盈利预测审核论文

盈利预测审核论文（共8篇）

盈利预测审核论文 篇1

一、盈利预测的含义及特点

《中国注册会计师其他鉴证业务准则第3111号——预测性财务信息的审核》中指预测性财务信息是被审核单位依据对未来可能发生的事项或采取的行动的假设而编制的财务信息。我国目前仅限于盈利预测, 就上市公司而言, 一般是指公司对上市后一个会计年度内的经营成果的测算, 在公司上市前的《招股说明书》中进行披露。

盈利预测有如下特点:

(1) 预测性。盈利预测是基于企业在未来一段时期内可能发生的事项或采取的行动而对经营成果做出测算, 是对未来的一种预测。 (2) 不确定性。盈利预侧是建立在大量假设基础上, 测算被审核单位的经营状况及预期成果, 这些假设在假设的期间可能存在, 也可能不存在。 (3) 主观倾向性。由于信息不对称, 加上内部利益的驱使, 管理层会有倾向性地公开对其有利的信息, 而避开对其不利的信息。

二、注册会计师在盈利预测审核中的责任

(一) 被审计单位的责任

《中国注册会计师其他鉴证业务准则第3111号——预测性财务信息的审核》规定, 管理层负责编制预测性财务信息, 包括识别和披露预测性财务信息依据的假设。

然而我国的现实情况是管理层提供的盈利预测信息质量不高, 可靠性不强。根据刘进、傅晓霞对2000-2002年我国上市公司盈利预测完成情况的统计, 大多数公司不能完成招股说明书上所作的盈利预测, 有的甚至出现亏损。在2000年, 有融资行为的123公司曾对当年的盈利进行了预测, 但是完成了所作预测的公司仅仅只有61家, 占公司总数的比例不超过50%。从2000年到2002年的3年时间中, 虽然新上市公司盈利预测的可信度呈上升趋势, 但是依然存在为数不少的公司盈利预测信息质量较差、可信度偏低。

这一结果一方面是由上面所述盈利预测的特征所决定, 但是我们不得不问, 注册会计师应不应该承担责任, 他们应承担什么样的责任。

(二) 注册会计师在盈利预测审核中的责任

中国证监会《关于股票发行工作若干规定的通知》规定:“年度报告的利润实现数低于预测数10%—20%的, 注册会计师应做出公开解释并致歉;若低于20%以上的, 除公开解释并致歉外, 还会根据事后调查对注册会计师做出相应的处罚。”

《注册会计师法》第42条规定, “会计师事务所违反本法规定, 给委托人、其他利害关系人造成损失的, 应当依法承担赔偿责任。”

《刑法》第229条规定, “承担资产评估、验资、验证、会计、审计、法律服务等职责的中介组织的人员, 故意提供虚假证明文件, 情节严重的, 处五年以下有期徒刑或拘役、单处或并处罚金, ……第一款规定的人员, 严重不负责任, 出具的证明文件有重大失实, 造成严重后果的, 处三年以下有期徒刑或拘役, 单处或并处罚金。

准则规定, 注册会计师接受委托对预测性财务信息实施审核并出具报告, 可增强该信息的可信赖程度。值得注意的是注册会计师的责任并不包括对预测性财务信息的结果能否实现发表意见, 但是需要对编制预测性财务信息所依据的假设是否合理发表有限保证的审核意见, 对预测性财务信息是否依据这些假设来编制, 列报是否符合会计准则的相关规定发表合理保证的意见。

因此, 在分析注册会计师的责任的时候应当注意以下几点:

1.注册会计师有责任完成必要的审核程序, 以实现审核目标。注册会计师必须履行适当的审核程序, 获取充分的证据。注册会计师执行盈利预测审核业务, 应当在充分了解被审核单位有关情况的基础上, 制定审核程序, 对审核工作做出合理安排, 并根据审核过程中情况的变化, 予以修改和补充。

2.注册会计师应保证盈利预测审核报告的真实性、合法性。注册会计师在完成了必要的审核程序后, 应就盈利预测的信息发表公正客观的意见。

3.注册会计师并不能保证盈利预测结果可以实现。盈利预测自身的特点决定了未来预测的情况并不一定能实现。任何一项编制盈利预测信息所依据的基本假设在未来都有可能发生, 也可能不发生, 或者发生了但仍与预测有差异, 这些都会使得实际发生的结果与我们预测的结果不一致。因此, 只要注册会计师按照执业准则的要求实施了必要的审核程序, 收集了适当充分的证据, 公正客观地表达了自己的审核意见, 即使盈利预测结果没有发生, 注册会计师并不需要承担责任。

4.注册会计师的审核责任履行不当可能导致法律责任。盈利预测与未来实际结果出现偏差, 无论在理论上还是在实际上, 都是难以避免的。但是如果这种偏差不是由于盈利预测本身带来的问题, 且注册会计师又未能尽职尽责去审核, 从而导致盈利预测信息的使用者因决策错误而遭受了损失, 这时, 投资者完全可以依据有关法律, 追究注册会计师的责任, 指出其因依据该盈利预测信息做出错误的投资决策, 并发生损失, 并可以要求注册会计师及其所在会计师事务就他们的损失进行赔偿。甚至还可以追究必要的法律责任。

三、盈利预测审核中存在的风险

由于盈利预测信息是对未来的测算, 具有预测性, 不确定性和主观倾向性。因此无法判定所预测的事项是否最终发生。从而注册会计师无法对这种不确定的事项是否能够实现, 以及实现的程度如何发表意见。但是, 从监管部门的有关规定中可以看到, 如果盈利预测信息可靠性不高, 实际完成情况与预测偏差超过规定的范围, 不仅仅是被审核单位, 而且注册会计师和会计师事务所也将会受到不同程度的惩罚。由此可见, 虽然盈利预测审核不是对预测信息的可实现程度做保证, 但是不管是信息使用者的期望, 还是相关法律法规的规定, 都使得注册会计师的盈利预测审核存在一定的风险, 再加上预测事项的发生具有不确定性, 这样, 注册会计师所面临的风险就增加了。

(一) 盈利预测审核风险形成的原因

1.注册会计师主观方面的原因。注册会计师是否完成了必要的审核程序, 注册会计师是否保持了应有的职业谨慎, 是否遵守了相关的执业准则及道德规范, 就盈利预测的信息发表公正客观的意见等, 都是盈利预测审核风险形成的原因。

由于注册会计师行业的竞争及利益的驱使, 还可能存在注册会计师与被审核单位共同舞弊的行为, 这也会导致盈利预测审核风险增大。

2.预测信息的可靠性。由于盈利预测是建立在对企业在未来一段时期内可能发生的事项或采取的行动的假设的基础上而对经营成果做出测算。因而影响盈利预测信息可靠性的因素, 例如盈利预测自身的特性, 与假设有关的资料的合理性, 建立假设过程的合理性, 对报表结果有重大影响的假设等都直接影响盈利预测结果是否可以实现。

(1) 盈利预测自身的特性。盈利预测具有预测性, 不确定性, 以及主观倾向性, 预测的结果都是建立在很多假设基础之上的, 而未来盈利预测最终出现的结果是受很多现实因素的影响, 因此, 预测与现实之间本身就会存在差异, 这也是不可避免的。

(2) 盈利预测假设的合理性。一般而言, 公司管理当局对与公司内部有关的假设有一定的控制能力, 例如公司自身的销售计划、生产计划, 投资计划等都属于内部假设, 然而缺乏对外部假设的控制能力, 如政策法规假设、环境假设、利率、税率、汇率假设、不可抗拒因素及不可预见因素假设等属于外部假设。预测假设, 尤其外部假设往往有时直接影响上市公司的经营效果, 甚至有时影响整个行业。除此之外, 还有一些应特别关注的假设:对财务报表结果有重大影响的假设;偏离历史趋势的假设;特别容易受关键因素变动影响的假设;具有高度不确定性的假设。总之, 如果不能保证预测假设的合理性, 盈利预测的可靠性就会受到影响。

(3) 编制基础的合理性。编制基础, 也就是管理层做出盈利预测假设的基础, 一般包括公司历史财务报表, 企业现有的生产能力和生产计划, 公司未来投资、融资等相关的合同, 竞争者及合作者的情况, 产品市场需求等, 从以上描述可以看出, 编制基础合理性与公司历史财务报表信息有关, 又涉及公司目前的生产经营状况, 还与外部情况的掌握程度相关。编制基础的不合理就会导致盈利预测假设的不合理, 最终盈利预测信息的可靠性也会降低。

(4) 公司管理当局操纵盈利预测的因素分析。本文从成本效益原则, 供需原则及相关规范三个方面分析影响公司管理当局操纵盈利预测的因素, 包括操纵的成本与效益, 以及操纵的动力和阻碍等因素。

(1) 成本效益分析。盈利预测信息的效益在于帮助信息使用者进行经济决策并节省其信息收集成本。对企业来说, 盈利预测信息具有能够给企业降低资本成本、使其能够顺利筹集资金等方面的效益, 同时, 拥有良好的盈利预测结果也会提高公司的形象, 维持公司的股价。盈利预测信息带来的效益是显而易见的, 所以企业管理当局有很强的操纵动机。

(2) 供需分析。随着证券市场的建立, 企业筹集资金的成本可以适当降低, 而盈利预测的好坏直接影响筹集资金的情况, 在我国, 1997年以前股票的发行价格以公司盈利预测为基础来确定的, 盈利预测越好的公司, 股票的发行价格也就越高, 公司筹集的资金也会越多。此后, 国家虽然也对股票发行价格的确定做过修改, 但在实际操作中盈利预测基本上还是确定新股发行价格的基础。所以, 上市公司就有很强的操纵盈利预测的动力。

(3) 相关规范不完善。在我国还没有一个完整的盈利预测的规范体系, 准则和其他规范文件中的规定也不全面。这也是导致上市公司盈利预测质量不高的一个原因。

四、明确注册会计师在盈利预测审核中的责任与防范风险的几点建议

(一) 从盈利预测信息的内容和形式上改进

虽然我们见到的报表上的项目都是以某个准确的数字来表示的, 但是, 考虑到盈利预测信息与一般历史会计信息的差异, 可以考虑盈利预测的结果以区间的形式表示, 必要的时候还可以加上概率的分布, 这样的话, 投资者就会更加清楚公司的未来的发展, 从而更好的做决策, 这也将减少注册会计师盈利预测审核的风险。

同时, 可以增加盈利预测信息的项目, 我国目前的盈利预测报告主要由盈利预测编制基础、盈利预测基本假设、盈利预测表 (由利润表及利润表项目的明细表组成) 、盈利预测说明、主要会计政策和会计估计、盈利预测表各主要项目说明、影响盈利预测结果实现的主要风险因素及对策、盈利预测承诺函等八部分内容组成。但是, 例如对企业经营成果有重要影响的现金流量等其他项目却没有包括在内, 因此, 可以增加现金流量等的预测, 这样, 更能让投资者清晰公司的经营情况。

(二) 从盈利预测信息的编制者上改进

事后的监督与处罚毕竟是滞后的, 在我国, 始终存在管理层操纵盈利预测信息的情况。因此, 如果能够设计出一种符合中国证券市场的一种编制盈利预测信息的制度, 那么就可以大大提高盈利预测信息编制的质量。例如可以尝试引入独立的第三方来编制盈利预测信息, 使盈利预测信息编制更客观, 这样, 盈利预测信息的可靠性提高, 既能减少信息不对称带来的社会成本, 也能使投资者的决策依据更可靠, 同时也可以降低审计人员的风险, 对整个证券市场的环境起到改善作用。例如, 在美国市场上存在独立的财务分析师的编制盈利预测信息, 这样相当于引入了竞争机制来提高盈利预测信息的可靠性。

(三) 从出台具体规范上改进

目前盈利预测审核在我国没有一套完整规范的编制盈利预测的编制标准, 所以, 让管理者还有很多漏洞可钻, 同时也增加了注册会计师审核的风险, 所以有关部门应当尽快制定一套比较完整的规范, 来提高盈利预测信息的质量。同时明确规定注册会计师的具体责任及相应的惩罚。例如需要民事赔偿的具体情况, 具体赔偿金额等。

(四) 注册会计师自身的改进

注册会计师要降低自身的审核风险就必须保持应有的职业谨慎, 严格遵守相关的执业准则及道德规范, 保持自身客观独立性, 对盈利预测信息发表公正客观的意见。

参考文献

[1]徐宗宇.盈利预测可靠性研究 (J) .会计研究, 1998 (1) .

[2]李国良.对盈利预测审核的几点思考 (J) .审计与经济研究, 1999 (3) .

[3]刘为中.注册会计师的盈利预测审核责任 (J) .辽宁财税, 1999 (12) .

[4]李玲.盈利预测信息披露:动机、质量及监管 (J) .经济评论, 2007 (6) .

[5]中国注册会计师协会.独立审计实务公告第4号——盈利预测审核.

盈利预测审核论文 篇2

据估计，20时网民数量将达到40亿人，其中大多数不只是单一使用台式机浏览网页，而是拥有智能手机、平板电脑、智能电视等多种设备，这些设备都能用于上网，人们会和我一样，在不同场合使用不同设备。

问题来了，站长们如何利用这个趋势盈利呢?

首先我们看看Chris Dixon对于移动平台App的分类，他认为移动平台上的App主要有四种类型：

• 打发时间的App，主要是愤怒的小鸟、植物大战僵尸等小游戏，这类App主要提供娱乐价值。

• 提供手机核心功能的App，如相机、电话、联系人、短信、日历等等。

• 日常生活App，如帮你预定饭桌的OpenTable、用于搜索机票的Hipmunk、搜索附近“黑出租车”的Uber，这些App对生活质量改善有着显著作用。

• 按条件触发提醒的App，用户自定义条件，让程序按时——例如当你想买的东西降价时、快递到家时——发出提醒。

这样分类，恰好与我对2020年网站盈利模式的思考吻合，网站也能分为这四种：

•娱乐类网站靠自身提供内容盈利，如提供收费游戏、收费视频等等，当然，卖广告位也是一条出路，因为这些网站上广告点击率要比Facebook上广告的点击率高得多。

•第二种网站将用户需要的功能打包，做成程序或收费服务出售，这类网站要尽量避免广告，SourceForge的衰落是前车之鉴。(见《广告盈利不是唯一出路，发掘核心价值是王道!》)

•用于提升日常生活质量的网站也不能只靠广告盈利，广告会引起客户反感，站长应开发多种盈利渠道。例如与其他网站合作，交易成功后抽取部分利润。

•最后一种网站是广告的大舞台，它们简直是生来就为了向用户展示广告。例如提供在线日历和推送提醒服务的网站，可以在推送内容中加入广告，并提示用户“付费升级到无广告版”，

提供折扣信息的网站，若是稍微舍弃一点节操，可以在折扣中加入广告并收取回扣。如此这般，不一而足。

总之，广告依然是多数网站将要采用的盈利手段。

但是设备使用的碎片化，是否会使市场同样的被分散了?如果是的话，2020年时广告发布模式与现在的广告会有什么不同?

我们以史为鉴，传统广告形式有两种：第一种在搜索特定关键字时展示特定广告，按点击次数付费，如臭名昭著的将搜索结果和广告混在一起的百度，第二种广告则是占领网站特定位置，分为按点击次数收费、按时间收费、按成交额乘以一定比例收费等等。

到2020年时，在线广告产业的最大挑战就在于，设备的多样性导致网站无法投放适当广告给用户，可能造成与“把推销平板电脑的广告推送给平板电脑用户”类似的乌龙。若是采用类似uber-cookies的技术以准确定位，则会遭到隐私保护组织的抗议，但若不采用，广告市场将会被设备的多样性而打散，效率大大降低，这是所有广告商不愿看到的。

注重关键字广告吗?

当我们输入搜索关键词时，出现的广告一方面是追逐利润的表现，另一方面其实也在帮我们达到目的——找到想要的东西。

广告不应该局限于宣传，尤其在提供“人们想要的服务”的网站，用户使用这些服务本身就带有一定目的，在其中的搜索行为更是能帮助网站发现用户需求 ——当用户使用我做的Urbanspoon程序，浏览位于旧金山的泰式饭店时，相当于告诉了我他们的需求;另外，如果用户设备支持网络或GPS定位，网站就能提供更多周边信息，这些信息对于用户行为的影响，都能直接反馈在网页访问量统计数据上。

但不能盲目出售这些关键词的广告位，因为关键词在不同场景的含义是不一样的。例如“big apple”这个词组，用户在纽约搜索这个词组可能为了是寻找旅游指南，而用户在北卡罗来纳搜索时，则很可能在寻找本地某种批萨的口碑。所以说关键词无法避免设备多样性对广告市场的冲击。

用户需求才是不变的

Google目前估值2000亿美元，并不是因为它庞大的数据库，而是数据库中蕴含着消费者需求。

还是刚刚的例子，不论我在使用智能手机、平板电脑、笔记本或台式，行为和目的都是一致的：用Urbanspoon搜索、查找位于旧金山的泰式饭店。

我将需求导向的广告模式视作关键词广告的2.0版本，在关键词的基础上，进一步深度分析用户浏览行为，以获取广告投放方向。这样就消除了设备带来的障碍，广告商只要按需投放广告即可。

这个模式如果得以推行，将打造出双赢局面，广告商和商品、服务提供者会最大化他们的收入，而这些卖家和中间人竞争广告位的结果是，消费者能相对低价获得自己最想要的商品和服务。

盈利预测制度研究 篇3

一、强制披露和自愿披露的选择

1、披露模式

在预测性信息的披露中, 按照预测性信息是否要强制披露。可将预测性信息区分为, 强制性披露信息和自愿性披露信息。《准则第1号―招股说明书》八十四条的规定:如果发行人认为提供盈利预测报告将有助于投资者对发行人及投资于发行人的股票作出正确判断, 且发行人确信有能力对最近的未来期间的盈利情况作出比较切合实际的预测, 发行人可以披露盈利预测报告。可以看出, 对于盈利性预测, 我国采用的是自愿性披露的原则。

2、理论基础

预测作为预测者基于过去、现在的既定事实对未来形成的一种期望, 其隐含的前提是未来会遵循与过去一样的规律与趋势。

对于盈利预测等其他不确定性较高的预测性信息, 一般是由公司自己选择是否披露, 但是一旦披露, 就须对其依据的假设、使用限制和相应责任作出明确说明。对不确定性较高的预测性信息之所以具有采取自愿披露, 有其内在逻辑。以盈利预测为例:盈利预测是在公司所面临的机会和风险、管理当局的计划与目标等确定性较高的信息基础上进一步细化、量化的信息。涉及了对未来期间的更多假设及判断, 这些都是很主观且信息披露时无法验证的。同时, 盈利预测中精确的预测数值与实际情况必然有差异, 而且由于预测固有的局限性, 很难界定差异的原因。其原因既可能是管理当局为实现自己的目的 (如影响股价、塑造形象等) 而操纵预测, 也可能是由外界客观环境非预期变化而造成。当投资者依此信息决策而遭受损失时很难界定责任, 这样就无法从立法的角度保障披露的可靠性。

二、我国盈利预测的披露质量要求

1、主观要求

主观上, 要求发行人诚实信用, 具体来讲。主观上发行人应结合其在行业、业务经营方面存在的主要优势及困难, 谨慎、客观地对公司财务状况和盈利能力的未来趋势进行分析。

2、客观要求

客观上, 要求发行人合理, 具体来讲。发行人要做到编制基准、所依据的基本假设及其合理性、与盈利预测数据相关的背景及分析资料等。盈利预测数据包含了特定的财政税收优惠政策或非经常性损益项目的, 应特别说明。

3、警示条款

发行人披露盈利预测报告的, 应声明:“本公司盈利预测报告是管理层在最佳估计假设的基础上编制的, 但所依据的各种假设具有不确定性, 投资者进行投资决策时应谨慎使用”。这种规定的问题在于太过简单, 不够具体、显著、全面, 其不足以起到对投资者警示的作用。

4、出现差错的处罚

发行人披露盈利预测的, 利润实现数如未达到盈利预测的80%, 除因不可抗力外, 其法定代表人、盈利预测审核报告签字注册会计师应当在股东大会及中国证监会指定报刊上公开作出解释并道歉;中国证监会可以对法定代表人处以警告。

利润实现数未达到盈利预测的50%的, 除因不可抗力外, 中国证监会在36个月内不受理该公司的公开发行证券申请。

三、盈利性预测制度的完善

笔者认为在以上的五点要求中, 主观要求、警示条款、出现差错的处罚三项, 不甚合理。

美国是世界上证券法制, 最为发达的国家, 本部分主要参考美国的证券法制实践, 结合中国实际提出自己的观点。

1、主观要件之改进

我国规定的“谨慎、客观”标准在太过粗略, 不具有现实的可操作性。

建议参考美国法上的“心理确知要件”。心理确知要件是关于制作预测性信息陈述人的心理状态。该要件包括以下几点:

第一, 发行人及其他相关人士, 如证券承销商、注册会计师或者律师等, 他们在做出预测时或者披露预测性信息时都是善意的, 并且真实地相信该预测是可以实现的;

第二, 这些预测性信息的做出是基于合理的假设或者理由;

第三, 在做出预测和披露预测性信息时, 发行人及其他相关人士无法预期到会有不可抗力或者不确定因素导致预测的不能实现, 以致达不到预期结果。只要预测性信息的发布人有一个条件与上面不符, 则其做出的预测性陈述有可能被起诉, 发行人及其他相关人士可能会承担法律责任。

在这一要件下, 发行人或其他相关人士在预测性信息陈述没有实现时不须承担法律责任, 除非原告有证据证明以下两者之一:

第一, 该预测性信息陈述是由自然人制作的, 该自然人在当时确实知道该预测性信息是假的或者是误导性的;

第二, 该预测性信息陈述是由商业实体制作的, 并且该陈述是由实体的执行官制作者批准的, 而该官员在当时确实知道该预测性信息是假的或者是误导性的。

2、出现差错的处罚之改进

笔者认为证监会要对上市公司处罚的制度, 压抑了上市公司进行预测性盈利披露的动力。盈利完成数与预测数进行比较, 视其偏差决定责任的有无, 是以结果为标准来判断盈利预测的责任承担问题, 实际上就是以客观真实为判断预测性信息真实性的标准。而盈利预测好比天气预报, 准确度会受到自身不确定性的制约, 因此预测失实并不一定是管理层或注册会计师故意操纵造成的, 这种不分青红皂白的规定不但模糊了责任的界限, 而且是极不符合公平正义的要求的。同时, 在公司管理层和注册会计师之间也没有区分不同的责任, 只有出现法定的盈利预测失实的情况, 都要承担公开作出解释并道歉的责任。这些不合理的规定客观上抑制了上市公司自行主动披露对投资者有利的预测性信息的积极性, 制约了预测性信息作用的发挥。

法律应当对预测性信息与结果出现偏差时, 上市公司应否承担责任重新进行界定, 取消以利润实现的固定数额为判断责任承担与否的唯一标准的做法, 而应当考虑给信息披露人一个解释的机会。因此合理的规则应该是, 在预测性信息与实际结果之间出现重大偏差时, 信息披露人须就出现该重大偏差的原因作出说明, 如果该原因合理, 且信息披露人在披露时有合理的基础, 则信息披露人可以免责。只有上市公司没有合理的、足以使人信服的解释时才应当承担相应的民事、行政或者刑事责任。

四、结论

对于预测信息, 每个国家的市场监管者都不可避免地面临一个两难的选择, 一方面必须鼓励所有发行人向市场提供充分的预测性信息披露, 使市场更为有效, 使股票价格更好地反映证券价值;另一方面, 又必须考虑对不实或误导的预测性信息披露者给予法律制裁的同时, 又不要损伤诚实信用或善意的发行人披露预测信息的积极性和动力, 防止投资者对善意作出的预测性信息提出没有理由的诉讼请求。因为, 无论盈利预测是否准确, 它毕竟给了投资者一个正面的回答。

参考文献

[1]刘进, 付晓霞.对盈利预测信息披露的实证研究[J].新疆财经, 2004 (6) .

明星分析师盈利预测分析 篇4

证券分析师在证券市场上扮演着非常重要的中介角色, 他们受到投资者的广泛关注。分析师搜集和分析上市公司的财务信息, 并以盈利预测报告的形式传递给投资者。由于投资者, 特别是我国股市众多的个人投资者, 缺乏专业的证券投资技能, 因此, 他们通常在选股前会通过阅读分析师的预测报告来判断上市公司的财务状况和经营前景。面对众多异质的分析师, 以及众多不一的预测报告, 投资者究竟应该相信谁呢?鉴于此, 《新财富》杂志从2003年开始, 每年根据国内机构投资者投票结果评选出“最佳分析师”, 以分析师的声誉来区分分析师。那么, 投资者是否可以相信这些明星分析师在随后的年份里给出的预测报告呢?

二、文献综述

证券分析师行业不仅受到普通投资者的广泛关注, 学术研究者也对其给予重点关注。关于分析师盈利预测的文献越来越多, 这些文献主要研究哪些因素影响了分析师盈利预测的准确性, 例如:Clement (1999) 的研究表明, 分析师的从业经验等五种因素会影响其盈利的预测结果;Stickel (1992) 等研究发现, 分析师过去预测的准确性会影响到他们未来的预测结果;岳衡和林小驰 (2008) 发现, 跟踪公司的分析师数量、公司上市时间以及公司盈余的波动性会影响分析师的预测结果等。尽管对分析师盈利预测的研究已经有相当的数量, 然而, 本文还未发现有学者对我国明星分析师的盈利预测进行研究。因此, 使用《新财富》评选的年度“最佳分析师”作为明星分析师, 本文的目的在于研究, 在我国证券市场中, 相对于非明星分析师, 明星分析师对盈利的预测是否更准确?如果以上的答案是肯定的, 那么本文进一步研究什么因素导致明星分析师的盈利预测具有更高的准确性。

(一) 国外研究

国外关于分析师的声誉与其盈利预测准确性的文献已有很多。Stickel (1992) 研究了分析师的声誉与盈利预测准确性的关系, 他们的结果表明, “全美分析师”具有更加准确的盈利预测。Sinha et al. (1997) 根据分析师在其估计期间内的预测表现将分析师进行分类, 然后研究在过去具有高超预测能力的分析师是否在未来仍然具有这样的能力。其结果表明, 高能力是具有持续性的。Brown (2001) 也研究了分析师过去预测的准确性对未来预测的影响, 他们的结果同样表明, 分析师的预测能力具有持续性, 即过去拥有较高准确性的分析师在未来更有可能做出更准确的盈利预测。Banerjee (2011) 研究了分析师排名和交易佣金 (trading commissions) 如何影响分析师的盈利预测行为, 他们的研究结果表明, 两种因素联合起来能够促使分析师发布更加好的预测报告, 但是两者单独无法达到这种效果。除了分析师的声誉, 国外已有文献的研究结果还表明, 下列因素对分析师预测准确性会产生影响:分析师的经验 (Mikhail et al., 1997) ;分析师的资源, 以及预测组合的复杂性 (Clement, 1999) ;经纪商的特征 (Jacob et al., 1999) 。

(二) 国内研究

石桂峰等人 (2007) 使用2004年—2005年的数据对影响我国证券分析师盈利预测准确性的因素进行了研究, 他们的结果表明, 以下因素会影响预测的准确性:预测机构数量、信息披露的质量、盈余波动程度、公司规模等。岳衡和林小驰 (2008) 比较了分析师预测结果和统计模型预测结果, 他们的研究表明, 以年度历史数据为基础, 分析师比统计模型的相对预测准确性更高, 且跟踪公司的分析师人数会影响预测结果。以上因素在李悦和王超 (2011) 的研究中也得到证实, 而券商规模则与预测准确性没有关系。

而关于我国分析师声誉与预测准确性的相关文献则很少, 本文关于明星分析师盈利预测的分析将在一定程度上弥补相关文献的缺乏。

三、研究设计

(一) 研究假设

评选明星分析师的目的不仅在于认可分析师在过去取得的成绩, 而是希望借助评选来区分他们的预测能力, 以帮助投资者在众多盈利预测报告中做出更好的选择。如果, 在明星分析师当选后, 他们相对于非明星分析师仍然可以做出更加准确的预测, 那么本文可以认为分析师的预测能力是具有持续性的, 进而本文可以得出结论认为, 投资者可以从明星分析师的预测报告中获得更好的投资建议。因此, 本文提出假设:

H1:相对于非明星分析师, 明星分析师对盈利的预测更加准确

虽然我国明星分析师评选开始时间较晚, 经验比不上资本市场发达的国家的评选;而且学术界对明星分析师的评选结果也存在一定的质疑。但是作为明星分析师的投票人———机构投资者, 他们同时又是分析师预测报告的使用者, 本文有理由相信, 这些机构投资者出于对预测报告质量的关切, 他们投票的依据主要还是分析师的预测能力。因此, 为了验证分析师是否因为其在过去拥有更高准确性的盈利预测而当选明星分析师, 本文提出假设:

H2:相对于非明星分析师, 在当选前明星分析师具有更加准确的盈利预测

如果明星分析师预测的结果更加准确, 那么本文进一步研究是什么因为导致了这样的结果。分析师被评为明星分析师后, 他们的薪水和享受的公司资源显著高于其当选前的水平, 因此, 分析师可能由于当选为明星分析师而获得更多资源来提高其预测的准确性;不仅是其能获得经纪商的更多资源, 他们在当选后可能具有更多、更近地接触上市公司高管的机会, 因此可以在公司发布财务包括前便获知其中的内容, 从而也提高其预测的准确性。如果假设一和假设二同时成立, 即在当选前后, 明星分析师都能战胜非明星分析师, 则本文可以认为分析师是因为其高超的能力才具有更准确的预测。

当然, 分析师可能从进入证券分析业便于上市公司建立了联系, 因而借此做出更准确的盈利预测, 从而获得明星分析师的称号。为了考察是否存在这种可能性, 本文将公司完整财政年度之后发布的针对此年的盈利预测报告排除在外, 因此提出假设:

H3:在剔除上市公司完整财年之后发布的预测报告后, H1和H2仍然成立

(二) 样本选取及数据来源

本文样本中的明星分析师采用的是《新财富》评选出的年度“最佳分析师”, 该数据通过对《新财富》网站刊登的评选结果进行手工处理得到。《新财富》的最佳分析师评选开始于2003年, 由于2003年和2004年评选中仅有基金经理参与投票, 为了防止投票方的片面性;而且由于截止本文成文之时, 上市公司还未公布2011年财务报告, 本文无法验证分析师对2011年进行的预测, 因此, 本文选取的明星分析师样本期限为2005年—2010年。对于团队获奖的情况, 本文视其团队中每位成员均为明星分析师, 因此, 本文共获得1065人次的明星分析师。除了明星分析师样本, 本文还从锐思数据库中得到分析师对上市公司每股收益 (EPS) 的预测数据, 该样本期限也是2005年—2010年, 共有590004份预测报告。最后, 本文从锐思数据库获得对应于预测报告的上市公司2005年—2011年的年报, 并从中计算得到公司的基本每股收益率。

对于上述样本数据, 本文进行了以下筛选:剔除无法找到其预测报告的明星分析师;财务报告采用经过调整的数据;采用上市公司合并财务报告数据;剔除有缺失的样本数据。

(三) 研究方法

为了对本文的假设进行实证检验, 本文首先根据Clement (1999) 的方法定义相对盈利预测准确性指标, RRFE, 如下:

其中, FEti为分析师i对上市公司在第t年度的盈利进行的预测值, AEt为公司在第t年度的真实盈利情况, N为对某上市公司做出盈利预测的分析师的人数。

在构建预测误差指标后, 本文采用U检验方法来验证本文的假设是否成立。

对于H1检验:首先, 计算所有明星分析师在当选后对公司i在第t期的每股收益做出的预测的平均误差, 记为ARRFEti* (=∑ti*RRFEti*) /N*, 其中N*是在第t期跟踪公司i的明星分析师人数, 采用同样的方法计算非明星分析师的平均预测误差, 记为RRFEti;其次, 计算两者的差异, 记为DRRFEt (=ARRFEti-ARRFEti*) ;最后, 利用U检验来检验DRRFEt是否显著大于0。

对于H2检验, 采用与上述相同的方法, 计算在明星分析师当选前的DRRFEt, 并对其进行检验。

对于H3检验, 本文将分析师在上市公司完整的财政年度结束后发布的针对该年的预测报告排除在样本外, 再重复以上步骤对H1和H2进行检验。

四、实证结果分析

(一) 描述性统计

本文样本中共包含7196个分析师或分析师组合, 其中有346个明星分析师, 明星分析师占总分析师人数的4.8%左右。相对预测误差指标的描述性统计结果为:所有分析师的平均相对预测误差为0.130, 明星分析师为0.085, 非明星分析师为0.143, 这个结果表明, 明星分析师的预测确实较非明星分析师准确, 从描述性统计结果来看, 明星分析师的预测准确度都高于非明星分析师。

(二) 实证检验结果

表1给出了本文的实证检验结果。

注:***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平, 下表同。

表1中, (非) 明星分析师对应的列给出的是 (非) 明星分析师相对预测误差的平均水平及t统计量, 差距对应的列给出的是DARRFE的平均值及其t统计量。

第 (1) 部分为在当选后, 明星分析师与非明星分析师对上市公司盈利预测的平均相对准确度情况。从中可以得知, 明星分析师在当选后的平均相对预测误差在1%水平下显著为0.364, 而非明星分析师的在1%下显著为0.406, 从均值大小来看, 明星分析师比非明星分析师具有更好的预测准确性。进一步, 本文对两类分析师预测误差的差距进行检验, 结果表明, 非明星分析师的平均相对预测误差在5%水平下显著大于明星分析师。

这一实证结果支持了本文的H1, 即在当选后, 明星分析师相对于非明星分析师具有更加准确的盈利预测。然而, 仅仅凭借这一实证结果, 本文还无法得出结论认为明星分析师比非明星分析师具有更好的预测能力。这是因为, 分析师可能侥幸地当上明星分析师, 然后, 他可以得到受雇公司更多、更有利的资源, 这些资源可能在一定程度上帮助他得出更加准确的预测报告;或者分析师当选为明星分析师后, 他能和上市公司保持更加紧密的联系以获得关于公司盈利情况的财务信息。为了排除这一可能性, 本文对H2进行了实证检验, 结果列在表1的第 (2) 部分。

从第 (2) 部分的结果可以看出, 明星分析师在获选结果公布前一年对盈利预测的平均相对误差为-0.003, t值为12.85, 而非明星分析师在相同期间内的平均相对预测误差在1%水平显著为0.012, 两者之差在5%水平下显著为0.015, 这意味着在当选前, 明星分析师的预测误差就显著高于非明星分析师。也就是说, 明星分析师之所以能够获选, 是因为其具有更高的预测能力, 而非运气等因素。

表1的结果还表明, 明星分析师优异的预测能力是从当选前持续到当选后的, 而明星分析师之所以能够战胜其他分析师的原因正是其自身具有的更高的预测能力。

(三) 报告发布时间的影响

如果盈利预测是在上市公司上个财政年度结束后发布的, 则可能存在分析师通过与上市公司的联系而提早获取与盈利相关的财务信息, 从而做出更加准确的预测, 为了排除这一因素的影响, 本文将在财年结束后发布的报告剔除后对H1、H2进行了检验, 结果列在表2中。

从表2中的结果可以看出, 在剔除年后发布的预测报告后, 明星分析师和非明星分析师的预测准确度都下降了, 这说明预测报告公布的时间确实对结果具有影响, 但是剔除该影响后, 实证检验结果仍然和表1中的结果相似, 即无论在当选前还是当选后, 明星分析师的预测准确度都超过非明星分析师。本文在此不再详细解释表2的实证结果, 以避免累赘。

五、结论与建议

本文利用2005年—2010年的数据对我国明星分析师的盈利预测报告进行了研究。本文的实证检验发现:首先, 在当选后, 明星分析师对盈利预测的准确度显著的高于非明星分析师;其次, 在当选前, 明星分析师比非明星分析师同样具有更高准确度的盈利预测。这两项结果同时表明, 明星分析师的获选以及在当选后仍然能够战胜非明星分析师是凭借其自身高超的预测能力, 而非依靠运气或者其他因素;而且, 明星分析师高超的预测能力能够持续到当选后。

本文剔除了分析师在上市公司上一财政年度结束后发布的预测报告后发现, 所有分析师的预测准确度都略有下降, 这表明某些分析师通过在获取上市公司财务信息后发布预测报告以模仿高能力的分析师。在剔除了这些样本后, 本文发现明星分析师在当选前后都能战胜非明星分析师, 这再次支持了本文的假设, 即明星分析师凭借自身能力获选, 并依靠能力战胜非明星分析师。

本文的以上发现具有重要的现实意义:首先, 明星分析师的盈利预测报告对于投资者来说具有更高的参考意义, 因为他们能够发布更加准确的预测报告。其次, 监管部门应该禁止分析师在年后发布报告, 以防止某些分析师利用得到的数据来形成其预测报告, 给分析师行业造成不正当竞争。

参考文献

[1]李悦、王超:《中国证券分析师盈利预测准确度的影响因素》, 《山西财经大学学报》2011年第33期。[1]李悦、王超:《中国证券分析师盈利预测准确度的影响因素》, 《山西财经大学学报》2011年第33期。

财务分析师盈利预测误差研究 篇5

盈利预测是对公司未来会计期间的经营成果所做的预计和测算, 能够反映企业在预测期间内可能达到的营业收入、净利润、每股收益等指标, 帮助信息使用者评价企业未来收益的时间、金额和不确定性。在国外, 盈利预测是财务分析师的主要工作之一, 在我国, 财务分析师行业起步较晚, 但发展迅速, 并逐渐被投资者认可。

二、文献综述

国外的大多数研究表明不同分析师的盈利预测的准确度之间没有显著差异。Butler和Lang (1991) 将1983~1986年间单个分析师的预测与一致意见的中位数进行了比较, 没有发现单个分析师之间预测准确度差异在统计上呈显著性;Scharfstein和Stein (1990) 认为财务分析师为了提高自身声望也许会进行羊群行为, 羊群行为具有一定的盲目性, 会导致总体平均预测值的偏移。

许多研究发现分析师预测有明显的乐观倾向, Chopra (1998) 对1985~1997期间标准普尔500指数每月的收益及增长率预测进行了分析, 发现绝大多数年份盈余都被高估了。国内的情况则有所不同, 蒋义宏等 (2001) 以1991~1996年期间沪深两市的IPO公司为样本进行了研究发现, 从总体上看A股和B股的公司的预测盈余都要低于实际盈余。

三、实证研究

本文通过统计分析来研究分析师盈利预测的误差, 并采用横向对比的方法, 将多个机构盈利预测平均值的预测误差以及单个机构的预测误差进行比较。

1、数据和变量:

本研究的数据来源是WIND数据库中2007年度财务分析师对A股上市公司的盈利预测。

本研究采用WIND数据库中的所涵盖的28家证券公司的预测平均值作为“多机构预测平均值”, 并选取取其中两家机构的预测数据作为“单一机构预测值”, 选取时依据两个排名: (1) 针对EPS指标WIND数据库中各家证券机构所预测的上市公司数量; (2) 中国证券协会对104家证券公司2007年度股票、基金、债券和权证交易总额。根据以上排名, 本文选取申银万国和国泰君安两家证券机构, 这两家机构在 (1) 中的排名分别为第1位和第2位, 在 (2) 中的排名分别为第5位和第2位, 因此可以认为其预测值比较具有代表性。

截止至2007年12月31日, 能够获取机构预测平均值的A股上市公司有526家, 其中包含申银万国预测值的有365家, 包括国泰君安预测值的有304家。

本文采用SPE和AFE变量表示预测误差, 其中SFE= (实际盈余-分析师预测值) /实际盈余, 能够反映预测值是否具有乐观或稳健倾向;AFE=|SFE|, 能够排除正负相抵对预测误差的影响。这里的盈余指标用EPS (每股收益) 来表示, 其中SFEA和AFEA分别表示机构平均预测值的相对误差和绝对误差, SFEG和AFEG分别表示国泰君安预测值的相对误差和绝对误差, SFES和AFES分别表示申银万国预测值的相对误差和绝对误差。

2、多机构预测平均预测误差与单一机构预测误差:

表1显示了机构预测平均值、国泰君安预测值和申银万国预测值的相对误差的分布情况, 从中可以看出S F E A、SFEG和SFES的分布情况类似, SFE>0的公司数均略超过50%, 可以看出机构预测的平均值以及两家机构的预测值都存在轻微的稳健倾向, 即每股收益的预测值小于实际值的情况占多数。

表2显示了在剔除极端值 (99分位数之后的数值) 之后绝对误差的统计数据。根据表2中的统计值可以得出两个结论: (1) A F E A的平均值、中位数和标准差比A F E S和A F E G都要小, 因此可以说明多家机构盈利预测的平均数比单个机构的预测值更能反映被预测公司的实际水平; (2) 申银万国的预测绝对误差A F E S的平均值、中位数和标准差接近于平均预测误差AFEA, 而国泰君安的预测绝对误差AFES的平均值、中位数和标准差要比AFEA大得多, 因此可以说明不同机构的分析师的盈利预测的可靠性有较大差异。

3、研究结论:

(1) 多个机构财务分析师盈利预测的平均值接近于被预测公司2007年度的实际每股收益, 平均绝对预测误差为0.21, 且多机构分析师盈利预测的平均值的绝对误差要小于单一机构的预测值。 (2) 不同机构的分析师的盈利预测值的预测误差存在差异, 有些机构的分析师的预测误差与多机构分析师的预测平均值相近, 而另一些机构则与预测平均值之间存在较大差距。 (3) 由于分析师的盈利预测受到客观因素和主观倾向的影响, 使得分析师的盈利预测值总体偏离公司的实际盈利, 因此在参考分析师盈利预测信息的同时, 应当综合考虑宏观经济形势、被预测公司的实际情况和分析师的主观倾向等各种因素。

参考文献

[1]、Butler, Kirt C., Lang, Larry H.P., The ForecastA ccuracyo f IndividualA nalysts:E videnceo f Systematic Optimism and Pessimism, Journal of Ac-counting Research, 1991, Vol.29, 150-156.1、Butler, Kirt C., Lang, Larry H.P., The ForecastA ccuracyo f IndividualA nalysts:E videnceo f Systematic Optimism and Pessimism, Journal of Ac-counting Research, 1991, Vol.29, 150-156.

[2]、Scharfstein, David and Jeremy Stein.Herd be-havior and investment, American Economic Review, 1990, Vol.80, 65–79.2、Scharfstein, David and Jeremy Stein.Herd be-havior and investment, American Economic Review, 1990, Vol.80, 65–79.

[3]、Chopra, Vijay Kumar, Why So Much Error in Analysts’E arningF orecasts?F inancialA nalystsJ ournal, 1998, Vol.5435-42.3、Chopra, Vijay Kumar, Why So Much Error in Analysts’E arningF orecasts?F inancialA nalystsJ ournal, 1998, Vol.5435-42.

[4]、徐宗宇, 财务预测的实证研究及其对我国的借鉴意义, 当代经济科学, 1997年第四期, 57-61.4、徐宗宇, 财务预测的实证研究及其对我国的借鉴意义, 当代经济科学, 1997年第四期, 57-61.

上市公司盈利预测信息可靠性研究 篇6

一、上市公司盈利预测信息可靠性的界定

上市公司披露的盈利预测的信息包括预测期间的主营业务收入、主营业务利润、利润总额、每股净利润等主要财务数据。而盈利预测信息可靠性是指“盈利预测会计信息应能免于错误和偏差, 并忠实地表达它所意欲反映的现象或状况的质量。”但这仅仅是一个抽象的概念, 在实务操作中, 我们一般用预测偏差的绝对值指标 (英文缩写ERR) 来衡量盈利预测的信息可靠性。

预测偏差的绝对值ERR=│ (实际净利润―预测净利润) /预测净利润│, 这个数值越大表明盈利预测信息质量越差, 盈利预测信息可靠性越弱。我们把上市公司盈利预测信息可靠性的计量标准作以下界定: (l) 若预测偏差绝对值低于10%, 则认为盈利预测的信息具有较高的可靠性; (2) 若预测偏差绝对值在10%到20%的范围内, 则认为盈利预测的信息可靠性较低; (3) 若预测偏差绝对值超过20%, 则认为该盈利预测的信息可靠性存在较大的问题, 据此来分析研究上市公司盈利预测的信息可靠性程度。

二、上市公司盈利预测信息可靠性的现状

随着我国证券市场的发展, 证监会从2001年起放开了对上市公司首次公开发行股票强制性披露盈利预测信息的要求, 准许上市公司自愿披露盈利预测的信息, 以提高盈利预测的信息可靠性。但由于上市公司自身能力的限制, 各种利益角度的考虑, 上市公司所披露的盈利预测信息可靠性大不相同。

注:ER R=│ (实际净利润―预测净利润) /预测净利润│

以上研究表明我国上市公司披露的盈利预测信息可靠性参差不齐, 而总体来讲盈利预测信息可靠性并不高。综合上表进一步计算可知ERR20%所占的比例为23.81%, 说明在2006—2010年间有将近四分之一的上市公司盈利预测偏差较大, 盈利预测信息可靠性较低。

通过以上分析我们可以看出, 虽然我国上市公司盈利预测信息可靠性较高的比例已经超过50%, 但综合来讲我国上市公司盈利预测信息可靠性仍然需要提高。因此, 我们应当分析影响盈利预测信息可靠性的因素有哪些。

三、上市公司盈利预测信息可靠性的影响因素

1. 盈利预测信息的编制因素

预测假设是盈利预测的前提, 因此, 高品质的盈利预测是以合理的预测假设为前提的。然而, 合理的确定盈利假设是一项艰难的事情。目前, 不少公司在提出预测假设时, 掌握的信息资料并不充分, 不仅对预测结果相当敏感的外部假设没有特别重视, 而且对内部假设的合理性也不能保证, 从而造成盈利预测信息可靠性低的结果。因此, 编制盈利预测信息所建立的盈利预测假设的合理性直接影响盈利预测信息可靠性的高低。

2. 公司治理结构因素

我国大多数的上市公司由国有企业改制而成, 不可避免地形成了上市公司股权过于集中、国有股一股独大的现象。这种股权结构实际上并不合理, 股东对上市公司的监督仅仅停留在形式上, 并没有起到实际的监督作用, 从而导致国有股东的利益得不到有效的保护, 会出现上市公司内部人控制的情况。而内部人控制的管理当局往往出于自身利益, 披露有利于自身的盈利预测信息, 很容易造成人为操纵的行为, 使盈利预测信息可靠性难以得到保证。因此, 公司治理结构的缺陷为公司管理层操纵盈利预测提供了可乘之机, 同时严重影响了盈利预测信息可靠性。

3. 外部监督因素

披露盈利预测信息的注册会计师在监管过程中如果没有真正负担起责任, 会直接影响盈利预测信息可靠性的程度。一方面, 一些实力较弱、发展较慢的上市公司为了吸引更多的投资者, 采用违法违规的方式聘用职业素质较低的注册会计师披露虚假盈利预测信息, 虚报盈利预测能力, 导致投资者的利益受损、盈利预测信息监管效率降低, 从而影响盈利预测信息可靠性。另一方面, 注册会计师执业能力有限, 限制了盈利预测信息有效地披露, 没有发挥注册会计师在盈利预测信息披露监管中应尽的责任, 信息可靠性大大降低。相反, 如果提供信息的注册会计师具有较强的敬业精神、过硬的专业素质和较高的职业技能, 则会提供较为真实, 质量较高的盈利预测信息。因此, 外部监督因素直接影响盈利预测信息可靠性的程度。

四、完善上市公司盈利预测信息可靠性的建议

1. 健全盈利预测信息披露的相关规范

在对盈利预测信息的编制上, 我国应制定编制盈利预测的法规, 包括对盈利预测信息的生成方法, 盈利预测的编制标准, 根据, 内容, 时间阔度, 提供信息者承担的责任等相关的问题做出专门的规定, 并给出示范供上市公司参考, 确保盈利预测信息的编制有法可依, 达到既不损害上市公司披露盈利预测信息的积极性, 又能确保盈利预测信息的质量, 提高盈利预测信息可靠性的目的;在对盈利预测性财务信息的审核上, 我国也应建立相关规范, 为对上市公司审核盈利预测基准、预测假设和预测期间等盈利预测信息前提提供合理依据, 确保盈利预测前提的合理性, 为披露盈利预测信息的可靠性提供法律保障。

2. 完善公司治理结构

解决上市公司股权过于集中的状况, 消除国有股一股独大的现象, 是优化我国上市公司治理结构的必要环节。一方面, 可以加大力度吸引公众个人、机构投资者等多种形式的投资主体对上市公司进行投资, 降低国有股股份的比重, 解决国有股权过于集中的问题。另一方面, 鼓励中小股东参加股东大会, 积极参与股东大会投票, 增强中小股东对会计信息的需求, 降低内部管理者控制的可能性。

3. 加强注册会计师对盈利预测信息披露的监管

首先, 对注册会计师加强职业素质教育, 加强注册会计师队伍建设, 在对盈利预测信息审核过程中做到“公正, 公平, 公开”, 由注册会计师进行公正评价, 制约上市公司管理当局操纵盈利预测信息。其次, 对注册会计师定期进行职业技能培训。提高注册会计师盈利预测的能力的同时提高在检查上市公司实际编制盈利预测所依据的基本假设是否与其一致, 以及盈利预测编制过程中的上市公司选取的计算方法是否适当等方面的技能, 确保能够披露出可靠性较高的盈利预测信息。

参考文献

[1]邵清芳.上市公司盈利预测可靠性实证研究综述[J].财会通讯, 2010, (5) 下.

[2]高东芳.我国上市公司盈利预测信息披露问题研究[J].会计之友, 2010, (4) 下.

[3]秦玉熙, 刘进.自愿披露盈利预测的可靠性及其影响因素分析[J].当代财经, 2005, (12) .

盈利预测审核论文 篇7

一、国内外研究现状

在国外, 将会计政策变更与盈利预测这两种会计行为相结合的研究主要是围绕会计政策变更与盈利预测误差的相关性展开的。由于国外证券市场较发达, 关于盈利预测的实证研究领域主要集中在财务分析师预测。Elliott和Hilbrick在《Accounting Changes and Earnings Predictability》中运用Wilcoxon配对检验和Spearman相关性检验对进行会计政策变更的500家上市公司数据进行了分析, 检验结果表明, 在变更当年, 进行会计政策变更的公司的盈利预测误差较大, 并且会计政策变更对净利润的影响金额与证券分析师的盈利预测误差之间呈正相关关系。以往国外会计学术界较少对公司管理人员的盈利预测进行研究, 而现在对此方面的研究日益成为国外盈利预测研究的发展趋势之一。Jaggi和Sannella在《The Association Between the Accuracy of Management Earnings Forecasts and Discretionary Accounting Changes》中运用均值T检验对1979—1988年间的209家上市公司进行实证检验, 发现未发生会计政策变更的公司比发生会计政策变更的公司的盈利预测误差要小, 管理层比证券分析师更显著的减少了其盈利预测误差, 原因在于管理层通过会计政策变更等手段降低了盈利预测误差。除了对会计政策变更与盈利预测的相关性进行直接检验外, 一些学者还在盈余管理的相关研究中得到了二者相互联系的证据, 如Moses在《Income Smoothing and Incentives :Empirical Tests Using Accounting Changes》中运用多变量检验和单变量检验的方法对收益平滑行为的影响因素进行研究, 研究发现收益平滑与企业规模、报酬契约和会计政策变更前的盈利预测误差正相关。

我国在盈利预测的实证研究方面起步较晚, 在会计政策变更与盈利预测的相关性研究方面的研究成果也较少。其中代表性的观点如下:

张雁翎和彭浩然在《盈利预测误差的契约性与上市公司盈余管理研究》中对绝对盈利预测误差幅度在0%～20%的公司盈余管理行为进行了检验, 研究发现:高估盈利值且高估程度在20%以内的公司, 在上市后的第一年普遍存在通过管理营运资金和主观利润调增盈利的行为。表明上市公司为避免盈利预测误差超标带来的处罚, 存在着盈余管理行为动机。

石恒贵在《自愿性会计政策变更对上市公司年度盈利可预测性的影响机理研究》中, 运用理论分析和实证检验的方法探讨了我国转型经济时期上市公司自愿性会计政策变更对公司盈利预测的长期影响, 管理层的盈利预测和证券分析师的盈利预测的影响及未预期盈利的市场反应等一系列理论问题和实务问题。

王鑫在《上市公司盈利预测中盈余管理行为的实证研究》中通过对1998-2005年公布了盈利预测信息的沪深两市发行A股的上市公司的盈余管理行为进行检验, 深入研究了上市公司盈利预测中有关盈余管理行为的问题。研究表明:盈利预测误差在-20%～0%的上市公司确实有通过盈余管理行为来减少其误差的行为, 而并没有取得充分的证据证明盈利预测误差在0%～20%的上市公司通过盈余管理行为使盈利预测达到相对准确。

通过对国内外相关研究成果的回顾可以看出, 国内外学者普遍认为会计政策变更与盈利预测是相关的。对于会计政策变更与盈利预测的相关性, 国外的研究主要是围绕会计政策变更对盈利预测信息质量的影响展开的, 而国内在此方面的研究成果十分有限, 并且基本上是在借鉴国外研究成果的基础上形成的。但是中外市场环境差异巨大, 一些国外的研究结论还不可以直接照搬到我国来, 因此, 有必要立足于我国市场环境, 以我国上市公司的相关数据为基础对会计政策变更与盈利预测的相关性进行分析, 找出二者的相关度, 为我国上市公司的证券市场监管者和证券分析师提供政策建议、理论支持, 并为后来研究者提供借鉴。

二、研究假设

狭义上的盈利预测信息是指公司未来的盈利值, 是在对一般经济条件、经营环境、市场情况、发行人生产经营条件、财务状况等进行合理假设的基础上, 按照股票发行人正常的发展速度, 本着审慎的原则, 运用一贯的会计政策对未来的会计利润作出的预测。

然而, 由于企业经营环境的变化或者基于国家会计制度的要求, 企业编制盈利预测信息所采用的会计政策是可以发生变更的。会计政策变更改变了盈利预测信息的编制基准, 从而对盈利预测信息的准确性产生或多或少的影响。

经济后果学说认为, 企业的会计政策变更可能会影响企业各方当事人的利益, 会产生一定的经济后果。这点主要是通过对利润的影响来实现的, 会计政策变更不单影响当期净利润, 而且对以后各期的净利润也会产生不小的影响。需要注意的是, 我国企业仅需披露会计政策变更对当期利润的影响, 而无需披露对未来期间利润的影响程度。根据信号传递理论, 与生产低品质产品的企业相比, 生产高品质产品的企业更愿意将与商品高品质有关的信息传递给外界。同理, 盈利预测信息对企业各方当事人的决策是有价值的, 上市公司管理当局作为盈利预测信息的拥有者, 为了向市场传递利好消息, 便会主动披露盈利预测信息。同样, 盈利预测信息质量越高, 企业也越倾向于披露盈利预测信息。因此, 如果会计政策变更对企业未来期间利润的影响程度越大, 给盈利预测信息质量带来的负面影响越大, 企业管理当局越会谨慎披露盈利预测信息, 甚至不向外界公布盈利预测信息。

Moses在盈余管理的相关研究中发现, 收益平滑与企业规模、报酬契约、市场份额和会计政策变更前的盈利预测误差正相关。另外, Elliott和Hilbrick通过实证数据分析发现, 进行会计政策变更的公司在变更当年的盈利预测误差较大, 并且会计政策变更对净利润的影响程度与证券分析师的盈利预测误差正相关。

综上所述, 结合相关理论并借鉴相关研究成果, 提出研究假设:在同一会计年度内, 会计政策变更对利润的影响程度与盈利预测误差正相关。即会计政策变更对利润的影响程度越高, 盈利预测误差越大。

三、研究变量及样本选取

1.研究变量

为了研究我国上市公司会计政策变更与盈利预测的相关性, 本文将盈利预测误差作为研究的被解释变量, 将会计政策变更对利润的影响程度作为解释变量, 进而研究两个变量之间的密切程度。

(1) 被解释变量——绝对盈利预测误差

通常情况下, 盈利预测信息的质量用盈利预测误差这一指标来计量。由于绝对盈利预测误差可以有效避免由高估或低估产生正负值相互抵消而引起的计量不准确的情况。因此, 本文采用绝对盈利预测误差来衡量盈利预测信息的准确度, 公式如下:

undefined

其中:AFE (Absolute Forecast Error) 为绝对盈利预测误差, 其值越小, 盈利预测准确性越高;At为第t期的实际净利润;Ft为第t期的预测净利润。

(2) 解释变量——会计政策变更对利润的影响

本文用如下公式表示会计政策变更对利润的影响程度:

undefined

其中:DIR为会计政策变更对净收益的影响程度;RE为上市公司发生会计政策变更后的收益, 即报表收益;PE为会计政策变更前的收益;r为会计政策变更当年;Sales为会计政策变更年度的主营业务收入。

考虑到收益水平受公司规模影响, 所以用会计政策变更当年的主营业务收入作为分母。根据研究假设和所设计的变量, 本文设计如下模型:

AFE=a+bDIR+e

2.样本选取及描述性统计

(1) 样本选取

中国证监会于2001年3月15日出台了《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第1号——招股说明书》和《公开发行证券的公司信息披露内容与准则第7号——股票上市公告书》, 明确规定上市公司自主决定是否披露盈利预测信息, 盈利预测信息的披露原则由强制性改为自愿性。

为了能够确保样本资料的质量, 准确评价我国上市公司会计政策变更与盈利预测的相关性, 本文选取2001年3月15日至2009年12月31日在上海证券交易所和深圳证券交易所进行首次公开发行A股股票, 披露盈利预测信息并进行会计政策变更的上市公司为研究样本, 共计99家公司。

(2) 描述性统计

通过对样本基本情况进行统计, 在99个样本中进行会计政策变更的公司有43家, 未变更会计政策的公司有56家, 具体分布情况如表1所示。

2000年12月29日财政部发布《企业会计制度》并于2001年1月1日起实施, 在提高会计信息的可比性方面起到了重要作用。2006年颁布新企业会计准则体系并于2007年1月1日起实施。从表1中可以发现, 在新政策出台的年份, 披露盈利预测信息的公司数和进行会计政策变更的公司数都较多, 而2004、2005、2006和2009年这四年, 在披露盈利预测信息的IPO上市公司中没有一家公司进行会计政策变更。另外, 披露盈利预测的公司数越多, 进行会计政策变更的公司数也越多。

绝对盈利预测误差 (AFE) 在0%～20%范围内, 说明盈利预测信息质量较高。如表2所示, 2001—2009年我国IPO上市公司盈利预测信息质量总体较高。而未进行会计政策变更的公司数越多, 盈利预测信息质量越高, 这很可能是由于会计政策变更改变了盈利预测信息的编制基础, 从而影响了盈利预测信息的准确性。

在进行相关性分析前, 本文对所用的各变量进行描述性统计, 表3、表4和表5反映了本文研究所需变量的描述性统计特征。

从表3中的数据可以发现, 有些IPO上市公司披露的盈利预测信息质量较高, 其误差接近于零;而有些公司的盈利预测信息质量很低, 误差超过90%。这表明我国IPO上市公司披露的盈利预测信息质量参差不齐。对于进行会计政策变更的样本公司, 其会计政策变更对净收益的影响程度普遍较小, 最小值为0%, 最大值为15.43%。

从表4和表5中的统计结果中可以看出, 会计政策变更企业的平均盈利预测绝对误差大于非会计政策变更企业, 会计政策变更企业的绝对盈利预测误差的最大值与最小值之间差距较非会计政策变更企业大。说明会计政策变更企业的平均盈利预测信息质量低于非会计政策变更企业的盈利预测信息质量, 并且良莠不齐。

四、相关性分析

本文应用SPSS16.0统计软件对收集的数据进行处理, 2001～2009年会计政策变更与盈利预测的相关系数如表6所示。

从表6中可以看出, 会计政策变更对净收益的影响程度与盈利预测误差之间的相关系数是0.073, 说明二者之间有不太显著的正相关关系。表明盈利预测误差随着会计政策变更对利润的影响程度的提高而加大。

五、结论与建议

通过以上相关性分析得出以下结论:会计政策变更与盈利预测是相关的, 虽然会计政策变更对利润的影响程度与盈利预测误差的相关性不太显著, 但是仍可表明会计政策变更对盈利预测质量有一定的影响。因此, 恶意会计政策变更虽对盈利预测信息质量的危害不太大, 但仍需加以控制。对此, 建议一是建立公司管理层和中介机构证券分析师相互独立预测的盈利预测体系。中介机构及其证券分析师处于市场竞争环境中, 独立于公司管理层和投资者, 根据收集到的上市公司资料进行预测, 高质量的盈利预测信息是其生存发展的关键。因此, 有必要建立一些权威性的中介机构, 培养一批高素质的财务分析师, 使之与上市公司管理层相互制约、监督和补充。多样化的盈利预测信息来源可以在一定程度上避免上市公司管理层单方面通过会计政策变更误导盈利预测信息使用者, 促进盈利预测信息质量的提高。二是健全会计信息披露机制。建立健全规范透明的信息披露机制对抑制恶意会计政策变更与提高盈利预测信息质量都具有重要意义。我国现行会计制度已经要求企业披露其会计政策变更的内容、理由和影响数, 但这些要求仅是对会计政策变更当期而言, 而对此项规定的执行情况并没有专门的跟踪评估。一些公司并未严格执行有关规定, 不披露或避重就轻以误导投资者的情况时有发生, 投资者无法获得有关会计政策变更对企业未来盈利影响的信息。针对这些情况, 证券监管机构应建立有关信息披露质量的评估制度, 延长会计政策变更的信息披露年限, 并强化上市公司的事前信息披露和持续信息披露, 进而帮助会计信息使用者识别会计政策变更对盈利预测信息的影响。

摘要：以深、沪两市披露盈利预测信息的IPO上市公司为研究样本, 研究我国IPO上市公司会计政策变更与盈利预测的相关性。研究发现, 盈利预测误差随着会计政策变更对利润影响程度的提高而加大。对此, 一是要建立公司管理层和中介机构证券分析师相互独立预测的盈利预测体系, 二是要健全会计信息披露机制。

关键词：会计政策变更,盈利预测,IPO上市公司,相关性

参考文献

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[5].杨久利.自愿性会计政策变更对企业价值及股东、经理人利益分配的影响[J].财会月刊 (理论) .2008 (05) :12-14

盈利预测审核论文 篇8

关键词：分析师盈利预测修正,信息含量,股价漂移

一、引言

证券分析师在资本市场信息传递媒介中扮演着重要的角色,他们能够利用其专业知识和搜集信息的相对优势,对会计信息进行解读、预测,向市场参与者提供合理反映证券内在价值的信息,这就加快了信息向资本市场输入的速度,促使股票价格更快地融合相关信息,从而提高了股票市场的信息效率。基于前人的广泛研究,分析师能够通过其盈利预测及荐股意见向市场参与者提供有效信息,从而影响股票价格。根据有效市场理论,任何新信息都应该迅速地反映在股票价格中。然而,盈余公告后股价漂移现象的普遍存在有力挑战了“有效市场”范式。大量研究表明,分析师盈利预测修正也存在着股价漂移现象。如Chan(1996)、Gleason和Lee(2003)以及Yuan Zhang(2008)研究发现,分析师盈利预测在修正很长一段时间后仍然能对股价产生显著影响,即股价对分析师盈利预测修正存在显著的漂移现象,这表明市场并没有及时吸收分析师盈利预测修正所包含的信息。相较于发达国家,我国资本市场还很不成熟,证券市场仍处于成长阶段,加之由于缺乏如I/B/E/S等系统的分析师盈利预测数据库,目前国内关于分析师盈利预测的研究非常有限,鲜有学者考虑分析师盈利预测修正的信息含量对股票价格的影响。Graham(1999),Hong等(2000)等研究学者指出,证券分析师存在明显的“羊群行为”,即证券分析师会模仿同行,从而使其预测趋于一致。在我国,蔡庆丰等(2011)也发现,我国证券分析师的评级调整行为存在着明显的“羊群行为”,这会加剧市场波动性,容易引发市场信息阻塞、定价效率低下,甚至引发资产泡沫。可见,盈利预测信息的质量与数量同样重要,然而国内外许多研究都忽视了其“质”方面的信息对股价的影响。本文借鉴Gleason和Lee(2003)的做法,将分析师的盈利预测修正分为“富有信息”和“缺乏信息”的两类修正,从而从“质”的角度对分析师盈利预测进行分析。同时,本文采用浮动窗口期来考察分析师盈利预测修正对股价的影响,这就避免了人为选择窗口期带来的不确定性,从而使研究结论更加可信。

二、理论分析与研究假设

关于分析师盈利预测修正对股价的影响研究主要分为两个流派:第一,分析师盈利预测修正是具有即时价格信息的,即在分析师发布盈利预测消息后,市场会立即对其产生显著的反应;第二,市场对分析师盈利预测修正的即时价格信息反应是不完全的,在分析师盈利预测修正很长一段时间后,股价仍然会对此存在显著反应,即存在股价漂移现象。关于分析师盈利预测修正具有即时价格信息的研究可以追溯至20世纪70年代。早期研究表明,市场对分析师盈利预测修正产生了反应。Elton等(1981)研究发现,分析师盈利预测修正所包含的信息比盈余公告所包含的信息对股价更具有价值相关性。上述研究均表明,分析师盈利预测修正向市场传达了新的信息。

与成熟的西方股票市场不同,我国资本市场发展较晚,市场的投机气氛浓厚,且机构投资者存在着操纵市场的行为。同时我国资本市场投资者以个人投资者为主,根据中国证券业协会发布的《中国证券业发展报告(2013)》,我国99.6%的投资者账户为个人投资者,仅有0.4%为机构投资者账户。而个人投资者相较于机构投资者更不理性,羊群行为非常明显,其做出交易决策主要是追随其他成功的个人投资者或者机构投资者,所以投资者可能不会在分析师盈利预测修正公告后立即关注分析师盈利预测修正的信息。另外,分析师盈利预测修正属于对企业长期经营业绩的预测,投资者在短期内可能并不关注与企业“基本面”信息有关的盈利预测修正,这使得分析师盈利预测修正对股价的影响可能存在一定的时滞性。基于上述分析,本文提出假设1。

假设1:在短期内,分析师盈利预测修正并不能对股价产生显著影响,但随着时间的延长,分析师盈利预测修正对股价的作用将逐渐显现

分析师盈利预测修正通常是根据分析师前一次盈利预测和最近的一致盈利预测来进行的。有些分析师进行盈利预测修正是在前一次盈利预测基础上经过详细的信息收集和分析的,这种盈利预测修正能够向市场传递新的信息;而有些分析师出于节约成本或者规避风险等因素的考虑,会模仿其他分析师的盈利预测行为,从而使自己修正后的盈利预测与一致盈利预测趋近,即所谓的“羊群效应”,这种盈利预测修正仅仅是复制了同行的信息,故并不能向市场传达更多新的信息。Stickel(1990)研究表明,出于模仿目的而进行的盈利预测修正所包含的信息量要小于基于信息收集的盈利预测修正。Hong等(2000)的研究也发现,分析师如果放弃私人信息而模仿其他分析师的盈利预测时,会披露有偏差的信息。

目前许多研究都表明,众多国家的股票市场都对分析师盈利预测修正存在显著的股价漂移现象,但都没有深入研究产生这种现象的原因。然而,由于股价漂移现象是对“有效市场”范式的一个重大挑战,一直以来,都是理论界和实务界关注的热点问题。尤其是针对盈余公告后的股价漂移现象,各国学者也已从证明这种现象的存在性发展到深入解释盈余公告后股价漂移现象的产生和持续性的原因。如于李胜、王艳艳(2006)研究发现,信息质量是盈余公告后股价漂移现象产生和持续的重要原因之一,在盈余公告后,信息质量差的投资组合平均累计超额回报大于信息质量好的投资组合。但随着时间的推移,信息质量差的投资组合的超额回报下降幅度较大,会在短时间内恢复到正常收益水平,而信息质量好的股票的超额回报下降较少,能持续较长时间。同理,本文认为分析师盈利预测修正的信息质量也是造成分析师盈利预测修正后股价漂移现象的主要原因之一。相对于信息质量较差的分析师盈利预测修正来说,信息质量好的分析师盈利预测修正有较少的信息不确定性,投资者在解读信息质量好的分析师盈利预测修正时会发现其所包含的信息更加可靠,因此他们对股价的预期也会与分析师所做的盈利预测趋同,从而使得超额回报的下降幅度较小,即股价漂移现象将更加明显。基于此,本文提出假设2。

假设2:相较于缺乏信息的盈利预测修正,富有信息的盈利预测修正对股价的作用更加明显,且存在更为明显的股价漂移现象

三、研究设计

(一)样本的选择与数据来源

本文以2006-2013年沪、深A股上市公司为研究对象,并按照如下标准对各样本数据进行处理:(1)剔除金融、保险类公司及研究期间被PT、ST的公司;(2)由于本文研究涉及到盈利预测修正的计算,所以剔除同一分析师对同一家公司只有一次盈利预测的记录,并且为了保证预测信息的有效性,剔除当前盈利预测和上一次盈利预测间隔超过1年的记录;(3)剔除分析师姓名、股价、日收益率、实际每股收益、公司总资产、机构投资者持股比例等控制变量信息缺失的记录;(4)为了消除公司特殊事件,例如:IPO、配股、增发、股利分配、报表发布等对股价的影响,本文剔除事件窗口期内有上述事项发生的记录;(5)为了避免异常值对回归结果的干扰,本文对所有连续变量在1%以下和99%以上的极值进行了Winsorize缩尾处理。经过上述步骤的筛选后,最终得到69816个盈利预测样本,其中涉及1980支股票,4287名分析师。本文的数据均来自国泰安(CSMAR)数据库。模型统计检验采用Stata12.0完成。

(二)变量定义

(1)被解释变量(CAR)。对股价的影响可以通过分析师盈利预测修正前后的累计超额收益率(CAR)来衡量。本文采用市场调整模型计算累计超额回报率,具体方法如下:

首先,在参数估计窗口(为实施稳健性检验),将预测当年一整年定义为参数估计窗口,利用CAPM模型分别计算各样本的α和β值)利用CAPM模型估计出回归参数αi和βi:

其中,ri,t表示各样本的日回报率,rm,t表示市场指数(本文选择中证流通指数作为市场指数)对应的日回报率。

然后,将估计出的回归参数αi和βi代入模型(2),计算出日超额回报率:

其中,ARi,t表示各样本在事件窗口(本文以分析师盈利预测修正日为事件日,在(-1,1)窗口期内考察市场反应)期内的日超额回报率。

最后,选择(-1,1)为事件窗口,由此得到的累计超额回报率为:

(2)解释变量。盈利预测修正(Forecast Revisions)。本文选择同一分析师前后两次预测来进行比较,主要是基于前人的研究。这些文献表明,在对单个分析师的盈利预测修正进行研究时,作为一个比较基准,分析师自己之前的盈利预测要比公司层面的一致预测要好。同时本文使用本次预测发布日前一天的收盘价对盈利预测修正进行标准化处理。盈利预测修正的信息含量。为了区分分析师的盈利预测修正是出于模仿目的的预测修正还是基于他们获取了新的信息而进行的预测修正,本文借鉴Gleason和Lee(2003)的做法,使用富有信息的盈利预测修正和缺乏信息的盈利预测修正来对其进行区分,并将富有信息的盈利预测修正定义为当前盈利预测同时高于(或低于)同一分析师对同一公司的上一次盈利预测及所有分析师对该公司的一致盈利预测,而将处于上一次盈利预测和一致盈利预测之间的其他分析师盈利预测修正定义为缺乏信息的盈利预测修正。更进一步,本文将富有信息的盈利预测修正区分为富有信息的向上盈利预测修正(High-up-innovation revisions)和富有信息的向下盈利预测修正(High-down-innovation revisions),其中富有信息的向上盈利预测修正是指当前盈利预测同时高于同一分析师对该公司的上一次盈利预测和所有分析师对该公司的一致盈利预测,富有信息的向下盈利预测修正是指当前盈利预测同时低于同一分析师对该公司的上一次盈利预测和所有分析师对该公司的一致盈利预测。如果分析师盈利预测修正为富有信息的向上盈利预测修正,则High-up-innovation revisions取值为1,否则为0;如果分析师盈利预测修正为富有信息的向下盈利预测修正,则High-down-innovation revisions取值为1,否则为0。同时,本文将一致盈利预测定义为截止至当前盈利预测修正日前一天,所有分析师对该公司所给出的盈利预测的平均值。

(三)模型构建

为了准确分析盈利预测修正自身特性及相关影响因素在短窗口期(-1,1)对股票价格的影响,本文建立了如下模型(4):

其中主要控制变量ES表示盈利预测误差,Signal表示盈利预测误差的方向。所谓分析师盈利预测误差,即盈利意外,指分析师所做的盈利预测与实际盈利之间的差异,本文将其定义为实际每股收益(EPS)与分析师预测的每股收益之差的绝对值,并使用本次预测发布日前一天的收盘价对其进行标准化处理。由于距离年报发布日越近,分析师得到的相关信息越充分,越有把握进行预测,因此,预期越接近年报公布日的盈利预测越准确,本文选取距离年报公布日最近的一次预测作为分析师盈利预测,来与实际每股收益进行比较。同时,本文定义当实际每股收益小于分析师盈利预测的每股收益,即盈余被高估时,Signal取值为1,否则为0。Star表示如果分析师上一年是《新财富》杂志评选出的最佳分析师,则取值为1,否则为0。Team表示做出盈利预测的是否为一组分析师,如果对公司做出的盈利预测是一组分析师共同进行的,则取值为1,否则为0。Interval表示同一分析师针对同一公司前后两次盈利预测的间隔天数。针对同一盈利预测修正事件,如果前后两次盈利预测的间隔时间越长,那么分析师就有越长的时间为盈利预测修正进行准备工作,这样所做出的盈利预测修正应该更加准确,市场反应也应该更好。COV表示公司分析师覆盖率的高低。本文将在预测当年跟踪样本公司的分析师总数作为跟踪公司的分析师人数。根据Elgers等(2001)的研究,如果跟踪样本公司的分析师人数超过所有样本公司的跟踪分析师人数的平均数,那么本文就将该公司定义为分析师覆盖率高的公司,则COV的取值为1,否则取值为0。Lnsize表示被预测公司的规模,用被预测公司上一年年末总资产的自然对数来衡量。Inst表示被预测公司上一年年末机构投资者的持股比例。EM表示盈余管理动机。研究表明,资本市场中普遍存在盈余管理现象,并且该现象的存在会影响分析师盈利预测修正对股价的作用机制。借鉴查灿(2013)的做法,当被预测公司表现为巨亏(每股收益小于-0.2元)或者处于微利水平(每股收益大于0且小于0.05元)时,认为该公司有盈余管理动机,该变量取值为1,否则取值为0。Merge和Special分别表示公司是否存在并购或违规处理情况。当公司在预测年度存在兼并或收购现象时,Merge取值为1,否则为0;当公司在预测年度存在违规处理情况时,Special取值为1,否则为0。最后,为了控制年份固定效应和行业固定效应,本文加入了7个年份虚拟变量,并按照证监会的21个行业(剔除金融、保险类)分类设置了20个行业虚拟变量。

(四)计量问题

为了更好地研究分析师盈利预测的特性对股价的影响,本文以单个分析师盈利预测为样本进行分析。但针对同一公司的分析师盈利预测并不独立,各分析师的盈利预测之间存在正相关,因此,使用普通最小二乘法(OLS)进行回归则会夸大模型的显著性。为了克服此问题,本文借鉴Diggle等(1994)的做法,使用Huber/White方法来进行OLS回归。该方法采用最大似然估计法,在构建方差和协方差矩阵时假设针对同一公司的各分析师盈利预测存在共同的因子,从而解决了截面相关性问题。

四、实证分析

(一)描述性统计

表1和表2列示了各变量的描述性统计。从表1可知,CAR的平均值为0.0050,中位数为0.0011,CAR具有正的均值和中位数,表明分析师盈利预测修正在短窗口期内能够为投资者带来正的回报。FR的均值为-0.0061,表明大部分分析师会向下调整盈利预测。这种现象可能是因为,证券分析师在首次做出盈利时通常具有乐观倾向[20,37],随着时间的推移,分析师将获得更多的有效信息来进行预测并修正,使其预测更接近实际值,所以分析师更多的是向下修正其盈利预测,这与国外成熟市场中分析师的表现是相似的。分析师两次盈利预测间隔的时间(Interval)的平均值为95.68天,最小值为1天,最大值为365天,说明各分析师两次盈利预测的间隔时间差异较大,且间隔时间普遍较长。从表2可知,Signal取值为1的记录有50739条,而取值为0的记录只有19077条,这预示着分析师盈利预测的每股收益要普遍高于企业的实际每股收益,这就进一步说明分析师在进行盈利预测时具有乐观倾向。富有信息的向上盈利预测修正(High-up-innovation)只有7638条,而富有信息的向下盈利预测修正(High-down-innovation)有26872条,明显高于前者,这说明大部分分析师在获取了更多的有效信息后为了使其盈利预测更接近企业的实际盈余,会向下调整之前的盈利预测。COV取值为1的样本量有53029个,即在被预测的公司中绝大部分是高分析师覆盖率的,这说明随着我国证券市场的发展,分析师行业也在逐步兴起,参与盈利预测的分析师也越来越多。

(二)相关性分析

表3列出了各变量之间的Pearson相关系数。从表中可以看出CAR与FR的相关系数为正,与ES的相关系数为负,且都在1%统计水平上显著,说明分析师盈利预测修正和盈利预测误差都能对股价产生显著影响。CAR与Signal在1%统计水平上显著负相关,说明盈利预测误差的方向能对股价产生负向影响,与预期相符。同时,如预期设想,CAR与High-up-innovation在1%统计水平上显著正相关,与High-down-innovation在1%统计水平上显著负相关,即富有信息的向上盈利预测修正能够对股价产生正向影响,而富有信息的向下盈利预测修正会对股价产生负向影响。此外,富有信息的向下盈利预测修正(High-down-innovation)与分析师盈利预测修正(FR)和富有信息的向上盈利预测修正(High-up-innovation)在1%统计水平上具有较高的负相关性(相关系数分别为-0.3629、-0.2772),分析师盈利预测修正(FR)与富有信息的向上盈利预测修正(High-up-innovation)在1%统计水平上具有较高的正相关性(相关系数为0.2014),而盈利预测误差(ES)与盈利预测误差方向(Signal)在1%统计水平上具有较高的正相关性(相关系数为0.2734)。但总体而言,本文研究的各变量之间的相关系数都没有超过0.4,因此,各变量之间不存在存在多重共线性。

(三)回归分析

(1)分析师盈利预测修正在短窗口期对股价的影响。表4列示了分析师盈利预测修正在短窗口期(-1,1)对股价影响的检验结果。其中模型1仅考虑解释变量分析师盈利预测修正(FR)、富有信息的向上盈利预测修正(High-up-innovation)、富有信息的向下盈利预测修正(High-down-innovation)和主要控制变量盈利预测误差(ES)、盈利预测误差方向(Signal)对股价的影响;模型2在模型1的基础上加入针对分析师本身特征的控制变量,明星分析师(Star)、是否为一组分析师(Team)以及分析师两次盈利预测的间隔时间(Interval);模型3在模型2的基础上进一步考虑被预测公司的特性,加入控制变量:跟踪公司的分析师人数(COV)、被预测公司的规模(Lnsize)、机构投资者持股比例(Inst)、公司的盈余管理动机(EM)、公司是否发生兼并或收购事项(Merge)以及公司是否存在违规处理情况(Special)。另外,如前所述,为了克服针对同一公司各预测之间的正相关性问题,本文采用Huber/White方法对各模型进行OLS回归。从表4的结果可知,解释变量中分析师盈利预测修正(FR)在3个模型中的系数都不显著,说明分析师盈利预测修正(FR)在短窗口期内并不能对股价产生显著影响。富有信息的盈利预测修正在3个模型中的回归系数都是显著的,说明相较于缺乏信息的盈利预测修正,富有信息的盈利预测修正能对股价产生更为显著的影响。同时,富有信息的向上盈利预测修正(High-up-innovation)的回归系数在3个模型中都显著为正,富有信息的向下盈利预测修正(High-down-innovation)在3个模型中的回归系数都显著为负,说明富有信息的盈利预测修正能使股价产生同向变动,即当本次盈利预测高于前次盈利预测时,股价会上涨,反之亦然。如前文所述,FR可视为分析师盈利预测修正“量”方面的信息,High-up-innovation、High-down-innovation可视为分析师盈利预测修正“质”方面的信息。从上述分析中可以得出以下结论:在(-1,1)短窗口期中,只有分析师盈利预测修正“质”方面的信息能对股价产生影响,而“量”方面的作用并不明显。并且,可以看出High-down-innovation的Huber/White t检验值为-18.53(模型3),且在3个模型中t检验值都是最高的,说明在“质”方面的信息中,富有信息的向下盈利预测修正(High-down-innovation)对股价的影响最为强烈。而主要的控制变量分析师盈利预测误差(ES)在3个模型中的系数都不显著,说明同分析师盈利预测修正(FR)一样,盈利预测误差(ES)在短窗口期内也不能对股价产生显著影响。而盈利预测误差的方向(Signal)在3个模型中的回归系数都显著为负,说明盈利预测误差的方向在短窗口期内能对股价产生显著的负向影响,这与本文的预期相符。在模型2和模型3中,Team和Interval的系数显著为正,表明随着人力的增加,分析师两次盈利预测的间隔时间越长,其所做出的盈利预测修正对股价产生的影响就越正面,这与本文的预期相符。而在模型3中,公司规模变量(Lnsize)和机构投资者持股比例(Inst)变量的系数显著为负,说明机构投资者持股比例越少,分析师盈利预测的市场反应越好,这很可能是由于当被预测公司规模较小、机构投资者持股比例较少时,其信息的披露程度较低,当分析师对其进行盈利预测修正时,市场在短期内会对这些盈利预测信息做出积极的反应。COV和Merger的系数在模型3中显著为正,说明跟踪公司的分析师人数越多或被预测公司最近发生兼并或收购情况时,分析师的盈利预测对股价的影响越大。而Star、EM、Special的系数虽然不显著,但是其对股价的影响方向符合本文预期。从对表4的分析得出结论:在(-1,1)的短窗口期中,分析师盈利预测修正“量”方面的作用并不明显,而“质”方面却能对股价产生显著影响。为了进一步分析盈利预测修正后的股价反应,本文进一步拓展事件窗口期,研究在较长窗口期下分析师盈利预测修正对股价的影响。

注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著(双尾检验),下同。样本量为69816。

注:为了克服针对同一公司各预测之间的正相关性问题,采用Huber/White方法进行OLS回归,其中括号中为Huber/White检验t值;在进行回归时考虑了年份固定效应和行业固定效应,由于篇幅有限,表中未列出其系数,下同。

(2)延长窗口期后,分析师盈利预测修正对股价的影响。从表5的结果可以看出,分析师盈利预测修正“量”方面的信息(FR)在盈利预测修正后的第8个交易日开始对股价产生显著的负向影响,且随着时间的推移逐渐加强。主要控制变量盈利预测误差(ES)对股价的影响要早于分析师盈利预测修正,大约在盈利预测修正后的第5个交易日开始对股价产生显著的正向影响,且随着时间的推移逐渐加强。这表明随着时间的推移,投资者开始关注分析师盈利预测修正和盈利预测误差“量”方面的信息,假设1得到验证。同时,与在短窗口期(-1,1)的结论类似,分析师盈利预测修正“质”方面的信息仍然对股价产生了显著的影响,且在各个窗口期中富有信息的向下盈利预测修正(High-down-innovation)的Huber/White t检验值都是最高的,说明在“质”方面的信息中,富有信息的向下盈利预测修正(High-down-innovation)对股价的影响最为强烈。这表明,当分析师盈利预测修正行为具有信息含量时,市场会产生强烈的反应,且市场对于坏消息的反应比对好消息的反应更加敏感。这主要是由于分析师更愿意为被预测公司做出比较有利的盈利预测,同时投资者也乐于接受这样的好消息,故当好消息披露时,市场不会产生太剧烈的波动;而公司一般都有隐瞒坏消息的动机,当分析师向下修正被预测公司的盈利时,表明该分析师一定是获取了极为有效的信息并经过缜密的分析后得出的结果,从而对股价产生了更强烈的影响。

为了更进一步验证分析师盈利预测修正在未来更长的时期是否对股价产生显著影响,本文继续将事件窗口期进行扩展。从表6可以看出,随着窗口期的延长,干扰因素增多,各变量对股价的影响并不稳定。但可以看出,在更长的窗口期盈利预测修正“量”方面的信息和盈利预测误差对股价的影响越来越显著(从各变量的Huber/White t检验值可以看出),分析师盈利预测修正“质”方面的信息随着窗口期的进一步延长,其对股价的影响逐渐减弱,尤其是富有信息的向上盈利预测修正,在窗口期(-1,20)之后对股价的影响就不再显著。

(3)分析师盈利预测修正在股价漂移窗口期对股价的影响。从上述分析可以看出,在分析师盈利预测修正很长一段时间后分析师盈利预测修正的信息仍然对股价存在显著影响,表明市场并没有及时吸收分析师盈利预测修正所包含的信息,即股价对分析师盈利预测修正的反应存在漂移现象。为了进一步研究该现象,本文选取盈利预测修正日后60个交易日作为股价漂移窗口(即以分析师盈利预测修正日为事件日,选取窗口期(2,61)作为股价漂移窗口)来对模型(4)进行回归,观察股价对分析师盈利预测修正的反应。从表7的结果可以看出,在股价漂移窗口分析师盈利预测修正在“量”和“质”方面都对股价产生了显著影响,也就进一步验证了之前的结论,即股价对分析师盈利预测修正存在漂移现象,且相较于缺乏信息的盈利预测修正,富有信息的盈利预测修正的股价漂移现象更为明显,这也与本文的假设2一致。

五、结论

本文基于国泰安(CSMAR)数据库中2006-2013年沪、深A股所有单个分析师盈利预测数据,在考虑了分析师自身特征以及被预测公司特性后建立实证模型,并采用Huber/White方法进行OLS回归;同时本文还考虑到证券分析师的“羊群行为”,将分析师的盈利预测修正区分为富有信息的盈利预测修正和缺乏信息的盈利预测修正,从“量”和“质”的角度对分析师盈利预测修正在不同窗口期对股价的影响进行了比较全面的分析。本文不仅拓宽了分析师盈利预测对股价作用机制的研究范围,为已有文献提供新兴市场的研究视角,还为我国今后如何提高资本市场效率提供了相关经验借鉴。综合本文的结果可以看出,投资者对分析师盈利预测修正“量”方面的信息存在时滞性,在分析师盈利预测修正8日后,分析师盈利预测修正“量”方面的信息对股价的影响才不断显现;而“质”方面的信息在各个窗口期都能对股价产生显著影响。同时,盈利预测修正后存在着股价漂移现象,并且富有信息的盈利预测修正的股价漂移现象更为明显。以上研究结论更进一步证明了分析师盈利预测修正中包含大量有用信息,但股票价格并没有对此进行完全、及时地反映,这就使得投资者利用分析师盈利预测数据来构建投资组合获取套利机会,取得超额收益成为可能;而盈利预测修正后股票独特的反应方式也反映了我国股票市场的一些独有特点,如市场不够关注盈利预测信息,且机构投资者存在着操纵市场的行为;此外,市场对于富有信息含量的好消息和坏消息的不同反应程度也说明了好消息与坏消息之间的不对称性,公司更倾向于隐藏坏消息,从而使坏消息的发布对市场产生更为剧烈的影响。另外,证券分析师的行为存在着明显的“羊群效应”,在考虑该因素后,市场能够对富有信息的盈利预测修正和缺乏信息的盈利预测修正进行区别定价。鉴于分析师在市场定价中发挥的重要作用,我国相关监管机构应该积极探索如何更好的规范和加强证券分析师队伍的建设,促进其稳步、健康发展。