技術領域

本發明涉及一種股票分析師信用評級相關領域，具體講是一種基于資產定價模型的股票分析師信用評級方法。

背景技術

證券分析師在股票市場上發揮著關鍵性的作用：通過收集、評估公共和私人信息,他們對于上市公司的未來前景進行分析,對其會計盈余進行預測,在此基礎上做出股票的買賣或持有建議。對于這一領域實屬空白，通過檢索發現，現有專利以及現有技術中僅僅從機構或個人對某一股票預測的年度EPS這一單一維度做評估，模型具有維度過于單一、缺失值無法處理、穩定性不足等缺點。

在此提供一種基于資產定價模型的股票分析師信用評級方法；而該方法不僅僅考慮預測的年度EPS,還進一步將分析師推薦股票的回報率、推薦股票的預測成功率這兩個維度納入模型，建立多因子線性模型來評估。模型更加客觀、公正。

發明內容

因此，為了解決上述不足，本發明在此提供一種基于資產定價模型的股票分析師信用評級方法；根據分析師對經濟現象預測的準確性進行評級；能夠計算出穩健有效的股票分析師評級分數，客觀、公正評估分析師的能力，幫助投資者篩選最優秀分析師輔助投資。

本發明是這樣實現的，構造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(ForecastError)計算公式

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：

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：

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：

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：

2)定義差異性目標函數：

其中定義為：