1.一種基于資產定價模型的股票分析師信用評級方法，其特征在于：按照如下方式實現；

(1)確定評級因子：選擇以下三大因子對分析師的績效進行評價：分析師會計盈余絕對預測精度、分析師股票推薦回報率、股票預測成功率；

1.1會計盈余絕對預測精度：

分析師對公司j在t財年的會計盈余絕對預測精度(Forecast Error)計算公式

FEi,j,t=Fi,j,t-Aj,tPj]]>

其中，F_i,j,t為財年t的12月31日及之前分析師i針對公司j的財年t發布的最新一次每股盈余(EPS)的預測值；A_j,t為公司j在財年t的真實每股盈余值；P_j為財年t的最后一個交易日的收盤價；

1.2超常回報率：

針對每一個分析師的股票推薦，模擬一個分析師的投資決策過程，模擬結束后得到該分析師投資的凈值曲線，再基于凈值曲線與大盤走勢比較，計算出該分析師的超長投資回報率；

以分析師的買入投資組合為例，該組合在第t天的日超常回報率的計算公式為：

CSt=Σj=1NRj,t-RtM,jN]]>

其中R_j,t是該組合中股票j在第t天的原始回報率，為與股票j對應的基于市值、市盈率以及動量三大因子相匹配的投資組合在同一天的價值加權回報率，這里采用簡化的方案，用行業的回報率；N表示買入投資組合的股票數量；

在獲得年度t中該分析師i的所有的日超長回報率后，再用資產定價模型，利用線性回歸計算Alpha回報，即下公式的a_i：

CSi,t=ai+Σk∈KβkRk,t+ϵi,t]]>

其中：K是資產定價模型中的因子集合，β_k為因子k的回歸系數；R_k,t是因子k在第t天的回報率，此處可以簡單用上證或深證的大盤回報率；

最后年化后Alpha打的分析師則應獲得更高的評價；

1.3預測成功率：

針對分析師對股票的走勢進行預測，利用分析師預測購買股票能夠獲得超額收益，即趨勢預測正確則認為預測準確，進而計算分析師預測成功率；

(2)構建分析師評級模型：

模型的目的是對每一個分析師評分，分數越高的分析師做出的經濟預測或推薦越準確；

假設：證券分析師的能力在短期內是穩定的；

目標：分析師獲取的評級在短期內是穩定的；分析師等級之間具有顯著性差異；

2.1單因子評級模型：

單因子評級模型中，證券分析師i在年份t的評分為S_i,t，直接等于單個因子的分數：

S_i,t＝X_i,t

2.2多因子線性評級模型：

多因子評級模型中，證券分析師i在年份t的評分為S_i,t，是多個評分因子的線性組合：

Si,t=Σk∈KβkXk,i,t]]>

其中：K是分析師評級相關的因子集合，β_k為因子k的回歸系數；X_k,i,t是分析師i的評分因子k在第t年的評分；

2.3模型求解：

根據模型的目標，定義兩個目標函數：

1)定義穩定性目標函數：

JSt=1NΣi=1N(Si,t-Si,t-1)2]]>

2)定義差異性目標函數：

JDt=1N-1(Σi=1NSi,t2-NS‾t2)]]>

其中定義為：

S‾t=1NΣi=1NSi,t]]>

模型可以轉化為有約束的多目標規劃問題，不同指標的重要性區別可以放到約束條件中：

min∑_t∈YJS_t

max∑_t∈TJD_t

s.t.β_k＞0,k∈K

∑_k∈Kβ_k＝1

可以使用線性加權和α法、λ法、平方和加權法等將其轉化為單目標規劃問題；

穩定性指標也可以用分析師評分之間的Pearson Correlation Coefficient，也可以使用第一年的分析師評分與來年的分析師指標之間的相關性作為穩定性目標函數；

2.4星級劃分：

得到最優權重下的評級結果后，根據排名按固定比例將分析師劃入相應星級。