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提出对于传统的离散覆盖度指标，可通过线性回归方式剥离掉公司特征（如市值、
流动性、前期股价表现）的影响，分解出独属于公司的特质覆盖度ATOT。覆盖度
因子反映了分析师群体对其时间、精力和注意力的分配
本面具有较强的预测能力。特质覆盖度越高的公司，其未来盈利能力和营运有效
性向好的可能性越大。从盈利能力来看，分析师倾向于将其研究精力分配给经营
净现金流为正、净利润为正、同时相比于上一年同期净利润增加的公司。从营运
有效性来看，分析师倾向于分配更多的精力给毛利增加、资产周转率增大的公司
因子月均多空收益差为1.72%，月胜率逾70%，平均rankIC为4.61%，统计显
著。此外，该因子的预测能力具有较强的持续性，即使在滞后4个月的时间窗口
下，其多空收益差和rankIC仍显著异于0
12个月的观察期，以及1-6个月的持有期下，特质覆盖度因子都维持显著的选股
效果。但观察期和持有期越长，新息占比越小，因子有效性越低
空收益差和rankIC值；整体而言，在公司数量较少的行业，该因子有效性受限
产生较大影响
金融工程研究 金融工程专题报告2
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目录
1. 分析师覆盖度5
1.1 特质覆盖度 ...... 5
1.2 特质覆盖度组合的统计特征 ..... 5
2. 公司基本面表现 ......... 6
3. 公司覆盖度与未来股价表现 ... 7
3.1 特质覆盖度与原始覆盖度......... 7
3.2 特质覆盖度因子预测能力的持续性 ...... 8
3.3 横截面回归检验 ........... 9
4. 稳健性检验 .. 10
4.1 不同观察期下的因子表现....... 10
4.2 不同持有期下的因子表现....... 10
4.3 因子在行业间的选股效果....... 11
5. 总结 . 11
6. 风险提示 ...... 12
金融工程研究 金融工程专题报告3
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图目录
图1 特质覆盖度因子分组特征6
图2 特质覆盖度分组组合平均基本面得分 ...... 7
图3 特质覆盖度分组组合收益8
图4 特质覆盖度因子月多空收益差 .... 8
图5 原始覆盖度分组月均收益8
图6 滞后ATOT因子的多空收益差 .... 9
图7 滞后ATOT因子的rankIC ........... 9
图8 特质覆盖度月风险溢价 . 10
图9 特质覆盖度在行业间的选股效果 ........... 11
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表目录
表 1 分析师覆盖度回归系数 ... 5
表 2 特质覆盖度极端组合基本面表现差异 ...... 7
表 3 特质覆盖度分组组合未来整体基本面得分 .......... 7
表 4 特质覆盖度多空组合及rankIC统计结果7
表 5 ATOT因子的横截面回归结果 ..... 9
表 6 特质覆盖度因子在不同观察期下的表现10
表 7 特质覆盖度因子在不同持有期下的表现11
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