成本粘性对分析师盈余预测有效性的影响研究——以沪深a股信息技术业上市公司为例

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1、学校编码１０３９０芬类号巧３４学号２０１３１１１２０００４密级集Ｉ欠葦硕±学位论文成本粘性对分析师盈余预测有效性的影响研究—沪深Ａ股信息技术业上巧公司为例指导教师：王凤洲教授作者姓名；黄东英申请学位级别：硕±学科专业：会计学研究方向：管理会计与管理控制系统论文提交日期；２０１６年４月５日论文答辩日期；２０１６年６月５日学位授予单位：集美大学学位授予日期；２０１６年６月答辩委员会主席；黄炳艺教授论文评阅人：学术诚信声明

2、兹呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立进行的研究工作及取得的研究成果。除文中特别加１＾＾标注和致谢的地方外，论文中不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。声明人（签名）：養貧矣时间；皆保护知识产权声明、本人完全了解集美大学有关保留使用学位论文的规定，即；学校有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可臥采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意集美大学可用不同方式在不同媒体上发表。、传播学位论义的

3、全部或部分内容作者：（签名）策嫌）画）；河篡靡；Ｈ日實：．Ｗ小／ｒ硕士学位论文成本粘性对分析师盈余预测有效性的影响研究——以沪深A股信息技术业上市公司为例ResearchontheImpactofCostStickinessontheEffectivenessofAnalysts’EarningsForecasts——AnEmpiricalstudyoftheListedInformationTechnologyIndustryofA-SharesFirmsinShanghaiandShenzhenSt

4、ockMarket学科门类：管理学作者姓名：黄东英指导教师：王凤洲教授学科专业：会计学研究方向：管理会计与管理控制系统学位授予单位：集美大学论文答辩日期：2016年6月5日成本粘性对分析师盈余预测有效性的影响研究——以沪深A股信息技术业上市公司为例摘要作为资本市场的信息中介，证券分析师是沟通投资者与上市公司的桥梁。他们搜集上市公司的相关信息，对这些可得信息进行专业的解读和分析，并向市场传递和发布盈余预测报告和投资建议。证券分析师通过提供科学、合理的盈余预测信息，帮助投资者更加准确地了解潜在的投资对象，提高投资效益，从而

5、减少信息不对称现象，提高资本市场的资源配置效率。成本信息预测是证券分析师盈余预测的基础，成本粘性的存在，往往影响分析师对成本信息做出准确预测，从而影响盈余预测信息的准确性。本文回顾了成本粘性及其对分析师盈余预测有效性影响的相关文献，探讨和揭示了成本粘性对证券分析师盈余预测有效性的影响机理，通过选用沪深A股信息技术业上市公司（194家）2007-2014年的经验数据，就成本粘性对证券分析师盈余预测有效性的影响进行了实证分析。实证研究结果显示，成本粘性与证券分析师盈余预测跟随存在负相关关系，与盈余预测误差和盈余预测离散度存

6、在正相关关系。研究结果表明：成本粘性越大，证券分析师盈余预测跟随越小，盈余预测误差越大，盈余预测离散度越大。本文的研究结论对分析师有针对性地提高自身的预测水平、做出更准确的盈余预测具有重要意义，同时为投资者利用分析师盈余预测报告进行有效投资、获取超额回报提供了有益参考。关键词:成本信息；资本市场效率；成本粘性；证券分析师；盈余预测；有效性IResearchontheImpactofCostStickinessontheEffectivenessofAnalysts'EarningsForecasts——AnEmpiri

7、calstudyoftheListedInformationTechnologyIndustryofA-SharesFirmsinShanghaiandShenzhenStockMarketAbstractAsaninformationintermediaryinthecapitalmarket,thesecurityanalystisabridgebetweentheinvestorsandthelistedcorporation.Theycollectallkindsofinformationaboutthelis

8、tedcorporation,makeprofessionalinterpretationandanalysisfortheseavailableinformation,anddeliveryandreleaseearningsforecastsandinvestmentrecommendationstomarket.Byprov