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企業(yè)聲譽(yù)和券商聲譽(yù)對分析師預(yù)測準(zhǔn)確度的影響研究

2017-05-21 20:46姚祿仕顏磊
會計(jì)之友 2017年9期

姚祿仕+顏磊

【摘 要】 文章以聲譽(yù)公司和對照公司、聲譽(yù)券商和非聲譽(yù)券商六年的分析師預(yù)測數(shù)據(jù)為依據(jù),根據(jù)配對樣本t檢驗(yàn)探究聲譽(yù)對分析師預(yù)測的影響,結(jié)果證明,高聲譽(yù)企業(yè)與對照企業(yè)的分析師預(yù)測誤差度存在顯著差異,高聲譽(yù)券商與對照券商的分析師預(yù)測誤差度也存在顯著差異。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn),對于高聲譽(yù)的企業(yè),其正預(yù)測誤差比例小于對照企業(yè),分析師對高聲譽(yù)企業(yè)并未預(yù)測的過于樂觀;企業(yè)的聲譽(yù)越高,分析師的盈余預(yù)測越準(zhǔn)確、誤差越小;在高聲譽(yù)券商就職的分析師,其預(yù)測較在普通券商就職的分析師準(zhǔn)確度高、誤差?。桓呗曌u(yù)可以減小企業(yè)因往年每股盈余波動較大導(dǎo)致的分析師預(yù)測誤差。

【關(guān)鍵詞】 分析師預(yù)測; 企業(yè)聲譽(yù); 券商聲譽(yù); 預(yù)測準(zhǔn)確度

【中圖分類號】 F830.91 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937(2017)09-0059-06

一、引言

近年來,隨著我國資本市場逐漸走向成熟,證券分析師行業(yè)也在不斷發(fā)展,分析師通過收集上市公司的相關(guān)信息,深入研究,作出盈余預(yù)測并給出投資評級,表達(dá)了對上市公司未來業(yè)績和股價(jià)走勢的看法。國泰安數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)顯示,我國2015年度124家證券公司的2 341名分析師共發(fā)布99 797次盈余預(yù)測,隨著分析師規(guī)模的擴(kuò)大,市場影響力的不斷提升,分析師的盈余預(yù)測行為越來越受到國內(nèi)投資者和公司管理者的重視,也受到市場參與者的廣泛關(guān)注,成為了資本市場不可或缺的重要組成部分。

一項(xiàng)針對世界領(lǐng)先企業(yè)的首席執(zhí)行官、非政府組織、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)等所作的調(diào)查顯示,企業(yè)聲譽(yù)作為衡量企業(yè)成功的指標(biāo),其重要性超過了股票市值、利潤率以及投資回報(bào)率。在被調(diào)查的對象中,當(dāng)被問及什么是衡量企業(yè)成功最重要的指標(biāo)時(shí),企業(yè)聲譽(yù)的重要性僅次于產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量,位居第二。聲譽(yù)是名譽(yù)和聲望,是一種對主體的積極肯定,代表著主體在社會公眾中的知名度和美譽(yù)度。聲譽(yù)機(jī)制在一定程度上能夠降低信息不對稱,還能起到激勵(lì)作用。曉芳[1]總結(jié)了聲譽(yù)對提高市場有效性的4個(gè)作用,分別是規(guī)范與發(fā)展市場、約束交易者機(jī)會主義行為、信號傳遞和降低交易成本的功能。那么聲譽(yù)在資本市場中對分析師的預(yù)測有何影響?分析師在不同的聲譽(yù)機(jī)制下,是否會影響其預(yù)測的客觀性以及準(zhǔn)確性?

本文擬從企業(yè)聲譽(yù)和券商聲譽(yù)兩個(gè)方面研究聲譽(yù)對分析師預(yù)測的影響,包括分析師預(yù)測的準(zhǔn)確度、分歧度以及跟隨人數(shù)等。企業(yè)聲譽(yù)的高低是否會影響分析師預(yù)測的客觀性?分析師是否會對高聲譽(yù)的上市公司進(jìn)行過于樂觀的預(yù)測?分析師的盈利預(yù)測和評級建議等研究成果的實(shí)現(xiàn)離不開證券公司的技術(shù)服務(wù)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和資源平臺等硬件設(shè)施支持,在高聲譽(yù)券商就職的分析師,預(yù)測的準(zhǔn)確度是否優(yōu)于在普通券商就職的分析師?本文擬針對以上問題探討聲譽(yù)機(jī)制對分析師預(yù)測的影響,擴(kuò)充聲譽(yù)機(jī)制的影響研究領(lǐng)域,探討其對分析師預(yù)測影響的機(jī)理。

二、理論綜述與研究假設(shè)

學(xué)界對分析師預(yù)測的研究范圍涵蓋公司層面、分析師自身因素和環(huán)境三個(gè)主要方面。公司層面主要包括公司規(guī)模、上市年限、所處行業(yè)、信息披露質(zhì)量、盈余特征等;分析師自身因素主要包括分析師從業(yè)年限、所屬券商、分析師被關(guān)注度、分析師聲譽(yù)、信息來源等;環(huán)境因素主要包括時(shí)間因素、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等。Brown et al.[2]發(fā)現(xiàn),對于規(guī)模較大的公司,分析師可以給出更為準(zhǔn)確的盈余預(yù)測,且上市公司的信息披露政策越透明、分析師追隨人數(shù)越多,發(fā)布的預(yù)測越準(zhǔn)確。但國內(nèi)學(xué)者石桂峰等[3]卻得出資產(chǎn)規(guī)模與分析師預(yù)測準(zhǔn)確性呈負(fù)相關(guān)的結(jié)論,可能是因?yàn)橐?guī)模大的公司進(jìn)行多元化經(jīng)營,行業(yè)跨度較大,不利于預(yù)測。Parkash et al.[4]針對影響分析師預(yù)測準(zhǔn)確度及分歧度的公司層面因素進(jìn)行了全面的分析,結(jié)果表明:經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以及股權(quán)集中度水平越高的公司,分析師對其預(yù)測的準(zhǔn)確度越低、分歧度越大;披露信息量越大的公司,分析師對其預(yù)測的準(zhǔn)確度越高、分歧度越小。李悅等[5]對分析師自身因素進(jìn)行了較全面的研究,得出結(jié)果:分析師相對預(yù)測準(zhǔn)確度隨著其從業(yè)年數(shù)和對跟進(jìn)公司的預(yù)測年數(shù)的增長而提高,隨著同一年份所跟進(jìn)的公司數(shù)的增長而提高,同時(shí)隨著其所跟進(jìn)的行業(yè)數(shù)的增長而降低,沒有發(fā)現(xiàn)分析師的工作環(huán)境(即所在券商的公司規(guī)模)與其相對預(yù)測準(zhǔn)確度之間存在顯著關(guān)系。對于聲譽(yù)機(jī)制,目前較多學(xué)者研究的是分析師自身因素的,如券商聲譽(yù)和分析師聲譽(yù)(明星分析師)對分析師預(yù)測的影響,Cowen et al.[6]和Fang et al.[7]均證明,聲譽(yù)高券商的分析師預(yù)測質(zhì)量高于聲譽(yù)低的券商的分析師預(yù)測質(zhì)量。王宇熹等[8]研究發(fā)現(xiàn),頂級券商明星分析師“減持/賣出”評級投資價(jià)值最高,頂級券商明星分析師在牛市階段,“買入/ 增持”評級的投資價(jià)值低于非頂級券商明星分析師,熊市階段,投資價(jià)值最低。此外,李星漢等[9]證明,單一的聲譽(yù)機(jī)制不能完整刻畫分析師行為,而分析師聲譽(yù)機(jī)制與券商聲譽(yù)機(jī)制都能夠?qū)Ψ治鰩熜袨楫a(chǎn)生影響。周蘭等[10]研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)聲譽(yù)越高發(fā)生重大盈余預(yù)測誤差的可能性越小,但發(fā)生重大正向盈余預(yù)測誤差時(shí)將引起更積極的市場反應(yīng)。

本文擬探究企業(yè)聲譽(yù)、券商聲譽(yù)對分析師預(yù)測的影響,理論假設(shè)如下:

一般行業(yè)中的龍頭企業(yè)具有比較高的聲譽(yù),對于類似高聲譽(yù)的企業(yè),其業(yè)績往往能夠穩(wěn)定增長,比較樂觀。即使業(yè)績并不如表現(xiàn)的那么好,高聲譽(yù)企業(yè)也有能力和意愿為了維持聲譽(yù),展現(xiàn)業(yè)績穩(wěn)定樂觀的表象(聲譽(yù)維持假說)。此時(shí),分析師可能會基于企業(yè)的穩(wěn)定業(yè)績進(jìn)行較為樂觀的預(yù)測,即分析師發(fā)布的盈余預(yù)測大于真實(shí)盈余,形成正預(yù)測誤差,由此提出假設(shè)1。

假設(shè)1:對于高聲譽(yù)的企業(yè),分析師的正預(yù)測誤差較多。

但是對于高聲譽(yù)的企業(yè),它的市場關(guān)注度較一般企業(yè)更高,信息披露也較全面,透明度高,企業(yè)會按照要求定期披露公司的經(jīng)營狀況,向市場傳遞利好或利空消息,在這種情況下,分析師可獲得的信息比較多,更利于進(jìn)行全面準(zhǔn)確的預(yù)測,因此分析師的預(yù)測更可靠,由此提出假設(shè)2。

假設(shè)2:對于高聲譽(yù)的企業(yè),分析師預(yù)測的準(zhǔn)確度較高,分歧度較小。

分析師就職的證券公司為其提供數(shù)據(jù)支持和資源平臺,分析師才能更好地完成盈利預(yù)測和評級建議,高聲譽(yù)的券商綜合實(shí)力較強(qiáng),無論在資產(chǎn)規(guī)模、資源平臺、信息渠道等方面,都會優(yōu)于一般券商,能夠提供更好的資源。其次,雇傭關(guān)系也是影響分析師預(yù)測的一個(gè)重要原因,不同的券商在薪酬機(jī)制和競爭機(jī)制方面也有差異。由此提出假設(shè)3。

假設(shè)3:就職于高聲譽(yù)券商的分析師,他們的預(yù)測較非高聲譽(yù)券商的分析師的預(yù)測更準(zhǔn)確,誤差更小。

分析師預(yù)測誤差與多因素均有關(guān),其中,過去5年的每股盈余波動,即預(yù)測年度前5年每股收益變動標(biāo)準(zhǔn)差,是影響分析師非常直觀的因素。分析師在對當(dāng)年的每股盈余進(jìn)行預(yù)測時(shí)必會參考過去幾年的每股盈余值,當(dāng)以往的盈余預(yù)測波動較大時(shí),不利于分析師預(yù)測,可能會導(dǎo)致分析師預(yù)測誤差增大。但當(dāng)企業(yè)是高聲譽(yù)企業(yè)時(shí),分析師會更多關(guān)注其他與企業(yè)相關(guān)的因素,從而減少受每股盈余波動的影響。由此提出假設(shè)4。

假設(shè)4:高聲譽(yù)可以減小企業(yè)因往年每股盈余波動較大導(dǎo)致的分析師預(yù)測誤差。

三、樣本選擇和研究方法

(一)企業(yè)聲譽(yù)

根據(jù)《財(cái)富》(中文版)評選的“最受贊賞的中國公司”榜單以及由北京大學(xué)管理案例研究中心和《經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)》聯(lián)合評選的“中國最受尊敬企業(yè)”榜單,以及由世界金融實(shí)驗(yàn)室、《世界企業(yè)家》雜志和《蒙代爾》雜志中文版發(fā)起主辦評選的“中國50家最受尊敬上市公司”榜單上榜的所有公司。剔除阿里巴巴、百度、網(wǎng)易、京東、復(fù)星等非滬深上市公司,剔除華為、娃哈哈等民營非上市公司,統(tǒng)計(jì)上榜次數(shù)大于3的上市公司,得出55家高聲譽(yù)企業(yè),另外對每家高聲譽(yù)企業(yè)匹配一個(gè)對照樣本企業(yè)。匹配原則如下:(1)滬深非金融業(yè)企業(yè)、上市3年以上。(2)行業(yè)相同,兩位數(shù)行業(yè)代碼與高聲譽(yù)樣本相同。(3)規(guī)模相近,總資產(chǎn)為高聲譽(yù)樣本總資產(chǎn)的50%~150%之間。(4)盈利水平相近,控制在高聲譽(yù)樣本凈資產(chǎn)收益率70%~130%之間。如果經(jīng)過上述步驟,滿足條件的企業(yè)存在多家,則選擇總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率最接近且上市時(shí)間相近的企業(yè)。反之,從一位數(shù)行業(yè)代碼相同的公司中按上述條件選擇。

(二)券商聲譽(yù)衡量

券商聲譽(yù)以2010—2015年上榜《新財(cái)富》的“最具影響力研究機(jī)構(gòu)”的次數(shù)衡量,認(rèn)為上榜的券商聲譽(yù)要高于未上榜的,所以上榜的次數(shù)多的券商自然屬于高聲譽(yù)券商,本文以上榜次數(shù)大于2的定義為高聲譽(yù)券商,共13家。同時(shí),按照以下規(guī)則進(jìn)行對照券商匹配:(1)券商規(guī)模相近,為高聲譽(yù)券商的50%~150%。(2)證券公司評級相近,按2010—2015年證券公司評級賦值排序,選擇排名相差不超過10名的券商。(3)發(fā)布的分析師預(yù)測數(shù)量相近,上下不超過50%。

(三)數(shù)據(jù)來源

樣本原始數(shù)據(jù)來源于深圳市國泰安信息技術(shù)有限公司開發(fā)的CSMAR數(shù)據(jù)庫以及Wind數(shù)據(jù)庫,并經(jīng)手工處理得到。部分?jǐn)?shù)據(jù)庫缺失的數(shù)據(jù)來自新浪財(cái)經(jīng)、東方財(cái)富網(wǎng)站。所有的數(shù)據(jù)回歸均通過SPSS 20.0軟件完成。本文以國泰安數(shù)據(jù)庫中聲譽(yù)公司、對照公司共114家企業(yè)以及26家券商2010—2015年的中國股票市場分析師預(yù)測數(shù)據(jù)為依據(jù),對不同聲譽(yù)的公司的分析師預(yù)測結(jié)果和偏差進(jìn)行分析。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的及時(shí)性和可靠性,筆者進(jìn)行了如下篩選:(1)對于本年度發(fā)布的下一年度或下幾個(gè)年度的盈余預(yù)測報(bào)告予以剔除。對于該年度的盈余預(yù)測報(bào)告,因上市公司在會計(jì)年度結(jié)束后四個(gè)月內(nèi)披露的要求,僅保留該年度1月至次年3月期間各證券分析師發(fā)布預(yù)測信息,即2010年1月至2011年3月間發(fā)布的對2010年度的盈余預(yù)測。(2)對于同一分析師對同一家上市公司的預(yù)測數(shù)值只保留最新值。即甲分析師在4月和5月均對A公司預(yù)測了每股收益和凈利潤,則只保留甲分析師5月份對A公司預(yù)測的數(shù)值。(3)為消除異常值的影響,剔除異常數(shù)值、盈余缺失數(shù)值和盈余預(yù)測誤差前5%和后5%的數(shù)值。最后篩選出13 161條分析師預(yù)測值。

(四)研究方法

本文用配對樣本t檢驗(yàn)分別對企業(yè)聲譽(yù)和券商聲譽(yù)是否會影響分析師預(yù)測做檢驗(yàn),檢查兩組誤差是否有顯著差異。若有顯著差異(后證),再利用模型1探究各因素與預(yù)測誤差的關(guān)系,證明假設(shè)2和假設(shè)3。通過分析師預(yù)測偏好證明假設(shè)1。通過加入交互項(xiàng)即模型2證明假設(shè)4。其變量定義如表1所示。

RE=β0+β1REPU+β2IB+β3INST+β4MM+

β5ANAL+β6ROE+β7Tobin's Q+β8EV+β9SIZE+β10IR+

β11MP+β12GROW+β13OWN+β14DAYS+ξ (1)

RE=β0+β1REPU+β2IB+β3INST+β4MM+

β5ANAL+β6ROE+β7Tobin's Q+β8EV+β9EV×REPU+

β10SIZE+β11IR+β12MP+β13GROW+β14OWN+β15DAYS+ξ (2)

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)配對樣本t檢驗(yàn)

用SPSS的“非參數(shù)檢驗(yàn)”,對分析師預(yù)測誤差進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示,分析師預(yù)測誤差度為正態(tài)分布,平均值為0.16,標(biāo)準(zhǔn)差為0.54,可以做獨(dú)立樣本和配對樣本t檢驗(yàn)。

將高聲譽(yù)組企業(yè)與對照組做配對樣本t檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如下,由表2看出,高聲譽(yù)企業(yè)分析師預(yù)測誤差平均值為0.241,標(biāo)準(zhǔn)差為0.326,標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.005。而對照企業(yè)的分析師預(yù)測誤差平均值為0.533,,標(biāo)準(zhǔn)差是0.764,標(biāo)準(zhǔn)誤是0.013。相關(guān)系數(shù)為0.083,幾乎不相關(guān)。P<0.5,拒絕原假設(shè),即表明高聲譽(yù)企業(yè)與配對樣本企業(yè)預(yù)測誤差度存在顯著差異,并且前者小于后者。另外,將高聲譽(yù)組券商與對照組做配對樣本t檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示,高聲譽(yù)券商分析師預(yù)測誤差平均值為0.261,標(biāo)準(zhǔn)差為0.481,標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.006。而對照企業(yè)的分析師預(yù)測誤差平均值為0.264,標(biāo)準(zhǔn)差是0.504,標(biāo)準(zhǔn)誤是0.007。相關(guān)系數(shù)為0.091,幾乎不相關(guān)。P<0.5,拒絕原假設(shè),即表明高聲譽(yù)券商與配對券商預(yù)測誤差度存在顯著差異,并且略小于后者。后續(xù)用多元線性回歸檢驗(yàn)聲譽(yù)與分析師預(yù)測的關(guān)系。

(二)多元線性回歸

1.分析師盈余預(yù)測偏好分析

根據(jù)所得分析師預(yù)測結(jié)果可知,聲譽(yù)組的分析師預(yù)測中,預(yù)測盈余大于真實(shí)盈余(即ES>0)的結(jié)果有4 771條,預(yù)測盈余等于真實(shí)盈余(即ES=0)數(shù)據(jù)有293條,預(yù)測盈余小于真實(shí)盈余(即ES<0)的數(shù)據(jù)有3 094條,分別占聲譽(yù)組全部預(yù)測數(shù)據(jù)的58.48%、3.59%和37.93%。而對照組的分析師預(yù)測結(jié)果中,分別占對照組全部預(yù)測數(shù)據(jù)的64.21%、3.22%和32.57%。詳見表3。無論是聲譽(yù)組還是對照組,分析師預(yù)測盈余大于真實(shí)盈余占比較多,說明分析師更偏向發(fā)布樂觀的預(yù)測結(jié)果,但不符合假設(shè)1的預(yù)測。對照企業(yè)的正盈余預(yù)測比例比高于高聲譽(yù)企業(yè)的正盈余預(yù)測比,筆者認(rèn)為是由于高聲譽(yù)的企業(yè)可獲得的信息更多,有利于預(yù)測,所以并沒有盲目樂觀。

2.描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果(見表4)可知,分析師預(yù)測誤差(絕對值)均值為0.156,中值為0.034,說明預(yù)測誤差偏好樂觀且樂觀誤差十分大;分析師預(yù)測誤差程度(相對值)均值為0.27,中值為0.102,符合上述判斷;凈資產(chǎn)收益率極大值極小值差別很大,但平均值和中位數(shù)相近,在18%左右;機(jī)構(gòu)投資者持股均值為68.923,中值為75.097,說明機(jī)構(gòu)投資者持股整體較高;托賓Q均值為1.799,中位數(shù)為1.037,說明托賓Q偏高的值很高;盈余波動均值為0.37,中位數(shù)為0.259,說明盈余波動較大且波動偏高的更多;無形資產(chǎn)平均值和中值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于極大值,說明不同企業(yè)之間相差較大;公司規(guī)模增長速度平均在22.7%,中位數(shù)為17.8%,但極小值極大值相差較大,說明不同的企業(yè)增長率區(qū)別明顯;預(yù)測日距披露日平均在124天左右,中位數(shù)112天,說明較早發(fā)布預(yù)測的人更多;分析師追隨人數(shù)、資產(chǎn)規(guī)模、股權(quán)集中度的均值和中位數(shù)接近相等,表明公司的分析師追隨人數(shù)、資產(chǎn)規(guī)模、股權(quán)集中度分布相對均勻。

3.實(shí)證結(jié)果分析

用SPSS 20.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析,結(jié)果見表5。模型1的R2=0.174,調(diào)整R2=0.173,F(xiàn)=196.89,P=0.000b;模型2的R2=0.177,調(diào)整R2=0.176,F(xiàn)=187.73,P=0.000a。

從模型1實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果可知,企業(yè)聲譽(yù)的系數(shù)小于0且結(jié)果顯著,說明企業(yè)聲譽(yù)與預(yù)測誤差程度成反比,即聲譽(yù)高的企業(yè),盈余預(yù)測的誤差越小、越準(zhǔn)確,證實(shí)了假設(shè)2,高聲譽(yù)企業(yè)的市場關(guān)注度較一般企業(yè)更高,信息披露也較全面,透明度高,企業(yè)會按照要求定期披露公司的經(jīng)營狀況,向市場傳遞利好或利空消息,在這種情況下,分析師可獲得的信息比較多,更利于進(jìn)行全面準(zhǔn)確的預(yù)測,因此分析師的預(yù)測更可靠。

券商聲譽(yù)的系數(shù)同樣小于0且結(jié)果顯著,說明券商聲譽(yù)與預(yù)測誤差程度成反比,即在高聲譽(yù)券商就職的分析師,其預(yù)測誤差較小、較準(zhǔn)確,證實(shí)了假設(shè)3,高聲譽(yù)券商綜合實(shí)力較強(qiáng),能夠?yàn)榉治鰩熖峁┑臄?shù)據(jù)、資源和資源較多,且高聲譽(yù)券商在薪酬機(jī)制和競爭機(jī)制中有利于角逐出優(yōu)秀的分析師。

此外,機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高,分析師預(yù)測誤差越小、越準(zhǔn)確,機(jī)構(gòu)投資者持股越高,越有可能對公司起到一定的制約和監(jiān)督作用,促使上市公司發(fā)布真實(shí)可靠的信息,同時(shí),就職于機(jī)構(gòu)投資者的分析師與上市公司有著良好的關(guān)系,可能會有私人信息的優(yōu)勢;存在盈余管理動機(jī)的企業(yè),分析師預(yù)測誤差較大,而沒有盈余管理動機(jī)的企業(yè),分析師預(yù)測準(zhǔn)確度較高,一般盈余管理的企業(yè)信息不真實(shí)全面,會導(dǎo)致分析師可獲取信息的真實(shí)性下降,從而降低預(yù)測質(zhì)量;分析師追隨人數(shù)越多,分析師預(yù)測的準(zhǔn)確率越高,分歧度越小,說明分析師對于受關(guān)注度高的公司的預(yù)測較一致;凈資產(chǎn)收益率越高,分析師預(yù)測越準(zhǔn)確,一般業(yè)績好的公司市場關(guān)注度高,信息較多,有助于提高分析師預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度;每股盈余的波動性越大,分析師預(yù)測的誤差越大、準(zhǔn)確度越低,說明了每股盈余的波動性影響了預(yù)測難度,從而影響分析師預(yù)測準(zhǔn)確度;主營業(yè)務(wù)占比越高,分析師預(yù)測的誤差越高,這與預(yù)期不符合,可能是因?yàn)樗x企業(yè)規(guī)模太大,業(yè)務(wù)種類繁多,干擾分析師所致;資產(chǎn)增長越快,分析師預(yù)測誤差越小,越準(zhǔn)確,可能是因?yàn)橘Y產(chǎn)增長率高的上市公司處于快速發(fā)展階段,業(yè)績較好,信息披露十分及時(shí)、真實(shí),有助于分析師的預(yù)測;分析師預(yù)測日距年報(bào)披露的日期即越近,分析師預(yù)測越準(zhǔn)確,誤差也越小,原因可能是臨近披露日可獲得是信息增多所致。而資產(chǎn)規(guī)模、股權(quán)集中度、托賓Q和無形資產(chǎn)比率的結(jié)果均不顯著,且所有VIF均小于3,因此該回歸模型不存在多重共線性問題。

模型2加入了交互項(xiàng)REPU×EV,此處REPU作為對EV和RE的調(diào)節(jié)變量,探討其影響RE和EV關(guān)系的方向和強(qiáng)弱。模型1顯示,EV和RE呈正相關(guān)關(guān)系,即盈余波動越大,分析師預(yù)測的誤差程度越大。在模型2中加入交互項(xiàng)REPU×EV并沒有改變EV和RE關(guān)系的符號,EV回歸系數(shù)顯著為正,交互項(xiàng)REPU×EV回歸系數(shù)顯著為負(fù),二者異號,說明企業(yè)聲譽(yù)REPU對EV和RE之間的正相關(guān)系數(shù)起到了減弱的調(diào)節(jié)作用,即高聲譽(yù)可以減小企業(yè)因往年每股盈余波動較大導(dǎo)致的分析師預(yù)測誤差,證明了假設(shè)4。

五、結(jié)論與啟示

本文探討了企業(yè)聲譽(yù)、券商聲譽(yù)對分析師預(yù)測的影響,研究結(jié)果表明:分析師并沒有因?yàn)槠髽I(yè)的高聲譽(yù)對其進(jìn)行過于樂觀的預(yù)測,相反,對于高聲譽(yù)的企業(yè),由于其可獲取的信息更多,分析師的預(yù)測更準(zhǔn)確。就職于高聲譽(yù)券商的分析師,也由于信息優(yōu)勢等原因,預(yù)測結(jié)果較非高聲譽(yù)券商更準(zhǔn)確。企業(yè)聲譽(yù)可以減小過去5年較大的每股盈余波動導(dǎo)致的分析師預(yù)測誤差。此外,還證明了分析師追隨人數(shù)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例、資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)收益率、分析師預(yù)測日距年報(bào)披露日的天數(shù)與分析師預(yù)測準(zhǔn)確度正相關(guān);盈余管理動機(jī)、每股盈余波動性、主營業(yè)務(wù)收入與分析師預(yù)測準(zhǔn)確性負(fù)相關(guān)。對于以上結(jié)論,本文均做了原因分析。

影響分析師預(yù)測的因素有很多,基于上述理論分析和實(shí)證研究,本文主要提出以下政策建議:(1)建立健全上市公司信息披露制度。我國的證券市場存在著嚴(yán)重的信息不對稱,投資者(尤其是中小投資者)很難以較低成本獲得真實(shí)、可靠的信息,不利于投資決策,分析師基于有限的信息做出的預(yù)測難以起到指導(dǎo)投資者的作用,單純依靠市場機(jī)制很難解決這個(gè)問題,需要政府的有效監(jiān)管來緩解信息不對稱。(2)培養(yǎng)上市公司的聲譽(yù)意識。聲譽(yù)機(jī)制對上市公司起制約作用,企業(yè)會由于“聲譽(yù)維持效應(yīng)”形成一種自身要求,有利于提高上市公司質(zhì)量,提升證券市場整體層次。(3)完善券商聲譽(yù)的評選方法。監(jiān)督部門應(yīng)對媒體舉辦的券商、分析師評選活動給予監(jiān)督和規(guī)范,保證評選公開公正,提升評選的質(zhì)量和影響力。(4)提高分析師整體水平。加強(qiáng)分析師從業(yè)教育,提高分析師能力水平,加強(qiáng)分析師道德意識,有助于幫助投資者提供真實(shí)可靠的指導(dǎo)意見。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 曉芳. 聲譽(yù)機(jī)制——內(nèi)部控制的自我執(zhí)行[J]. 商業(yè)會計(jì), 2014(11):6-9.

[2] BROWN L D,RICHARDSON G D, SCHWAGER S J. An Information Interpretation of Financial Analyst Superiority in Forecasting Earnings[J]. Journal of Accounting Research, 1987,25(1):49-67.

[3] 石桂峰,蘇力勇,齊偉山.財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測精確度決定因素的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)研究,2007,33(5):62-71.

[4] PARKASH M, DAN S D, SALATKA W K. How certain firm-specific characteristics affect the accuracy and dispersion of analysts' forecasts:A latent variables approach[J]. Journal of Business Research,1995,34(3):161-169.

[5] 李悅, 王超. 中國證券分析師盈利預(yù)測準(zhǔn)確度的影響因素——來自中國股票市場的證據(jù)[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011(11):19-25.

[6] COWEN A, GROYSBERG B, HEALY P. Which types of analyst firms are more optimistic?[J]. Journal of Accounting & Economics, 2006,41(1/2):119-146.

[7] FANG L H, YASUDA A. Are Stars' Opinions Worth More? The Relation Between Analyst Reputation and Recommendation Values[J]. Journal of Financial Services Research,2011,46(3):235-269.

[8] 王宇熹,洪劍峭,肖峻.頂級券商的明星分析師薦股評級更有價(jià)值么?——基于券商聲譽(yù)、分析師聲譽(yù)的實(shí)證研究[J].管理工程學(xué)報(bào),2012,26(3):197-206.

[9] 李星漢,劉洋,鄭雙燕.聲譽(yù)機(jī)制與企業(yè)異質(zhì)性信息[J].商業(yè)研究,2015(7):53-66.

[10] 周蘭,李思奇.企業(yè)聲譽(yù)、重大盈余意外與市場反應(yīng)[J].財(cái)經(jīng)問題研究,2015(2):95-101.

[11] 方軍雄.我國上市公司信息披露透明度與證券分析師預(yù)測[J].金融研究,2007(6):136-148.

[12] 白曉宇.上市公司信息披露政策對分析師預(yù)測的多重影響研究[J].金融研究,2009(4):92-112.

[13] 韋德洪,文靜.證券分析師盈余預(yù)測與上市公司盈余管理[J].會計(jì)之友,2013(9):12-17.

[14] 胡娜,鄭曉薇,周銘山.聲譽(yù)如何影響證券分析師的預(yù)測行為?[J].上海管理科學(xué),2014,36(6):87-93.

[15] 施先旺,李志剛,劉拯.分析師個(gè)體特征差異與預(yù)測準(zhǔn)確度[J].會計(jì)之友,2015(8):53-58.

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