證券分析師的信息解讀與證券市場有效性

證券分析師的信息解讀與證券市場有效性

　　證券分析師的信息解讀與證券市場有效性
　　
　　作者：呂沁
　　
　　摘要：本文選取2007年的上證A股數據，通過對我國證券分析師盈利預測精確度及影響因素的研究，考察分析師實際應用信息的能力和目前分析師行業發展水平。
　　
　　關鍵詞：證券分析師 信息解讀 盈利預測 實證研究
　　
　　1 導語
　　
　　證券分析師即作為信息中介，在信息的篩選、分析和傳遞中起著重要的橋梁作用。盈利預測，是分析師工作的一個重要方面。作為目前最受關注的預測類信息，盈利預測信息通過反映企業在預測期間內可能達到的營業收入、利潤總額、凈利潤、每股收益水平等，幫助投資者、債權人以及其他相關使用者評價企業未來現金流量的時間、金額、不確定性，從而做出合理的經濟決策。相比于國外成熟的資本市場，我國的證券機構及其分析師行業仍然處于起步發展階段，存在著顯著的“板塊聯動”現象、“指標股效應”和“同漲同跌”現象，在預測準確度、選股能力、撰寫的研究報告質量上還有待提高。而證券市場頻現證券分析師以權謀私的丑聞，也給證券業蒙上陰影。
　　
　　本論文主要通過研究影響分析師盈利預測準確度的兩大因素——公司因素、分析師個人因素，更深層次地理解信息透明度對信息使用的專業人士行為影響，證券分析師獲取、解讀、運用信息的能力和影響投資者及市場效率的程度。
　　
　　2 文獻回顧及研究假設
　　
　　鑒于證券分析師在資本市場中的重要地位，國外學者從不同角度對證券分析師的盈余預測進行了研究，并通常被分為三種觀點：①理性分析，認為分析師會迅速地、毫無偏差地將信息融進預測中。②分析師往往系統性地反應不足。③分析師對新信息反應過度或系統地樂觀。在我國，隨著證券分析師作用不斷地發揮，針對其行為的研究也不斷全面和深入。在盈利預測方面，國內的研究主要圍繞信息來源（胡奕明、林文雄、王瑋璐，2003）、預測方法（方軍雄，2007）、預測精度及影響因素（姜國華，2004;石桂峰、蘇力勇、齊偉山，2007）、與上市公司信息披露的關系（方軍雄，2007）、市場有效性（白曉宇、鐘震、宋常，2007,吳東輝、薛祖云，2005）以及與其他國際資本市場對比（胡奕明、孫聰潁，2005）等方面展開。
　　
　　從這些研究中可以看到，作為一個新興資本市場，我國的股票市場雖然其股票價格反映了已公開的信息， 但并沒有達到Fama （1970） 所定義的“完全反映”程度，即未達到半強式有效（吳東輝、薛祖云，2005）。其預測誤差的原因，主要與上市公司和分析師因素有關。公司特征和公司行為會在分析師預測過程中產生公司效應（firm effect），而分析師的個人經驗、工作環境也會影響其預測手段和能力。根據已有研究結果，并結合相應理論，我們提出以下假說：
　　
　　假說1:證券分析師預測準確度與上市公司的盈余可預測性正相關。
　　
　　假說1-1:證券分析師預測準確度與公司盈余管理負相關。
　　
　　假說1-2:證券分析師預測準確度與公司盈余波動程度負相關。
　　
　　假說2:證券分析師預測準確度與公司規模正相關，但相關程度不明顯。
　　
　　假說3:證券分析師預測準確度與預測機構家數正相關。
　　
　　假說4:證券分析師預測準確度與預測時間負相關。
　　
　　3 數據來源及樣本選取
　　
　　本文使用的數據來自Wind數據庫，以所有上證A股作為研究樣本�？紤]到目前已有對2005年之前盈利預測數據的研究，我們將本研究所涉及的時間范圍限定于2007年，樣本期為2007年的年報。又由于存在多個分析師分析同一家公司的情況，我們取其盈利預測平均值。最終確定355家符合條件的公司作為研究樣本。
　　
　　4 對分析師盈利預測準確性的檢驗
　　
　　在考察分析師盈利預測影響因素之前，(www.ycxgx.cn)我們先對其預測數據的準確性進行檢驗分析。主要通過以下指標對其測量：
　　
　　誤差率=（實際盈利值-盈利預測值）/實際盈利值
　　
　　當誤差率小于0,分析師的預測為樂觀預期；大于0,是悲觀預期。
　　
　　為了數據分析的需要，我們也采用絕對誤差率指標，排除正負誤差的影響：
　　
　　絕對誤差率=┃實際盈利值-盈利預測值┃/實際盈利值
　　
　　一般認為絕對誤差率越小，可靠性越高。誤差率分析
　　
　　將證券機構的盈利預測與公司實際的盈利預測進行比較，我們計算匯總了盈利預測的誤差率。356家樣本公司中，有165家公司誤差率大于零，184家公司誤差率小于零，6家相同�？梢钥吹�，誤差率小于零的公司比大于零的公司多。因而，我國上市公司的盈余預測傾向于高估，或者說預測偏于樂觀。
　　
　　進一步分析絕對誤差率，可以看到，有68.45%的預測誤差在20%范圍內，其中小于10%的比例為41.13%;有19.15%落在20%-40%的誤差范圍中，預測可靠性較低；12.39%的預測誤差超過40%,盈利預測誤差較大。根據該數據可以看到，我國證券分析師盈利預測具有一定的可靠性，但良好準確性的比重并不高，并且超過十分之一的預測存在較大誤差，整體水平還有待提高。
　　
　　5 回歸分析
　　
　　5.1 研究設計 為了驗證上文提出的假說，探究怎樣的公司和分析師影響預測準確度，我們使用以下回歸方程作進一步分析。
　　
　　模型一：
　　
　　AFE=α+β1Scale+β2PC+β3Leverage+β4EV+β5Number +ε
　　
　　模型一用以考察樣本整體情況。其中因變量AFE為絕對誤差率，即┃實際盈利值-盈利預測值┃/實際盈利值。
　　
　　在各自變量中，公司規模（Scale）以其總資產反映，同時為了消除量綱的差異取自然對數。盈余的可預測性（PC）參照利潤構成，以扣除非經常性損益后的凈利潤與利潤總額比值的絕對值來計量利潤構成情況。財務杠桿（Leverage）我們以公司的資產負債率來衡量公司的財務風險和流動。盈余的波動程度（EV）是利用近3年每股收益的標準差來計量，在計算此指標時，如果公司的實際上市時間不足6 年的，以實際上市年限計算，但最少不得小于3 年。預測機構家數（Number）為年度內做出盈利預測的分析師人數。
　　
　　5.2 描述性統計分析 在原有樣本中，我們剔除了6個EPS不足3年的公司，故新樣本數量為353.從描述性統計（表5-1）中我們可以看出，對于樣本公司來說，平均的分析師人數在9人左右，在分布上則較為分散，標準差達到了6人。財務分析師預測誤差的平均數為29.8%,而中位數為12.8%,故存在部分預測誤差較大的情況，其標準差同樣體現出了分布較為分散的特點。但結合石桂峰、蘇力勇、齊偉山（2007）對2004、2005年APE描述性結果我們仍然發現，相比于2004和2005年，07年分析師預測絕對誤差的均值、中位數和標準差均明顯減小，說明分析師盈利預測的能力和準確度均在不斷提高之中。
　　
　　5.3 回歸分析 從這一模型回歸方程的P-value值來看，只有盈余的可預測性（PC）在5%水平上顯著，且估計系數大于零（0.2881），說明扣除非經常性損益后的凈利潤占利潤總額比重越大，可預測性越高，預測的誤差越小，預測精確度越高。證實了假說1.由于我國上市公司從1999年開始強制披露扣除非經常性損益后的凈利潤，上市公司對外披露的年報中沒有單獨披露非經常性損益，因而上市公司往往利用非正常損益進行盈余管理。故PC值越大，非正常損益所占比重越小，降低了盈余管理的可能性，因而間接證明了假說1-1.規模變量（Scale） 的估計系數小于零（-0.0345），但根據P-value并不顯著，說明大公司能提高預測精確度，但影響程度很小。與假說2相同。盈余的波動程度（EV）系數和預測機構家數（Number）的回歸結果顯著性不高，故對盈利預測影響程度不大，無法證實假說1-2和假說3.
　　
　　6 研究結論
　　
　　本文以2007年的上證A股數據為樣本，分析了目前我國證券分析師在預測上市公司未來盈余時預測精確度及影響因素，并得出了以下結論：
　　
　　我國證券分析師盈利預測水平較不均衡，依然存在較大誤差。同時，分析師對過去的信息有其事負面信息的關注和反映程度在加強。此外，同一家公司的預測機構數對分析師的預測并不明顯，而分析師所在機構對其職業判斷的影響也較小，反映出目前我國分析師“羊群效應”有一定減弱，分析師傾向于擁有更多私人信息進行獨立、客觀地判斷。
　　
　　分析師盈利預測的信息來源很大一部分集中于公司正常經營活動，也反映出在預計非正常損益帶來的不確定性上，我國證券分析師的能力尚有不足。
　　
　　分析師在盈利預測時，能較準確地收集、篩選和利用信息。
　　
　　根據本次研究可以預見，隨著分析師信息解讀能力的不斷提高，個人經驗和行業經驗的不斷豐富和我國資本市場不斷成熟、穩定和發展，分析師對證券市場的分析活動還將不斷深入，使上市公司和投資者之間的橋梁作用更加顯著，并進一步提高證券市場有效性。
　　
　　參考文獻：
　　
　　[1]白曉宇，鐘震，宋常。分析師盈利預測之于股價的影響研究。審計研究。2007年第1期。
　　
　　[2]方軍雄。我國上市公司信息披露透明度與證券分析師預測。金融研究。2007.6.
　　
　　[3]胡奕明。證券分析師研究報告：市場信息的解讀。清華大學出版社。2005.

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