分析師預(yù)測偏差、投資者異質(zhì)信念和股價崩盤風(fēng)險

金永紅, 吉 鵬, 王祥瑞, 奚玉芹

（1.上海師范大學(xué) 商學(xué)院，上海 200234；2.華東理工大學(xué) 商學(xué)院，上海 200237；3.上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué) 工商管理學(xué)院，上海 201620）

一、引 言

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心組成部分，資本市場又是金融主要的資源配置場所，它能有效地通過價格發(fā)現(xiàn)功能來整合市場資源，并優(yōu)化資源配置。成熟的資本市場可以對投融資雙方進行合理匹配，實現(xiàn)對有限資源的合理配置，從而促進社會經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展。我國資本市場自建立以來發(fā)展態(tài)勢迅猛，這與我國經(jīng)濟增長迅速、經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿薮笥兄芮械年P(guān)系。2018年6月，我國A股按照2.5%的比例被納入MSCI指數(shù)，至2019年底這一比重逐步提升到20%，這標(biāo)志著A股市場又向國際化邁進了一步。但是作為一個新興轉(zhuǎn)軌的資本市場，我國資本市場的各種制度、法律法規(guī)和相關(guān)配套設(shè)施仍然不夠完善，股票市場也面臨著諸多問題與挑戰(zhàn)。我國資本市場的穩(wěn)定性和抗風(fēng)險性與發(fā)達國家資本市場相比均有一定差距。在過去近30年里，我國股市先后經(jīng)歷了8次暴跌，導(dǎo)致投資者損失慘重。2015年3月開始，上證指數(shù)在三個月的時間內(nèi)從3 000點左右暴漲到5 178點，而后又在兩個月多的時間內(nèi)暴跌回3 000點附近。股票市場的暴漲暴跌現(xiàn)象一方面使投資者的相關(guān)利益受到了嚴(yán)重損害，另一方面又對市場的資源配置效率產(chǎn)生了極大的影響，這嚴(yán)重損害了金融市場的穩(wěn)定，損害了實體經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展，干擾了經(jīng)濟社會的正常運行。

股價暴跌往往會引發(fā)災(zāi)難性后果，因此，對股票市場崩盤風(fēng)險的形成原因進行探究并且施之以策，能夠有效地防范金融風(fēng)險的產(chǎn)生，促進資本市場平穩(wěn)有序地發(fā)展。股價崩盤指的是股票收益率短時間內(nèi)出現(xiàn)較大的異常負值，通常有兩種表現(xiàn)形式，一種是由于負面消息的沖擊，股票價格在短時間內(nèi)急速下跌，另一種是股票存在泡沫，當(dāng)泡沫積累到一定程度時，由于自身原因或者外界信息刺激，進而導(dǎo)致股票價格快速大幅度下跌（Jin和Myers，2006）。對于股價崩盤風(fēng)險的研究，剛開始是基于完全信息的理性預(yù)期理論，隨著行為金融學(xué)的產(chǎn)生和發(fā)展，非理性因素越來越多地被考慮到，因而股價崩盤風(fēng)險的理論研究也更多地基于不完全信息理論和行為金融理論來展開。

證券分析師是解決證券市場信息不對稱問題的重要角色。相較于一般投資者，分析師們擁有更加準(zhǔn)確的信息，更加專業(yè)的分析能力，對于提高市場信息透明度，增進市場效率，促進資源分配和保護投資者利益等方面都有著至關(guān)重要的作用。然而在現(xiàn)實中，由于各種原因，分析師也會發(fā)布一些違背市場預(yù)期，并不能與其專業(yè)水平相匹配的分析預(yù)測和報告，這取決于分析師自身的主觀情感和客觀條件制約，比如，分析師有可能受到市場的影響，主動迎合市場情緒，并且根據(jù)某些因素甚至是利益來改變自己的判斷。更為重要的是，正是由于分析師根據(jù)市場其他參與者行為來改變自己的預(yù)測，進而產(chǎn)生分析師的羊群行為，使得這種偏差的產(chǎn)生具有趨同性?；谛畔⒉粚ΨQ理論，分析師在市場中充當(dāng)?shù)慕巧珣?yīng)該是彌補信息不對稱，但分析師的這種趨同行為產(chǎn)生的偏差加劇了信息不對稱的危害，嚴(yán)重阻礙了信息的傳遞和資源分配效率，隨著股價過度偏離真實價值，產(chǎn)生泡沫，壞消息的逐步積累終將導(dǎo)致股價崩盤現(xiàn)象的出現(xiàn)。

我國資本市場情況特殊，根據(jù)上交所2018年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示，截至2017年底，滬市共有1.95億投資者，其中個人投資者貢獻了相當(dāng)于機構(gòu)投資者5倍的交易額，近八成交易量卻收獲總盈利規(guī)模的一成不到。相關(guān)調(diào)查顯示，散戶投資者依據(jù)“股評推薦”“親友引薦”以及“小道消息”做出投資判斷的比重高達51.5%，頻繁的交易使得2017年散戶交易額占到交易總額的82.01%?？梢钥闯?，投資者異質(zhì)信念較高，一旦有風(fēng)吹草動，市場立刻不得安寧。

基于以上分析，本文將探究分析師的行為對于股價崩盤的影響，通過研究分析師對A股上市公司的分析預(yù)測，以信息不對稱理論和行為金融學(xué)理論為基石，通過計量模型進行實證檢驗，最終提出關(guān)于防范股價崩盤風(fēng)險，維護資本市場穩(wěn)定的建議。首先，本文將從股票市場的信息中介——分析師研究報告入手，探討分析師預(yù)測偏差對個股股價的影響，弄清分析師預(yù)測偏差與個股股價崩盤的聯(lián)動機制。其次，在以上研究基礎(chǔ)上，分析投資者異質(zhì)信念在分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險影響過程中的作用，考察分析師預(yù)測偏差是否能通過影響投資者異質(zhì)信念，進而影響股價崩盤風(fēng)險。

本文的主要貢獻有以下兩點。首先，本文構(gòu)建了一個完整的影響路徑和傳導(dǎo)機制。將分析師、投資者與上市公司股價同時納入研究框架，該路徑以分析師預(yù)測偏差為起點，投資者異質(zhì)信念為中介，個股股價崩盤風(fēng)險為終點。盡管已經(jīng)有很多學(xué)者（許年行等，2012；肖土盛等，2017）研究了分析師偏差與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系，但并未對詳細機制進行進一步分析，他們往往將投資者行為置于研究框架之外。其次，本研究結(jié)論具有較為重要的實踐價值，本文的研究涵蓋了多個市場參與者，因此對于券商行業(yè)從業(yè)者、投資者、監(jiān)管部門和政府有效地認識和防范股價崩盤風(fēng)險具有較好的參考意義。

二、文獻綜述與假設(shè)提出

（一）分析師預(yù)測偏差與股價崩盤風(fēng)險

分析師是上市公司與投資者之間信息傳遞的媒介之一，分析師報告能有效緩解上市公司與投資者之間的信息不對稱。分析師不僅限于應(yīng)用公開的市場信息，還從公司管理層處挖掘私有信息，這樣不僅使分析師預(yù)測準(zhǔn)確度進一步提高，而且還能促進公司治理的完善（Healy和Palepu，2001）。然而，分析師是否能公正客觀地做出業(yè)績預(yù)測，仍受到廣泛的質(zhì)疑。Dowen（1989）實證結(jié)果表明，在多數(shù)年份分析師預(yù)測偏差顯著為正，表明證券分析師會對未來的收益持有樂觀的情緒，并且這種情緒具有連續(xù)性。Malmendier和Shanthikumar（2007）研究證明，為了獲得更高的傭金，分析師更傾向選擇性發(fā)布盈利預(yù)測，并且有意引起個人投資者的追隨。周冬華和趙玉潔（2016）發(fā)現(xiàn)分析師預(yù)測受到利益驅(qū)動和認知偏差的影響，這二者相互獨立作用于分析師本身，進而導(dǎo)致分析師預(yù)測發(fā)生偏差。孫淑偉等（2019）證實公司內(nèi)部人與分析師之間存在“共謀”行為，以幫助彼此增加收益。因此，分析師預(yù)測的偏差是普遍存在的，甚至可能是有意為之以獲取私利。

股價崩盤的主要原因是公司的代理問題，上市公司管理層掌握了公司的私有信息，可能會由于各種原因，管理層傾向于隱藏壞消息、披露好消息，壞消息的累積可能會在某一時間突然釋放，造成股價短時間的劇烈下跌（Jin和Myers，2006）。在有效市場中，所有分析師都能對公開信息與非公開信息進行收集和分析，與股價相關(guān)的信息均已反映在價格中，分析師對于公司業(yè)績的預(yù)測應(yīng)該趨于一致，預(yù)測偏差較小，較低的預(yù)測誤差可以緩解股價崩盤風(fēng)險（肖土盛等，2017）。而分析師偏差越大，一方面，表明有部分分析師利用私有信息或者為了自身利益，而發(fā)布了與其他分析師不同的預(yù)測，市場中的信息不對稱程度較高，因而投資者對于公司的實際經(jīng)營情況更難了解，公司管理層所隱藏的壞消息更難披露出來，這將導(dǎo)致未來股價崩盤風(fēng)險越高。另一方面，表明分析師對于公司未來的經(jīng)營狀況有更多的不確定性，這種不確定性可能會通過分析師傳遞給投資者，進而給股價帶來更大的不確定性，這也將導(dǎo)致未來股價崩盤風(fēng)險增加。

（二）分析師預(yù)測偏差與投資者異質(zhì)信念

投資者異質(zhì)信念是指不同投資者對于相同持有期下同一股票的期望收益率和期望收益率方差的估計不同。一方面，投資者異質(zhì)信念的產(chǎn)生有投資者自身的原因。比如，Hirshleifer和Teoh（2003）研究探討了投資者有限注意的影響，投資者會由于自身關(guān)注點的不同而對信息進行選擇性吸收。Peng和Xiong（2006）對于投資者有限注意的進一步研究表明，這種特征會導(dǎo)致投資者歸類學(xué)習(xí)行為，最終導(dǎo)致忽略公司特質(zhì)信息，當(dāng)面對決策或者選擇時，更容易產(chǎn)生過度自信，在信念上引發(fā)更嚴(yán)重的分歧。而投資者自身的偏好、稟賦等的不同，造成了對信息有著不同的解讀，這就是投資者之間的先驗異質(zhì)性（Harris和Raviv，1993）。鐘晨等（2017）認為，投資者在面對公開信息時的心理過程是不同的，不同人的偏好、效用、情感閾值引發(fā)了投資者的認知偏差，從而造成投資者間的異質(zhì)信念。

另一方面，投資者異質(zhì)信念也可能是受到外界信息的影響。作為市場重要的信息中介，分析師的分析報告在市場上起到至關(guān)重要的溝通作用，因此來自分析師的信息也會影響到投資者。甘露潤和張淑慧（2013）的研究發(fā)現(xiàn)，分析師關(guān)注水平的提高增加了分析師們的預(yù)測分歧，并導(dǎo)致投資者異質(zhì)信念的增加。Brown等（2014）進一步研究得出，分析師行為可以影響市場投資者行為，不僅僅是散戶投資者，還包括職業(yè)基金經(jīng)理對于分析師行為都有敏感的反應(yīng)。分析師受到自身私有信息獲取的局限和相關(guān)利益沖突的影響，可能對上市公司的經(jīng)營狀況沒有做出準(zhǔn)確客觀的判斷，從而產(chǎn)生了預(yù)測的偏差，而這種有偏的信息傳遞給投資者后，實際上又加大了投資者與公司管理層之間的信息不對稱。此外，由于投資者自身存在認知的差異和對市場信息的有限關(guān)注，彼此間對于有偏差的分析師預(yù)測報告會產(chǎn)生不同的解讀，這又進一步加大了投資者間的異質(zhì)信念。從這個理論角度分析，可以合理推測，分析師預(yù)測偏差越大，投資者間的意見分歧就越嚴(yán)重?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：分析師預(yù)測偏差與投資者異質(zhì)信念呈正相關(guān)關(guān)系，即分析師預(yù)測偏差越大會導(dǎo)致投資者之間的異質(zhì)信念越大。

（三）投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險

投資者之間異質(zhì)信念的存在會導(dǎo)致在賣空受限的市場上，證券價格被高估?；诮鹑谑袌隼碚?，Hong和Stein（2003）認為，由于賣空限制，對市場看空的投資者無法將私有信息融入股價中，造成股價被高估，而一旦市場出現(xiàn)低迷，這些私有信息將集中釋放，引起股價震蕩下跌。Miller（1977）認為，不確定性和風(fēng)險意味著意見分歧，投資者之間的意見分歧可能會導(dǎo)致股價被信息不充分的投資者哄抬到過高的水平。在一個有較多賣空限制的市場，負面信息不能很好地反映在股票價格中，投資者異質(zhì)信念越大，股價越可能被哄抬至較高水平（張維和張永杰，2006），未來個股發(fā)生暴跌的可能性越大（陳國進和張貽軍，2008），且股票預(yù)期收益越低（尹慧和趙國慶，2013）。除了股價被高估外，異質(zhì)信念還會增加股價波動性。胡昌生和池陽春（2013）的研究顯示，資產(chǎn)價格的異常波動性并不是不同類別投資者情緒波動的簡單加總，起關(guān)鍵作用的是投資者之間的異質(zhì)信念。

綜上所述，在賣空受限的市場上，股票價格形成實際上是非理性的，因為投資者傾向于高估股價，而負面信息由于賣空受限不能及時反映在股價中，投資者異質(zhì)信念越大，股價越可能被哄抬至高位。股價高估所形成的價格泡沫，可能在負面信息集中披露時突然破裂，再加上因為異質(zhì)信念而提高的波動性，都會成為造成股價崩盤的重要原因?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系，投資者異質(zhì)信念增大會加劇股價崩盤風(fēng)險。

（四）投資者異質(zhì)信念的中介作用

隨著行為金融學(xué)的興起，股價崩盤風(fēng)險研究文獻所探討的范圍也逐步擴大，對導(dǎo)致股價崩盤原因的研究越來越多地從公司治理、信息披露、媒體覆蓋、分析師關(guān)注等角度轉(zhuǎn)移到了投資者自身行為方面。事實上，投資者也是市場上的重要參與者，投資者的異質(zhì)信念是投資者重要的行為指標(biāo)，并且如前文所述，已有大量研究證實異質(zhì)信念也是造成股價崩盤的重要原因，因此，將分析師、投資者與上市公司股價崩盤風(fēng)險作為一個整體來分析必不可少。前述分析表明，在信息不對稱和投資者自身差異的作用下，分析師預(yù)測偏差的增大會導(dǎo)致投資者異質(zhì)信念的增加；而在賣空受限情況下，投資者異質(zhì)信念越大，股價越可能被哄抬至較高水平，從而加劇股價崩盤風(fēng)險。因而，分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險的影響，很可能是通過投資者異質(zhì)信念的中介作用來實現(xiàn)的。“分析師預(yù)測偏差—投資者異質(zhì)信念—股價崩盤風(fēng)險”傳導(dǎo)機制如圖1所示。

圖 1 分析師預(yù)測偏差、投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險傳導(dǎo)機制

根據(jù)文獻回顧和理論分析：首先，分析師通過獲取上市公司公開信息以及個人的私有信息進行分析預(yù)測，發(fā)布預(yù)測報告，但是由于個人私有信息的局限或是利益沖突，分析師的預(yù)測往往是存在偏差的。其后，這樣有偏差的預(yù)測信息傳遞給投資者，進一步增大了外部投資者與公司管理層間的信息不對稱，勢必會影響投資者對公司價值的判斷和對公司前景的預(yù)期；同時，因為投資者之間存在著個體間稟賦、偏好的差異，對于分析師的預(yù)測信息可能有不同的解讀，從而在不同投資者間產(chǎn)生異質(zhì)信念。最后，投資者間的異質(zhì)信念又會反映在股價上，由于賣空受限，股價對負面信息的反映不足，容易被樂觀投資者哄抬至高位，形成價格泡沫。在這樣的情況下，一旦負面信息得到披露，股價可能會崩盤，因而崩盤風(fēng)險加劇。從以上的分析中可以推斷，投資者異質(zhì)信念實際上在分析師預(yù)測偏差與個股股價崩盤風(fēng)險之間起到了中介的作用。因此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：分析師預(yù)測偏差通過影響投資者異質(zhì)信念，從而引起股價崩盤風(fēng)險的改變；投資者異質(zhì)信念在分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險的影響中起到中介作用。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源及選取

本文研究所需的股票和會計數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫（WIND），分析師預(yù)測數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。為保證一定的數(shù)據(jù)時間范圍和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，相關(guān)數(shù)據(jù)選取范圍為2008年第一季度至2019年第四季度。

本文對數(shù)據(jù)進行了以下的樣本預(yù)處理：（1）去除ST、*ST等經(jīng)過特別處理的樣本。（2）剔除金融業(yè)的樣本數(shù)據(jù)。（3）剔除變量嚴(yán)重缺失的樣本數(shù)據(jù)。（4）為了確保股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的可靠性，刪除年度市場交易日小于30周的上市公司樣本數(shù)據(jù)。（5）為了確保分析師的差異性，剔除分析師關(guān)注人數(shù)少于5人的樣本公司數(shù)據(jù)。（6）若一個分析師對同一家公司發(fā)布過多篇預(yù)測分析，則以當(dāng)期最后一篇報告為準(zhǔn)選取數(shù)據(jù)。最終篩選得到公司季度樣本20 028個，按照證監(jiān)會行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)進行行業(yè)分類，并對樣本數(shù)據(jù)進行1%和99%的縮尾處理。

（二）變量定義

1.分析師預(yù)測偏差

本文借鑒游家興等（2013）關(guān)于分析師預(yù)測偏差的計算方法，采取分析師對公司股票預(yù)測的EPS與當(dāng)期季報公布的實際EPS計算預(yù)測偏差，對于第t期每個被分析師j預(yù)測的公司i，分析師預(yù)測偏差變量指標(biāo)Bias定義為：

其中，F(xiàn)EPSi,j,t為分析師j對公司i第t期每股收益的預(yù)測，從分析報告上得到相關(guān)預(yù)測指標(biāo)，AEPSi,j,t為公司i在第t期的每股收益真實值，最后對同一季度中同一家公司的分析師預(yù)測偏差取平均值，得到平均分析師預(yù)測偏差。

2.股價崩盤風(fēng)險

參考Kim等（2011）以及許年行等（2012），本文采用以下兩種方法計算得到的指標(biāo)來描述上市公司股價崩盤風(fēng)險。首先，用股票周收益率和市場收益率模型做回歸，得到公司的特有收益率，即殘差εi,t：

其中，Ri,t為股票i第t周的周收益率，Rm,t為第t周股票市場周回報收益率，為了調(diào)整股票交易非同步性的影響，回歸中加入了滯后項和超前項。最后計算出公司特有收益率，即殘差εi,t，將其進行對數(shù)處理，有Wi,t=ln(1+εi,t)。其次，本文采取以下兩種不同的方法衡量個股暴跌風(fēng)險指標(biāo)。第一種是負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）方法，計算指標(biāo)如下：

其中，n代表股票i在t季度上市交易的周數(shù)。公式（3）計算了公司個股處理后的特質(zhì)收益率的偏度，為了便于比較和分析，將偏度值進行了負處理，故當(dāng)統(tǒng)計指標(biāo)負收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEW數(shù)值越大時，偏態(tài)系數(shù)的偏度越大，即可代表個股股價暴跌風(fēng)險越大。第二種是收益率上下波動比率（DUVOL）方法，計算指標(biāo)如下：

該方法首先要計算第t季度i公司的平均周特有收益率i,j，隨后統(tǒng)計第t季度每個公司周特有收益率大于平均周特有收益率和小于平均周特有收益率的個數(shù)，并求平方和。其中，nu代表大于平均周收益率的周總數(shù)，nd代表小于平均周特有收益率的周總數(shù)。如果DUVOL數(shù)值越大，則個股暴跌風(fēng)險也就越大。

3.投資者異質(zhì)信念

投資者異質(zhì)信念描述的是投資者情緒上的一種偏差，無法直接觀測發(fā)現(xiàn)。由于異質(zhì)信念與信息不對稱等市場概念存在內(nèi)生性問題，尋找獨立指標(biāo)衡量也有一定的難度，表1表示幾種指標(biāo)的優(yōu)缺點對比分析（金永紅和羅丹，2017）。

表 1 投資者異質(zhì)信念代理指標(biāo)優(yōu)缺點對比

參考以往文獻以及權(quán)衡相關(guān)指標(biāo)優(yōu)缺點，我國A股市場換手率是衡量異質(zhì)信念的最合適指標(biāo)，個股換手率既包含了市場本身所需流動性信息，也包括了個股的特有信息。在變量選取上，本文采取朱宏泉等（2016）文中提到的方法對換手率進行處理，以此來衡量投資者異質(zhì)信念。首先，根據(jù)Fama-French三因子模型擬合個股日收益率：

其中，Ri,j為個股i在j日的收益率，RM,j和Rf,j為市場收益率和無風(fēng)險收益率。SMB和HML分別是三因子模型中的規(guī)模因子和價值因子。對模型（5）進行估計，得到估計系數(shù)，記，分別代表市場收益和公司特質(zhì)收益。然后，結(jié)合模型（6）計算預(yù)期交易：

其中，TOi,j表示股票i在j日的換手率，當(dāng)大于0時，，且；當(dāng)小于0時，，且。和同理。基于模型（6）的估計系數(shù)，估計：

實證中用的季度異質(zhì)信念為每季度三個月份異質(zhì)信念的平均值。

4.其他控制變量

根據(jù)已有文獻加入可以影響股價崩盤風(fēng)險的重要控制變量，其中包括公司規(guī)模（Size）、財務(wù)杠桿比率（Lev）、賬面市值比（BM）、資產(chǎn)收益率（Roa）、股票回報率（Return）、收益率波動性（Vol）、投資者情緒綜合指數(shù)（CICSI）。具體變量定義如表2所示。

表 2 變量定義表

（三）研究模型

根據(jù)前文的分析，分析師預(yù)測偏差可以通過投資者異質(zhì)信念對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響，并且股票價格同時受到以上控制變量的影響，分別根據(jù)三個假設(shè)建立相關(guān)的檢驗?zāi)Ｐ汀?/p>

1.分析師預(yù)測偏差與投資者異質(zhì)信念

首先建立分析師預(yù)測偏差與投資者異質(zhì)信念關(guān)系的模型如下：

式中，用Biasi,t-1表示滯后一期的分析師預(yù)測偏差，用HBi,t表示投資者異質(zhì)信念。其余控制變量均以滯后一期的形式體現(xiàn)在模型中。按照假設(shè)1，如果分析師預(yù)測偏差會對投資者異質(zhì)信念產(chǎn)生正向影響，則a1應(yīng)該顯著為正。

2.投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險

針對假設(shè)2，本文構(gòu)建如下模型：

式中，用NCSKEWi,t和DUVOLi,t對個股股價崩盤風(fēng)險進行衡量，用HBi,t表示投資者異質(zhì)信念，其余控制變量均滯后一期。按照假設(shè)2，如果投資者異質(zhì)信念對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生正向影響，則b1應(yīng)該顯著為正。

3.投資者異質(zhì)信念中介效應(yīng)檢驗

假設(shè)3研究投資者異質(zhì)信念的中介作用。本文借鑒溫忠麟等（2014）所提到的中介效應(yīng)檢驗方法，以模型（11）、模型（9）和模型（12）組成一個完整的檢驗中介效應(yīng)的模型：

投資者異質(zhì)信念可以很快地反映到股價之中，受前期分析師預(yù)測偏差影響，又作用于當(dāng)期股票價格，故采用當(dāng)期數(shù)據(jù)，控制變量滯后一期處理。

圖2是本文用到的中介模型圖。在本文中具體驗證步驟如下：（1）檢驗分析師預(yù)測偏差是否對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生正向影響，也就是看模型（11）系數(shù)c1是否顯著為正。（2）若c1顯著為正，再檢驗?zāi)Ｐ停?）的系數(shù)a1與模型（12）的系數(shù)，如果兩者均顯著為正，可進行第三步；如果兩者有一個不顯著，則需要用Bootstrap法進行補充的檢驗。（3）檢驗?zāi)Ｐ停?2）的系數(shù)，如果仍然顯著為正，則表明中介變量起到部分中介作用，即分析師預(yù)測偏差對于股價崩盤風(fēng)險的影響只有一部分是通過中介變量異質(zhì)信念實現(xiàn)的；如果不顯著，則表明中介變量起到完全中介的作用，即分析師預(yù)測偏差對于股價崩盤風(fēng)險的影響完全是通過中介變量異質(zhì)信念實現(xiàn)的。由此三個步驟可以驗證假設(shè)3是否成立。

圖 2 模型說明

四、實證研究

（一）描述性統(tǒng)計

表3列出的是本文研究變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表3的描述性統(tǒng)計分析可以看出，被解釋變量股價崩盤風(fēng)險的衡量指標(biāo)NCSKEW和DUVOL的平均值分別為0.047和0.035，其標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.511和1.664，這表明兩個代理變量存在差別，使用二者對股價崩盤風(fēng)險進行衡量可以使文章結(jié)論更有穩(wěn)健性。分析師預(yù)測偏差平均值大于0，可以印證分析師對股票市場存在樂觀偏差。

表 3 描述性統(tǒng)計

（二）分析師預(yù)測偏差和投資者異質(zhì)信念

表4給出了分析師預(yù)測偏差與投資者異質(zhì)信念的回歸結(jié)果。從表4可以看出，在未加入控制變量的模型（1）中，滯后一期的分析師預(yù)測偏差的系數(shù)為0.020，在1%水平下顯著。在加入控制變量后的模型（2）中，系數(shù)基本保持不變，為0.019，同樣在1%水平下顯著。如果公司的透明度較好，信息不對稱程度低，那么分析師預(yù)測偏差就比較小。反之，如果分析師預(yù)測偏差越大，表明市場信息不對稱程度越高，帶有較大偏差的預(yù)測信息傳遞給投資者，使得投資者更難以分辨公司實際的經(jīng)營狀況，對未來前景抱有更多不確定性，與公司間的信息不對稱進一步加重，因而不同投資者間更容易產(chǎn)生意見分歧，異質(zhì)信念增大。以上結(jié)果驗證了假設(shè)1：分析師預(yù)測偏差與投資者異質(zhì)信念呈正相關(guān)關(guān)系，即分析師預(yù)測偏差越大將會導(dǎo)致投資者之間的異質(zhì)信念越大。

表 4 分析師預(yù)測偏差與投資者異質(zhì)信念

從控制變量的角度來看，Roa和BM的系數(shù)在1%水平下顯著為負，表明經(jīng)營狀況越好的公司，投資者產(chǎn)生的異質(zhì)信念越小。該結(jié)果也與實際情況吻合，在本文中，異質(zhì)信念的代理指標(biāo)與換手率相關(guān)，通常對于一家經(jīng)營狀況好、成長能力好的公司，投資者會有比較大的信心持有其股票，因此換手率較低。

（三）投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險

表5給出了投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的回歸結(jié)果。從表5中的模型（1）和（2）來看，在未加入控制變量情況下，以兩個衡量股價崩盤風(fēng)險的指標(biāo)分別做因變量時，異質(zhì)信念的系數(shù)分別為0.069和0.067，均在1%的水平下顯著。從模型（3）和（4）來看，將所有控制變量加入后，系數(shù)分別為0.066和0.064，在1%水平下顯著，說明投資者異質(zhì)信念會顯著增加股價崩盤風(fēng)險。投資者異質(zhì)信念是衡量投資者心理和行為的重要指標(biāo)，是股價的重要影響因素。投資者由于各人先天稟賦、偏好、教育、資產(chǎn)等諸多因素的影響，呈現(xiàn)出多種多樣的市場情緒。投資者異質(zhì)信念越大，表明樂觀投資者和悲觀投資者分化越嚴(yán)重，而在賣空受限的市場中，股價會更多地反映市場的樂觀情緒，很可能導(dǎo)致股價高估，隨著負面信息積累，股價崩盤風(fēng)險增大。以上的結(jié)果基本驗證了假設(shè)2成立，即投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系，投資者異質(zhì)信念的增大會加劇股價崩盤風(fēng)險。

表 5 異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險

（四）投資者異質(zhì)信念中介效應(yīng)

按照中介效應(yīng)的研究思路，第一步先就分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險的影響進行驗證。表6列出了分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險影響的回歸分析結(jié)果，未加入控制變量的情況下，兩個股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)NCSKEW、DUVOL對應(yīng)的分析師預(yù)測偏差的系數(shù)分別為0.075和0.081，均在1%水平下顯著。在控制了部分變量后，分析師預(yù)測偏差對于兩個崩盤風(fēng)險指標(biāo)NCSKEW和DUVOL的回歸系數(shù)分別提高到0.090和0.097，并且均在1%的水平下顯著，可以表明二者之間存在非常顯著的正向關(guān)系，分析師預(yù)測偏差增大會導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險增加。

表 6 分析師預(yù)測偏差與個股崩盤風(fēng)險

一般來說，除了公開信息之外，分析師還能夠以專業(yè)能力對公司有關(guān)的信息進行整合分析，并挖掘私有信息，減小預(yù)測偏差。因此，分析師預(yù)測的偏差越大，表明公司透明度越低，市場投資者與公司間的信息不對稱程度越高，投資者將更難對公司實際經(jīng)營狀況做出判斷，因而未來股價崩盤風(fēng)險越高。

另外，從控制變量的角度來看，公司規(guī)模（Size）、賬面價值和市值比（BM）、股票回報率（Return）與股價崩盤風(fēng)險都是顯著正相關(guān)，表明公司規(guī)模越大、前景不佳時，更容易發(fā)生股價崩盤風(fēng)險。同時，公司成長性在股票市場追漲殺跌的特性下被進一步放大，此時通過買賣價差可以獲得更高的回報，因而也更容易導(dǎo)致崩盤風(fēng)險。

第二步，檢驗?zāi)Ｐ停?）和（12）的系數(shù)a1和是否顯著。根據(jù)假設(shè)1的檢驗結(jié)果，分析師預(yù)測偏差與投資者異質(zhì)信念呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，因此系數(shù)a1應(yīng)該顯著為正。從表7中第（3）和（4）列的結(jié)果可以看出，兩種崩盤風(fēng)險指標(biāo)NCSKEW和DUVOL對應(yīng)下的異質(zhì)信念系數(shù)分別為0.080和0.073，且均在1%水平下顯著，表明異質(zhì)信念對崩盤風(fēng)險有著顯著的正向作用，系數(shù)也顯著為正，中介效應(yīng)成立。

表 7 投資者異質(zhì)信念的中介作用

分析師預(yù)測偏差以投資者異質(zhì)信念為中介，從而引起個股股價崩盤的傳導(dǎo)過程也可以這樣理解：分析師的預(yù)測影響了投資者的預(yù)期，而當(dāng)真實業(yè)績報告發(fā)布之后，很可能投資者發(fā)現(xiàn)真實業(yè)績與市場預(yù)期存在偏差，偏差越大就越容易導(dǎo)致大量拋售。此時投資者異質(zhì)信念表現(xiàn)為在不同的價位發(fā)生頻繁買賣，非預(yù)期的換手率增高，隨之引導(dǎo)股價向下波動，進而造成個股股價崩盤風(fēng)險提高。由此，假設(shè)3得以證實，投資者異質(zhì)信念在分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險的影響中起到中介作用，分析師預(yù)測偏差加劇股價崩盤風(fēng)險的作用有一部分是通過增大投資者異質(zhì)信念實現(xiàn)的。

在模型（1）的計算中，考慮到樂觀偏差與悲觀偏差可能會相互抵消，從而對結(jié)果造成影響，因此，我們將分析師的預(yù)測偏差分為樂觀偏差與悲觀偏差來進行進一步討論。表8給出了樂觀偏差下的回歸結(jié)果。從表8的結(jié)果來看，第（1）和（2）列中Bias系數(shù)顯著為正，表明分析師的樂觀偏差與股價崩盤風(fēng)險正相關(guān)，第（3）列系數(shù)也顯著為正，表明樂觀偏差與異質(zhì)信念正相關(guān)，分析師樂觀偏差越大，投資者異質(zhì)信念越大。第（4）和（5）列中Bias系數(shù)和HB系數(shù)均顯著為正，可以驗證假設(shè)3的成立。而在悲觀偏差的回歸中，三個假設(shè)所關(guān)注的系數(shù)都不顯著或者顯著性很低，表明在悲觀偏差下，三個假設(shè)均不能得到有效的驗證。因此，主要是分析師的樂觀偏差引起投資者異質(zhì)信念增大，進而加劇股價崩盤風(fēng)險。

表 8 樂觀偏差下的回歸結(jié)果

（五）穩(wěn)健性檢驗①限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果暫未列出，如有需要可向作者索取。

1.選擇性偏差

本文的研究可能存在這樣的選擇性偏差：一般來說，分析師更傾向于關(guān)注那些市值較大、業(yè)績較好、成長性較高或是比較有名的公司，而對于另外一些相對較小的公司，關(guān)注的分析師數(shù)量可能就會比較少，從而產(chǎn)生選擇性偏差。從樣本數(shù)據(jù)的整理中，也發(fā)現(xiàn)大約有1 000家公司缺少分析師預(yù)測數(shù)據(jù)，或是由于發(fā)布預(yù)測的分析師數(shù)量太少而被剔除。因此，本文選用Heckman兩階段模型來做穩(wěn)健性檢驗，以期盡可能消除這種選擇性偏差。Heckman兩階段回歸的結(jié)果顯示，主要的自變量Bias、中介變量HB的系數(shù)略微有所減小，但系數(shù)正負性和顯著性均不變，這說明原來的結(jié)果具有穩(wěn)健性。此外，逆米爾斯比率（IMR）的系數(shù)顯著，這表明樣本存在選擇性偏差，用Heckman兩階段模型是必要的。

2.更換異質(zhì)信念指標(biāo)

本文中所構(gòu)造的異質(zhì)信念指標(biāo)采用了朱宏泉等（2016）提出的方法，其方法第一步運用了Fama-French三因子模型。在穩(wěn)健性檢驗時，我們借鑒了Liu等（2019）提出的方法，將三因子中價值因子HML由用BM（權(quán)益賬面市值比）計算改為用EP（每股收益/股票價格）計算，他們證實這樣的計算方法更適用于中國股市。該結(jié)果顯示，更換三因子模型指標(biāo)后，分析師預(yù)測偏差Bias和異質(zhì)信念HB的系數(shù)依然在1%水平下顯著為正，并且投資者異質(zhì)信念的中介效應(yīng)檢驗也通過，這表明以上三個假設(shè)依然能夠得到驗證，前文的研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

3.剔除特殊年份的數(shù)據(jù)

本文樣本期間包括了2008年全球金融危機和2015年中國A股大跌兩次大的金融市場動蕩，考慮到市場出現(xiàn)系統(tǒng)性危機和全局性下跌時，投資者異質(zhì)信念會自然地大幅增加，且股價崩盤風(fēng)險也會普遍暴增，因此，剔除2008年和2015年的數(shù)據(jù)來考察結(jié)果是否穩(wěn)健，從回歸結(jié)果來看，主要系數(shù)的正負性和顯著性不變，不論股票市場是否出現(xiàn)全局性的危機，投資者異質(zhì)信念在分析師預(yù)測偏差與股價崩盤風(fēng)險之間的中介作用依然顯著，表明本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論及建議

根據(jù)文獻回顧和理論分析，本文認為，在信息不對稱和投資者自身差異的作用下，分析師預(yù)測偏差的增大會導(dǎo)致投資者異質(zhì)信念的增加；而在賣空限制情況下，投資者異質(zhì)信念越大，股價越可能被哄抬至較高水平，從而加劇股價崩盤風(fēng)險。因而，分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險的影響很可能是通過投資者異質(zhì)信念的中介作用來實現(xiàn)的。為了驗證這樣的理論假說是否成立，本文以我國2008—2019年滬深兩市上市公司為樣本，構(gòu)建相關(guān)模型并進行實證分析，以研究投資者異質(zhì)信念在分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險的影響中起到什么樣的作用。研究結(jié)果顯示：第一，分析師預(yù)測偏差對投資者異質(zhì)信念存在著正向影響，前一期的分析師預(yù)測偏差越大，當(dāng)期的投資者異質(zhì)信念越大。第二，投資者異質(zhì)信念對股價崩盤風(fēng)險有顯著的增強作用，投資者異質(zhì)信念增大會加劇個股股價崩盤風(fēng)險。第三，分析師預(yù)測偏差會加大投資者異質(zhì)信念，進而加劇股價崩盤風(fēng)險，即投資者異質(zhì)信念在分析師預(yù)測偏差對股價崩盤風(fēng)險的影響中起到了部分中介作用。這一結(jié)論基本驗證了前述理論分析結(jié)果。

本文的研究結(jié)論對于分析師、政策制定者與投資者都有一定啟示。分析師作為公司信息向市場傳遞過程中的中介之一，扮演著重要的角色，分析師的預(yù)測行為對于市場預(yù)期有著比較大的影響力。為避免廣大投資者因為受到分析師不客觀、不公正的，甚至帶有明顯誤導(dǎo)性的預(yù)測信息的影響，而產(chǎn)生不理性的投資行為，進而造成股價崩盤風(fēng)險加劇的情況，分析師自身應(yīng)當(dāng)努力提高業(yè)務(wù)水平和職業(yè)道德素養(yǎng)，真實客觀地將公司信息傳達給投資者，降低投資者間的異質(zhì)信念，以減少股價崩盤的情況發(fā)生。對監(jiān)管部門來說，要完善相關(guān)的法律法規(guī)，加強分析師職業(yè)道德教育的同時加大對違規(guī)分析師的懲處，進一步規(guī)范和引導(dǎo)分析師行為，使其在市場中更好地發(fā)揮作用。同時，對分析師所處的證券公司而言，要建立完善起分析師考核評價體系，將預(yù)測準(zhǔn)確度指標(biāo)納入其中，從而督促分析師提高預(yù)測準(zhǔn)確性和真實性。而對投資者而言，應(yīng)當(dāng)提高自己的知識水平，清楚地認識分析師在市場中扮演的角色，不能盲目地相信分析師預(yù)測信息，要多方面地參考市場中的有關(guān)信息，對公司價值做出自己的判斷，從而減小由于不準(zhǔn)確的預(yù)測信息帶來的異質(zhì)信念，降低股價崩盤風(fēng)險。