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    券商上市對分析師預測的影響

    2020-03-23 06:58:00孫蓮珂
    科學經(jīng)濟社會 2020年1期
    關(guān)鍵詞:因變量券商準確度

    孫蓮珂

    (上海財經(jīng)大學會計學院,上海 200433)

    一、引言

    近兩年,券商上市潮卷土重來。排隊上市的券商約占所有券商總數(shù)的10%。我國券商上市最早可追溯到2000年的宏源證券公司以重組改制方式成為國內(nèi)第一家上市券商,他們通過在深交所上市募集了巨額的資金,對同行產(chǎn)生示范效應。從2009年開始券商上市的步伐就一再加快。根據(jù)證監(jiān)會在2014年發(fā)布的《關(guān)于進一步推進證券經(jīng)營機構(gòu)創(chuàng)新發(fā)展的意見》中提出,鼓勵支持證券機構(gòu)進行股權(quán)融資。但同時,我國股票發(fā)行采用核準制,擬上市公司都受到證監(jiān)會的嚴厲監(jiān)管,從而影響公司行為。根據(jù)證監(jiān)會的公告可以看出,券商上市過程中,面臨最嚴厲的監(jiān)管要求就是其對風險的得當控制。

    以往研究分析師樂觀行為的影響因素大多著眼于券商的具體業(yè)務(wù)或被預測公司的自身特征。研究表明分析師的盈余預測和投資評級偏向樂觀,他們會受到其所在券商的利益的沖突從而導致獨立性下降,發(fā)布更加樂觀的預測和評級。例如,來自券商不同部門之間的利益沖突導致的[1,2],也有研究表明分析師為了取得高管的私有信息而進行更為樂觀的評級[3]。但在更宏觀的角度觀察,券商本身的上市進程對其旗下分析師獨立性的影響同樣是需要思考的重要問題。擬上市券商(1)擬上市券商是指截止2016年年底,非上市券商中處于上市排隊行列的券商或是已上市券商上市前三年的階段。將面臨更大的風險和成本,為了更加符合證監(jiān)會的要求,防止被中止審查或終止審查,減少企業(yè)上市的成本,券商會盡最大努力把控公司整體風險,把控分析師的預測行為,順利過會。

    本文利用中國A股上市公司2006-2016年的分析師盈余預測樣本,從券商上市的角度切入,發(fā)現(xiàn)相對于沒有開始上市之路的券商(下文稱“非上市券商”)而言,擬上市狀態(tài)券商旗下的分析師投資評級更加地謹慎,而預測準確度較高。券商影響分析師的行為來規(guī)避監(jiān)管。同時,本文發(fā)現(xiàn)上市券商在上市之后,旗下分析師預測特征存在反轉(zhuǎn),即上市后比上市前的評級更加樂觀,而準確度卻有所下降。這種效應在被預測公司為關(guān)聯(lián)基金重倉股以及被預測公司券商持股比例較高時被抑制。通過市場反應的檢驗,發(fā)現(xiàn)擬上市券商分析師的這種行為,短期內(nèi)并不能被資本市場識別。

    與以往研究相比,本文主要貢獻在于:一、通過券商上市這一外生事件,研究對其旗下分析師預測行為的影響。二、通過區(qū)分上市進程的階段,發(fā)現(xiàn)擬上市券商分析師和非上市券商分析師的盈余預測和投資評級存在顯著不同。三、通過分析券商上市前后旗下分析師的預測特征,發(fā)現(xiàn)在上市后的預測評級發(fā)生變化,說明分析師存在“擇時”謹慎(2)謹慎是指相對于以往研究中的樂觀傾向而言的。的現(xiàn)象。四、在實踐方面,本文研究結(jié)論對于券商行業(yè)的監(jiān)管治理提供一定的政策建議。

    本文的剩余內(nèi)容結(jié)構(gòu)如下:第二部分為文獻回顧及研究假說,第三部分為樣本選擇和研究設(shè)計,第四部分展示實證結(jié)果,第五部分為文章結(jié)論。

    二、文獻回顧及研究假說

    證券分析師對公司未來的每股收益進行預測,提供無偏估計,目的在于幫助投資者評估公司的真實價值,他們的報告對于資本市場投資者具有重要價值。如果分析師不受到其他因素影響,出于晉升和聲譽的考慮會出具更加準確的評級和預測信息,但是現(xiàn)實中很多因素都會影響到分析師的盈余預測。當證券分析師面臨利益沖突時,他們的客觀性和獨立性就受到了嚴重的損失[4]。關(guān)于分析師獨立性的研究已有大量文獻,在國內(nèi)外學術(shù)界早已關(guān)注到分析師盈余預測和投資評級報告存在樂觀傾向性。最早有學者[5]研究發(fā)現(xiàn)了分析師會對市場信息反應過度,隨后文獻發(fā)現(xiàn)分析師預測和投資評級中大多存在樂觀的傾向。分析師為了維持和上市公司管理層的關(guān)系而發(fā)布更加樂觀的盈余預測,主承銷商分析師為了迎合投資銀行部門的需求而發(fā)布更高的投資評級等[6,7]。同時對主承銷關(guān)系對于分析師盈余預測和投資評級的影響也進行了研究[8,9,10,11]。但同時,券商分析師的行為,同樣受到一些正面的影響,羅棪心等[12]發(fā)現(xiàn)當券商跟蹤赴美上市的中概股,并且當其跟蹤環(huán)境較良好時,分析師的預測準確度就會有所上升。官峰等[13]研究發(fā)現(xiàn)官員落馬對于分析師的預測準確度也是促進作用。

    在中國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體制下,我國公司上市進程的平均耗時3年左右,當券商在擬上市的狀態(tài)下時,由于受到證監(jiān)會的嚴厲監(jiān)管,面臨不能成功上市的風險。國內(nèi)分析師的預測報告都是以券商名義發(fā)出的,發(fā)出之前分析師的報告要先進行審核,所以券商可以對分析師的報告進行篩選。當券商處于擬上市狀態(tài)時,這種機制的作用就會更大。Clarke等[14]的研究也表明證券公司層面的關(guān)系會影響到分析師個人行為。在受到證監(jiān)會嚴厲監(jiān)管的擬上市階段,證券公司有動機控制整體預測的樂觀情況,使其旗下分析師的投資評級與預測更加謹慎,進而減少市場上的信息不對稱程度,使預測準確程度提高。因此,提出本文第一個假說:

    H1:相比于非上市券商旗下的分析師,擬上市券商旗下的分析師的投資評級更加謹慎,準確度更高

    從中國整個券商行業(yè)的收入結(jié)構(gòu)來看,中國券商的收入來源主要包括了經(jīng)紀業(yè)務(wù)的傭金收入、投行業(yè)務(wù)的證券發(fā)行收入以及自營業(yè)務(wù)中的證券差價收入,而傭金收入在券商收入中占有重要地位[15]。以往有很多研究把券商看做一個盈利主體,從券商的收入角度來看是否影響分析師的獨立性,如券商的投行業(yè)務(wù)帶來的利益沖突,經(jīng)紀業(yè)務(wù)[1,2]、投資收益[16]同時,券商的自營業(yè)務(wù)收入[17]也會對分析師的行為產(chǎn)生差異。Jackson[1]發(fā)現(xiàn)券商可以通過提供更為樂觀的報告來增加公司的交易傭金,曹勝和朱紅軍[17]發(fā)現(xiàn)券商也可以通過提供更為樂觀的報告來增加自營業(yè)務(wù)的收入。根據(jù)以上的分析發(fā)現(xiàn)券商旗下的分析師可以通過發(fā)布更加樂觀的投資評級,影響市場上的交易量,提高交易傭金達到提高收入的作用。而針對金融企業(yè)上市的研究,有學者發(fā)現(xiàn),當債券評級機構(gòu)上市后,對旗下債券的評級會產(chǎn)生影響,相比于上市前的評級,上市后的評級更加正向,以期滿足重要客戶發(fā)債的需求,從而增加企業(yè)的收入[18]。同時,根據(jù)Financial Crisis Inquiry Commission[19]中顯示公司在進入上市階段之后的文化氛圍也會發(fā)生轉(zhuǎn)變,開始鼓勵公司內(nèi)部的員工只關(guān)注在利潤和市場份額上。當考慮到券商所處的狀態(tài)時,上市后的券商面臨增加業(yè)績的壓力,他們有更大的動力去增加他們的收入。此時,上市后的券商的預測評級將更偏向樂觀,從而導致準確程度下降。因此,提出第二個假說:

    H2:對于上市券商,其上市后的評級更加樂觀,準確度更低

    三、樣本選擇和研究設(shè)計

    (一)樣本選擇與描述

    本文以2006-2016年的分析師預測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)樣本進行分析,參考以往的文獻,對數(shù)據(jù)如下處理:(1)刪除預測報告日在會計年度之后的數(shù)據(jù),(2)如果對同一家公司同一年度同一分析師作出多份預測,則保留當年最后一份報告,(3)刪除存在缺失值的樣本,(4)對連續(xù)變量在1%和99%的水平上進行縮尾處理。本文機構(gòu)投資者持股來自Wind數(shù)據(jù)庫,其他數(shù)據(jù)包括分析師預測的數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

    (二)變量定義

    1.投資評級衡量(rate_5):在分析師相關(guān)文獻中,對分析師評級大多采用標準評級分類,本文采用同樣衡量方式,對“賣出”“減持”“中性”“增持”“買入”這五類標準評級依次取值為1到5。即rate_5的取值越大,表明分析師的分析越樂觀。

    2.相對預測準確度(R_ACC):現(xiàn)有文獻關(guān)于分析師預測準確程度的衡量有絕對和相對[20]兩種形式。絕對預測準確度就是以某分析師某年某次對某支股票預測的EPS減去該年該股票的實際EPS的差值的絕對值再除以該股票的實際EPS的絕對值。是由其他所有分析師的誤差的絕對值的平均值進行調(diào)整之后的衡量指標。由于絕對準確度的可比性較低,并且Hong和Kubik[21]指出分析師更在乎相對準確度,所以本文采取Clement[22]中的的辦法,采用均值調(diào)整的辦法來衡量分析師的相對預測準確度:

    即分析師i某次對于某只股票進行預測,該分析師對于該股票的預測誤差的絕對值FEi減去其所預測同一家公司的其他所有分析師誤差的絕對值的平均值FE。兩者之差除以其他所有分析師誤差絕對值的平均值FEi,其中其他分析師誤差的絕對值的平均值以報告公布前60天為準。為了保持方向的一致性,乘以負1進行調(diào)節(jié),即R_ACC的取值越大,代表分析師的預測誤差越小,準確度越高。

    3.擬上市券商(preipo):數(shù)據(jù)來自Wind中上市排隊名單中的證券公司,如果目前證監(jiān)會已經(jīng)受理表明公司處于擬上市狀態(tài),則preipo取值為1。對非上市券商中不處于擬上市狀態(tài)的,preipo取值為0。同時,為了保證數(shù)據(jù)的完整性,對已經(jīng)上市的券商,定義其上市前三年為擬上市券商,此時preipo取值也為1。

    4.是否上市(ipo_time):如果該份研報是在上市之后年份發(fā)布的取值為1,否則,取值為0。ipo_time_3則是將上市前的年份分開,如果是上市前三年發(fā)布的取值為0;上市之后發(fā)布的取值為1。

    5.參考曹勝和朱紅軍[17]、趙良玉等[3]等人的研究,本文模型還控制了以下變量:

    (三)研究設(shè)計

    為了檢驗H1,設(shè)立如下模型:

    y=β0+β1preipo+∑Controls+Year+Industry+

    (1)

    模型中,假說1中的因變量y分別為rate_5和R_ACC,分別代表了分析師的投資評級以及相對預測準確度,主要解釋變量為擬上市狀態(tài)變量preipo。根據(jù)研究假說1,預期當因變量為rate_5時,模型1中preipo的系數(shù)β1顯著為負,代表擬上市券商旗下分析師的投資評級相對更謹慎;當因變量為R_ACC時,模型1中preipo的系數(shù)β1顯著為正,表明當券商在擬上市狀態(tài)的時候,其分析師的相對預測準確度更高。

    表1 控制變量定義

    為了檢驗H2,設(shè)立如下模型:

    y=β0+β1ipo_time+∑Controls+Year+Industry+

    (2)

    假說2中的因變量y分別為rate_5和R_ACC,分別代表了分析師的投資評級以及相對預測準確度,主要解釋變量為擬上市狀態(tài)變量ipo_time。根據(jù)研究假說2,預期當因變量為rate_5時,模型1中preipo的系數(shù)β1顯著為正,代表上市券商在上市后,旗下分析師的投資評級更加樂觀,相比之前有反轉(zhuǎn);當因變量為R_ACC時,模型2中ipo_time的系數(shù)β1顯著為負,表明當券商在上市后,相比上市前其分析師的相對預測準確度更低。同樣,為了加強本文的驗證,將解釋變量的ipo_time上市前的時間段限定在上市前三年期間(ipo_time_3)和上市后進行對比,結(jié)果穩(wěn)健。

    四、實證結(jié)果與分析

    (一)主要變量的描述性統(tǒng)計

    如表2中所示,結(jié)果顯示在全部樣本中分析師的相對預測準確度平均為-0.011,而rate_5的均值在4.189表明整個行業(yè)中大部分分析師發(fā)布“增持”以及“買入”的投資評級。

    表2 描述性統(tǒng)計

    從擬上市券商樣本和非上市券商樣本中可以看出,擬上市券商rate_5的均值為4.152,小于非上市券商中的4.211,表明擬上市券商分析師發(fā)布的樂觀評級更少,行為更加謹慎。但擬上市券商分析師的相對預測準確度R_ACC的均值較高,代表他們的相對預測準確度較高。從描述性統(tǒng)計上來看,初步符合本文的預期。

    (二)單變量分析

    表3列出了假說1的單變量分析結(jié)果。針對分析師的投資評級(rate_5)來看,非上市券商的均值為4.211,顯著高于擬上市券商的均值4.152,兩者的均值差異檢驗的t值為7.6469,并在1%的水平上顯著,表明相對于非上市券商來講,擬上市券商旗下的分析師給出的投資評級相對更加謹慎。針對相對預測準確度(R_ACC)來看,非上市券商均值為-0.035,顯著低于擬上市券商的相對預測準確程度的均值0.031,兩者的均值差異檢驗的t值為-6.6149,并在1%的水平上顯著,表明相對于非上市券商來講,擬上市券商的相對預測準確度更高。該結(jié)論符合本文的假說1的預期。

    表3 單變量分析(3) 注:***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著;括號中是經(jīng)調(diào)整后計算的t值。表4-表11相同。

    (三)多元回歸結(jié)果

    表4顯示了假說1的回歸結(jié)果,模型(1)和模型(3)是單變量回歸的結(jié)果,模型(2)和模型(4)是加入控制變量之后的回歸結(jié)果。其中模型(1)和模型(2)是以預測評級(rate_5)為因變量對是否為擬上市券商的preipo進行回歸。列(2)顯示的是加入控制變量之后,分析師的預測評級和券商是否處于擬上市階段相關(guān),發(fā)現(xiàn)preipo的系數(shù)顯著為負,并在1%的水平上顯著。表明擬上市券商分析師的投資評級取值更低。根據(jù)rate_5的定義,即擬上市券商分析師的投資評級越不樂觀,更加謹慎。結(jié)果發(fā)現(xiàn)支持本文的假說1。

    列(4)展示了當因變量為相對預測準確程度(R_ACC)時,preipo的系數(shù)顯著為正,表明擬上市券商旗下分析師的相對預測準確度取值較高,符合本文的假說1。當券商處于上市的過程中的時候,由于他們受到更多的監(jiān)管,導致其對自身行為作出約束,使其預測評級更加謹慎,相對預測準確程度更高,從而規(guī)避可能遇到的監(jiān)管壓力,使上市之路更加順利。結(jié)果支持假說1。

    表4 擬上市券商和非上市券商分析師盈余預測和投資評級的影響

    表5顯示了假說2的回歸結(jié)果,將樣本限定在上市券商中,看其上市后分析師預測的行為是否較上市前有轉(zhuǎn)變。分別采用兩個變量來驗證假說2,一個是券商是否上市的ipo_time,一個是將上市前的時間段統(tǒng)一在上市前三年ipo_time_3。其中模型(1)和(2)是以預測評級(rate_5)為因變量,對ipo_time和ipo_time_3進行回歸,列(1)發(fā)現(xiàn)ipo_time的系數(shù)顯著為正,并在1%的水平上顯著。表明對于上市券商旗下分析師來說,上市后的預測評級比上市前更加樂觀,符合本文的假說2。這也符合Simi et al(2014)[18]中的發(fā)現(xiàn),即當債券評級機構(gòu)上市之后,相比于上市之前的評級,上市之后的評級更加正向。列(2)顯示的是將上市前的時間段統(tǒng)一在上市前三年,表明券商處于擬上市階段,發(fā)現(xiàn)分析師的預測評級在擬上市階段和上市后,存在預測特征的變化,也是支持本文的假說2。

    列(3)和列(4)的結(jié)果是因變量為相對預測準確度(R_ACC),可以發(fā)現(xiàn)ipo_time和ipo_time_3的系數(shù)都顯著為負,表明在券商上市之后,其分析師預測準確度是下降的。尤其和擬上市階段相比,其變化是更大的。表明,分析師的預測真的存在”擇時”謹慎的情況,這種獨立性的喪失在券商上市收到嚴厲監(jiān)管的時候,得到了很好的遏制,但是在券商上市后,也確實存在預測行為的轉(zhuǎn)變。

    表5 券商上市后分析師預測特征的轉(zhuǎn)變檢驗

    五、進一步檢驗

    前文已經(jīng)驗證了,券商在上市前確實會存在“謹慎”效應,即當券商為擬上市券商時,其預測更加謹慎。本文在進一步檢驗中,關(guān)注關(guān)聯(lián)基金效應以及券商持股效應對擬上市券商分析師預測的影響

    (一)關(guān)聯(lián)基金效應

    券商參股基金(下稱為“關(guān)聯(lián)基金”)是資本市場上較為常見的現(xiàn)象,姜波和周銘山[23]研究發(fā)現(xiàn),券商旗下分析師,對本券商參股基金公司的重倉股的評級更加樂觀。說明關(guān)聯(lián)基金重倉股會影響分析師的獨立性。結(jié)合前文的分析,當券商在擬上市狀態(tài)時,評級更加謹慎。那么當分析師的預測對象是關(guān)聯(lián)基金的重倉股時,這種“謹慎”效應預期會減弱。因此,本文預期,當對關(guān)聯(lián)基金重倉股進行評級時,在擬上市券商中并不會發(fā)現(xiàn)明顯的“謹慎”現(xiàn)象。當評級對象為關(guān)聯(lián)基金重倉持股時,定義Connected=1,否則定義為0。表6列(1)(2)顯示的為因變量為rate_5的結(jié)果;列(3)(4)中顯示的為因變量是R_ACC時的結(jié)果,表明在有關(guān)聯(lián)的組別中(Connected=1),擬上市券商的“謹慎”效應消失,系數(shù)不再顯著,同時,對于相對預測準確度的結(jié)果也消失了。驗證了當被預測公司具有關(guān)聯(lián)效應時,擬上市券商旗下分析師的“謹慎”行為被抑制。

    表6 關(guān)聯(lián)基金重倉持股效應

    (二)券商持股效應

    前述的關(guān)聯(lián)基金效應是站在券商的角度,那么當被預測對象被多家券商持股時,說明其在市場上受到的關(guān)注更高,那么此時處于擬上市券商旗下的分析師,對于這類公司的預測報告則會更加謹慎,從而降低自身被監(jiān)管的風險,提高過會可能性。表7中顯示了相應的結(jié)果。變量Big_brokerholdp以上市公司被券商持股的比例衡量,當其大于均值時,取值為1,否則為0。將其作為交乘項看對主結(jié)果的影響。表7的結(jié)果顯示,當因變量為預測評級(rate_5)時,交乘項的系數(shù)顯著為負,表明當被預測公司為被券商持股較多的公司類型時,擬上市券商旗下分析師對其的預測更加謹慎;當因變量為相對預測準確度(R_ACC)時,交乘項的系數(shù)顯著為正,表明當被預測公司為被券商持股較多的公司類型時,擬上市券商旗下分析師對其的相對預測準確程度越高。

    表7 被預測公司券商持股效應

    (三)市場反應

    進一步地,針對分析師的這種“擇時”謹慎,市場的反應如何,是否能夠識別分析師的這種努力。研究表明分析師的盈利預測和投資評級蘊含投資價值[24,25]。

    券商處在擬上市階段時,出于監(jiān)管壓力進行樂觀預測的謹慎處理,在上市后預測特征出現(xiàn)反轉(zhuǎn),從而對資本市場投資者的投資決策產(chǎn)生影響。而分析師的這種“擇時”努力是否能夠被識別還有待驗證。因此,本文設(shè)立以下模型來檢驗。

    CAR=β0+β1preipo+β2rate_5+preipo*β3rate_5+∑Controls+Year+Industry+

    在模型中,因變量CAR為經(jīng)過市場收益率調(diào)整過的超額收益率,事件窗口日選為報告發(fā)布日,并計算不同窗口期的市場超額收益率。解釋變量為擬上市券商的代理變量preipo以及分析師的投資評級rate_5。研究市場是否能夠識別出擬上市券商分析師的“謹慎”行為,預期β3應顯著為負,代表擬上市券商分析師的投資評級越低時,市場超額收益率越高,市場反應越大。表8展示的回歸結(jié)果顯示無論是在哪個窗口期間內(nèi),β3的系數(shù)都不存在統(tǒng)計上的顯著性,表明對于擬上市券商分析師的謹慎行為,市場并不能識別??赡艿慕忉尀?,雖然券商在上市之前做出了這種謹慎性的行為,但是由于以往一貫的樂觀偏差的存在,市場對于擬上市券商分析師的行為并沒有做出顯著的反應。

    表8 市場反應檢驗

    六、穩(wěn)健性檢驗及內(nèi)生性解決

    文中利用分析師的預測評級來分析分析師盈余預測的樂觀程度,穩(wěn)健性檢驗中采用分析師的相對預測樂觀度(R_OPT)來衡量分析師盈余預測的偏差度。R_OPT是分析師i某次對于某只股票進行預測,該分析師對于該股票的預測誤差FEi減去與其所預測同一家公司的所有分析師對該只股票的誤差的平均值FE,兩者之差除以該股票其他所有分析師預測誤差絕對值的平均值。當R_OPT的取值越高時表明分析師的相對樂觀程度高于行業(yè)平均水平越多。以這個指標來替代投資評級樂觀程度來進行多元回歸檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性。

    表9展示的以相對樂觀程度為因變量做多元回歸的結(jié)果,因變量為R_OPT,自變量為preipo,ipo_time,ipo_time_3分別進行回歸。結(jié)果顯示preipo的系數(shù)顯著為負,表明擬上市券商旗下分析師盈余預測的相對樂觀度更低,即預測更加謹慎,結(jié)論與文中一致。同時,針對券商上市前后的分析,結(jié)論同樣穩(wěn)健。

    另外,由于中國在2008年以及2012年都實行了超過半年以上期間的IPO暫停政策,又由于券商準備上市材料的時間一般較長,所以為了控制IPO暫停期間,分析師的預測特征對結(jié)果的影響,本文刪除兩次IPO暫停期間(4)分別為2008年9月16日至2009年6月29日以及2012年11月3日至2014年1月7日。的樣本重新進行檢測,表10顯示結(jié)論穩(wěn)健。

    表9 替換指標衡量分析師的預測樂觀性

    表10 刪除可能影響的樣本進行檢驗

    為了解決可能的內(nèi)生性問題,由于擬上市券商本身可能會選擇盈利性較好的公司進行預測,而非上市券商選擇的則是本身盈利性差的公司進行預測而導致內(nèi)生性問題,所以本文根據(jù)公司資質(zhì)(ROA)進行分組,將樣本公司分為資質(zhì)較好和資質(zhì)較差的兩組,進行分組回歸,當資產(chǎn)回報率大于均值時,定義ROA取值為1,表示資質(zhì)較好的公司,當資產(chǎn)回報率小于均值時,定義ROA取值為0,表示資質(zhì)較差的公司。如果存在上述內(nèi)生性問題,則預期在結(jié)果中會發(fā)現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)之間的回歸系數(shù)應存在統(tǒng)計上的顯著性差異。表11中展示了相關(guān)回歸的結(jié)果(1)(3)列是針對當ROA取值為1時的回歸結(jié)果,(2)(4)列是針對當ROA取值為0時的回歸結(jié)果,兩組回歸結(jié)構(gòu)都在1%的水平上顯著,結(jié)果之間不存在統(tǒng)計上的顯著性差異。本文研究發(fā)現(xiàn),否認了上述擔憂。

    表11 內(nèi)生性解決

    五、結(jié)論

    分析師的盈余預測的研究是研究資本市場中介作用的重點,以往研究主要關(guān)注來自于券商不同部門之間利益沖突導致的分析師的預測和評級更加樂觀,但是隨著越來越多的券商轉(zhuǎn)向股票市場進行融資,同時面臨來自證監(jiān)會監(jiān)管的壓力,對擬上市券商分析師預測特征的研究就顯得尤為重要。由于擬上市券商比非上市券商受到更加嚴厲的監(jiān)管,而有動機去控制分析師預測的行為,影響旗下分析師的投資評級與預測,導致分析師的樂觀存在“擇時”謹慎的情況。

    根據(jù)實證研究表明,本文發(fā)現(xiàn):相比于非上市券商,擬上市券商旗下的分析師的投資評級會更加謹慎,相對預測準確程度更高。其次,通過實證研究發(fā)現(xiàn)當券商上市后,這種特征發(fā)生變化,即券商上市后,其分析師的預測評級更加樂觀,相對預測準確程度更低。進一步檢驗中,通過關(guān)聯(lián)基金重倉持股效應與被預測公司券商持股效應,發(fā)現(xiàn)這兩種效應對擬上市券商的謹慎行為,具有抑制作用;同時通過市場反應檢驗,發(fā)現(xiàn)資本市場在短期內(nèi)并不能識別出擬上市券商的這種“擇時”努力?;趯嵶C結(jié)果,本文也驗證了證券公司這類特殊金融機構(gòu)進行上市融資時,證監(jiān)會的監(jiān)管確實起到了正向的作用,提高了分析師的信息傳遞效率,降低了資本市場的信息不對稱性。

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