会计信息质量与证券的分析师盈利预测实证研究

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1、摘要会计信息是证券分析师进行盈利预测的重要信息来源。上市公司会计信息质量的高低会直接影响证券分析师的盈利预测行为，进而影响投资者对公司的评价。因此，研究上市公司会计信息质量与证券分析师盈利预测之间的关系，对于改善上市公司会计信息质量，提高证券市场信息效率和保护中小投资者利益有重要的现实意义。本文从证券分析师信息来源的角度入手，以2004．2006年被证券分析师关注的非金融行业A股公司作为研究样本，用DD修正模型衡量会计信息质量，在控制了公司规模、盈余的可预测性和波动性等因素的基础上，研究了会计信息质量对我国证券分析师盈利预测的影响。研究结果显示，我国

2、上市公司的会计信息质量对证券分析师的盈利预测行为有显著影响，具体表现在：(1)会计信息质量与证券分析师的预测人数呈负相关关系，即对于会计信息质量越高的上市公司，关注该公司的证券分析师人数越少；(2)会计信息质量与证券分析师盈利预测准确性呈正相关关系，即上市公司会计信息质量的提高会大大增加证券分析师预测的准确性；(3)会计信息质量与分析师盈利预测的分散性呈负相关关系，即对于会计信息质量越高的公司，证券分析师对该公司的预测意见分歧越小。本文的创新之处在于：(1)国内以往的研究采用披露质量作为会计信息质量的替代变量，使得有关学者因数据缺乏而只能选择我国深A

3、股上市公司作为样本公司进行研究。本研究采用盈余质量作为会计信息质量的衡量指标，使研究对象得以扩展至所有A股上市公司。(2)研究得出会计信息质量与证券分析师预测分散性呈显著负相关关系的结论，填补了我国在会计信息质量与证券分析师预测分散性关系方面的研究空白。关键词：信息不对称；盈余质量：盈利预测AbstractAccountinginformationisanimportantsourceforanalysts’earningsforecasts．Accountingqualityoflistedcompanieswilldirectlyaffectan

4、alysts’earningsforecastsbehavior,andthenaffectinvestors’evaluationsonthecompanies．Soitismeaningfultodoaresearchontherelationshipbetweenaccountingqualityoflistedcompaniesandanalysts’earningsforecasts，whichcallimprovelistedcompanies’accountingquality,enhancetheefficiencyofthestoc

5、kmarketandprotecttheinterestsofindividualinvestors．BasedonthedatafromWindFinancialTerminals(WFT)，thepapertakesalllistedcompaniesconcernedbyanalystsinthestockmarketfrom2004to2006astheresearchsample．AftercontrollingsomefactorssuchasSIZE，UNPREC，EVandSOon,thepaperusesmodifiedDDmode

6、ltomeasureaccountingqualitytoresearchontherelationshipbetweenaccountingqualityandanalysts’earningsforecastsinChina．Theempiricalresultsshowthat：(1)Accountingqualityhasasignificantnegativeimpactonthenumberofanalystfollowing．Itmea$1sthatalistedcompanywithahigherqualityofaccounting

7、informationwillattractfeweranalysts’concerns．(2)Thereisapositivecorrelationbetweenaccountingqualityandtheaccuracyofanalysts’earningsforecasts，whichmeansthattheimprovementofaccountingqualitycallenhancetheaccuracyofanalysts’earningsforecasts．(3)Thereisanegativecorrelationbetweena

8、ccountingqualityandthedispersionofanalysts’earningsfor