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经济理论

分析师行为的动机和经济后果研究

作者：吴武清

出版社：科学出版社出版时间：2021-05-01

开本： 16开 页数： 162

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
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分析师行为的动机和经济后果研究版权信息

ISBN：9787030688194
条形码：9787030688194 ; 978-7-03-068819-4
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
经济
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经济理论

分析师行为的动机和经济后果研究本书特色

金融从业人员、分析师，金融、管理、经济学等相关专业的师生阅，对投资信息传递、分析师职业动机和作用等感兴趣的其他读者，券商研究员、基金从业人员、金融领域研究人员等。

分析师行为的动机和经济后果研究内容简介

本书基于中国资本市场大背景，对我国金融分析师行为的动机和经济后果进行了系统而深入的研究。本书首先详细探究了分析师是否能识别企业的信息风险、捐赠信号和盈余管理信息，并有选择地传递给外部投资者；其次利用我国独特的交易佣金数据，挖掘分析师基金关联的风险和收益后果；很后基于机器学习等大数据分析工具，分析分析师文本信息，并进行经济后果研究。本书能帮助金融从业人员深入理解分析师行业的运行机制、分析师的职能及分析师行为的动机和经济后果，可供金融、管理、经济学等相关专业的师生阅读与参考，也适合对投资信息传递、分析师职业动机和作用等感兴趣的其他读者，包括券商研究员、基金从业人员、金融领域研究人员等阅读与参考。

分析师行为的动机和经济后果研究目录

目录
前言
第1章绪论1
1.1研究背景1
1.2理论和实践意义3
1.3拟解决的主要问题3
1.4创新点5
1.5本书的组织结构5
第2章企业信息风险、分析师分歧和股票特质性风险7
2.1引言7
2.2理论分析和研究假设8
2.3研究设计11
2.4实证结果15
2.5进一步讨论21
2.6结论22
第3章企业捐赠的信号作用：期望捐赠和超额捐赠24
3.1引言24
3.2文献综述和假设提出26
3.3研究设计31
3.4实证结果35
3.5进一步讨论44
3.6结论48
第4章分析师能向市场传递企业盈余管理信息吗50
4.1引言50
4.2文献回顾和理论假设51
4.3研究设计54
4.4实证结论及其分析60
4.5进一步讨论66
4.6结论、政策建议和展望67
第5章信息不透明、深度跟踪分析师和市场反应69
5.1引言69
5.2文献综述和假设提出70
5.3研究设计74
5.4实证结论及其分析79
5.5稳健性测试86
5.6结论和政策建议87
第6章分析师基金关联的风险和收益后果89
6.1引言89
6.2文献综述和假设提出90
6.3研究设计95
6.4实证分析100
6.5进一步讨论106
6.6结论和政策建议116
第7章分析师文本语调与股价同步性118
7.1引言118
7.2文献综述120
7.3理论分析与研究假设122
7.4研究设计124
7.5实证结果与分析128
7.6进一步研究134
7.7研究结论与展望141
第8章结论和展望144
8.1研究视角144
8.2研究结论144
8.3研究展望146
参考文献147

展开全部

分析师行为的动机和经济后果研究节选

第1章绪论 1.1研究背景随着A股市场的飞速扩张，公募基金等买方机构的数量也快速增加Wind统计显示，截至2019年12月31日，全国已发公募产品的基金管理公司达140家，管理基金数量共6084只，管理规模总计14.81万亿元。。这刺激了中国分析师行业的长足发展根据中国证券业协会官方网站公布的从业人员执业注册信息公示，2020年中国证券类卖方分析师的总人数为3501人，较2011年底的1969人又增长了1532人。：一方面，分析师数量越来越多，分析师地位越来越重要，对上市公司发挥着一定影响力和外部约束作用；另一方面，有关分析师的争议有增无减，不断有分析师报告使用者对分析师的中立行为产生怀疑。针对怀疑产生的原因，可以从分析师与上市公司、与雇主及与所服务客户之间的三种关系维系加以分析。首先，分析师的盈利预测和对上市公司评级的公允性会受到上市公司行为的影响。分析师一方面可以从公开的渠道获得所跟踪公司的信息，但更有效的信息来源于对上市公司的田野调查。所以，如何和所跟踪公司保持良好的沟通，对一位称职的分析师而言至关重要。卖方分析师券商的行业研究员被称为卖方分析师，基金的行业研究员被称为买方分析师。的主要工作就是定期向客户传递上市公司的信息，并通过参与公司调研、电话会议等方式获取上市公司的异质性信息。如果分析师对上市公司给出负面评级，很可能和上市公司形成紧张的关系，不但有可能被上市公司拒绝接待，甚至有可能破坏长期以来的沟通渠道。其次，分析师的雇主，即其所在券商，对于本投行承销的上市公司和机构投资者，出于后续业务合作或客户关系维护的需求，也会给分析师施加一定压力，分析师出于职业路径发展考虑会对所在券商承销的公司给出乐观评级。Xu等(2013)通过对中国股市进行分析，发现分析师更容易对所在券商承销的公司给出乐观评级，这种乐观评级会加大股价崩盘的危险；而重视自己声誉的分析师则不容易给出过度乐观的评级。 *后，中国的卖方分析师还受佣金分仓压力和明星分析师评选的影响。出售分析师报告带来的收入不是券商*主要的收入来源。不过，分析师报告的质量和内容可能会影响机构投资者券商席位的选择。因此，卖方分析师报告还需要迎合基金公司等机构投资者的特殊需求。例如，在做空机制相对缺乏的我国资本市场，为迎合基金公司，卖方分析师只有唱多券商，才有利于券商的利益和发展。另外，能使分析师名利双收的分析师排名2018年9月21日，《新财富》决定暂停2018年度新财富*佳分析师评选投票就是由贿选风波引起。，多是由基金客户投票决定的。出于这种实质的利益刺激考虑，对于分仓较多基金公司的重仓股，分析师一般会给出更乐观的评级根据《投资者报》公布的中国分析师准确度排行榜，2012年全年分析师共发布14 489份分析师报告。超过90%的报告给出“强烈推荐”或“推荐”的积极类评级，给出中性类评级的报告占比接近10%，给出卖出类评级的报告只有10份，全部报告中58%报告未达预期收益率。。这是卖方分析师在明星分析师排名和佣金分仓刺激双重利益考量之下的理性选择。只有当股票市场进一步成熟，使做空和做多一样成为主流，市场上才会出现更多以做空为主的分析师和评级机构。可见，理论上，卖方分析师的职能设置应该如同投资者额头上的“第三只眼”，对公司盈利现状和发展前景洞若观火，能为投资者找到高价值、低风险的股票。但是前文所述原因却会使分析师缺乏独立判断的动机和能力，也会使投资者对分析师报告的独立性及客观性产生怀疑。此外，我国与发达国家资本市场，无论是在制度环境、企业文化，还是在分析师个人特质方面，都存在较大差异。因而，分析师行为特征和对资本市场的影响规律，也必然会有所不同。例如，有关分析师信息传递作用的研究发现，在美国资本市场，分析师主要进行行业层面的信息传递(Piotroski and Roulstone，2004)，而在中国资本市场，分析师传递的是公司层面的信息(朱红军等，2007)。综上所述，在如此争议下，在中国还不完善的市场环境下，诸如我国分析师是否履行了其市场信息中介职能，其降低信息不对称的作用如何，分析师报告的语音语调和市场信息环境之间有什么关系？进一步地，分析师通过何种机制影响上市公司和传递信息？这些毫无疑问都是重要的理论和实践问题。此外，诸多研究一般采用分析师跟踪人数和分析师报告数这些指标衡量分析师跟踪，但分析师报告的研究深度有深有浅，影响力量有强有弱，如何更好地量化分析师跟踪的行为也是值得探讨的。 1.2理论和实践意义本书的理论意义在于：**，探讨卖方分析师作为公认的证券分析专家，特别是其作为行业分析专家，在投资人和公司管理层之间的信息媒介作用在中国资本市场是否得到了应有的发挥，发挥的机制如何。第二，现实可能背离卖方分析师职能设置的初衷，从而目前理论界和实务界存在对分析师独立性和客观性的质疑。已有研究主要讨论分析师和被跟踪公司建立的关联，或者是分析师和投资者建立的关联，本书则研究了分析师的佣金关联。佣金关联是目前资本市场中一种现实的关系，由于国外资本市场没有披露相关信息的制度安排，其相关研究进展有限。本书的研究将厘清佣金关联的经济后果和影响机制的相关理论问题。第三，已有的关于分析师跟踪指标的构造的研究过于简单，对其进行量化是该领域研究的重要课题。本书基于统计理论，从多个角度进行构造，显著提升了分析师跟踪指标的信息含量。第四，紧密结合中国特色的资本市场背景，从投资者选择性知觉的心理学视角，首次分析并指出分析师积极的文本语调可以有效降低股价同步性。第五，对于企业股票特质性风险的形成原因，本书巧妙地剥离开Johnson(2004)研究中混合的信息风险和分析师分歧，并发现作为信息中介的分析师是风险传染中介。本书的实践意义在于：**，厘清了分析师在投资者和公司管理层之间的信息传导机制，将有助于投资者，特别是机构投资者，在制定投资决策时甄别和使用分析师报告。第二，对分析师的独立性和客观性的实证研究，将给出分析师独立性或客观性是否缺失的判断，以及其缺失的程度，这将对证券委员会等准则制定机构有所启示。第三，机器学习等大数据工具的使用，有利于打开研究者采用新技术研究传统问题或者开辟新的研究领域的思路，从而扩展了研究边界。 1.3拟解决的主要问题在研究和量化分析师的行为，以及分析和检验分析师行为的经济后果时，回答如下问题是非常重要的。 (1)如何量化分析师跟踪已有研究主要采用年度分析师跟踪人数或者年度分析师报告数作为分析师跟踪(分析师覆盖)的代理变量。这种代理变量的局限性是很明显的。一方面，它们无法度量分析师的跟踪深度。实际上，如果比较同一年度中跟踪同一家企业的不同分析师报告数会发现，部分分析师团队推出的报告数多达18次，而年度平均数一般不到3次统计时，如果某个企业没有被跟踪，则该企业的报告数记为0次。。可见，不同分析师对所跟踪企业的跟踪强度是有显著差别的，有的分析师非常专注于某个企业并持续地推出跟踪报告。另一方面，被跟踪企业的受关注度也存在差别，已有指标无法捕捉。显然，跟踪人数多，不见得这些分析师很关注这些企业。而如果企业分析师跟踪人数多，同时单个分析师的报告数也多，那么其受关注的程度就比一般企业更多。为此，本书将结合已有的分析师跟踪人数和分析师报告数，设计新的代理指标，使用刻画分析师跟踪强度和分析师跟踪深度的指标作为分析师覆盖的代理变量。 (2)分析师是否履行了其市场信息中介职能分析师具有专业的分析能力和独特的数据优势。以往文献都专注于研究分析师在行业中的信息优势，以及分析师在金融市场中的信息传导作用。市场择时理论认为分析师覆盖的充分性将有效减轻上市公司和投资者之间信息不对称的不利影响，且对小公司的影响尤其如此(Chang et al.，2006)。而在中国资本市场，分析师是否履行了其市场信息中介职能？本书将从分析师对企业信息风险、捐赠信号和盈余管理行为的跟踪和识别的角度，进一步对分析师在金融市场中的信息传导作用进行研究。 (3)卖方分析师是否缺乏报告独立性和客观性正如投资者所希望的，分析师可以有效地降低投资者和管理者之间的信息不对称性，因为其报告按职位设置和制度要求来说应该有能力对公司进行独立和客观的分析该论断已被多数财务专家所认可，见Barber等(2001)、Das(2006)、Juergens(2009)的文献。。例如，分析师不仅仅关注现有持股者利益，还关注未来持股者和市场其他经济人的利益(Yu，2008)；分析师通常受过财务和其关注行业的系统背景培训，因而有分析冗长复杂的财务报表的能力；分析师的职位升迁主要受制于其报告质量。但分析师的作用也受到质疑，特别是在中国资本市场，分析师个人利益受制于基金公司，需承受其所属券商的分仓压力，并且其报告质量受制于信息渠道的畅通性，从而分析师需要和公司保持良好的关系。这可能导致分析师的报告缺失独立性和客观性。对这种质疑进行研究，并给出较为可靠的回答，是理论和实务界亟待解决的问题，也是难题。 (4)大数据时代如何研究分析师行为 “大智移云物”（大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网）时代，研究者获取数据和分析数据的能力都有了显著的提高。那么，如何使用新的分析工具，如通过机器学习方法对海量的非结构化数据，通过分析师报告的文本数据进行数据挖掘和因果关系分析，这一方面具有一定的挑战性，另一方面也提供了崭新的研究领域。本书将从分析师报告文本的语音语调的角度进行分析师行为和经济后果的研究。 1.4创新点本书的创新点如下： 1)为了更好地刻画分析师跟踪指标的信息含量，本书较具创造力地提出两个更有信息含量的指标，为后续分析师跟踪代理变量的选取提供了更好的备选项。 2)本书巧妙地对企业慈善捐赠（Corporate Philanthropy Donations，CPDs）信号进行了分解，对企业信息风险和分析师分歧进行了剥离，然后研究了分析师是否能识别相应信号，并履行信息中介的职责。 3)基于我国佣金压力的特殊数据，本书研究了分析师的一种特殊利益联系，注重分析分析师关联和外部压力的风险后果，并探讨了分析师对管理层投资决策的影响。 4)本书在国内首次使用机器学习方法分析了30万份分析师报告，研究了分析师文本语音语调的经济后果，并基于投资者选择性知觉的心理学视角探讨了相关经济机制。 1.5本书的组织结构本书共分为8章内容，主要采用实证方法进行深入分析。组织结构如下：第1章简单介绍研究背景、研究意义和本书结构等。第2章从风险传染视角探索公司盈余管理和分析师不一致行为的经济后果。盈余管理会引起公司的信息风险，而分析师分歧构成投资者的策略风险。理论上，两者的增加都将加大股票的特质性风险。本章将检验信息风险传染成为股票特质性风险的可能路径。第3章主要研究分析师是否能识别企业的捐赠信号，并有选择地传递给外部投资者。本章将企业捐赠划分为期望捐赠和超额捐赠，并研究了市场对捐赠行为做出反应过程中，分析师所发挥的调节作用。第4章试图解决分析师能否向市场传递企业盈余管理信息这一问题。为此，首先建立了分析师跟踪强度这一指标。其次，使用这一个更具信息含量的指标，从盈余管理的角度检验了分析师的信息中介作用是否存在。第5章区分出深度跟踪分析师，并研究信息环境对这一特殊重要群体行为的影响以及相关经济后果。第6章关注我国分析师基金关联的风险和收益后果，利用我国券商佣金数据，研究了分析师的基金关联对股票特质性风险、风险调整后收益的影响，并分析影响产生的机制。第7章基于机器学习等大数据分析工具，分析分析师文本，并进行经济后果研究。具体而言，先随机选出10 434句文本，并人工分为积极、中性、消极三类，形成语料库，以此训练11种机器学习方

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