朝阳永续一致预期数据以国内和国际63家专业卖方研究机构的上市公司预测数据为基础进行计算。与国际简单算术平均相区别的是：考虑到国内机构对市场的影响度不一，且此类一致预期并非按电话调研的方式取得，部分数据因此有时滞，因此我们对卖方机构的原始预测数据在“时间序列”和“机构影响程度”两个方面进行双重加权计算和优化。

朝阳永续一致预期数据是目前国内唯一的，也是最权威的上市公司一致预期数据

第一步 机构影响程度调查

由于卖方机构品牌等市场影响程度不一，因此市场对不同卖方机构出具的业绩预测的信任度也不一样，由此我们需对不同影响程度的机构所作出的预测值赋以不同的权重。

近期，上海朝阳永续通过利用电话调查和网上投票（中国研究员专业网www.china-yjy.com）的方式，调查了20余家买方机构对主流卖方机构研究水平和影响程度的评价，因而，以此为依据将国内主流的卖方机构划分为三个级别赋以不同的权重优先序。

未来朝阳永续也将定期修正这一权重。

第二步 时间序列划分

预测时间不同将导致预测数据的可信任程度和市场影响度产生明显差异，由此我们将机构作出预测的时间划分成不同的时段并赋以不同的权重优先序。上海朝阳永续一致预期数据只取卖方机构近90日（日历日）内做出的预测（90日内数据只取每个机构最新预测数据 ），并将90个日划分为四个时间段：近10日、10～30日、30～60日、60～90日。

第三步 一致预期加权计算

由于多种原因采自卖方的原始数据可能有较大的误差，因为我们必须对原数据进行详细和专业的校对和调整。

◆ 研究报告摘录数据校对流程

1 双录入体系：
两组录入员同时录入一个数据，不匹配的数据经审核方可入库。规避了录入员录入错误。

2 研究员录入错误校对体系：
根据报告历史期数据与实际历史数据比较，参考原报告进行研究员撰写错误的纠正。规避研究员撰写报告的错误。

3 股本变动差异标记体系：
规避诸如增发转债等产生的预测数据与预测摊薄数据的巨大差异；

4 其他及事后校对体系：
如国际国内标准差异、其他错误校对体系；

◆ 机构预测表数据校对流程

1 预测表格规范化处理
由于各机构表格形式不一，字段不一致，需进行规范化处理，添加和整理相应字段，以便数据库导入。

2 除权调整
机构预测表中的每股指标一般是按报表出具日或报告出具日进行的摊薄，一旦事后发生除权除息则对原数据发生巨大影响，因此需要对最新除权除息的股票进行相应的调整。

3 未摊薄数据调整
机构预测表中由于更新频率限制，大量数据沿用历史的预测，造成大量的未按机构预测表出具的时间的股本摊薄的情况，只有对此进行调整，才能使所有数据具有可比性和可利用性。

4 过期数据调整
由于机构预测表中有大量长期未更新的数据，致使后期运用数据时可能引入噪音预测，因此需要对长期未调整，且与其他机构最新预测差异很大的数据进行调整或者剔除。

5 录入错误和预测错误校对
利用当期预测数据与上期数据、其他机构数据、研究报告数据进行比对，对差异率较大的数据进行校对核实，避免错误数据的引用。

◆ 一致预期数据再校对流程

1 除复权处理
由于一致预期加权计算时将涉及不同时段的预测数据，期间可能发生分红送配、增发、转债、权证等等股本扩张因素，从而导致各期的预测EPS等产生摊薄上的差异（我们不采取净利润统一摊薄的方式是由于诸如增发转债等涉及到资产的扩张从而导致净利润等项目的增长，若统一以最新股本摊薄则势必导致EPS的误差和误导），由此我们建立“一致预期除复权处理”机制，将各期预测数据统一在同一个统计口径上，由此其加权平均才会准确。

2 净利与EPS不匹配校对调整
用净利润推算EPS与机构直接公布的EPS不相匹配有多种情况：（1）增发、转债等预期导致股本基数不一致，与此同时作者所用摊薄方法不一致，部分作者采用了未来股本摊薄，而部分作者采用了最新股本摊薄（往往出在机构预测表中），从而需要校对和调整；（2）预测错误导致的不匹配，需要校对和调整；（3）其他错误导致的不匹配，如新股上市前的预测由于没有股本基准，多采用公司未上市时的股本，但一旦上市则相应该予以调整；

3 综合误差调整
由于报告或预测表制作人粗心等导致预期数据错误，或者由于长时间未更新预测（但机构预测表中却长期沿用）从而导致该数据已与最新各机构的预测值有显著性差异，为保证一致预期数据能客观反应市场预期，该类数据将进行调整或者剔除。