張子健

（西南交通大學 經(jīng)濟管理學院，四川 成都610031）

一、引言

證券分析師在資本市場中扮演著信息中介的角色，他們利用其搜集、加工和處理信息方面的專業(yè)優(yōu)勢，深入挖掘宏觀經(jīng)濟、行業(yè)和上市公司的各種信息，以預測公司未來的會計收益、現(xiàn)金流量和經(jīng)營前景，發(fā)布盈余預測和投資評級報告。當前我國資本市場雖處于新興加轉(zhuǎn)軌時期，尚未達到半強式有效，但投資者根據(jù)分析師的盈利預測報告，仍然能夠顯著提高其投資回報率。同時，證券分析師的信息傳播活動能豐富股價的信息含量，使股價反映更多公司的特質(zhì)信息，降低股價的同步性，增強股票價格對資源配置的引導功能，從而提高資本市場的運行效率［1］。因此，證券分析師的盈利預測行為受到學術(shù)界和實務界的高度關(guān)注。

證券分析師進行盈利預測的信息來源于公共信息以及分析師所掌握的私有信息。上市公司的財務報告直接反映了公司的財務狀況和經(jīng)營成果，且收集成本較低，是分析師開展盈利預測活動的首選參考依據(jù)。其中，上市公司的營業(yè)收入及成本的構(gòu)成、大額應收與應付款項及其賬齡分布、重大會計差錯更正等會計信息更是分析師關(guān)注的焦點［2］。李丹和賈寧從盈余管理的角度，將可操控性應計利潤和盈余持續(xù)性等作為盈余質(zhì)量的代理變量，發(fā)現(xiàn)會計盈余質(zhì)量越高，分析師的盈利預測偏差越?。?］。可見，上市公司的信息質(zhì)量，尤其是會計盈余質(zhì)量對分析師盈利預測的準確性有著重要影響。

21世紀初，隨著安然、世通等財務舞弊案的相繼爆發(fā)，理論界和實務界掀起了一場對會計信息質(zhì)量的大討論；同期全球股市的衰退也歸因于財務會計信息質(zhì)量不高和透明度的匱乏。隨之，作為盈余質(zhì)量的一個重要屬性——會計穩(wěn)健性，引起了投資者、分析師、監(jiān)管者和財經(jīng)媒體的關(guān)注。會計穩(wěn)健性是指財務報表確認“好消息”比確認“壞消息”需要更高的可驗證性，從而導致盈余反映“壞消息”比“好消息”更及時。會計穩(wěn)健性是會計確認和計量的一項基本原則，其在會計實務中存在了500年以上［4］。會計穩(wěn)健性有助于降低融資成本，提高融資效率，約束管理者的投資決策，減少投資過度與不足。同時，會計穩(wěn)健性還有助于及時向股東、債權(quán)人傳遞信號，緩解信息不對稱，降低代理成本。此外，會計穩(wěn)健性還能約束管理者高估盈余的動機和程度。從而，會計穩(wěn)健性被理論界和實務界奉為圭臬，財務報告中會計穩(wěn)健性的高低成為衡量盈余質(zhì)量的標準。

作為證券分析師盈余預測重要來源的上市公司財務報告，其會計穩(wěn)健性對盈余預測有何影響？Helbok和 Walker的經(jīng)驗分析發(fā)現(xiàn)，分析師最初發(fā)布的盈余預測僅包含了“好消息”，直到臨近財務報告公布時才考慮“壞消息”對盈利的沖擊，從而修正盈利預測以接近真實盈余［5］。Pae和Thornton借鑒會計盈余－股票回報模型發(fā)現(xiàn)，正是由于分析師沒有考慮會計穩(wěn)健性才導致其盈余預測行為無效［6］。但Sohn的經(jīng)驗分析證明，分析師進行盈利預測時考慮了會計穩(wěn)健性，且會計穩(wěn)健性高的公司其盈利預測更準確［7］。肖斌卿等采用中國證券市場數(shù)據(jù)，同樣運用會計盈余－股票回報模型，發(fā)現(xiàn)中國證券分析師的盈余預測沒有考慮會計穩(wěn)健性，分析師的盈利預測普遍存在樂觀傾向［8］。盡管這些學者探討了會計穩(wěn)健性對分析師盈利預測的影響，但他們主要是驗證分析師的盈利預測值是否具有穩(wěn)健性，而沒有直接探討公司財務報告的會計穩(wěn)健性對分析師盈利預測的影響，也沒有從傳統(tǒng)的盈利預測偏差的兩個統(tǒng)計特征（如盈利預測的準確度和分歧度）視角去考察。

本文的主要貢獻體現(xiàn)在以下兩點：首先，本文詳細探討了會計穩(wěn)健性對證券分析師盈利預測偏差的影響；其次，在當前理論界非常推崇會計穩(wěn)健性的背景下，研究了中國上市公司財務報告對“損失”與“收益”的非對稱確認是否能在一定程度上抑制分析師盈利預測的樂觀傾向。

二、理論分析與假設提出

會計穩(wěn)健性，或稱謹慎性原則，是指會計人員對收益和損失確認的非對稱性，即對收益的確認比對損失的確認要求更可靠的證據(jù)。在以后經(jīng)營環(huán)境發(fā)生不利變化時，減少資產(chǎn)或增加負債，從而及時確認損失；但出現(xiàn)利好消息時，謹慎增加資產(chǎn)或減少負債，從而延遲收益確認。會計穩(wěn)健性自1992年首次被列入我國《企業(yè)會計準則》以來，一直是我國會計準則的重要原則之一。雖然我國上市公司頻繁爆發(fā)會計造假丑聞，公眾對盈余穩(wěn)健性普遍持懷疑態(tài)度，但李增泉和盧文彬首次證實我國上市公司的會計盈余具有一定的穩(wěn)健性［9］。我國上市公司自2007年開始采用新會計準則，其再度引入公允價值計量原則曾引起廣泛爭議，但公允價值計量原則并不必然導致會計穩(wěn)健性的下降，上市公司報告的會計盈余仍具穩(wěn)健性。

證券分析師盈利預測的效果依賴于其所獲信息的數(shù)量和質(zhì)量。郭杰和洪潔瑛證實，證券分析師賦予其私人信息高權(quán)重和上市公司低劣的信息披露質(zhì)量，導致了證券分析師的盈余預測行為無效［10］。因此，作為分析師主要信息來源的上市公司的信息環(huán)境將影響證券分析師的預測準確性。2001年，深交所制訂了《上市公司信息披露工作考核辦法》，每年對上市公司的信息披露進行年度考評，建立誠信檔案。白曉宇將深交所的考核結(jié)果作為上市公司信息質(zhì)量的代理變量，發(fā)現(xiàn)上市公司信息披露越透明，分析師盈利預測準確度越高，預測的分歧度越?。?1］。

上市公司年報、半年報和季報是證券分析師最常用的信息渠道，其中上市公司的三張主要報表（合并資產(chǎn)負債表、合并損益表與合并現(xiàn)金流量表）乃是關(guān)注的重點，尤其是會計政策、會計估計變更等信息的披露。報表注釋中的主營業(yè)務收入和成本、大額應收應付賬款及其賬齡結(jié)構(gòu)、關(guān)聯(lián)方交易等亦受到分析師的高度重視［2］。在會計信息中，證券分析師使用頻率最高的兩個項目是主營業(yè)務收入和凈利潤，達50%以上；財務比率信息中，使用頻率最高的兩個項目是主營業(yè)務收入增長率和凈利潤增長率，均在50%以上［12］。由此可見，證券分析師集中關(guān)注上市公司的盈利能力。

雖然公司管理層根據(jù)公認的企業(yè)會計準則編制財務報告，但會計準則給了管理層會計應計等項目估計的自由裁量權(quán)，為管理層出于機會主義動機進行盈余管理提供了機會。盈余管理活動空間越寬泛，分析師越難預測公司盈余，因為管理層盈余選擇范圍更廣。但穩(wěn)健性原則要求管理層及時確認損失，嚴禁采用激進的會計政策以增加盈余，一定程度上能約束管理層濫用會計應計增加收益，而且強化穩(wěn)健性原則能顯著降低公司高估盈余的能力。由此，本文提出以下假設：

假設1：上市公司財務報告的會計穩(wěn)健性越高，分析師盈利預測的偏差越小。即會計穩(wěn)健性越高，證券分析師盈利預測的準確度越高、分歧度越小。

國外很早就有研究發(fā)現(xiàn)分析師預測盈利時存在系統(tǒng)性的樂觀傾向，也涌現(xiàn)了大量探究分析師盈余預測樂觀傾向成因的文獻。鄭亞麗和蔡祥也發(fā)現(xiàn)我國證券分析師的盈余預測總體上存在樂觀傾向［13］。當管理者和投資者之間存在嚴重的信息不對稱時，分析師的盈余預測變得異常艱難，加劇了分析師對非公共信息的需求，轉(zhuǎn)而通過發(fā)布樂觀的盈利預測，試圖與管理層建立良好關(guān)系以獲得私人信息，從而提高盈利預測準確度。Ke和Yu發(fā)現(xiàn)，分析師在公司實際盈利披露前期，傾向于發(fā)布樂觀的盈利預測，但隨著實際盈利宣告日期的臨近，分析師不斷修正盈利預測，將預測盈余下調(diào)［14］。Libby等的研究結(jié)果也表明，分析師的盈利預測具有一個特定的模式：前期發(fā)布的盈利預測普遍具有樂觀性，而后期的盈利預測傾向于悲觀性。分析師不可能準確預測資本市場尚未預見的所有事件，隨著公司報告期的臨近，分析師積累的信息越來越多，他們不斷修訂前期的盈利預測，以縮小最終預測盈余與實際盈余之間的偏差［15］。朱紅軍、何賢杰和陶林也證實我國證券分析師在盈利預測早期呈樂觀傾向，但隨著分析師獲得更多新的信息，他們不斷驗證和修正其預測，為使預測值趨向?qū)嶋H值，更多時候是向下調(diào)整［16］。

分析師的盈利預測傾向受到盈余信息本質(zhì)的影響。正是由于分析師對壞消息反應不足，而對好消息反應過度才導致其盈利預測呈系統(tǒng)性的樂觀傾向。分析師在最初預測時沒有考慮盈余穩(wěn)健性，導致盈利預測大大超出公司實際盈余，但在修訂后的盈利預測報告中考慮了盈余穩(wěn)健性，因此，盈利預測離公司實際盈利宣告日越近，其盈利偏差越小［17］。

2007年新會計準則進一步擴大了資產(chǎn)減值范圍，規(guī)定所有資產(chǎn)在發(fā)生經(jīng)濟損失時都應計提減值準備，且長期資產(chǎn)減值準備在以后即使發(fā)生經(jīng)濟利得也不得轉(zhuǎn)回，這一會計穩(wěn)健性原則對損失和收益的非對稱確認，使公司在會計實務中多確認損失而少確認收益，影響公司的會計盈余水平。通常，管理層不會積極主動地確認非正常損失，但財務報告隨后要經(jīng)歷獨立會計師的審計，而會計盈余的穩(wěn)健性更是審計師關(guān)注的焦點，從而管理層也不得不適度遵循穩(wěn)健性原則。證券分析師通過網(wǎng)絡、報刊等新聞媒體或私下接觸公司管理層，廣泛搜集跟蹤公司的相關(guān)信息，了解公司經(jīng)營戰(zhàn)略、產(chǎn)品訂單、原材料供應等信息，判斷公司運營狀況，尤其關(guān)注公司管理層是否謹慎處理有關(guān)公司經(jīng)營的“好消息”和“壞消息”，因為管理層的態(tài)度關(guān)系到公司財務報告的穩(wěn)健程度。若分析師確定管理層具有良好的會計操守，或公司與大型會計師事務所簽訂了審計協(xié)議，則可以判斷管理層對財務報告的編制持謹慎態(tài)度。如果證券分析師盲目堅持先前的樂觀傾向，勢必導致盈利預測值更多地偏離實際值；相反，分析師適度遏制樂觀傾向，預計公司的會計盈余穩(wěn)健性而相應下調(diào)盈利預測值將是一種理性選擇。

分析師盈利預測準確度關(guān)系其自身聲譽，也是衡量其業(yè)績的標準。理性的分析師將考慮跟蹤公司和管理層所有可觀察的特征，并努力接近管理層挖掘私有信息，尤其臨近公司宣告盈余時分析師對預測的準確性愈加迫切。分析師不可能持續(xù)高估擁有穩(wěn)健特征公司的盈余，甚至公司管理層也期望分析師適當下調(diào)預測值，使管理層容易達到或超出預期業(yè)績。因此，提出假設2：

假設2：上市公司財務報告的會計穩(wěn)健性能有效抑制分析師盈利預測的樂觀傾向。

三、研究設計

（一）分析師盈利預測偏差、預測傾向的計量

（二）會計穩(wěn)健性的度量

1．基于Basu模型的總體會計穩(wěn)健性的度量。在眾多會計穩(wěn)健性的度量模型中，Basu首創(chuàng)的會計盈余－股票回報模型一直被奉為該研究領域的經(jīng)典，并得到了廣泛應用。該反向回歸模型采用公司股票市場回報率作為好、壞消息的替代變量，如果會計盈余對壞消息的反應比好消息更及時，就證實會計穩(wěn)健性的存在。該模型適合不同樣本會計盈余穩(wěn)健性的比較，具體模型如下：

按盈利預測準確度（｜ERROR｜）的中位數(shù)將全部樣本劃分為兩組子樣本，低于中位數(shù)的公司屬于準確度高的子樣本，否則屬于準確度低的樣本。同理，以盈余預測分歧度（FDIS）的中位數(shù)為臨界點，將低于其中位數(shù)的公司歸為分歧度小的子樣本，反之屬于分歧度大的組別。根據(jù)研究假設，會計穩(wěn)健性越高的公司，證券分析師對其盈余預測的偏差越小。那么，盈利預測準確度高和分歧度小的子樣本中α3的系數(shù)和穩(wěn)健倍數(shù)BASU值要分別大于盈利預測準確度低和分歧度大的子樣本的值。

2．基于Khan和Watts的公司年度會計穩(wěn)健性的度量［19］。為增強研究結(jié)論的可靠性，本文同時采用Khan和Watts構(gòu)建的穩(wěn)健性指數(shù)C－Score來度量公司年度盈余穩(wěn)健性，從而可以與分析師盈余預測偏差建立多元線性回歸模型。Khan和Watts將公司規(guī)模、股東權(quán)益的市值與賬面價值比率和資產(chǎn)負債率的線性組合作為好消息、壞消息的工具變量，代入Basu模型，采用橫截面數(shù)據(jù)分年度進行回歸，估計出壞消息的增量反應系數(shù)值λi（i＝1，2，3，4），然后將λi代入C－Score模型，從而得出公司年度的會計穩(wěn)健性指數(shù)。具體模型如下：

其中，Size表示公司規(guī)模，取其總資產(chǎn)的自然對數(shù)；MB為公司權(quán)益的市值與其賬面價值的比率；Lev為公司的資產(chǎn)負債率，其他變量定義與Basu模型一致。

（三）公司年度會計穩(wěn)健性對分析師盈利預測行為影響的多元回歸模型

借鑒Sohn、鄭亞麗和蔡祥等的研究成果［7］［13］，構(gòu)建以下多元回歸模型，分別考察會計穩(wěn)健性對分析師盈利預測準確度、分歧度以及預測傾向的影響。

其中，因變量Depend分別表示分析師盈利預測準確度（｜ERROR｜）、分歧度（FDIS）和預測傾向（ERROR），其他變量的定義見表1。

表1變量定義

（四）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文選取新會計準則實施后，CSMAR數(shù)據(jù)庫中2007～2011年滬深市A股上市公司為樣本，并按以下標準進行篩選：（1）剔除金融保險行業(yè)公司；（2）剔除當年IPO、ST的上市公司；（3）因計算盈利預測分歧度所需，選取至少有兩位分析師跟蹤的上市公司；（4）為避免盈余管理的影響，剔除凈利潤或資產(chǎn)為負的上市公司。最終得到4 093家上市公司的數(shù)據(jù)，其中2007～2011年的樣本數(shù)分別為498、676、846、963及1 110個。為控制異常值對回歸結(jié)果的干擾，本文對所有連續(xù)性變量都在1%以下和99%以上進行了Winsorize處理。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

數(shù)據(jù)經(jīng)初步處理得到，分析師盈利預測均值為0．619，而公司實際盈余均值為0．508，顯然分析師盈利預測均值要高于公司實際盈余均值；分析師盈余預測的中位數(shù)為0．511，高于公司實際盈余的中位數(shù)0．400，表明分析師在盈余預測上存在樂觀傾向，ERROR的均值為0．803也證實了這點。

公司年度會計穩(wěn)健性指數(shù)均值為0．004，表明上市公司具有會計穩(wěn)健性但力度較低；38%的上市公司由居于中注協(xié)公布的年度會計師事務所綜合評價排名前十位進行審計，表明審計質(zhì)量較高；上市公司資產(chǎn)負債率均值為0．48，說明債務比重較大；公司資產(chǎn)收益率均值為11．9%，說明分析師偏好跟蹤收益較高的上市公司；分析師跟蹤人數(shù)均值為11，最大值為58；無形資產(chǎn)比重的均值為4．5%，說明上市公司未注重研發(fā)能力的培育，自主創(chuàng)新精神較薄弱；58．6%的上市公司為國有控股。

考察關(guān)鍵變量之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)會計穩(wěn)健性與分析師盈利預測準確度、分歧度與預測傾向存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)（顯著性水平）分別為－0．05（1%）、－0．03（5%）和－0．05（1%）。凈資產(chǎn)收益率、分析師跟蹤及無形資產(chǎn)比重與盈利預測偏差、預測傾向亦存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，但公司規(guī)模的負向效應不顯著。

（二）按盈利預測偏差、傾向分組呈現(xiàn)的會計穩(wěn)健性特征

表2報告了根據(jù)分析師盈利預測偏差、傾向分組顯示的會計穩(wěn)健性特征。從表2可見，無論哪組子樣本，會計盈余對壞消息反應的增量系數(shù)均為正，這與預期一致，表示子樣本均存在一定的會計穩(wěn)健性。盈利預測準確度高和分歧度小的組，其穩(wěn)健系數(shù)分別為0．010和0．022，均大于盈利預測準確度低（0．004）和分歧度大（0．008）的組，且盈利預測準確度低的組α3不顯著；盈利預測準確度高和分歧度小的組，其穩(wěn)健倍數(shù) BASU 值（0．010 4、0．022 3）也高于準確度低和分歧度大的組（0．003 9、0．008 1）。預測悲觀組的α3不顯著，且預測樂觀傾向組的穩(wěn)健倍數(shù)BASU值（0．017 5）略大于預測悲觀傾向組（0．017 3）。這些比較結(jié)果表明：分析師盈利預測偏差小的組，其總體會計穩(wěn)健性要高于盈利預測偏差大的組；盈利預測樂觀傾向組的會計穩(wěn)健性總體上也高于盈利預測悲觀組。

表2 按盈利預測偏差、傾向分組呈現(xiàn)的會計穩(wěn)健性特征

（三）公司年度會計穩(wěn)健性對盈利預測偏差、預測傾向影響的多元回歸結(jié)果

表3匯總了公司年度會計穩(wěn)健性對分析師盈利預測偏差和預測傾向影響的多元回歸結(jié)果。如表3所示，會計穩(wěn)健性（C－Score）對盈利預測準確度（｜ERROR｜）、分歧度（FDIS）的影響系數(shù)（顯著性水平）分別為－1．573（5%）和－0．344（1%），充分說明了會計穩(wěn)健性越高，分析師盈利預測偏差越小，即盈利預測準確度越高和分歧度越小。比較會計穩(wěn)健性對分析師預測傾向的影響，樂觀傾向組中CScore的系數(shù)值為－2．125，且在5%的水平下顯著，但悲觀傾向組的值為0．023，且不顯著，這表明：對于盈利預測樂觀傾向組，會計穩(wěn)健性越高，樂觀傾向越低，會計穩(wěn)健性在一定程度上能削弱分析師盈利預測的樂觀傾向，但對分析師的悲觀傾向沒有顯著影響。

表3 會計穩(wěn)健性對盈利預測偏差、預測傾向的影響

獨立審計師借助各種審計手段對上市公司開展審計工作，他們了解的信息通常多于上市公司自愿公開披露的信息，因此由信譽高的會計師事務所審計后的財務報告其可靠性更高，會計信息質(zhì)量亦有保障，值得分析師信賴。Behn、Choi和Kang的經(jīng)驗分析證明，證券分析師對由“五大”會計師事務所審計的上市公司發(fā)布的盈利預測，其準確度更高、分歧度更?。?0］。

公司規(guī)模越大，其經(jīng)營穩(wěn)定性越好，廣大投資者對其關(guān)注度亦越高，傳播該公司經(jīng)營情況的信息途徑越多，從而分析師盈利預測越準確。上市公司資產(chǎn)負債率與分析師盈利預測偏差顯著正相關(guān)，即負債比重越高，分析師盈利預測準確度越低、分歧度越大。資產(chǎn)負債率越高，公司越容易陷入財務困境。管理層為了防止債務契約的違背，在公司與債權(quán)人之間設置信息阻滯，使信息不透明度加深，造成分析師搜尋信息的難度加大，嚴重影響其預測行為的效果。無形資產(chǎn)比重越高，分析師盈利預測越準確。我國證券分析師會跟蹤上市公司的研發(fā)投資活動，且對其研發(fā)活動具備一定的分析甄別能力，分析師的跟蹤有利于資本市場對公司研發(fā)活動價值的認同［21］。分析師對國有控股上市公司的盈利預測準確度更高，分歧度更小。這可能是因為國有控股上市公司的政治聯(lián)系復雜，分析師更易與國有控股上市公司管理層接觸，能挖掘更多有價值的私有信息。

（四）敏感性分析

為考察歷史會計信息對盈余預測偏差的影響，在本部分敏感性分析中將解釋變量會計穩(wěn)健性（CScore），以及公司規(guī)模（SIZE）、資產(chǎn)負債率（LEV）、凈資產(chǎn)報酬率（ROA）、無形資產(chǎn)比重（INTANG）等控制變量分別滯后一期作回歸分析。分析師預測盈利時，通常知曉上市公司終極控制人性質(zhì)以及由哪家會計師事務所負責審計項目，因為這兩項屬于重大事項，若發(fā)生變更，上市公司將立即予以公告。因此，會計師事務所（AUDIT）與控制人性質(zhì)（STATE）這兩個變量采用當期數(shù)據(jù)。雖然變量滯后一期將造成觀察值大量減少，但面板數(shù)據(jù)擁有時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)的特點，故采用面板數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。經(jīng)Hausman檢驗，此處面板數(shù)據(jù)適合采用固定效應回歸。

由表4可知，雖然各模型的擬合度相較前面均有所下降，但滯后一期的會計穩(wěn)健性仍對其中的三個因變量：盈利預測準確度、分歧度和樂觀傾向有顯著的負向效應，說明歷史會計信息的盈余穩(wěn)健性能縮小分析師的盈余預測偏差，抑制分析師盈利預測的樂觀傾向。但歷史會計信息的會計穩(wěn)健性對分析師預測悲觀傾向的影響系數(shù)為負且不顯著，說明會計穩(wěn)健性對分析師預測悲觀傾向的效應不顯著?？傮w結(jié)論與前文吻合，這有力地支持了本文的假設。會計穩(wěn)健性作為會計確認與計量中的一項會計慣例，具有一定的連續(xù)性，故歷史和當期的會計信息所蘊含的盈余穩(wěn)健性對分析師的預測行為有一定影響。

表4敏感性檢驗結(jié)果

五、結(jié)論

本文以中國證券分析師對2007～2011年滬深市A股上市公司的盈利預測特征為研究對象，實證分析發(fā)現(xiàn)，上市公司財務報告的會計穩(wěn)健性越高，分析師盈利預測偏差越小，即分析師對上市公司盈利預測的準確度越高、分歧度越小。同時，由于謹慎性原則要求在會計實務中對損失及時確認，但對收益延遲確認，從而會計穩(wěn)健性在一定程度上能抑制分析師盈利預測的樂觀傾向，但對分析師盈利預測的悲觀傾向沒有顯著影響。

當前我國證券分析師盈利預測的總體質(zhì)量較差，表現(xiàn)在盈利預測誤差較大和分析師之間的分歧較大。在信息的投入與產(chǎn)出模型中，分析師盈利預測是上市公司公開發(fā)布的財務報告等公開信息以及分析師搜尋的私人信息的產(chǎn)出成果，在無法有效破解分析師盈利預測行為的“黑匣子”時，從源頭上提高投入的信息質(zhì)量能有效改善分析師預測質(zhì)量。在不確定性環(huán)境中，上市公司財務報告蘊含的會計穩(wěn)健性能緩解股東、債權(quán)人等相關(guān)利益者的利益沖突，亦能改善財務報告質(zhì)量，進而有助于提高分析師盈利預測準確性。如何提高上市公司財務報告質(zhì)量尤其是盈余質(zhì)量是一項長遠而艱辛的任務。會計準則委員會制定高質(zhì)量的財務會計準則，證券監(jiān)管部門加大對上市公司財務舞弊的懲治力度以及證券機構(gòu)的從業(yè)人員提高專業(yè)水平等，在一定程度上有利于上市公司會計信息的規(guī)范處理和披露，提高分析師盈利預測準確度，為投資者提供合理的投資建議，從而優(yōu)化資源配置，最終提高我國資本市場的運行效率。

［1］朱紅軍，何賢杰，陶林．中國的證券分析師能提高資本市場的效率嗎［J］．金融研究，2007，（2）：110—121．

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