值最多标的之一的车企C为例区间内共292篇报告其内容包括产销数据点评147定期财报点评106业绩预告点评30和事件点评9即没有主动类型的报告在此种情况下不同预测值的价值差异体现为对公开信息解读或是否有前瞻性的判断那么有一个问题较为关键分析师预测值修正是否反映了有效信息下表给出的是分析师A对标的B的预测简表最新预测值相比上次各经营指标均有所下调虽然研报标题为收入超预期下调是因为分析师不看好该标的或者认为其后续表现较差实际情况是12月经营数据的披露使得全年营收已经确定分析师调整预测值并没有反映其任何主观判断或观点此部分我们对各年分析师FY1预测值变化情况进行统计并与其研报标题进行相关匹配表2分析师A对B公司2021E预测值及研报标题预测报告期报告日期营业收入-万元净利润-万元EPS-元研报标题2021123120220107333160033420014512月单月收入超预期高成长趋势确立20211231202111013476000339100147高端产品放量盈利能力大幅提升数据来源Wind国泰君安证券研究我们首先对FY1预测值更新时间间隔进行分析全部样本分布见图15按股票取各间隔均值结果见图16对于全部样本10间隔在10天以内21在20天以内47在50天以内78在90天以内即多数平均间隔在一个季度以内对于各标的098的间隔在10天以内193在20天以内37在30天以内43在60天以内92在90天以内与图8中FY1预测值数量进行对照可以发现很多标的虽然有分析师覆盖但是一方面分析师报告数量少另一方面时间间隔相对较长即很多是跟踪性报告更新投资者对分析师的期许或不仅是对公开信息的解读而是纳入更多的非定期信息即更多的信息来源从统计结果看多数分析师预测值或并未达到这一目标请务必阅读正文之后的免责条款部分9of18数量化专题报告图15预测值时间间隔全部样本图16预测值时间间隔均值按标的分组数据来源Wind国泰君安证券研究单位天数据来源Wind国泰君安证券研究单位天下面我们统计各定期报告披露10天内的预测值调整比例分布情况考虑到仅约10的预测值间隔在10天以内因此可基本认为在区间内各分析师对单个标的仅有1个FY1预测值从结果看一季报中报三季报和年报窗口期未进行修正比例分别为406837443834和1532年报窗口期计算的实际是从FY2转为FY1报告期的预测值变化情况对于各窗口期预测值调整比例绝对值基本在20以内占比均在80以上中报分布相对厚尾对于全部样本407的相邻预测值修正比率为088的样本修正比率绝对值在20以内图17公开信息时点预测值变化率一季报图18公开信息时点预测值变化率中报数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究图19公开信息时点预测值变化率三季报图20公开信息时点预测值变化率年报数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究综合上述分析结果可以发现多数预测值出现在公司公开信息窗口期内其中约30的样本未进行调整超过80调整比率绝对值在20以请务必阅读正文之后的免责条款部分10of18数量化专题报告内下面我们想要分析的是预测值调整与分析师观点之间的对应例如2011316分析师A关于公司B的研报标题为坏账准备致2010年业绩低于预期其对2011E预测值下修了-2866一般来说若业绩走势与其历史预测所用的变量假设基本一致或差别较小则一般会认为其符合预期不会进行修正我们首先统计了研报标题含预期文字的预测值修正比率分布情况38修正比率为029下修33上修即符合低于超出预期的比例基本一致对于这些样本若标题中包含超好于等文字认为其为超预期样本若标题中包含低于不及慢于等文字则认为其为低于预期从结果看分析师认为的超预期样本占比为403低于预期的样本占比为82超预期样本中预测值上修占比为52未调整比例为336低于预期样本中773的预测值下修175未调整对于这一结果可以发现一分析师较少对业绩进行直接负面评价二分析师认为超预期的标的并不一定会对当前预测值进行修正图21超预期研报预测值修正比率分布图22低于预期研报预测值修正比率分布数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究分析师预测值的调整除反映其观点外与同行预测值是否存在关联在分析师调整财务拆分模型和参数时是否会参考市场同行的预测情况我们进行了如下统计假设分析师A预测值报告时点为T以T-3为基准统计前推30天内的同类预测值考虑到撰写报告时点以前推3天作为基准对于存在修正的预测值计算上一预测值和当期预测值与同行预测均值的偏离度预测值修正前后偏离度对比见图23偏离度大于50的赋值为50平均占比为3可以看出预测值修正后偏离度在均值附近更为聚集即整体与市场预测均值更加接近其中相对市场更高估的调整后高估幅度有所降低相对市场低估的前后调整幅度相对较小预测值调整前后偏离度均值分别为152和104中位数分别为611和490总结来说分析师在发布新的预测报告时会倾向于缩小与同行的预测差别尤其是相对更乐观时请务必阅读正文之后的免责条款部分11of18数量化专题报告图23与同行预测值偏离修正前后对比趋于市场预期值数据来源Wind国泰君安证券研究24小结盈利预测是分析师研报的核心投资者预期其能够提供增量信息对现有公开信息的独特解读或者纳入了其调研等信息源此部分我们对分析师盈利预测信息的基本特征进行研究发现一各标的预测值数量较为分化多数覆盖深度较低二超过60的预测值出现在定期业绩公布月份三多数预测值在公开信息窗口期内出现四接近70预测值时间间隔超过30天五40左右的预测值未进行调整多数调整幅度在20以内六分析师观点与预测值调整并不存在较强的对应关系需具体分析七分析师进行预测值调整时会参考同行预测情况分析师发布预测值或是想纳入其逻辑或信息或仅是被动更新从结果看多数预测值或为被动发布而非主动更新即更多是伴随公司公开信息而出现此外从调整次数或速度来看或并不能及时反映宏观行业层面发生的变化将其纳入盈利端的调整中3数据一致性分析领先性和准确性在前文分析的基础上此部分我们对分析师盈利预测的一致性进行分析具体来说一方面是预测值本身的准确性另一方面是预测值时间维度的领先性与准确性相比领先性或更值得关注31预测值准确性的变化特征对于分析师盈利预测准确性包括两个维度一单个分析师预测的准确性二合成的分析师一致预期值的准确性以FY1预测为例纵向来看各分析师在区间内均会给出预测值序列横向来看部分时点会有多个分析师预测值此部分我们针对这几个维度对分析师盈利预测值准确性进行分析我们首先进行了如下统计对于特定股票的特点报告期取各分析师最请务必阅读正文之后的免责条款部分12of18数量化专题报告后一个预测值统计其报告日期与年报天数间隔以及相对实际披露日的日期间隔从结果看多数预测值出现在报告期前从图中分布看与图5中结果基本一致即多数分布在少数时间点多数样本在对应期年报披露之前的3个月内未有预测值更新超过96的样本在1个月内为数据真空期可以发现在报告期结束至实际数据披露的区间内分析师较少会进行数据更新与前文结果对照多数分析师或仅被动跟踪公司基本面跟踪紧密度或较低从预测误差分布看报告期前后样本误差绝对值均值分别为188和93中位数分别为111和425可以认为报告期后的预测值或因有新的公开信息披露或因分析师有额外信息纳入使得预测误差有所降低以10作为阈值报告期前后样本占比分别为40和21即在均相对偏乐观的情况下后者偏离度相对更低表3分析师最后一次预测时间分布相对报告期相对披露日时间点报告期前报告期后大于30天大于60天大于90天占比809188965909829数据来源Wind国泰君安证券研究图24预测值日期相对报告期时间间隔图25预测值日期相对披露日时间间隔数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究图26报告期前后预测值误差分布误差有所收敛1170625数据来源Wind国泰君安证券研究分析师预测误差随时间是否存在变化特定分析师对特定标的预测误差在不同年度是否存在差异图27给出的是不同年度预测误差分布情请务必阅读正文之后的免责条款部分13of18数量化专题报告况图28中计算分析师对特定标的和报告期最后一个预测值的预测误差绝对值然后计算时序变异系数以此度量分析师预测稳定性从结果看各年度预测误差存在一定差异这一点比较好理解当整体宏观行业环境不确定性较高时标的业绩可预测性存在波动从分析师角度看其对同一标的不同年度的预测值准确性也存在较大的波动性可以看出分析师预测误差准确性所受影响因素较多准确性波动较大以历史维度进行外推或存在一定问题图27分析师预测误差分布分年度图28分析师预测误差稳定性差异较大数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究下面我们统计分析师预测值误差绝对值与披露日时间间隔之间的关系从逻辑上讲随着时间临近预测值误差应趋于收敛我们进行了如下统计图29计算单个分析师误差值和时间间隔相关性图30对于特定股票和报告期取存在预测值时点分析师数据均值进行计算图31各预测时点取前推1个月内预测值均值进行计算图32各预测时点取前推3个月内预测值均值进行计算从结果看约70的样本中分析师预测误差会随披露日临近而降低即整体可认为呈收敛趋势对于分析师预测数据一般基于各种方法确定单个分析师数据对应的时序和截面权重从而得出一致预期值从统计结果看取最新时点均值作为一致预测值正相关性占比高于取历史预测均值若取相关系数大于50历史均值相对更高三月和一月差别较小总结来说多数分析师预测误差呈收敛趋势可通过加权获取准确性更高的预测值不过对于入选的分析师以及所需的有效期长度不同标的存在差异需具体筛选表4预测误差与时间间隔相关性统计结果类型-1-1-05-0500050511分析师771454247501188时点平均216712626048243一月均值2110210916556043三月均值211358911859543数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分14of18数量化专题报告图29预测误差与时间间隔相关性分析师图30预测误差与时间间隔相关性时点平均数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究图31预测误差与时间间隔相关性一月均值图32预测误差与时间间隔相关性三月均值数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究32分析师数据是否具有时间领先性基于前文分析可以发现分析师预测值多数为被动跟踪公司公开信息据此进行数据更新或修正少数会主动将不同的逻辑或数据纳入从时间看预测值一般出现在公开信息后的窗口期从时点分布看超过80的预测值出现在报告期之前因此在实际财务数据的业绩真空期内多数标的分析师预测值也处于真空期未能有增量信息补充对于分析师数据我们希望其应满足时间领先性具体来说当公司基本面持续处于上升或下降周期时投资者认为一段时间内不会出现大的方向性的变化此时对分析师的需求或较少仅需提供定期的更新数据即可当公司基本面处于衰退末期复苏初期或相反相对于财务数据等公开信息的披露希望能从分析师这里获取更为高频及时的信息从而做出判断与准确性相比领先性或更具价值对于领先性我们实际需要或者关注什么假设对于A公司2022年净利润增速进行预测202251日预测值为35其后基本未进行修正2023412日披露的实际值为33投资者需要的或并非是静态的完全准确的结果而是不断基于可得信息进行持续跟踪和修正从而判断基本面是否存在边际变化以下图牧原股份为例其基本面在2018Q4-2019Q1到达底部随后逐步复苏对于投资者来说比较关注的是当前是否已经触底以及何时会出现业绩反弹从财报数据看2019Q2数据的披露基本证实复苏已经请务必阅读正文之后的免责条款部分15of18数量化专题报告开始不过要到8月底数据才披露从分析师数据看2019Q2数据披露之前预测值呈下滑趋势数据披露后发布的预测值开始上修2019Q3数据披露后发布的分析师预测值与之前未有本质变化从这个例子看分析师数据领先性表现一般图33牧原股份净利润与分析师预测信息更新速度较慢80706070506040503040201030020-1010-200-30201861201866201918201945201947201948201988202012202016202017202019201842320185272018710201871120187122018814201881520188162018926201812320181242018126201911420191302019327201932820193292019411201941220194142019415201941620197142019715201971920197222019826201982720198282019829201983120191052019109201912520191262019129202011420201152020116202021820202252018102220181023201810242018111220191011201910132019101420191019201911102019111120191120201911252019122920191231预测值均值预测值均值-滚动3月净利润年化-右数据来源Wind国泰君安证券研究以各定期财报披露日作为基准计算预测值间隔天数结果见图34取报告期T净利润同比增速计算T-8至T-1该指标均值和标准差若T期在其一个标准差之外则认为其为异常报告期统计异常报告期预测值间隔天数分布见图35计算异常报告期前一个月内的预测值修正比率分布见图36从结果看披露日前30天内样本占比为20左右基本在公告日后的10天内即整体未有时间领先性异常报告期样本占比为18左右从结果可以看出对于这些定期报告披露日窗口期样本基本出现在公开信息后公告日前分析师数据中355未进行修正615修正比率绝对值在5以内752在10以内上述分布与全部预测值未有显著差异整体来看无论是从预测日期分布还是对异常数据的跟踪分析师数据领先性整体较弱图34财报披露日前后窗口期预测值分布多数出现在公开信息后数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分16of18数量化专题报告图35异常定期报告公告期披露占比较低图36异常定期报告分析师修正比例较低数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究33小结分析师盈利预测的核心是通过调研或其他信息获取各项业务的增速设定汇总得到后续年度的基本面情况通过分析可以发现预测数据多数出现在公开信息披露后的短期窗口内即多为被动更新或修正从准确性看各年度整体以及分析师对同一标的不同年度预测值误差均存在一定的波动性整体看分析师数据或并不满足时序领先性要求相比于准确性我们认为动态的时序领先性或更重要具体来说需要分析师在复苏衰退窗口期开始前能够提供一定的指引常规使用中一般是通过赋予分析师或时间权重以提高预测准确性获取盈利一致预期结合前文分析我们认为筛选出能更有效提供增量信息的分析师或更具投资价值这要求相应的调整次数和速度4结论在本报告中我们对分析师盈利预测数据的基本特征以及是否满足一致性进行了分析从结果看多数预测值或为被动发布而非主动更新即更多是伴随公司公开信息而出现此外从调整次数或速度来看或并不能及时反映宏观行业层面发生的变化将其纳入盈利端的调整中从准确性看各年度以及各分析师波动性较大整体看分析师数据或并不满足时序领先性要求为提高分析师盈利预测数据的投资价值应优先使用能更有效提供增量信息的样本5风险提示模型失效风险本文中的指标及模型均基于量化方法构建若分指标大幅波动则可能导致综合指标输出结果失真存在失效风险请务必阅读正文之后的免责条款部分17of18数量化专题报告本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格分析师声明作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力保证报告所采用的数据均来自合规渠道分析逻辑基于作者的职业理解本报告清晰准确地反映了作者的研究观点力求独立客观和公正结论不受任何第三方的授意或影响特此声明免责声明本报告仅供国泰君安证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户本报告仅在相关法律许可的情况下发放并仅为提供信息而发放概不构成任何广告本报告的信息来源于已公开的资料本公司对该等信息的准确性完整性或可靠性不作任何保证本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可升可跌过往表现不应作为日后的表现依据在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态同时本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户不构成客户私人咨询建议在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利不与投资者分享投资收益也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任投资者务必注意其据此做出的任何投资决策与本公司本公司员工或者关联机构无关本公司利用信息隔离墙控制内部一个或多个领域部门或关联机构之间的信息流动因此投资者应注意在法律许可的情况下本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行财务顾问或者金融产品等相关服务在法律许可的情况下本公司的员工可能担任本报告所提到的公司的董事市场有风险投资需谨慎投资者不应将本报告作为作出投资决策的唯一参考因素亦不应认为本报告可以取代自己的判断在决定投资前如有需要投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策本报告版权仅为本公司所有未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版复制发表或引用如征得本公司同意进行引用刊发的需在允许的范围内使用并注明出处为国泰君安证券研究且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改若本公司以外的其他机构以下简称该机构发送本报告则由该机构独自为此发送行为负责通过此途径获得本报告的投资者应自行联系该机构以要求获悉更详细信息或进而交易本报告中提及的证券本报告不构成本公司向该机构之客户提供的投资建议本公司本公司员工或者关联机构亦不为该机构之客户因使用本报告或报告所载内容引起的任何损失承担任何责任评级说明评级说明1投资建议的比较标准增持相对沪深300指数涨幅15以上投资评级分为股票评级和行业评级以报告发布后的12个月内的市场表现为谨慎增持相对沪深300指数涨幅介于515之间比较标准报告发布日后的12个月内的股票投资评级公司股价或行业指数的涨跌幅相对中性相对沪深300指数涨幅介于-55同期的沪深300指数涨跌幅为基准减持相对沪深300指数下跌5以上2投资建议的评级标准增持明显强于沪深300指数报告发布日后的12个月内的公司股价或行业指数的涨跌幅相对同期的沪行业投资评级中性基本与沪深300指数持平深300指数的涨跌幅减持明显弱于沪深300指数国泰君安证券研究所上海深圳北京地址上海市静安区新闸路669号博华广场深圳市福田区益田路6009号新世界北京市西城区金融大街甲9号金融20层商务中心34层街中心南楼18层邮编200041518026100032电话0213867666607552397688801083939888E-mailgtjaresearchgtjascom请务必阅读正文之后的免责条款部分18of18