胡昌生,張 希
(武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 武漢 430000)
2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)授予了美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家尤金·法馬、羅伯特.J.席勒以及芝加哥大學(xué)教授拉爾斯·皮特·漢森。他們研究給出了這樣一個(gè)結(jié)論:雖然人們無(wú)法預(yù)測(cè)股票在接下來(lái)三五天內(nèi)的價(jià)格,但是股票價(jià)格的長(zhǎng)期走勢(shì)是可以預(yù)測(cè)的[1]。這一研究成果的發(fā)表,再一次將證券收益的可預(yù)測(cè)性推向金融市場(chǎng)的熱門話題。
在證券市場(chǎng)中,證券分析師扮演著重要的角色,解決了市場(chǎng)信息的供給問題。他們以證券研究報(bào)告的形式向投資者提供投資建議,輔助其做出投資決策,而機(jī)構(gòu)投資者每年向券商支付高達(dá)數(shù)十億元的分傭費(fèi)用。海外成熟市場(chǎng)如美國(guó)有研究成果表明,證券分析師推薦的股票輕微但持續(xù)超過標(biāo)普500指數(shù)[2]。證券分析師已經(jīng)成為上市公司和機(jī)構(gòu)投資者之間溝通的重要橋梁。
在我國(guó),公司價(jià)值評(píng)估理論自2002年以來(lái)發(fā)展非常迅速。很多證券公司成立了經(jīng)濟(jì)研究所,主要為賣方的機(jī)構(gòu)投資者提供證券分析及研究的服務(wù)。隨著證券研究業(yè)務(wù)的發(fā)展,在2007年至2013年期間,署名行業(yè)研究員由1126 人上升到2348 人,發(fā)布證券研究報(bào)告的機(jī)構(gòu)數(shù)量由72家上升到90家,股票研究報(bào)告數(shù)量從16191份上升到44538份,覆蓋股票的數(shù)量從1004只上升到1840只,證券研究行業(yè)的規(guī)模得到了極大的發(fā)展。在這樣的市場(chǎng)背景下,越來(lái)越多的媒體、投資者、學(xué)術(shù)研究者開始關(guān)注證券分析師盈利預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、研究報(bào)告的質(zhì)量、研究報(bào)告對(duì)市場(chǎng)的影響力,投資者尤其關(guān)心該如何利用證券研究報(bào)告來(lái)獲得投資機(jī)會(huì)。
截至2013年10月,國(guó)內(nèi)發(fā)布賣方股票研究報(bào)告的機(jī)構(gòu)為90家,署名股票分析師2348名,2012年11月至2013年10月期間發(fā)布各類A 股股票研究報(bào)告44538份,覆蓋A股上市公司1840家,占A股上市公司的74.6%。
從細(xì)分報(bào)告評(píng)級(jí)來(lái)看,“買入”和“增持”評(píng)級(jí)的報(bào)告仍是賣方報(bào)告的主要組成部分,2013年占比已超過90%。2008年以來(lái),“買入”評(píng)價(jià)報(bào)告數(shù)量一直維持上升趨勢(shì),其占比也大致維持升勢(shì)。
隨著我國(guó)A 股市場(chǎng)的發(fā)展,證券分析師的隊(duì)伍不斷壯大,目前他們已經(jīng)是證券市場(chǎng)中一支不可忽視的力量。證券研究業(yè)務(wù)的發(fā)展有助于推動(dòng)理性的價(jià)值投資,并促進(jìn)證券市場(chǎng)規(guī)范化的發(fā)展。對(duì)分析師盈利預(yù)測(cè)性和評(píng)級(jí)對(duì)股票價(jià)格的影響的研究具有重要的意義。一方面,使業(yè)界人士和學(xué)者了解證券分析師在證券市場(chǎng)中的作用,另一方面,也有助于投資者更好地理解和使用證券分析師的研究成果。
但是,圍繞證券分析師的質(zhì)疑和爭(zhēng)論似乎從未停止過。國(guó)內(nèi)有關(guān)媒體進(jìn)行研究后表示,證券分析師研究報(bào)告中推薦的股票雷同度高、股價(jià)表現(xiàn)大大低于預(yù)期、頻繁出錯(cuò),進(jìn)而得出證券分析師的研究報(bào)告不可相信的結(jié)論。針對(duì)這個(gè)問題,本文驗(yàn)證在A股市場(chǎng)中,證券分析師的評(píng)級(jí)調(diào)整對(duì)股票價(jià)格存在顯著影響,并進(jìn)一步驗(yàn)證不同研究機(jī)構(gòu)、多次同向評(píng)級(jí)調(diào)整、財(cái)務(wù)信息發(fā)布等因素對(duì)股票價(jià)格的影響。首先,我們將驗(yàn)證證券分析師投資評(píng)級(jí)的調(diào)整對(duì)股票價(jià)格的影響,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行顯著性分析;其次,為保證研究結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性,我們進(jìn)一步排除樣本考察期內(nèi)上市公司財(cái)務(wù)信息發(fā)布對(duì)股票價(jià)格的影響;再次,我們將對(duì)不同研究機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)調(diào)整效果的差異性進(jìn)行分析;最后,我們將驗(yàn)證不同證券分析師連續(xù)多次進(jìn)行同向的評(píng)級(jí)調(diào)整是股票價(jià)格變動(dòng)的重要因素。
衡量證券分析師優(yōu)劣的重要依據(jù)之一是其對(duì)上市公司盈利預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。美國(guó)股市相對(duì)成熟,具有多年的盈利預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),特別是I/B/E/S 和First Call的數(shù)據(jù)庫(kù)收集幾十年賣方分析師的預(yù)測(cè)。在美國(guó)早期的研究中,研究人員主要關(guān)注盈利的時(shí)間序列屬性[3]。早期研究表明,分析師的盈利預(yù)測(cè)比時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確(Brown and Rozeff,1978),主要是由于證券分析師的預(yù)測(cè)具有時(shí)間的優(yōu)勢(shì)和信息的優(yōu)勢(shì)(Brown,Griffin,Hagerman and Zmijewski,1987)[4]。Brown et al.(1987a,b)在剔除時(shí)間優(yōu)勢(shì)因素后,發(fā)現(xiàn)證券分析師預(yù)測(cè)仍然比時(shí)間序列模型準(zhǔn)確,并且與股票收益的關(guān)聯(lián)性較時(shí)間序列模型緊密。
Barefield&Comiskey(1975)通過分析證券分析師對(duì)100家上市公司的盈利預(yù)測(cè)數(shù)值以及上市公司實(shí)際公布的盈利數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn),證券分析師的預(yù)測(cè)值比實(shí)際值顯著要高。證券分析師的預(yù)測(cè)樂觀傾向的存在也被Fried&Givoly(1982)和O’Brien(1988)的研究證實(shí)。Calderon(1993)利用1976—1988年間分析師預(yù)測(cè)的每股收益值為樣本,來(lái)對(duì)證券分析師的盈利預(yù)測(cè)特性進(jìn)行研究,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)證券分析師的盈利預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)常超過實(shí)際盈余,這種現(xiàn)象在20世紀(jì)80年代尤其明顯[5]。
關(guān)于證券分析師預(yù)測(cè)偏差產(chǎn)生的原因,楊楓(2012)表示主要存在兩個(gè)原因:
1.證券分析師的經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)
(1)策略性預(yù)測(cè)偏差假說(shuō)
該假說(shuō)認(rèn)為由于受到經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)動(dòng),證券分析師會(huì)發(fā)布不真實(shí)的業(yè)績(jī)預(yù)測(cè),進(jìn)而對(duì)投資者產(chǎn)生誤導(dǎo)。為所在的投行或者經(jīng)紀(jì)公司創(chuàng)造收入、與上市公司的管理層保持良好的關(guān)系從而能更好地獲得信息,都可能是證券分析師作出偏樂觀預(yù)測(cè)的原因。
(2)選擇性偏差假說(shuō)
選擇性偏差假說(shuō)也假設(shè)證券分析師是理性的,與策略性預(yù)測(cè)偏差假說(shuō)的區(qū)別在于,該假說(shuō)認(rèn)為證券分析師會(huì)發(fā)布真實(shí)的業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)。該假說(shuō)認(rèn)為證券分析師并沒有刻意提高上市公司的盈利預(yù)測(cè),從而誤導(dǎo)投資者,他們的總體預(yù)測(cè)偏樂觀的主要原因是,證券分析師僅在看好股票的時(shí)候,才會(huì)發(fā)布盈利預(yù)測(cè),所以其整體預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)正偏。
(3)效用函數(shù)(損失函數(shù))假說(shuō)
效用函數(shù)假說(shuō)也假設(shè)證券分析師是理性的。它認(rèn)為證券分析師提供的是真實(shí)的、未選擇的預(yù)測(cè),導(dǎo)致證券分析師的盈利預(yù)測(cè)出現(xiàn)偏差的原因是基于最大化自身效用函數(shù)的考慮,或者基于最小化自身效用函數(shù)的考慮。
2.證券分析師的認(rèn)知能力
與前面的幾種假說(shuō)相比,該假說(shuō)認(rèn)為證券分析師是非理性的,鑒于證券分析師的認(rèn)知能力也存在不足,在處理上市公司的信息時(shí),其預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)性的偏差[6]。根據(jù)De Bondt&thaler(1990)的研究,在一般投資者中存在的過度反應(yīng)現(xiàn)象,同樣存在于證券分析師這個(gè)群體上,他們也存在過度樂觀的傾向。證券分析師往往過度調(diào)整了上市公司的盈利預(yù)測(cè)結(jié)果,其行為明顯不能認(rèn)為是理性的。Elton et a1.(1984)的研究認(rèn)為,證券分析師面對(duì)利好消息存在過度反應(yīng)。Easterwood&Nutt(1999)的研究則進(jìn)一步指出,證券分析師在面對(duì)利好消息和利空消息時(shí),其反應(yīng)不對(duì)稱,具體表現(xiàn)在證券分析師對(duì)利空消息的反應(yīng)不足。
Black(1973)、Copeland&Mayers(1982)研究了Value Line 投資調(diào)查庫(kù)每周發(fā)布的股票投資評(píng)級(jí),評(píng)級(jí)最高的股票比評(píng)級(jí)最低的股票在一年的統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)有著更高的平均收益。Stickel(1985)使用Value Line 投資調(diào)查庫(kù)中的數(shù)據(jù),運(yùn)用事件研究方法發(fā)現(xiàn)當(dāng)公司的投資評(píng)級(jí)變化時(shí)存在顯著的公告效應(yīng),他進(jìn)一步檢驗(yàn)了價(jià)格調(diào)整的數(shù)量和時(shí)間,發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)用3 天的時(shí)間來(lái)吸收證券分析師投資評(píng)級(jí)給出的私有信息,3 天內(nèi)價(jià)格最大移動(dòng)2.44%。Da Vies&Canes(1978),Liu、Smith&Syed(1990)發(fā)現(xiàn)在《華爾街日?qǐng)?bào)》的“Heard on the Street”欄目中,證券分析師推薦的股票在推薦的當(dāng)天平均上漲1.7%。
Elton et a1.(1986)的研究發(fā)現(xiàn),在證券分析師進(jìn)行評(píng)級(jí)調(diào)整后的1 個(gè)月內(nèi),事件的股價(jià)表現(xiàn)存在著顯著的異常收益。實(shí)證結(jié)果顯示,“調(diào)高至買入”的市場(chǎng)反應(yīng)為正,“調(diào)低至賣出”的市場(chǎng)反應(yīng)為負(fù)。但Elton等人的研究未考慮維持評(píng)級(jí)的情形。
其他國(guó)家和地區(qū)的學(xué)者也檢驗(yàn)了本地區(qū)證券分析師發(fā)布投資評(píng)級(jí)的市場(chǎng)反應(yīng)。Bierring et a1.(1983)檢驗(yàn)了加拿大證券分析師給出推薦評(píng)級(jí)的股票在市場(chǎng)上的股價(jià)表現(xiàn)。他發(fā)現(xiàn)在扣除交易成本后,這些股票仍然具有超額收益率。Dawson(1982)對(duì)香港證券分析師的預(yù)測(cè)能力作了分析;Finn(1983)對(duì)澳大利亞證券分析師的預(yù)測(cè)能力作了分析,其分析結(jié)果也均顯示證券分析師給出推薦評(píng)級(jí)的股票能獲得超額收益率。
也有部分學(xué)者的研究得出了不同的觀點(diǎn),他們的研究結(jié)果表示證券分析師不具備預(yù)測(cè)市場(chǎng)的能力。Michael&Statman(1988)用看漲情緒指標(biāo)BSI來(lái)代表證券分析師對(duì)市場(chǎng)的預(yù)期,其實(shí)證研究結(jié)果顯示BSI不是預(yù)測(cè)市場(chǎng)的有效指標(biāo)。其認(rèn)為股票的漲跌和證券分析師對(duì)市場(chǎng)漲跌的預(yù)測(cè)之間不明顯相關(guān)。進(jìn)一步研究顯示,證券分析師對(duì)市場(chǎng)的預(yù)測(cè)與股票的歷史收益率及近期走勢(shì)顯著相關(guān)。他得出結(jié)論,證券分析師屬于典型的噪聲交易者。Fisher&Statman(2000)的研究結(jié)果顯示,證券分析師的情緒指標(biāo)是標(biāo)普500指數(shù)的反向指標(biāo)。
Fama(1991)指出,在有效市場(chǎng)中,有價(jià)值的信息在利益最大化的理性參與者的競(jìng)爭(zhēng)之下,會(huì)迅速并且完全地反映到股票價(jià)格中。然而,實(shí)證研究表明,股票價(jià)格向價(jià)值的回歸過程比早期經(jīng)驗(yàn)研究結(jié)論認(rèn)為的要慢,這就產(chǎn)生了對(duì)擅長(zhǎng)價(jià)值發(fā)現(xiàn)的證券分析師的需求。
Beaver(2002)認(rèn)為大部分投資人缺乏時(shí)間、技巧、信息來(lái)源和解釋財(cái)務(wù)報(bào)表能力,因此證券分析師的專業(yè)能力就可成為使會(huì)計(jì)信息反映到股票價(jià)格的主要方法之一,經(jīng)由證券分析師有效率地處理信息有助于提升股票價(jià)格的反應(yīng)效率。
Womack(1996)對(duì)美國(guó)市場(chǎng)上主要研究機(jī)構(gòu)在1989年到1991年間所提供的研究報(bào)告的價(jià)值進(jìn)行了研究。他采取的研究方法是事件研究法,主要研究證券分析師的研究報(bào)告發(fā)布后股票價(jià)格的反應(yīng),具體為股票被列入買入名單后,在短期及長(zhǎng)期內(nèi)股票是否具有正的超額收益;股票從買入名單剔除后,在短期及長(zhǎng)期內(nèi)股票是否具有負(fù)的超額收益。其研究表明:股票價(jià)格對(duì)研究報(bào)告的發(fā)布產(chǎn)生了積極的反應(yīng),并且股票價(jià)格在未來(lái)的幾個(gè)月中仍然持續(xù)地表現(xiàn)出了超額收益。
李雪(2007)采用中國(guó)A股市場(chǎng)中四個(gè)主要的證券分析機(jī)構(gòu)在2006年1月1日到2007年4月1日間所發(fā)布的股票評(píng)級(jí)事件作為樣本,用事件研究法證明了[7]:
(1)中國(guó)A 股市場(chǎng)中證券分析機(jī)構(gòu)進(jìn)行的評(píng)級(jí)調(diào)整股票價(jià)格產(chǎn)生了顯著的影響,并且在評(píng)級(jí)調(diào)整后的40 個(gè)交易日內(nèi)股票價(jià)格都表現(xiàn)出了持續(xù)的超額收益率。在40個(gè)交易日之后,股票的異常收益率才保持平穩(wěn)。
(2)不同研究機(jī)構(gòu)影響力的差異能夠在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生異常收益的顯著差異,但在長(zhǎng)的時(shí)間段內(nèi)則效應(yīng)不顯著。
(3)不同分析師連續(xù)多次評(píng)級(jí)調(diào)整不是影響股票價(jià)格變動(dòng)的主要因素,和單次評(píng)級(jí)調(diào)整相比,連續(xù)多次評(píng)級(jí)調(diào)整并沒有產(chǎn)生異常收益率。
本文的目標(biāo)是驗(yàn)證證券分析師的評(píng)級(jí)調(diào)整和股票的異常收益率之間存在顯著的關(guān)系。首先,我們將驗(yàn)證證券分析師進(jìn)行的股票評(píng)級(jí)調(diào)整對(duì)股票價(jià)格的影響,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行顯著性分析;其次,我們將排除樣本考察期內(nèi)對(duì)股票價(jià)格的信息影響因素,主要是排除事件窗口內(nèi)財(cái)務(wù)信息發(fā)布的影響;再次,本文將驗(yàn)證不同券商的證券研究所進(jìn)行評(píng)級(jí)的調(diào)整,對(duì)股票價(jià)格的影響是否存在差異性;最后,我們將驗(yàn)證相比證券分析師的單次評(píng)級(jí)調(diào)整,不同分析師連續(xù)多次對(duì)同一只股票進(jìn)行評(píng)級(jí)調(diào)整,對(duì)股票價(jià)格的影響是否存在差異性。
我們將研究報(bào)告發(fā)布日作為事件日。若選取的交易日內(nèi),若不同研究機(jī)構(gòu)對(duì)同一只股票做了相同方向的評(píng)級(jí)調(diào)整,則只作為一個(gè)事件樣本處理,并將第一個(gè)事件的發(fā)布日作為事件日;若研究報(bào)告發(fā)布日是非交易日,則將其后的第一個(gè)交易日作為事件日。事件日前一個(gè)交易日至后一個(gè)交易日為事件窗口。我們選擇從(n+1)到(n+1+k)共k個(gè)交易日作為事后窗口,k 分別取30 和50。選擇樣本事件的股價(jià)作為市場(chǎng)指標(biāo)的代表,每個(gè)事件的選取時(shí)間為事件日前10 個(gè)交易日到事件日后的第51 個(gè)交易日,共63個(gè)交易日。市場(chǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)數(shù)量為:事件數(shù)×63。
本文采用市場(chǎng)模型方法計(jì)算正常收益,將同期滬深300指數(shù)的期間收益作為股票的正常收益。
樣本每日正常收益的計(jì)算公式如下:
Iit=ln(indexit)-ln(indexi,t-1)是事件i 所對(duì)應(yīng)指數(shù)在檢驗(yàn)期內(nèi)t日的對(duì)數(shù)收益率,ln(indexit)為指數(shù)在交易日t 的收盤價(jià),相應(yīng)的,ln(indexi,t-1)為交易日(t-1)的收盤價(jià)。
樣本每日的實(shí)際收益率計(jì)算公式如下:Rit=ln(Pit)-ln(Pit-1),其中Pit、Pit-1分別表示事件i 在t日、t-1日的收盤價(jià)格(0 表示事件日),那么,t日的股票價(jià)格對(duì)數(shù)收益Rit就可以代表t日股價(jià)的實(shí)際收益率。
則樣本在檢驗(yàn)期內(nèi)的每日異常收益率為ARit=Rit-Iit(注:此時(shí)的t為事件窗中的交易日),累計(jì)異常收益率為CARit=CARi,t-1+ARit,其中(t=-n,-n+1,…,+n,CARi,-n-1=0)。若事件總數(shù)為N,則平均累計(jì)異常收益率為:
為了檢驗(yàn)事件是否對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生顯著的影響,本文采用Campbell(1997)的統(tǒng)計(jì)量J1進(jìn)行檢驗(yàn),即:
其中,ACAR(-n,+n)為事件窗口(-n,+n)內(nèi)的平均累計(jì)異常收益率,s 為樣本平均異常收益的標(biāo)準(zhǔn)差,N為事件總數(shù)。
根據(jù)Campbell 等(1997),J1近似服從于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,在95%置信水平下,如果|J1|>1.96,則可以拒絕原假設(shè),即認(rèn)為證券分析師對(duì)股票評(píng)級(jí)的調(diào)整在95%的概率下對(duì)股票價(jià)格有顯著影響。
本文一共涉及5個(gè)樣本:
(1)基礎(chǔ)樣本:12 家主流的證券研究機(jī)構(gòu)在2008—2013年間共7481個(gè)評(píng)級(jí)調(diào)整事件。
(2)樣本1:根據(jù)基礎(chǔ)樣本,提出50 個(gè)交易日重復(fù)的評(píng)級(jí)調(diào)整事件和停牌的股票,得到6712個(gè)評(píng)級(jí)調(diào)整事件。
(3)樣本2:在樣本1的基礎(chǔ)上,根據(jù)事件窗口內(nèi)是否有財(cái)務(wù)信息披露,得到樣本2。通過對(duì)這個(gè)樣本的研究,用來(lái)排除上市公司的財(cái)務(wù)信息發(fā)布對(duì)股票價(jià)格的影響。
(4)樣本3:在樣本1的基礎(chǔ)上,根據(jù)評(píng)級(jí)調(diào)整的研究員所屬的機(jī)構(gòu),得到樣本3。通過對(duì)這個(gè)樣本的研究,我們來(lái)分析不同研究機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)調(diào)整對(duì)股票價(jià)格影響的差異性。
(5)樣本4:在樣本1的基礎(chǔ)上,根據(jù)事件是連續(xù)多次調(diào)整還是單次調(diào)整,得到樣本4。通過對(duì)這個(gè)樣本的研究,我們來(lái)驗(yàn)證評(píng)級(jí)調(diào)整的次數(shù)會(huì)不會(huì)對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生顯著的影響,同時(shí)也驗(yàn)證評(píng)級(jí)調(diào)整的次數(shù)是否會(huì)影響投資者接受證券分析師的觀點(diǎn)。
分析師研究報(bào)告事件的數(shù)據(jù)來(lái)源于今日投資財(cái)經(jīng)資訊有限公司(以下簡(jiǎn)稱“今日投資”)。在研究機(jī)構(gòu)的選擇上,本文以第六屆(2008年)至第十三屆(2014年)新財(cái)富本土最佳研究團(tuán)隊(duì)的評(píng)選結(jié)果作為依據(jù),選擇了12 家證券研究機(jī)構(gòu)于2008年1月1日—2014年12月31日發(fā)布的證券研究報(bào)告作為基礎(chǔ)事件樣本,包括中信證券、國(guó)泰君安、中金公司、申銀萬(wàn)國(guó)、國(guó)金證券、招商證券、國(guó)信證券、聯(lián)合證券(后和華泰證券合并,更名為“華泰聯(lián)合”證券)、海通證券、安信證券、長(zhǎng)江證券、興業(yè)證券。在近6 次新財(cái)富本土最佳研究團(tuán)隊(duì)的評(píng)選結(jié)果中,上述12家研究機(jī)構(gòu)都3 次以上(含3 次)地進(jìn)入了當(dāng)年度評(píng)選結(jié)果的前10,囊括了90%的獲獎(jiǎng)結(jié)果,代表了中國(guó)證券研究機(jī)構(gòu)的最高研究水準(zhǔn)。
雖然國(guó)內(nèi)各研究機(jī)構(gòu)在發(fā)布研究報(bào)告的時(shí)候,在投資評(píng)級(jí)上采用的表述各不相同,比如國(guó)信證券對(duì)股票的最高評(píng)級(jí)為“推薦”,而招商證券對(duì)股票的最高評(píng)級(jí)為“強(qiáng)烈推薦”,對(duì)于研究機(jī)構(gòu)對(duì)相關(guān)股票的評(píng)級(jí),今日投資的數(shù)據(jù)采集規(guī)則完全遵循各機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn),并按其各級(jí)別對(duì)應(yīng)到今日投資系數(shù)1~5,但一般將“中性”或“持有”對(duì)應(yīng)到系數(shù)3,其他各級(jí)則依次對(duì)應(yīng),如,“強(qiáng)烈推薦”對(duì)應(yīng)到1,“推薦”對(duì)應(yīng)到2,“減持”對(duì)應(yīng)到4,“賣出”對(duì)應(yīng)到5。部分研究機(jī)構(gòu)對(duì)相關(guān)股票的評(píng)級(jí)只有4 檔的,今日投資則按其各級(jí)別對(duì)應(yīng)到投資系數(shù)1~4。
根據(jù)本文實(shí)證研究的目標(biāo),我們繼續(xù)將上文樣本1的6712個(gè)事件根據(jù)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分類:
1.調(diào)整評(píng)級(jí)的方向
根據(jù)股票評(píng)級(jí)調(diào)整的方向,我們可以將樣本1中的事件分為兩類:調(diào)高和調(diào)低。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,調(diào)高評(píng)級(jí)和調(diào)低評(píng)級(jí)的樣本數(shù)量分別為3568 和3144。調(diào)高評(píng)級(jí)的事件占樣本1 的比例為53.15%,而調(diào)低評(píng)級(jí)的事件占總樣本的比例為46.84%,調(diào)高評(píng)級(jí)的事件和調(diào)低評(píng)級(jí)的事件的比例約為1.13∶1。
2.不同機(jī)構(gòu)進(jìn)行的投資評(píng)級(jí)調(diào)整
本文的研究?jī)?nèi)容之一是不同研究機(jī)構(gòu)的投資評(píng)級(jí)調(diào)整是否具有差異性,所以根據(jù)不同研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行的投資評(píng)級(jí)調(diào)整,我們將樣本1 中的事件分為12組,見圖1、圖2 及表1,并將表1 作為樣本3。在12組事件樣本中,國(guó)泰君安證券研究所一共發(fā)布了861 個(gè)評(píng)級(jí)調(diào)整的研究報(bào)告,其事件樣本的數(shù)量是國(guó)金證券經(jīng)濟(jì)研究所事件數(shù)(425個(gè))的2倍,幾乎是聯(lián)合(華泰聯(lián)合)證券事件數(shù)(273個(gè))的3倍。
圖1 樣本總體的平均每日異常收益率
圖2 樣本總體的平均累計(jì)異常收益率
在這12 家證券研究機(jī)構(gòu)中,有9 家證券研究機(jī)構(gòu)調(diào)高評(píng)級(jí)的樣本更多,有3 家證券研究機(jī)構(gòu)調(diào)低評(píng)級(jí)的樣本更多。其中,國(guó)金證券、國(guó)泰君安研究所表現(xiàn)除了明顯的調(diào)高評(píng)級(jí)的傾向,其調(diào)高評(píng)級(jí)的占比超過了60%。與之對(duì)應(yīng)的是,長(zhǎng)江證券則表現(xiàn)出了最為明顯的調(diào)低評(píng)級(jí)的傾向,其調(diào)低投資評(píng)級(jí)的占比達(dá)到了66.97%,是其調(diào)高投資評(píng)級(jí)數(shù)量的2倍。
3.評(píng)級(jí)調(diào)整的次數(shù)
為了研究評(píng)級(jí)調(diào)整的次數(shù)是否為影響股票價(jià)格的重要因素。根據(jù)50個(gè)交易日內(nèi),事件是否被不同的證券分析師多次推薦,我們將樣本1分為兩組:?jiǎn)未握{(diào)整和多次同向調(diào)整,分組結(jié)果請(qǐng)見表2,我們將表2 稱為樣本4。根據(jù)表2,在樣本1 中50 個(gè)交易日內(nèi)連續(xù)多次獲得同向評(píng)級(jí)調(diào)整的事件有1619個(gè),單次評(píng)級(jí)調(diào)整的事件有5093個(gè),多次獲得同向評(píng)級(jí)調(diào)整的事件占比為24.12%。
表1 按評(píng)級(jí)調(diào)整機(jī)構(gòu)分類表(樣本3)
表2 按評(píng)級(jí)調(diào)整次數(shù)分類表(樣本4)
最后,我們?cè)俅问崂肀敬螌?shí)證研究用到的4 個(gè)樣本:
表3 本文在實(shí)證研究中用到的4個(gè)樣本
根據(jù)樣本1以及公式1,分別計(jì)算在事件日作為t日的(t-1,t+51)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),調(diào)高評(píng)級(jí)的股票和調(diào)低評(píng)級(jí)的股票的平均每日異常收益和平均累計(jì)異常收益。計(jì)算樣本異常收益的基準(zhǔn)市場(chǎng)指數(shù)為滬深300 成分指數(shù),式1 中(-n,+n)所代表的時(shí)間段在本例中為(t-10,t+51)。
圖1 給出了每日異常收益的數(shù)據(jù)結(jié)果,我們觀察到:對(duì)于評(píng)級(jí)調(diào)高的事件樣本,t日的平均異常收益明顯高于其他日期,達(dá)到0.89%;對(duì)于評(píng)級(jí)調(diào)低的事件樣本,t日的平均異常收益也明顯低于其他日期,達(dá)到-0.41%。而且在評(píng)級(jí)調(diào)低的事件發(fā)生之前,對(duì)應(yīng)股票的平均每日異常收益還是正的,在t日由于調(diào)低評(píng)級(jí)事件的發(fā)生,收益率出現(xiàn)了明顯的下跌。
無(wú)論是證券分析師調(diào)高投資評(píng)級(jí)或者調(diào)低投資評(píng)級(jí),都對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生了顯著的影響。在(t-10,t+51)的統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),證券分析師調(diào)高投資評(píng)級(jí)帶來(lái)了6.16%的異常正收益,而調(diào)低投資評(píng)級(jí)則帶來(lái)了-1.34%的異常負(fù)收益。不過同時(shí)也觀察到,以滬深300 指數(shù)作為基準(zhǔn)市場(chǎng)指數(shù),證券分析師調(diào)高投資評(píng)級(jí)和調(diào)低投資評(píng)級(jí)對(duì)股票價(jià)格造成的影響并不對(duì)稱。證券分析師調(diào)高評(píng)級(jí)對(duì)股票價(jià)格的影響大于調(diào)低評(píng)級(jí)對(duì)股票價(jià)格的影響。原因可能是:投資者具有厭惡損失的傾向,所以他們會(huì)推遲賣出評(píng)級(jí)調(diào)低的股票,從而降低了評(píng)級(jí)調(diào)低對(duì)股票價(jià)格的影響。而在2008—2013年的大熊市中,滬深300 指數(shù)本身的跌幅已經(jīng)高達(dá)56.35%,這給獲得更多的異常負(fù)收益增加了難度。
此外,我們注意到對(duì)于評(píng)級(jí)調(diào)高的事件,其累計(jì)異常收益率在t+2日的增幅達(dá)到最大,t+2日之后斜率明顯變小,t+20日之后累計(jì)異常收益的增長(zhǎng)更為平緩。對(duì)于評(píng)級(jí)調(diào)低的事件,在發(fā)生事件之前,其平均累計(jì)異常收益在t-1 的時(shí)候?yàn)?.69%,從t日起出現(xiàn)快速下降,t-1日累計(jì)異常收益為負(fù)值-0.01%,t+47日的累計(jì)異常達(dá)到最低值-1.53%,之后累計(jì)異常收益緩慢回升。
值得注意的是,在事件發(fā)生前的(t-10,t-1)內(nèi),調(diào)高評(píng)級(jí)的樣本組獲得了1.98%的異常正收益,調(diào)低評(píng)級(jí)的樣本組也獲得了0.69%的異常正收益。
為了驗(yàn)證在事件窗口到事后窗口這段統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),證券分析師的評(píng)級(jí)調(diào)整帶來(lái)的異常收益統(tǒng)計(jì)上是否顯著,我們根據(jù)公式2 分別計(jì)算了(t-1,t+1),(t+2,t+31),(t+2,t+51)三個(gè)時(shí)間段的J1統(tǒng)計(jì)量,并根據(jù)J1統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷評(píng)級(jí)調(diào)整在短期內(nèi)和中期內(nèi)對(duì)股票價(jià)格的影響。
表4 不同時(shí)間段內(nèi)的J統(tǒng)計(jì)量
從表4 看出,當(dāng)滬深300 指數(shù)作為基準(zhǔn)指數(shù)時(shí),所有的|J1|統(tǒng)計(jì)量都大于2.58,說(shuō)明了證券分析師的評(píng)級(jí)調(diào)整在短期和中期內(nèi)對(duì)股票價(jià)格均有顯著影響。
由于上市公司財(cái)務(wù)信息的發(fā)布,包括定期報(bào)告、業(yè)績(jī)快報(bào)、業(yè)績(jī)預(yù)告,均會(huì)對(duì)股票價(jià)格造成影響,所以我們主要排除在事件窗口內(nèi)上市公司財(cái)務(wù)信息發(fā)布的影響。具體需要通過實(shí)證研究要排除下面兩種情況:調(diào)高投資評(píng)級(jí)的事件中,財(cái)務(wù)信息的發(fā)布帶來(lái)了額外的異常正收益;調(diào)低投資評(píng)級(jí)的事件中,財(cái)務(wù)信息的發(fā)布帶來(lái)了額外的異常負(fù)收益。本文的樣本考察期較長(zhǎng),未預(yù)期的盈利公告可能影響到統(tǒng)計(jì)結(jié)果,因此我們對(duì)事件窗口和事后窗口進(jìn)行進(jìn)一步的討論。
在研究報(bào)告中,通常會(huì)有t年、t+1年、t+2年的盈利預(yù)測(cè)情況,我們提取了事件中t年度證券分析師對(duì)每股收益(EPS)的盈利預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與上市公司t年的年報(bào)中公布的每股收益的數(shù)據(jù),詳見表5。在樣本1的6712 個(gè)事件中,6462 個(gè)事件有t年的預(yù)測(cè)盈利。由于沒有盈利預(yù)測(cè)的事件數(shù)量250 個(gè)(占比3.72%)數(shù)量較少,所以不會(huì)影響我們的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
從表5 可以看出在評(píng)級(jí)調(diào)高的事件樣本中,證券分析師對(duì)每股盈利的預(yù)測(cè)值大于每股實(shí)際盈利值的占比達(dá)到68.13%;而在調(diào)低評(píng)級(jí)的事件樣本中,證券分析師對(duì)每股盈利的預(yù)測(cè)值大于實(shí)際盈利值的占比也達(dá)到了72.32%。與Hansen 和Sarin(1997)的研究相類似,證券分析師的盈利預(yù)測(cè)表現(xiàn)出了明顯的樂觀傾向。
表5 分析師預(yù)期與實(shí)際每股收益
對(duì)于調(diào)高投資評(píng)級(jí)的事件樣本,由于證券分析師的盈利預(yù)測(cè)高于每股實(shí)際的盈利值,實(shí)際盈利值的公布,并不會(huì)帶來(lái)未預(yù)期的收益,所以可以認(rèn)為事后窗口中異常正收益是分析師調(diào)高評(píng)級(jí)帶來(lái)的。而對(duì)于調(diào)低投資評(píng)級(jí)的事件樣本,由于證券分析師的樂觀傾向,實(shí)際盈利值的公布,有可能帶來(lái)未預(yù)期的收益,所以不能排除在調(diào)低投資評(píng)級(jí)事件中,事后窗口中的部分負(fù)異常收益率是實(shí)際盈利值的發(fā)布帶來(lái)的。
由于上市公司的定期報(bào)告、預(yù)披露、業(yè)績(jī)快報(bào)的發(fā)布都有可能對(duì)股票的價(jià)格造成影響,所以我們以樣本1 作為基礎(chǔ),統(tǒng)計(jì)了事件窗口中財(cái)務(wù)報(bào)告的發(fā)布情況。根據(jù)表6,在(t-1,t+1)的時(shí)間段內(nèi)恰好是財(cái)務(wù)報(bào)告發(fā)布的占比高達(dá)49.73%,所以我們必須考慮財(cái)務(wù)報(bào)告的發(fā)布對(duì)股票價(jià)格的影響。為了排除財(cái)務(wù)信息的發(fā)布對(duì)股票價(jià)格的影響,我們將樣本1 分為兩組數(shù)據(jù),然后分別對(duì)兩組數(shù)據(jù)求(t-1,t+51)內(nèi)的均值和方差。
表6 財(cái)務(wù)信息發(fā)布對(duì)股票價(jià)格的影響
從表6中,我們可以看出在時(shí)間窗口內(nèi),無(wú)論對(duì)于調(diào)高評(píng)級(jí)還是調(diào)低評(píng)級(jí)的事件,無(wú)財(cái)務(wù)信息發(fā)布的這組樣本,其平均異常收益率高于有財(cái)務(wù)信息發(fā)布的那組。進(jìn)一步講,通過多元方差分析法,在調(diào)高評(píng)級(jí)的事件中,有財(cái)務(wù)信息發(fā)布和無(wú)財(cái)務(wù)信息發(fā)布兩組樣本不存在異方差。如我們之前所預(yù)期的,對(duì)于調(diào)高投資評(píng)級(jí)的股票,財(cái)務(wù)信息的發(fā)布并未帶來(lái)額外的異常正收益。同樣地,對(duì)于調(diào)低投資評(píng)級(jí)的股票,財(cái)務(wù)信息的發(fā)布也未帶來(lái)額外的異常負(fù)收益。
前文,根據(jù)來(lái)自不同研究機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)調(diào)整研究報(bào)告將樣本1分為12組,得到了樣本3。
根據(jù)樣本3,我們計(jì)算(t-1,t+51)這個(gè)時(shí)間周期內(nèi)各組事件的平均異常收益及方差。
由于僅有12組數(shù)據(jù),所以樣本中的某些數(shù)據(jù)很容易成為異常值,最可能的異常值是最大值和最小值。在調(diào)高評(píng)級(jí)帶來(lái)的異常收益中,申銀萬(wàn)國(guó)帶來(lái)了最多的異常正收益,而長(zhǎng)江證券帶來(lái)了最少的異常正收益;在調(diào)低評(píng)級(jí)帶來(lái)的異常收益中,中金公司帶來(lái)了最多的異常負(fù)收益,而招商證券帶來(lái)了最少的異常負(fù)收益。我們分別將申銀萬(wàn)國(guó)、長(zhǎng)江證券、中金公司和招商證券作為一個(gè)樣本,檢驗(yàn)其與其他11家機(jī)構(gòu)的平均異常收益率是否存在異方差。通過多元方差分析法,我們發(fā)現(xiàn)不同的研究機(jī)構(gòu)做出的評(píng)級(jí)調(diào)整對(duì)股票價(jià)格的影響存在差異性,具體為:
表7 不同研究機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)調(diào)高的平均異常收益,時(shí)間周期(t-1,t+51)
表8 不同研究機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)調(diào)低的平均異常收益,時(shí)間周期(t-1,t+51)
(1)把除申銀萬(wàn)國(guó)之外的11家研究機(jī)構(gòu)作為一個(gè)整體,申銀萬(wàn)國(guó)研究所調(diào)高股票評(píng)級(jí)帶來(lái)的異常收益率,顯著高于前者;
(2)把除長(zhǎng)江證券之外的11家研究機(jī)構(gòu)作為一個(gè)整體,長(zhǎng)江證券研究所調(diào)高股票評(píng)級(jí)帶來(lái)的異常收益,顯著低于前者;
(3)把除中金公司之外的11家研究機(jī)構(gòu)作為一個(gè)整體,中金公司研究所調(diào)低股票評(píng)級(jí)帶來(lái)的異常負(fù)收益,顯著低于前者,從而帶來(lái)更多的異常負(fù)收益;
(4)把除招商證券之外的11家研究機(jī)構(gòu)作為一個(gè)整體,招商證券研究所調(diào)低股票評(píng)級(jí)帶來(lái)的異常負(fù)收益率,顯著高于前者,從而帶來(lái)更少的異常負(fù)收益。
在樣本1中50個(gè)交易日內(nèi)連續(xù)多次獲得同向評(píng)級(jí)調(diào)整的事件有1619 個(gè),單次評(píng)級(jí)調(diào)整的事件有5093 個(gè),多次獲得同向評(píng)級(jí)調(diào)整的事件占比為24.12%。由于多次獲得同向評(píng)級(jí)調(diào)整的事件占比較高,所以有必要對(duì)這部分樣本的異常收益進(jìn)行分析,來(lái)判斷不同證券分析師多次同向評(píng)級(jí)調(diào)整,是否影響股票價(jià)格的重要因素。
樣本4根據(jù)股票是否多次獲得證券分析師同向的評(píng)級(jí)調(diào)整分為兩組,我們來(lái)分析這兩組收益是否存在顯著差異。通過運(yùn)用多元方差分析法進(jìn)行分析,我們發(fā)現(xiàn),得出多次重復(fù)評(píng)級(jí)調(diào)高的這組樣本,其平均異常收益率顯著高于單次評(píng)級(jí)調(diào)高的這組樣本;多次調(diào)低評(píng)級(jí)的這組,其異常平均收益率,低于單次評(píng)級(jí)調(diào)低的這組。
綜上,相同或者不同的證券分析師多次進(jìn)行股票評(píng)級(jí)的調(diào)整,帶來(lái)更多的異常收益率。本文的研究發(fā)現(xiàn),相比單次評(píng)級(jí)調(diào)整,證券分析師對(duì)股票進(jìn)行多次重復(fù)的評(píng)級(jí)調(diào)高,會(huì)帶來(lái)更多的異常正收益。相比單次評(píng)級(jí)調(diào)整,證券分析師對(duì)股票進(jìn)行多次的評(píng)級(jí)調(diào)低,也會(huì)帶來(lái)更多的異常負(fù)收益。評(píng)級(jí)調(diào)整的次數(shù)是影響投資者接受程度的重要因素。
當(dāng)滬深300 指數(shù)作為基準(zhǔn)指數(shù)時(shí),中國(guó)A 股市場(chǎng)中申銀萬(wàn)國(guó)、中金公司等12家主要證券分析機(jī)構(gòu)進(jìn)行的評(píng)級(jí)調(diào)整在99%的概率下對(duì)股票價(jià)格有顯著影響。在評(píng)級(jí)調(diào)整報(bào)告發(fā)布前后的3 個(gè)交易日內(nèi)、評(píng)級(jí)調(diào)整報(bào)告發(fā)布后的30 個(gè)交易日內(nèi)、評(píng)級(jí)調(diào)整報(bào)告發(fā)布后的50個(gè)交易日內(nèi),無(wú)論是調(diào)高評(píng)級(jí)的事件還是調(diào)低評(píng)級(jí)的事件,都對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生了顯著的影響,并獲得了異常收益率。
相比上市公司的財(cái)務(wù)信息發(fā)布(定期報(bào)告、業(yè)績(jī)快報(bào)、業(yè)績(jī)預(yù)告),證券分析師對(duì)股票評(píng)級(jí)的調(diào)整是更重要的影響股價(jià)變動(dòng)的因素。如果證券分析師基于上市公司的財(cái)務(wù)信息發(fā)布去調(diào)高股票的投資評(píng)級(jí),將獲得更少的異常收益率。同時(shí),不同機(jī)構(gòu)的研究報(bào)告對(duì)股票價(jià)格的影響存在差異。最后,相同或者不同的證券分析師對(duì)股票評(píng)級(jí)的多次調(diào)整,帶來(lái)更多的異常收益率。相比單次評(píng)級(jí)調(diào)整,證券分析師對(duì)股票進(jìn)行多次的評(píng)級(jí)調(diào)低,也會(huì)帶來(lái)更多的異常負(fù)收益。評(píng)級(jí)調(diào)整的次數(shù)是影響投資者接受程度的重要因素。
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