分析师评级变动对上市公司股价的影响力研究

发布时间：2017-04-29 13:15

  本文关键词：分析师评级变动对上市公司股价的影响力研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国证券市场经过二十多年的发展仍处于弱式有效市场阶段,证券分析师随着我国证券市场的改革与发展逐步成长起来,他们倡导价值投资理念,通过优质的信息获取渠道收集宏观经济、行业、证券市场、公司经营和财务等各种信息,经过专业的解读和分析,对上市公司作出预测和评级,向投资者提供有价值的研究报告,引导投资者做出投资决策,他们是缓解我国证券市场信息不对称,促进证券市场健康发展不可或缺的一环。然而,证券分析师凭借自身专业能力,对投资者形成号召,他们发布的推荐评级会引起投资者的追随,在提高我国证券市场有效性的同时他们也会对上市公司股价的造成影响。学术界从证券分析师行业萌芽就展开了对证券分析师的股价影响力的研究,国内现有的文献大多通过事件研究或者根据分析师评级构建投资组合等方法把累积超额收益平均化来研究分析师评级对上市公司股价的平均影响。然而并非所有的分析师评级对上市公司的股价都会造成明显影响,有时某个分析师评级对上市公司股价有显著的影响而平均影响不明显,也有时某个分析师评级对股价没什么明显影响而多个样本的累积平均超额收益却很显著。研究累积平均超额收益的方式并不能检验某位分析师显著地影响股票价格的能力,也不能回答分析师作出的某个评级是否能够显著的影响某只股票的价格这个问题。本文立足于分析师评级变动,研究每个评级变动发布前后几天上市公司股票的累积超额收益或累积异常换手率,试图回答这两个问题,探索分析师对上市公司股价影响力的来源。本文首先在第二部分回顾了以往的文献,发现目前国内外学者大多研究认为分析师的评级对上市公司股价有一定的影响,他们认为分析师提供的评级意见具有投资价值,部分学者还对分析师评级的影响力来源做了不同的探索,但他们大多通过研究一大批分析师评级样本、基于累积平均超额收益得出结论,认为一些分析师方面的特征和被评级公司的特征会对分析师评级影响股价的能力产生影响,尤其是分析师声誉、券商声誉和规模以及上市公司的规模和成长性方面因素,因此本文在进行写作的时候对这些观点和方法相应地进行了借鉴。接着第三部分设计了本文的研究思路,对本文将要采用的数据处理方法和模型作了简要介绍,并根据以往学者的研究结论剔除了评级不变的研报样本,以2010年1月1日至2015年9月30日锐思数据库中证券分析师对我国A市场上市公司发布的股票评级变动数据为样本,开始对分析师评级变动对上市公司股价的影响力及其影响因素进行深入分析。通过第四部分对得到的评级变动数据进行描述性统计,笔者发现我国证券分析师普遍存在一种乐观情绪,他们发布的大部分评级都是正面积极的,其中买入和增持评级最多。对此,笔者从我国证券市场交易制度、分析师面临来自券商内部、分析师与上市公司关系以及羊群效应四个方面进行了解释。本文仅设置了短期和中期两种类型的时间窗口来考察评级变动对上市公司股价的影响。通过统计不同幅度的评级变动样本在评级前后几天的累积超额收益率发现,目标股票的价格在评级变动发布后的都发生了调整,调整方向与评级变动方向相一致,这表明分析师能够对上市公司股价造成影响。其中评级正向变动的股票在前期就已经存在显著的超额收益,笔者提出了两种解释,第一种可能是分析师热衷于“搭便车”,推荐具有正的价格动量(价格更容易保持上涨)的股票,第二种可能是分析师向某些投资者提前泄露了的自己的研究成果,这些投资者提前买入引起了股票价格的上涨。评级负向变动的股票在评级发布的短期窗口中超额收益发生了逆转,公司股价随着评级下调而下跌,并持续到随后的窗口期。此外笔者还发现温和的(-2到2)评级变动对股价的短期影响强于中期,而极端(-3和3)评级变动的短期影响则弱于中期,存在明显的“推荐漂移”现象。本文把评级变动能够明显地影响上市公司的股价或者换手率称为评级变动有影响。并不是所有的评级变动对上市公司股价都有影响,评级变动后上市公司股票的超额收益可能来自股价自身的正常波动。本文采用了两种新方法来划分评级变动的影响：第一种是评级变动发生前后窗口期内股票的累积超额收益与评级变动方向相同且其绝对值显著大于评级变动前一段时间股票的超额收益标准差；第二种是评级变动发生前后窗口期股票的累积异常换手率显著大于评级变动前一段时间股票的异常换手率的标准差。根据这两种方式本文把评级变动分为有影响组和无影响组,发现分析师作出的大部分评级变动对股价的影响都是不明显的,不同分组方法下只有17%到30%的评级变动对股价有显著影响。此外本文统计还发现有影响的评级变动发生后股票的换手率、波动率及机构持股比例等都发生了明显变化,评级变动对上市公司股票的影响不仅仅在超额收益方面。本文第五部分根据前面的分组结果,采用独立样本T检验对有影响组和无影响组的评级变动在评级特征和公司股票特征两个方面若干变量的差异进行了初步检验,结果发现与无影响组评级变动相比,有影响组的发布券商规模更大、拥有的分析师更多,有影响评级变动更多地来自明星券商,更多地来自明星分析师,其本期评级水平与股票近期的一致评级分歧度更大的,评级目标公司的流通市值更小、账面市值比低、分析师关注度更低以及股票前期波动性也更低,这说明分析师声誉、券商声誉、规模和研究实力对评级变动的对上市公司股价的影响力有促进作用,而且分析师在“小范围”(小市值、成长型、低分析师关注度)里提出的投资建议影响力则更大,他的意见与一致意见分歧越大,意见的影响力也越大,说明投资者会对不一样的“声音”给予更多关注。第六部分笔者进一步采用Probit模型对评级变动是有影响变动的可能性进行了研究,笔者发现券商的规模和研究实力、分析师声誉、与一致评级分歧度以及本期评级水平等评级特征对评级变动是影响力有正面促进作用,这些变量取值越大,分析师作出的评级变动对股价的影响就越显著。另一方面公司的流通市值、账面市值比、分析师关注度以及前期股票的波动性等因素对评级变动为有影响变动的可能性有负面作用,即这些变量取值越小,上市公司的信息环境不确定性越高,公司信息不对称程度越高,分析师作出的评级变动对其股价的影响就更为显著。本文的Probit模型结果还发现明星券商效应并不显著。虽然明星券商发布的有影响评级变动研报比非明星券商更多,但它们发布的研报总体数量更多,同时无影响的评级变动研报也更多。此外本文还发现是否附带目标价格和机构持股比例对评级变动影响力的作用也不明显。这部分末尾笔者还采用了不同样本和不同分组方式的进行了稳健性检验,得出的结论与前文基本一致。在第七部分笔者根据前文研究结果,分别针对投资者、监管部门和分析师行业提出了相应的建议,希望对我国证券市场的完善有所帮助。本文可能的创新在于从单个评级层面来探讨分析师评级变动对上市公司股价的影响力,系统地分析了分析师作出的评级变动分布情况及评级变动在短期和中期的对股价的影响,为投资者理性看待分析师推荐评级提供了新的视角。不同于国内学者普遍采用的事件研究法或构建投资组合法来研究分析师评级对上市公司股票价格的平均影响,本文采用了按累积超额收益和累积异常换手率显著性的方式将评级变动划分为有影响组和无影响组两组对评级变动的特征进行研究,创新性地比较了它们在评级特征和股票特征两方面的差异。另外使用Probit模型来研究评级方面和股票方面的因素对分析师评级变动对上市公司股价影响力的贡献也是本文的一大亮点,为国内研究分析师评级提供了新的思路。当然本文仍然存在诸多不足,由于本文剔除了评级变动为零的研报数据,且仅以市场调整法计算的超额收益来探讨了分析师评级变动对上市公司股价的影响力,在样本数量、研究方法及研究深度上都还存在一定的局限性,在以后的研究中可以继续改进和完善。
【关键词】：分析师 评级变动 股票价格 影响力
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要4-8
• ABSTRACT8-14
• 1. 绪论14-20
• 1.1 研究背景及意义14-16
• 1.1.1 研究背景14-15
• 1.1.2 研究意义15-16
• 1.2 研究内容与框架16-18
• 1.2.1 研究内容16
• 1.2.2 研究框架16-18
• 1.3 研究创新与不足18-20
• 1.3.1 研究创新18-19
• 1.3.2 研究不足19-20
• 2. 文献综述20-30
• 2.1 分析师评级对股票的影响20-25
• 2.1.1 国外文献20-23
• 2.1.2 国内文献23-25
• 2.2 分析师评级影响力的影响因素25-29
• 2.2.1 国外文献25-27
• 2.2.2 国内文献27-29
• 2.3 文献评述29-30
• 3. 研究设计30-37
• 3.1 评级变动数据来源30-33
• 3.1.1 评级变动数据获取30-32
• 3.1.2 关于研报发布日期32-33
• 3.2 评级变动数据处理33-37
• 3.2.1 超额收益计算方法33-34
• 3.2.2 评级变动的分组方法34-35
• 3.2.3 Probit模型介绍35-37
• 4. 评级变动描述性统计37-45
• 4.1 分析师评级变动37-38
• 4.2 累积超额收益率38-41
• 4.3 评级变动分组结果41-42
• 4.4 股票特征变化比较42-43
• 4.5 本章小结43-45
• 5. 评级变动的特征比较与分析45-53
• 5.1 基于评级特征的比较分析45-49
• 5.1.1 评级特征理论分析45-47
• 5.1.2 评级特征比较47-49
• 5.2 基于股票特征的比较分析49-52
• 5.2.1 股票特征理论分析49-50
• 5.2.2 股票特征比较50-52
• 5.3 本章小结52-53
• 6. 基于PROBIT模型的分析53-61
• 6.1 变量选择介绍53-54
• 6.2 PROBIT模型实证分析54-58
• 6.2.1 基于CAR分组的分析54-56
• 6.2.2 基于Cabturn分组的分析56
• 6.2.3 关于明星券商56-58
• 6.3 稳健性检验58-60
• 6.3.1 不同的样本58-59
• 6.3.2 不同的分组方式59-60
• 6.4 本章小结60-61
• 7. 结论与政策建议61-64
• 7.1 主要研究结论61-63
• 7.2 政策建议63-64
• 参考文献64-68
• 后记68-69
• 致谢69-70
• 在读期间科研成果目录70

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9 本报记者 周馈≌呕，

本文编号：334950