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证券分析师的信息解读与证券市场有效性

时间:2006-11-22栏目:证券论文

  证券分析师的信息解读与证券市场有效性
  
  作者:吕沁
  
  摘要:本文选取2007年的上证A股数据,通过对我国证券分析师盈利预测精确度及影响因素的研究,考察分析师实际应用信息的能力和目前分析师行业发展水平。
  
  关键词:证券分析师 信息解读 盈利预测 实证研究
  
  1 导语
  
  证券分析师即作为信息中介,在信息的筛选、分析和传递中起着重要的桥梁作用。盈利预测,是分析师工作的一个重要方面。作为目前最受关注的预测类信息,盈利预测信息通过反映企业在预测期间内可能达到的营业收入、利润总额、净利润、每股收益水平等,帮助投资者、债权人以及其他相关使用者评价企业未来现金流量的时间、金额、不确定性,从而做出合理的经济决策。相比于国外成熟的资本市场,我国的证券机构及其分析师行业仍然处于起步发展阶段,存在着显著的“板块联动”现象、“指标股效应”和“同涨同跌”现象,在预测准确度、选股能力、撰写的研究报告质量上还有待提高。而证券市场频现证券分析师以权谋私的丑闻,也给证券业蒙上阴影。
  
  本论文主要通过研究影响分析师盈利预测准确度的两大因素——公司因素、分析师个人因素,更深层次地理解信息透明度对信息使用的专业人士行为影响,证券分析师获取、解读、运用信息的能力和影响投资者及市场效率的程度。
  
  2 文献回顾及研究假设
  
  鉴于证券分析师在资本市场中的重要地位,国外学者从不同角度对证券分析师的盈余预测进行了研究,并通常被分为三种观点:①理性分析,认为分析师会迅速地、毫无偏差地将信息融进预测中。②分析师往往系统性地反应不足。③分析师对新信息反应过度或系统地乐观。在我国,随着证券分析师作用不断地发挥,针对其行为的研究也不断全面和深入。在盈利预测方面,国内的研究主要围绕信息来源(胡奕明、林文雄、王玮璐,2003)、预测方法(方军雄,2007)、预测精度及影响因素(姜国华,2004;石桂峰、苏力勇、齐伟山,2007)、与上市公司信息披露的关系(方军雄,2007)、市场有效性(白晓宇、钟震、宋常,2007,吴东辉、薛祖云,2005)以及与其他国际资本市场对比(胡奕明、孙聪颍,2005)等方面展开。
  
  从这些研究中可以看到,作为一个新兴资本市场,我国的股票市场虽然其股票价格反映了已公开的信息, 但并没有达到Fama (1970) 所定义的“完全反映”程度,即未达到半强式有效(吴东辉、薛祖云,2005)。其预测误差的原因,主要与上市公司和分析师因素有关。公司特征和公司行为会在分析师预测过程中产生公司效应(firm effect),而分析师的个人经验、工作环境也会影响其预测手段和能力。根据已有研究结果,并结合相应理论,我们提出以下假说:
  
  假说1:证券分析师预测准确度与上市公司的盈余可预测性正相关。
  
  假说1-1:证券分析师预测准确度与公司盈余管理负相关。
  
  假说1-2:证券分析师预测准确度与公司盈余波动程度负相关。
  
  假说2:证券分析师预测准确度与公司规模正相关,但相关程度不明显。
  
  假说3:证券分析师预测准确度与预测机构家数正相关。
  
  假说4:证券分析师预测准确度与预测时间负相关。
  
  3 数据来源及样本选取
  
  本文使用的数据来自Wind数据库,以所有上证A股作为研究样本。考虑到目前已有对2005年之前盈利预测数据的研究,我们将本研究所涉及的时间范围限定于2007年,样本期为2007年的年报。又由于存在多个分析师分析同一家公司的情况,我们取其盈利预测平均值。最终确定355家符合条件的公司作为研究样本。
  
  4 对分析师盈利预测准确性的检验
  
  在考察分析师盈利预测影响因素之前,(www.fwsir.com)我们先对其预测数据的准确性进行检验分析。主要通过以下指标对其测量:
  
  误差率=(实际盈利值-盈利预测值)/实际盈利值
  
  当误差率小于0,分析师的预测为乐观预期;大于0,是悲观预期。
  
  为了数据分析的需要,我们也采用绝对误差率指标,排除正负误差的影响:
  
  绝对误差率=┃实际盈利值-盈利预测值┃/实际盈利值
  
  一般认为绝对误差率越小,可靠性越高。误差率分析
  
  将证券机构的盈利预测与公司实际的盈利预测进行比较,我们计算汇总了盈利预测的误差率。356家样本公司中,有165家公司误差率大于零,184家公司误差率小于零,6家相同。可以看到,误差率小于零的公司比大于零的公司多。因而,我国上市公司的盈余预测倾向于高估,或者说预测偏于乐观。
  
  进一步分析绝对误差率,可以看到,有68.45%的预测误差在20%范围内,其中小于10%的比例为41.13%;有19.15%落在20%-40%的误差范围中,预测可靠性较低;12.39%的预测误差超过40%,盈利预测误差较大。根据该数据可以看到,我国证券分析师盈利预测具有一定的可靠性,但良好准确性的比重并不高,并且超过十分之一的预测存在较大误差,整体水平还有待提高。
  
  5 回归分析
  
  5.1 研究设计 为了验证上文提出的假说,探究怎样的公司和分析师影响预测准确度,我们使用以下回归方程作进一步分析。
  
  模型一:
  
  AFE=α+β1Scale+β2PC+β3Leverage+β4EV+β5Number +ε
  
  模型一用以考察样本整体情况。其中因变量AFE为绝对误差率,即┃实际盈利值-盈利预测值┃/实际盈利值。
  
  在各自变量中,公司规模(Scale)以其总资产反映,同时为了消除量纲的差异取自然对数。盈余的可预测性(PC)参照利润构成,以扣除非经常性损益后的净利润与利润总额比值的绝对值来计量利润构成情况。财务杠杆(Leverage)我们以公司的资产负债率来衡量公司的财务风险和流动。盈余的波动程度(EV)是利用近3年每股收益的标准差来计量,在计算此指标时,如果公司的实际上市时间不足6 年的,以实际上市年限计算,但最少不得小于3 年。预测机构家数(Number)为年度内做出盈利预测的分析师人数。
  
  5.2 描述性统计分析 在原有样本中,我们剔除了6个EPS不足3年的公司,故新样本数量为353.从描述性统计(表5-1)中我们可以看出,对于样本公司来说,平均的分析师人数在9人左右,在分布上则较为分散,标准差达到了6人。财务分析师预测误差的平均数为29.8%,而中位数为12.8%,故存在部分预测误差较大的情况,其标准差同样体现出了分布较为分散的特点。但结合石桂峰、苏力勇、齐伟山(2007)对2004、2005年APE描述性结果我们仍然发现,相比于2004和2005年,07年分析师预测绝对误差的均值、中位数和标准差均明显减小,说明分析师盈利预测的能力和准确度均在不断提高之中。
  
  5.3 回归分析 从这一模型回归方程的P-value值来看,只有盈余的可预测性(PC)在5%水平上显著,且估计系数大于零(0.2881),说明扣除非经常性损益后的净利润占利润总额比重越大,可预测性越高,预测的误差越小,预测精确度越高。证实了假说1.由于我国上市公司从1999年开始强制披露扣除非经常性损益后的净利润,上市公司对外披露的年报中没有单独披露非经常性损益,因而上市公司往往利用非正常损益进行盈余管理。故PC值越大,非正常损益所占比重越小,降低了盈余管理的可能性,因而间接证明了假说1-1.规模变量(Scale) 的估计系数小于零(-0.0345),但根据P-value并不显著,说明大公司能提高预测精确度,但影响程度很小。与假说2相同。盈余的波动程度(EV)系数和预测机构家数(Number)的回归结果显著性不高,故对盈利预测影响程度不大,无法证实假说1-2和假说3.
  
  6 研究结论
  
  本文以2007年的上证A股数据为样本,分析了目前我国证券分析师在预测上市公司未来盈余时预测精确度及影响因素,并得出了以下结论:
  
  我国证券分析师盈利预测水平较不均衡,依然存在较大误差。同时,分析师对过去的信息有其事负面信息的关注和反映程度在加强。此外,同一家公司的预测机构数对分析师的预测并不明显,而分析师所在机构对其职业判断的影响也较小,反映出目前我国分析师“羊群效应”有一定减弱,分析师倾向于拥有更多私人信息进行独立、

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