盈余質(zhì)量、羊群效應(yīng)與分析師預(yù)測

王 萍

盈余質(zhì)量、羊群效應(yīng)與分析師預(yù)測

王 萍

（青島酒店管理職業(yè)技術(shù)學院 會計學院，山東 青島 260043）

以2016—2021年滬深股市非金融類公司為樣本，在全面梳理國內(nèi)外對盈余質(zhì)量、分析師預(yù)測和羊群效應(yīng)的研究基礎(chǔ)上，綜合運用行為金融學中的最新成果，對公司盈余質(zhì)量、分析師羊群行為與分析師預(yù)測以及三者之間的作用關(guān)系進行了深入全面的研究。研究發(fā)現(xiàn)：公司的盈余質(zhì)量越低，分析師盈利預(yù)測的準確性越差；同時，分析師的羊群行為會降低分析師盈利預(yù)測的準確度，并削弱公司盈余質(zhì)量對分析師預(yù)測的影響，從而揭示了分析師的心理因素導(dǎo)致的預(yù)測低效率，為監(jiān)管部門及證券公司提升分析師隊伍的獨立預(yù)測能力、防止利益沖突、優(yōu)化激勵制度提供了依據(jù)。

盈余質(zhì)量； 可操縱性應(yīng)計利潤； 羊群效應(yīng)； 預(yù)測準確性

一、問題的提出

近年來，金融系統(tǒng)在支撐推動我國經(jīng)濟增長中發(fā)揮的作用日益重要。伴隨著社會主義市場經(jīng)濟的發(fā)展和改革開放的不斷深入，以滬、深兩市為代表的股票交易市場正在日益成為我國資本市場不可或缺的重要組成部分，其在籌融資、優(yōu)化資源配置方面所發(fā)揮的重要作用和巨大潛力也得到了人們的廣泛認可。證券市場的發(fā)展和壯大對金融工具和金融制度的創(chuàng)新和完善、現(xiàn)代公司治理結(jié)構(gòu)的建立、社會主義市場經(jīng)濟建設(shè)作出了重要貢獻，也對證券市場的服務(wù)人員之證券分析師提出了更高要求。與此同時，作為現(xiàn)代資本市場制度建設(shè)的重要組成部分，信息披露也變得越來越重要。因為信息披露是市場參與者和社會公眾了解上市公司的主要渠道和作出投資決策的重要參考。高質(zhì)量的會計信息，尤其是高質(zhì)量的盈余信息，有利于正確引導(dǎo)投資方向，并促進資源的優(yōu)化配置。

隨著我國資本市場的蓬勃發(fā)展，證券分析師在其中發(fā)揮的中介作用也顯得愈發(fā)重要。對投資者而言，特別是對于中小投資者來說，證券公司的分析師，尤其是某些經(jīng)常在媒體發(fā)表觀點或者被雜志評為“明星”的著名分析師的意見，具有重要的決策參考意義。分析師的預(yù)測不僅會左右廣大投資者的投資決策以及市場的資源配置效率，也會對企業(yè)信息與股票價格之間的傳導(dǎo)效應(yīng)產(chǎn)生重要影響。因此，分析師盈利預(yù)測的準確性成為金融界和其他實務(wù)界人士廣泛關(guān)注的熱點，也是學術(shù)界人士熱烈討論的問題之一。分析師在對企業(yè)進行預(yù)測時需要獲得信息作為分析和預(yù)測的依據(jù)，其能夠獲得的信息的“質(zhì)”和“量”都會對預(yù)測準確性產(chǎn)生重大影響。這些信息一般來源于上市公司發(fā)布的各種公告以及分析師從公司管理層直接獲取的私有信息。財務(wù)報告作為上市公司公開披露信息的重要組成部分，直接反映了公司的財務(wù)狀況、經(jīng)營業(yè)績以及現(xiàn)金流量等基礎(chǔ)信息，并且相對容易取得，成為分析師作出盈余預(yù)測的主要信息來源，所以，財務(wù)報告的質(zhì)量能夠在很大程度上影響分析師的預(yù)測表現(xiàn)。

本文選擇盈余質(zhì)量作為財務(wù)報告質(zhì)量的代理變量開展研究。盈余質(zhì)量是探討會計信息質(zhì)量的核心內(nèi)容，反映了盈余信息在滿足各個利益相關(guān)者決策制定時信息需求的能力。

直接研究盈余質(zhì)量對分析師預(yù)測影響的文獻在國內(nèi)外學術(shù)界并不多見，大多數(shù)研究通過信息披露水平、審計質(zhì)量等間接方式表明，較高的會計信息質(zhì)量會導(dǎo)致較高的分析師預(yù)測準確性。倪小雅等[1]發(fā)現(xiàn)公司的信息披露質(zhì)量越高、所在地的會計制度環(huán)境越完善，分析師盈利預(yù)測的準確性越高。路軍[2]的研究表明分析師在依據(jù)未經(jīng)審計的季度報告作出預(yù)測時其預(yù)測誤差更加顯著。王鵬等[3]以我國上市公司中獲得標準無保留審計意見的公司為研究樣本，結(jié)果表明審計師任期越長，公司真實盈余的持續(xù)性越好，分析師盈利預(yù)測的持續(xù)性也越強，說明分析師能夠識別審計任期中包含的審計質(zhì)量信息，盡管進一步的研究證明這種認知存在一定程度的過度反應(yīng)。薛爽等[4]研究發(fā)現(xiàn)分析師預(yù)測的準確性除了受被跟蹤企業(yè)財務(wù)信息質(zhì)量的影響之外，還受到分析師自身特征的影響。分析師出于投行利益、鼓勵交易、職業(yè)安全及維護個人聲譽等考慮，可能會發(fā)布有偏差的盈利預(yù)測，具體表現(xiàn)為分析師預(yù)測的羊群行為。王雄元等[5]研究發(fā)現(xiàn)分析師理性有效的盈利預(yù)測能夠為眾多投資者獲取投資信息和制定投資方案提供可靠指導(dǎo)。然而，若分析師忽視自身持有的有價值的私有信息，向市場的一般預(yù)測均值靠攏，發(fā)布不準確的盈余預(yù)測，就會嚴重誤導(dǎo)投資者的價值評估。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）理論分析

本文的主要理論基礎(chǔ)是信息不對稱理論。20世紀70年代，美國經(jīng)濟學家約瑟夫·斯蒂格利茨、喬治·阿克爾洛夫和邁克爾·斯彭斯打破傳統(tǒng)經(jīng)濟學研究假設(shè)，分別從金融市場、商品交易和勞動力三個角度提出了信息不對稱理論。信息不對稱理論是指在市場經(jīng)濟活動中，各類人員對有關(guān)信息的了解是有差異的；掌握信息比較充分的人員，往往處于比較有利的地位，而信息貧乏的人員，則處于比較不利的地位。按照信息不對稱發(fā)生的時間差異可以將其劃分為事前和事后兩種情況。發(fā)生在交易雙方簽訂合約之前就已然出現(xiàn)的信息不對稱稱之為事前信息不對稱，該種信息不對稱會導(dǎo)致逆向選擇。逆向選擇存在于信息弱勢群體對信息優(yōu)勢不信任的狀態(tài)情況下，“檸檬市場”中信息優(yōu)勢方利用自身的信息優(yōu)勢會作出利于己方而損害對方的決策，信息劣勢方為了保護自己利益只能給出市場平均價格從而導(dǎo)致整個市場劣質(zhì)品驅(qū)逐優(yōu)質(zhì)品，市場資源配置機制失效。發(fā)生在交易雙方簽訂合約之后發(fā)生的信息不對稱稱之為事后信息不對稱，該種信息不對稱會導(dǎo)致道德風險。道德風險是指交易雙方簽訂合約之后，信息優(yōu)勢方最大化自身權(quán)益而做出不利于交易對手方利益的行為。

信息不對稱的兩個經(jīng)濟后果在分析師作出盈利預(yù)測時都是可能存在的。享有私有信息的分析師無論出于鼓勵交易動機、維護聲譽動機還是投行利益動機，犧牲預(yù)測的準確性而向市場預(yù)測的平均值靠攏的行為被視為道德風險。當分析師自身獲得的信息不足以支撐其預(yù)測時，出于職業(yè)安全的考慮，他們也會選擇跟隨市場預(yù)測的均值，避免發(fā)布過于激進的預(yù)測，這也是某程度上的逆向選擇。

（二）假設(shè)提出

根據(jù)已有文獻，熊禮慧等[6]發(fā)現(xiàn)在面對應(yīng)計項目較高的公司時，賣方分析師并不能充分估計可以預(yù)測的盈利下降。華鳴等[7]的研究表明，若公司在當年期間內(nèi)賺取現(xiàn)金活動在整體經(jīng)營活動中所占的比重越高，分析師的盈利預(yù)測準確性越高；當年期間內(nèi)賒銷預(yù)付活動在整體經(jīng)營活動中所占的比重越高，分析師的盈利預(yù)測準確性越低。而在分解當期賒銷預(yù)付活動為操縱性賒銷預(yù)付活動與正常性賒銷預(yù)付活動兩部分之后，只有前者對當期分析師盈利預(yù)測的誤差有顯著影響，由此認為分析師能夠較好地理解企業(yè)收取現(xiàn)金業(yè)務(wù)所對應(yīng)的盈余過程，而對賒銷預(yù)付業(yè)務(wù)，特別是操縱性賒銷預(yù)付業(yè)務(wù)對應(yīng)的盈余過程卻了解十分有限。由此我們推斷，分析師在作出盈利預(yù)測時，通常難以識別公司會計盈余中存在的可操縱性部分，導(dǎo)致其發(fā)布的盈利預(yù)測的準確性下降，而可操縱性應(yīng)計利潤越高意味著公司的盈余質(zhì)量越差。據(jù)此提出本文的第一個假設(shè)。

H1：公司的盈余質(zhì)量越差，分析師的盈利預(yù)測越不準確。

已有文獻中，Anderson R．[8]發(fā)現(xiàn)激進預(yù)測較跟隨預(yù)測具有更強烈的市場反應(yīng)，其原因可能在于二者預(yù)測準確性的差異。Huang Z．，Xue Q．[9]的研究表明相對于跟隨預(yù)測，激進預(yù)測更準確，因為激進預(yù)測中包含的分析師私有信息含量更高，能為投資者提供與決策更加相關(guān)的信息。綜合以往文獻，分析師出于聲譽因素考慮往往會發(fā)布跟隨預(yù)測。當分析師存在羊群行為時，盡管其掌握的私有信息支持更加大膽的預(yù)測，分析師仍會向市場上其他分析師的預(yù)測均值靠攏，這無疑會降低預(yù)測中私有信息的含量，導(dǎo)致預(yù)測準確性下降。另一方面，分析師掌握的私有信息多與公司的盈余活動相關(guān)，羊群行為在降低預(yù)測中私有信息含量的同時，也降低了預(yù)測中包含的盈余信息，削弱了盈余質(zhì)量對預(yù)測準確性的影響。據(jù)此提出本文的第二個假設(shè)。

H2：分析師的羊群行為會降低分析師盈利預(yù)測的準確度，并削弱公司盈余質(zhì)量對分析師預(yù)測的影響。

三、研究設(shè)計

（一）變量定義

本文的變量界定主要分為分析師預(yù)測準確性的界定、盈余質(zhì)量的界定、羊群效應(yīng)的界定、控制變量的界定等四個部分組成。

1．分析師預(yù)測準確性的界定

分析師盈利預(yù)測的準確性是指分析師的盈利預(yù)測值與公司實際盈余之間的偏差程度。在分析師的實際預(yù)測報告中，他們會對公司的每股收益，市盈率，凈利潤，息稅前收入，扣除息、稅、折舊及攤銷前收入，主營業(yè)務(wù)收入以及每股經(jīng)營現(xiàn)金流量等經(jīng)營指標作出預(yù)測。本文參照國內(nèi)外研究的通常做法，選用每股收益（EPS）的預(yù)測值與實際值的絕對差額來計算分析師的預(yù)測誤差（Error），以衡量分析師的預(yù)測準確性，該值越大，表示預(yù)測準確度越低。為了增強公司之間的可比性以及控制規(guī)模效應(yīng)，預(yù)測誤差以初期股票市價進行了標準化，具體計算公式為：

2．盈余質(zhì)量的界定

在度量盈余質(zhì)量時，本文主要參考了Dechow等[10]修正瓊斯模型，模型的具體構(gòu)成如下所示。

3．羊群效應(yīng)的界定

當前，國內(nèi)關(guān)于羊群行為的研究主要集中在機構(gòu)投資者和個人投資者等市場參與者上，對證券分析師這一群體的羊群行為的關(guān)注很少，如何判斷分析師在預(yù)測過程中是否存在羊群行為就更缺乏借鑒。本文參照Dambra M．[11]的做法，若某分析師的預(yù)測位于該分析師上一次預(yù)測與當前所有分析師預(yù)測的均值之間，則認為該分析師在預(yù)測時采取了跟隨的策略，存在羊群效應(yīng)，羊群效應(yīng)變量Herd取值為1；否則不存在羊群效應(yīng)，Herd取值為0，此時我們稱分析師發(fā)布了領(lǐng)先預(yù)測或者激進預(yù)測。在本文的穩(wěn)健性檢驗部分，我們還參照Huang Z．[9]的另一種度量方法，以單個分析師的預(yù)測值與全體分析師的一致預(yù)測值之間的相對差異來衡量分析師是否存在羊群行為，以進一步增強結(jié)論的說服力。

4．控制變量的界定

結(jié)合華鳴等[7]的研究，本文模型的控制變量主要包括被跟蹤公司特征和分析師自身特征兩方面。本文的主要變量定義如表1所示。

表1 主要變量定義

（二）模型設(shè)定

1．盈余質(zhì)量與分析師預(yù)測

國內(nèi)外學者在考慮分析師盈利預(yù)測準確性的影響因素時，通常只考慮了被跟蹤公司特征和分析師自身特征其中的一方面。本文將這兩個因素結(jié)合起來，構(gòu)建的模型將更具有解釋力度。為驗證盈余質(zhì)量對分析師預(yù)測準確性的影響，即假設(shè)1，構(gòu)建研究模型如下：

2．分析師羊群行為與預(yù)測準確性

為驗證羊群行為對分析師預(yù)測的影響，即假設(shè)2，在模型（3）的基礎(chǔ)上加入分析師羊群行為變量Herd，構(gòu)建研究模型如下：

3．羊群行為對盈余質(zhì)量與分析師預(yù)測準確性的影響

為驗證羊群行為對盈余質(zhì)量與分析師預(yù)測準確性的影響，在模型（4）的基礎(chǔ)上加入交乘項Abnormal Accruals*Herd，即AA_Herd，構(gòu)建研究模型如下：

（三）樣本選擇

為了得到穩(wěn)定性和平滑性的結(jié)論，在處理數(shù)據(jù)的過程中對相關(guān)樣本進行了如下處理：

1．刪除金融類上市公司樣本。由于本文旨在研究中國全樣本的上市公司盈余質(zhì)量對分析師預(yù)測準確性的影響，而金融行業(yè)的公司往往因為其業(yè)務(wù)特點而具有非常規(guī)性的盈余特點。

2．剔除B股上市公司。

3．剔除進入模型的解釋變量、被解釋變量、控制變量存在缺失值的樣本。

4．對所有變量在1%水平進行Winsorize處理。

經(jīng)過上述處理后，樣本量為2016-2021年的48245個公司——分析師年數(shù)據(jù)。

四、盈余質(zhì)量、羊群效應(yīng)與分析師預(yù)測實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

本文的描述性統(tǒng)計主要分為兩個方面，一方面是對模型的主要被解釋變量、解釋變量、控制變量的描述性統(tǒng)計；另一方面是根據(jù)分析師是否存在羊群效應(yīng)進行分組，對各主要變量的平均值進行差異性檢驗。

首先，將模型（3）至模型（5）主要的被解釋變量、解釋變量、控制變量的描述性統(tǒng)計列示于表2中。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計分析

從表2看，分析師預(yù)測準確性（Error）的均值和中位數(shù)分別為0.028和0.012，表明分析師的盈余預(yù)測與公司盈余的實際值的絕對差額大致是上一年度末股票市價的2.8%（1.2%）。這一數(shù)據(jù)要低于黃登仕等[12]以我國A股上市公司2013—2017年數(shù)據(jù)為樣本得出的分析師預(yù)測誤差值5.5%，說明我國分析師盈余預(yù)測的準確性在近些年得到了一定程度的提高。根據(jù)修正瓊斯模型計算出來的可操縱性應(yīng)計利潤（Abnormal Accruals）的平均數(shù)和中位數(shù)分別為0.058和0.042，由于均值大于中位數(shù)，說明我國上市公司的可操縱性應(yīng)計利潤存在統(tǒng)計上的右偏傾向。衡量羊群效應(yīng)的變量Herd的均值和中位數(shù)分別為0.204和0，表明我國大約有20%的分析師預(yù)測存在明顯的跟隨行為。虧損變量Loss的均值和平均數(shù)分別為0.040和0，表明樣本中有4%的公司當年業(yè)績虧損，也說明分析師傾向于追蹤那些經(jīng)營業(yè)績良好的公司。前十大審計師（Big Auditor）的平均值和中位數(shù)分別為0.583和1，表明58.3%的樣本公司年度由國內(nèi)綜合排名前十的會計師事務(wù)所進行審計，具有較高的審計質(zhì)量。分析師自身特征方面，Days Elapsed變量的平均值和中位數(shù)分別為141.841和97，表明分析師對特定股票的最近兩次預(yù)測一般間隔了142天（97天），說明分析師平均3—4個月對公司盈余進行一次預(yù)測。Broker Size變量的平均值和中位數(shù)分別為41.411和39，說明我國證券公司一般雇傭約40位分析。For Frequency變量的平均值和中位數(shù)分別為4.963和4，說明我國證券分析師平均對上市公司的年度盈余做出4—5次預(yù)測。

在描述性統(tǒng)計的第三部分，根據(jù)分析師是否存在羊群效應(yīng)將全樣本分為領(lǐng)先組（Herd=0）和跟隨組（Herd=1），分別對兩組的各主要變量的平均值進行差異性檢驗，相關(guān)結(jié)果參見表3所示。

由表3可以看出，領(lǐng)先組和跟隨組的盈余預(yù)測誤差的平均數(shù)分別為0.0256和0.0349，且其差異顯著小于0，說明領(lǐng)先盈余預(yù)測的誤差顯著小于跟隨盈余預(yù)測的誤差，為支持本文的假設(shè)2：分析師盈余預(yù)測的羊群行為會降低其預(yù)測準確性提供了初步的經(jīng)驗證據(jù)。關(guān)鍵解釋變量Abnormal Accruals的平均值在領(lǐng)先組和跟隨組中不存在顯著差異（p值為0.8002）。反映公司自身特征的控制變量中，領(lǐng)先組的公司規(guī)模Size和每股收益EPS的平均值都顯著小于跟隨組，說明分析師更傾向于針對資產(chǎn)規(guī)模更大、盈利水平更高的公司發(fā)布跟隨預(yù)測，這也可能是因為市場對于資產(chǎn)規(guī)模較大、盈利水平更強的公司具有更加一致的盈余預(yù)期。而盈余變化Surprise、是否虧損Loss、財務(wù)困境Distress、前十大審計師審計Big Auditor這些變量的均值在領(lǐng)先組和跟隨組中都不存在顯著差異。反映分析師特征的控制變量中，領(lǐng)先組的預(yù)測期限For Horizon、前期預(yù)測準確性Lag Accuracy變量的平均數(shù)均顯著小于跟隨組，說明發(fā)布領(lǐng)先預(yù)測的分析師其預(yù)測日與資產(chǎn)負債表日越接近、上一次盈余預(yù)測的準確性越高。而領(lǐng)先組的上次預(yù)測時間間隔Days Elapsed、券商規(guī)模Broker Size、預(yù)測頻率For Frequency變量的平均數(shù)均顯著大于跟隨組，說明發(fā)布跟隨預(yù)測的分析師其兩次預(yù)測之間的時間間隔越短、所在券商雇傭分析師的數(shù)量越少、發(fā)布盈余預(yù)測的頻率越低。

表3 主要變量的均值檢驗

（二）回歸結(jié)果分析

1．盈余質(zhì)量與分析師預(yù)測準確性回歸分析

本文用模型（3）驗證公司盈余質(zhì)量高低對分析師盈利預(yù)測準確性的影響，現(xiàn)將模型（3）的回歸分析結(jié)果列示在表4中。從表4看，我們共使用了48245個公司——分析師年樣本對模型（3）進行回歸分析，并控制了行業(yè)因素和年度因素。模型的F值為1643.43，調(diào)整后的R-squared值為55.07%，說明模型的整體可靠性較高，具有較強的解釋力度。表4的結(jié)果顯示，解釋變量可操縱性應(yīng)計利潤Abnormal Accruals的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明公司的可操縱性應(yīng)計利潤越高，分析師的盈利預(yù)測的誤差越大。也就是說，公司的盈余質(zhì)量越低，分析師盈利預(yù)測的準確性越差，支持了本文的第一個假設(shè)。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因，通過對已有文獻的梳理，在于若一個公司利潤中可操縱性部分的占比越高，其盈余質(zhì)量通常越低；分析師在對這家公司作出盈余預(yù)測時，一般難以識別公司利潤中存在的可操縱性部分，導(dǎo)致盈利預(yù)測的準確性下降。

表4 盈余質(zhì)量與分析師預(yù)測準確性回歸分析

注：*，**，***分別在10%，5%，1%的水平上顯著。

2．分析師羊群行為與預(yù)測準確性回歸分析

為了檢驗分析師羊群行為對其盈利預(yù)測準確性的影響，本文根據(jù)模型（4）對預(yù)測準確性和分析師羊群行為變量進行了回歸分析，結(jié)果如表5所示。

從表5看，模型（4）的整體擬合度比較好，加入羊群效應(yīng)Herd變量之后，回歸的調(diào)整R2從模型（3）的55.07%上升到55.17%。關(guān)鍵控制變量Herd的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明分析師在預(yù)測過程中如果存在跟隨行為，則其預(yù)測誤差越大，預(yù)測準確性降低。假設(shè)2的前半部分得到了支持，即羊群效應(yīng)會削弱分析師盈利預(yù)測的準確性，這一結(jié)論與何威風等[13]的研究發(fā)現(xiàn)“激進預(yù)測比跟隨預(yù)測更準確”是一致的。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因，在于分析師可能出于維護自身聲譽或者能力有限的原因，在掌握私有信息的情況下仍跟隨市場上大部分分析師的判斷，發(fā)布“隨大流”的預(yù)測值，從而降低了盈利預(yù)測的準確性。

另外，與模型（2）的回歸結(jié)果一致，可操縱性應(yīng)計利潤Abnormal Accruals的回歸系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正?？刂谱兞康幕貧w結(jié)果也與模型（3）基本一致，除了前十大審計師Big Auditor的回歸系數(shù)不顯著之外，財務(wù)困境Distress變量的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著，其他控制變量均在1%的水平上顯著。分析師預(yù)測準確性隨著被跟蹤公司規(guī)模、盈利變化、當年虧損、預(yù)測期限、預(yù)測頻率、上次預(yù)測準確性的提高而下降，而與每股收益、償債能力、距離上次預(yù)測時間長度、券商規(guī)模正相關(guān)。

表5 分析師羊群行為與預(yù)測準確性回歸分析

注：*，**，***分別在10%，5%，1%的水平上顯著。

3．盈余質(zhì)量、羊群效應(yīng)與分析師預(yù)測回歸分析

為了檢驗羊群效應(yīng)對盈余質(zhì)量和分析師預(yù)測準確性二者關(guān)系的影響，本文在模型（4）的基礎(chǔ)上，加入了盈余質(zhì)量Abnormal Accruals和羊群效應(yīng)Herd的交乘項Abnormal Accruals*Herd，即AA_Herd，構(gòu)建了模型（5）進行回歸分析，結(jié)果如表6所示。

由表6可以看出，交乘項AA_Herd的系數(shù)在10%的水平上顯著為負，意味著相對于激進預(yù)測而言，跟隨預(yù)測的準確性受追蹤公司盈余質(zhì)量的影響較小，說明分析師預(yù)測時的羊群行為會削弱公司盈余質(zhì)量對其預(yù)測準確性的影響，支持本文假設(shè)2的后半部分。當分析師處于維護自身聲譽或者對自身能力不自信時，會采取“從眾”策略，向市場預(yù)測均值靠攏，其預(yù)測更多考慮的是市場參與者的一致期望，對被跟蹤公司自身的盈余過程和盈余質(zhì)量關(guān)注不夠，從而削弱了預(yù)測中包含的公司盈余信息，降低了公司盈余質(zhì)量對預(yù)測準確性的影響。與模型（3）和模型（4）的回歸結(jié)果一致，盈余質(zhì)量Abnormal Accruals和羊群效應(yīng)Herd的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，控制變量的回歸結(jié)果也與模型（3）和模型（4）基本一致。

表6 盈余質(zhì)量、羊群效應(yīng)與分析師預(yù)測的回歸分析

注：*，**，***分別在10%，5%，1%的水平上顯著。

4．進一步檢驗

為了進一步檢驗羊群效應(yīng)是否會弱化分析師預(yù)測準確性對公司盈余質(zhì)量的依賴性，本文根據(jù)分析師是否存在羊群效應(yīng)將全樣本分為領(lǐng)先組（Herd=0）和跟隨組（Herd=1），分別按模型（2）進行回歸，通過比較可操縱性應(yīng)計利潤Abnormal Accruals的回歸系數(shù)的顯著性來檢驗假設(shè)2，結(jié)果如表7所示。由表7可以看出，在領(lǐng)先組（38411個樣本）中，盈余質(zhì)量Abnormal Accruals的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正；而在跟隨組（9834個樣本）中，盈余質(zhì)量Abnormal Accruals的回歸系數(shù)雖然為正，但并不顯著。說明，當分析師發(fā)布激進預(yù)測的時候，分析師的預(yù)測準確性與被跟蹤公司的盈余質(zhì)量呈顯著正相關(guān)關(guān)系；而當分析師發(fā)布跟隨預(yù)測的時候，分析師的預(yù)測準確性與被跟蹤公司的盈余質(zhì)量之間不存在顯著相關(guān)性。這也支持了本文的假設(shè)2，即分析師的羊群效應(yīng)會削弱盈利預(yù)測準確性對被跟蹤公司盈余質(zhì)量的依賴。

表7 分析師預(yù)測準確性與盈余質(zhì)量的分組回歸分析

注：*，**，***分別在10%，5%，1%的水平上顯著。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為進一步支撐本文的結(jié)論，本文選擇了盈余持續(xù)性（Earnings Persistence）作為盈余質(zhì)量的另一個代理變量，采用胡聰慧等[14]的方法度量盈余持續(xù)性，其具體計算方法如下：

其中，ROA為公司的總資產(chǎn)收益率，用當年凈利潤除以期末總資產(chǎn)得到i和t分別代表樣本公司和樣本年度。為獲得每個樣本公司在每個樣本年度的盈余持續(xù)性，在進行時間序列回歸的時候采用了過去連續(xù)三年的數(shù)據(jù)，對于連續(xù)三年數(shù)據(jù)存在缺失值的樣本量進行了剔除，所以在這一穩(wěn)健性檢驗中，將總樣本量降至了35138個公司——分析師年樣本。同時，以1與θ1的差額的絕對值作為盈余持續(xù)性變量EarnPer，即EarnPer=|1-θ1|。亦即EarnPer的值越小，代表盈余的可持續(xù)性越強，公司的盈余質(zhì)量越高。在穩(wěn)健性檢驗的這部分，用盈余持續(xù)性變量Earnper 代替操縱性應(yīng)計利潤變量Abnormal Accruals，分別用模型（3）、模型（4）、模型（5）進行回歸，其結(jié)果如表8所示。在模型（3）的回歸結(jié)果中，盈余持續(xù)性EarnPer的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明公司的盈余持續(xù)性越強，分析師的盈利預(yù)測誤差越小，支持了本文的假設(shè)1。在模型（4）的回歸結(jié)果中，羊群效應(yīng)Herd的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明分析師的羊群效應(yīng)會增大其盈利預(yù)測的誤差。在模型（5）的回歸結(jié)果中，交乘項Earn Per*Herd的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負，說明相對于激進預(yù)測而言，跟隨預(yù)測的準確性受被追蹤公司盈余持續(xù)性的影響較小，說明分析師預(yù)測時的羊群行為會削弱公司盈余質(zhì)量對其預(yù)測準確性的影響。由此，本文的第2個假設(shè)也得到了支持。

表8 盈余持續(xù)性作為盈余質(zhì)量替代變量的回歸分析

注：*，**，***分別在10%，5%，1%的水平上顯著。

五、結(jié)論與啟示

本文以2016—2021年的48245個公司——分析師年樣本的混合截面數(shù)據(jù)作為研究樣本，在綜合國內(nèi)外關(guān)于分析師預(yù)測的相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了涵蓋被跟蹤公司特征和分析師自身特征的分析師盈利預(yù)測準確性模型，以研究公司盈余質(zhì)量、分析師羊群行為對盈利預(yù)測準確性的影響。本文的結(jié)論是：公司的盈余質(zhì)量越差，分析師的盈利預(yù)測越不準確。

針對以上結(jié)論，本文得到以下啟示：深入研究盈余質(zhì)量對分析師盈利預(yù)測準確性的影響問題，對于提升我國上市公司信息披露有著重要的指導(dǎo)意義。作為上市公司信息傳遞的重要媒介，證券分析師向資本市場提供的分析預(yù)測信息對于引導(dǎo)投資者的資本配置起著至關(guān)重要的作用。本文結(jié)論說明，只有進一步加強對上市公司財務(wù)信息質(zhì)量的監(jiān)督和管控，才能減輕甚至避免由于基本面信息質(zhì)量缺乏可信度而對分析師乃至資本市場造成的不必要損失，并為監(jiān)管部門和證券公司推進證券分析師人才培養(yǎng)和隊伍穩(wěn)定、提高分析師的獨立預(yù)測能力、改進考核激勵制度、防范利益沖突提供參考。

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Earnings Quality, Herd Effect and Analysts' Forecast

WANG Ping

( Accounting Department, Qingdao Vocational and Technical College of Hotel Management, Qingdao 260043, Shandong, China )

Taking non-financial companies in Shanghai and Shenzhen stock markets from 2016 to 2021 as a sample, this paper conducts an in-depth and comprehensive study on the relationship between corporate earnings quality, analyst herding behavior and analyst forecasting, as well as the role of the three by making an overall use of the latest achievements in behavioral finance, based on a comprehensive review of domestic and international research on three counterparts. The research finds that the lower the earnings quality of a company, the worse the accuracy of analysts' earnings forecast; At the same time, the herding behavior of analysts will reduce the accuracy of analysts' earnings forecasts and weaken the impact of earnings quality on analysts' forecasts. The innovation of this study is that, for the first time, from the perspective of behavioral finance, it discusses the impact of analyst herding behavior on the relationship between corporate earnings quality and analyst forecast, which supplements and enriches the relevant literature on herding effect and behavioral finance theory. The conclusion of this paper reveals the low prediction efficiency caused by analysts’ psychological factors, which provides a basis for regulators and securities companies to improve the independent prediction ability of analysts, prevent conflicts of interest, and optimize the incentive system.

earnings quality, manoeuvrability accruals, herd effect, forecast accuracy

F275/F832.51

A

1673-9639 (2023) 06-0095-14

2022-11-22

王 萍（1986-），女，山東日照人，碩士、講師，研究方向：財務(wù)管理。

（責任編輯 陳書慧）（責任校對 陳 儉）（英文編輯 田興斌）