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证券剖析师的信息解读与证券市场无效性

文章分类:证券金融 - 证券投资 宣布工夫:2013-5-16 21:28:02 作者:吕沁

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     择要:本文选取2007年的上证A股数据,经过对我国证券剖析师红利预测准确度及影响要素的研讨,调查剖析师实践使用信息的才能和现在剖析师行业开展程度。
  要害词:证券剖析师 信息解读 红利预测 实证研讨
  
  1 导语
  
  证券剖析师即作为信息中介,在信息的挑选、剖析和通报中起偏重要的桥梁作用。红利预测,是剖析师任务的一个紧张方面。作为现在最受存眷的预测类信息,红利预测信息经过反应企业在预测时期内能够到达的业务支出、利润总额、净利润、每股收益程度等,协助投资者、债务人以及其他相干运用者评价企业将来现金流量的工夫、金额、不确定性,从而做出公道的经济决议计划。相比于外洋成熟的资源市场,我国的证券机构及其剖析师行业依然处于起步开展阶段,存在着明显的“板块联动”景象、“目标股效应”和“同涨同跌”景象,在预测精确度、选股才能、撰写的研讨陈诉质量上另有待进步。而证券市场频现证券剖析师以权术私的丑闻,也给证券业蒙上暗影。
  本论文次要经过研讨影响剖析师红利预测精确度的两大要素——公司要素、剖析师团体要素,更深条理天文解信息通明度对信息运用的专业人士举动影响,证券剖析师获取、解读、运用信息的才能和影响投资者及市场服从的水平。

  2 文献回忆及研讨假定
  
  鉴于证券剖析师在资源市场中的紧张位置,外洋学者从差别角度对质券剖析师的红利预测停止了研讨,并通常被分为三种观念:①感性剖析,以为剖析师会敏捷地、毫无偏向地将信息融进预测中。②剖析师每每零碎性地反响缺乏。③剖析师对新信息反响过分或零碎地悲观。在我国,随着证券剖析师作用不时地发扬,针对其举动的研讨也不时片面和深化。在红利预测方面,国际的研讨次要围绕信息泉源(胡奕明、林文雄、王玮璐,2003)、预测办法(方军雄,2007)、预测精度及影响要素(姜国华,2004;石桂峰、苏力勇、齐伟山,2007)、与上市公司信息表露的干系(方军雄,2007)、市场无效性(白晓宇、钟震、宋常,2007,吴东辉、薛祖云,2005)以及与其他国际资源市场比照(胡奕明、孙聪颍,2005)等方面睁开。
  从这些研讨中可以看到,作为一个新兴资源市场,我国的股票市场固然其股票价钱反应了已地下的信息, 但并没有到达Fama (1970) 所界说的“完全反应”水平,即未到达半强式无效(吴东辉、薛祖云,2005)。其预测偏差的缘由,次要与上市公司和剖析师要素有关。公司特性和公司举动会在剖析师预测进程中发生公司效应(firm effect),而剖析师的团体经历、任务情况也会影响其预测手腕和才能。依据已有研讨后果,并联合相应实际,我们提出以下假说:
  假说1:证券剖析师预测精确度与上市公司的红利可预测性正相干。
  假说1-1:证券剖析师预测精确度与公司红利办理负相干。
  假说1-2:证券剖析师预测精确度与公司红利动摇水平负相干。
  假说2:证券剖析师预测精确度与公司范围正相干,但相干水平不分明。
  假说3:证券剖析师预测精确度与预测机构派别正相干。
  假说4:证券剖析师预测精确度与预测工夫负相干。

  3 数据泉源及样本选取
  
  本文运用的数据来自Wind数据库,以一切上证A股作为研讨样本。思索到现在已有对2005年之前红利预测数据的研讨,我们将本研讨所触及的工夫范畴限定于2007年,样本期为2007年的年报。又由于存在多个剖析师剖析统一家公司的状况,我们取其红利预测均匀值。终极确定355家契合条件的公司作为研讨样本。
  
  4 对剖析师红利预测精确性的查验
  
  在调查剖析师红利预测影响要素之前,我们先对其预测数据的精确性停止查验剖析。次要经过以下目标对其丈量:
  偏差率=(实践红利值-红利预测值)/实践红利值
  当偏差率小于0,剖析师的预测为悲观预期;大于0,是失望预期。
  为了数据剖析的需求,我们也接纳相对偏差率目标,扫除正负偏差的影响:
  相对偏差率=┃实践红利值-红利预测值┃/实践红利值
  普通以为相对偏差率越小,牢靠性越高。偏差率剖析
  将证券机构的红利预测与公司实践的红利预测停止比拟,我们盘算汇总了红利预测的偏差率。356家样本公司中,有165家公司偏差率大于零,184家公司偏差率小于零,6家相反。可以看到,偏差率小于零的公司比大于零的公司多。因此,我国上市公司的红利预测偏向于高估,或许说预测偏于悲观。
  进一步剖析相对偏差率,可以看到,有68.45%的预测偏差在20%范畴内,此中小于10%的比例为41.13%;有19.15%落在20%-40%的偏差范畴中,预测牢靠性较低;12.39%的预测偏差超越40%,红利预测偏差较大。依据该数据可以看到,我国证券剖析师红利预测具有肯定的牢靠性,但精良精确性的比重并不高,而且超越非常之一的预测存在较大偏差,全体程度另有待进步。
  
  5 回归剖析
  
  5.1 研讨设计 为了验证上文提出的假说,探求怎样的公司和剖析师影响预测精确度,我们运用以下回归方程作进一步剖析。
  模子一:
  AFE=α+β1Scale+β2PC+β3Leverage+β4EV+β5Number +ε
  模子一用以调查样本全体状况。此中因变量AFE为相对偏差率,即┃实践红利值-红利预测值┃/实践红利值。
  在各自变量中,公司范围(Scale)以其总资产反应,同时为了消弭量纲的差别取天然对数。红利的可预测性(PC)参照利润组成,以扣除非常常性损益后的净利润与利润总额比值的相对值来计量利润组成状况。财政杠杆(Leverage)我们以公司的资产欠债率来权衡公司的财政危害和活动。红利的动摇水平(EV)是应用近3年每股收益的规范差来计量,在盘算此目标时,假如公司的实践上市工夫缺乏6 年的,以实践上市年限盘算,但最少不得小于3 年。预测机构派别(Number)为年度内做出红利预测的剖析师人数。
  5.2 描绘性统计剖析 在原有样本中,我们剔除了6个EPS缺乏3年的公司,故新样本数目为353。从描绘性统计(表5-1)中我们可以看出,关于样本公司来说,均匀的剖析师人数在9人左右,在散布上则较为疏散,规范差到达了6人。财政剖析师预测偏差的均匀数为29.8%,而中位数为12.8%,故存在局部预测偏差较大的状况,其规范差异样表现出了散布较为疏散的特点。但联合石桂峰、苏力勇、齐伟山(2007)对2004、2005年APE描绘性后果我们依然发明,相比于2004和2005年,07年剖析师预测相对偏差的均值、中位数和规范差均分明减小,阐明剖析师红利预测的才能和精确度均在不时进步之中。
  5.3 回归剖析 从这一模子回归方程的P-value值来看,只要红利的可

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