馮勇 馮馨雨
【摘 要】 文章選取2007—2017年期間上市的2 090家公司為樣本,結(jié)合報(bào)紙媒體對其IPO前三年間報(bào)道的數(shù)據(jù)以及分析師對其IPO當(dāng)年末的每股收益指標(biāo)的預(yù)測數(shù)據(jù),考察了媒體關(guān)注度、負(fù)面報(bào)道語氣和負(fù)面報(bào)道類型這三個(gè)媒體報(bào)道指標(biāo)對分析師關(guān)注度、分析師預(yù)測誤差和分析師預(yù)測分歧這三個(gè)分析師行為指標(biāo)的影響。研究結(jié)果整體顯示,媒體對公司關(guān)注度的提升能夠顯著提高分析師對公司的關(guān)注度,并降低分析師的預(yù)測偏差和預(yù)測分歧;媒體對公司的負(fù)面報(bào)道比重和負(fù)面報(bào)道類型數(shù)的增加也會使分析師關(guān)注度上升,使分析師的預(yù)測偏差和預(yù)測分歧降低。以上的結(jié)果表明,媒體對公司的報(bào)道通過數(shù)量和內(nèi)容兩方面的影響加強(qiáng)了分析師對公司信息的了解程度,從而影響了分析師的行為。研究結(jié)果不僅填補(bǔ)了目前研究媒體報(bào)道和分析師行為相關(guān)性的空白,還可以幫助投資者更好地理解分析師行為和預(yù)測結(jié)果,以及更深刻地體會媒體作為資本市場上重要的信息產(chǎn)生者和傳播者所發(fā)揮的作用。
【關(guān)鍵詞】 媒體報(bào)道; 負(fù)面報(bào)道; 分析師行為
【中圖分類號】 F832.5? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937(2021)05-0075-09
一、引言
在證券市場中,投資者根據(jù)可得到的市場信息形成自己對資產(chǎn)價(jià)格的預(yù)期,并基于此確定對自己最優(yōu)的資產(chǎn)配置。在這一過程中,信息的產(chǎn)生和傳播至關(guān)重要,而大量研究表明,媒體是絕大部分投資者獲取信息最為直接、便捷的途徑,媒體提供的信息也對投資者的投資決策起到了至關(guān)重要的作用[1]。
另一方面,分析師的盈余預(yù)測活動也是公司外部信息環(huán)境的重要組成部分。一些學(xué)者[2]認(rèn)為分析師的信息搜尋活動能夠通過提高股票價(jià)格的信息含量,提高資本市場的運(yùn)行效率。事實(shí)上,分析師作為信息中介,一方面加工和解讀來自各個(gè)渠道的信息,另一方面為投資者提供新信息,對資本市場的有效運(yùn)行起到了積極作用。
然而,目前已有的文獻(xiàn)卻較少涉及對于媒體報(bào)道和分析師行為關(guān)系的研究,因此本文以賣方分析師為研究對象,將分析師對公司IPO當(dāng)年的EPS預(yù)測作為度量指標(biāo),考察了媒體報(bào)道對于分析師行為的影響。
二、研究背景及意義
(一)媒體報(bào)道與市場信息效率
作為市場上重要的信息挖掘者和傳播者,媒體的行為會對資產(chǎn)價(jià)格以及市場的信息效率產(chǎn)生重要影響。一方面,媒體報(bào)道的存在本身就可以降低投資者因?yàn)橛邢揸P(guān)注而可能引起的偏差。Klibanoff et al.[3]發(fā)現(xiàn)相關(guān)國別新聞出現(xiàn)在美國《紐約時(shí)報(bào)》頭版的幾周內(nèi),封閉式國別基金的價(jià)格就更接近其價(jià)值水平;美國的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)還表明IPO之前的媒體報(bào)道量與股票的長期價(jià)值成正相關(guān)[4]。另一方面,媒體報(bào)道的內(nèi)容和語氣通過向市場傳遞更加豐富的信息,從而達(dá)到影響資產(chǎn)價(jià)格的效果。例如Tetlock[5]發(fā)現(xiàn)媒體負(fù)面情緒與次日道瓊斯指數(shù)收益之間有顯著的負(fù)向關(guān)系;進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)媒體關(guān)于公司基本面的負(fù)面報(bào)道預(yù)示了公司更差的盈余情況和股票收益。Kothari et al.[6]也指出報(bào)刊媒體的負(fù)面報(bào)道會增加公司的資本成本和收益波動,反之積極報(bào)道則會降低資本成本和收益波動。
(二)分析師盈余預(yù)測行為
本文所研究的分析師主要指賣方分析師。賣方分析師通過公開和私人渠道獲取信息,對他們跟蹤公司的當(dāng)前業(yè)績進(jìn)行評價(jià),對未來前景做出預(yù)測,并向投資者做出不同的建議。已有的分析師行為方面的文獻(xiàn)主要針對兩方面進(jìn)行了研究,一是對分析師數(shù)量的決定因素的研究,二是對分析師預(yù)測誤差和預(yù)測分歧的決定因素的研究,且往往都以公司特征作為解釋變量。目前共識度較高的影響因素包括:經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低、盈余波動性較小的公司更吸引分析師的關(guān)注,而面對規(guī)模越小、回報(bào)及盈余間的相關(guān)系數(shù)越小、股權(quán)集中度水平越高、披露信息量越小的公司,分析師對其預(yù)測的準(zhǔn)確度越低、分歧度越高[7]。另外,長期以來的研究也表明,分析師預(yù)測往往存在著樂觀傾向,這在盈余預(yù)測和股票評級時(shí)都有體現(xiàn)。
(三) 媒體報(bào)道與分析師行為的關(guān)聯(lián)
截至目前,研究媒體報(bào)道,尤其是具體到媒體報(bào)道的負(fù)面語氣,與分析師行為關(guān)系的文獻(xiàn)較少。Kross et al.[8]的部分結(jié)論簡要提到,分析師的預(yù)測精度與公司在美國《華爾街日報(bào)》上被報(bào)道的次數(shù)成正相關(guān),但并未做進(jìn)一步研究。而本文試圖在這方面做出一些探索,其意義包括三個(gè)方面:第一,基于我國不斷發(fā)展成熟的賣方分析師市場,媒體報(bào)道的數(shù)量、語氣等特征是否影響分析師預(yù)測以及具體產(chǎn)生什么影響,尚無充分的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),本文的研究可以彌補(bǔ)這一不足;第二,相比以前主要考察媒體報(bào)道對股票收益等指標(biāo)影響的研究,本文補(bǔ)充了媒體報(bào)道相關(guān)領(lǐng)域的研究成果;第三,本文為分析師行為的研究提供了新的內(nèi)容,以便更好地理解分析師的預(yù)測結(jié)果。
三、研究假設(shè)
本文的研究主要從媒體關(guān)注度、負(fù)面報(bào)道語氣和負(fù)面報(bào)道類型三個(gè)角度考察對包括分析師關(guān)注度、分析師預(yù)測誤差和分析師預(yù)測分歧三方面在內(nèi)的分析師行為的影響。
大部分研究早已表明,媒體覆蓋面越大,信息的可得性越高,越有利于信息的迅速有效傳播[9]。譚松濤等[10]發(fā)現(xiàn),媒體報(bào)道越多,越能顯著降低媒體之間的分歧,使分析師獲得的信息準(zhǔn)確度升高。因此從這一角度來講,媒體報(bào)道的作用原理與公司披露基本一致,媒體報(bào)道度越高,分析師就能更加輕易地獲得更多更準(zhǔn)確的信息,從而使預(yù)測行為的難度大大降低[11];相反,缺乏媒體報(bào)道的公司可能擁有更多的專有信息,加劇了資本市場中的信息不對稱,使得分析師更不愿意,或更難準(zhǔn)確預(yù)測公司業(yè)績。此外,公司的媒體報(bào)道度越高,越可能會提高公司的知名度并使得讀者更加產(chǎn)生興趣,因而對分析師預(yù)測報(bào)告產(chǎn)生更高的需求。由此提出假設(shè)1。
H1:公司IPO前的媒體報(bào)道度越高,則分析師關(guān)注度越高,預(yù)測誤差越小,預(yù)測分歧越小。
另一方面,信息質(zhì)量越高、確定性越高,則越容易引起分析師跟蹤,并對分析師預(yù)測有正面影響[12]。報(bào)紙媒體相對而言可信度較高,且一般情況下通常提供的是傾向于本地企業(yè)的信息[4],這反而使得媒體中一旦出現(xiàn)有關(guān)公司的負(fù)面曝光,往往是更加“有的放矢”的追蹤報(bào)道或深度報(bào)道[13]。這意味著更多負(fù)面信息數(shù)量和類型的報(bào)道相當(dāng)于提供了數(shù)量更多、角度更全面、內(nèi)容確定度更高的信息,更加綜合地披露了公司的運(yùn)營或治理情況。這使得分析師獲取和加工公共信息的成本降低,有能力投入更多時(shí)間去跟蹤更多的公司,或者投入更多資源去獲取和處理私有信息,提高預(yù)測準(zhǔn)確度,減小預(yù)測分歧度。這在美國的公司樣本[8]中已經(jīng)得到了證實(shí):《華爾街日報(bào)》對公司的報(bào)道越多,分析師的預(yù)測準(zhǔn)確程度也會顯著提升。
FDisp=i0+i1NegType+i2Control+Dummy (9)
另外構(gòu)建模型使三個(gè)媒體報(bào)道的指標(biāo)同時(shí)作為分析師行為的解釋變量:
AnaCvrg=j0+j1MdCvrg+j1NegTone+j1NegType+
j2Control+Dummy? ? ? ? ? (10)
FError=k0+k1MdCvrg+k1NegTone+k1NegType+
k2Control+Dummy? ? ? ? ?(11)
FDisp=l0+l1MdCvrg+l1NegTone+l1NegType+l2Control+Dummy? ? ? ? ? ?(12)
其中,Control為表2中的各控制變量,模型1—模型6的Dummy為行業(yè)和上市年份的啞變量,模型7—模型12的Dummy為上市年份、行業(yè)和負(fù)面報(bào)道具體類型的啞變量。
五、實(shí)證分析
(一)描述性統(tǒng)計(jì)
對表1 Panel A的公司樣本進(jìn)行分年度和分行業(yè)統(tǒng)計(jì),結(jié)果列示于表3和表4。從表4可以看出,絕大部分公司屬于制造業(yè)企業(yè),且在2010—2017年期間上市的公司數(shù)量有持續(xù)的增長,同時(shí)各年各行業(yè)都有過半的IPO公司未被媒體報(bào)道。
表5列示了負(fù)面類型的分布情況??梢钥闯?,前景不佳是最易在公司間出現(xiàn)的負(fù)面類型。另外,商業(yè)道德腐敗、法律糾紛和股權(quán)結(jié)構(gòu)問題也占了較大的比例。除中止發(fā)行這一較為特殊的類型之外,其他類型方面涉及的報(bào)道數(shù)和公司數(shù)間基本成正比例的關(guān)系,平均每家公司有2—3篇報(bào)道。
表6對除NegType之外的變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)。就主要變量而言,可以發(fā)現(xiàn)過半公司沒有被分析師跟蹤也沒有被媒體報(bào)道,而被報(bào)道的公司中又有超過一半沒有負(fù)面類型的消息傳出;超過50%的分析師平均預(yù)測誤差達(dá)到20%。就其他變量而言,各公司的規(guī)模和持股集中度的相差程度不大,而資產(chǎn)負(fù)債率、ROE、首日漲跌幅、PB和會計(jì)師事務(wù)所情況的分化均較為明顯。
(二)媒體關(guān)注度與分析師行為
表7給出了分析師行為對媒體關(guān)注度的回歸結(jié)果??梢钥吹?,無論是將MdCvrg為0的公司樣本保留還是剔除,得到的結(jié)果均顯示隨著媒體關(guān)注度的提升,分析師關(guān)注度將顯著提升,預(yù)測誤差和預(yù)測分歧將顯著降低,這證實(shí)了H1。
從控制變量可以看出,分析師更傾向于對規(guī)模大、上市首日股價(jià)波動小、成長性高的公司進(jìn)行盈余預(yù)測。因?yàn)橐?guī)模越大的公司相關(guān)信息也越多,吸引的分析師也越多;上市首日漲跌幅度小的公司定價(jià)更合理、不確定性小,因而吸引更多分析師;成長性越高的公司受到的投資者關(guān)注度越高,從而提高了對分析師預(yù)測的需求,導(dǎo)致更多的分析師跟蹤。同時(shí),較高的ROE反映了公司的盈利能力強(qiáng),分析師跟蹤預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)更低,較高的審計(jì)質(zhì)量保證分析師獲取的信息越可靠,這兩點(diǎn)都對預(yù)測誤差有顯著的降低作用。另外高ROE和低持股集中度對預(yù)測分歧有顯著正的影響。
(三)負(fù)面報(bào)道語氣與分析師行為
剔除未被媒體報(bào)道的公司樣本后,媒體負(fù)面報(bào)道語氣對分析師行為影響的回歸結(jié)果列示于表8。結(jié)果顯示,隨著負(fù)面報(bào)道占比的增加,分析師關(guān)注度也顯著增加,預(yù)測分歧顯著減小,而預(yù)測偏差受到的影響則并不顯著。正如前文在研究假設(shè)中提到,負(fù)面語氣的增大在某種程度上意味著媒體提供了更多口徑較為一致的信息,吸引分析師利用這些信息對相關(guān)公司進(jìn)行追蹤并做出較為一致的盈余預(yù)測。在這三個(gè)模型中,公司規(guī)模、ROE和首日漲跌幅對分析師行為的各指標(biāo)都產(chǎn)生了顯著且符合預(yù)期的影響。
(四)負(fù)面報(bào)道類型與分析師行為
剔除未被媒體報(bào)道的公司樣本后,媒體負(fù)面報(bào)道類型對分析師行為影響的回歸結(jié)果列示于表9。結(jié)果顯示,隨著負(fù)面報(bào)道類型的增加,預(yù)測誤差和預(yù)測分歧顯著減小,基本符合前文提出的H3。另外可以看到,公司規(guī)模、ROE、首日漲跌幅、PB、是否四大等控制變量對分析師行為的顯著影響仍然各自保持了符合文獻(xiàn)報(bào)告的方向。
負(fù)面類型方面,可以看到有三種負(fù)面類型出現(xiàn)了共線性,這有可能是因?yàn)闃颖酒?dǎo)致了變量之間似乎有同向變化趨勢的假象。法律糾紛、前景不佳、股權(quán)結(jié)構(gòu)問題等類型對AnaCvrg的影響的系數(shù)顯著為正,說明分析師并不會因?yàn)橐患夜驹谶@些方面有較為頻繁的負(fù)面新聞就放棄跟蹤,反而會因此受到吸引;尤其是對于前景不佳這一類型,分析師可以基于對行業(yè)前景的研究和把控做出分歧度顯著更小的預(yù)測。
(五)媒體報(bào)道與分析師行為
剔除未被媒體報(bào)道的公司樣本后,將所有媒體報(bào)道的特征放入同一回歸得到的其與分析師行為的關(guān)系如表10??梢钥闯?,媒體關(guān)注度仍然與分析師關(guān)注度呈顯著正相關(guān),與預(yù)測精度呈顯著負(fù)相關(guān);與模型4—模型6中一樣,負(fù)面報(bào)道語氣對分析師關(guān)注度、預(yù)測誤差、預(yù)測分歧的系數(shù)符號仍然是+、-、-,但并不顯著;負(fù)面報(bào)道類型與分析師關(guān)注度顯著正相關(guān)而與預(yù)測分歧顯著負(fù)相關(guān)。整體而言,模型10—模型12中各媒體報(bào)道變量對分析師行為的影響方向和它們各自作為唯一解釋變量時(shí)相同??刂谱兞糠矫妫琑OE、首日漲跌幅、PB對分析師關(guān)注度,公司規(guī)模、ROE對預(yù)測偏差,首日漲跌幅、是否四大對預(yù)測分歧均有顯著影響且方向與文獻(xiàn)報(bào)道一致。
另外值得注意的是,NegType 7在模型7、9、10、12中均顯著影響分析師行為,加強(qiáng)了之前推測的與原因:分析師可能會因?yàn)楣净蛐袠I(yè)的前景不佳的消息反而對其加以關(guān)注甚至跟蹤,并且基于前景信息更易達(dá)成較為一致的預(yù)測結(jié)論。法律糾紛和股權(quán)結(jié)構(gòu)對AnaCvrg的影響依然正向顯著,但與模型8—模型9中一樣,報(bào)道的增多并不能幫助提升預(yù)測精度,反而可能會因?yàn)榉治鰩煹膫€(gè)人判斷不同而造成更大的誤差和分歧度。
(六)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
本文從兩個(gè)角度對媒體報(bào)道與分析師行為的關(guān)系進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一方面,從所有公司的樣本中剔除AnaCvrg為0的公司樣本,并對模型1—模型3進(jìn)行了檢驗(yàn);另一方面,進(jìn)一步使用了公司IPO前兩年的媒體報(bào)道數(shù)據(jù)對模型4—模型12重復(fù)了上述研究。結(jié)果表明,這兩方面的變化沒有導(dǎo)致本文核心結(jié)論的改變,即媒體關(guān)注度、負(fù)面報(bào)道語氣和類型的增加都能夠提高分析師關(guān)注度和預(yù)測精度。
六、結(jié)論
本文利用報(bào)紙媒體對2007—2015年間上市公司報(bào)道的數(shù)據(jù),考察了公司IPO前三年媒體報(bào)道對分析師預(yù)測行為的影響。研究發(fā)現(xiàn),在IPO前媒體對被研究公司的報(bào)道次數(shù)越多,負(fù)面報(bào)道語氣和負(fù)面報(bào)道類型值越大,則分析師當(dāng)年對該公司的關(guān)注度越高,預(yù)測越準(zhǔn)確,分歧度越低。這一實(shí)證結(jié)果表明,媒體對公司的報(bào)道從整體上加強(qiáng)了分析師對公司信息的了解程度,從而提高了預(yù)測精度。這體現(xiàn)出媒體報(bào)道作為一項(xiàng)重要的公開信息源,對分析師的行為有不可忽視的影響。
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