复旦大学
硕士学位论文
证券分析师盈利预测反应不足研究
姓名：姚晨曦
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：胡庆康
20070515
复旦大学硕士学位论文
证券分析师盈利预测反应不足研究
摘要
证券分析师的盈利预测为研究资本市场的行为特征以及资本市场对公司基
本面信息的反应提供了一个绝好的切入点。国外的研究表明分析师的预测通常不
是对未来盈利的无偏估计，而是往往存在正偏差现象，并且对信息存在反应不足。
本文使用国内证券分析师的盈利预测数据，采取实证研究的方法，对盈利预测的
相关特征进行研究。研究表明，国内的分析师同样存在对信息的反应不足。这里
的信息包括两类，一是上一期业绩公告时超分析师预期的信息，即历史的预测偏
差，二是通过期间股价变动所反映的其他与未来盈利有关的信息。同时，分析师
在进行盈利预测时也存在明显的正偏差现象，即表现为过于乐观。而随着时间的
推移，各种不确定性的下降和信息的增多会使上述的反应不足以及正偏差有所降
低。此外，通过引入虚拟变量进行敏感性分析，我们也发现坏消息下的策略性偏
差虽然可以解释部分正偏差的存在，但是却无法对反应不足做出解释，消息的性
质本身与预测偏差并不存在显著的相关性。
本文还试图通过建立一个简单的模型来为实证结果给出经济学解释。模型假
设当新信息出现所导致的实际预测偏差或预测的再次修正与之前分析师盈利预
测修正的方向一致时，其分析师的声望所遭受的损失较少，而当两者的方向不一
致时所受的损失将会较大，即分析师所面对的是非对称的成本函数。通过模型推
导可以证明，理性分析师会通过有意识地制造对信息的反应不足来确保自身利益
的最大化。同时，随着未来盈利不确定性的加大和变更预测修正方向成本的上升，
其反应不足的程度也会上升。本文的以利益驱动为基础的模型，为分析师盈利预
测反应不足的解释提供了心理学之外的另一个分析角度。
关键词：盈利预测，证券分析师，反应不足，理性预测
中图分类号：F830．91
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Research on the Underreaction in Financial
Analysts’Earnings Forecasts
ABSTRACT
Analysts’earnings forecasts provide a pt翩breakthrough pDim for the researches of
behavioral characteristics ofcapital markets and its response to fundamental informadon
ofcompares．Folfeign academics find that the analysts’forecasts ofcompaIli嚣’future
earnings alenot usually unbiased estimation,but a positive bias always added，and
there is underreaction to information．As an empirical research,this paper using eanlings
forecasts made by domestic analysts to study the chataOeristics ofthe earnings forecasts．
The result shows that there is underreaction to information as well for the domestic
analysts．There are two kinds ofinformation referred to：oIle is earnings-surprise information,
and the other is other earnings-related information reflected in stock price．
Meanwhile，there is also positive bias in eaming．s forecast made by domestic analysts，
which means the analysts being tOO optimistic．And as time goes by,the above underre,
acdon and optimistic bias will decrease with more information and the reduction of
uncertainty．By introducing fictitious variables for the sensitivity analysis,we find the
analysts’strategically adding bias in the wake ofbad news could explain part ofthe
optimistic bias but not the underreaction．There is no significant relationship benVoen
the nature of information and forecast errors．
By developing a simple theoretical model，this paper also introduces all explanation
for the empirical evidence of underreaction in analysts’earnings forecasts that is
consistent with economically rational analysts．The model assumes that,for a given
level of inaccuracy,analysts’reputations suffer more(1ess)when subsequent informarion
causes arevision in investor expectations in the opposite(same)direction as
¨
复旦大学硕士学位论文--●-。----●-。●-●。-。●●。。●。’‘。-●-。。。’——’。’。’1—。’’’——。———————一the analyst’S两or earnings forecast revision．Given this asymmetric loss function,the
result ofthe model shows吐lat'for m扣【iIni五ng interests or minimimg Costs，rational
analysts will underreact to information by purpose．And the underreacfion increases
w仙the uncertainty of subsequent information and with the disproportionate COSt
associated with revision reversal．Our incentives-basod explanation for undcrreaction
provides an alternative to psychology-based explanations and suggests aveBues for
further research．
Keywords：E卸血Igs forecasts；Security analysts；Underreaction；
Forecast rationality
Classifieation Code：F830．91
m
论文独创性声明
本论文是我个人在导师指导F进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除
了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的
研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明
并表示了谢意。
作者签名上出越日期：鲨2：』：!￡
论文使用授权声明
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送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内
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规定。
作者签名：
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研究对象
一、引言
盈利预测是指预测主体对公司未来的某个或某几个会计期间的经营成果所
做的预计和测算而生成的信息1。它是一种事前信息，可为投资者的投资决策提
供重要依据。这里的预测主体主要包括上市公司和作为中介的证券分析师。由于
我国从2001年起取消强制性要求上市公司发布盈利预测的规定，因此目前上市
公司的盈利预测基本不对外公布，只是用于内部经营管理的需要。市场上可获得
的并对投资者行为产生影响的盈利预测基本上都来自于证券分析师。本文的研究
范围也将局限于作为市场中介的证券分析师所做的盈利预测及其偏差特征。
从广义上看，证券分析师分为买方证券分析师和卖方证券分析师。卖方分析
师受雇于证券公司或独立研究机构，他们的研究报告通过销售人员或投资银行项
目人员提供给众多的投资者(包括机构和散户)，以帮助公司获取经纪佣金、股
票发行承销收入或服务费用。买方证券分析师则受雇于基金管理公司、保险公司
资产管理部门等专业从事证券投资业务的机构，他们的报告仅用于辅助内部投资
人员的投资决策，以帮助所在机构获取投资收益为目的，买方分析师实际上是投
资经理的分析职能的延伸。从研究的角度看，两者之间存在明显的差异。卖方分
析师的报告具有公开的影响力，他们的研究观点和盈利预测被市场广泛认知，对
市场行为直接产生影响；而买方分析师的预测被其所在机构“私有化”，不具有公
开影响力，只能通过机构自身的投资行为间接影响市场。从数据来源上看，卖方
分析的预测由于公开发布因而容易收集，而买方分析师的预测作为机构内部信息
很难收集。因此，国内外各类关于证券分析师的研究，几乎都集中于对卖方证券
分析师的研究，本文的研究也不例外。如果没有特别说明，本文所提及的证券分
析师(或简称为分析师)都是特指卖方证券分析师。
研究意义
学术界对于证券分析师的盈利预测一直有着浓厚的兴趣，因为它为研究资本
1黄燕铭，2006，证券分析师盈利预测偏差动因研究．P3 ，
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市场的行为特征以及资本市场对公司基本面信息的反应提供了一个绝好的切入
点。
在资本市场上，证券分析师是一个特殊的中介群体。一方面，他们拥有专业
的财务报告解读能力以及对宏观、行业发展态势的分析判断能力，更为重要的是
通过实地调研上市公司他们可以掌握大量超过上市公司法定信息披露范围的信
息，而所有这些信息最终将反映到其盈利预测之中．另一方面，伴随市场的日渐
成熟、价值投资理念的深入人心以及机构投资者比例的日益提高，证券分析师在
市场上的影响力日益扩大，股票价格的走势和变动也日益反映其盈利预测以及由
此做出的投资评级和目标价位。事实上，证券分析师已经成为沟通证券价格和证
券内在价值的重要桥梁。分析师在向市场参与者提供反映证券内在价值的信息的
同时，也在缩小资本市场的价格偏离，从而提高市场的有效性2。而分析师向市
场传递的盈利预测数据无疑是他们所掌握的所有这些信息的综合反映．
在国外发达资本市场中，证券分析师的存在由来己久，其地位也是相当高的。
在华尔街，一些明星分析师甚至赶超基金经理，在资本市场上。呼风唤雨”，他
们的言论会对股价走势产生巨大的影响。在中国，虽然证券市场已经存在了近
20年，但证券分析师这一行业一直到这几年才开始进入一个快速的发展阶段。
从1990年沪深两个股票市场创立到1998年，市场的参与者一直以散户为主，投
机气氛浓重，因而以技术分析为主要方法的股评报告一直占据市场主流。基于公
司基本面的分析报告虽然从1996年开始出现，但主要的服务对象仍是证券公司
内部的自营部门，并没有公开的影响力。当时对分析师并没有从业的资格要求，
大部分的分析师并不具备相关的财务和会计基础，也不做盈利预测。因此当时的
公司报告不仅数量少，而且是以传递内幕信息为主要目的。随着1998年至1999
年间lO家规范化运作的基金管理公司成立，对以基本面分析为主的证券分析师
的需求开始产生。1998年‘投资咨询管理办法》公布，开始对分析师实行“考
试一执业资格申请——年检”的管理制度。之后，证券分析师的数量开始迅速
上升，影响力也开始加大。2000年后，盈利预测、股票估值等分析手段在公司
研究报告中相继出现。然而这一时期的公司报告仍然偏重内幕信息的收集而非深
入的分析，盈利预测并不构成报告结论的重要依据，并限于每股收益等单项财务
指标的预测。真正的大发展是从2003年开始的，保险、QIIF等大规模机构投资
者的直接入市，对证券研究提出了更高的要求。尤其是QIIF制度的推行．不仅
带来了境外的资金，也带来了国外先进的研究方法和研究理念，迫使国内的分析
师们改变传统的研究方式，逐步建立起一套从宏观经济分析、行业经济分析到公
2金雪军，蔡健琦．2003，证券分析师行为及其市场影响，‘资本市场月报'8月号，陌1
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司战略与营销分析、财务报表分析与预测、股票估值的现代化研究方法体系。于
是在分析师的日常工作中，出现了基于Excel的盈利预测和股票估值模型，从单
一的指标预测走向了三张完整报表的预测。2005年起，今日投资、Wind、朝阳
永续等信息供应商开始收集和发布分析师盈利预测的信息和统计报告。
每一个证券分析师的盈利预测都会通过他们自身的影响力向市场进行传递，
在此基础上市场会形成对公司未来盈利的一致预期(consensus expectation)，这
其实是历史信息，且已经反映到目前证券的价格中。当实际盈利通过公司业绩公
告进行公布时，其与分析师一致预期的差额，即预测偏差(surprise)，将构成投
资者获得的关于公司基本面的新信息，它会对证券的价格产生重大影响。因此，
对于投资者而言，对预测偏差本身的预测实际上比准确预测实际盈利更为重要，
而这就要求对分析师的盈利预测有深入的了解和研究．
究竟分析师的盈利预测是否反应了其掌握的全部信息?预测是否是未来收
益的无偏估计?实际偏差又是如何产生的，除了随机因素外是否存在其它来源?
在面对历史偏差或其他新的信息时，证券分析师又是如何修正其盈利预测?新的
偏差是否还会产生?国外的学者们对以上这些问题进行了大量的研究和分析，发
现了众多有趣的结论，也为实践提供了许多有力的指导。那么尚处在发展阶段的
中国资本市场中情况又是怎么样的?与国外的研究成果是否一致呢?本文的目
的就是要通过国内数据的实证分析，来研究中国分析师的盈利预测存在何种特征。
主要贡献
本文首次运用国内的数据对证券分析师盈利预测的反应偏差进行实证检验。
通过检验我们发现：证券分析师在进行盈利预测时，对信息存在明显的反应不足
现象。参照过去的研究文献，我们将反应不足(Underreaction)定义为：在面对
新的好(坏)消息时，证券分析师修正后的盈利预测系统性得低于(高于)即将
发布的实际盈利。换句话说．当盈利预测在新方向上所修正的幅度小于根据新信
息所实际应该修正的幅度时，反应不足便产生了，即证券分析师对信息的反应存
在一定程度的制约。此外我们也发现，众多研究文献中所验证的正偏现象(分析
师乐观倾向)在本文的实证结果中也存在。
对于证券分析师盈利预测偏差及反应不足的动因，国内外许多研究都提出了
不同的解释，包括经纪业务和投行业务的利益驱动、来自上市公司的压力、分析
师的心理偏差等等。本文也试图从理论的角度来对实证中所发现的反应不足进行
解释。通过假设非对称成本函数，本文建立起～个简单的数理分析模型，并论证
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了在经济理性的情况下，追求成本最小化的分析师的确会表现出对信息的反应不
足。
本文结构
第一部分主要阐述本文所要研究的对象、研究的意义以及主要贡献。
第二部分是对主要的关于分析师盈利预测偏差的研究成果进行文献综述。由
于国内的相关研究仍处于起步期，因此本文将偏重于介绍国外相关研究的主要文
献。在此部分中，我们将从分析师盈利预测的优越性、预测的偏差特征、预测的
修正以及预测偏差动因四个角度，分别介绍已有的相关研究成果。
第三部分通过实证来研究国内分析师盈利预测偏差的特征。在实证过程中，
我们将新信息分为关于历史预测偏差的信息和反映在期间股价变动中的相关盈
利信息，并用两个模型来分别测试分析师对这两类信息的反应。此外，本文还利
用虚拟变量对好(坏)信息进行了敏感性分析。
第四部分中，为了寻找实证结果的经济学解释，本文以非对称成本函数为基
础建立了一个简单的理论分析模型，并有效地解释了反应不足产生的原因。
第五部分是对本文相关研究结论的一个总结，并提出了研究中所存在的不足
和今后的改进方向。
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二、文献综述
在国外，成熟资本市场的存在和发展为分析师盈利预测的学术研究提供了良
好的条件，有大量学者对证券分析师盈利预测的优越性、预测的偏差特征及动因
进行研究，产生了较多的研究成果．而在中国，证券分析师的队伍直到98、99
年才开始形成并壮大，而对上市公司的盈利预测至2000年才开始发展，加上缺
乏相关的数据统计，因而少有关于证券分析师研究方面的文献。因此，本文也将
集中于对国外相关研究文献和成果的回顾和总结。
关于分析师盈利预测优越性的研究
证券分析师盈利预测的优越性是研究者早期主要关注的问题。与简单时间序
列预测模型相比分析师的盈利预测是否更为准确，一直是国外学术界争论不休的
焦点。有一派学者认为，分析师的预测并不比单用过去盈利流的一元时间序列模
型预测更准确，如Cragg和Malkiel(1968)，Elton和Grubcr(1972)等。另一
派学者，以Brown和Rozcff(1978)、Crichfield等(1978)等为代表，提出证券
分析师盈余预测比公司盈余单变量时间序列模型预测更能准确测量市场对上市
公司盈余的期望。他们认为单变量盈余时间序列预测忽略了在其它时间序列中潜
在的有用信息，因此不能够提供最精确预测。由于证券分析师处理的信息量要远
远大于公司过去盈余的时间序列数据，因此证券分析师的盈余预测能更好地测量
市场的盈余期望。由于雇佣分析师要比时间序列模型付出更多的成本，这意味着
分析师必须产生比时间序列模型更好的结果才具有现实意义。
Brown和Rozeff(1978)用季度盈利数据对分析师的短期盈利预测进行了研
究。结果发现，分析师的平均盈利预测偏差绝对值比时间序列模型的平均盈利预
测偏差绝对值低2．4％，也就是说分析师盈利预测的精确度要高于单纯的时间序
列预测模型。Collins和Hopwood(1980)运用多元检验技术，首次将分析师模型
和四个一元时间序列模型(即Box-Jenkins(1970)的BJ模型、Griffin(1977)
和WaRs(1975)的GW模型、Fosler(1977)的F模型、Brown和Rozeif(1978)
S
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的BR模型)的季度盈利预测的准确度放在一个模型里进行比较。他们发现分析
师的预测相对于最好的一元模型而言，两个错误指标都更小，产生的异常值在数
量和程度上都更少，而且能对诸如罢工、盈余的突然波动等重要经济事件及时做
出反应，但一元统计模型要么不能做出反应，要么反应滞后。Brown等(1987)
用季度数据研究分析师盈利预测质量时发现．即便将分析师具有的信息优势扣除，
其所做的盈利预测还是比时间序列预测更为精确。对于长期盈利预测，Vander
等(1988)的研究也发现了相同的现象，他们指出分析师在做盈利预测时除了时
间序列模型之外还会加入其它的信息。
Brown和Hagerman等(1987)提出分析师的优势在于：(1)同时性优势
(contemporaneous advantage)，即分析师能更好地利用一元时间序列模型预测起
始日的信息；(2)时机优势(timingadvantage)。即分析师能利用上一季度结束
日和自己的预测公布日之间的信息．Dremaa和aerry(1995)也认为分析师的预
测偏差如果位于一个合适的基准(如股价的3％)之内，一般来说比简单时间序
列模型或复杂时间序列模型更精确。
这些研究成果使越来越多的人相信，分析师的平均盈利预测较之时间序列预
测更适合用来代表“市场预期”。国内虽然缺乏同类型的研究，但通过利用分析师
盈利预测和股票推荐来构建投资组合的方法(朱宝凯和王怡凯(2001)，张宇光
和白晓宇(2006)等)，学者们发现可以获得稳定的超额收益，即分析师的分析
预测的确是具有优越性的。
关于分析师盈利预测偏差特征的研究
在认同分析师盈利预测优于时问序列模型之后，人们开始更多关注预测偏差
的具体特征。
研究首先发现分析师的预测通常不是对未来盈利的无偏估计，而是具有明显
的正偏差或称为乐观倾向(Optimistic bias)。Dowen(1989)取1977～1986年
10年间的数据做分析，发现其中7年预测偏差显著为正。Calderon(1993)将
1976～1988年间分析师对每股收益EPS预测值作为样本，也发现分析师发布的
盈利预测往往超过实际盈余，且在八十年代尤为明显。Chopra(1998)对从1985
年1月～1997年12月期间标准普尔500指数每月的收益及增长率预测进行了考
察，发现除少数年份(1988年)低估了盈余，绝大多数年份盈余都被高估了，
1991年甚至高估了30个百分点，1985～1992期间盈余平均高估9．4个百分点，
1993年以后预测盈余比较接近实际盈余，就整个研究期间(1985～1997)平均
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而言仍然高估6．1个百分点。之后，Brown(1998)，Richardson等(1999)，Lim
(2001)工in和McNichols(1998)以及Dechow等(2000)的研究也都确认了
上述观点，即无论是长期预测还是短期预测，分析师都存在过度乐观的倾向。国
内方面，黄燕铭(2006)研究表明国内的盈利预测也存在同样的正偏情况。
此外，人们还发现分析师在进行盈利预测时，对涉及未来盈利的信息，存在
反应不足的现象。这里所指的信息主要包括两类：1)上一期业绩公告时超分析
师预期的信息，即历史的预测偏差；2)其他与未来盈利有关的信息。针对第一
类信息，Mendenhall(1991)以及Abarbanell和Bemard(1992)通过研究发现
分析师季度盈利预测的偏差存在线形相关，他们将其归结于分析师对已公布盈利
信息的反应不足。至于第二类信息，Brown等(1985)，Lys和Sohn(1990)，
趾拼ba雎U(1991)，以及舢i等(1992)发现分析师的预测偏差、预测修正与股
票价格的变化存在相关性，他们认为这显示了分析师对股价中所反映的最新信息
存在反应不足。与此同时，Brown等(1985)、Shane和Brous(2001)发现分析
师的盈利预测的连续修正也存在正相关。Shane和Brous将这种现象解释为，分
析师对修正其预测所依据的信息存在反应不足，即对原有预测偏差出现所预示的
信息存在反应不足。
另一些学者则认为分析师的盈利预测存在反应过度现象。“过度反应假说”
最初是用于股票市场的，人们发现股票市场会持续的对新信息做出过度反应，从
而导致股票的价格会暂时偏离它们的基本价值，这主要是因为人们乐观和悲观的
情绪造成的。长期过度反应的有名的证据首先被DeBondt和Thaler(1985)提出，
他们通过执行一个长期策略来评估他们构建的赢家和输家组合所获得的异常收
益，输赢是根据他们在过去的三到五年的相对于整体市场的收益，结果显示组合
能够在未来的三到五年持续的跑输和跑赢市场。DeBondt和Thal矗"(1990)首次
将过度反应研究引入了证券分析师盈余预测领域。他们的方法很简单，他们估计
岛一点一-2，+6【鼻一局．1)+P，，在这里E为实际盈余，F为预测盈余。他{1"1m t-1
到t时刻盈余实际变化对盈余预测变化进行回归，他们发现系数d为O．65，这意味
着盈余预测变化已经被按比例的缩小以符合盈余的实际变化，也就是存在过度反
应。现在这一结论通常被称之为“广义过度反应”。但它并没有说明证券分析师
究竟对何种信息产生过度反应。唯一清楚的是盈余预测变化不得不按比例缩小来
适应实际变化。
John C．Easterwood和Stacey R．Nutt(1999)的研究将Abarbanell和Bernard
(1992)的分析师反应不足与DeBondt和Thaler(1990)的分析师过度反应这两
种截然相反的结论联系到了一起。他们认为分析师是否反应不足或过度反应取决
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于其接受到盈余信息的本质。他们通过对信息本质的分类研究发现分析师对坏消
息反应不足和对好消息过度反应。这显示分析师在考虑新信息含义时存在系统性
乐观主义，而不是系统性错误理解了所有新信息。
关于分析师盈利预测修正的研究
随着时间的推移，分析师将获得了更多的信息，他们会对自己以前所作出的
预测进行修正，同时纠正之前的预测偏差。Elton、Gruber和Gultekin(1984)将
414家经纪公司的职业分析师在1976、1977和1978年对EPS的预测作为样本，
发现在预测年度开始时，分析师有明显的倾向高估他们认为业绩好的公司的增长
率，反之，低估他们认为业绩差的公司的增长率，而当接近年底时，所有的错误
指标都显示预测错误单调下降。
分析师修正自己以前的预测时都考虑到了哪些因素呢?
Moses(1991)在分析中引入了现金流信息。一般分析表明，修正当期的预
测是为了反映包含在来自以前年度报告的盈余中的预测错误(未预期到的盈余)，
但在控制了未预期到的盈余所包含的信息后．发现预测修正还与未预期到的现金
流相关。但显然，分析师在修正其预测时会考虑更多的因素。
有人认为，分析师决定修正预测很可能取决于以下几点：①预测期间分析师
可获得新信息(公开的和私人的)的程度；②投资者早期利用信息交易获得的期
望利润；③分析师获得和收集新信息的成本。Smerke(1998)对这些决定因素进
行了实证检验。基于该模型的假设是；分析师修正现有预测的频率与每个公司的
盈余过程的变动性及股价对新信息的反应正相关，而与知情交易的能见度负相关．
初步检验发现，在控制了公司规模和日均股价的变动以后，分析师修正预测的频
率与盈余的变动性、公司盈余反应系数、以前的日均交易量以及跟进的分析师人
数等呈正相关，而与交易量的偏度呈负相关。
Trueman(1990)认为以前对证券分析师预测准确度的实证研究都隐含着一
个假设，即盈利预测能完全反映分析师所占有的全部信息，他的研究表明这种假
设也许不正确，分析师并不愿意一接收到新信息就修正自己的预测，因为修正对
他以前预测的准确度来说是一个负面的信号。这一研究表明，分析师自身的行为
动机也是不可忽略的一个重要因素。
Ajink：a,Atiase and Gift(1991)的研究将人们的注意力转移到市场因素上来。
作者发现：交易量是和分析师对该公司利润预测离散度正相关的，也和分析师对
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EPS预测的修改幅度正相关。因此可以说，市场因素也是一个不容忽视的因素。
关于分析师盈利预测偏差动因的研究
针对分析师预测中所出现的系统性正偏差，部分研究试图从统计方面的角度
来寻找原因，但更多的学者则认为偏差的出现是有深层次的经济动因的。通过研
究，人们总结出了三类导致正偏差的主要动机：
(1)与目标公司管理层保持良好关系以获得非公开信息提高预测的准确度。
因此当上市公司和投资者之间的信息不对称程度较高时，分析师会倾向于通过发
表偏乐观的预测报告以引起公司高管的注意，从而获得与这些高管沟通的机会。
Francis和Philbdek(1993)考察了两种不同类型的分析师：第一类不荐股但进行
盈余预测、并维持与管理者的关系；第二类荐股但无需发布盈利预测或与管理层
维持关系。他们假设，在第二类分析师荐股意见不太有利的情况下，第一类分析
师会出现为避免与管理层关系恶化而提供更乐观业绩相关信息的倾向。结果表明，
对“卖出”类股票的盈利预测比对“持有”类股票的盈利预测更乐观，同理对。持
有”类股票的盈利预测比对。买进”类股票的盈利预测更乐观。Das等(1998)
认为，尽管预测偏差或误导市场，但公司的高管却乐于见到这样的现象，因为这
会给公司与中介机构制造合作的机会。
(2)为促销券商承销的股票．分析师所在的证券公司要为企业发行股票、
债券或者为企业并购提供服务，并从中收取佣金。分析师签发乐观的盈利预测报
告可以帮助他们的雇主更好地开展相关工作并获得可观的报酬。当然客观上也存
在相关的制约因素，主要是分析师自身的个人声誉和职业发展等。精确的盈利预
测可以提升分析师在业内的地位捧名，而预测误差则会降低市场对其的信任。因
此对分析师而言存在一个成本收益的比较。Dugar和Nathan(1995)将分析师分
为两组：。有”或。无”附属关系，即所属证券公司“是”或“不是”被预测公
司的投资银行。研究发现，两组分析师的预测偏差存在差异，前者发布的盈利预
测和投资建议都更乐观，但根据两组分析师的投资建议赢得的投资回报却无显著
差异，证明分析师为取悦客户单位的管理层也许会使预测有所偏差，但决不愿以
牺牲准确度为代价。在附属关系充分披露的前提下，市场参与者在形成盈利预期
时将较少依赖投资银行分析师。Lin和McNiehols(1998)也对证券再发行的样
本进行了研究(1989．1994，共2400个样本)，发现分析师一般都过于乐观，但
主承销商分析师乐观程度更甚，他们会在更大程度上避免。卖出”建议。此外，
也有研究(AIlen和Faulhaber(1989)，Irville等(2000))显示卖方分析师的预
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测不仅无偏，还有可能更准确，因为其在承销过程中拥有特定的信息优势。
(3)为刺激公司的经纪业务，以便获得更多的手续费收入。Irvine(2004)
考察了分析师的预测和荐股意见是否影响券商在该股票的交易中占有的市场份
额。他应用了Hayes(1998)的交易动机模型，数据来源于多伦多证券交易所的
最大的100家公司在1993年9月1日到1994年8月31日期间的数据。研究发
现分析师的盈利预测越偏离一致意见，券商所占交易的市场份额越大，且低于一
致意见的预测带来的手续费并不少于高于一致意见的预测创造的手续费收入，预
测错误对券商的市场份额并没有显著负面影响，然而分析师的“买入”和“强力
买入”的投资建议比其他投资建议更能大幅度地提高券商的手续费收入。所以
Irvine认为分析师更有可能通过发布乐观的投资建议而非提高盈利预测的手段为
券商创造手续费收入。此外，如果分析师所在公司的大型机构客户拥有大量的分
析师跟踪的股票，公司可能担心失去机构投资者的业务，而不允许分析师发布影
响机构投资者证券组合的负面报告。McNichols和O’Brien(1997)的研究发现
出于为经纪业务服务的目标，分析师可能会出现选择性的偏差。对那些拥有良好
前景的公司，分析师通常会及时跟踪和更新预测，而那对于那些前景不好的公司
则会选择放弃继续覆盖或停止更新盈利预测，因此一致预期就会出现过度乐观的
情况。
当然除了以上三种动机外，学者们还提出了许多其他的解释，如公司盈利的
偏态分布会导致预测偏差的出现(Gu和Wu(2003))，公司的利润操纵和盈余管
理会使分析师失去对公司盈利的精确判断(Abarbanell和Lehavy(2002))等。
总之，证券分析师、雇用他们的证券公司、被预测的上市公司这三者之间的各种
利益关系决定了是何种经济动因导致了盈利预测偏差的出现。
然而，以上这些动因都很难解释为何分析师会对关于未来盈利的信息产生反
应不足。一些研究试图从心理学的角度来进行解释反应不足这一现象。Elliott等
(1995)提出，分析师的反应不足主要来自于个人决策过程中的判断偏差。
Barberis等(1998)则认为是保守偏差模糊了投资者的判断力，并使得证券价格
对新信息反应不足。Mikhail和Walther(2003)检验了当分析师跟踪研究特定公
司的经验增加时，分析师是否能够更充分地将以前盈余信息包含到他们当前季度
盈余预测中去。通过用每个季度分析师发布的有关特定公司盈余预测个数来衡量
分析师关于特定公司的预测经验，他们发现随着分析师经验的增加，分析师对以
前盈余信息反应不足的效果变低了，即分析师的反应不足是来自于经验不足所导
致的认知缺陷，这也能解释为何随着分析师经验的增加分析师的预测精度也变得
更高了。Forbes等(2004)则复制了Keane和Runlde(1998)的研究方法并检
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验了分析师的盈余预测是否具有理性。结果显示在考虑到公开可获得信息条件下，
分析师盈余预测是非理性的。此外，一些实验室的研究也表明，在特定情况下个
人决策中的心理偏差会导致分析师和投资者出现反应不足(如，Maines和Hand
(1996)，Calegari和Fargher(1997))。
国外关于证券分析师的研究理论经历了从现代经典金融理论到行为金融理
论的发展，分析框架也从经典金融理论中定义的“理性经济人”发展到了行为金
融理论中定义的。正常经济人”．在经典有效市场中，分析师做出的盈余预测是
完美无偏的，并且分析师能够通过对所跟踪公司盈余和评级调整将新信息迅速反
映到股价中去。但在现实市场中，由于证券分析师的行为不可避免的受到来自外
部(公司及客户利益等)和自身内部(能力及心理情感因素等)条件的约束和影
响，其所做出的盈余预测往往是有偏的，并且对信息存在不同程度的反应不足或
反应过度。分析师和所在公司、投资者、上市公司管理层及分析师之间的相互影
响和互动将会对整个市场的配置效率及价格运动产生影响。这些研究成果为现实
中人们该如何来认识和利用分析师的盈利预测提供了巨大的指导意义。然而国内
在这方面的研究由于条件所限尚处于起步阶段。本文的目的就是希望借鉴国外的
研究方法，利用国内有限的数据来对中国分析师的预测偏差特征进行初步研究，
重点关注分析师是否对于信息存在反应不足。
ll
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实证模型设计
三、实证分析
在实证模型设计之初，笔者遇到的最大问题就是数据的有限性。在国外，证
券分析师通常会对公司每季度的盈利进行预测，因此大量研究采用的是季度盈利
预测数据。由于样本足够大，不仅可以进行截面分析，还可以进行时序方面的分
析。至于年度预测数据，通常只用于对长期盈余预测的研究．而在国内，一方面
大部分分析师的盈利预测仅限于年度数据，并不对上市公司的季度盈利进行预测，
另一方面对相关数据进行收集统计发布的渠道才刚开始建立，以前年度的预测数
据几乎无法从公开渠道获得。这给本文的实证研究带来了极大的困难，只能在已
有数据的前提下，尽可能设计出较为合理的模型，以便得出可以有效反映现实情
况的实证结果。
为了从整体上把握分析师预测的偏差特征，本文并不使用单个分析师的盈利
预测数据进行研究，而是采用市场对分析师盈利预测的一致预期数据。这里的一
致预期是通过对研究某上市公司所有分析师的盈利预测进行加权平均获得的，相
应的权重是每个分析师在市场上的影响力。一致预期实际上是整个市场所认可的
分析师对公司盈利做出的预测，用它来研究分析师的群体特征是最为合适的。
由于缺乏历史数据，本文采用了基于公司层面的截面模型来对分析师的盈利
预测偏差进行研究，而所取的时间点则是可以获得有效数据的2006年，即模型
的研究对象(应变量)是分析师对上市公司06年的盈利预测和年报实际公布业
绩之间的偏差。
在文献综述中我们提到，国外的文献通常针对两类信息来研究分析师的反应
不足，一类是上一期业绩公告时超分析师预期的信息即历史的预测偏差，另一类
则是其他与未来盈利有关的信息。为了能够分别研究分析师对两类不同信息的反
应，本文选取了两个不同时间点的盈利预测数据(见图1)，并用两个回归模型
来分别测试分析师对上述两类信息的反应。
第一个时间点口是上市公司3季度季报发布后的第15天，用该时间点上06
盈利的一致预期数据来检验分析师对历史的预测偏差即3季报业绩超预期的信
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息所做出的反应。之所以没有使用05年的预测偏差来作为历史预测偏差，部分
原因是由于数据的不可得，但更为重要的是为了保证第二个模型的有效性。后面
我们会详细论述。正如前面所提到的，国内的分析师通常不对公司单季度的盈利
进行预测，因此我们也就无法得知分析师在对06年全年进行预测时对前3季度
有怎样的一个预期，从而也就无法直接计算3季报所公布的业绩与分析师预期之
间的偏差。为了解决这个问题，我们对3季报公布的实际业绩进行了全年化处理，
然后用全年化后的数据与3季报公布前15天的全年盈利一致预期进行比较，来
计算3季报所传递的超预期信息(即预测偏差)。这里的全年化处理是假设前三
季度业绩的同比增长率等于全年业绩的增长率，或者说第4季度将以前三季度的
同比增长率同比增长，因此全年化后的3季报业绩为：
船％滟．辙=凹‰．鲜·【船‰哺E．皲／凹‰前三鞭)
当然有些公司并不一定满足这一前提，其中的原因可能是季节性因素，也可
能是年末一次性收入或费用的发生(一些主营业务利润占比很少或全年亏损的公
司尤其如此)。但通过实际数据的计算，我们发现大部分的公司还是符合这一假
设的，这种处理方式也是现有条件下最为合理的。对于个别不符合的公司，我们
会将其从研究样本中剔出．
图l：时间轴和变量的选取
时间点4 时间点b
注：
Surprise=公司前三季度实际每股盈利全年化处理(假设前三季度业绩的同比增
长率等于j页期全年业绩的增长率)后再减去季报公布肓d 15天的全年盈利—致预
期．
啾司年报公布的06年每股收益减去时间点a(即季报公布后15天)或时间
点b(即年报公布前15天)的全年盈利—致预期．
例}，辱报公布后的第15天到年报公布前第15天公司股票相对于指数(采用沪
深300指数为标准)的日均相对收益率．它反映了两次业绩公告之间所产生的
其他与公司未来盈利有关的信息．
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此外，设计15天这个时间间隔，是为了让分析师在季报公布之后有充足的
时间根据季报的超预期信息来对自己的盈利预测进行修改，而这些修改后的预测
数据也进入了我们获取一致预期的数据库。如此一来，便可以保证我们所选择的
～致预期数据是包含了分析师对历史预测偏差所做出的反应的。
第二个时间点b是上市公司年报公布前15天关于06盈利的一致预期，该数
据主要是用于检验分析师对季报公布之后其他涉及未来盈利的相关信息的反应。
在弱势有效市场中，这些信息一旦产生，都会及时反映到股票价格的变动之中。
因此对于这些很难量化的信息，我们采用两个盈利预测时间点之间股票的日均收
益率(为便于计算，采用单利)来反映。
这里我们又遇到了另一个问题。2006年中国股市实行了大范围的股权分置改
革．之后整个市场都处于价值全面重估的牛市行情中。在我们计算期间内，几乎
所有股票的价格都出现大幅上涨，但其中的原因却很可能是价格相对于价值的重
估，而非出现了涉及公司未来盈利的相关信息。为了避免这种干扰，本文采用个
股相对于指数的日均相对收益率。这里使用的指数为沪深300指数，一方面是因
为本文的样本中同时包含的沪深两市的A股，另一方面以流通股为计算依据的
沪深300指数较之上证和深证综合指数更能有效反映市场的整体情况。当然，我
们也无法忽视此轮上涨中所出现的板块轮动效应，这会给我们所计算的个股相对
收益率和盈利信息之间的相关性带来一定的影响。
此处同样设计了15天的时间间隔，是因为在实践操作中，许多与上市公司
保持良好关系的分析师往往可以提前公告若干天获得实际盈利的数据，并对自己
的预测进行修改。为了避免这种情况，我们只考虑年报15天前的预测。
另外，由于是以公司为基础的截面分析，为了消除不同上市公司之间的价格
差异，模型中的所有绝对值变量(各种预测偏差)都需要用相应公司股票的价格
来进行调整，即除以公司股价．为便于计算，本文中统一使用年报公布当日的股
票收盘价来进行调整。
以下是实证分析中所采用的两个具体模型：
1)酒试对历史预灏偏差反应不是的模塑
我们使用公式①来检验分析师对3季度季报业绩中的超预期信息(即历史预
测偏差)是否存在反应不足的现象。
FEa=％+Pa·Surprise+u。①
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Surprise=公司季报公布的前3季度业绩进行全年化处理后，减去3季报公布
前15天分析师对公司06年全年每股收益的～致预期，即历史预测偏差或超预期
信息。，E尸公司06年年报公布实际每股收益与第一个时间点4(即3季度季报
公布后第15天)上分析师对公司全年业绩一致预期的差异。如上文所述，以上
两个变量均需要用年报公布当日公司股票收盘价进行调整。需要指出的是，在进
行实证分析以及数据选取时，模型中所涉及的日期，包括季报公布日和年报公布
日，都是以上市公司在证券交易所正式刊登公告的日期为准。
这里的零假设是尻=o。如果该假设成立，则意味着分析师现有的预测偏差与
历史的超预期信息不存在相关性，也就是说对历史预测偏差并不存在反应不足或
反应过度现象。而如果分析师面对历史预测偏差，在对年报的预测进行修正时存
在反应不足，那么公式①中的品将会是正的．我们将尼称为反应不足系数，它
显示了历史上晟近一次预测偏差的多少比例会成为目前这次的预测偏差中的一
部分．若屁是负的，则意味分析师对历史超预期信息存在反应过度，对盈利预
测进行了偏大的修正。截距％则反映了分析师的预测是否存在系统性的正(乐
观)偏差或负(悲观)偏差。
Francis和Philbriek(1993)提出当分析师下调某一个公司股票的投资评级时，
分析师可能会为了安抚公司管理层而在盈利预测时添加一个策略性的正偏差，即
表现的更为乐观。因此，当负的历史预测偏差出现而分析师又调低公司评级时，
这种策略性正偏差本身可能会引发分析师对预测偏差出现反应不足。为了避免受
这种策略性偏差的影响，本文在实证中会进行敏感性分析，即引入虚拟变量对好
的和坏的季报业绩信息(即正的和负的历史预测偏差)分别进行检验。
2)漉试对其饱覆稔相关僖怠反＆不是的摸垒
模型1主要关注对历史预测偏差的反应不足，为了测试分析师对其他涉及未
来盈利的信息是否也存在反应不足，本文的第2个模型引入了一个新的变量
——DE，，并将测试的重点放到第二个时间点(即年报公布前15天)上。
FEb=％+危·Surprise+名·OEI+U6 ②
Surprise与模型l中的含义相同，仍然是历史预测偏差。FEb是第-，个公司年
报公布的06年每股收益和第二个时间点b(年报公布前15天)上分析师一致预
期的偏差。以上两个变量仍然需要用年报公布当日公司股票的收盘价进行调整。
新变量OEI是，公司的股票从季报公布后第15天到年报公布前第15天这段时间
内相对于指数的日均收益率，它反映了其他与公司未来盈利有关的信息。当该收
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益率为正时，意味着期间出现反映公司未来盈利状况改善的信息，为负则表示存
在预示公司未来盈利有所恶化的信息。
过去的研究发现分析师对于反映在股票价格变动中的相关盈利信息存在反
应不足。但是这些研究无法避免股票价格变动中所反映的信息与业绩公告中的信
息存在重叠的可能。Lys和sollIl(1990)发现了这个问题，并试图通过控制股价
变动计算期间来解决这一问题。在他们的模型中，计算股价变动的时间段内都不
存在业绩公告。但是即使如此，股价变动中的部分信息，仍可能来自于业绩公告。
舢i等(1992)也注意到这个问题，他们在研究年度预测偏差和历史股价变动的
关系时，就引入了上一年的预测偏差来作为控制变量。但是由于他们是以年为单
位来进行研究的，因此每一个计算股价变动的时间窗口都包含一整年，其中至少
有三次季度的业绩公告。为了区分分析师对股价变动所放映信息的反应不足和对
原有预测偏差的反应不足，本文的第二个模型同时采用前面介绍的两种方法。一
方面在计算股票价格变动时，避免其时间窗口中包含任何业绩公告。另一方面为
了避免股价可能滞后反映业绩公告的信息，在模型中引入历史预测偏差变量，即
Surge，来作为控制变量。
与模型l中的尾相同，^也是反应不足系数。如果大于零，则说明分析师对
于其他与盈利相关信息存在反应不足，如果小于零则表示反应过度，等于零则意
味着分析师盈利预测偏差与相关信息不存在相关性即分析师对预测的修正是较
为准确反映相关信息的。为了避免策略性正偏差的影响，此处同样会引入虚拟变
量对好的和坏的信息(即正的和负的日相对收益率)进行敏感性测试。
样本和数据
正如前文所指出的，由于受到数据的制约，本文仅对2006年A股上市公司
分析师盈利预测的偏差进行研究。截至2007年4月19日，共有1052家A股上
市公司公布了2006年的年报，其中沪市586家，深市566家，占沪深两市A股
上市公司总数的72．95％。部分上市公司由于新近上市或受股权分置改革影响长
期停牌，而无法获取到模型所需要的变量数据，因此将不纳入样本范围。
此外，如前文所提到的，小部分公司的业绩并不适合本文所提出的前三季度
业绩全年化处理的方法，即年报公布的业绩与前三季度业绩全年化处理的结果有
很大的差异。其中的原因可能是公司在两年间基本面己发生变化，但更多的是缘
于年末相对较大的一次性费用或收入的发生，这种非经常性项目每年的差异往往
非常大，因此利用同比增长率是很难估算的。此类情况在主营业务利润占比很少
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或全年亏损的公司(如ST类公司)尤为普遍。为了避免实证结果受此影响，我
们将年报业绩与前三季度业绩全年化处理结果的差距在30％以上的公司从样本
中予以剔除。
最终模型实际使用的样本空间为896家，包括540家沪市A股上市公司和
356家深市A股上市公司。
分析师对于上市公司的盈利预测是本文实证模型中最为关键的一个变量。回
顾国外对于分析师盈利预测的研究，通常采用两类数据，一是单个分析师对于上
市公司所作出的盈利预测，此时需要对单个上市公司的所有分析师进行截面分析。
还有一类是采用一致预期，即对研究某个上市公司的所有分析师的盈利预测进行
加权平均。为了从整体上把握分析师预测的偏差特征，本文所采用的是后者，使
用的一致预期数据来自于朝阳永续(sI，N兀MB)的Go-Goal业绩预测系统．朝
阳永续是A股一致预期数据的国内唯一发布商，其一致预期数据以国内和国际
63家专业卖方研究机构的上市公司预测数据为基础进行计算，是目前国内采集
数据涉及机构最多的，其采集报告数据的时间与研究机构公布的同步。考虑到由
于卖方机构品牌等市场影响程度不一，市场对不同卖方机构出具的业绩预测的信
任度也不一样，因此其一致预期数据在计算时对不同影响程度的机构所做出的预
测值赋以不同的权重，并定期修正权重水平，从而保障了一致预期数据的预测水
平更能反映整个市场的预期水平。它提供目前国内可以获得的最为权威的一致预
期数据。
而模型中所涉及的公司季度和年度业绩数据、股票价格、沪深300指数等均
来自于Bloomberg系统，并根据分红送配进行了调整。
实证结果分析
1)样本数据的统计分析
表1记录了模型主要变量的相关统计信息，通过定性分析可以发现一些有趣
的结果。在所覆盖的896家上市公司中，三个分析师盈利预测偏差变量(包括历
史的预测偏差Surprise以及我们所考察的两个时间点的预测偏差FEo和FEb)的
大小维持在卜0．16，+0．26]的区间内，其中历史预测偏差Surprise的正负波幅相对
较大3，FEo和FEb则相对较小。我们发现三个预测偏差变量的均值和中位数均小
于0，并且小于0的家数明显多于大于0的家数，这验证了黄燕铭(2006)的研
’波幅较大的原因可能与本文利用前三季度EPS来推测年度EPs有关．但由于受数据限制，尚无更好的处
理方法．
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究结果，国内分析师在进行盈利预测时存在明显的正偏差，即存在过度乐观的情
况。另外通过对比矾和FEb，我们可以发现后者即第二个时问点上的预测偏差，
其正负波幅更小，均值和中位数也更接近于0，即随着年报披露时间的临近，分
析师所掌握的信息更多，各种不确定因素也相对更少，因而盈利预测的准确性也
有所提高，相应的正偏差也随之减小。
表l模型主要变量的统计信息
此外我们还对季报公布和股价变动两个期间的分析师盈余预测调整情况进
行了统计(参见表2)。在历史预测偏差为负即实际业绩低于预期的524家公司
中，有244家的盈利预测出现下调(对比3季报公布后15日和公布前15日的预
测数据)，有273家未调整，另有7家上调。而在预测偏差为正的372家中，有
267家上调，105家未调整，下调家数为O。从中我们可以发现，前者上调盈利
预测的比例远大于后者下调预测的比例，这也从另一个侧面反映了分析师的乐观
倾向。在业绩好于预期时比较乐意上调盈利预测，而在业绩低于预期时则不是非
常愿意下调预测，而是更多地选择维持原有预测。在对期间其他盈利相关信息即
股票日均相对收益率进行分析时，也发现了同样的情况。在561家股票日均相对
收益率为负的上市公司中，有189家的盈利预测出现下调(对比年报公布前15
日和季报公布后15日的预测数据)，有318家未调整，有54家上调。而在股票
日均相对收益率为正的335家中，有209家上调，115家未调整，下调家数为11．
分析师向上调整盈利预测的动力仍然大于向下调整。
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表2盈利预测调整总结
t 7 1．34％
<O 524 —· 273 52．10％
l 244 46．56％
SUrprzse
t 267 71．770,4
>0 372 — 105 28．23％
I o 0．∞％
t 54 9．63％
<0 561 —· 318 56．68％
l 189 33．6904
oEI
T 209 62．39％
>O 335 —+ 115 34．33％
l ll 3．28％
2)对历史预测偏差的反应不足
表3给出了本文第一个模型(即测试分析师是否对历史预测偏差反应不足)
的实证结果。如前文所述，公式①中截距项的正负将反映分析师的预测是否存在
正偏差或负偏差，而斜率是否显著为正则将验证分析师是否对历史预测偏差存在
反应不足。
通过实证，我们可以看到截距项％是显著为负的，也就是说分析师在做盈利
预测时的确存在明显的正偏差。而历史预测偏差Surprise前的系数为O．44，显著
为正，这意味着分析师对最近一次的预测偏差存在反应不足。尽管他们会调整盈
利预测来纠正偏差，但是其幅度较小，只能纠正部分的偏差，而原有偏差的44％
仍会被保留下来并成为下一次预测偏差的一部分。这与Bernard(1992)等的实
证检验结果是一致的。此外我们还发现，与国外相关研究的检验结果相比较，国
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内的反应不足系数更大一些(国外一般在0．3-o．35)，这意味着国内的反应不足现
象会更为明显。
表3分析师对历史预测偏差反应不足的实证结果
当公司基本面出现问题，致使公司的实际业绩低于预期时，分析师可能不仅
会调低其盈利预测，还有可能下调公司的投资评级。在这种情况下，分析师很可
能为了安抚公司管理层而在盈利预测时添加一个策略性的正偏差，即表现的更为
乐观，或者说以低于自己的预期来小幅下调预测数据。由于这种策略性偏差本身
就可能会导致反应不足的出现，因此我们在模型中有必要对信息的好坏(即历史
预测偏差的正负)这一变量进行控制，以便进行敏感性分析。为了测试在剔除策
略性偏差影响之后分析师是否仍然存在反应不足，我们在模型中引入了一个虚拟
变量来反映信息的好坏。
FE。=口。o+口。-·BN+Poo·Surprise+Pol·(BN·Surprise)+Ⅳ。③
在公式⑨中BN为虚拟变量，用以反应消息的性质本身，当好消息(在这里
为盈利超预期或者说历史预测偏差Surprise>O)出现时BN=O，坏消息(盈利低
于预期或者说历史预测偏差Surprise<O)时丑Ⅳ-：1。公式中包含了两个BN,第一
个BN是为了剔除策略性偏差对系统性正(或负)偏的影响，而BN·Surprise则
是为了剔除策略性偏差对反应不足的影响。
表4的实证结果显示在剔除消息本身性质的影响下，反应不足以及系统性正
偏差的情况依然显著。与没有引入相关虚拟变量的模型相比，反应不足系数的变
化不大(由O．4368上升至0．4432)，而正偏系数即截距项虽然在数值上有比较大
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的下降(由．0．0016变化至．0．0006)，但是显著性水平仍然通过检验，乐观倾向仍
然存在。对于坏消息(盈利低于预期或者说历史预测偏差Surprise<O)，我们发
现它会对系统性偏差产生较大的影响，使得分析师的正偏倾向有较为明显的上升
(％，-一O．0009)，但对反应不足系数并没有显著的影响(表现为此』的t检验无法
通过)．也就是说坏消息下的策略性偏差的产生，或许可以在一定程度上解释部
分的系统性正偏差，但对于实证中所发现的反应不足并不具备充足的解释力，我
们仍然需要寻找其他理由来给予说明。
表4好(坏)消息下分析师对历史预测偏差反应不足的实证结果
FEo=tTl。o+口Ⅲ·BN+凡o·Surprise+以I·(BN·Surprise)+“。(多
样本总数：896
3)对其他盈利相关信息的反应不足
表5给出了第二个模型的实证结果。这个模型主要是用于测试分析师对于期
间其他与盈利相关的信息是否存在反应不足。由于此类相关信息无法直接量化，
因此这里使用公司股票在期间内的日相对收益率来代替。当收益率为正时，即意
味着出现了涉及公司盈利方面的利好消息，反之则是利空消息。模型中的Surprise
作为控制变量，其含义与第一个模型相同，引入的目的主要是为了避免期间股价
变动可能只是滞后反映业绩公告中的信息，而并不是出现新的信息。同样，公式
中截距项的正负将反映分析师的预测是否存在系统性的正偏差或负偏差，而斜率
A是否显著为正则将验证分析师是否对其他盈利相关信息存在反应不足。
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实证结果验证了Lys和Sohn(1990)，Abam-banell(1991)的发现，斜率且
是显著为正的，即分析师对于其他盈利相关信息同样存在反应不足的情况。但分
析师对于对其他盈利相关信息的反应不足系数(O．0823)明显小于对历史预测偏
表5分析师对其他盈利相关信息反应不足的实证结果
差的反应不足系数(O．3151)。此外，通过对比前后两个模型的实证结果(表3
与表5)，我们还发现随着时间的推移分析师对于历史预测偏差的反应不足(口)
从0．4368下降到O．3151，即分析师们通过时间点a和b之间的盈利预测的修改，
一定程度上修正了部分但并非全部的反应不足．同样，系统性的正偏差(Ⅱ)的
绝对值也有所下降(从0．0016到O．ool2)。两者出现下降，很大程度上还是缘于
年报公布日期临近，众多的不确定性大幅降低，而分析师掌握的相关信息也日益
全面准确，对公司实际业绩的预测也更为精确。
与第一个模型相同，为了避免策略性偏差的影响，我们也引入虚拟变量BNR
对好坏消息进行敏感性分析．不同于之前，这里的坏消息是指期间股票的日相对
收益率小于零，此时BNR=I，而收益率大于零时BNR=O。同样，我们在公式中
放入BNR和BNR·OEI来分别显示坏消息对系统性偏差和反应不足的影响(见
公式④)。
羁=‰+％*BNR+尼*Surmise+Ao·o日+丑。(丑懈·OEI)+ub ④
与之前的结果类似，在剔除消息本身性质的影响下，反应不足以及系统性正
偏差的情况依然显著。与引入虚拟变量之前相比，正偏系数的变化幅度较大(由
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-0．0012变化至．0．0004)，而反应不足系数的变化则相对要小一些(由O．3151下
降至0．2986)，但与第一个模型相反，这里的反应不足系数是出现下降的而非上
升。我们也发现坏消息只对系统性偏差有显著影响，使得分析师的乐观倾向更为
增强(哪尸一O．0007)，但对反应不足系数并没有显著影响(2，的t检验无法通过)。
坏消息下的策略性偏差依然无法解释我们所发现的分析师对其他盈利相关信息
的反应不足。
表6好(坏)消息下分析师对其他盈利相关信息反应不足的实证结果
心=‰+％I·BNR+fib·Surprise+；‘·OEI+·(BⅣR·OEl)+ub④
样本总数：896
检验目标(期望符号) 变量系数t统计量P值
Purlmse(expected sign) Variables Coefficient t-Statistic p-Value
通过以上两个模型的实证检验，我们发现国内分析师的确存在对信息反应不
足的情况，这里的信息既包括业绩公告超预期信息(历史预测偏差)，也包括其
他与盈利有关的信息(反映在股票价格的变化之中)。同时，分析师在进行盈利
预测时也存在明显的正偏差现象，即表现为过于乐观。而随着时间的推移，各种
不确定性的下降和信息的增多会使上述的反应不足以及正偏差有所降低。以上这
些实证结果与国外相关文献的研究成果是一致的。此外，通过引入虚拟变量进行
敏感性分析，我们也发现坏消息下的策略性偏差虽然．-IpA解释部分正偏差的存在，
但是却无法解释为什么会出现反应不足的现象，这也使得我们需要通过其他途径
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来寻找其中的原因。
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四、解释反应不足的经济学模型
对于为何分析师会对信息产生反应不足，许多研究都是从心理学的角度来寻
找原因的．Elliou等人(1995)通过研究发现分析师的盈利预测偏差与他们最新
的预测修改存在相关性，他们认为这一结果证明了分析师在进行判断和决策时是
存在心理偏差的，而这种偏差会导致分析师总体的一致预期存在对信息的反应不
足，因而需要不断地对预测进行反复修正。该解释与Barbcris等(1998)的市场
非有效概念模型是一致的，在这一模型中当出现与长期趋势不一致的信息时，投
资者在处理信息时的保守性偏差会使他们出现反应不足的情况。事实上，这些研
究都是从心理学的角度出发，认为心理偏差会对分析师和投资者的判断和决策产
生影响，并且这种影响在市场中会持续存在，从而导致股票的市场价格也会存在
一定偏差。
不同于心理学角度的解释，本文给出了一个以利益驱动为基础的简单分析模
型。该模型以非对称成本函数为出发点，通过简单推导可以证明，在经济理性的
前提下分析师为了谋求自身利益的最大化，的确是会表现出对信息的反应不足。
而在模型推导中，我们也可以找到与实证模型中相对应的反应不足系数。
前提假设
模型分析的基础是非对称函数。所谓非对称函数，是指当分析师对盈利预测
进行多次同方向修正时其声望所受到的损失要小于多次不同方向修正时的损失。
为了便于理解，我们假设在业绩公告之后上市公司披露其将投入一个新的项目，
分析师通过分析认为这一新项目将提高公司未来的盈利，因此他们会调高原来的
预测数据。当然有收益的同时必然会有风险，即未来盈利的不确定性，这里假定
盈利的分布是对称的。现在设想一下，如果分析师将他们的盈利预测一次性调整
为对未来盈利的无偏估计，那么未来分析师由于新信息出现而再次上调或下调预
测的概率显然是相等的。如果之后出现的信息导致分析师需要重新调低其盈利预
测(即与之前的调整方向不同)，那么投资者会认为分析师原先对新项目的分析
结论是在一定程度上被推翻了。反之当新信息的出现使分析师再次调高预测时，
投资者则会简单地认为虽然原先的预测在量上有误差但至少基本结论还是被确
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认的，即在总的方向性上是正确的。因此我们就可以假定，当投资者认为新信息
推翻了分析师的原有分析结论时，分析师的声望会因预测偏差受到较大的损失；
而当新信息验证了分析师的分析结论时，同样的预测偏差下分析师的声望所受到
的损失会比较小。于是分析师在做盈利预测时就会面对一个不对称的成本函数。
图2分析师所面对的非对称成本函数
之前上调盈利预测之前下调盈利预测
J -户里厩不C
＼ ／
预测偏；
J ‘户里厩卒C
＼ ．／ ， 。
预测偏；
事实上，这种非对称成本函数的假设是有现实依据的。首先，对于卖方分析
师来说修正盈利预测的同时通常需要撰写一份报告来论述其理由。这份报告对上
市公司的未来前景变化给出了一个二元判断(即与之前相比是好消息还是坏消
息)。如果从一份报告到下一份报告，频繁变更这种判断的方向，则会对分析员
的市场信任度和影响力带来不利影响。因此，在偏差可接受的范围内，如果分析
师能够将偏差归因于公司朝自己原来报告所判断的发展方向上更进了一步(例如
上一篇报告预测公司经营会略有改善，而实际状况是明显改善)，那么他所承受
的声望成本还是比较小的。这实际上也为Francis和PhiIbrick(1993)所发现的
分析师盈利预测正偏与调低股票评级存在相关性给出了另一个解释。即在降低股
票评级的同时，分析师会采取对坏信息反应不足的策略，如此一来将来公司实际
盈利低于预测的可能性就大大提高了，即创造了调低评级的正当理由。这意味着
分析师的行为其实是非常理性的，通过这种反应不足他们有效地规避因调低评级
而可能给自己声望带来的不利影响。其次，一会儿调高一会儿又调低预测也会使
分析师在自己公司内部丧失信任。通常要发表报告对自己的预测进行重大修正时，
分析师首先就必须向自己的部门主管及相关部门人员(尤其是销售人员)提供理
由，反复变动不仅使主管对其能力产生怀疑，也会影响相关部门人员的工作。再
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次，已有的研究显示市场并不能完全认清分析师在进行盈利预测中所发生的失效。
如Abarbanell和Bushee(1997，1998)就提出无论是分析师预测还是市场价格
都会对揭示公司未来盈利变化的基本面信息产生反应不足。Stichcl(1991)指出，
这种市场的非有效性并不一定是投资者的非理性造成的，而是由于现实中存在着
较大的信息收集和处理成本。因此，如果投资者根据那些对好(或坏)消息反应
不足的预测修正来购买(或出售)股票，那么一旦新的信息确认了原有的修正方
向，他们往往都可以获利，因为仍有继续同向修正的需要。因此在市场无法对分
析师的反应不足进行有效调整的情况下，理性的投资者也会更偏好分析师修正盈
利预测时的反应不足。
在这种非对称成本函数下，理性的分析师势必会对预测的修改有所自我约束，
即出现反应不足，而且未来的不确定性越大，其反应不足的程度也会越大。以下
我们就通过公式推导来论证这个结论。
模型推导
主要假设：
(1)z是公司未来某一期间内的盈利，乃是分析师最初对公司盈利茗的预测。
为了简化，假定乃是无偏的，即不考虑系统性的正偏或负偏4，之后预测的偏差
都将来自于非对称成本函数下的分析师行为。
(2)新信息y出现。在y的情况下，盈利x是对称的条件分布，其期望值为
E(xlr)=r,+P，其变化区间为(巧+e-u，耳+P+“)．这里的P(B≠o)反映了新
信息y对盈利x影响的方向和大小，其中的不确定性则用“(甜>O)表示。为了
简化，我们假定x的条件分布为均匀分布，因此／(x)=1／(2Ⅳ)，仃2(xlr)：2／3。
(3)针对新信息，分析师将发布修改后的新预测乃。新预测中包含了分析师
对新信息J，的分析和判断，乃>乃(尼<F1)表示分析师认为新信息是好(坏)
的。乃=FI表示分析师选择不更新盈利预测。
(4)盈利工被公布。如果预测偏差z一尼与之前的预测调整尼一乃是同号的，
则意味着之前对】，的判断被确认是正确的。如果预测偏差x一尼与尼一，，异号，
那么分析师之前的判断将遭到投资者的质疑。于是我们将分析师的声望成本C
描述为：
’事实上模型可以允许持续的系统性偏差的存在．但偏差不能受到新信息的影响．
27
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这里的P是每单位绝对预测偏差的声望成本，可以取a、b和1(驴胗1)。P
的具体取值完全取决于分析师对信息】，的反应以及实际盈利x是否确认这种反应。
当实际盈利工否定分析师之前对】，的分析时，单位偏差的声望成本是最高的，为
a；当分析师不对Y做出反应时，成本略低一些，为b；而当分析师对y的反应
被实际盈利工确认时，其单位偏差成本是最小的，为1。
为了找到理性分析师的最佳选择，我们只需要将声望成本的期望值E(o最
小化即可。在以下的求解过程中，我们假设信息J，为好消息(即e>o)，坏消息
的求解实际上是完全对称的，这里将不再详细介绍。在前面的假设下，我们可以
得到分析师的期望声望成本为：
E(c)=￡p·卜E№)ax ⑤
P反映了y对盈利工影响的方向和大小，”代表实际盈利的不确定性。当0
一，顶尼一日芦巾时p=l，(x--F2X Fz--FI><O时p=a，尼=厅时p=b。同时我们定
义r=u／e，即信息y的不确定性与影响程度的比值。
显然，对于好消息(踟)，分析师肯定不会选择调低盈利预测，这显然不是
成本最小化的选择，因此这里就不再对Fz<F_，进行讨论了。当F2=F_，，我们可以
用公式⑥来求得声望成本。
c(E=只)=￡p·卜F21f(x)dx
=e”。6·(工一E)／o)dx+e一6·(E—x)厂(砂出⑥
：一be．fl+r21
2r、7
当Fz>F_，，我们可以用公式⑦来求得声望成本。
c(E>石)=Jci=p·k—EJ厂(功出
=e””o—Fz)f(工)出+0口·(五一习八x)出⑦
：=—[—F——l—+———(—l—+．——r—)——e—-———F—z——y———+——a——[—F——i—+——(——l—-——r——)—e——-——F——2—y——
4re
我们通过计算得到当E=E+[1一，(口一1)／(口+1)]·P时，c取NNd、值，为
rea／(1+a)。
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这里的，(4一1)／(口+1)实际上就是我们在实证模型中所提到的反应不足系数
卢或A。E(刁=珂+e，而E=石+[1一，(口一1)／(口+1)]·e，所以E(习一F2=r(a一1)／扣+1)e·
e是信息变量，即对应前面实证模型中的Surprise或OEI,因此，(口一1)／(口+1)也
就反映了分析师对信息的应有完整反应中有多少比例没有表现出来，而是成为了
新的预测偏差5。
对比，声乃和胗丹两种情况，我们发现当6>2口r2／(口+1)(r2+1)的时候，
后者成本较小，因此分析师会选择E=巧，此时反应不足系数为，0—1)／(口+1)．
而当6<2圆，／扣+1)(，+1)，前者的实际成本更小，分析师会选择不调整原有预测，
即Fz=Ft，此时的反应不足系数将为100％。
图3分析师对盈利预测调整的决策路径
通过以上的模型推导我们看到，如果分析师的声望在实际预测偏差和之前的
预测调整方向相反时遭受更大的损失，那么一个理性的分析师为了自身的利益必
5在此模型中不考虑系统性偏差，因此最终的偏差全部来自于反应不足．
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然会限制自己对新信息作出反应的程度，即表现出反应不足。这是非对称成本函
数下，分析师所能作出的最佳选择，它保证了分析师在更大的概率下享受未来新
信息对自己先前判断的确认。
30
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五、小结
本文主要对国内证券分析师盈利预测的反应偏差进行了研究。国外的研究表
明，分析师在进行盈利预测时，对涉及未来盈利的信息通常存在反应不足的现象。
这里所指的信息主要包括两类，一是上一期业绩公告时超分析师预期的信息，即
历史的预测偏差，二是通过期间股价变动所反映的其他与未来盈利有关的信息。
尽管受到数据可得性的制约，本文还是用有限的国内数据进行了相关的实证分析。
结果显示，国内的分析师同样存在对以上两类信息的反应不足。同时，分析师在
进行盈利预测时也存在明显的正偏差现象，即表现为过于乐观。而随着时间的推
移，各种不确定性的下降和信息的增多会使上述的反应不足以及正偏差有所降低。
此外，通过引入虚拟变量进行敏感性分析，我们也发现坏消息下的策略性偏差虽
然可以解释部分正偏差的存在，但是却无法对反应不足做出解释，消息的性质本
身与预测偏差并不存在显著的相关性。
为了对反应不足现象做出解释，本文建立了一个简单的经济模型。通过模型
我们验证了，在给出一定假设的前提下，分析师对信息的反应不足是符合经济理
性人的行为模式的。主要的假设是非对称的成本函数，即当新信息出现所导致的
实际预测偏差或预测的再次修正与之前分析师盈利预测修正的方向一致时，其声
望所遭受的损失较少，而当两者的方向不一致时所受的损失将会较大。建立这种
不对称的成本函数的动因在于，当新信息导致分析师沿着之前的修正方向再次修
正盈利预测时，投资者会倾向于认为分析师之前对于公司盈利变化的判断得到了
新信息的验证。而当新信息导致分析师与之前相反方向修正盈利预测时，投资者
很可能会质疑分析师之前的判断。因此通过有意识地制造对信息的反应不足，分
析师保证在更大的概率下之后的盈利预测修正会与之前的修正是同一方向而非
相反方向。
如果大部分的投资者，包括机构和散户，都是根据分析师的盈利预测来判定
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公司股票的价值，那么分析师的反应不足策略则会引起股价对基本面信息的反应
不足。此时会出现获利空间，因为一旦新的信息确认了原有的修正方向，往往都
有继续同向修正的需要。如果市场有效，聪明的投资者就会根据分析师盈利预测
修正来买卖股票，盈利上调则买股票，盈利下调则卖股票，即类似我们通常所说
的追涨杀跌。这种投资策略将从分析师的反应不足中受益，同时也会消除股价的
反应不足。从分析师盈利预测所获得的估值看，股价或许会显得反应过度，但其
实出现偏差的不是股价而是分析师的估值。
此外根据本文的经济学解释，要改变分析师对信息反应不足这一局面，进一
步提高分析师盈利预测的有效性，关键还是在于建立一个合理的评价分析师盈利
预测业绩的体系，以便改变分析师所面对的非对称成本函数。在进行评价时，应
该只是关注预测偏差绝对值的大小，而对预测修正是否频繁变更方向不应给予太
多关注。
由于国内分析师行业兴起较晚，盈利预测工作的开展时间更是非常有限，因
此本文面临了较严重的数据不足问题。例如，由于大部分卖方机构不发表季度数
据的预测因而只能对年度数据进行研究，因历史数据的匮乏而无法进行时序的研
究。此外，受本文撰写的时间所限无法等待所有的上市公司发表其当年年报，同
时2005-2006年特殊的市场环境以及上市公司业绩的爆发式增长也可能对实证结
果产生一定的影响。尽管笔者已经尽力保证研究过程的严谨，但这些不足之处仍
然在所难免。
需要指出的是，针对国内分析师盈利预测反应不足这一现象，本文的研究仅
仅是一个开端，更多的结论还需要通过扩大样本空间以及时序序列分析来进一步
验证。此外，Kang等(1994)发现分析师盈利预测的偏差与预测跨度有很大的
关系，随着预测跨度的减小分析师的乐观倾向也会下降。那么分析师的反应不足
是否也与预测跨度存在相关性呢?这也有待于获取更多的数据来进行进一步的
研究。
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附录实证模型样本一览
(共896家A股上市公司，沪市540家，深市356家)
000002 万科A 000851 高鸿股份600146 大元股份600540 新赛股份
OOO006 深振业A 000856 唐山陶瓷600148 长春一东600543 莫高股份
000008 宝利来000858 五粮液600149 华夏建通600545 新疆城建
000012 南玻A 000859 国风塑业600150 沪东藿机600547 山东黄金
000016 深康佳A 000860 顺鑫农业600151 航天机电600548 深高速
000018 深中冠A 000861 海印股份600152 维科精华600549 厦门钨业
000019 深深宝A 000868 安凯客车600153 建发股份600550 天威保变
000022 深赤湾A 000869 张裕A 600156 华升股份600551 科大创新
000023 深天地A 000875 吉电股份600158 中体产业600553 太行水泥
000024 招商地产000877 天山股份600159 大龙地产600557 康缘药业
000025 特力A 000878 云南铜业600161 天坛生物600558 大西洋
000027 深能源A 000881 大连国际600162 香江控股600559 裕丰股份
000028 一致药业000883 三环股份600163 福建南纸600560 金白天正
000031 中粮地产000888 峨眉山A 600165 宁夏恒力6∞561 江西长运
000032 深桑达A 000889 渤海物流600166 福田汽车600562 高淳陶瓷
000037 深南电A 000890 法尔胜600167 沈阳新开600563 法拉电子
000039 中集集团000893 广州冷机600168 武汉控股600565 迪马股份
000043 深南光A 000897 津滨发展600169 太原重工600566 洪城股份
000049 德赛电池000898 鞍钢股份600170 上海建工600567 山鹰纸业
000050 深天马A 000899 赣能股份600171 上海贝岭600568 潜江制药
000055 方大A 000900 现代投资600173 S‘ST丹江600569 安阳钢铁
000056 深国商000901 航天科技600176 中国玻纤600570 恒生电子
000059 辽通化工000902 中国服装600177 雅戈尔600572 康恩贝
OO0060 中金岭南000903 云内动力600178 东安动力600573 惠泉啤酒
000062 深圳华强000905 厦门港务600179 黑化股份600575 芜湖港
000063 中兴通讯000909 数源科技600183 生益科技600577 精达股份
000065 北方国际000910 大亚科技600184 新华光600578 京能热电
000070 特发信息000911 南宁糖业600189 吉林森工600580 卧龙电气
000089 深圳机场000912 泸天化600190 锦州港600581 八一钢铁
000151 中成股份000915 山大华特600192 长城电工600583 海油工程
000153 丰原药业000916 华北高速600193 创兴科技600584 长电科技
000155 川化股份006917 电广传媒600195 中牧股份600585 海螺水泥
000157 中联霞科000919 金陵药业600197 伊力特600586 金l帚科技
000158 常山股份000922 阿继电器600200 江苏吴中600587 新华医疗
000159 国际实业000926 福星科技600202 哈空调600588 用友软件
000301 丝绸股份000928 ’ST吉炭600206 有研硅股600589 广东榕泰
O00400 许继电气000929 兰州黄河600208 中宝股份600590 泰豪科技
000401 冀东水泥000932 华菱管线600216 浙江医药600592 龙溪股份
000402 金融街000933 神火股份600218 全柴动力600593 大连圣亚
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000404 华意压缩000936 华西村600219 南山锚业600594 益佰制药
000407 胜利股份000937 金牛能源600220 江苏阳光600595 中孚实业
000410 沈阳机床000938 紫光股份600221 海南航空600596 新安股份
000415 汇通水利000939凯迪电力600223 万杰高科600597 光明乳业
000417 合肥百货000948 南天信息600227 赤天化600601 方正科技
000418 小天鹅A 000949 新乡化纤600229 青岛碱业600604 二纺机
000420 吉林化纤000952 广济药业600230 沧州大化600606 金丰投资
000421 南京中北000953 河池化工600231 凌钢股份600607 上实医药
000422 湖北宜化000955 欣龙控股600233 大杨创世600611 大众交通
000426 大地基础000957 中通客车600235 民丰特纸600616 第一食品
000428 华天酒店000958 东方热电600236 桂冠电力600618 氯碱化工
000488 晨鸣纸业000959 首钢股份600237 铜峰电子600619 海立股份
000498 丹东化纤000960 锡业股份600238 海南椰岛600620 天宸股份
000501 鄂武商A 000961大连金牛600240 华业地产600621 上海金陵
000503 海虹控股000962 东方钽业600241 辽宁时代600622 嘉宝集团
000507 粤富华000963 华东医药600246 万通先锋600623 轮胎橡胶
000510 金路集团000966 长源电力600250 南纺股份600626 申达股份
000511 银摹发展000968 煤气化600251 冠农股份600627 上电股份
000513 丽珠集团000969 安泰科技600252 中恒集团600630 龙头股份
000514 渝开发000970 中科三环600253 天方药业600633 白猫股份
000515 攀渝钛业000972 新中基600255 鑫科材料600634 海鸟发展
000516 陕解放A 000976 春晖股份600257 洞庭水殖600636 三爱富
000518 四环生物000977 浪潮信息600258 首旅股份600644 乐山电力
000519 银河动力000978 桂林旅游600260 凯乐科技600649 原水股份
000520 长航凤凰000980 金马股份600261 浙江阳光600650 锦江投资
000522 白云山A 000983 西山煤电600263 路桥建设600652 爱使股份
000525 红太阳000985 大庆华科600266 北京城建600654 飞乐股份
000526 旭飞投资000987 广州友谊600267 海正药业600658 兆维科技
000527 美的电器000988 华工科技600268 国电南自600660 福耀玻璃
000528 柳工000989 九芝堂600269 赣粤高速600661 交大南洋
000531 穗恒运A 000990 诚志股份600270 外运发展600663 陆家嘴
000533 万家乐000993 闽东电力600271 航天信息600666 西南药业
000534 汕电力A 000995 皇台酒业600273 华芳纺织600673 阳之光
000537 广宇发展000996 捷利股份600276 恒瑞医药600674 川投能源
000538 云南白药000997 新大陆600277 亿利科技600675 中华企业
000541 佛山照明000998 隆平高科600278 东方创业600676 交运股份
000543 皖能电力001696 宗申动力600279 重庆港九600678 四川金顶
000545 吉林制药001896 豫能控股600280 南京中商600684 珠江实业
000546 光华控股002001 新和成600282 南钢股份600685 广船国际
000547 闽福发A 002003 伟星股份600283 钱江水利600686 金龙汽车
000548 湖南投资002004 华邦制药600284 浦东建设600692 亚通股份
000550 江铃汽车002005 德豪润达600288 大恒科技600694 大商股份
复旦大学硕士学位论文
∞0551 创元科技002006 精工科技600289 亿阳信通600696 多伦股份
000552 靖远煤电002007 华兰生物600290 华仪电气600702 沱牌曲酒
000553 沙隆达A 002008 大族激光600292 九龙电力600704 中大股份
000554 泰山石油002009 天奇股份600293 三峡新材600707 彩虹股份
000558 莱茵置业002010 传化股份600296 S兰铝600708 海博股份
000559 万向钱潮002011 盾安环境600298 安琪酵母600710 常林股份
000562 宏源证券002012 凯恩股份600299 星新材料600711 ST雄震
000563 陕国投A 002013 中航精机600300 维维股份600713 南京医药
000564 西安民生002014 永新股份600301 南化股份600714 金瑞矿业
000565 渝三峡A 002015 霞客环保600302 标准股份600717 天津港
000566 海南海药002017 东信和平600303 曙光股份600718 东软股份
000567 海德股份002018 华星化工600305 恒顺醋业600719 大连热电
000568 泸州老窖002019 鑫富药业600307 酒钢宏兴600720 祁连山
000569 长城股份002020 京新药业600308 华泰股份600723 西单商场
000570 苏常柴A 002021 中捷股份600309 烟台万华600725 云维股份
000571 新大洲A 002022 科华生物600310 桂东电力600726 华电能源
000572 海马股份002023 海特高新600312 平高电气600730 中国高科
000576 广东甘化002024 苏宁电器600315 上海家化600732 上海新梅
000581 威孚高科002025 航天电器600316 洪都航空600736 苏州高新
000584 舒卡股份002026 山东威达600317 营口港600737 中粮屯河
000585 东北电气002027 七喜控股600319 亚星化学600738 兰州民百
000586 汇源通信002028 思源电气600320 振华港机600739 辽宁成大
000589 黔轮胎A 002029 七匹狼600322 天房发展600740 山西焦化
000591 桐君阁002030 达安基因600323 南海发展600741 巴士股份
000595 西北轴承002031 巨轮股份600325 华发股份600746 江苏索普
000596 古井贡酒002032 苏泊尔600326 西藏天路600750 江中药业
000598 蓝星清洗002033 丽江旅游600327 大厦股份600754 锦江股份
000599 青岛双星∞2034 美欣达600328 兰太实业600755 厦门国贸
000600 建投能源002035 华帝股份600329 中新药业600756 浪潮软件
000602 金马集团002036 宜科科技600331 宏达股份600758 ST金帝
000606 青海明胶002037 久联发展600335 鼎盛天工600761 安徽合力
000608 阳光股份002038 双鹭药业600337 美克股份600764 中电广通
O00609 绵世股份002039 黔源电力600339 天利高新600765 力源液压
000610 西安旅游002040 南京港600343 航天动力600766 +ST烟发
000611 时代科技002041 登海种业60034S 长江通信600768 宁波富邦
000612 焦作万方002042 飞弧股份600348 国阳新能600769 样龙电业
000615 湖北金环002044 江苏三友600350 山东高速600770 综艺股份
000616 亿城股份002046 轴研科技600351 亚宝药业600774 汉商集团
000617 石油济柴002047 成霖股份600352 浙江龙盛600776 东方通信
000619 海螺型材002048 宁波华翔600353 旭光股份600779 水井坊
000623 吉林敖东002049 晶源电子600355 精伦电子600780 通宝能源
000625 长安汽车002050 三花股份600356 恒卡纸业600782 新华股份
复旦大学硕士学位论文
000627 天茂集团002051 中工国际600357 承德钒钛600783 鲁信高新
000628 高新发展002053 云南盐化600359 新农开发600784 鲁银投资
000629 新钢钒∞2054 德美化工600360 华微电子600785 新华百货
000630 铜都铜业002057 中钢天源600362 江西制业600786 东方锅炉
000635 英力特002059 世博股份600365 通葡股份600787 中储股份
000639 金德发展002060 粤水电600366 宁波韵升600790 轻纺城
000651 格力电器002061 江山化工600367 红星发展600791 天刨置业
000655 金岭矿业002065 东华台创600368 五洲交通600792 马龙产业
000657 中钨高新002067 景兴纸业600370 三房巷600793 宜宾纸业
000659 珠海中富600000 浦发银行6G0371 华冠科技6G0794 保税科技
000661 长春高新600001 邯郸钢铁600372 吕河股份600795 国电电力
000662 索英特600004 白云机场600373 鑫新股份600798 宁波海运
000663 永安林业600005 武钢股份600375 星马汽车600801 华新水泥
000665 武汉塑料600006 东风汽车600376 天鸿宝业600803 威远生化
000666 经纬纺机600007 中国国贸600377 宁沪高速600804 鹏博士
000667 名流置业600009 上海机场600380 健康元600806 昆明机床
000669 领先科技600010 包钢股份600382 广东明珠600808 马钢股份
000671 阳光发展600011 华能国际600383 金地集团600809 山西汾酒
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000676 思达高科600015 华夏银行600388 龙净环保600820 隧道股份
000677 山东海龙600016 民生银行600389 江山股份600822 上海物贸
000678 襄阳轴承600018 上港集团600390 金瑞科技600823 世茂股份
000679 大连友谊600019 宝钢股份600391 成发科技600824 益民百货
000680 山推股份600021 上海电力600396 金山股份600826 兰生股份
000682 东方电子600026 中海发展600397 安源股份600827 友谊股份
000683 天然减600027 华电国际600398 凯诺科技600829 三精制药
000685 公用科技600028 中国石化600400 红豆股份600830 大红鹰
000687 保定天鹅600029 南方航空600403 欣网视讯600831 广电网络
000690 宝新能源600030 中信证券600405 动力源600832 东方明珠
000692 惠天热电60∞31 三一重工600406 国电南瑞600833 第一医药
000695 滨海能源600033 福建高速600408 安泰集团600834 申通地铁
000697 成阳偏转600036 招商银行600409 三友化工600835 上海机电
000698 沈阳化工600037 歌华有线600410 华胜天成600836 界龙实业
000701 厦门信达600038 哈飞股份600415 小商品城600839 四川长虹
000702 正虹科技600039 四川路桥600416 湘电股份600840 新湖创业
000703 世纪光华600050 中国联通600418 江淮汽车600841 上柴股份
000705 浙江震元600051 宁波联合600419 ’ST天宏600842 中西药业
000708 大冶特钢600053 中江地产600420 现代制药600845 宝信软件
000709 唐铡股份600054 黄山旅游600422 昆明制药600846 同济科技
000710 ST天仪600055 万东医疗600423 柳化股份600849 上海医药
000711 天伦置业600056 中技贸易600425 青松建化600850 华东电脑
000713 丰乐种业600057 夏新电子600426 华鲁恒升600853 龙建股份
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000715 中兴商业600058 五矿发展600428 中远航运600855 航天长峰
000717 韶钢松山600059 古越龙山600432 吉思镍业600856 长百集团
000720 鲁能泰山600061 中纺投资600433 冠豪高新600857 工大首创
000726 鲁泰A 600062 双鹤药业600435 北方天鸟600858 银座股份
000727 华东科技600063 皖维高新600436 片仔癀600861 北京城乡
000729 燕京啤酒600064 南京高科600438 通威股份600864 岁宝热电
000731 四川美丰600066 宇通客车600439 瑞贝卡600866 星湖科技
000737 南风化工600068 葛洲坝600444 国通管业600867 通化东宝
000739 普洛康裕600069 银鸽投资600446 金证股份600869 三普药业
000748 ’ST信息600070 浙江富润600448 华纺股份600873 五洲明珠
000751 锌业股份600071 风凰光学600449 赛马实业600874 创业环保
000753 漳州发展600072 江南重工600452 涪陵电力600875 东方电机
000755 山西三维600073 上海梅林600456 宝钛股份600877 中国嘉陵
O00756 新华制药600075 新疆天业600458 时代新材600879 火箭股份
000759 武汉中百600077 国能集团600459 贵研铂业600880 博瑞传播
000760 博盈投资600078 澄星股份6(X)460 士兰微600881 亚泰集闭
01】0766 通化金马600079 人福科技600461 洪城水业600882 大成股份
000767 漳泽电力600080 金花股份600463 空港股份600883 博闻科技
000768 西飞国际600081 东风科技600467 好当家600884 杉杉股份
000777 中核科技600082 海泰发展600468 百利电气600886 国投电力
000778 新兴铸管600085 同仁堂600469 风神股份600888 新疆众和
000779 ’sT派神600087 南京水运600470 六国化工600889 南京化纤
000782 美达股份600088 中视传媒600472 包头铝业600894 广铡股份
000783 s’sT石炼600089 特变电工600475 华光股份600895 张江高科
000786 北新建材600095 哈高科600476 湘邮科技600896 中海海盛
000788 西南合成600096 云天化600481 双良股份600897 厦门空港
000790 华神集团600097 华立科技600482 风帆股份600898 S商社
000791 西北化工600098 广州控股600483 福建南纺600900 长江电力
000792 盐湖钾肥600099 林海股份600485 中创信测600960 滨州活塞
000793 华闻传媒600100 同方股份600486 扬农化工600961 株冶火炬
000796 宝商集团600102 莱钢股份600487 亨通光电600962 国投中鲁
000798 中水渔业600103 青山纸业600488 天药股份600965 福成五丰
000801 四川湖山600104 上海汽车600491 龙元建设600966 博汇纸业
000802 北京旅游600105 永鼎光缆600495 晋西车轴600967 北方创业
000803 金宇车城600106 重庆路桥600496 长江精工600969 郴电围际
000807 云销股份600107 美尔雅600497 驰宏锌锗600971 恒源煤电
000809 中汇医药600110 中科英华600500 中化国际600973 宝胜股份
000810 华润锦华600111 稀土高科600501 航天晨光600975 新五丰
000811 烟台冰轮600113 浙江东日600503 SST新智600978 宜华木业
000813 天山纺织600114 宁波东睦600506 香梨股份600980 北矿磁材
000815 美利纸业600116 三峡水利600508 上海能源600981 江苏开元
000816 江淮动力600117 西宁特钢600509 天富热电600982 宁波热电
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000818 锦化氯碱600118 中国卫星600512 腾达建设600983 合肥三洋
000819 岳阳兴长600119 长江投资600517 置信电气600984 建设机械
000821 京山轻机600120 浙江东方600518 康美药业600985 雷鸣科化
000822 山东海化600121 郑州煤电600519 贵州茅台600986 科达股份
000823 超声电子600122 宏图高科600520 三佳科技600987 航民股份
000825 太铜不锈600123 兰花科创600521 华海药业600990 四创电子
000826 合加资源600125 铁龙物流600522 中天科技600991 长丰汽车
000828 东莞控股600127 金健米业600523 贵航股份600992 贵绳股份
000829 天音控股600128 弘业股份600525 长园新材600993 马应龙
000830 鲁西化工600129 太极集团600527 江南高纤600995 文山电力
000831 关铝股份600130 波导股份600529 山东药玻600997 开滦股份
000833 S贵糖600131 岷江水电600530 交大昂立601398 工商银行
000835 四川圣达600132 重庆啤酒600531 豫光金铅601588 北辰实业
000636 鑫茂科技600138 中青旅600532 华阳科技601666 平煤天安
000837 秦川发展600139 绵阳高新600533 栖霞建设601699 潞安环能
000839 中信国安600141 兴发集团600535 天士力601872 招商轮船
000850 华茂股份600143 金发科技600537 海通集团601991 大唐发电
复旦大学硕士学位论文
后记
首先我要感谢我的老师胡庆康教授，无论是学习上、工作上抑或
是生活上，他都给与我悉心的指导和帮助，使我可以JIr匝禾lJ地完成硕士
阶段的学习生涯。通过三年的学习，无论是知识结构上还是个人能力
上，自己都有了长足的进步。我也希望这种不断前进的学习状态可以
一直保持下去。
选择这一题目来作为自己硕士学位论文的研究主题其实是非常偶
然的，因为它与我之前之所学以及所做的研究并没有太多的联系，很
大程度上还是缘于自己对未来职业的选择。正是因为自己在走出学校
之后将成为证券分析师队伍中的一员，使我对这一行业从业人员的工
作产生了前所未有的兴趣。为了完成此次论文撰写和研究工作，我阅
读了国内外众多关于证券分析师方面的研究成果，通过这些学习，使
我不仅了解国内外证券分析师行业的情况和特点，也对这份职业有了
更深刻的认识。我相信本次论文的撰写过程，不仅是对自己学习研究
能力的一次考察，对我个人未来的职业发展也会受益匪浅。
在此，我还要感谢我的同事们，他们在我完成论文的过程中，不
仅给了我许多好的建议，还为我提供了许多帮助，尤其是为我寻找到
了许多珍贵的数据。如果没有他们的协助，我的论文可能也无法如期
完成。