會計信息質(zhì)量對證券分析師預測的多重影響

谷文林，侯 勇，張心瑜

(1.河海大學 商學院，江蘇 南京 211100；2.江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 211100)

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會計信息質(zhì)量對證券分析師預測的多重影響

谷文林1，2，侯 勇1，2，張心瑜1,2

(1.河海大學 商學院，江蘇 南京 211100；2.江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 211100)

選取深交所的信息披露考核結果作為衡量上市公司信息披露質(zhì)量的指標，對有證券分析師預測2013年度盈利狀況的深市A股上市公司進行實證研究。結果表明,上市公司信息披露政策越透明,證券分析師的跟進數(shù)量越多,預測的分歧度越小,準確度越高。說明證券分析師的預測依據(jù)主要來自上市公司的會計信息，會計信息披露不全面或者虛假披露，會直接影響證券分析師的盈利預測，進而影響投資者對上市公司未來發(fā)展前景的評價。

會計信息質(zhì)量；證券分析師；預測準確度；預測分歧度

證券分析師是上市公司與投資者之間不可或缺的信息加工者和傳遞者。投資者專業(yè)知識匱乏，沒有足夠的時間和精力專門從事上市公司信息的研究和股票投資分析，證券分析師就運用自己的專業(yè)技能來滿足這一市場需求，通過收集上市公司信息，再運用自身對該行業(yè)及該公司的認識和理解，自主研究后作出盈余預測，反映在某一時點證券分析師對上市公司未來一段時期的業(yè)績和股價走勢的看法。因此，上市公司與投資者之間的信息不對稱問題得到了緩解[1-2]。

證券分析師行業(yè)作為一個特殊的服務行業(yè)，提供更為準確及時的信息是他們賴以生存和發(fā)展的根本。這些信息大部分都是從上市公司財務報告、新聞媒體報道、會計師事務所或監(jiān)管部門發(fā)布的信息中獲取、篩選和分析后得來的。其中，上市公司披露的會計信息最為重要。因此，筆者針對上市公司會計信息質(zhì)量對證券分析師預測的影響進行實證研究，以便更加全面地了解會計信息質(zhì)量的重要性及其帶來的經(jīng)濟后果，為我國證券市場會計信息披露的實用性和監(jiān)管的必要性提供初步的理論支撐。

1 文獻回顧

胡奕明等[3]對我國證券分析師在1994—2003年發(fā)布的共1 156份“年報分析”進行了調(diào)查，發(fā)現(xiàn)我國證券分析師對年報的使用頻率在提高，透析能力在加強，并且對會計信息的使用遠遠超過管理信息，尤其對盈利能力高度關注。胡奕明等[4]對我國證券分析師進行了問卷調(diào)查，結果表明證券分析師對公開披露的信息比較注重，特別是上市公司年報、半年報和季報，在最有權威且最具影響力的年報中，他們最重視公司的合并資產(chǎn)負債表、損益表和現(xiàn)金流量表。由前人的研究可知，上市公司的年報作為最有含金量的會計信息，成為了證券分析師最主要的信息來源。

BHUSHAN[5]的研究表明，主要有兩方面因素影響上市公司分析師跟進人數(shù)，一是證券分析師提供服務的成本，二是資本市場對證券分析師預測的需求。當證券分析師收集資料并進行預測的成本增加時，供給曲線將會上移，導致資本市場中證券分析師提供的服務減少，從而證券分析師跟進人數(shù)降低，供求達到均衡。LANG等[6]實證分析得出，會計信息質(zhì)量越高，證券分析師更愿意對該上市公司進行分析預測，直接導致分析師跟進人數(shù)增加；高質(zhì)量的會計信息能夠提高預測準確性，減少證券分析師之間的分歧。李丹蒙[7]直接采用了深交所的上市公司誠信檔案的評價結果來反映公司會計信息透明度，闡述了其與分析師盈余預測之間的關系。方軍雄等[8]在李丹蒙的基礎上深入研究發(fā)現(xiàn)，會計信息質(zhì)量越高，上市公司披露的表面盈利數(shù)據(jù)對分析師的影響就越少，繼而提高了預測的準確性。

2 研究假設

2.1 證券分析師預測數(shù)量與會計信息質(zhì)量的關系

對同一公司，證券分析師跟進人數(shù)越多，說明公司受關注的程度越高，發(fā)布的預測分析也就越多，那么證券分析師在進行預測時可參考的信息就越多，預測就越準確。當某一公司引起眾多證券分析師關注時，那么對該公司的盈利預測意見就會越一致，預測結果就越能反映市場預期和上市公司的真實情況。證券分析師提供的信息與上市公司的公共信息形成互補關系。當會計信息質(zhì)量提高以后，證券分析師獲取公共信息的成本降低，證券分析師的跟進人數(shù)必然增加。從統(tǒng)計學的角度來分析，預測值越多，就會越趨近于期望值，期望偏差也就越小，這樣，可以得到假設H1：

H1 會計信息質(zhì)量越高，證券分析師跟進人數(shù)越多。

2.2 證券分析師預測質(zhì)量特征與會計信息質(zhì)量的關系

上市公司的管理者和控股股東為了滿足自身利益，運用自身內(nèi)部人員的優(yōu)勢，對財務報表中重要信息進行操控，致使財務報表無法反映公司的真實情況。由此造成會計信息質(zhì)量不高，將直接導致證券分析師和投資者的錯誤判斷。在其他條件一定的情況下，上市公司如果能夠及時、充分、完整地進行信息披露，證券分析師在進行盈利預測時能夠查詢和利用的可靠信息越多，那么基于該信息得到的預測準確性越高，對同一上市公司的預測結果分歧度也就越小。因此,可以得到如下兩個假設：

H2 會計信息質(zhì)量越高，證券分析師預測分歧度越小。

H3 會計信息質(zhì)量越高，證券分析師預測準確度越高。

2.3 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

證券分析師盈余預測的有關數(shù)據(jù)來自Wind資訊終端，財務報表數(shù)據(jù)來自國泰安金融數(shù)據(jù)庫，深交所有關上市公司信息披露評級從深交所的“誠信檔案”中取得。筆者將2013年證券分析師進行了盈利預測的、且符合以下條件的A股上市公司作為總體，再隨機抽取了120個深市上市公司作為研究樣本。選取條件為：①剔除研究期間上市和退市的公司；②剔除金融類的上市公司；③剔除到研究時點為止，上市時間少于3年的公司；④剔除數(shù)據(jù)缺失的上市公司。

3 變量設計與模型構建

3.1 變量設計

表1給出了變量的定義及計算方式。其中，N_analyst、Dispersion、Ferror為因變量；Rating為自變量；Logasset、Volatility、Big4、Tobin'sQ、ROE、Update為控制變量。F_netprofit為預測凈利潤值，Netprofit為實際凈利潤值，N_analyst為券商數(shù)量。盈余波動性的計算方法是將包含2011—2013年這3個年度的凈利潤求標準差，并除以3年凈利潤均值的絕對值，這樣就能將不同公司的盈余波動性進行橫向比較。在式(3)中，i取0表示2013年，取-1表示2012年，取-2表示2011年。Update是指對某公司進行預測的所有證券分析師的預測次數(shù)總和除以參與預測的全部券商數(shù)量。

表1 研究相關變量列表

(1)

(2)

i=-2,-1,0 (3)

(4)

3.2 模型構建

筆者根據(jù)觀測數(shù)據(jù)[Rating(t)，Logasset(t),Volatility(t),Big4(t),Tobin'sQ(t),ROE(t),Update(t);N_analyst(t),Dispersion(t),Ferror(t)](t=1,2,…，N，為數(shù)據(jù)公司編號), 建立多元線性回歸模型并對假設進行檢驗。

設因變量矩陣為：

Y=[N_analyst(t),Dispersion(t),Ferror(t)]

自變量矩陣為：

差數(shù)矩陣為：

殘差矩陣為：

通過式(5)可得到回歸參數(shù)。

Y=Xβ+ε

(5)

4 實證檢驗與結果分析

4.1 描述性統(tǒng)計

深交所依據(jù)《上市公司信息披露考核辦法》對連續(xù)上市時間超過6個月的公司進行年度信息考評，考評標準包括及時性、完整性、準確性和合格性，分為優(yōu)秀(4分)、良好(3分)、及格(2分)和不及格(1分)4個評價等級。表2所示為深市上市公司2011—2013年信息披露考核結果分布。從表2可以看出，深交所的考核結果呈現(xiàn)“中間大、兩頭小”的分布狀態(tài)，主要集中在良好等級，3年均超過了50%的比例，大致呈上升趨勢。3年間也幾乎沒有不及格的上市公司，說明我國現(xiàn)階段有較良好的信息披露環(huán)境及各深市上市公司對會計信息的披露有足夠的重視。

表2 深市上市公司2011—2013年信息披露考核結果分布

表3所示為相關變量的描述性統(tǒng)計。由表3可知，深交所對會計信息披露的評級有著普遍的樂觀傾向，均值為3.18，標準差小，說明大部分上市公司會計信息披露評級集中在良好和優(yōu)秀。證券分析師人數(shù)的標準差為14.04，是標準差中最大的，說明證券分析師對各公司的關注度都有著明顯的差異。

表3 相關變量的描述性統(tǒng)計

4.2 相關分析

相關分析如表4所示。首先，考察解釋變量與被解釋變量的關系。會計信息質(zhì)量越高，參與預測的證券分析師人數(shù)越多，證券分析師預測的分歧度越小，證券分析師預測的誤差越小(準確度越高)。其次，3個因變量之間也具有相關性，證券分析師人數(shù)、預測分歧度與誤差之間兩兩相關。預測分歧度與預測誤差之間符合預期且顯著：預測分歧度越小，則證券分析師預測的誤差越小(準確度越高)；證券分析師跟進人數(shù)與預測分歧度、預測誤差之間的相關性與預期相反，筆者認為可能是由于“羊群效應”的存在。針對某一公司進行預測的證券分析師越多，理論上講，產(chǎn)生分歧的可能性應該越大；然而，由于“羊群效應”，眾多證券分析師會追隨其他與被預測公司關系密切的券商或者參考更加權威的證券分析師預測，因此，證券分析師數(shù)量越多，趨于一致性意見的可能性越大，那么預測的分歧度就不會提高[9]。

表4 相關分析

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著

4.3 線性回歸分析

會計信息質(zhì)量與證券分析師測量的回歸結果如表5所示。會計信息質(zhì)量與證券分析師數(shù)量在5%的統(tǒng)計水平上顯著，即會計信息質(zhì)量的改善能顯著增加分析師跟進人數(shù)，假設H1成立。根據(jù)分歧度的定義，剔除了僅有單一證券分析師進行預測的公司后，樣本量為107.000。會計信息質(zhì)量的T值為-4.955，在1%的水平上具有統(tǒng)計顯著性，假設H2成立。這說明：一方面，提高上市公司會計信息質(zhì)量，可以改善公司與投資者之間信息不對稱情況，以及提高資本市場的配置效率；另一方面，公共信息質(zhì)量影響著證券分析師預測的分歧度，說明我國證券分析師對公共信息的解讀能力存在差異。會計信息質(zhì)量的T值為-2.209，在5%的水平上具有統(tǒng)計顯著性，說明較高的會計信息質(zhì)量能顯著減小預測誤差，即支持了假設H3。

表5 會計信息質(zhì)量與證券分析師預測的回歸結果

注：***、**分別表示在1%、5%水平上顯著

5 結論

筆者采用深交所信息披露考核結果來量化上市公司會計信息質(zhì)量,對2013年度有證券分析師對其進行盈余預測的公司進行多元回歸分析,得出以下結論：上市公司的會計信息質(zhì)量越高，證券分析師跟進人數(shù)越多，預測分歧度越小，預測準確度越高。因此，我國要加強對上市公司盈余管理行為和會計信息披露的監(jiān)控和立法，制定并嚴格執(zhí)行強制性信息披露的法律法規(guī)，加強對上市公司規(guī)范披露信息的激勵力度，從而降低上市公司的融資成本，信息不對稱問題也就迎刃而解，進一步提高中國證券市場信息披露質(zhì)量。

[1] BRIEN O, BHUSHAN R. Analyst following and institutional ownership[J].Journal of Accounting Research,1990(28):55-76

[2] 徐欣,唐清泉.財務分析師跟蹤與企業(yè)R&D活動[J].金融研究，2010(12):173-189.

[3] 胡奕明，饒燕超，陳月根，等.證券分析師的信息解讀能力調(diào)查[J].會計研究，2003(11)：14-20.

[4] 胡奕明，林文雄，王瑋璐.證券分析師的信息來源、關注域與分析工具[J].金融研究，2003(12)：52-63.

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[6] LANG M H, LUNDHOLM R J. Corporate disclosure policy and analyst behavior[J]. The Accounting Review, 1996,71(4):467-492.

[7] 李丹蒙.公司透明度與分析師預測活動[J].經(jīng)濟科學,2007(6):107-117.

[8] 方軍雄,洪劍鞘.上市公司信息披露質(zhì)量與證券財務分析師盈利預測[J].證券市場導報,2007(3):25-30.

[9] 張子健.會計穩(wěn)健性對證券分析師盈利預測的影響分析[J].中南財經(jīng)政法大學學報，2013(3):121-128.

GU Wenlin:Assoc.Prof.; School of Business, Hohai University, Nanjing 211100, China.

[編輯：王志全]

Predict Multiple Impacts of Accounting Information's Quality on Securities Analysts

GUWenlin,HOUYong,ZHANGXinyu

The evaluation results of information disclosure of Shenzhen Stock Exchange were taken as measure index of information disclosure quality of listed companies. Earning performance in year 2013 of these list companies was empirically investigated. Results show that the more transparent of the listed companies' information disclosure policy, the more the number of securities analysts to predict; the smaller the difference of degree, the higher the accuracy. This shows that securities analysts' forecasts are mainly based on the accounting information of public companies. If accounting information disclosure is not comprehensive or false announced, it will directly affect the securities analysts' forecasts, and will also affect investors' evaluation of the company's future development prospect.

quality of accounting information; securities analyst; degree of forecast accuracy; degree of ramification

2015-04-12.

谷文林(1967-)，男，江蘇建湖人，河海大學商學院副教授.

江蘇省社會科學青年基金資助項目(14SHC005).

2095-3852(2015)06-0790-05

A

F830.9

10.3963/j.issn.2095-3852.2015.06.028