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1.计算说明, l" d, \# R) p) }' _% l2 }! }' Q E
Francis & Philbrick(1993)发现,分析师的平均预测误差大于0,表明分析师的盈利预测存在普遍的乐观偏差。据此,本文以公司真实盈利水平为标杆,通过分析师盈利预测与公司真实盈余的比较判断分析师的乐观偏差。参照Jackson(2005)的方法,分析师乐观偏差定义为:
\6 y, k4 u& u $ Y/ F% z* w" X
其中:
9 ~7 P; }! |, W" fFi,j,t为分析师j在第t年对公司i每股收益的预测值" x1 W$ n) [3 @ Y& Q6 P9 Q
Ai,j,t为公司i在第t年的实际盈利水平
( M6 D, |+ I2 ?0 nPi为公司i在分析师发布盈利预测前一个交易日的收盘股价。之所以选择Pi进行平滑,而非Ai,j,t-1,是因为公司上一年度的盈余可能为负,这样会影响分析师乐观偏差的度量。
. r/ K5 i; H2 ~: V在第t年跟踪公司i的所有分析师中,我们将Opti,j,t大于0的分析师的比例记为Optimism1。Optimism越大,则预测误差大于0的分析师的比例越大,分析师的乐观偏差越大。' ?$ o+ o: m) R& a" ~
% v2 _3 J& E! c, n) U5 L/ U, P/ i+ |
稳健性测试:
+ V/ M- H( a" D* f" a7 k8 a+ K使用“分析师平均预测偏差”代替“预测误差大于0的分析师比例”进行稳健性测试。首先,计算在第t年跟踪公司i的每个分析师的预测偏差;其次,每年对所有跟踪公司i的分析师的预测偏差取平均数,即为Optimism2。
`8 V# l; a9 T6 d/ ]( Y- M9 l1 m, p k9 x' C* m
2.数据说明
" `, p0 J% a7 k/ e样本选择:全部A股1990-2022年数据(“分析师预测指标文件”在数据库中是从2001-01-01开始,所以数据起点选择为2001-01-01)
; E/ g X. r0 x0 L# U7 o未作任何剔除处理 y) A8 S5 _( x( y' n8 O7 ^
每个压缩包都附有初始数据,计算代码,参考文献和最终数据
' [- E" F; o8 H5 V# [) P' g3 {
# u$ ?1 _% x. Q9 ]8 G( q3.参考文献9 n- K v& x" F1 v. I* x
[1]许年行,江轩宇,伊志宏,徐信忠.分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险[J].经济研究,2012,47(07):127-140.(Optimism1和Optimism2)8 |& U% c2 h9 P5 t
[2]李丹,袁淳,廖冠民.卖空机制与分析师乐观性偏差——基于双重差分模型的检验[J].会计研究,2016(09):25-31.(Optimism1和Optimism2)
* q' q k2 F, N# D2 |7 ~: @1 e K[3]伊志宏,朱琳,陈钦源.分析师研究报告负面信息披露与股价暴跌风险[J].南开管理评论,2019,22(05):192-206.(Optimism1)( G2 R. G/ ]0 k! [2 k' \* f" z
[4]董竹,张欣.分析师乐观偏差与企业研发投入——基于利益冲突和信息透明度的实证研究[J].科研管理,2022,43(07):181-188.(Optimism2)
0 s+ z) b+ a& s- g! M' z/ N- T: u# z; V* E% r
压缩包所含文件:
8 \0 \ d7 d7 \5 z " r0 ~: W) i# G+ C& y% z) x! l
数据样例:
% T5 B9 p& Z1 S6 ~# S& O% r: y . P7 H8 t* H" s6 x" a d1 d3 ]$ p
, M( P( R2 `& h. E, |6 Z
分年份数据量统计:, T2 u- Q/ Z* _. F+ U- R3 y
8 e, o* M1 D* y, M# q
7 d: D4 H( I$ H描述性统计结果:
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