股市傳聞對證券分析師預測行為的影響研究

孫晶慧 蘇苒然 齊保壘

一、引言

信息是資本市場高質量發展運行的核心要素，及時準確的公司層面信息亦是股市中各參與主體行為決策的重要參考與關鍵依據，然而在當今信息高度發達、媒體中介機制充分多元化的時期，資本市場中充斥著眾多關于上市公司的相關信息，其中一些信息并未經過官方證實且在短期內于股市中廣泛流傳，因而對投資者行為產生了重要影響，學界將其統一定義為“傳聞”(彭情和唐雪松，2019[1])。雖然傳聞并非都是“空穴來風”，但大部分傳聞并不具有真實性，且在后續澄清公告中都被上市公司予以否認或加以解釋(孟慶斌等，2020[2])。在投資者情緒復雜多變、信息獲取成本顯著降低的客觀形勢影響下，資本市場傳聞所產生的一系列深遠影響已引起學界一定程度關心，目前有關股市傳聞的研究主要集中于其經濟后果以及治理手段這兩個層面，顯然，在充分考察清楚其經濟后果的前提下方能更好探討其市場化治理手段。而在有關我國股市傳聞所引致經濟后果的一些已有研究中，其研究對象主要集中于以散戶與機構投資者為主要代表的廣大市場投資者層面(楊英杰等，2018[3])，進而考察了股市傳聞對其個體交易決策以及股價波動的相關影響。作為資本市場中的一項重要信息中介機制，關于股市傳聞如何影響分析師行為的研究則尚未有涉及，這不僅在客觀上限制了關于股市傳聞所產生實際后果的研究視角，也導致難以對復雜環境下分析師預測行為做出有效刻畫。為此本文通過選取分析師這一視角來考察其目標公司股市傳聞發生情況對分析師預測行為影響及機理，以期在有效拓展股市傳聞對資本市場各參與主體所產生實際經濟后果研究視角的基礎上，進一步豐富有關復雜環境下我國分析師行為決策的具體特征。

基于前述考量，本文以2010—2018年滬深A股上市公司為研究樣本，實證考察了股市傳聞對分析師預測行為的影響，研究結果表明：股市傳聞會降低分析師預測精確度，且傳聞發生次數越低，分析師預測精確度越差。影響機制檢驗發現，股市傳聞主要通過增加分析師信息篩選難度以及分散其注意力的途徑來負面影響分析師預測精度。進一步研究表明，相較于利好傳聞，利空傳聞對分析師預測行為所產生的負面影響更明顯。

本文研究貢獻主要體現在以下兩方面：首先，拓展了股市傳聞經濟后果的研究視角。目前，關于股市傳聞的研究尚不充分，尤其是對股市傳聞影響效應的研究還較為缺乏，僅有的幾篇文獻主要關注了傳聞對公司盈余、股價波動和投資者交易的影響，本文首次將傳聞的經濟后果研究拓展至分析師領域，為傳聞如何影響資本市場運行效率提供了進一步的經驗證據；其次，補充了分析師預測行為影響因素的相關研究。以往從信息環境視角考察分析師預測行為的研究只關注了公司內部信息披露和外部媒體報道的影響，本文首次關注了股市傳聞現象對分析師預測行為的影響，拓展了從信息環境視角考察分析師預測行為的研究框架，豐富和補充了分析師預測行為的相關研究。

二、文獻回顧

(一)股市傳聞

就“傳聞”的具體定義而言，現有研究對此進行了一定程度的探討。Knapp(1944)[4]在研究中將“傳聞”定義為“傳播未經過官方證實的有關熱門話題的觀點”。Alloport和Postman(1947)[5]認為“傳聞”是“在人與人之間傳播的關于公眾人物、社會或經濟熱點的但未經證實的信息或描述”。國內學者胡鈺(2000)[6]將“傳聞”定義為“以公開或非公開渠道傳播的對公眾所感興趣的事件、事物或問題的沒有經過證實的詮釋與闡述”。根據上述不同學者對“傳聞”的定義可以看出，傳聞具有以下兩大特點，一是“公眾感興趣的熱門話題”，二是“未經證實就進行傳播”。因此，本文對“股市傳聞”的定義是“任何在股票市場上流傳的、關于某上市公司難以立即確定真實性或精確性的消息、報告、聲明或故事”。按照傳聞對上市公司形象或聲譽的影響，可以將傳聞進一步細分為利好傳聞、利空傳聞、中性傳聞和無法判斷四種類型。利好傳聞一般會導致公司股價上升，例如兼并收購、資產重組等；而利空傳聞會導致公司股價下跌，例如經營風險、重大訴訟等；中性傳聞一般不會對公司股價產生影響。

現有關于股市傳聞的研究主要集中在其經濟后果與治理手段這兩個層面。就經濟后果而言，現有研究主要考察了股市傳聞對上市公司盈余價值相關性(彭情和唐雪松，2019[1])、個人投資者交易決策(楊英杰等，2018[3])以及股價波動(史青春和周靜婷，2015[7])的影響；就治理手段而言，已有文獻主要從賣空機制下知情交易者理性投資行為(孟慶斌等，2020[2])、傳聞擴散過程中財經媒體所扮演的實際角色(鐘惠波和曾奕萌，2019[8])、投資者理性水平(溫權，2019[9])、公司信息披露質量(林雁等，2019[10])以及澄清公告發布(劉春林和張寧，2012[11])等角度展開研究，但鮮有研究從分析師行為視角來考察上市公司傳聞所可能引致的經濟后果。考慮到分析師是我國資本市場中一種較為重要的信息中介，在上市公司與投資者間扮演了關鍵的信息傳遞角色，因此系統梳理股市傳聞對分析師行為的影響應當具有一定的現實與理論意義。

(二)分析師行為

在分析師預測行為領域，已有文獻主要涵蓋了分析師跟蹤、分析師預測準確度和預測分歧度等，尤其是關于分析師預測準確度影響因素的探討，更是成為當前的一大研究熱點。現有研究表明，分析師預測準確度會受到分析師及所處證券公司、被預測公司治理情況以及外部宏觀環境等多個層面因素的影響。Merkley等(2020)[12]研究發現分析師間文化多樣性會影響其預測質量。Pacelli(2019)[13]研究發現券商文化對于其下轄分析師預測質量具有一定的解釋力。Fang和Hope(2021)[14]研究發現分析師團隊工作有助于提高盈余預測的準確性。羅棪心(2018)[15]研究發現國內券商對海外上市公司的跟蹤有助于提高國內分析師對同行業A股上市公司盈余預測的準確性。考慮到近年來隨著新媒體形式趨于多元化，資本市場充斥著各類有關上市公司的傳聞，這些消息會否及如何對分析師預測行為產生影響尚不得而知，本文的研究則有助于填補這一空白。

三、理論分析與研究假設

信息是分析師進行盈余預測的核心因素，主要包括宏觀經濟形勢、行業背景與政策動態、上市公司年報及其自主披露的其他重大信息等。除此之外，隨著新的媒體形式的快速發展，股市傳聞現象日益凸顯，傳聞作為一種未經證實的特殊信息，在傳播和擴散過程中必然會對資本市場中的各類參與者產生影響，因而本文推測，作為資本市場信息中介的分析師也會受到傳聞的影響，并最終反映于其預測行為中。

首先，傳聞增加了分析師對信息篩選的難度，進而影響其預測行為。傳聞信息本身就具有相當的迷惑性，在自媒體和社交網絡日益發達的今天，傳聞的發布與傳播、探討與爭論擁有了更多渠道和平臺，關于上市公司的傳聞信息時常成為網絡討論的熱點。由于傳聞傳播的廣泛性和高度迷惑性，分析師在預測過程中將不可避免地受到傳聞信息的干擾，而同時分析師進行預測時所參考的財務指標等信息的質量也會大打折扣。一方面，傳聞對信息環境的干擾體現在股價上。Davies和Canes(1978)[16]的研究表明，負面傳聞會對股價造成顯著的負面沖擊，而正面傳聞則會對股價造成顯著的正面沖擊；Wirama等(2017)[17]研究發現，某些上市公司會為了刻意操縱股價，故意釋放不實的傳聞消息，以干擾資本市場參與者的理性判斷。另一方面，傳聞對信息環境新干擾體現在分析師的預測上。Byard 和 Shaw(2003)[18]研究發現上市公司信息披露質量越高，分析師對其盈余預測也會更準確；董望等(2017)[19]發現高內控質量有助于降低分析師預測誤差;黃宏斌等(2019)[20]則發現公司進行的自媒體信息披露中的噪音類信息會降低盈余預測準確性。由此可見，傳聞作為一種未經證實的特殊信息，其所具有的可靠性和真實性較低，當上市公司發生傳聞時，分析師面臨的信息環境的復雜性和盈余預測的困難程度都會增加。在此情況下，對分析師盈余預測過程中的信息辨別能力和信息處理能力的要求也會更高，一旦分析師對傳聞信息的客觀性和真實性判斷失誤，就會導致其盈余預測發生偏差，降低盈余預測準確度。

其次，傳聞導致分析師注意力分散，從而影響其預測行為。認知心理學中的有限關注理論認為，注意力是一種稀缺資源，人在決策的過程中，對于各類信息的關注度和分析能力是有限的(酈金梁等，2018[21])。由于投資者的注意力是有限的，在決策時受到信息處理能力和時間、精力的限制，只能選擇性地接受市場中的部分信息。過量的信息可能導致投資者注意力分散，難以篩選出最有用的信息以支持自己的理性判斷。以往的文獻已經對有限注意力對投資者的影響做出了一定的研究。Hirshleifer等(2009)[22]證實了有限注意力會抑制投資者對信息的判斷與反應，導致相關新聞的市場反應不足，而與行業無關的新聞和巨額的意外盈利具有更強的分散注意力的作用。丁明發等(2021)[23]證明了由于注意力有限，投資者們對于整體市場信息的關注程度會高于個股，從而影響公司發布盈余公告后股價漂移的程度。陸蓉等(2021)[24]發現更忙碌的分析師更加不能有效利用資本市場異象信息，這也和有限關注理論相一致。分析師作為資本市場參與者之一，在盈余預測的過程中需要收集、辨別和處理大量公開和非公開的信息，對這些信息的收集和處理本身就已經占用了分析師為其預測工作分配的絕大部分注意力，如果其有限的注意力進一步被無效的信息所分散，有可能為減輕工作量而降低處理信息時的努力程度(Speier，2006[25])。當上市公司發生傳聞時，其作為信息傳遞過程中的“噪聲”類信息，具有未經證實和真假難辨的特點，此時則需要分析師花費更多的工作時間與精力去分辨與處理這些低質量的、具有迷惑性的信息，因而對傳聞信息的關注和處理會分散和消耗分析師的注意力，使其對那些公允性和可比性更高的信息關注度和處理效率下降，從而導致其預測效果變差，盈余預測的準確性降低。

基于上述分析，本文提出以下假設：

H：當上市公司發生傳聞時，分析師對該公司的盈余預測準確度降低。

四、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文以2010—2018年滬深A股上市公司為研究樣本，并對其進行如下篩選：(1)剔除金融行業樣本；(2)剔除ST類樣本；(3)剔除預測發布日期在被預測公司年報公布日之后的樣本；(4)僅保留每位分析師對目標公司-年份的最后一次預測值；(5)剔除研究變量缺失的樣本。最終得到363 254個“分析師-公司-年度”層面觀測值。除上市公司傳聞數據是在滬深交易所官方網站信息披露欄發布的公司公告中手工收集外，其他研究數據均來自CSMAR數據庫。

(二)變量定義

1.被解釋變量。

借鑒已有文獻的做法(褚劍等，2019[26]；張宗新和吳釗穎，2021[27])，本文分別選取兩項指標來衡量“分析師-目標公司-年度”這一層面的預測精度指標。首先，以每位分析師針對“目標公司-年份”的實際盈余公布日前最近一次預測來衡量其實際預測行為；其次，計算其針對“目標公司-年份”最后一次盈余預測值與對應會計期間內上市公司實際盈余值間差值并取絕對值；再次，將前述絕對值指標分別以實際每股盈余以及目標公司年末收盤價進行平減進而分別得到Ferr1與Ferr2。顯然，這兩項指標取值越大則表明分析師針對特定“目標公司-年份”的預測精度越差，反之亦然。

2.解釋變量。

借鑒彭情和唐雪松(2019)[1]的思路，通過收集上市公司事后發布澄清公告來衡量股市傳聞。證監會于 1996 年發布《上市公司發布澄清公告若干問題的通知》要求上市公司針對傳聞發布澄清公告，2007年發布的《上市公司信息披露管理辦法》強調上市公司對傳聞的關注義務和書面告知義務。因此，筆者在滬深交易所官方網站手工收集上市公司所發布的相關澄清公告，并據此設計兩項具體解釋變量：一是表示公司當年是否發生傳聞的虛擬變量Rumor，若上市公司在當年內發生傳聞，則其取值為1，否則為0；二是表示上市公司在當年內發生傳聞次數的連續變量Freq。

3.控制變量。

參考已有研究，本文選取包括公司規模Size等在內的九項控制變量，定義見表1。

表1 變量定義

(三)模型設計

為了考察公司傳聞對分析師盈余預測準確度的影響，本文構建了如下模型(1)：

Ferr1/Ferr2=β0+β1Rumor/Freq+∑Controls

+∑FirmFE+∑BrokerFE

+∑YearFE

(1)

其中，Ferr1與Ferr2分別為以實際每股盈余以及上市公司年末收盤價進行平減的兩項分析師預測精度指標，Rumor與Freq則分別為衡量目標公司是否發生傳聞以及傳聞發生次數的兩項主要解釋變量，其余控制變量如表1 所示。本文還進一步控制了目標公司、分析師所屬券商以及年份這三個層面的固定效應，并對所有回歸結果進行了分析師層面的聚類處理。同時，本文還對后續回歸中所使用的全部連續變量均進行了上下1%縮尾處理，以緩解異常值所造成的可能影響。

五、實證結果與分析

(一)描述性統計結果

表2報告了變量的描述性統計結果，Ferr1的均值和標準差分別為1.995和4.67，Ferr2的均值和標準差則分別為0.03和0.043，表明在本文研究樣本中分析師預測精度間差異較大。表3列示了對股市傳聞數據的分類統計結果，在全部363 254個樣本中，發生傳聞的樣本總計43 365個，其中利好傳聞和利空傳聞的樣本分別為1 474和22 075個，未發生傳聞的樣本為319 889個。其余控制變量與已有文獻基本一致，不再贅述。

表2 主要變量描述性統計結果

表3 股市傳聞數據分類統計

(二)基準回歸結果

模型(1)的基本估計結果如表4所示。在列(1)和列(3)中，Rumor項的回歸系數分別為0.129和0.002，并且都在1%的水平上顯著，說明在控制其他因素影響的情況下，上市公司發生傳聞會降低分析師對其盈余預測準確度，支持了本文所提出的假設H。在列(2)和列(4)中，Freq項的回歸系數分別為0.162和0.001，并且均在1%的水平上顯著，說明上市公司發生傳聞的次數越多，分析師對其盈余預測的誤差越大。在控制變量方面，公司規模Size、盈利能力Roa、財務杠桿Lev、市賬比Mb、虧損與否Loss以及盈余波動Voleps等均呈現出一定的顯著性。

表4 股市傳聞對分析師預測精確度的回歸結果

(三)穩健性檢驗

1.添加分析師與券商層面控制變量。

本文在主檢驗中只選取了公司層面相關指標作為控制變量，為了驗證回歸結果的可靠性，進一步在模型中增加分析師和券商層面的控制變量。具體包括：分析師工作經驗Anaexp，定義為截止至預測年份，分析師發布第一個盈余預測以來的季度數(以會計年度為準)；分析師預測公司數量Followno，定義為截止至預測年份，分析師跟蹤調研的公司數量；分析師發布預測數量Forecastno，定義為截止至預測年份，分析師發布的研報數量；券商規模BrokerSize，定義為預測年度證券公司凈資本的自然對數；券商發布預測數量Reportno，定義為券商在預測年度發布的研報數量；券商明星分析師數量Staranalyst，定義為預測年度證券公司各個行業排名前五的分析師數量總和。增加上述分析師與券商層面控制變量后的回歸結果如表5所示，可以看到解釋變量Rumor和Freq的回歸系數和顯著性水平均與主檢驗結果保持一致，說明本文結論是穩健的。

表5 補充分析師和券商層面控制變量后的回歸結果

2.增加固定效應和聚類的維度。

為了驗證回歸結果的穩健性，本文在模型(1)中進一步控制分析師個體固定效應，以克服分析師個體之間不可觀測的差異對盈余預測準確度的影響。并且，對回歸標準誤同時在分析師層面和券商層面進行雙重聚類。增加固定效應和聚類維度的回歸結果如表6所示。其中，解釋變量Rumor和Freq的回歸系數和顯著性水平均與主檢驗保持一致，進一步驗證了本文研究結果的穩健性。

表6 增加固定效應和聚類維度后的回歸結果

(四)影響機制檢驗

前文的研究結果表明股市傳聞會對分析師預測精度產生顯著的負面影響，但其內在影響機理尚不清晰，本部分筆者將從實證角度驗證研究問題間的影響機制。首先，為驗證“傳聞增加了分析師對信息篩選的難度”這一條可能路徑，本文選取上市公司會計信息質量作為中介變量來考察不同公司信息環境下，股市傳聞對分析師預測行為的影響。這一檢驗的思路在于，若股市傳聞確實通過增加信息篩選難度降低了分析師針對目標公司的預測精度，那么這一效應應當在信息透明度較低的樣本中更顯著，因為若公司初始會計信息環境就較差，這意味著傳聞更可能混淆分析師針對公司財務狀況風險的判斷，進而影響其預測精度。為此，本文借鑒已有文獻的做法(Dechow等，1995[28]；Kothari等，2005[29])，以修正瓊斯模型所得殘差的絕對值來衡量上市公司當年信息透明度并定義指標Opaque，該指標值越大則意味著公司信息環境越差，具體結果如表7的Panel A所示。列(1)至列(4)中股市傳聞與信息透明度間指標的回歸系數均至少在5%的水平上顯著為正，驗證了前述理論預期，進而驗證了第一條路徑。其次，為檢驗“傳聞導致分析師的注意力分散”這一路徑，本文選取分析師在當年跟蹤公司數量Numfirm并構造其與股市傳聞變量間交互項來進行檢驗。這一檢驗的思路在于，若股市傳聞通過分散分析師注意力的途徑影響其對目標公司的預測精度，則應當能夠發現在更加繁忙的分析師樣本中，這種效應更加顯著。這一影響路徑的回歸結果如表7的Panel B所示，列(1)至列(4)中股市傳聞與分析師跟蹤公司間交互項指標回歸系數均在1%的水平上顯著為正，進而驗證了第二條路徑。

表7 影響機制檢驗結果

續前表

(五)不同類型的傳聞對分析師預測精度的影響

根據傳聞對公司股價的影響，可將傳聞劃分為利好傳聞和利空傳聞兩種類型。利好傳聞能夠促使發生傳聞的公司股價上漲，區分利好傳聞的關鍵詞包括兼并收購、資產重組、業績好轉、送股、分紅等類型；利空傳聞一般會導致公司股價下跌，具體內容涉及經營風險、重大訴訟、再融資等類型。對于不包含以上類型的信息、難以判斷對股價影響的傳聞，由于其信息含量較少，不做討論。本文重點關注利好傳聞和利空傳聞分別對分析師盈余預測準確度的影響。一方面，如果分析師在盈余預測過程中接收了關于公司的利好傳聞信息，則有可能增加對公司盈余預測的樂觀性傾向，即盈余預測值大于公司實際盈余。考慮到分析師預測結果存在系統性樂觀偏差(曹勝和朱紅軍,2011[30])，若再疊加公司利好傳聞的影響，則有可能進一步增加分析師盈余預測的樂觀性偏差，降低盈余預測準確度，因此利好傳聞對分析師盈余預測準確性的影響會更明顯。另一方面，心理學研究表明，由于負向偏差效應的存在，相比正面事件，人們會對負面事件表現出更高的關注度，并且反應更加敏感。根據這一理論，相比于公司利好傳聞，分析師會對公司利空傳聞表現出更高的關注度和敏感度，因此，公司利空傳聞對分析師盈余預測質量的影響也會更顯著。根據上述分析，究竟哪種類型的傳聞對分析師預測精確度的不利影響更為明顯則尚需進一步的實證檢驗。

為考察不同類型傳聞對分析師盈余預測準確度的影響，本文根據利好傳聞和利空傳聞將樣本劃分為兩個子樣本，每個子樣本中僅包括發生某一種類型傳聞的上市公司觀測值和未發生傳聞的對照組觀測值。對利好組樣本和利空組樣本進行的分樣本回歸結果如表8所示。其中，在利好傳聞組樣本中，Rumor對Ferr1的回歸系數為0.072，并且在5%的水平上顯著，但Rumor對Ferr2的回歸系數接近于0，并且不顯著；在利空傳聞組樣本中，Rumor對Ferr1和Ferr2的回歸系數分別為0.149和0.003，并且均通過了1%的顯著性檢驗。上述回歸結果表明，相比于利好傳聞，公司發生利空傳聞對分析師預測精確度的負面影響更顯著，說明由于負向偏差效應的存在，利空傳聞更容易受到分析師的關注，因此其對預測質量的危害更大。

表8 不同類型的傳聞對分析師預測精度的影響

六、研究結論與政策啟示

本文在前人研究的基礎上，系統梳理了股市傳聞對分析師行為的影響效應及其作用機制，并利用2010—2018年滬深A股上市公司數據進行了實證檢驗，研究結果表明：上市公司發生傳聞會降低分析師對其盈余預測的準確度，且發生傳聞的次數越多，分析師發布盈余預測的準確度越低，說明傳聞作為一種可靠性和真實性較低的信息“噪音”，會對分析師的盈余預測產生一定程度的負面干擾，降低資本市場信息效率。機制檢驗表明，股市傳聞主要通過增加信息篩選難度與分散分析師注意力的途徑來影響分析師預測行為。在區分具體傳聞類型后發現，與利好傳聞相比，利空傳聞對分析師盈余預測準確度的負面影響更顯著。

本文的政策啟示如下：第一，對于上市公司而言，發生傳聞會對公司在資本市場上的信息傳遞產生消極影響，公司應按照證券市場相關規定，不斷提高信息披露質量，保持公司信息披露的充分性、真實性和可靠性，通過公開透明的信息披露從源頭上遏制不實傳聞發生的概率。此外，上市公司還應及時關注公司輿情狀況，加強輿情管理能力，當出現與公司相關的傳聞時，及時采取合理措施對其進行澄清，縮小傳聞的傳播與擴散范圍。第二，對于分析師而言，發生傳聞會對分析師的預測行為產生影響，增加分析師的盈余預測誤差，說明傳聞會干擾分析師的預測工作。分析師群體應進一步提高自身專業水平和信息處理能力，對公司傳聞信息保持足夠的理性與客觀，盡力規避傳聞信息對自身預測工作的消極影響，提高盈余預測準確度，向投資者提供高質量的信息參考。第三，對于政府相關機構而言，本文的研究說明股市傳聞會降低資本市場信息效率，干擾資本市場的正常運作。因此，政府監管機構應進一步加強對股市傳聞的規范和治理，例如，提高上市公司信息披露質量、制定專門的規章制度規范和引導上市公司對傳聞進行及時澄清，避免傳聞的大規模擴散與發酵。同時，新聞媒體作為股市傳聞發生和傳播的主要載體，也應得到進一步的合理監管，杜絕新聞媒體為制造虛假熱點而散布不實信息的行為，為資本市場的運行營造良好的信息環境，從而提升資本市場整體效率。