新聞報(bào)道是否會(huì)影響證券分析師盈利預(yù)測(cè)分歧
——基于信息“噪聲”的視角

饒育蕾，梅立興，余志紅

（中南大學(xué)商學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙410083）

●實(shí)務(wù)·方法

新聞報(bào)道是否會(huì)影響證券分析師盈利預(yù)測(cè)分歧
——基于信息“噪聲”的視角

饒育蕾，梅立興，余志紅

（中南大學(xué)商學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙410083）

文章以上市公司的百度新聞報(bào)道條數(shù)作為新聞報(bào)道指標(biāo)，選擇中國(guó)A股市場(chǎng)1776家股票作為研究對(duì)象，以2004-2012年為樣本區(qū)間，實(shí)證檢驗(yàn)上市公司新聞報(bào)道對(duì)證券分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的作用及其影響機(jī)理，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：上市公司的新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系；研究結(jié)論支持新聞報(bào)道本身含有大量“噪聲”成分的解釋，而不支持分析師“過(guò)度自信”的心理偏差的解釋。

新聞報(bào)道；分析師盈利預(yù)測(cè)分歧；過(guò)度自信；噪聲

一、引言

無(wú)論在西方成熟資本市場(chǎng)，還是發(fā)展中國(guó)家的新興資本市場(chǎng)，證券分析師（以下簡(jiǎn)稱分析師）都已成為資本市場(chǎng)不可或缺的重要組成部分（Holland和Johanson，2003）［1］。分析師通過(guò)收集、評(píng)估公共和私人信息，對(duì)上市公司的未來(lái)前景進(jìn)行分析，對(duì)其會(huì)計(jì)盈余進(jìn)行預(yù)測(cè)（Cheng，etal.，2006）［2］。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)等新媒體改變了分析師獲取信息的傳統(tǒng)方式（如電視、報(bào)紙等），分析師的盈利預(yù)測(cè)行為越來(lái)越受到公司新聞報(bào)道的影響。由于新聞報(bào)道直接反映了公司的一些事件并且獲取成本相對(duì)較低，因而成為分析師盈余預(yù)測(cè)的重要參考依據(jù)。目前，學(xué)術(shù)界針對(duì)分析師預(yù)測(cè)展開的研究涵蓋了分析師數(shù)量（白曉宇，2009）［3］、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度（Parkash，et al.，1995）［4］、預(yù)測(cè)分歧度（Lang和Lundholm，1996［5］；白雪蓮等，2012［6］）等，很少有文獻(xiàn)從實(shí)證的角度研究分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的影響因素及其作用機(jī)制，而關(guān)于新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧之間關(guān)系的系統(tǒng)研究還沒(méi)有出現(xiàn)。因此，從上市公司新聞報(bào)道的角度來(lái)考察分析師預(yù)測(cè)分歧行為是本文的第一個(gè)研究動(dòng)機(jī)，也是本文的一大特點(diǎn)。

本文的第二個(gè)研究動(dòng)機(jī)是探討上市公司新聞報(bào)道影響分析師預(yù)測(cè)分歧行為的作用機(jī)制。事實(shí)上，分析師預(yù)測(cè)分歧行為受到眾多因素的影響，如公司特征、分析師獲取信息的來(lái)源、分析師自身的能力等（Elgers和Lo，1994［7］；Kini，et al.，2009［8］）。Parkash，etal.（1995）［4］從公司層面進(jìn)行了全面分析，結(jié)果表明：經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以及股權(quán)集中度水平越高的公司，分析師對(duì)其預(yù)測(cè)的分歧度越大。Lang和Lundholm（1996）［5］的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，規(guī)模越大的公司，分析師對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)的分歧度越小。與已有研究不同，本文試圖從分析師心理偏差和信息源兩個(gè)角度探討新聞報(bào)道影響分析師預(yù)測(cè)分歧的作用機(jī)制。一方面，針對(duì)分析師的心理偏差，方舟和畢功兵（2012）［9］認(rèn)為人們?cè)诮?jīng)濟(jì)活動(dòng)中往往會(huì)表現(xiàn)出過(guò)度自信的傾向，在分析師的預(yù)測(cè)行為方面也不例外。Chen和Jiang（2001）［10］提出用過(guò)度自信理論來(lái)解釋分析師盈利預(yù)測(cè)準(zhǔn)確并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，卻沒(méi)有考察分析師預(yù)測(cè)分歧行為?；诖搜芯靠杖?，本文從分析師的“過(guò)度自信”心理偏差考察分析師盈利預(yù)測(cè)分歧。另一方面，分析師之間的預(yù)測(cè)分歧取決于信息來(lái)源及其對(duì)信息的解讀（Gong和Gul，2012）［11］。Black（1986）［12］首次提出，“信息”和“噪音”是相對(duì)立的概念。上市公司的新聞報(bào)道作為一種信息披露的手段，既給分析師提供了重要的公開信息，同時(shí)也包含了大量可能導(dǎo)致分析師預(yù)測(cè)分歧的“噪音”成分。因此，本文探究分析師預(yù)測(cè)分歧影響因素的第二個(gè)角度是新聞報(bào)道本身包含的“噪音”成分。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：①本文首次檢驗(yàn)了上市公司新聞報(bào)道對(duì)分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的影響。②本文首次從分析師的“過(guò)度自信”心理偏差和新聞報(bào)道中包含的“噪音”成分兩個(gè)角度探討了新聞報(bào)道對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧影響的作用機(jī)制。③本文利用排序多元Logistic模型，可以排除新聞報(bào)道指標(biāo)、過(guò)度自信指標(biāo)、噪音指標(biāo)和分析師盈利預(yù)測(cè)分歧指標(biāo)中異常點(diǎn)的影響。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

分析師預(yù)測(cè)分歧能反映分析師信念的異質(zhì)性（Ajinkya，et al.，1991）［13］和信息的不確定性（Zhang，2006）［14］。A jinkya和Gift（1984）［15］認(rèn)為分析師預(yù)測(cè)通常代表著市場(chǎng)預(yù)期，故當(dāng)分歧越大時(shí)，說(shuō)明市場(chǎng)對(duì)公司未來(lái)業(yè)績(jī)信息掌握較少，不確定程度較高，證券分析師預(yù)測(cè)的意見分歧可被視為信息風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。鑒于此，眾多學(xué)者對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧行為進(jìn)行了研究。Parkash，etal.（1995）［4］認(rèn)為披露信息量越大的公司，分析師對(duì)其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度越高，分歧度就越小。Lang和Lundholm（1996）［5］的檢驗(yàn)結(jié)果表明，規(guī)模越大的公司，分析師對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)的分歧度就越小。白雪蓮等（2012）［6］研究發(fā)現(xiàn)，分析師預(yù)測(cè)分歧度越大的公司越傾向于發(fā)布業(yè)績(jī)預(yù)告。

分析師的預(yù)測(cè)分歧來(lái)源于其對(duì)公司公共信息的不同理解（Gong和Gul，2012）［11］。隨著中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)傳聞對(duì)公司新聞報(bào)道起著重要作用，越來(lái)越多的學(xué)者開始關(guān)注新聞報(bào)道在金融市場(chǎng)中的作用。Fang和Peress（2009）［16］、Kothari，etal.（2009）［17］發(fā)現(xiàn)新聞報(bào)道會(huì)引起公司異常收益。Engelberg和Parsons（2011）［18］、Tetlock（2007）［19］研究了金融市場(chǎng)中新聞報(bào)道對(duì)股票定價(jià)的影響。Barber和Odean（2008）［20］、Engelberg和Parsons（2011）［18］實(shí)證得到新聞報(bào)道可以引起公司超額成交量。

鮮有文獻(xiàn)檢驗(yàn)新聞報(bào)道與分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的關(guān)系。Gong和Gul（2012）［11］實(shí)證發(fā)現(xiàn)新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，但沒(méi)有檢驗(yàn)新聞報(bào)道影響分析師預(yù)測(cè)分歧的機(jī)制。Core，etal.（2006）［21］也認(rèn)為新聞報(bào)道不一定會(huì)提高分析師的預(yù)測(cè)精度，甚至可能導(dǎo)致分析師預(yù)測(cè)分歧加大。然而，Dyck和Zingales（2002）［22］指出新聞報(bào)道在公司金融和公司治理中起著重要作用，它可以通過(guò)傳播信息提高公司信息的透明度。白曉宇（2009）［3］的多元回歸分析結(jié)果表明，上市公司信息披露政策越透明，則跟隨其進(jìn)行預(yù)測(cè)的分析師數(shù)量越多，預(yù)測(cè)的分歧度越小。這樣，新聞報(bào)道也可以提高公司信息的透明度，從而減小分析師預(yù)測(cè)分歧。因此，本文提出假設(shè)1a和1b：

假設(shè)1a：上市公司新聞報(bào)道數(shù)量越多，證券分析師對(duì)其進(jìn)行的盈余預(yù)測(cè)分歧度越大；

假設(shè)1b：上市公司新聞報(bào)道數(shù)量越多，證券分析師對(duì)其進(jìn)行的盈余預(yù)測(cè)分歧度越小。

接下來(lái)，我們?cè)噲D探討新聞報(bào)道影響分析師預(yù)測(cè)分歧的機(jī)制。一方面，由于預(yù)測(cè)行為本身是面對(duì)未來(lái)的，帶有極強(qiáng)的不確定性，在此情況下，分析師盈余預(yù)測(cè)過(guò)程中難免會(huì)存在認(rèn)知偏差。Kenneth，etal.（2000）［23］認(rèn)為分析師盈余預(yù)測(cè)本質(zhì)上是一個(gè)信息處理過(guò)程，也是一個(gè)認(rèn)知過(guò)程，易導(dǎo)致證券分析師盈余預(yù)測(cè)的過(guò)度自信傾向。Gong和Gul（2012）［11］認(rèn)為分析師會(huì)對(duì)其私有信息給予更高的權(quán)重，并對(duì)自我的判斷存在過(guò)度自信的傾向，卻沒(méi)有對(duì)此進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。Chen和Jiang（2001）［10］提出用過(guò)度自信理論來(lái)解釋分析師的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，而沒(méi)有考察分析師預(yù)測(cè)分歧行為。為此，我們?cè)噲D從“過(guò)度自信”的角度來(lái)解釋新聞報(bào)道對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧的影響機(jī)制。

“過(guò)度自信”是行為金融學(xué)中的一個(gè)概念。Kahneman（1979）［24］通過(guò)實(shí)證研究給出了過(guò)度自信的定義，即人們經(jīng)常對(duì)自己的判斷過(guò)于自信，高估自己成功的機(jī)會(huì)。過(guò)度自信作為人們的一種經(jīng)常性心理偏好，其對(duì)分析師的預(yù)測(cè)行為也將產(chǎn)生一定的影響（陳其安和肖映紅，2011）［25］。分析師出于對(duì)各自判斷的自信心理及對(duì)各自所獲取信息賦予的高權(quán)重行為，易導(dǎo)致分析師對(duì)自我預(yù)測(cè)的肯定，對(duì)他人預(yù)測(cè)的忽視，從而增大了分析師間預(yù)測(cè)的差異。

另一方面，從上市公司新聞報(bào)道這一信息源來(lái)說(shuō)，其具有很強(qiáng)的不確定性并且新聞報(bào)道本身包含了大量噪聲成分（Rao和Mei，2012）［26］，易使分析師的判斷產(chǎn)生分歧，增大了分析師間的異質(zhì)信念。自從Black（1986）［12］提出了“噪聲”概念后，眾多學(xué)者研究了資本市場(chǎng)中的噪聲交易行為。Shleifer，et al.（1990）［27］將“噪聲”概念模型化，論證了“噪聲”在金融市場(chǎng)上的生存空間，檢驗(yàn)了噪聲對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)市場(chǎng)交易價(jià)格的顯著影響?？讝|民（2005）［28］基于市場(chǎng)效率的方差比率構(gòu)造了市場(chǎng)噪音程度的測(cè)度指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)大陸和泰國(guó)的股市具有更大的噪音成分。進(jìn)一步地，孔東民（2007）［29］引入理性與噪音交易者來(lái)考察市場(chǎng)波動(dòng)性，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)中的波動(dòng)性可能來(lái)自噪音交易者對(duì)真實(shí)經(jīng)濟(jì)的“認(rèn)知偏誤”。實(shí)際上，噪聲交易者不僅僅指散戶投資者，作為具備專業(yè)分析能力的分析師在進(jìn)行盈余預(yù)測(cè)時(shí)同樣會(huì)受到噪音的影響。新聞報(bào)道中包含的噪音成分越多，信息成分則越少，分析師將各自所獲得的噪聲當(dāng)信息對(duì)待時(shí)，會(huì)根據(jù)噪聲進(jìn)行非理性的盈余預(yù)測(cè)，進(jìn)而導(dǎo)致分析師之間盈余預(yù)測(cè)差異增大。

基于以上分析，本文提出兩個(gè)可供檢驗(yàn)的假設(shè)2a和2b。

假設(shè)2a：新聞報(bào)道影響分析師預(yù)測(cè)分歧的機(jī)制是分析師存在“過(guò)度自信”的心理偏差；

假設(shè)2b：新聞報(bào)道影響分析師預(yù)測(cè)分歧的機(jī)制是新聞報(bào)道中存在“噪聲”成分。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量和樣本

為研究新聞報(bào)道對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧的影響及其作用機(jī)理，本文分別構(gòu)建了新聞報(bào)道、分析師盈利預(yù)測(cè)分歧、過(guò)度自信和噪聲等變量并對(duì)主要變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析，各個(gè)變量的構(gòu)建如下。

1.新聞報(bào)道指標(biāo)

對(duì)新聞報(bào)道的衡量，Bhattacharya，etal.（2009）［30］以道瓊斯互動(dòng)公共圖書館（DJI）和Factiva庫(kù)收錄的新聞作為媒體報(bào)道資源，用公司的簡(jiǎn)稱搜索該公司在某段時(shí)間的新聞報(bào)道條數(shù)。Tetlock（2007）［19］以華爾街日?qǐng)?bào)的“每日一欄”作為股票新聞報(bào)道的搜索源。Fang和Peress（2009）［16］則以美國(guó)最具有影響力的四家報(bào)紙：華爾街時(shí)報(bào)、美國(guó)日?qǐng)?bào)、華爾街日?qǐng)?bào)和華盛頓郵報(bào)作為股票新聞報(bào)道的搜索源。Gong和Gul（2012）［11］以中國(guó)證券報(bào)、證券日?qǐng)?bào)和上海證券報(bào)三家證券報(bào)作為新聞報(bào)道的數(shù)據(jù)源。隨著中國(guó)網(wǎng)絡(luò)化程度的加大，財(cái)經(jīng)網(wǎng)、新華網(wǎng)等媒體增大了公司信息傳播的途徑。參考Rao和Mei（2012）［26］，本文選擇百度新聞搜索引擎作為網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)據(jù)庫(kù)的主要渠道，采用上市公司的代碼在百度新聞全文中搜索上市公司的新聞報(bào)道條數(shù)作為新聞報(bào)道指標(biāo)，記作NEWS。此外，NEWSD為NEWS等分十組的排序變量。

2.分析師盈利預(yù)測(cè)分歧指標(biāo)

分析師預(yù)測(cè)分歧用來(lái)衡量分析師之間意見的差異，分歧度越大表明分析師對(duì)上市公司未來(lái)業(yè)績(jī)不確定性越高（Abar?banell，etal.，1995；Barron，etal.，1998；Liu和Zhuang，2011）［31-33］。本文通過(guò)三種方法來(lái)衡量分析師預(yù)測(cè)分歧：一是將所有分析師對(duì)股票i預(yù)測(cè)期限在三年內(nèi)的每股預(yù)測(cè)收益的標(biāo)準(zhǔn)差除以均值的絕對(duì)值，以此作為分析師盈利預(yù)測(cè)分歧（DISPAF）的代理變量。二是根據(jù)GTA標(biāo)準(zhǔn)化處理后的評(píng)級(jí)（共5級(jí)：買入，增持，中性，減持，賣出）等級(jí)來(lái)度量，對(duì)以上5級(jí)依次賦值為5、4、3、2和1，然后計(jì)算每只股票的年度評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)差，以此作為分析師評(píng)級(jí)分歧（DISPAR）的代理。三是構(gòu)建分析師分歧綜合指標(biāo)（DISPCOP），即對(duì)DISPAF和DIS?PAR進(jìn)行主成分分析，按第一主成分和第二主成分加權(quán)平均，計(jì)算得到分析師分歧綜合指標(biāo)。此外，DISPAFD、DIS?PARD和DISPCOPD為別為DISPAF、DISPAR及DISPCOP等分十組的排序變量。

3.過(guò)度自信指標(biāo)

關(guān)于過(guò)度自信的度量，Malmendier，etal.（2008）［34］通過(guò)網(wǎng)站Factiva.com收集紐約時(shí)報(bào)、商業(yè)周刊和金融時(shí)報(bào)等雜志中與CEO有關(guān)的報(bào)道，以樂(lè)觀、自信等為關(guān)鍵詞進(jìn)行內(nèi)容分析，從而判斷CEO是否過(guò)度自信。在國(guó)內(nèi)，余明桂等（2006）［35］以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的企業(yè)景氣指數(shù)①作為管理者過(guò)度自信程度的替代變量，但國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)是每個(gè)行業(yè)的企業(yè)景氣指數(shù)和企業(yè)家信心指數(shù)，用這種方法度量過(guò)度自信，有效性會(huì)很低。本文參見Chen和Jiang（2006）［10］，構(gòu)建了分析師過(guò)度自信的指標(biāo)，其由基于市場(chǎng)共識(shí)實(shí)際預(yù)測(cè)誤差②和分析師預(yù)測(cè)的市場(chǎng)共識(shí)誤差的能力③共同決定，記做OCONFD。

其中，sign表示括號(hào)項(xiàng)的符號(hào)，Ni,j是分析師i對(duì)上市公司j的經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的預(yù)測(cè)次數(shù)（經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)的預(yù)測(cè)是那些樣本期內(nèi)預(yù)測(cè)誤差可以被觀測(cè)到的預(yù)測(cè)）。

4.噪聲指標(biāo)

本文依據(jù)Rao和Mei（2012）［26］方法構(gòu)建了噪聲指標(biāo)。將新聞報(bào)道按下列預(yù)測(cè)模型④分解

成公司信息部分和噪聲（殘差）部分：

其中，NEWSi,t為股票i在t年的新聞報(bào)道指標(biāo)，αi,0表示常數(shù)項(xiàng)，βi,m表示滯后m年的新聞報(bào)道指標(biāo)回歸系數(shù)，IND為行業(yè)虛擬變量⑤。由回歸模型（3），定義超額新聞報(bào)道（噪聲）部分為：

5.控制變量

Parkash，et al.（1995）［4］，Lang和Lundholm（1996）［5］認(rèn)為公司的信息環(huán)境、公司規(guī)模等都會(huì)影響分析師盈利預(yù)測(cè)分歧。因此，本文在模型中加入了分析師人數(shù)、公司規(guī)模和機(jī)構(gòu)投資者持股比例等作為控制變量。ANAL、MV、INST、BM、BETA、VOL分別表示年個(gè)股跟蹤的分析師人數(shù)、年個(gè)股流通市值（億元）、年個(gè)股機(jī)構(gòu)投資者占流通A股機(jī)構(gòu)投資者比例、年個(gè)股賬面市值比、年個(gè)股貝塔值和年個(gè)股收益波動(dòng)率；IND和YEAR分別為行業(yè)和年份虛擬變量。

本文選取中國(guó)A股市場(chǎng)的1776家上市公司作為研究樣本。由于2004年之前，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及普及率相對(duì)較低，中國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展也剛剛起步，上市公司的新聞報(bào)道較少，因此，選取2004-2012年為研究區(qū)間。本文股票市場(chǎng)有關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR），機(jī)構(gòu)投資者持股比例數(shù)據(jù)來(lái)自萬(wàn)德（WIND）數(shù)據(jù)庫(kù)。變量描述性結(jié)果見表1。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

從表1中可看出，DISPAF、DISPAR和DISPCOP的均值均不為0，表明不同的分析師對(duì)公司的盈利預(yù)測(cè)存在分歧。同樣，分析師也表現(xiàn)出了“過(guò)度自信”的心理偏差（OCONFD的均值為0.007）。超額新聞報(bào)道（DNEWS）均值為1.783，表明了公司新聞報(bào)道中確實(shí)存在“噪聲”成分，這與Raot和Mei（2012）［26］的結(jié)論是一致的。

（二）基本模型

本文擬用上市公司新聞報(bào)道（NEWS）對(duì)分析師盈利預(yù)測(cè)分歧（DISP）進(jìn)行多元回歸分析，檢驗(yàn)新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧間的橫截面關(guān)系?；灸Ｐ腿缦拢?/p>

其中，DISPi,t為股票i在t年的分析師預(yù)測(cè)分歧指標(biāo)，包括DISPAF、DISPAR和DISPCOP，NEWSi,t為股票i在t年的新聞報(bào)道指標(biāo)，ci,0表示常數(shù)項(xiàng)，β表示新聞報(bào)道指標(biāo)回歸系數(shù)，Controli,t為控制變量，且包括行業(yè)和年份虛擬變量。

為了減小異常點(diǎn)的影響，選取下列排序多元Logistic模型分析新聞報(bào)道對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧的影響。

其中，DISPD和NEWSD分別為DISP和NEWS等分10組的排序變量，最小組取值為1，最大組取值為10，DISPD包括DISPAFD、DISPARD和DISPCOPD。

四、實(shí)證分析

為探索上市公司新聞報(bào)道對(duì)分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的影響，本文首先進(jìn)行了單變量分析、OLS（最小二乘法）多元回歸分析和排序多元Logistic回歸分析，并進(jìn)一步地從“過(guò)度自信”和“噪音”兩個(gè)角度來(lái)解釋其作用機(jī)理，最后對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（一）單變量分析

表2為2004-2012年新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧的單變量分析結(jié)果。Panel A、B、C分別顯示了分析師盈利預(yù)測(cè)分歧（DISPAF)、分析師評(píng)級(jí)分歧（DISPAR）和分析師分歧綜合指標(biāo)（DISPCOP）按新聞報(bào)道數(shù)量由小到大平均分為十組的結(jié)果。DISPAF10表示DISPAF按新聞報(bào)道分為的十組中，新聞報(bào)道數(shù)量最多的一組，依次類推，DISPAF1表示DISPAF按新聞報(bào)道分組后新聞報(bào)道數(shù)量最少的一組，同理DIS?PAR10、DISPAR1、DISPCOP10和DISPCOP1。由Panel A可知，DISPAF10-DISPAF1在2004-2012年的值均為正，且總體上來(lái)說(shuō)是顯著的；Panel B和PanelC也有同樣的結(jié)論。這表明上市公司新聞報(bào)道數(shù)量越多，分析師之間的預(yù)測(cè)分歧越大，此結(jié)論支持假設(shè)1a，這與Gong和Gul（2012）［11］的結(jié)論是一致的。當(dāng)不考慮新聞報(bào)道數(shù)量在時(shí)間上的差異，即考察2004-2012所有年份（ALL）時(shí)，DISPAF10-DISPAF1、DIS?PAR10-DISPAR1和DISPCOP10-DISPCOP1的值分別為0.257、0.191和0.323，且都在1%的水平下顯著。

表2 單變量分析結(jié)果

（二）多元回歸分析

從以上單變量的分析結(jié)果來(lái)看，上市公司新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，即新聞報(bào)道并沒(méi)有提高公司信息的透明度，減小分析師間的異質(zhì)信念，這與假設(shè)1a是一致的。為更清楚地了解新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧之間的關(guān)系，我們?cè)诙嘣貧w分析中納入了更多影響分析師預(yù)測(cè)分歧的因子，如個(gè)股跟蹤的分析師人數(shù)、年個(gè)股流通市值（億元）、年個(gè)股賬面市值比、年個(gè)股貝塔值等。表3中（1）、（2）、（3）為參考期全樣本OLS回歸結(jié)果，（4）、（5）和（6）為等分十組新聞報(bào)道和分析師預(yù)測(cè)分歧的排序多元Logistic回歸結(jié)果。

表3中模型（1）、（2）和（3）的NEWS系數(shù)分別為0.156、0.059和0.226，均在5%水平下顯著。模型（4）、（5）和（6）中NEWSD的系數(shù)仍然為正，且均在1%的水平下顯著?？梢?，上市公司新聞報(bào)道與分析師盈利預(yù)測(cè)分歧之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，此發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步地支持了單變量分析結(jié)果。

本文試圖從分析師過(guò)度自信的心理偏差和新聞報(bào)道中包含的“噪聲”成分來(lái)分析這一現(xiàn)象，實(shí)證結(jié)果如表4所示。

表3 新聞報(bào)道對(duì)分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的多元回歸

表4 新聞報(bào)道對(duì)分析師分歧增強(qiáng)影響的檢驗(yàn)

如表4中Panel A的實(shí)證結(jié)果所示，控制過(guò)度自信（OCONFD）后，模型（1）、（2）和（3）中新聞報(bào)道（NEWS）的系數(shù)對(duì)于DISPAF、DISPAR和DISPCOP的影響仍然顯著為正，說(shuō)明分析師的過(guò)度自信并沒(méi)有減弱新聞報(bào)道對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧的增強(qiáng)影響。類似的，分組后進(jìn)行排序多元Logistic回歸結(jié)果顯示，NEWSD的系數(shù)為0.042、0.027和0.072，均在5%的水平下顯著。這充分表明分析師的過(guò)度自信心理偏差并不能解釋其盈利預(yù)測(cè)分歧行為，這一發(fā)現(xiàn)不支持假設(shè)2a。

在Panel B中，當(dāng)控制噪音（DNEWS）后，模型（1）、（2）和（3）中NEWS的系數(shù)由表3中的0.156、0.059和0.226分別顯著地減小為-0.055、0.024和0.143。在模型（3）、（4）和（5）中，NEWSD的系數(shù)由表3中的0.045、0.028和0.070分別減小為0.016、0.021和0.050，且變得不再顯著（T值分別為0.916、1.105和1.903）。說(shuō)明控制噪音后，新聞報(bào)道對(duì)分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的影響不再顯著，即新聞報(bào)道中包含的噪音成分是造成分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的原因，這一結(jié)論較強(qiáng)地支持了假設(shè)2b。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

針對(duì)以上結(jié)論，我們通過(guò)檢驗(yàn)新聞報(bào)道指標(biāo)（NEWS）的內(nèi)生性來(lái)分析實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。先檢驗(yàn)新聞報(bào)道指標(biāo)（NEWS）與分析師預(yù)測(cè)分歧（DISPCOP）之間是否存在反向因果關(guān)系，即新聞媒體是否會(huì)根據(jù)分析師的預(yù)測(cè)進(jìn)行報(bào)道。用2003-2011年的新聞報(bào)道作為股票前定新聞報(bào)道（LNEWS），內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果見表5的模型（1）、（2）兩列。

表5 新聞報(bào)道（NEWS）內(nèi)生性問(wèn)題檢驗(yàn)

表5顯示，模型（1）中前定新聞報(bào)道（LNEWS）系數(shù)為0.197，且在1%水平下顯著。當(dāng)加入控制變量后，LNEWS系數(shù)變?yōu)?.336，仍在1%水平下顯著。上述結(jié)果表明新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧之間不存在反向因果關(guān)系，即新聞報(bào)道對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧的增大作用不是因?yàn)樾侣劽襟w根據(jù)分析師的預(yù)測(cè)進(jìn)行報(bào)道。

然后，用2003-2011年的年股票成交量作為股票新聞報(bào)道的工具變量，檢驗(yàn)新聞報(bào)道（NEWS）的內(nèi)生性問(wèn)題，見表5的模型（3）和（4）兩列。模型（3）中NEWS系數(shù)為-0.123，在1%水平下顯著，表明股票成交量與股票新聞報(bào)道有較強(qiáng)的相關(guān)性，可以作為股票新聞報(bào)道的工具變量。當(dāng)加入控制變量后，NEWS系數(shù)變?yōu)?0.136，在1%水平下顯著。表明以股票成交量作為股票新聞報(bào)道的工具變量，檢驗(yàn)新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧的橫截面關(guān)系時(shí)，實(shí)證結(jié)果仍然成立，即新聞報(bào)道（NEWS）變量不存在內(nèi)生性問(wèn)題。

此外，將表5中的被解釋變量DISPCOP改為DISPAF或DISPAR時(shí)，結(jié)論仍然不變。在計(jì)算分析師盈余預(yù)測(cè)分歧時(shí)，將分析師預(yù)測(cè)期限由3年改成2或1年，分別進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果都保持一致。另外，當(dāng)以換手率作為分析師預(yù)測(cè)分歧的代理時(shí)，結(jié)論保持不變。這說(shuō)明實(shí)證結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論

本文以分析師盈利預(yù)測(cè)分歧、分析師評(píng)級(jí)分歧和分析師分歧綜合指標(biāo)代理分析師分歧，以上市公司的百度新聞報(bào)道條數(shù)作為新聞報(bào)道指標(biāo)，選擇中國(guó)A股市場(chǎng)上的1776家股票作為研究對(duì)象，以2004-2012年為樣本區(qū)間，實(shí)證檢驗(yàn)新聞報(bào)道對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧的作用及其影響機(jī)理，得到以下結(jié)論：

（1）上市公司的新聞報(bào)道與分析師盈利預(yù)測(cè)分歧之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系，控制一些影響分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的因素后，基本結(jié)果并沒(méi)有改變。

（2）本文的結(jié)論支持新聞報(bào)道本身含有大量“噪聲”成分的解釋，而不支持分析師“過(guò)度自信”心理偏差的解釋。

（3）通過(guò)前定新聞報(bào)道和工具變量法來(lái)檢驗(yàn)新聞報(bào)道指標(biāo)的內(nèi)生性，發(fā)現(xiàn)新聞報(bào)道與分析師預(yù)測(cè)分歧之間不存在反向因果關(guān)系，即新聞報(bào)道對(duì)分析師盈利預(yù)測(cè)分歧的增大作用不是因?yàn)樾侣劽襟w根據(jù)分析師的預(yù)測(cè)進(jìn)行報(bào)道。此外，改變其他參數(shù)所進(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗(yàn)均表明實(shí)證結(jié)論是穩(wěn)健的。

本文的結(jié)論對(duì)于分析師如何根據(jù)公共信息進(jìn)行盈利預(yù)測(cè)及政策制定者在規(guī)范上市公司新聞報(bào)道等方面具有一定啟示。由于我國(guó)的證券分析師的盈利預(yù)測(cè)能力還不夠強(qiáng)，容易受到市場(chǎng)媒體報(bào)道的影響，如何從各個(gè)方面規(guī)范分析師的盈利預(yù)測(cè)行為是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題。另外，新聞媒體應(yīng)該起到監(jiān)督上市公司規(guī)范信息發(fā)布的作用，為投資者提供有效信息，提高市場(chǎng)效率。本文主要的不足在于僅僅通過(guò)線性模型來(lái)估計(jì)新聞報(bào)道中的“噪聲”成分，如何正確區(qū)分新聞報(bào)道中的“信息”和“噪聲”成分是今后繼續(xù)研究的重點(diǎn)內(nèi)容。

注釋：

①根據(jù)企業(yè)家對(duì)當(dāng)前企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況的綜合判斷和對(duì)未來(lái)發(fā)展變化的預(yù)期而編制的指數(shù)。

②指市場(chǎng)共識(shí)的上市公司j在年度t的每股收益（cf）與該上市公司當(dāng)年實(shí)際的年度每股收益（r）之差，市場(chǎng)共識(shí)的上市公司j在年度t的每股收益是分析師i在預(yù)測(cè)是所能觀察到的全部市場(chǎng)信息所反映出來(lái)的上市公司j在年度t的收益情況，本文根據(jù)當(dāng)年在分析師i預(yù)測(cè)前所有關(guān)于上市公司j在年度t的收益預(yù)測(cè)的簡(jiǎn)單算術(shù)平均值計(jì)算該上市公司的市場(chǎng)共識(shí)在年度t的每股收益，市場(chǎng)共識(shí)實(shí)際預(yù)測(cè)誤差記作FEci,j,t=cf-r。

③它是分析師i預(yù)測(cè)的上市公司j在年度t的每股收益（f）與市場(chǎng)共識(shí)的上市公司j在年度t的每股收益（cf）之差，分析師預(yù)測(cè)的市場(chǎng)共識(shí)偏差記作Devi,j,t=f-cf。

④新聞報(bào)道（NEWS）的一階偏自相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.26，然后遞減，前6階偏自相關(guān)系數(shù)也比較高，說(shuō)明媒體報(bào)道存在長(zhǎng)期自相關(guān)性。

⑤行業(yè)虛擬變量（IND），共12個(gè)，這里按照證監(jiān)會(huì)的13個(gè)一級(jí)行業(yè)來(lái)劃分。

［1］Holland J，Johanson U.Value-relevant information on corpo?rate intangibles-creation use and barriers in capital mar?kets-between a rock and a hard place［J］.Journal of Intellec?tual Capital，2003，4（4）：465-486.

［2］Cheng Y，M H，Liu Qian J.Buy-side Analysts，Sell-Side Ana?lysts，and Investment Decisions of Money Managers［J］.Jour?nal of Financial and Quantitative Analysis，2006，41（1）：51-83.

［3］曉宇.上市公司信息披露政策對(duì)分析師預(yù)測(cè)的多重影響研究［J］.金融研究，2009（4）：92-112.

［4］Parkash，Dhaliwal，Salatka.How certain firm-specific charac?teristics affect the accuracy and dispersion of analysts’fore?casts：a latent variables approach［J］.Journal of Business Re?search，1995，34（3）：161-169.

［5］Lang M，Lundholm R.Corporate Disclosure Policy and Ana?lyst Behavior［J］.The Accounting Review，1996，71（4）：467-492.

［6］白雪蓮，張俊瑞，王鵬.分析師預(yù)測(cè)與上市公司業(yè)績(jī)預(yù)告策略選擇［J］.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，34（7）：87-95.

［7］Elgers Pieter T，May H Lo.Reductions in analyst’annual earnings forecasterrors using information in prior earning and security returns［J］.Journal of Accounting Research，1994，32：290-303.

［8］Omesh Kini，Shehzad LMian，Michael JRebello.On the struc?ture of analyst research portfolios and forecast accuracy［J］. Journalof Accounting Research，2009，47（4）：867-909.

［9］方舟，畢功兵，梁樑.基于做市商過(guò)度自信行為的市場(chǎng)均衡分析［J］.運(yùn)籌與管理，2012，21（2）：147-153.

［10］Chen Q，JiangW.Analysts’Weighting of Private and Public information［J］.Review of Financial Studied，2006，（19）：319-355.

［11］Gong SX，F(xiàn)erdinand A G.Chinesemedia coverage，diver?gence of opinion，and stock market outcomes［R］.Working Paper，2012.

［12］Fischer Black.Noise［J］.The Journal of Finance，1986，41（3）：529-543.

［13］Ajinkya BB，Rowland K A，GiftM J.Volume of trading and the dispersion in financial analysts’earnings forecasts［J］. The Accounting Review，1991，（66）：389-401.

［14］Zhang X Frank.Information uncertainty and stock returns［J］.Journalof Finance，2006，61（1）：105-136.

［15］Ajinkya B B，Gift M J.Corporate Managers'Forecasts andSymmetrical Adjustment of Market Expectations［J］.Journal of Accounting Research，1984，32：425-444.

［16］Fang L，Peress J.Media Coverage and the Cross-section of Stock Returns［J］.The Journal of Finance，2009，64：2023-2052.

［17］Kothari SP，Xu Li，James E S.The effect of disclosures by management，analysts，and business press on cost of capital，return volatility，and analyst forecasts：A study using content analysis［J］.The AccountingReview，2009，84：1639-1670.

［18］Engelberg JE，Christopher A P.The causal impactofmedia in financialmarkets［J］.Journalof Finance，2011，66：67–97.

［19］Tetlock PC.Giving content to investor sentiment：The role of media in the stock market［J］.Journal of Finance，2007，62：1139-1168.

［20］Barber Brad M，Odean T.All thatglitters：The effectofatten?tion and news on the buying behavior of individual and insti?tutional investors［J］.Review of Financial Studies，2008，21：785-817.

［21］Core John E，Wayne G，Tjomme O R.Doesweak governance cause weak stock returns？An exam ination of firm operating performance and investors’expectations［J］.Journal of Fi?nance，2006，86：655-687.

［22］Alexander Dyck，Luigi Zingales.The Right to Tell：The Role of the Media in Economic Development［R］.Washington，DC：World Bank，2002.

［23］Kenneth L，F(xiàn)isher Meir S.Investor sentiment and stock re?turns［J］.Financial Analysts Journal，2000（3）：16-23.

［24］Kahneman D，Tversky A.Prospect Theory：An Analysis of Decision under Risk［J］.Econometrica，1979，47（2）：263-292.

［25］陳其安，肖映紅.我國(guó)上市公司高管人員過(guò)度自信與股利分配決策的理論和實(shí)證研究［J］.管理學(xué)報(bào)，2011，8（9）：1398-1404.

［26］Rao Y L，Mei L X.Chinese Media Coverage，Heterogeneity Investors’Opinion and Bubbles［R］.Woking Paper，2012.

［27］Long JB，Shleifer A，Summers L，et al.Noise Trader Risk in Financial Markets［J］.Journal of Political Economy，1990，98：703-738.

［28］孔東民.基于NCT指標(biāo)的股市噪音成分研究：以七個(gè)亞洲市場(chǎng)為例［J］.中國(guó)管理科學(xué)，2005，13（6）：6-10.

［39］孔東民.中國(guó)股市噪音成分及影響因素研究［J］.南方經(jīng)濟(jì)，2007（1）：39-52.

［30］Bhattacharya U，NealG，Rina R，etal.The Role of the Medi?ain the Internet IPO Bubble［J］.Journal of Financial and Quantitative Analysis，2009，44：657-682.

［31］Abarb JS，Lanen W N，Verrecchia R E.Analysts’forecasts as proxies for investor beliefs in empirical research［J］.Jour?nalof Accountingand Economics，1995，20（1）：31-60.

［32］Barron O E，Kim O，Lim SC，etal.Using Analyst’Forecasts to Measure Properties of AnalystS’Information Environment［J］.The Accounting Review，1998，73（4）：421-433.

［33］M H C Liu，Z L Zhuang.Management earnings forecasts and the quality of analysts’forecasts：Themoderating effect of au?dit committees［J］.Journal of Contemporary Accounting& Economics，2011，7（1）：31-45.

［34］Malmendier U，Tate G.Who Makes Acquisitions？CEO Overconfidence and the Market’s Reaction［J］.Journal of Financial Economics，2008，89（1）：20-43.

［35］余明桂，夏新平，鄒振松.管理者過(guò)度自信與企業(yè)激進(jìn)負(fù)債行為［J］.管理世界，2006（11）：104-112.

［責(zé)任編輯：張兵］

W ill theM edia Coverage Affect Analysts’Earnings Forecast Dispersion—Based on the Perspectiveof Information“Noise”

RAO Yu-lei，MEILi-xing，YU Zhi-hong
（Schoolof Business，Central South University，Changsha 410083，China）

By utilizing the number of news of listed companies on Baidu asmedia coverage indicator and selecting 1776 stocks ofChina’s A sharemarketduring the yearof2004 to2012，the papermakesan empirical teston the impactofmedia coverage on analysts’earnings forecast dispersion and its impactmechanism.The results show that there exists a significant positive cor?relation between themedia coverage of listed companies and analysts’earnings forecast dispersion.The interpretation support?ed by the study is that themedia coverage itself containsa large amountof“noise”components rather than the analysts’over?confidencewhen forecasting stock earnings.

media coverage；analysts’earnings forecastdispersion；overconfidence；noise

F830.91；F276.6

A

1007-5097（2014）11-0165-07

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.11.032

2013-10-28

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71071166；71372063）

饒育蕾（1964-），女，四川資中人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：行為金融，公司治理，公司理財(cái)；

梅立興（1987-），男，湖北陽(yáng)新人，博士研究生，研究方向：資產(chǎn)定價(jià)，家庭金融；

余志紅（1989-），女，湖南長(zhǎng)沙人，碩士研究生，研究方向：公司治理，文化金融。