第四部分---實證分析全.ppt

摘要 本文研究了公司披露政策 公司分析師人數(shù)與分析師盈余預測的特征之間的關系 從FAF數(shù)據(jù)中得出 披露信息越多的公司其跟蹤的分析師人數(shù)越多 分析師的預測精度也越高 分析師預測之間的離差越小 分析師修訂預測的程度越低 這些結果增加了我們對于分析師在資本市場上扮演的角色的理解 一 引言 本文我們研究披露政策 跟蹤的分析師人數(shù)與預測特征之間的關系 企業(yè)可以吸引分析師 提高市場預期的精確度 減少信息的不對稱 并通過采取更積極的披露政策來限制市場驚喜 在FAF報告中 分析師評估公司披露的完備性 對以下三個方面分別進行評級打分 即每年公布的信息 其他已發(fā)表的信息 包括季度提交的文件 新聞稿和代理報表 以及投資者關系 我們的beij變量是跟蹤的分析師人數(shù)和預測精度 預測標準差和預測修訂的波動性 我們控制其他變量 以往的研究已表明這些變量與利益變量相關 不難發(fā)現(xiàn) 在行業(yè)內(nèi) 公司的信息披露政策越積極 跟蹤的分析師的人數(shù)越多 分析師的盈余預測越精確 分析師預測的離差程度越小 預測修訂的波動性越小 我們的研究表明 對跟蹤的分析師和分析師預測的特征而言 公司披露的信息對他們起著主導作用 此外 我們發(fā)現(xiàn) 披露的信息量越多 跟蹤的分析師人數(shù)越多 這與該理念是一致的 公司提供的信息不能取代分析師的服務 二 相關文獻 我們的研究對涉及到現(xiàn)存文獻中的兩個主流 1 研究跟蹤的分析師數(shù)量的決定因素 及 2 研究預測的精確程度和離散程度的決定因素 跟蹤分析師的決定因素的實證研究大多側重于企業(yè)特征而不是披露政策 Bhushan 1989 在一個橫斷面研究中發(fā)現(xiàn)公司跟蹤的分析師的人數(shù)的增加與企業(yè)規(guī)模 體制的所有權等有關 在時間序列研究中 O Brien和Bhushan 1990 發(fā)現(xiàn) 當公司的收益率波動性下降時 跟蹤分析師就會增加 而且之前跟蹤分析師規(guī)模越小 增加的就越多 同時公司在行業(yè)中要求信息披露的越嚴格 公司數(shù)量越多 增加的也就越多 Brennan和Hughes 1991 發(fā)現(xiàn) 在控制了公司規(guī)模和過去的回報后 公司股價越低 跟蹤分析師人數(shù)就越多 在股票分割后 分析師的數(shù)量也會增加 也許是最接近我們的研究 Byrd等人 1993 記錄了在CEO對分析師協(xié)會演講之后跟蹤分析師的短期增長 雖然有大量文獻是關于分析師預測的特征 見Brown等人1985年和Brown1993年的評論 但是很少有論文考慮選擇性披露如何影響分析師的預測 同樣 Waymire 1986 發(fā)現(xiàn) 分析師盈余預測的精確度將會隨著管理盈余預測的發(fā)布而略有增加 盡管管理層的盈余預測有具體的披露事項的優(yōu)勢 FAF數(shù)據(jù)能夠通過整合披露的重要方面來更全面的衡量公司信息披露 這些披露是難以量化的 例如 新產(chǎn)品公告 管理層討論與分析 與管理層的定性討論 并且很難反映一些財務報表數(shù)據(jù)的主要用戶的看法 分析師行為 一是分析師跟進的選擇問題 這是用為公司提供盈余預測的分析師數(shù)量來衡量 二是他們對盈余預測的特征問題 這是用預測準確度 預測的離差程度以及一年內(nèi)預測修正的波動性來衡量 披露和分析師跟進在Bhushan分析中 1989 分析師的均衡數(shù)量取決于分析師服務的總需求量和供給曲線的交集 如果從企業(yè)內(nèi)部獲得信息比從其他渠道成本低 那么公司內(nèi)部信息披露的增加會使分析師的供給曲線向右移動 增加了總供給量 信息披露的增加對分析師需求量產(chǎn)生的影響取決于分析師在資本市場中所起的作用 如果分析師是主要的信息媒介 擁有重要信息并把這些信息傳遞給資本市場 這樣的話 公司信息披露的增加意味著分析師持有更有價值的報告可供出售 在這種條件下 披露信息量的增加使得分析師的需求總量也增加了 分析師是主要的信息提供者 這就和和公司直接為投資者披露私有信息形成競爭關系 那么公司自己披露私有信息將會替代分析師的分析工作 在這種情況下 信息披露增加會使會減少分析師的總需求量 這一影響將會減少分析師的均衡數(shù)量 因為對公司信息披露對分析師跟進所產(chǎn)生的定向影響還不明確 我們檢驗一下幾個不定向的檢驗 H1 公司中分析師跟進的數(shù)量和公司披露政策的信息量無關 披露政策和預測結構 離差值信息披露的增加對分析師預測離差值的影響取決于預測的差異性來自于信息的差異性還是來自于預測模型的差異性 如果證實信息披露和預測離差值之間是負相關關系 那么則證明分析師在私有信息上就存在差異 如果證實信息披露和預測離差值之間是正相關關系 則證明分析師在預測模型的選擇上存在差異 鑒于信息披露對分析師預測的離差值的定向影響不明確 我們檢驗以下不定向的假設 H2 分析師盈余預測的離差值和公司披露政策的信息化程度無關 準確度披露和預測準確度的關系比較明確 隨著公司披露政策的信息化 分析師預測的準確度將會增加 H3 分析師對盈余預測的準確度和公司披露政策的信息化程度是正相關關系 修正波動性信息披露政策的出現(xiàn)可能會使在會計期間內(nèi)預測修正系數(shù)的波動性減少 預測修正系數(shù)能夠促使盈余公告的生成 H4 分析師盈余預測修正的波動性和公司的披露政策是負相關關系 第四部分實證分析 1 披露數(shù)據(jù)公司披露的信息量是由財務分析師協(xié)會公司信息化委員會 FAF 評級的 對一個公司披露的信息量沿著三個類別進行評估 年度公開的信息 季度及其他公開的信息 投資者關系 評估因素同時包括企業(yè)披露的內(nèi)容和披露的及時性 年度公開信息 類別 分析師評估財務摘要及董事長審批文件的透明度和坦誠度 公司人員的詳細情況 公司目標 產(chǎn)品和地區(qū)分布 以及財務報表和附注總體的詳細程度 季度和其他公開信息 類別 季度報告和其他書面資料有效 及時的深入報道 如新聞稿 委托聲明書 匯總的年度會議程序 分析師團隊報告和統(tǒng)計補充文件 投資者關系 這個類別 一是公司對分析師的質(zhì)疑反應靈敏的原因 二是討論公司發(fā)展過程中管理的可行性和透明度 三是向分析師報告的頻率及內(nèi)容 2 樣本來源 FAF評級的樣本主要來自于1985 1989年的FAF報告 使用年度公告 投資者關系 其他公司公告和三個類別的得分總和來衡量公司會計年度的信息披露水平 FAF數(shù)據(jù)代表了行業(yè)的橫截面數(shù)據(jù) 這些行業(yè)包括服務業(yè) 制造業(yè) 金融業(yè) 交通業(yè)和提煉業(yè) 3 FAF數(shù)據(jù)情況說明 FAF數(shù)據(jù)包含一個擁有751家公司的樣本 在這些公司中 至少五分之一都在1985 1989年期間被FAF報道過 總體來講 樣本中有2272個公司年度 在5年的時間里每家公司大約被評估過3遍 描述性統(tǒng)計 1 4 被解釋變量 所有的分析師數(shù)據(jù)來源于IBES數(shù)據(jù)庫 四個被解釋變量包括 分析師數(shù)量 提供年度盈利預測數(shù)的分析師數(shù)量 預測標準差 所有對于該公司該年度盈余的預測的標準差 以股價為分母來標準化 預測精確度 EPSt AFt Pt 式中EPSt代表公司在t期實際的每股盈余 AFt代表t期所有分析師對該公司每股盈余預測的中值 Pt代表該公司t期的股價 修訂波動性 在同一年度中每月預測中值和前一月預測中值的差的標準差 上年度開始時的股價 描述性統(tǒng)計 2 5 控制變量Bhushan 1989 BrennanandHughes 1991 提供了跟蹤公司的分析師數(shù)量與公司規(guī)模和績效波動之間正相關的實證證據(jù) Waymire 1986 andLangandLundholm 1993 指出 公司規(guī)模和績效波動也可能會與披露政策有關 Kingetal 1990 認為 公司的分析師數(shù)量可能會與歷史盈余與回報的相關性正相關 LangandLundholm 1993 指出歷史盈余與回報的相關性和公司的披露水平之間存在負相關關系 考慮到公司會推出新產(chǎn)品 這樣 盈余可能會與預測的盈余有很大的差距 分析師之間的共識度可能會很低 分析師預測可能會進行重要的修改 考慮到上述因素 應加入盈余驚喜作為解釋變量 分析師在使用沒有更新的統(tǒng)計信息進行預測時 可能會不準確 我們考慮新預測的百分比作為控制變量的一部分 對于研究公司跟蹤的分析師的數(shù)量而言 將公司規(guī)模 凈資產(chǎn)收益率的標準差 歷史盈余與回報的相關性作為控制變量 在研究分析師的行為特征時 除了上述三個控制變量 還要加入盈余驚喜 新預測的百分比作為控制變量 公司規(guī)模 公司年初的市場價值凈資產(chǎn)收益率的標準差 公司前十年凈資產(chǎn)收益率的標準差歷史盈余與回報的相關性 公司過去十年歷史盈余與回報的相關性盈余驚喜 當年每股盈余 上年每股盈余 年初的股票價格 新預測的百分比 該月進行修訂的預測 該月新出現(xiàn)的預測 該月總的預測數(shù) 12 描述性統(tǒng)計 3 6 簡單相關性檢驗 1 在回歸方程中不存在多重共線性問題 正如LangandLundholm 1993 認為的 公司披露得分越高 規(guī)模越大 過去的凈資產(chǎn)收益率標準差越低 過去的歷史盈余與回報相關性越低 而且 較高的披露得分公司預測修正的比例也越高 這表明 未來的披露政策與預測修正相關 簡單相關性檢驗 2 1 分析師數(shù)量與公司的披露信息量正相關 公司披露信息越多 分析師預測的離散程度就越低 預測的就越準確 對預測結果修正的波動性就越低 2 分析師的數(shù)量與公司規(guī)模相關度很高 0 7 預測的標準差以及修訂波動性與盈余驚喜和過去凈資產(chǎn)收益率標準差高度正相關 這表明 過去和現(xiàn)在收益情況越不確定 分析師預測的離散程度和波動性就越大 同樣 預測精確度與盈余驚喜負相關 這表明如果過去公司盈余發(fā)生了重大變化 預測精確度就會降低 3 表3的C部分表明了被解釋變量之間的關系 相關性最高的是預測修正波動和預測標準差 0 76 這表明 分析師之間的共識性越低 預測修正波動性越大 預測準確度與分析師數(shù)量正相關 因為隨著預測的人數(shù)增加 預測值變得會越精確 7 回歸結果 1 當分別考慮三個披露變量時 其他年度報告得分和投資者的關系得分與分析師人數(shù)顯著正相關 年度報告得分與分析師人數(shù)不相關 其他年度報告得分和投資者的關系得分與分析師人數(shù)顯著正相關這一結論與Lees 1981 的研究相一致 如果年報得分單獨與分析師數(shù)量進行分析 結果顯著相關 這表明隨著年報披露信息的增加 預測分析師數(shù)量也越多 然而 事實上 當年報得分與其他兩個披露變量在一起與分析師數(shù)量進行分析時 結果不相關 年報得分對分析師人數(shù)沒有解釋力 分析師人數(shù)與FAF得分之間的正相關表明 公司披露信息不是作為分析師信息的替代品出現(xiàn)的 而是對他的一個補充 因此 分析師在資本市場上有信息中介者 處理公司信息 的作用 正如前面所說的 如果分析師僅僅是信息提供者 與公司披露競爭 直接向投資者提供信息 這樣 隨著公司披露的增加 分析師的數(shù)量就會減少 企業(yè)規(guī)模與分析師數(shù)量正相關且很顯著 這與Bhushan 1989 的研究相一致 過去凈資產(chǎn)收益率標準差和歷史盈余與回報的相關性在有三個披露變量的回歸中與分析師人數(shù)顯著負相關 但是在披露總分的回歸中不顯著 這表明 公司的績效波動越低以及盈余與回報不相關時 分析師人數(shù)越多 但是這個證據(jù)說服力比較弱 預測離散程度和披露程度 在表6中 A提供了證明H2關于預測離散程度和披露程度之間關系的證據(jù) 對總評級分數(shù)的回歸中 總評級分數(shù)的系數(shù)是顯著的負值 這表明隨著信息披露的增加 分析師預測更趨于一致性 這個結果與對額外披露的研究一致 即額外披露的信息會增加分析師共享信息的精度 從而減少分析師的分歧 在對年報 投資者關系 季度報告及其他公告 三種信息披露形式 的回歸分析中 年報和投資者關系兩個變量的系數(shù)為顯著的負值 而季度報告及其他公告變量的系數(shù)就不太顯著 分析師預測的標準差與公司規(guī)模負相關 這表明公司越大 分析師預測的離散程度更低 預測標準差與凈資產(chǎn)收益率的標準差 歷史盈余與回報的相關性 盈余驚喜和新預測的百分比都是顯著正相關的 這表明當歷史盈余不穩(wěn)定并且和歷史回報顯著相關 以及存在大量盈余驚喜和頻繁預測修正的情況下 分析師預測的離散程度更高 預測精度和信息披露程度 在表6中 B提供了證明H3假設關于預測精度和信息披露程度關系的回歸分析結果 對總評級分數(shù)的回歸中 它的系數(shù)是顯著正值 這證明了公司信息披露程度是分析師預測精度的一個重要決定因素 對三種信息披露形式的回歸分析中 季度報告及其他公告和投資者關系的系數(shù)是顯著正值 這正好符合一種觀念 即與公司持續(xù)溝通是分析師預測盈余的一種重要信息來源 預測精度與公司規(guī)模正相關 這表明公司越大 分析師的預測相對更為準確 預測精度與凈資產(chǎn)收益率的標準差呈現(xiàn)不顯著的負相關 說明凈資產(chǎn)收益率的標準差這個解釋變量變的不重要了 盈余與回報相關性 盈余驚喜和新預測百分比的系數(shù)總體上是顯著的負值 這表明當存在大量的盈余驚喜 分析師頻繁修正他們的預測以及盈余與回報的相關性高的時候 分析師的預測精度會降低 修正預測的波動性和信息披露 在表6中 C提供了證明H4假設關于修正預測的波動性和信息披露程度關系的回歸分析結果 對總評級分數(shù)的回歸中 總評級分數(shù)的系數(shù)是顯著的負值 對三種信息披露形式的回歸分析中 只有投資者關系的系數(shù)是顯著的 這正好符合一種觀念 即公司可以通過改善投資者關系方面的努力來降低分析師修訂預測的可能性 公司規(guī)模越大 修正預測的波動性越低 這表明很少有大公司會進行極端的預測修正 修正預測的波動性與凈資產(chǎn)收益率的標準差 盈余驚喜和新預測的百分比都是顯著正相關的 這表明當存在大量盈余驚喜 頻繁修正預測以及歷史盈余出現(xiàn)波動的時候 預測修正會有較大的波動 盈余與回報相關性的系數(shù)是不顯著的 這表明盈余和回報的歷史相關性不是修正預測波動性的一個重要決定因素 五 結論 本文的結果表明 在控制企業(yè)規(guī)模 盈余驚喜和其他信息環(huán)境特征后 在其行業(yè)內(nèi) 信息披露越積極的公司 其跟蹤分析師人數(shù)越多 分析師盈余預測的離差程度越小 預測精確度越高 預測修訂的波動性越小 投資者關系一直是分析師的行為的重要決定因素 總的來說 特別是在投資者關系領域 信息披露政策越積極 就能吸引越多的分