金股数据库扩展系列（一）：基于全市场行业研究报告的信息甄别-20230420-浙商证券-28页_2mb

报告摘要

本报告旨在通过构建全市场上市公司评级报告数据库，探索具有持续α贡献的分析师群体，以突破券商金股推荐场景的局限性。研究发现，历史胜率作为单一指标，受行业β影响，难以稳定识别有α贡献的推荐；而通过引入评级变更、目标价调整等代理变量，以及结合相似度评价指标，可以更有效地识别具有α贡献的分析师。

评级报告数据库构建：整合2015年1月至2023年2月的公司研究报告，共38.7万条，包含36个字段，涵盖分析师评级、目标价调整、交易数据及行业信息等。
评级报告特征分析：
- 研报数量随年份增长，2022年显著增加；
- 研报发布具有季节性，集中于年报、一季报、中报和三季报期间；
- 市场对股票的关注度不均衡，呈现2/8效应；
- 医药生物板块关注度最高，而石油石化、美容护理、煤炭等板块关注度较低；
- 评级报告可能滞后，市场已提前反应部分信息；
- 评级分布不对称，集中于买入和维持，目标价调高与调低比例不均。
评级调高事件占优：评级调高事件后，股票群体60交易日的平均收益率为5.26%，显著高于其他事件。
过往难以预示未来：过往推荐准确率高的分析师，其推荐的股票组合无法对准确率低的组合产生超额收益。
相似度评价指标：通过设定目标收益率矩阵和权重序列，计算分析师收益率矩阵与目标矩阵的相似度，帮助投资者识别契合自身风险收益目标的分析师群体。
风险提示：研究结果基于历史数据，无法保证未来表现；模型测算存在超参数设定影响、收益指标测试样本有限等问题。

评级上调前涨跌幅分档：
- 前20交易日跌幅大于10%的股票，未来60日平均收益率达9.97%；
- 前20交易日涨幅大于20%的股票，未来60日平均收益率为5.58%。
评级下调前涨跌幅分档：
- 前20交易日涨幅大于20%的股票，未来60日平均收益率为-4.23%；
- 前20交易日跌幅小于-10%的股票，未来60日平均收益率为-1.88%。

相似度计算公式：
$$
similarity = \sum_{i} w_i \left(\sum_{j} \left(x_{i,j} \cdot x_{i,j}^*\right)\right)
$$
目标矩阵设定：设定低、中、高档目标收益率矩阵，以匹配不同投资偏好。
分析师重合度：衡量不同目标矩阵下分析师群体的持续性，低档、中档、高档目标矩阵的平均重合度分别为74%、67%、64%。
相似度分档：高相似度分析师推荐的股票在20和60交易日后平均收益率高于低相似度分析师，提供增量信息。

通过构建全市场评级报告数据库，研究发现：

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