曲佳莉 曾奇一

(西南交通大學經(jīng)濟管理學院，四川 成都 610031)

引言

證券市場上的財務分析師以其擁有的專業(yè)知識和財務分析技術，以及優(yōu)勢的信息獲取渠道，對各種信息進行整理、分析，并最終形成研究報告，向市場投資者發(fā)布關于企業(yè)未來收益的各種預測信息。Amir等(2003)[3]曾指出財務分析師提供的信息具有增量貢獻，他們能將大量私人信息，經(jīng)過加工處理后變?yōu)楣残畔?，增加市場上的信息供應量，從而改變了企業(yè)的信息環(huán)境。由于分析師的市場信息中介地位，他們向市場提供的各類預測信息被認為是反映了市場的一種期望，因此，在大量的實證研究中，分析師對企業(yè)的盈余預測往往被用來代替市場對企業(yè)未來收益的期望，以及被用于構(gòu)建企業(yè)價值估計模型[6][12][20]。這其中包含的假設是分析師盈余預測是公正和客觀的，并且反映了所有的信息，即分析師盈余預測應該具有較高的準確度，但是由于受到各種利益沖突和信息不對稱的影響，分析師預測總是存在誤差，且該誤差主要呈樂觀性偏向[5][15][18]。

由于分析師預測誤差只有在企業(yè)盈余報告公布之后才能直接觀察到，在盈余報告公布之前，分析師的預測誤差是無法直接觀察的，這就對需要使用分析師預測數(shù)據(jù)的一些研究帶來了不利影響。因此，一些學者已經(jīng)開始探索可行的方法對分析師盈余預測誤差進行事前估計，以此對分析師實際預測值加以調(diào)整，以達到提高分析師預測數(shù)據(jù)準確度的目的[13][14][16][ 19]。但是，這些探索性的研究主要集中在以西方成熟的資本市場為背景，而很少涉及到對中國證券市場上分析師預測誤差的事前估計。與發(fā)達國家的資本市場相比，中國資本市場還存在著企業(yè)信息披露內(nèi)容不完善、披露不及時、真實性程度低等現(xiàn)象，這使得我國證券市場的分析師所獲得的信息都遜于發(fā)達國家的同行；同時，由于我國證券分析師行業(yè)起步較晚，證券分析師的分析和預測能力與發(fā)達國家的證券分析師相比還存在很大的差距[25]，這些因素都導致我國財務分析師盈余預測存在較大的誤差[28]。但是，目前對我國分析師預測誤差的研究主要集中在誤差的形成原因及影響因素[22][28][29]，并且，這些研究所指的預測誤差都是事后觀察到的誤差，而鮮有文獻對分析師預測誤差進行事前估計。那么，包含在中國分析師預測信息中的誤差是否也能通過事前估計的方法加以剔除呢？剔除誤差以后的分析師預測信息是否能更好地代表市場期望呢？這成為本文所關注的問題。

本文以中國資本市場為背景，探討對中國分析師盈余預測誤差進行事前估計并加以剔除的可行性，并借鑒Larocque(2013)[16]的方法對我國分析師預測誤差進行了事前估計，而且還對剔除預測誤差以后的分析師預測信息是否能更好的代表市場期望進行了檢驗。本文的研究意義主要體現(xiàn)在：證實了中國分析師盈余預測誤差是可以事前估計的，并且能夠被有效地剔除。鑒于我國分析師盈余預測信息存在較大的誤差，而在一些的實證研究中又切實需要分析師預測信息[26][27]，因此，本文的研究對于如何合理使用分析師預測信息提供了一種可靠的借鑒，有助于推動相關研究的進展。

理論背景

一些經(jīng)驗研究表明分析師預測是存在誤差的，它并不能完全反映市場上的信息，例如，Lys和Sohn(1990)[17]發(fā)現(xiàn)分析師最新的預測信息僅僅反映了包含在股票價格中的66%的信息。Ali等(1992)[2]則指出分析師沒能及時更新信息，從而使分析師提供的信息落后于股票價格所反映的信息。Guay等(2011)[13]也指出反映遲鈍是分析師預測的一個顯著特點，如果分析師不能及時更新預測信息以適應股票價格的變化，那么他們所提供的信息將是市場期望收益較弱的代理變量。另外，由于各種原因，分析師預測還具有樂觀性偏誤的特點，McNichols和O’Brien(1997)[18]認為由于那些樂觀性的預測更容易被市場觀察到，所以分析師會對公司進行選擇性的預測，從而保證他們提供的信息能受到市場的歡迎。Easterwood和Nutt(1999)[7]指出由于分析師對好消息反應過度而對壞消息反應不足，從而導致了分析師預測的樂觀性誤差。Richardson等(2004)[21]指出預測期間越長，預測誤差越大，并且越具有樂觀傾向。Jackson(2005)[15]則認為那些發(fā)布樂觀預測的分析師能為經(jīng)紀公司達成更多的交易，因而分析師有動力發(fā)布樂觀性預測。Chen和Matsumoto(2006)[5]也證實分析師為了討好上市公司管理層，以便獲得更多的內(nèi)部信息，會發(fā)布樂觀性的預測。

由于分析師預測存在誤差，以及該誤差總是呈現(xiàn)出樂觀性的特征，因此，分析師預測信息用于代表市場期望的有效性受到了不良影響，其中一種典型的情況就是分析師盈余預測作為計算公司權益資本成本的重要輸入變量，而該誤差的存在則導致了權益資本成本的估計產(chǎn)生了偏誤。例如，Claus和Thomas(2001)[6]曾指出分析師的樂觀性誤差會導致權益資本成本估計出現(xiàn)向上的偏誤；而Easton和Monahan(2005)[8]則將隱含的權益資本成本與未來已實現(xiàn)的回報率不能建立起顯著的正相關關系的原因歸咎于分析師的預測誤差導致權益資本成本估計不夠準確；Easton和Sommers(2007)[9]則進一步通過比較研究證實分析師樂觀性誤差確實會導致權益資本成本被高估；此外，Mohanram和Gode(2013)[19]以及Guay等(2011)[13]也都發(fā)現(xiàn)，分析師預測誤差使得權益資本成本估計不夠準確，從而影響了權益資本成本與企業(yè)未來已實現(xiàn)的回報率之間的關系。

既然分析師預測存在誤差，并且該誤差會對分析師預測信息的使用結(jié)果產(chǎn)生不良影響，那么，該誤差是否可以提前預測并加以剔除呢？Ali等(1992)[2]發(fā)現(xiàn)分析師預測雖然存在樂觀性偏誤，但是這個誤差是可以提前預測的，分析師盈余預測經(jīng)過誤差調(diào)整以后對企業(yè)未來收益的預測能力明顯上升。Elgers和Lo(1994)[10]也指出根據(jù)先前的盈余和回報率的相關信息調(diào)整分析師預測，可以有效地降低分析師預測誤差。Frankel和Lee(1998)[11]也認為分析師預測誤差是可以預測的。后來，Hughes等(2008)[14]建立了一個包含多種因素的復雜模型對分析師的預測誤差進行了事前估計，而Mohanram和Gode(2013)[19]則在Hughes等(2008)[14]的研究的基礎上進一步完善了分析師預測誤差估計模型，并且他們還證實分析師預測誤差調(diào)整以后能更好地代表市場期望，以調(diào)整后的分析師預測值重新估計的權益資本成本與未來已實現(xiàn)回報率的相關性也得到增強。另外，Guay等(2011)[13]通過三種途徑對分析師預測誤差進行了調(diào)整，使分析師預測能更及時反應市場信息，同樣，該調(diào)整能增強企業(yè)期望回報率與未來實際回報率之間的相關性。而Larocque(2013)[16]則在Ali等(1992)[2]的基礎上構(gòu)建了相應的模型對分析師關于企業(yè)第T期和T+1期的盈余預測的誤差進行了事前估計，并且他們還證實以誤差剔除以后的分析師預測值計算的權益資本成本顯著低于之前的水平。

由此可見，分析師盈余預測雖然不可避免會產(chǎn)生誤差，并且該誤差還存在樂觀性的特征，但是該誤差是可以進行事前估計并加以剔除的，剔除誤差以后的分析師預測值能更好的反映市場期望。對我國分析師盈余預測的研究也是近幾年國內(nèi)研究的一大熱點問題，涉及的內(nèi)容主要有：石桂峰、蘇力勇和齊偉山(2007)[28]對中國分析師盈余預測精準度影響因素的研究；岳衡和林小馳(2008)[29]對中國證券分析師盈余預測的相對準確性及決定因素的研究；郭杰和洪潔瑛(2009)[24]對中國分析師盈余預測有效性的研究；以及方軍雄(2007)[23]和白曉宇(2009)[22]分別針對企業(yè)信息披露透明度對分析師預測準確性影響的研究。這些研究大都表明，中國證券分析師盈余預測存在較大的預測誤差，并且該誤差具有顯著的樂觀性特征，但由于研究目的不同，他們并沒有關注如何對分析師預測誤差進行事前估計。因此，為了拓展對分析師預測的研究，彌補國內(nèi)相關研究空白，本文將借鑒Larocque(2013)[16]的方法，對中國證券分析師預測誤差進行事前估計，從而為如何合理使用分析師預測信息提供可靠的借鑒，進而推動相關研究的進展。

研究設計

一、分析師預測誤差估計模型

Larocque(2013)[16]指出分析師當期預測誤差與上一期的預測誤差、過去已實現(xiàn)的回報率、企業(yè)規(guī)模以及未來特定時期的回報率有關，在此基礎上，他建立了以下模型，以當前可獲得的信息對分析師預測誤差進行事前估計。本文借鑒該方法對我國分析師預測誤差進行事前估計：

其中，Errorjt(Errorjt+1)表示分析師對企業(yè)j第t年(第t+1年)每股收益預測的實際誤差，它是事后的誤差，其值等于分析師對企業(yè)j第t年(第t+1年)EPS預測值減去第t年(第t+1年)企業(yè)實際EPS之差，再除以t-1年末的股票收盤價pricet-1，分析師預測值用當年6月份所有分析師對企業(yè)j第t年(第t+1年)EPS預測的平均值表示，記為Fepsjt(Fepsjt+1)。是上一年分析師的實際預測誤差，等于Errorjt滯后一期的值。Ali等(1992)[2]發(fā)現(xiàn)本期分析師預測誤差與過去的預測誤差存在正相關關系，Larocque(2013)[16]也發(fā)現(xiàn)α1和β1都顯著為正。

RET_LAGjt表示企業(yè)過去已實現(xiàn)的回報率，它等于上一年7月初到當年6月末前一天的股票回報率。Abarbanell(1991)[1]發(fā)現(xiàn)分析師預測誤差與股票過去的回報負相關；Guay等(2011)[13]將此歸結(jié)為分析師沒能及時更新預測信息，從而導致了在股票價格中已經(jīng)得到反映的信息，沒有及時反映到分析師預測信息中；Larocque(2013)[16]也證實在他所選的樣本期間，分析師預測誤差與股票過去的回報率負相關，即α2和β2都顯著為負。

1n(MVjt-1)表示企業(yè)規(guī)模，本文用公司j上年末市場價值的自然對數(shù)來表示。Easton和Sommers(2007)[9]發(fā)現(xiàn)分析師預測誤差與企業(yè)規(guī)模負相關，Larocque(2013)[16]的結(jié)論也顯示α3和β3顯著為負。RET_ETjt(RET_ETjt+1)表示從當年7月初到公司j公布第t年(第t+1年)財務報告的前一天的股票回報率，Larocque(2013)[16]認為將該變量納入回歸模型有助于消除在這段時間內(nèi)發(fā)生的事件對分析師預測誤差產(chǎn)生的影響，并且預期α4和β4都顯著為負。計算各變量的時間起止如圖1所示。

圖1 時間關系示意圖

本文通過模型(1)、(2)計算出Errorjt和Errorjt+1的擬合值，分別記為和Erro，即分析師預測誤差的事前估計值，它是通過估計得到的分析師當前預測信息中所包含的誤差。例如，本文以當年6月份分析師的一致性預測作為當前預測，Erro和Erro則表示當年6月份分析師對企業(yè)j第t年和第t+1年的盈余預測信息中所包含的誤差的估計值。實際上，該誤差只有在第t年和t+1年企業(yè)財務報告公布之后才能被直接觀測到，本文則希望在當年6月末對其進行事前估計，并將其從分析師實際預測信息中剔除。

表1 變量定義

本文采用與之類似的方法，只不過我們只用過去1年的回歸系數(shù)，而非3年回歸系數(shù)的平均值做預測，這是因為我國分析師預測數(shù)據(jù)庫從2004年才開始有記錄，如果以過去3年回歸系數(shù)的平均值做預測，最終能得到的分析師預測誤差的樣本期間過短。因此，我們用于估計分析師預測誤差模型的樣本期間為2006～2011年，而估計出的分析師預測誤差樣本期間為2007～2012年。最后，本文用對分析師的實際預測Fepsjt和Fepsjt+1做相應調(diào)整，即用分析師實際預測值減去分析師預測誤差，從而計算出調(diào)整后的分析師預測值，記為和然后再以 和 計算調(diào)整后的分析預測誤差，記為

各變量的定義如表1所示。

二、樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以我國滬深兩地上市公司2006～2012年的所有公司為初始樣本，參照Easton和Sommers(2007)[9]的做法，剔除收盤日期不在12月末以及數(shù)據(jù)缺失和不能獲得相關數(shù)據(jù)的公司，共得到5035個公司年度樣本用于估計分析師預測誤差模型，其中用于估計分析師對企業(yè)第t年盈余預測的誤差的樣本共4967個，用于估計分析師對企業(yè)第t+1年盈余預測的誤差的樣本共3854個。本文所使用的分析師預測數(shù)據(jù)來自銳思數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)均來自國泰安研究數(shù)據(jù)庫。

實證結(jié)果與分析

一、描述性統(tǒng)計分析

表2 描述性統(tǒng)計

表2展示了相關變量的描述性統(tǒng)計。從中可以看出，Errort和Errort+1的平均值和中位數(shù)都大于0，這表明我國分析師對企業(yè)第t年和第t+1年盈余預測的平均值大于第t年和第t+1企業(yè)實際盈余，分析師的盈余預測存在樂觀性偏誤。從Errort+1的25分位數(shù)大于0，以及Errort+1的平均值和中位數(shù)都大于Errort可以看出，預測期間越長，分析師樂觀傾向越普遍，樂觀性誤差也越大。這與Larocque(2013)[16]觀察到的美國分析師預測誤差存在相似的特征，只是我國分析師預測誤差的平均水平比美國分析師預測誤差的平均水平略低，美國分析師對企業(yè)t年和t+1年EPS預測的平均誤差為0.017和0.028。

二、分析師預測誤差的估計

表3展示了分析師預測誤差估計模型的逐年回歸結(jié)果，Panel A是對分析師對企業(yè)第t年盈余預測誤差的估計，Panel B是對分析師對企業(yè)第t+1年盈余預測誤差的估計。從表3可以看出，Panel A和Panel B中各回歸R2的平均值分別為11.6%(t年)和21.7%(t+1年)，這說明回歸模型具有較好的擬合度，本文所選擇的變量對于分析師預測誤差的事前估計具有較好的解釋力。

從表3也可以看出各變量回歸系數(shù)的符號都符合預期。具體而言，在Panel A中，Errort-1的系數(shù)有4年為正，6年的平均值以及全樣本回歸結(jié)果也都顯著為正；在Panel B中，Errort+1的系數(shù)有3年顯著為正，全樣本回歸結(jié)果也顯著為正，這表明分析師當前預測誤差與過去的預測誤差顯著正相關，分析師的預測誤差是有慣性的，如果過去的預測誤差比較大，當前的預測誤差也可能比較大，這與Ali等(1992)[2]的發(fā)現(xiàn)是一致的。

RET_LAGt的系數(shù)在Panel A中，有5年顯著為負，并且6年的平均值以及全樣本回歸結(jié)果也都顯著為負；在Panel B中，有3年顯著為負，這表明分析師預測誤差與企業(yè)過去已實現(xiàn)的回報顯著負相關，Guay等(2011)[13]認為這體現(xiàn)了分析師在信息更新方面存在的不足，由于分析師認識的局限性，分析師預測信息并沒有完全反映市場上的信息，即使這些信息已經(jīng)通過股票價格得到了體現(xiàn)，由此可見，中國證券分析師在更新預測信息時也面臨同樣的問題。

企業(yè)規(guī)模1n(MVt-1)的系數(shù)在Panel A中有2年顯著為負，在Panel B中有4年顯著為負，在Panel A和Panel B中的全樣本回歸都顯著為負，表明企業(yè)規(guī)模與分析師預測誤差負相關，這可能是由于大公司信息披露更加完善，從而提高分析師預測信息的準確度。

RET_EZt和RET_EZt+1的系數(shù)始終顯著為負，這表明未來信息不確定是影響分析師預測誤差的一個重要因素，分析師預測產(chǎn)生誤差的一個重要原因是預測信息提前于企業(yè)盈余公布時間，在這個期間內(nèi)能夠影響企業(yè)實際盈余的信息，并不能被分析師提前發(fā)現(xiàn)，因而導致分析師預測值與企業(yè)實際盈余會產(chǎn)生較大的偏差。

從表3的分析結(jié)果可以看出，Larocque(2013)[16]提出的分析師預測誤差事前估計模型稍加調(diào)整以后也適合用于對中國分析師預測誤差的估計，模型具有較高的擬合度，各解釋變量與Errort和Errort+1的關系也與理論預期一致。這為如何在事前合理的剔除中國證券分析師預測誤差提供了一種可行的方法，本文以下將對該方法的有效性做進一步檢驗。

表3 分析師預測誤差估計

三、分析師預測誤差調(diào)整效果檢驗

1.分析師預測誤差調(diào)整前后相關變量比較

本文首先檢驗上述方法能否有效的降低分析師預測信息中所包含的誤差。首先，本文利用表3的估計結(jié)果，計算出Errorjt和Errorjt+1的擬合值，然后對分析師的實際預測做相應的調(diào)整，從而計算出誤差調(diào)整后的分析師預測及誤差調(diào)整以后的分析師預測誤差最后再對預測誤差調(diào)整前后分析師預測值和預測誤差進行比較。結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出，調(diào)整前的分析師預測值顯著大于調(diào)整后的分析師預測值，其中，分析師對企業(yè)第t年的盈余預測，調(diào)整前比調(diào)整后大0.234；對t+1年的盈余預測，調(diào)整前比調(diào)整后大0.328，該差異都在1%的水平上顯著。這主要是由于我國分析師盈余預測普遍存在較高的樂觀性誤差，因此，將該誤差通過事前估計的方式從分析師實際預測值中剔除以后，調(diào)整后分析師的預測值會顯著的低于之前的水平。從分析師預測誤差來看，調(diào)整前分析師對企業(yè)t年和t+1年的盈余預測都存在較大的樂觀性誤差，其平均誤差為0.012和0.023，而采用事前估計的方式對分析師預測誤差進行調(diào)整以后，重新計算的分析師對企業(yè)t年和t+1年盈余預測的誤差分別降低到-0.003和0.002，該誤差顯著低于之前的水平，且更加接近于0。由此可見，本文采用事前估計的方法能夠?qū)ξ覈治鰩燁A測誤差進行有效地估計，通過該方法剔除預測誤差以后的分析師盈余預測更加接近企業(yè)的實際水平，誤差更小，這初步證明了該誤差預測模型對中國分析師預測誤差調(diào)整的有效性。

表4 分析師預測誤差調(diào)整前后相關變量比較

2.ERC檢驗

雖然調(diào)整以后的分析師預測更加接近企業(yè)未來的實際盈余，誤差更小，但是調(diào)整后的分析師預測值與企業(yè)實際盈余并不是一回事，二者不能等同，因為，Brown(1993)[29]曾指出事后已實現(xiàn)的盈余并不能夠代替市場對企業(yè)未來盈余的期望值。為了判斷調(diào)整后的分析師預測是否能更好的表示市場期望，本文借助于盈余反應回歸模型，以調(diào)整前后的分析師預測值分別代表市場期望，通過檢驗企業(yè)未預期的盈余(unexpected earnings)與企業(yè)未預期的回報率(unexpected return)之間的關系，即ERC檢驗，從而判斷哪一個預測值能更好地表示市場期望，具體模型如式(3)和式(4)所示：

其中，RET_ERCjt和RET_ERCjt+1表示當年6月末的前一天到企業(yè)j公布第t年和第t+1年財務報告后一天的股票回報率；Epsjt和Epsjt+1分別表示企業(yè)j第t年和t+1年實際每股收益；pricejt-1表示上年末的股票收盤價；E(eps)jt和E(eps)jt+1分別表示市場對企業(yè)j第t年和t+1年每股收益的期望值，本文用分析師預測誤差調(diào)整前后的分析師預測別代替E(eps)jt和E(eps)jt+1，對模型(3)和(4)進行估計，最終的回歸結(jié)果如表5所示。

表5 分析師預測誤差調(diào)整前后的ERC檢驗及比較

表5的Panel A展示的是針對t年的ERC檢驗結(jié)果。從中可以看出，分析師預測誤差調(diào)整后，未預期盈余的系數(shù)由之前的3.053提高到3.592，提高了0.539；模型的R2也由之前的7%提高到10.8%，提高了3.8個百分點，經(jīng)過Vuong檢驗，該差異在1%的水平上顯著為正。Panel B是對t+1年的ERC檢驗結(jié)果，從中也可以看出，分析師預測誤差調(diào)整后，未預期盈余的系數(shù)雖然沒有發(fā)生顯著的變化，但是，回歸模型的 則由之前的15%提高到17%，提高了兩個百分點，經(jīng)過Vuong檢驗，該差異也在1%的水平上顯著為正。這表明在盈余反應回歸模型中，以調(diào)整后的分析師預測值代替市場期望，增強了未預期盈余與企業(yè)超額回報率之間的關系，并且有助于提高盈余反應回歸模型的解釋力度。由此可見，本文采用的分析師預測誤差事前估計的方法能有效地剔除分析師當前預測中所包含的誤差，經(jīng)過誤差調(diào)整以后的分析師預測值比未經(jīng)調(diào)整的分析師預測值能更好的代表市場期望，從而提高了分析師盈余預測信息的有用性。

結(jié)論

分析師盈余預測普遍存在一定的誤差，由于該誤差的存在降低了分析師預測信息作為市場期望值的代理變量的效用，并且它只能在企業(yè)實際盈余公布之后才能被觀察到，因此，該誤差對需要使用分析師預測數(shù)據(jù)代表市場期望值的一些研究帶來了不利影響。本文以中國資本市場為背景，借鑒Larocque(2013)[16]的方法，對中國證券分析師盈余預測誤差進行了事前估計，并且對該估計方法的效果進行了檢驗。研究結(jié)果表明：(1)我國證券分析師盈余預測普遍存在樂觀性偏誤，且預測期間越長，樂觀性偏誤較大；(2)我國分析師的預測誤差是可以預測的，它與分析師過去的預測誤差正相關，與過去已實現(xiàn)的回報率、企業(yè)規(guī)模以及將來特定時期的回報率負相關；(3)分析師預測誤差經(jīng)過調(diào)整后，分析師預測值更加接近企業(yè)未來的實際收益，誤差也更小，并且經(jīng)過誤差調(diào)整以后的分析師預測值能更好的代表市場期望。

本文的研究結(jié)論對那些需要使用分析師盈余預測信息代表市場期望的相關研究具有重要的啟示。分析師預測作用市場期望的代理變量其前提是，該預測是公正、客觀的，且能完全反映市場上的信息，這要求分析師預測應該具有高度的準確性。但實際上，由于分析師認識的局限性，分析師預測并不能完全反映市場信息，而是存在一定的預測誤差，再加之分析師容易受到各種利益沖突的影響，該誤差更是表現(xiàn)出樂觀性的特征。在這種有偏的預測誤差的影響下，分析師預測信息并不能準確地反映市場期望。因此，在使用分析師預測數(shù)據(jù)進行相關研究時，我們應考慮到分析師預測誤差的影響，必要時將該誤差采用事前估計的方法加以剔除，從而提高分析師預測信息的準確度以及它對市場期望的代表性。