底陽陽

【摘 要】 文章以我國2008—2015年財(cái)務(wù)分析師對滬深兩市做出兩次以上盈余預(yù)測的A股上市公司作為研究樣本，對分析師信息分析效率展開討論。研究發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正與偏誤之間顯著負(fù)相關(guān)，說明我國的財(cái)務(wù)分析師對于信息是反應(yīng)過度的，這一結(jié)果在控制了信息正負(fù)性后并沒有發(fā)生變化；研究模型引入財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正與信息正負(fù)性的交互項(xiàng)之后，發(fā)現(xiàn)該交互項(xiàng)顯著為正，說明分析師對于好壞消息反應(yīng)過度的程度是不同的，其對好消息反應(yīng)過度的程度要高于對壞消息反應(yīng)過度的程度，這一結(jié)論為考察我國財(cái)務(wù)分析師對信息的分析處理是否有效率提供了直接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

【關(guān)鍵詞】 盈余預(yù)測偏誤； 盈余預(yù)測修正； 過度反應(yīng)； 心理經(jīng)驗(yàn)法則

【中圖分類號】 F272.3 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）22-0074-08

一、引言

財(cái)務(wù)分析師作為市場向投資者傳遞信息的重要中介，其信息分析是否有效率將會(huì)影響投資者的投資效率①，因此這一問題一直是學(xué)者關(guān)心的重要研究領(lǐng)域。關(guān)于財(cái)務(wù)分析師是否具有效率，現(xiàn)有研究多從分析師對于信息是反應(yīng)過度（Over-reaction）或反應(yīng)不足（Under-reaction）的視角展開討論，但已有研究尚未達(dá)成較為一致的結(jié)論。研究表明，財(cái)務(wù)分析師對于盈余或是其他信息存在反應(yīng)不足的現(xiàn)象[ 1 ]；還有研究認(rèn)為財(cái)務(wù)分析師對于信息也可能存在反應(yīng)過度的現(xiàn)象[ 2 ]。系統(tǒng)性反應(yīng)不足或反應(yīng)過度均被視為分析師對未來盈余預(yù)測的偏誤，這種預(yù)測偏誤不符合理性預(yù)期的前提和有效資本市場假說。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)財(cái)務(wù)分析師對于信息有反應(yīng)過度或反應(yīng)不足的無效率情況時(shí)，市場中的投資者對于財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測與薦股意見都無法有效率地使用。而我國資本市場主體的中小投資者缺乏有效信息和專業(yè)分析能力②，更多依賴財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測結(jié)果與薦股意見③，因而財(cái)務(wù)分析師無效率使用信息是導(dǎo)致投資者特別是中小投資者投資無效率的重要原因之一。

鑒于財(cái)務(wù)分析師的信息處理活動(dòng)對投資者的影響重大，可以預(yù)期如果投資者能充分認(rèn)識(shí)到分析師對信息反應(yīng)過度或反應(yīng)不足，其提供的信息是存在偏誤的，那么他們可能將理智地看待財(cái)務(wù)分析師提供的信息，從而做出正確的投資決策。本文擬通過實(shí)證研究的方法，檢驗(yàn)我國財(cái)務(wù)分析師對信息的反應(yīng)究竟是反應(yīng)過度還是反應(yīng)不足，為我國財(cái)務(wù)分析師對信息的分析是否有效率提供直接經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，并試圖從信息正負(fù)性所產(chǎn)生的心理活動(dòng)變化角度進(jìn)一步分析這一現(xiàn)象。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測與反應(yīng)過度或反應(yīng)不足

財(cái)務(wù)分析師對于信息特別是盈余相關(guān)信息反應(yīng)過度或反應(yīng)不足的原因，以往文獻(xiàn)認(rèn)為：財(cái)務(wù)分析師由于管理層關(guān)系、利益沖突[ 3 ]、心理偏差[ 4 ]等原因，往往存在對信息的反應(yīng)過度或反應(yīng)不足。

導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對信息反應(yīng)過度的原因：第一種解釋認(rèn)為財(cái)務(wù)分析師會(huì)為了“取悅”上市公司管理層，以利于獲取上市公司管理層的私有信息而刻意對好消息反應(yīng)過度，進(jìn)而提出超過其真實(shí)預(yù)期的盈余預(yù)測。而對于那些盈余預(yù)測較為困難的公司，財(cái)務(wù)分析師會(huì)為了從上市公司管理層處獲得更多的私有信息，其對公司的利好消息會(huì)呈現(xiàn)更為嚴(yán)重的反應(yīng)過度[ 5 ]。第二種解釋認(rèn)為財(cái)務(wù)分析師對信息反應(yīng)過度是受到利益沖突的影響。因?yàn)樵趪鴥?nèi)，財(cái)務(wù)分析師大多為證券公司所雇用，為鼓勵(lì)投資者買賣股票、幫助投行部門爭取承銷業(yè)務(wù)[ 3 ]、提高自營部門④業(yè)績[ 6 ]，財(cái)務(wù)分析師會(huì)對公司的利好信息反應(yīng)過度，進(jìn)而提出具有樂觀傾向的預(yù)測結(jié)果。第三種解釋則認(rèn)為財(cái)務(wù)分析師的反應(yīng)過度可能是認(rèn)知心理偏差造成的，原因是財(cái)務(wù)分析師長期與管理層接觸，在心理他們與管理層為同一立場，因此，在判斷上會(huì)呈現(xiàn)樂觀傾向，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對公司未來盈余情況進(jìn)行預(yù)測時(shí)會(huì)呈現(xiàn)反應(yīng)過度的情形[ 7 ]。

關(guān)于導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對信息反應(yīng)不足的原因：第一種解釋認(rèn)為，財(cái)務(wù)分析師在盈余預(yù)測時(shí)的主要心理偏差是“錨定效應(yīng)”，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對信息的反應(yīng)不足。財(cái)務(wù)分析師在進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)，若有一明顯的定錨點(diǎn)存在，則會(huì)過度信賴此定錨點(diǎn)，因?yàn)槎ㄥ^調(diào)整法則調(diào)整不足的特性使得財(cái)務(wù)分析師未能對可利用信息作出充分反應(yīng)，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師相對基于現(xiàn)有信息做出理性判斷下的公司未來盈余而言反應(yīng)不足[ 8 ]。第二種解釋認(rèn)為財(cái)務(wù)分析師之所以對信息反應(yīng)不足，是管理層為了擊敗財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測，在向財(cái)務(wù)分析師提供信息時(shí)會(huì)有所保留，并未將能影響公司未來盈余的私有信息全部透露給財(cái)務(wù)分析師，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對信息反應(yīng)不足⑤。第三種解釋認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者是證券公司承銷證券的主要客戶[ 3 ]和分倉收入[ 9 ]的主要來源之一，另外《新財(cái)富》最佳分析師的評選往往由機(jī)構(gòu)投資者投票選出，因此財(cái)務(wù)分析師在做出其盈余預(yù)測時(shí)，對機(jī)構(gòu)投資者重倉持有的股票往往不夠客觀，特別是對于負(fù)面消息往往表現(xiàn)出反應(yīng)不足的現(xiàn)象[ 9 ]。

由上述分析可知，財(cái)務(wù)分析師進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)，對信息的反應(yīng)是過度還是不足已有研究結(jié)論并不一致。而明確財(cái)務(wù)分析師信息分析是否具有效率，對于提高財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性，進(jìn)而促進(jìn)資本市場信息的有效流動(dòng)具有重要意義。因此，本文提出假設(shè)，對此問題做進(jìn)一步探討。

假設(shè)1-a：財(cái)務(wù)分析師對接受到的信息反應(yīng)不足。

假設(shè)1-b：財(cái)務(wù)分析師對接受到的信息反應(yīng)過度。

（二）財(cái)務(wù)分析師對不同信息屬性的反應(yīng)

行為財(cái)務(wù)學(xué)的研究證實(shí)即使作為市場理性代表的財(cái)務(wù)分析師，在對搜集來的財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息進(jìn)行處理過程中，會(huì)受心理因素的影響而產(chǎn)生認(rèn)知上的偏差，往往因?yàn)楦櫟墓善睍r(shí)間很久，產(chǎn)生了情感上的因素，故而會(huì)產(chǎn)生認(rèn)知上的偏差，非理性地做出自己的“真實(shí)盈余預(yù)測”。這里將財(cái)務(wù)分析師接受到的信息⑥進(jìn)行區(qū)分，按照信息正負(fù)性區(qū)分為好消息（Good News）和壞消息（Bad News）兩種類型⑦，以進(jìn)一步討論財(cái)務(wù)分析師對不同信息類型的反應(yīng)情況。endprint

根據(jù)前述文獻(xiàn)回顧，由于公司的未來盈余具有不確定性，財(cái)務(wù)分析師在預(yù)測公司的未來盈余時(shí)往往會(huì)根據(jù)搜集到的信息與以往經(jīng)驗(yàn)中事物典型狀態(tài)的相似程度來做出判斷，即財(cái)務(wù)分析師會(huì)簡單地認(rèn)為過去相似的事件所引起的狀況同樣適用于現(xiàn)在，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對信息的過度反應(yīng)[ 8 ]。當(dāng)財(cái)務(wù)分析師接受到的消息為好消息時(shí)，財(cái)務(wù)分析師就可能采用代表性經(jīng)驗(yàn)法則進(jìn)行判斷。財(cái)務(wù)分析師在進(jìn)行預(yù)測的過程中有意無意地受到“代表性偏差”（Representativeness Bias）的影響，對好消息反應(yīng)過度，使得財(cái)務(wù)分析師更往上修正其先前的盈余預(yù)測值，導(dǎo)致修正后的盈余預(yù)測越偏離真實(shí)盈余，預(yù)測盈余誤差越大[ 10 ]。當(dāng)財(cái)務(wù)分析師接受到的消息為壞消息時(shí)，財(cái)務(wù)分析師同樣可能會(huì)采用代表性經(jīng)驗(yàn)法則進(jìn)行判斷。財(cái)務(wù)分析師在進(jìn)行預(yù)測的過程中有意無意地受到“代表性偏差”的影響，對負(fù)面信息反應(yīng)過度，使得財(cái)務(wù)分析師更往下修正其先前的盈余預(yù)測值，導(dǎo)致修正后的盈余預(yù)測越偏離真實(shí)盈余，預(yù)測盈余誤差越大。財(cái)務(wù)分析師除了受代表性偏差的影響外，還可能受到其他心理偏差的影響，寬大性偏差便是其中之一。財(cái)務(wù)分析師在受到寬大性偏差的影響⑧后，似乎對壞消息會(huì)產(chǎn)生較為積極的看法，這樣對壞消息的反應(yīng)程度就較好消息時(shí)要低?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：財(cái)務(wù)分析師對好消息反應(yīng)過度的程度要比對壞消息反應(yīng)過度的程度高。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇

本文樣本選自2008—2015年間財(cái)務(wù)分析師對上海和深圳兩個(gè)證券交易所上市的A股公司，剔除了金融行業(yè)、ST、PT或退市，以及數(shù)據(jù)有缺失的上市公司盈利數(shù)據(jù)。

本文對樣本選擇的要求是：（1）公司需有同一財(cái)務(wù)分析師兩次以上的盈余預(yù)測數(shù)據(jù)，剔除財(cái)務(wù)分析師對公司只進(jìn)行過一次盈余預(yù)測的數(shù)據(jù)，對同一公司進(jìn)行過多次盈余預(yù)測的財(cái)務(wù)分析師數(shù)據(jù)只保留首次和最后一次的盈余預(yù)測數(shù)據(jù)；（2）公司被預(yù)測年度前一年度及當(dāng)年年度的盈余數(shù)據(jù)可獲得。經(jīng)過上述初始樣本篩選后，同時(shí)為了避免極值帶來的影響進(jìn)行了1%的縮尾處理，最終得到22 980個(gè)有效樣本。2008—2015年的樣本數(shù)量分別為537個(gè)、589個(gè)、958個(gè)、3 232個(gè)、3 436個(gè)、4 437個(gè)、5 688個(gè)、4 103個(gè)。本研究數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）、銳思數(shù)據(jù)庫（RESSET）以及萬德數(shù)據(jù)庫（Wind）。財(cái)務(wù)分析師數(shù)據(jù)系以上三個(gè)數(shù)據(jù)庫相關(guān)數(shù)據(jù)匯總并剔除相同數(shù)據(jù)后的合集。

（二）變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量

目前，國內(nèi)外有兩種方法來衡量財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測偏誤：一種方法采用絕對預(yù)測準(zhǔn)確度，即預(yù)測偏誤的大小主要通過被分析上市公司的實(shí)際報(bào)告值和財(cái)務(wù)分析師的預(yù)測值進(jìn)行比較得出，為提高結(jié)果的可比性，預(yù)測偏誤常除以公司盈余或股價(jià)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。另一種方法是采用相對預(yù)測準(zhǔn)確度，即將某位財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤與財(cái)務(wù)分析師整體預(yù)測偏誤的均值或中位數(shù)進(jìn)行比較，也有將財(cái)務(wù)分析師預(yù)測結(jié)果和其他模型結(jié)果相對照的[ 11 ]，還有將財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測結(jié)果與修正結(jié)果加以比較的。

對于財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤的衡量標(biāo)準(zhǔn)并沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，筆者分析總結(jié)以上模型的特點(diǎn)并結(jié)合本文擬研究的問題后，認(rèn)為Elliot等[ 12 ]的模型來衡量財(cái)務(wù)分析師的盈余偏誤較為適宜。Elliot等提出的模型沒有加絕對值，可以衡量盈余偏誤的方向及大小，有利于選擇此方法作為衡量財(cái)務(wù)分析師盈余偏誤的基準(zhǔn)模型，被解釋變量的定義詳見表1。

2.解釋變量

本文以國外學(xué)者Elliot等、Easterwood和Nutt[ 13 ]對財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤的實(shí)證研究為基礎(chǔ)，結(jié)合所提出的研究假設(shè)，選取財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）作為解釋變量來研究財(cái)務(wù)分析師預(yù)測是否具有效率。REV用財(cái)務(wù)分析師離真實(shí)盈余報(bào)告日最近一次的每股盈余預(yù)測值減去財(cái)務(wù)分析師首次做出的公司本年度的盈余預(yù)測值。REV為正表示財(cái)務(wù)分析師對基于利好公司的消息進(jìn)行及時(shí)反應(yīng)，對前期預(yù)測進(jìn)行向上修正；REV為負(fù)表示財(cái)務(wù)分析師對基于公司的不利消息進(jìn)行及時(shí)反應(yīng)，對前期預(yù)測進(jìn)行向下修正，REV表示財(cái)務(wù)分析師對消息的反應(yīng)情況。

本文將財(cái)務(wù)分析師接受到的信息進(jìn)行區(qū)分，按照信息正負(fù)性將財(cái)務(wù)分析師接受到的信息區(qū)分為兩類，一類為好消息，另外一類為壞消息。根據(jù)De Bondt和Thaler以及Amir和Ganzach的研究均以財(cái)務(wù)分析師本年度的首次盈余預(yù)測減去上期經(jīng)調(diào)整股利后的每股實(shí)際盈余（即第一次盈余預(yù)測修正，以下簡稱FC）的方向，作為區(qū)分公司面臨好壞消息的分類標(biāo)準(zhǔn)。即當(dāng)FC為正時(shí)，代表財(cái)務(wù)分析師認(rèn)為公司面臨好消息，故將公司的盈余預(yù)測往上調(diào)整；反之，當(dāng)FC為負(fù)時(shí)，代表財(cái)務(wù)分析師認(rèn)為公司面臨壞消息，故將公司的盈余預(yù)測往下修正，本研究亦采用此方法區(qū)分好、壞消息。以上解釋變量的定義詳見表1。

3.控制變量

參考Elliott等的做法，筆者控制了財(cái)務(wù)分析師的預(yù)測是團(tuán)隊(duì)預(yù)測還是個(gè)人預(yù)測、財(cái)務(wù)分析師是否是明星分析師、財(cái)務(wù)分析師發(fā)布的盈余預(yù)測數(shù)量、財(cái)務(wù)分析師所在證券公司的規(guī)模大小、財(cái)務(wù)分析師跟蹤的公司數(shù)量和行業(yè)數(shù)量、財(cái)務(wù)分析師預(yù)測時(shí)長等分析師的個(gè)人特征變量，詳見表1。

（三）模型設(shè)計(jì)

本文在參考Elliott等的基礎(chǔ)上為檢驗(yàn)提出的假設(shè)，設(shè)定回歸模型（1）。通過該模型計(jì)算的結(jié)果，利用財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測偏差（FE）與財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測修正（REV）符號，證實(shí)財(cái)務(wù)分析師究竟對信息是反應(yīng)過度還是反應(yīng)不足。另外，為考察好壞不同信息類型對財(cái)務(wù)分析師反應(yīng)情形的影響，加入了信息類型變量⑨（News）及信息類型（News）與盈余預(yù)測修正（REV）的交乘項(xiàng)?；貧w模型如（1）所示：

FE=？琢0+？琢1REV+？琢2News+？琢3News×REV+？琢4Cont+？著i

（1）

根據(jù)過去相關(guān)研究，用財(cái)務(wù)分析師所跟蹤公司的本年度報(bào)告實(shí)際每股盈余減去離真實(shí)盈余報(bào)告日最近一次的財(cái)務(wù)分析師的每股盈余預(yù)測值作為財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（以下簡稱FE）的代理變量⑩。上式中FE？輥？輯？訛的計(jì)算如（2）所示：endprint

FEijt=ActualEPSjt-LasForecastEPSijt （2）

上式中REV用財(cái)務(wù)分析師離真實(shí)盈余報(bào)告日最近一次的每股盈余預(yù)測值減去財(cái)務(wù)分析師首次做出的公司本年度的盈余預(yù)測值？輥？輰？訛，即：

REVijt=LastForecastEPSijt-FirstForecastEPSijt

（3）

式（1）中News表示按照信息正負(fù)性對財(cái)務(wù)分析師接受到的消息進(jìn)行區(qū)分后的信息類型。如果財(cái)務(wù)分析師接受到的消息為好消息的話News為1，財(cái)務(wù)分析師接受到的消息為壞消息的話News為0。

Cont是一組控制變量，表示影響分析師盈余預(yù)測偏誤的因素。

財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）反映了本年度內(nèi)財(cái)務(wù)分析師接受到新信息（包括宏觀信息、行業(yè)信息以及公司特有信息）后，在多大程度上對其先前的盈余預(yù)測進(jìn)行修正。財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）則反映了財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測與公司公布的真實(shí)盈余預(yù)測之間的差距。為更好地說明財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）的關(guān)系，特給出圖1進(jìn)行說明。

財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）和財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）均可正可負(fù)，正如圖2所示，這兩個(gè)變量之間可以出現(xiàn)4種組合。根據(jù)前述理論分析，如果REV和FE之間一正一負(fù)，表示財(cái)務(wù)分析師對信息反應(yīng)過度；如果REV和FE之間同正或同負(fù)，則表示財(cái)務(wù)分析師對信息反應(yīng)不足。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了好消息和壞消息數(shù)據(jù)的樣本年度分布情況。從總體上看，在22 980個(gè)樣本觀測值中，好消息的樣本有16 005個(gè)，壞消息的樣本有6 975個(gè)，好消息占總樣本的比例為69.65%。從2008—2015年的樣本總體分布可以得出，市場上好消息的數(shù)量比壞消息數(shù)量多，除2008年和2009年外，大部分年份市場上好消息的數(shù)量遠(yuǎn)大于壞消息的數(shù)量，這說明市場對公司未來發(fā)展及盈利情況普遍比較樂觀。

表3是本文研究內(nèi)容所涉及的因變量、自變量以及控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)，表中涉及均值、中位值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值。

觀察表3，F(xiàn)E的均值為-0.086，中位值為-0.040，最大值為0.490，最小值為-1.160，初步結(jié)果與先前研究相一致，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測的平均值和中位值顯著為負(fù)，說明財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測比所跟蹤公司發(fā)布的真實(shí)盈余要高，財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測存在樂觀傾向。REV的均值為-0.097，中位值為-0.001，最大值為0.670，最小值為-1.340，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正的平均值顯著為負(fù)，說明隨著時(shí)間的推移，財(cái)務(wù)分析師接受到更多新信息之后，對其之前所做的樂觀盈余預(yù)測進(jìn)行向下修正，這也證實(shí)了財(cái)務(wù)分析師前期的盈余預(yù)測存在樂觀偏誤。News的均值為0.304，說明有69.6%的消息為好消息，另外30.4%的消息為壞消息，說明市場普遍比較樂觀。Team的均值為0.274，說明財(cái)務(wù)分析師提供的盈余預(yù)測有27.4%是團(tuán)隊(duì)預(yù)測，這表示財(cái)務(wù)分析師發(fā)布的盈余預(yù)測大部分是單獨(dú)以個(gè)人名義發(fā)布，即非團(tuán)隊(duì)預(yù)測。Star的均值是0.143，說明有14.3%的盈余預(yù)測是明星分析師發(fā)布的。N_Forecast的均值是2.955，說明樣本中平均每位財(cái)務(wù)分析師發(fā)布的盈余預(yù)測數(shù)量為2.955個(gè)。BrokerSize的均值為3.515，中位值為3.526。N_Enter的均值是2.885，說明樣本中平均每位財(cái)務(wù)分析師跟蹤的公司數(shù)量為2.885家。N_Ind的均值是2.782，說明樣本中平均每位財(cái)務(wù)分析師跟蹤的行業(yè)數(shù)量為2.782家。

（二）回歸結(jié)果與分析

本文選取2008—2015年財(cái)務(wù)分析師對滬深交易所上市公司22 980個(gè)樣本盈余預(yù)測數(shù)據(jù)，通過多元線性回歸模型（1）來分析財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測與過度反應(yīng)/反應(yīng)不足之間的關(guān)系，表4給出了這兩者間全樣本的回歸結(jié)果?；貧w結(jié)果表明，模型總體上通過了顯著性檢驗(yàn)，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

模型（1）是沒有控制信息類型的多元回歸結(jié)果，結(jié)果顯示財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）之間顯著負(fù)相關(guān)，根據(jù)前述理論分析可以知道財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測偏差（FE）與盈余預(yù)測修正（REV）反映極端，要么是負(fù)方向，要么是正方向，一正一負(fù)，或是一負(fù)一正，說明財(cái)務(wù)分析師對于接受到的新信息是反應(yīng)過度的，本文的研究假設(shè)1-b得到驗(yàn)證。

模型（2）是在模型（1）的基礎(chǔ)上控制了信息類型，回歸結(jié)果顯示財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）與盈余預(yù)測修正（REV）顯著負(fù)相關(guān)，說明在控制信息類型后，結(jié)論沒有發(fā)生變化。

模型（3）是在模型（2）的基礎(chǔ)上增加了交乘項(xiàng)REV×News，回歸結(jié)果顯示，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）之間顯著負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.042；交互項(xiàng)（REV×News）與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）之和與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）之間顯著負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.007，該結(jié)果說明財(cái)務(wù)分析師對好壞消息反應(yīng)過度的程度不同。相對于壞消息而言，財(cái)務(wù)分析師對好消息反應(yīng)過度的程度要比壞消息反應(yīng)過度的程度更高。可能的原因在于當(dāng)財(cái)務(wù)分析師接受到的消息為好時(shí)，財(cái)務(wù)分析師就可能會(huì)在其記憶中搜尋與該好消息相類似的消息，利用類似消息對公司盈余帶來的影響并依過去的經(jīng)驗(yàn)作為其判斷依據(jù)，財(cái)務(wù)分析師在進(jìn)行預(yù)測的過程中有意無意地受到代表性偏差的影響，對好消息反應(yīng)過度，使得財(cái)務(wù)分析師更往上修正其先前的盈余預(yù)測值，導(dǎo)致修正后的盈余預(yù)測越偏離真實(shí)盈余，預(yù)測盈余誤差越大，這一結(jié)論與Amir和Ganzach[ 8 ]的研究結(jié)論一致；而當(dāng)財(cái)務(wù)分析師接受到的消息為壞消息時(shí)，財(cái)務(wù)分析師同樣會(huì)采用代表性經(jīng)驗(yàn)法則進(jìn)行判斷，這樣導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對接受到的壞消息反應(yīng)過度，使得財(cái)務(wù)分析師更往下修正其先前的盈余預(yù)測值，導(dǎo)致修正后的盈余預(yù)測越偏離真實(shí)盈余，預(yù)測盈余誤差越大，這一結(jié)論與Amir和Ganzach[ 8 ]的研究結(jié)論一致。但財(cái)務(wù)分析師除了受代表性偏差的影響外，還可能受到其他心理偏差的影響，寬大性偏差便是其中之一，財(cái)務(wù)分析師在受到寬大性偏差的影響后，似乎對壞消息會(huì)產(chǎn)生較為積極的看法，這樣對壞消息的反應(yīng)程度就較好消息要低，假設(shè)2得到驗(yàn)證。endprint

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文嘗試了如下敏感性測試：

穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見表5所示。在本文的回歸分析中，對好壞消息的區(qū)分主要以De Bondt和Thaler[ 10 ]以及Amir和Ganzach[ 8 ]的研究為基礎(chǔ)，以財(cái)務(wù)分析師本年度的首次盈余預(yù)測減去上期經(jīng)調(diào)整股利后的每股實(shí)際盈余（即第一次盈余預(yù)測修正，以下簡稱FC）的方向作為區(qū)分公司面臨好壞消息的分類標(biāo)準(zhǔn)。但是以這種方式計(jì)量的結(jié)果作為劃分好壞消息的標(biāo)準(zhǔn)有些欠缺。因?yàn)檫@只能區(qū)分財(cái)務(wù)分析師在做出首次盈余預(yù)測時(shí)接受到的信息類型，而財(cái)務(wù)分析師在隨后時(shí)間會(huì)陸續(xù)不斷地接受到新的信息，不能簡單以首次盈余預(yù)測時(shí)接受到的信息類型來推斷后續(xù)接受到的信息類型也和前次相同。

為了穩(wěn)健起見，借鑒Amir和Ganzach[ 8 ]與Easterwood和Nutt[ 13 ]的方法，以財(cái)務(wù)分析師本年度離真實(shí)盈余公告日最近一次的盈余預(yù)測減去上期經(jīng)調(diào)整股利后的每股實(shí)際盈余（即第一次盈余預(yù)測修正，以下簡稱FC_Last）的方向作為區(qū)分公司面臨好壞消息的分類標(biāo)準(zhǔn)，即當(dāng)FC_Last為正時(shí)，代表財(cái)務(wù)分析師認(rèn)為公司面臨好消息，故將公司的盈余預(yù)測向上調(diào)整；反之，當(dāng)FC_Last為負(fù)時(shí)，代表財(cái)務(wù)分析師認(rèn)為公司面臨壞消息，故將公司的盈余預(yù)測向下修正，本次穩(wěn)健性檢驗(yàn)亦采用此方法區(qū)分好壞消息，回歸結(jié)果顯示：

模型（1）中財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）之間顯著負(fù)相關(guān)，說明財(cái)務(wù)分析師對于接受到的新信息是反應(yīng)過度的，證實(shí)了本文的研究假設(shè)1-b。

模型（2）在模型（1）的基礎(chǔ)上控制了信息類型，回歸結(jié)果顯示財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）與盈余預(yù)測修正（REV）顯著負(fù)相關(guān)，說明在控制信息類型后，結(jié)論沒有發(fā)生變化。

模型（3）是在模型（2）的基礎(chǔ)上增加了交乘項(xiàng)REV×News，回歸結(jié)果顯示，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）之間顯著負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.042；交互項(xiàng)（REV×News）與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正（REV）之和與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤（FE）之間顯著負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.031，該結(jié)果說明財(cái)務(wù)分析師對好壞消息反應(yīng)過度的程度不同，相對于壞消息而言，財(cái)務(wù)分析師對好消息反應(yīng)過度的程度要比壞消息反應(yīng)過度的程度更高，證實(shí)了本文的研究假設(shè)2。此外，相關(guān)控制變量的回歸結(jié)果也與原回歸結(jié)果總體一致。

綜上，以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)？輥？輱？訛說明本文所構(gòu)建模型的穩(wěn)健性是較好的，可以證明財(cái)務(wù)分析師對接受到的新信息反應(yīng)過度；財(cái)務(wù)分析師對接受到的好壞消息反應(yīng)過度程度不同，相對于壞消息而言，財(cái)務(wù)分析師對好消息反應(yīng)過度程度要比壞消息反應(yīng)過度程度要更高。

五、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文以2008—2015年間財(cái)務(wù)分析師對中國A股上市公司22 980個(gè)盈余預(yù)測作為研究樣本，在回顧國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，透過財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測存在偏誤問題實(shí)證研究了財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測對不同信息類型的反應(yīng)，同時(shí)從財(cái)務(wù)分析師普遍存在的心理偏差對此現(xiàn)象進(jìn)行合理解釋。

本文的研究發(fā)現(xiàn)：

第一，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測修正與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測偏誤之間存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明財(cái)務(wù)分析師對接受到的信息反應(yīng)過度。而財(cái)務(wù)分析師對信息反應(yīng)過度的現(xiàn)象更加證實(shí)了雖然財(cái)務(wù)分析師擁有專業(yè)的信息處理能力并被市場視為理性力量的代表，但是在其進(jìn)行信息分析、處理和報(bào)告過程中，受到心理偏差影響并非完全理性地對信息進(jìn)行反應(yīng)；相反地，財(cái)務(wù)分析師對信息過度反應(yīng)，進(jìn)而造成更大的盈余預(yù)測偏誤，向投資者傳遞了具有偏誤的盈余預(yù)測信息，影響了投資者正確的價(jià)值判斷和投資決策。

第二，財(cái)務(wù)分析師的盈余預(yù)測修正受到信息類型的影響。具體來說，相較于財(cái)務(wù)分析師接受到壞消息時(shí)做出的離真實(shí)盈余公布日最近的一次盈余預(yù)測值而言，接受到好消息時(shí)離真實(shí)盈余公布日最近的一次盈余預(yù)測值要更大。這是因?yàn)樨?cái)務(wù)分析師在做出盈余預(yù)測過程中會(huì)考慮到信息的潛在影響。例如：公司存在利好消息的時(shí)候，會(huì)考慮向上調(diào)整其盈余預(yù)測；而對公司不利的消息，會(huì)考慮向下調(diào)整其盈余預(yù)測。

第三，信息正負(fù)性對分析師預(yù)測效率的影響可從心理學(xué)的相關(guān)理論進(jìn)行解釋。財(cái)務(wù)分析師在盈余預(yù)測過程中存在心理上的認(rèn)知偏差，這種心理上的認(rèn)知偏差會(huì)讓財(cái)務(wù)分析師對搜集到的信息進(jìn)行處理，并在盈余預(yù)測整個(gè)過程中會(huì)存在對信息的反應(yīng)過度。根據(jù)對搜集到的新信息類型分類，本文進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，財(cái)務(wù)分析師對好消息反應(yīng)過度，對壞消息也反應(yīng)過度，說明財(cái)務(wù)分析師在其盈余預(yù)測過程中受到代表性偏差的影響，進(jìn)而對好消息過度樂觀，對壞消息過度悲觀。筆者進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)分析師對好壞消息反應(yīng)過度的程度不同，即相對于壞消息而言，財(cái)務(wù)分析師對好消息反應(yīng)過度的程度更高，這可能是財(cái)務(wù)分析師在盈余預(yù)測過程中不僅受到代表性偏差的影響，還受到寬大性偏差的影響。

（二）研究啟示

本文的研究結(jié)論表明，即使作為市場理性代表的財(cái)務(wù)分析師也同樣會(huì)受到心理認(rèn)知偏差的影響，而這種影響貫穿信息加工、處理和分析的整個(gè)過程，進(jìn)而導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對接受到的信息反應(yīng)過度，具體表現(xiàn)為財(cái)務(wù)分析師對好壞消息反應(yīng)過度，即財(cái)務(wù)分析師對好消息過度樂觀，而對壞消息又過度悲觀。

進(jìn)一步地，從心理學(xué)角度解釋財(cái)務(wù)分析師對信息的過度反應(yīng)，認(rèn)為財(cái)務(wù)分析師存在的代表性偏差導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析師對好壞消息反應(yīng)過度，進(jìn)而認(rèn)為對好消息過度樂觀，而對壞消息又過度悲觀。但是財(cái)務(wù)分析師對好壞消息反應(yīng)過度的程度不同，即財(cái)務(wù)分析師對好消息反應(yīng)過度的程度要比對壞消息反應(yīng)過度的程度更高，可能的原因是此時(shí)財(cái)務(wù)分析師不僅受到代表性偏差的影響，而且受到寬大性偏差的影響，進(jìn)而往下修正其盈余預(yù)測的幅度不如在接受到好消息時(shí)其往上修正其盈余預(yù)測的幅度大。因此，針對財(cái)務(wù)分析師心理偏差存在的問題，從以下方面提出建議。endprint

第一，財(cái)務(wù)分析師應(yīng)該認(rèn)識(shí)到其普遍存在的對信息反應(yīng)過度或反應(yīng)不足，將這一因素在其做出盈余預(yù)測的過程中予以考慮，更理性地做出其預(yù)測結(jié)果，提高其盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性。

第二，作為資本市場主體之一的投資者而言，應(yīng)該認(rèn)識(shí)到不論分析師如何專業(yè)，不可避免地會(huì)存在因心理偏差而引起對信息的反應(yīng)過度或反應(yīng)不足，造成其提供的預(yù)測結(jié)果始終存在系統(tǒng)性偏誤。因此，在投資者將財(cái)務(wù)分析師的預(yù)測數(shù)據(jù)融入其投資決策中時(shí)應(yīng)考慮這一因素，做出更為理性的投資決策。

【主要參考文獻(xiàn)】

[1] ABARBANELL J S， BERNARD V L. Test of analysts' overreaction/under-reaction to earning information as an explanation for anomalous stock price behavior[J].The Journal of Finance，1992，47（3）：1181-1207.

[2] DE BONDT W M，THALER R. Stock market volatility：do security overreact？[J].American Economic Review，1990（2）：52-57.

[3] 原紅旗，黃倩茹.承銷商分析師與非承銷商分析師預(yù)測評級比較研究[J].中國會(huì)計(jì)評論，2007（10）：285-290.

[4] 鄭方鑣.中國證券分析師行業(yè)研究：效率、行為與治理[D].廈門大學(xué)博士學(xué)位論文，2009.

[5] DAS S，LEVINE C，SIVARAMAKRISHNAN K.Earnings predictability and bias in analysts' earnings forecasts[J].The Accounting Review，1998，73（2）：277-294.

[6] 曹勝，朱紅軍.王婆販瓜：券商自營業(yè)務(wù)與分析師樂觀性[J].管理世界，2011（7）：20-30.

[7] DARROUGH M N， RUSSELL T. A positive model of earnings forecasts：top down versus bottom up[J].Journal of Business，2002（1）：127-152.

[8] AMIR E，GANZACH Y. Overreaction and under-reaction in analysts' earnings forecasts[J].Journal of Economic Behavior and Organization，1998，37（3）：333-347.

[9] 許年行，江軒宇，伊志宏，等.分析師利益沖突、樂觀偏差與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012（7）：127-131.

[10] BONDT DE W M，THALER R.Stock market volatility：do security overreact？ [J].American Economic Review，1990（2）：52-57.

[11] CRICHFIELD T，DYCKMAN T R，LAKONISHOK J.An evaluation of security analysts' forecasts[J]. Accounting Review，1978，53（3）：651-668.

[12] ELLIOT J A，PHILBRICK D R，WIEDMAN C I.Evidence from archival data on the relation between security analysts' forecast errors and prior forecast revisions[J].Contemporary Accounting Research，2010，11（2）：919-938.

[13] EASTERWOOD J C，NUTT S R.Inefficiency in analysts' earnings forecasts： systematic misreaction or systematic optimism？[J]. Journal of Finance，1999，54（5）：1777-1797.endprint