葉穎玫,安 然

(1.廈門大學(xué)，福建 廈門 361005；2.香港中文大學(xué) 會計系，中國 香港 999077)

分析師預(yù)測一致性與資本市場信息效率
——基于中國A股市場的經(jīng)驗研究

葉穎玫1,安 然2

(1.廈門大學(xué)，福建 廈門 361005；2.香港中文大學(xué) 會計系，中國 香港 999077)

探討了分析師的預(yù)測一致性特征與股價同步性之間的關(guān)系，以及這種關(guān)系在不同特征的分析師之間是否存在截面差異。研究發(fā)現(xiàn)，一致性較高的分析師預(yù)測能夠顯著降低股價同步性，預(yù)測一致性確實捕捉了與準(zhǔn)確度不同的盈余預(yù)測特征；在控制了預(yù)測準(zhǔn)確度后，預(yù)測一致性降低股價同步性的程度顯著大于準(zhǔn)確度。這些結(jié)果綜合說明，預(yù)測一致性能夠向市場傳遞出更多的公司層面的特質(zhì)信息，對提升資本市場信息效率有更重要的作用，因而能夠更加有效地衡量分析師的預(yù)測表現(xiàn)。此外，預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系受到分析師注意力分散程度的影響，分析師跟蹤的公司越多，其預(yù)測一致性對股價同步性的降低作用越不顯著，說明一致性高的盈余預(yù)測提高資本市場信息效率的作用受到分析師注意力分配的影響。研究結(jié)果還表明，預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系在明星分析師跟蹤企業(yè)、國有企業(yè)和機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的公司更顯著。

分析師預(yù)測；股價同步性；資本市場信息；A股市場

一、引 言

作為信息中介,財務(wù)分析師在資本市場的作用一直是理論界和實務(wù)界共同關(guān)心的話題。其中一個核心問題是，分析師盈利預(yù)測特征對股價和分析師職業(yè)發(fā)展的影響，分析師盈利預(yù)測的準(zhǔn)確性成為最核心的特征(通常定義為預(yù)測盈余與真實盈余差異的絕對值)。然而，Hilary and Hsu(2013)提出分析師預(yù)測一致性的概念,并且研究發(fā)現(xiàn)，分析師盈利預(yù)測一致性特征比準(zhǔn)確性特征對股價的影響更大，這為我們深入理解分析師在資本市場中的作用提供了一個新的視角。我國資本市場中，分析師作為一個專業(yè)的信息中介機(jī)構(gòu)發(fā)展歷史不長，其在資本市場中的作用也備受爭議。一些學(xué)者認(rèn)為，分析師提高我國資本市場效率(朱紅軍等，2007；Chan et al.，2013;周銘山，2013)。然而，另一些學(xué)者卻發(fā)現(xiàn)，在我國資本市場中，分析師只提供行業(yè)、市場層面信息(Chan和Hameed，2006；馮旭南和李心愉，2011)，對于資本市場效率的改善，作用不大?；诖耍覀兺ㄟ^研究分析師盈利預(yù)測一致性對我國資本市場股價同步性的影響，以及這種關(guān)系在不同特征的分析師之間是否存在截面差異，以期為我們?nèi)胬斫馕覈Y本市場中分析師的作用提供一個新的視角。

我們的研究結(jié)果表明：一致性較高的分析師預(yù)測能夠顯著降低股價同步性，預(yù)測一致性確實捕捉了與準(zhǔn)確度不同的盈余預(yù)測特征；在控制了預(yù)測準(zhǔn)確度后，預(yù)測一致性降低股價同步性的程度顯著大于準(zhǔn)確度。這些結(jié)果綜合說明，預(yù)測一致性能夠向市場傳遞出更多的公司層面的特質(zhì)信息，對提升資本市場信息效率有更重要的作用，因而能夠更加有效地衡量分析師的預(yù)測表現(xiàn)。預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系受到分析師注意力分散程度的影響，分析師跟蹤的公司越多，其預(yù)測一致性對股價同步性的降低作用越不顯著，說明一致性高的盈余預(yù)測提高資本市場信息效率的作用受到分析師注意力分配的影響。本文的結(jié)果還表明，預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系在明星分析師跟蹤企業(yè)、國有企業(yè)和機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的公司更顯著。

本文的貢獻(xiàn)在于：首先，本文采用分析師預(yù)測一致性這一新特征，首次檢驗了在我國這樣的新興資本市場上，預(yù)測誤差一致性是否比準(zhǔn)確度更顯著地提升市場的信息效率，從而為考察我國證券分析師的預(yù)測行為和特征提供新的視角。其次，本文在Hilary和Hsu(2013)的基礎(chǔ)上，立足于中國資本市場，進(jìn)一步挖掘預(yù)測一致性與資本市場信息效率的關(guān)系是否受到分析師自身能力資本等的影響，從而有助于投資者辨別分析師提供的信息。第三，現(xiàn)有文獻(xiàn)從認(rèn)知心理學(xué)中的注意力分散假說出發(fā)，研究投資者的注意力對于股價的影響。本文首次將這一研究思路引入分析師預(yù)測行為，探討了分析師注意力的分配是否對其盈余預(yù)測的信息含量產(chǎn)生影響。由于證券分析師比一般的投資者具有更高的專業(yè)分析技能和信息搜集、解讀能力，因此，分析師的注意力分配必然對資本市場信息的傳播效率和股價的變動產(chǎn)生更深遠(yuǎn)的影響。

全文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分主要對與本文主題相關(guān)的文獻(xiàn)進(jìn)行簡要梳理；第二部分提出本文的基本假設(shè)；第三部分闡述本文的數(shù)據(jù)來源、樣本選取以及研究設(shè)計；第四部分為主要結(jié)果分析；第五部分進(jìn)行進(jìn)一步的討論；第六部分為敏感性測試；第七部分對全文進(jìn)行總結(jié)。

二、假說發(fā)展

(一)預(yù)測一致性與信息效率

Hilary和Hsu(2013)認(rèn)為，雖然大部分文獻(xiàn)都采用預(yù)測準(zhǔn)確度，但對于分析師盈余預(yù)測的評價應(yīng)基于盈余預(yù)測的信息含量，即什么樣的盈余預(yù)測更容易使投資者以此來推斷公司真實的盈余信息。對于一個理性的投資者，如果分析師的預(yù)測誤差長期保持一致，那么就可以根據(jù)這一特征而調(diào)整分析師的系統(tǒng)性偏誤，從而合理地判斷企業(yè)的未來盈余表現(xiàn)，做出正確的投資決策；反之，雖然分析師某次的預(yù)測偏誤很小，但在長期內(nèi)預(yù)測偏誤的波動很大或是隨機(jī)的，則投資者很難據(jù)此將分析師的盈余預(yù)測調(diào)整為接近真實的盈余水平，故不利于做出投資判斷?；谏鲜鐾评?，分析師預(yù)測一致性可能是比預(yù)測準(zhǔn)確度更有信息含量的預(yù)測特征。

Hilary和Hsu(2013)的研究提出了考察分析師盈余預(yù)測特征的新視角。他們將預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差定義為分析師預(yù)測的一致性，誤差的標(biāo)準(zhǔn)差越低，意味著預(yù)測一致性越高，預(yù)測越具有信息含量。這一現(xiàn)象在日常生活中也十分普遍。假設(shè)學(xué)生A和B同時對自己的某次考試成績做出估計，學(xué)生A有一貫低估自己成績的偏向，那么我們就可以根據(jù)學(xué)生A過去一貫的偏向來調(diào)整其估計，從而得到更準(zhǔn)確的成績信息。對于投資者而言，當(dāng)一個分析師的盈余預(yù)測誤差波動較小，即總是保持與真實盈余穩(wěn)定的偏離程度，那么投資者便可以根據(jù)這個分析師的盈余預(yù)測，通過調(diào)整他過去預(yù)測中一貫的偏離幅度而獲得對真實盈余的準(zhǔn)確估計。因而，一致的預(yù)測誤差向投資者傳遞出了更多關(guān)于公司盈余的信息，這些信息通過投資者的買賣決策融入股價當(dāng)中，提高了股票市場的信息含量；反之，對于一個預(yù)測誤差較小(準(zhǔn)確度較高)但預(yù)測誤差的波動性較大的分析師而言，投資者較難從中推斷出公司更多的盈余信息，從而可能更轉(zhuǎn)向于外部行業(yè)或市場信息，減少流入股價的公司特質(zhì)信息，推動個股股價與市場或行業(yè)的同漲同跌現(xiàn)象。因此，本文提出如下基本假說：

H1：其他條件相同情況下，分析師盈余預(yù)測一致性與股價同步性負(fù)相關(guān)。

(二)明星分析師對預(yù)測一致性與信息效率關(guān)系的影響

現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，分析師對于市場信息的解讀和傳遞過程具有異質(zhì)性。Stickel(1992)的研究表明，明星分析師所發(fā)布的盈余預(yù)測報告更加準(zhǔn)確，更能影響股價。Chan et al.(2013)和周銘山(2013)發(fā)現(xiàn)，雖然分析師整體的預(yù)測行為傳遞了更多行業(yè)和市場層面的信息，提高了股價同步性，但明星分析師跟蹤卻顯著降低了股價同步性。這些研究說明，分析師個人特質(zhì)上的差異可能會反映在他們對股價的影響當(dāng)中。明星分析師比非明星分析師具有更高的專業(yè)技能、更廣泛的公司層面的人力資本(Chan et al.，2013)，從而可以解讀和傳遞更多的私有信息。因此，預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系會受到分析師個人能力和專長的影響。為此，本文發(fā)展如下假設(shè)：

H2：其他條件相同的情況下，預(yù)測一致性與股價同步性之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系在明星分析師中更顯著。

(三) 分析師注意力分配對預(yù)測一致性與信息效率關(guān)系的影響

注意力的概念和研究源于認(rèn)知心理學(xué)。Broadbent(1958)最早將注意力看作是一個過濾器。為了避免人腦中的信息超載，注意力需要對信息進(jìn)行篩選，通過篩選的信息才能進(jìn)入高級分析階段。Treismen(1964)對Broadbent的模型進(jìn)行了修正，認(rèn)為沒有通過篩選的信息并不是被阻斷，而是被調(diào)低了“音量”，然后迅速衰減。此后，部分心理學(xué)家如Kahneman(1973)首次提出將注意力作為一種可供分配的處理能力或“資源”。人類大腦用于處理信息的能力是有限的，相對于可以獲得的大量信息，注意力是一種稀缺資源，這使得其分配的方向決定了信息處理的指向，分配的多寡決定了信息處理的程度。

大量心理學(xué)的研究成果為研究資本市場上的信息披露與傳播以及投資者決策提供了新的視角?；贙ahneman(1973)的有限注意力理論，不少學(xué)者從注意力的角度解釋了盈余公告效應(yīng)和資本市場異象(Zhi Da et al.，2011；宋雙杰等，2011；陸江川和陳軍，2011；權(quán)小鋒、洪濤、吳世，2012)，并探討了注意力分配對管理層行為(權(quán)小鋒和尹洪英，2012；潘宏,2012)，投資者認(rèn)知和信息傳播效率(如Peng和Xiong，2006；Hirshleifer et al.，2009；于李勝和王艷艷，2010)，投資者決策行為(如賈春新等，2010；Wu和Qiu，2012(工作論文)；鄒富，2011； Mukherjee和Pareek，2012(工作論文))；股票市場流動性以及宏觀金融市場(Fink和Johann，2013(工作論文)；A.Kita和Q.Wang，2012(工作論文))的影響。

綜上所述，投資者有限注意力的分配是信息披露和傳播與市場反應(yīng)之間的中間渠道。投資者對于信息的有限關(guān)注和認(rèn)知不但影響信息的傳播效率，并對投資行為產(chǎn)生真實的影響；而上市公司則反過來利用注意力的分配特征選擇信息披露的方式和時機(jī)，以達(dá)到自身利益的最大化。在研究方法上，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要通過間接方法(股價對盈余或其他信息的反應(yīng))和直接方法(如谷歌搜索量指數(shù))衡量投資者關(guān)注度。在注意力的研究對象上，大部分研究集中于考察個人投資者，而對于市場上其他參與主體的注意力分配問題則研究較少。

本文基于前人的研究，考察注意力的分配(或者注意力的分散與集中)是否影響分析師預(yù)測一致性與信息效率之間的關(guān)系。根據(jù)Kahneman(1973)提出的有限注意力假說，當(dāng)分析師的注意力被過分分散時，可能導(dǎo)致分析師無法及時充分地挖掘和處理個股的私有信息，轉(zhuǎn)而依賴更多的行業(yè)和市場信息，降低了預(yù)測一致性的信息含量，從而削弱了一致性與股價同步性之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系；反之，當(dāng)分析師的注意力分配較集中時，分析師就越有精力挖掘和解讀公司層面的私有信息，使得一致的盈余預(yù)測向市場傳遞更多的公司特質(zhì)信息，降低股價同步性。

此外，對于注意力分配的研究而言，一個重要問題在于如何衡量注意力的分配，或如何界定注意力的分散與集中。現(xiàn)有文獻(xiàn)對于這一問題的處理莫衷一是。一些學(xué)者將股價對于盈余公告的反應(yīng)作為衡量投資者注意力分配的變量(如譚偉強(qiáng)，2008；David Hirshleifer et al.，2009；于李勝和王艷艷，2010)，或用公司出現(xiàn)在媒體介質(zhì)上的頻率衡量注意力分配(Nan Hu et al.，2010)，另一些學(xué)者則使用Google、百度等搜索引起的搜索量統(tǒng)計(如Zhi Da et al.，2011；鄒富，2011)或財經(jīng)論壇上的發(fā)帖量(如施榮盛，2012；Wu和Qiu，2012(工作論文))。前者屬于間接的衡量方式，不能夠直接反映投資者注意力的分配，后者則存在搜索關(guān)鍵詞選用不準(zhǔn)等問題，使衡量指標(biāo)存在較大偏誤。而本文中對于分析師注意力分配的衡量則簡單明確，也即使用分析師在對某一年度盈余做出預(yù)測時跟蹤的公司數(shù)目作為注意力分配的測度。本文認(rèn)為，分析師雖然具備更高的專業(yè)技能和信息處理能力，但單個分析師的注意力是有限的，跟蹤的公司越多，就需要在越多的公司中間分散有限的注意力。這也使得相比于現(xiàn)有文獻(xiàn)對一般投資者的研究，分析師個人的注意力分配更容易觀察和確定。基于以上分析，本文發(fā)展如下假說：

H3：其他條件相同的情況下，分析師跟蹤公司的數(shù)量將減弱預(yù)測一致性與股價同步性之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源和樣本選取

本文選取2004年至2011年中國A股上市公司的數(shù)據(jù)，主要數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，最終控制人數(shù)據(jù)來源于CCER數(shù)據(jù)庫。初始的分析師盈余預(yù)測數(shù)據(jù)包括338 426個觀測值，剔除分析師姓名缺漏的觀測值、分析師盈余預(yù)測缺漏的觀測值、預(yù)測日期晚于盈余公告日期的觀測值、實際每股盈余缺漏的觀測值，保留分析師對公司某一年度的最后一次預(yù)測，由于對預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差的計算要求有足夠長的樣本期間，本文也剔除了跟蹤一家公司少于3年的分析師盈余預(yù)測數(shù)據(jù)，得到86 413個分析師盈余預(yù)測觀測值。進(jìn)一步，為計算股價同步性，本文剔除了每年個股交易少于200天的公司，同時也剔除了金融保險行業(yè)和財務(wù)數(shù)據(jù)缺漏的觀測值。最終，本文的有效樣本量為70 292，包括1 028家上市公司，104家券商和2 190位分析師。為避免極端值的影響，對連續(xù)型變量在1%和99%分位進(jìn)行了縮尾處理。

(二)模型設(shè)定與變量說明

1.分析師預(yù)測誤差一致性

根據(jù)Hilary和Hsu(2013)以及Hong和Kubik(2003)的研究，本文按照如下步驟計算分析師預(yù)測誤差一致性。首先，使用分析師i對公司j在t年的盈余預(yù)測減去該公司t年的實際每股盈余作為分析師i在t年對公司j的預(yù)測偏誤；其次，計算分析師i對于公司j在樣本期間內(nèi)預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差；第三，本文對被跟蹤公司j的所有分析師預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行排序，得到分析師i在公司j當(dāng)中的位序。如果對于同一家公司，多名分析師預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差相同，則將他們序數(shù)的中位數(shù)作為最終的位序，這意味著每名分析師所得到的位序未必是整數(shù)。為了得到有意義的排序，本文剔除了在樣本期間內(nèi)少于5人跟蹤的公司；最后，本文按照以下公式計算得到分析師預(yù)測誤差一致性：

Consij=1-(rankij-1)/(coveragej-1)

(1a)

其中，coveragej為樣本期間跟蹤一家公司的分析師人數(shù)。

表1展示了一家有7位分析師跟蹤的公司中計算每個分析師預(yù)測誤差一致性的例子。

表1 分析師預(yù)測誤差一致性計算示例

類似地，為了將預(yù)測誤差一致性與準(zhǔn)確度進(jìn)行比較，本文也按照上述方法計算分析師預(yù)測準(zhǔn)確度。具體來說，本文首先計算分析師i在t年對公司j的預(yù)測誤差的絕對值，然后，將跟蹤一家公司所有分析師預(yù)測誤差進(jìn)行排序，并計算得到分析師i針對j公司t年度的預(yù)測準(zhǔn)確度，最后得到樣本期間內(nèi)的平均值，具體計算公式如下：

(1b)

為確保排序的有效性，本文同樣剔除了每年少于5位分析師跟蹤的公司。

2. 股價同步性

股價同步性是本文的被解釋變量。根據(jù)前人的研究(Mock et al.，2000；Gul et al.，2010)，為將個股回報的變化分解為行業(yè)回報率的影響、市場回報率的影響以及個股特質(zhì)因素的影響(Gul et al.，2010)，本文首先分年度估計如下市場模型：

RETit=α+β1MKTRETt+β2MKTRETt-1+β3INDRETt+β4INDRETt-1+εit

(2)

其中，RETit為第t個交易日的個股日回報率，MRKRETt和INDRETt分別為第t個交易日的市值加權(quán)平均日市場回報率和行業(yè)回報率，行業(yè)回報率的計算通過不包括公司i在內(nèi)的其他同行業(yè)公司日報酬率平均得到。本文采用了證監(jiān)會22類行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)。與其他研究異質(zhì)性的文獻(xiàn)類似，本文將股價同步性定義為日回報率中由市場和行業(yè)層面因素解釋的非異質(zhì)性成分，以模型(2)中的R2來衡量。同時，為了克服R2取值介于[0，1]的局限，采用了如下變換：

(3)

其中，SYNCHi為每年公司i的股價同步性。SYNCHi越高，表示股價同步性越嚴(yán)重。

3. 模型設(shè)定

為了檢驗假說1，本文設(shè)定如下模型：

SYNCHijt=γ0+γ1Consijt+γ2Accuijt+γ3SIZEijt+γ4LEVijt+γ5STDROAijt+γ6PBijt+γ7TOPHOLDijt+γ8INSTHOLDijt+γ9BIG4ijt+γ10BSHAREijt+γ11HSHAREijt+γ12VOLUMEijt+γ13SOEijt+γ14INDNUMit+INDUSTRY+εijt

(4)

其中，SYNCH為被解釋變量，由模型(3)計算得到；Cons為主要考察的解釋變量，如果γ1<0，則說明分析師預(yù)測一致性能夠向市場傳遞更多的公司層面的特質(zhì)信息，降低股價同步性，改善信息環(huán)境。Hilary和Hsu(2013)發(fā)現(xiàn)，預(yù)測一致性比準(zhǔn)確度更具有信息含量。在我國資本市場環(huán)境下，預(yù)測一致性是比準(zhǔn)確度更有信息含量的衡量指標(biāo)，則預(yù)測一致性對于降低股價同步性的作用要大于準(zhǔn)確度，由此本文預(yù)期γ1<0，γ2<0，且|γ1|>|γ2|。

控制變量方面，根據(jù)Gul et al.(2010)，Chan和Hameed(2006)，李增泉(2005)以及唐松等(2011)的研究，我們控制了公司規(guī)模SIZE，用總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量，預(yù)期符號為正；LEV為資產(chǎn)負(fù)債率，控制企業(yè)的財務(wù)杠桿對股價同步性的影響，本文用企業(yè)長短期借款總額除以總資產(chǎn)衡量，預(yù)期符號為負(fù)；STDROA用來控制盈余波動性，用企業(yè)過去三年(包括當(dāng)年)的ROA標(biāo)準(zhǔn)差衡量，預(yù)期符號為負(fù)；PB為賬面市值比，預(yù)期符號為負(fù)；TOPHOLD為第一大股東持股比例，預(yù)期符號為負(fù)；INSTHOLD為機(jī)構(gòu)投資者持股比例，預(yù)期符號為負(fù)；BIG4用來控制審計質(zhì)量，當(dāng)公司由四大會計師事務(wù)所審計時取1，否則為0，預(yù)期符號為負(fù)；BSHARE和HSHARE取1時，分別表示公司同時在B股或H股上市，預(yù)期符號為負(fù)；VOLUME為公司的年交易量除以年末在外發(fā)行的流通股股數(shù)，預(yù)期符號為負(fù)；SOE為企業(yè)的性質(zhì)，取1表示國有企業(yè)，否則為非國有企業(yè)，預(yù)期符號為正；INDNUM用以控制行業(yè)規(guī)模，為所屬行業(yè)的公司個數(shù)的自然對數(shù)，由于其對股價同步性的影響不確定，故不做符號預(yù)期。

為檢驗H2，我們設(shè)定StarAnalyst為明星分析師與非明星分析師虛擬變量，如果是明星分析師，取值為1，否則取值為0。其中明星分析師與非明星分析師的定義采用《新財富》所評選的“年度最佳分析師”?！缎仑敻弧冯s志每年在11月前后評選出該年度行業(yè)最佳分析師，如果分析師i在t年度被評選為“最佳分析師”，則記該分析師為t-1年的明星分析師，否則記為非明星分析師。采用《新財富》的評選作為區(qū)分明星分析師與非明星分析師樣本基于以下兩點(diǎn)考慮：首先，《新財富》從2003年開始連續(xù)每年推出最佳分析師的評選，能夠保證有足夠連續(xù)的樣本；第二，該評選活動影響廣泛，能夠引起廣大券商和投資者的重視，具有較強(qiáng)的代表性和權(quán)威性。其他的變量定義如模型(4)。

為檢驗H3，本文采用分析師跟蹤的公司數(shù)目(FFollow)來衡量分析師注意力的分配。為避免高度共線問題，我們依據(jù)FFollow的中位數(shù)將樣本分為高FFollow和低FFollow兩個子樣本，分別對模型(4)回歸。

四、結(jié)果分析

(一)單變量分析

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

表2對主要變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計。從表2可以看出，基于變量的構(gòu)造方法，預(yù)測一致性Cons和準(zhǔn)確度Accu有著非常接近的均值(0.5)和中位數(shù)(0.5)。

表3 主要變量相關(guān)系數(shù)矩陣

續(xù)表3 主要變量相關(guān)系數(shù)矩陣

注：矩陣的下(上)方分別為Pearson(Spearman)相關(guān)系數(shù)；黑體表示在1%水平上顯著.

表3的相關(guān)系數(shù)矩陣表明，預(yù)測一致性(Cons)與準(zhǔn)確度(Accu)顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.522；預(yù)測一致性(Cons)和準(zhǔn)確度(Accu)分別與股價同步性(SYNCH)在1%的水平上負(fù)相關(guān)，初步證明了本文的假設(shè)H1，即預(yù)測一致性能夠顯著降低股價同步性。另外，也可以看出主要控制變量之間的相關(guān)系數(shù)沒有超過0.7，說明我們的樣本不存在嚴(yán)重的共線性。

(二)多元回歸分析

表4 預(yù)測一致性對股價同步性的影響

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%的顯著性水平上顯著.

表4為假說1的回歸結(jié)果。第一列為單獨(dú)檢驗預(yù)測一致性對股價同步性的影響。結(jié)果顯示，Cons的系數(shù)為-0.032，并且在1%水平上顯著，說明一致性越高的分析師提供的信息能夠顯著降低股價同步性，提高資本市場的信息效率，假說1得到了檢驗。在控制變量方面，除STDROA和LEV與預(yù)期符號不一致外，其他控制變量均與預(yù)期符號保持一致。其中，SIZE，SOE與股價同步性顯著正相關(guān)，說明規(guī)模越大、最終控制人為國有企業(yè)時，股價同步性越高；TOPHOLD與股價同步性顯著負(fù)相關(guān)，一定程度上驗證了李增泉(2005)和Gul et al.(2010)發(fā)現(xiàn)的倒U型關(guān)系；PB與股價同步性顯著負(fù)相關(guān)，說明成長性越高的企業(yè)，股價同步性越低；BIG4和INSTHOLD與股價同步性顯著負(fù)相關(guān)，說明由四大會計師事務(wù)所審計的公司和機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的公司股價同步性低。

為比較預(yù)測一致性與準(zhǔn)確度對股價同步性的影響是否有差異，在第二列單獨(dú)放入預(yù)測準(zhǔn)確度(Accu)，在第三列中同時放入預(yù)測準(zhǔn)確度與一致性。從實證結(jié)果來看，單獨(dú)考察Accu對股價同步性的影響，Accu的系數(shù)為-0.029，在1%的水平上顯著，表明分析師預(yù)測準(zhǔn)確度同樣顯著降低了股價同步性，然而，當(dāng)同時考察Cons與Accu對股價同步性的影響時，Accu與股價同步性的負(fù)向關(guān)系不再顯著(t值為-0.31)，而Cons與股價同步性的負(fù)相關(guān)關(guān)系仍然保持在5%的顯著性水平上，說明預(yù)測一致性捕捉了預(yù)測準(zhǔn)確性特征的影響。對二者經(jīng)濟(jì)意義的比較發(fā)現(xiàn)，Cons的系數(shù)絕對值(0.030)顯著高于Accu的系數(shù)絕對值(0.005)。以上結(jié)果表明，與預(yù)測準(zhǔn)確度相比，預(yù)測一致性能向市場傳遞更多的公司特質(zhì)信息，對股價同步性的影響更大。

表5 明星分析師對預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的影響

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%顯著水平上顯著.

為避免高度共線性問題，本文區(qū)分明星分析師與非明星分析師兩個子樣本，分別進(jìn)行回歸以檢驗假說1①，并同時控制了預(yù)測準(zhǔn)確度，表5列示了回歸結(jié)果。對于明星分析師組，Cons的系數(shù)為-0.083(在5%的水平上顯著)，對于非明星分析師，Cons的系數(shù)為-0.028(在5%的水平上顯著)，而Accu在兩組中的系數(shù)均不顯著。這說明了預(yù)測一致性可能是明星分析師的預(yù)測行為更具有信息含量的深層次原因。為比較兩組樣本回歸中Cons系數(shù)差異的顯著性，本文計算t統(tǒng)計量。根據(jù)Chen等(2010)，t統(tǒng)計量由下列公式計算得到：

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，Z統(tǒng)計量為-1.32，說明Cons與股價同步性的關(guān)系在明星分析師與非明星分析師樣本中不存在顯著差異，本文的假說2未得到檢驗。

表6 分析師注意力對預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的影響

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%的顯著水平上顯著.

其中，F(xiàn)Followijt為分析師跟蹤的公司數(shù)目的自然對數(shù)，用來衡量分析師注意力的分配。根據(jù)假設(shè)H3a，本文預(yù)期θ1>0。表6第一列為相關(guān)回歸結(jié)果。

為檢驗假說3，并避免共線問題，我們依據(jù)FFollow的中位數(shù)將樣本分為高FFollow和低FFollow兩個子樣本分別回歸，如表6所示。從第一列的結(jié)果可以看出，F(xiàn)Follow的系數(shù)為0.059(t值為11.79)，表明分析師跟蹤公司的數(shù)目與股價同步性之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，分析師跟蹤的公司越多，注意力越分散，導(dǎo)致傳遞私有信息的效率降低，提高了股價同步性。第二列和第三列的結(jié)果表明，對于跟蹤的公司數(shù)目較多的高FFollow組，Cons的系數(shù)為0.017，且不顯著，而對于跟蹤的公司數(shù)目較少的低FFollow組，Cons的系數(shù)為-0.056，并在1%的水平上顯著(t值為-2.91)，這說明預(yù)測一致性與股價同步性的負(fù)相關(guān)關(guān)系主要存在于跟蹤公司的數(shù)目較少的樣本組中。比較兩組樣本Cons系數(shù)的Z值為3.16，在1%的水平上顯著，從而驗證了本文的假說3，分析師預(yù)測一致性與股價同步性的關(guān)系受到分析師注意力的影響。

五、進(jìn)一步檢驗

(一) 一致性與準(zhǔn)確度是否捕捉了不同的信息

本文的基本假說認(rèn)為，預(yù)測一致性是一個重要的盈余預(yù)測特征，在提高市場的信息效率方面，一致性的影響大于準(zhǔn)確度。這里，一個重要的前提在于預(yù)測一致性與準(zhǔn)確度確實刻畫了盈余預(yù)測不同維度的特征和影響。從變量的定義來看，預(yù)測準(zhǔn)確度的構(gòu)造基于預(yù)測誤差絕對值的均值，預(yù)測一致性的構(gòu)造基于預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差。從統(tǒng)計分析的角度，在本文的樣本中，預(yù)測誤差接近于正態(tài)分布，而正態(tài)分布的一個顯著特征是均值和方差相互獨(dú)立。因此，可以初步判斷預(yù)測一致性和準(zhǔn)確度可能捕捉了不同的信息。

根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣，Cons與Accu之間的相關(guān)系數(shù)為0.536，并不存在高度的相關(guān)性。參考Hilary和Hsu(2013)，本文將采用以下方法檢驗一致性和準(zhǔn)確度是否捕捉了不同的預(yù)測信息。

首先，本文去除了既一致又準(zhǔn)確的分析師預(yù)測，即一致性和準(zhǔn)確度均在中位數(shù)以上的觀測值。剔除后，樣本量為45 777個觀測值，Cons與Accu之間的相關(guān)系數(shù)降低為0.071(0.147)②，然后重新對模型(4)進(jìn)行回歸，具體結(jié)果見表7。

表7 去除既一致又準(zhǔn)確的預(yù)測值后的回歸模型

續(xù)表7 去除既一致又準(zhǔn)確的預(yù)測值后的回歸模型

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%顯著水平上顯著;剔除了Cons和Accu均大于中位數(shù)的樣本.

結(jié)果顯示，Cons與股價同步性仍然存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(系數(shù)為-0.041)；同時，在控制了Accu后，Cons的系數(shù)和顯著性沒有明顯變化。與Accu(t值為-1.85)相比，Cons(t值為-2.23)對股價同步性的影響仍然更顯著。

其次，本文對Cons和Accu進(jìn)行正交化處理，處理后二者之間的相關(guān)系數(shù)為0。我們使用正交化后的Cons和Accu重新對模型(4)進(jìn)行回歸，見表8。

表8 正交化后的回歸模型

續(xù)表8 正交化后的回歸模型

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%顯著水平上顯著；Cons，Accu經(jīng)過了正交化處理.

從表8的結(jié)果可以看出，經(jīng)過正交化后的回歸結(jié)果與原有的結(jié)果保持一致，Cons(系數(shù)為-0.10，t值為-3.13)比Accu(系數(shù)為-0.001，t值為-0.31)更顯著地降低了股價同步性。

以上檢驗表明，預(yù)測一致性和準(zhǔn)確度是分析師盈余預(yù)測的兩個不同特征，對股價同步性有著不同的影響。而預(yù)測一致性特征傳遞的私有信息量要顯著高于準(zhǔn)確度，在提高資本市場效率方面的作用要顯著高于準(zhǔn)確度。

(二)公司截面特征對預(yù)測一致性與信息效率關(guān)系的影響

由于Cons的計算依賴于跟蹤同一公司的分析師預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差的排序，而同一個分析師通常會跟蹤多個公司，導(dǎo)致在不同公司，同一個分析師的Cons可能存在差異，也即公司的截面特征可能影響分析師預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系。因此，預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系是否會受到公司截面特征的影響是一個有待檢驗的問題。

本文選取最終控制人性質(zhì)(SOE)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(INSTHOLD)和公司成長性(PB)作為主要考察的公司截面特征?？紤]到Cons、Accu與這些變量交乘產(chǎn)生的高度共線性問題，我們按照最終控制人性質(zhì)將樣本分為國有和非國有兩個子樣本，按照機(jī)構(gòu)投資者比例與公司成長性的中位數(shù)分別將全樣本分為高、低兩個樣本組進(jìn)行回歸，并比較Cons和Accu的系數(shù)是否存在差異。

表9 公司特征對預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的影響

Panel A：分組回歸

因變量=SYNCH預(yù)測符號(1)(2)(3)(4)(5)(6)國有非國有高機(jī)構(gòu)投資者比例低機(jī)構(gòu)投資者比例高成長性低成長性Coeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueIntercept?-1.556-2.71***1.7592.75***-1.661-2.64***1.2502.07**-1.631-2.32**0.7511.38Cons--0.035-2.09**-0.017-0.92-0.035-1.99**-0.022-1.320.0020.13-0.060-3.14***Accu-0.0040.23-0.018-0.880.0070.34-0.020-1.04-0.017-1.180.0090.43SIZE+0.100-5.26***0.1015.34***0.1215.84***0.0814.14***0.1266.43***0.0784.40***LEV--0.077-0.690.1541.280.0790.66-0.035-0.32-0.011-0.100.0340.33STDROA-2.8004.51***0.2150.412.2713.39***0.9801.69*0.7611.222.1073.42***PB--0.074-11.16***-0.076-13.32***-0.065-10.92***-0.077-11.38***-0.054-8.73***-0.198-9.13***

續(xù)表9 公司特征對預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的影響

Panel A：分組回歸

因變量=SYNCH預(yù)測符號(1)(2)(3)(4)(5)(6)國有非國有高機(jī)構(gòu)投資者比例低機(jī)構(gòu)投資者比例高成長性低成長性Coeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueTOPHOLD--0.142-1.24-0.144-1.24-0.110-0.77-0.280-3.01***-0.04-0.37-0.238-0.26INSTHOLD--0.099-0.86-0.224-2.01***-0.073-0.58-0.111-0.45-0.171-1.59-0.023-0.26BIG4--0.157-3.07***-0.048-0.60-0.126-2.02***-0.145-2.72***-0.174-3.32-0.099-1.88*BSHARE-0.0110.210.0190.160.0030.04-0.051-0.89-0.029-0.42-0.029-0.44HSHARE-0.0010.01-0.344-1.51-0.019-0.23-0.102-0.79-0.061-0.680.0120.18VOLUME-0.0122.64***-0.003-0.740.0132.71***-0.005-1.150.0092.10***0.0193.30***INDNUM?-0.079-0.94-0.660-8.60***-0.176-2.23***-0.478-5.28***-0.209-2.40***-0.351-4.38***SOE+0.0691.79*0.0682.14**0.0481.410.0391.29IndustryYESYESYESYESYESYESN440492624335128351643514635146F值420.14***285.06***477.11***299.75***266.22***239.84***Adjust_R227.334.034.626.325.221.6

Panel B: 系數(shù)差異性檢驗

因變量=SYNCH最終控制人性質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者比例成長性(1)—(2)(3)—(4)(5)—(6)Coeff.zvalueCoeff.zvalueCoeff.zvalueCons-0.018-0.74-0.013-0.550.0612.71***

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%的顯著性水平上顯著.

表9中Panel A列示了按照3個公司截面特征變量進(jìn)行分樣本回歸得到的Cons系數(shù)及相關(guān)統(tǒng)計量。所有的回歸均考慮了其他控制變量和行業(yè)因素，變量的定義與模型(4)一致。結(jié)果顯示，Cons與股價同步性之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系主要存在于國有企業(yè)(系數(shù)為-0.035，t值為-2.09)，而在非國有企業(yè)組中則不顯著；同時，Cons在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的樣本組中系數(shù)為-0.035，在5%的水平上顯著，而在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低的樣本組中則不顯著(系數(shù)為-0.022，t值為-1.32)。這說明，由于機(jī)構(gòu)投資者比散戶具有更強(qiáng)的信息處理能力，從而能夠更好地識別和調(diào)整分析師預(yù)測偏誤，因此，機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的公司更能受益于一致的分析師預(yù)測，進(jìn)一步證明了Hilary和Hsu(2013)的觀點(diǎn)；再次，Cons降低股價同步性的作用主要存在于成長性較低的企業(yè)(系數(shù)為-0.060，t值為-3.14)，而在成長性較高的企業(yè)則不顯著(系數(shù)為0.002，t值為0.13)。

Panel B列示了Cons在分組樣本回歸中系數(shù)差異比較的Z值?？梢钥闯觯珻ons與股價同步性的關(guān)系在公司成長性(PB)的分組樣本間有顯著差異，系數(shù)的差異為0.061，對應(yīng)的Z統(tǒng)計量為-2.71，在1%水平上顯著。這一結(jié)果表明，成長性對預(yù)測一致性和股價同步性之間的關(guān)系有顯著的影響。

六、穩(wěn)健性檢驗

首先，我們替換了重要控制變量的衡量方法，如機(jī)構(gòu)投資者持股比例，我們也采用更具體的基金持股比例來衡量，結(jié)果與主檢驗保持一致。

其次，我們將Cons和Accu看作分析師個人的特征，不隨跟蹤的公司不同而變化(在主檢驗中，我們計算的Cons和Accu均為分析師—公司層面，即同一個分析師對于不同的跟蹤公司可能有不同的一致性和準(zhǔn)確度)。為達(dá)到這一目的，我們按照每個分析師跟蹤的公司將Cons與Accu分別加總求平均值(ACons/AAccu)，作為分析師個人特征的衡量，對模型(4)進(jìn)行回歸。由于分析師的注意力分配，也即跟蹤的公司數(shù)量是一個很重要的個人特征，同時，根據(jù)前文的檢驗結(jié)果，分析師個人跟蹤的公司數(shù)量(FFollow)對股價同步性有著顯著的影響，因此我們也將其作為控制變量加入模型當(dāng)中。

表10 預(yù)測一致性對股價同步性的影響：分析師個人層面

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%的顯著性水平上顯著.

在預(yù)測一致性對股價同步性影響的模型中(見表10)，ACons的系數(shù)為-0.173，在1%的水平上顯著，AAccu的系數(shù)為-0.079，在1%水平上顯著。同時加入ACons和AAccu后，ACons的系數(shù)為-0.216，在1%水平上顯著，而AAccu的系數(shù)為0.087，但不顯著。這些結(jié)果說明，作為個人特征的分析師預(yù)測一致性比準(zhǔn)確度更能降低股價同步性，提高股價的信息含量，與主檢驗保持一致。進(jìn)一步，表11和表12提供了剔除既準(zhǔn)確又一致的分析師預(yù)測樣本公司,以及正交化后的回歸結(jié)果，與主檢驗結(jié)果基本保持一致。

表11 去除既一致又準(zhǔn)確的預(yù)測值后的回歸模型：分析師個人層面

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%顯著水平上顯著。剔除了ACons和AAccu均大于中位數(shù)的樣本.

表12 正交化后的回歸模型：分析師個人層面

續(xù)表12 正交化后的回歸模型：分析師個人層面

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%顯著水平上顯著。ACons，AAccu經(jīng)過了正交化處理.

在注意力分散、預(yù)測一致性與股價同步性的模型中(見表13)，ACons和AAccu對于股價同步性的削弱作用主要存在于分散度較低的樣本組，同時，ACons對于降低股價同步性的作用(系數(shù)為-0.222，t值為-4.85)顯著大于AAccu(系數(shù)為-0.140，t值為-2.19)，與主檢驗保持一致。

表13 分析師注意力對預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的影響：分析師個人層面

續(xù)表13 分析師注意力對預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的影響：分析師個人層面

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%的顯著性水平上顯著.

通過對公司特征、預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的檢驗(表14)，可以看出，ACons與股價同步性之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系在國有企業(yè)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的公司和成長性較低的公司更顯著；同時，對于每一個公司特征，AAccu與股價同步性的關(guān)系不顯著或沒有起到降低股價同步性的作用，這說明作為分析師個人特征，預(yù)測一致性對提高股價的信息含量有更重要的意義。

表14 公司特征對預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的影響：分析師個人層面

Panel A：分組回歸

因變量=SYNCH預(yù)測符號(1)(2)(3)(4)(5)(6)國有非國有高機(jī)構(gòu)投資者比例低機(jī)構(gòu)投資者比例高成長性低成長性Coeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueCoeff.tvalueIntercept?-1.330-2.32***1.8692.99***-1.458-2.33**1.4072.37**-1.535-2.19**1.0601.98**ACons--0.212-4.12***-0.191-3.46***-0.231-4.58***-0.191-3.61***-0.116-2.72***-0.314-5.39***AAccu-0.0901.340.0630.990.1522.43**0.0170.230.0070.120.1652.15**FFollow+0.06110.68***0.0517.55***0.0528.42***0.06310.47***0.0337.03***0.08511.36***SIZE+0.1005.29***0.1015.43***0.1215.88***0.0804.15***0.1276.47***0.0764.33***LEV--0.079-0.710.1561.300.0770.65-0.035-0.32-0.013-0.110.0320.31STDROA-2.7784.52***0.1940.382.2273.33***0.9721.69*0.7651.232.0213.31***PB--0.075-11.35***-0.078-13.49***-0.066-11.04***-0.079-11.67***-0.054-8.77***-0.201-9.27***TOPHOLD--0.131-1.14-0.141-1.21-0.100-0.70-0.271-2.93***-0.038-0.35-0.220-2.24**INSTHOLD--0.094-0.83-0.223-2.01**-0.068-0.55-0.092-0.37-0.167-1.57-0.020-0.22BIG4--0.153-3.02***-0.046-0.57-0.127-2.03**-0.138-2.64***-0.173-3.31***-0.093-1.78*BSHARE-0.0130.250.0240.190.0080.10-0.048-0.85-0.028-0.41-0.023-0.35HSHARE-0.0000.01-0.343-1.53-0.021-0.26-0.089-0.70-0.063-0.700.0150.23VOLUME-0.0102.30**-0.004-1.040.0122.39**-0.006-1.460.0081.98**0.0162.82***INDNUM?-0.140-1.65*-0.696-9.37***-0.233-3.00***-0.521-5.80***-0.236-2.70***-0.426-5.43***SOE+0.0681.75*0.0692.20**0.0481.430.0381.25IndustryYESYESYESYESYESYESN440492624335128351643514635146F值416.53***293.97***469.54***309.25***262.59***260.44***Adjust_R228.134.735.227.225.523.3

續(xù)表14 公司特征對預(yù)測一致性與股價同步性關(guān)系的影響：分析師個人層面

Panel B: 系數(shù)差異性檢驗

因變量=SYNCH最終控制人性質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者比例成長性(1)—(2)(3)—(4)(5)—(6)Coeff.zvalueCoeff.zvalueCoeff.zvalueCons-0.022-0.29-0.041-0.560.1982.74***

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%的顯著性水平上顯著.

七、結(jié) 論

本文探討了分析師的預(yù)測一致性特征與股價同步性之間的關(guān)系，以及這種關(guān)系在不同特征的分析師之間是否存在截面差異。研究發(fā)現(xiàn)，一致性較高的分析師預(yù)測能夠顯著降低股價同步性，預(yù)測一致性確實捕捉了與準(zhǔn)確度不同的盈余預(yù)測特征；在控制了預(yù)測準(zhǔn)確度后，預(yù)測一致性降低股價同步性的程度顯著大于準(zhǔn)確度。這些結(jié)果綜合說明，預(yù)測一致性能夠向市場傳遞出更多的公司層面的特質(zhì)信息，對提升資本市場信息效率有更重要的作用，因而能夠更加有效地衡量分析師的預(yù)測表現(xiàn)。此外預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系受到分析師注意力分散程度的影響，分析師跟蹤的公司越多，其預(yù)測一致性對股價同步性的降低作用越不顯著，說明一致性高的盈余預(yù)測提高資本市場信息效率的作用受到分析師注意力分配的影響；本文的結(jié)果還表明，預(yù)測一致性與股價同步性之間的關(guān)系在明星分析師的跟蹤企業(yè)、國有企業(yè)和機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的公司更顯著。

本文的研究結(jié)論對理論和實務(wù)界具有一定的借鑒意義。首先，長久以來，學(xué)者將注意力集中于盈余預(yù)測準(zhǔn)確度的影響因素與經(jīng)濟(jì)后果上。準(zhǔn)確度雖然在計算和解釋上比較直觀，但本文的研究表明，盈余預(yù)測準(zhǔn)確度并不是考察分析師預(yù)測行為和表現(xiàn)的唯一和最佳的指標(biāo)，預(yù)測一致性是決定分析師預(yù)測行為對股價信息含量影響的更深層次原因。本文為研究分析師盈余預(yù)測提供了一個更加有意義的衡量視角。其次，對于市場投資者，本文的結(jié)論仍然具有現(xiàn)實意義。本文的啟示在于，對于評價和參考分析師的盈余預(yù)測，投資者應(yīng)該更多地關(guān)注其一致性，而非僅僅以準(zhǔn)確性作為衡量標(biāo)桿。由于一致的分析師預(yù)測更有信息含量，能夠提高市場信息效率，投資者必然能從中獲得有利于投資決策的私有信息。最后，本文的研究對于證券分析師的價值在于檢驗了什么樣的盈余預(yù)測才更有價值，更能推動股價的變動。同時，本文發(fā)現(xiàn)，跟蹤更多的公司導(dǎo)致注意力分散，降低預(yù)測的信息效率，這有助于分析師在做跟蹤決策時進(jìn)行權(quán)衡。

注 釋：

①我們沒有采用添加交乘項的方法，原因在于使用交乘項時模型中將包括Cons，Accu，StarAnalyst，Cons×StarAnalyst與Accu×StarAnalyst，其中交乘項與其他變量存在高度的共線性，可能會影響估計的效率問題.

②括號中為Spearman相關(guān)系數(shù).

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責(zé)任編校：張 靜，羅 紅

Financial Analyst Forecasting Consistency and Capital Market Efficiency

YE Ying-mei1,An Ran2

(1.Xiamen University,Xiamen 361005，China;2.Chinese University of Hongkong,Hongkong 999077,China )

This paper examines the relationship between analyst forecast consistency and stock price synchronicity and its cross-sectional variation. We find that analysts’ forecasts with high consistency can significantly decrease stock price synchronicity; after controlling forecast error, the effect of higher consistent forecasts is larger than that of higher accurate forecasts. These results show that forecast consistency has more nontrivial influence on transmitting firm-specific information and improving informational efficiency in capital market. Further, we also find that the relation between forecast consistency and synchronicity is affected adversely by the number of covered firms but positively associated with SOE firms, institutional ownership and analysts’ status. Overall, our paper implies that forecast consistency does capture a new important attribute of analysts’ forecasts and can help better evaluate forecasting performance.

analysts forecasting;stock price synchronicity；capital market information;A stock market

10.19327/j.cnki.zuaxb.1007-9734.2017.03.U03

2017-01-12

國家自然科學(xué)基金資助項目(71422008、71372074和71572163)；國家萬人計劃青年拔尖人才資助項目；廈門大學(xué)校長基金項目

葉穎玫，福建永春人，編輯，管理學(xué)博士，研究方向為公司財務(wù)、審計學(xué)。

F830.9

A

1007-9734(2017)03-0070-24