关于证券分析师的信息解读与证券市场有效性

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1、关于证券分析师的信息解读与证券市场有效性.freela(197)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,25)。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(firmeffect),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负相关。假说1-2:证券分析师预测

2、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ber+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

3、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

4、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(27)对24、25年APE描述性结果我们仍然发现,相比于24和25年,7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%水平上显着,且估计系数大于零(.2881),

5、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(-.345),但根据P-value并不显着,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。

6、盈余的波动程度(EV)系数和预测机构家数(Number)的回归结果显着性不高,故对盈利预测影响程度不大,证券分析师的信息解读与证券市场有效性无法证实假说1-2和假说3。6研究结论本文以27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

7、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、客观地判断。