金融工程：如何获取季度盈利预测-20201013-天风证券-19页_865kb

报告摘要

金融工程：季度盈利预测体系与衍生因子分析

核心内容

本文构建了一个系统化的季度盈利预测体系，旨在提高对季度盈利预测的准确性，并从选股因子角度提供增量信息。该体系基于四个基础模型：业绩预告、规律外推、分析师预期和简约模型。通过合理选择模型，投资者可以更准确地预测公司未来季度的盈利情况。

主要观点

季度盈利预测的必要性
季度盈利预测相比年度盈利预测具有显著的增量信息，尤其在体现企业盈利的实现路径方面，能够提供更及时和有价值的信息。
信息来源
投资者在形成盈利预期时，会参考公司业绩指引、分析师盈利预测以及基于历史规律的外推模型。然而，由于业绩预告和分析师覆盖数量的减少，投资者需要依赖系统化模型进行盈利预测。
预测模型的选择
- 若公司发布业绩预告，则使用业绩预告数据进行预测。
- 若满足历史规律外推条件，则使用比例外推或平均增速模型。
- 若无业绩预告且无法外推，则使用分析师预期或简约模型。
模型校准
若规律外推模型预测值偏离分析师预期超过10%，则以分析师预期作为修正后的预测值。
预测效果检验
季度盈利预测系统的预测偏差中位数为39.81%，低于历史季度盈利的48.52%，说明预测系统在降低偏差方面具有显著优势。
衍生因子构建
基于季度盈利预测构建的衍生因子包括预期季度EP、预期季度增速和季度业绩超预期因子，均具有不同程度的信息增量。
信息增量分析
- 预期季度EP因子：IC均值为0.0524，年化ICIR为3.39，具有显著的增量信息。
- 预期季度增速因子：IC均值为0.0288，年化ICIR为2.18，具有一定信息增量。
- 季度业绩超预期因子：IC均值为0.0386，年化ICIR为3.81，具有显著信息增量。
- 中性化季度业绩超预期因子：IC均值为0.0377，年化ICIR为3.60，剔除SUE因子后仍具信息增量。