■勵(lì)利，陳威，尹玉剛

股價(jià)同步性：信息效率還是噪音偏差？——基于分析師跟進(jìn)的證據(jù)

■勵(lì)利，陳威，尹玉剛

股價(jià)同步性反映了股價(jià)中包含是信息還是噪音一直是學(xué)術(shù)界極具爭(zhēng)議的話題。本文運(yùn)用2004～2013年分析師研報(bào)數(shù)據(jù)實(shí)證分析了股價(jià)同步性與信息效率之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，股價(jià)同步性與信息效率存在正向關(guān)系，即分析師發(fā)布報(bào)告的股票股價(jià)同步性越低，報(bào)告中反映信息效率的公司特有信息含量越低，同時(shí)發(fā)現(xiàn)這種正向關(guān)系源于投資者對(duì)明星分析師研報(bào)的過度反應(yīng)。結(jié)果表明，我國(guó)股票市場(chǎng)的投資者存在“追星”的選擇性偏差，股價(jià)較低同步性包含了更多的噪音。研究結(jié)論為我國(guó)證券行業(yè)規(guī)范投資者行為提供了一個(gè)新的切入點(diǎn)，為建立健全投資者教育體系給出了一定的政策建議。

分析師跟進(jìn)；股價(jià)同步性；市場(chǎng)反應(yīng)

勵(lì)利（1988-），浙江慈溪人，國(guó)際貿(mào)易學(xué)碩士，寧波大紅鷹學(xué)院金融貿(mào)易學(xué)院助教，中級(jí)經(jīng)濟(jì)師，研究方向?yàn)閲?guó)際投融資。（浙江寧波315175）；陳威（1987-），江蘇徐州人，金融學(xué)博士，財(cái)通證券投資銀行三部研究部研究員，研究方向?yàn)橘Y產(chǎn)定價(jià)。（浙江杭州310012）；尹玉剛（1988-），安徽六安人，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)證券與期貨學(xué)院金融學(xué)博士研究生，研究方向?yàn)橘Y產(chǎn)定價(jià)、公司金融。（四川成都611130）

一、引言

在有效市場(chǎng)假設(shè)下，股價(jià)中包含市場(chǎng)、行業(yè)及公司三種信息。股價(jià)中包含的公司特有信息越多，股價(jià)的運(yùn)動(dòng)越有別于其他股票的運(yùn)動(dòng)，即股價(jià)的同步性越低。當(dāng)市場(chǎng)中充斥大量的噪音且存在套利限制時(shí)，噪音將引導(dǎo)股價(jià)的運(yùn)動(dòng)，噪音越多股價(jià)的同步性越低。我國(guó)股票市場(chǎng)股價(jià)同步性越低究竟是因?yàn)楹懈喙拘畔⑦€是包含更多公司方面的噪音呢？

學(xué)術(shù)界關(guān)于股價(jià)同步性的相關(guān)文獻(xiàn)，大多在同步性是信息或者噪音的前提假設(shè)下進(jìn)行研究。比如，信息效率學(xué)派學(xué)者（Roll，1988）認(rèn)為股價(jià)同步性低是股價(jià)中包含了更多公司特有的信息，而非理性行為學(xué)派認(rèn)為股價(jià)同步性低是因?yàn)楣蓛r(jià)中包含了更多的噪音，而不是信息學(xué)派所謂的信息。然而很少有文章具體地研究股價(jià)同步性低反映的是更多的信息還是噪音。國(guó)內(nèi)少有的幾篇研究該問題的文獻(xiàn)有林忠國(guó)等（2012）及張永任和李曉渝（2010），他們的研究發(fā)現(xiàn)股價(jià)同步性與信息（或者噪音）之間存在倒U型關(guān)系，但并沒有區(qū)分出同步性低到底是資本化進(jìn)了更多個(gè)股信息還是因?yàn)槿谌肓烁嘣胍簟?/p>

基于此，本文結(jié)合Chan和Hameed（2006）的研究，試圖基于分析師盈利預(yù)測(cè)精確度及投資者市場(chǎng)反應(yīng)的視角研究股價(jià)同步性與信息效率之間的關(guān)系。本文認(rèn)為分析師跟進(jìn)的股票股價(jià)同步性越低若可以表示更高的信息效率，則要求分析師報(bào)告含有更多公司特有信息，同時(shí)投資者可以理性的識(shí)別出分析師所提供的信息，且通過交易的方式將信息融入到股價(jià)中。鑒于以上邏輯，本文首先根據(jù)《新財(cái)富》雜志將分析師分為明星分析師和非明星分析師，運(yùn)用2004～2013年分析師研報(bào)數(shù)據(jù)，研究?jī)山M分析師跟進(jìn)股票的股價(jià)同步性差異，其次進(jìn)一步研究?jī)山M分析師在反映公司特有信息的盈利預(yù)測(cè)精確度方面是否存在明顯的區(qū)別，最后分析投資者對(duì)兩組分析師報(bào)告的市場(chǎng)反應(yīng)情況。本文不僅進(jìn)一步完善了我國(guó)股票市場(chǎng)有效性問題的研究，也為建立健全我國(guó)投資者教育體系提出了一定的政策建議。

二、文獻(xiàn)回顧

股價(jià)同步性與信息效率關(guān)系的研究國(guó)內(nèi)外主要有兩條理論路線：其一，信息效率學(xué)派認(rèn)為股價(jià)同步性與信息效率負(fù)相關(guān)，即股價(jià)同步性越低，股價(jià)中含有的公司特有信息越多；其二，非理性行為學(xué)派認(rèn)為股價(jià)同步性與信息效率負(fù)相關(guān)，即股價(jià)同步性越低，股價(jià)中含有的噪音越多。

信息效率學(xué)派認(rèn)為股價(jià)同步性是基于公司股票的價(jià)格是對(duì)市場(chǎng)、行業(yè)以及公司特有信息的反應(yīng)。King（1966）研究表明個(gè)股價(jià)格與市場(chǎng)及行業(yè)的收益同步變化，然而Roll（1988）利用美國(guó)股票數(shù)據(jù)實(shí)證發(fā)現(xiàn)股票收益波動(dòng)的很大一部分并不歸功于市場(chǎng)和行業(yè)收益的波動(dòng)，表明大量的公司特有信息融入了股票價(jià)格。Morck等（2000）在Roll（1988）基礎(chǔ)上首次提出了股價(jià)同步性的概念，并將擬合優(yōu)度作為股價(jià)同步性的量化指標(biāo)：如果R2較低，說明股價(jià)波動(dòng)與市場(chǎng)波動(dòng)同步性低；如果較高，則說明股價(jià)波動(dòng)與大盤的波動(dòng)同步性高。Jin和Myers（2006）從另一個(gè)角度證實(shí)了Morck等（2000）的看法，他認(rèn)為各國(guó)公司透明度不同是導(dǎo)致各國(guó)股價(jià)波動(dòng)同步性不同的原因，從而加強(qiáng)投資者保護(hù)的制度環(huán)境對(duì)股價(jià)同步性具有影響，更多的公司特質(zhì)信息融入到股票價(jià)格中，會(huì)提高市場(chǎng)的有效性。部分學(xué)者從新興市場(chǎng)開放程度的視角解釋股價(jià)同步性的問題，他們發(fā)現(xiàn)隨著市場(chǎng)開放程度的提高，證券市場(chǎng)股價(jià)的同步性將顯著降低，他們對(duì)于這種現(xiàn)象給予的解釋是：市場(chǎng)開放程度可以促進(jìn)信息交易者的套利行為，從而導(dǎo)致公司特質(zhì)信息融入股票價(jià)格之中。Chan和Hameed（2006）的研究基于股價(jià)同步性可以反映信息含量的假設(shè)，并且同步性越低，公司特有信息越多，馮用富等（2009）也認(rèn)為股價(jià)同步性低表示公司私有信息越多。

噪音和信息如硬幣的兩面，當(dāng)一些學(xué)者用信息解釋股價(jià)同步性的同時(shí)，另一些學(xué)者開始從噪音的角度研究股價(jià)的同步性。Shiller是行為金融學(xué)的代表人物，其認(rèn)為股價(jià)存在傳統(tǒng)金融學(xué)無(wú)法解釋的過度波動(dòng)，是因?yàn)楣蓛r(jià)中包含大量被忽視的噪音（Grossman和Shiller，1981）。而這種結(jié)論也被West（1988）的研究證實(shí)，發(fā)現(xiàn)個(gè)股波動(dòng)的很大一部分與公司的基本面無(wú)關(guān)，而與市場(chǎng)泡沫、投資者情緒等噪音有關(guān)。同步性代表股票定價(jià)的無(wú)效率，主要因?yàn)橥叫栽降偷墓善苯M合，代表非理性“異象”的慣性和反轉(zhuǎn)策略越顯著。Barberis等（2005）認(rèn)為同步性低反映的是噪音，而非信息。其他一些學(xué)者對(duì)股價(jià)較低同步性是否可以反映更多信息進(jìn)行了一定的研究，張永任和李曉渝（2010）研究發(fā)現(xiàn)股價(jià)同步性與信息（或者噪音）之間存在倒U型關(guān)系，但并沒有區(qū)分出同步性低到底是資本化進(jìn)了更多個(gè)股信息還是因?yàn)槿谌肓烁嘣胍簟Ａ种覈?guó)等（2012）得出了和他們一致的結(jié)論。

Chan和Hameed（2006）基于Morck等（2000）的研究，首次將股價(jià)同步性與分析師的跟進(jìn)結(jié)合起來研究，分析師作為市場(chǎng)上重要的信息生產(chǎn)者之一，可能會(huì)提供公司特質(zhì)的信息，從而使得股價(jià)的同步性降低，研究表明分析師跟進(jìn)越多的股票，股價(jià)的同步性越高。他們的發(fā)現(xiàn)否定了分析師提供更多個(gè)股信息的說法，分析師主要提供了市場(chǎng)和行業(yè)方面的信息。馮旭南和李心愉（2011）研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)A股的股價(jià)同步性與分析師跟進(jìn)正相關(guān)，這一結(jié)論與Chan和Hameed（2006）的結(jié)論一致。姜超（2013）證實(shí)我國(guó)證券分析師可以提供公司特有信息，且這些信息部分或者全部來源于內(nèi)幕信息。劉昶和修世宇（2008）研究表明投資者認(rèn)為分析師的建議包含了有價(jià)值的信息，因而會(huì)相應(yīng)的調(diào)整對(duì)未來收益的預(yù)期以及當(dāng)前最優(yōu)的持股數(shù)量，李麗青（2012）投資者對(duì)明星分析師的報(bào)告修正反應(yīng)更加強(qiáng)烈。投資者在股票市場(chǎng)中往往過度相信有威望的分析師而忽略沒有名氣的分析師。

有鑒于此，本文在上述研究的基礎(chǔ)上，運(yùn)用2004～2013年分析師研報(bào)數(shù)據(jù)，將分析師分成明星分析師和非明星分析師，通過比較兩組分析師跟進(jìn)股票的股價(jià)同步性差異，盈利預(yù)測(cè)精確度差異，及投資者對(duì)不同組別報(bào)告的反應(yīng)情況，研究股價(jià)同步性與信息效率之間的關(guān)系。本文的研究為進(jìn)一步認(rèn)識(shí)我國(guó)股票市場(chǎng)的有效性問題提供了新的視角，同時(shí)對(duì)管理當(dāng)局制定投資者教育體系也提供了政策建議。

三、實(shí)證模型與方法

（一）股價(jià)同步性與分析師跟進(jìn)回歸模型

分析師跟進(jìn)與股價(jià)同步性同時(shí)受到規(guī)模、交易量等因素的影響，本文采用與Chan和Hameed（2006）相同的兩階段回歸法，以排除內(nèi)生性問題的影響①為了避免內(nèi)生性問題，本文借鑒Chan和Hammed（2006）兩階段回歸方法，同時(shí)定義明星分析師的啞變量回歸作為進(jìn)一步的檢驗(yàn)。。

SYN為股價(jià)的同步性，首先個(gè)股采用周度數(shù)據(jù)計(jì)算得到剔除市場(chǎng)因素和行業(yè)因素的擬合優(yōu)度，然后借鑒Morck等（2000）的方法計(jì)算得到同步性指標(biāo)：

STAR表示某年跟進(jìn)某只股票的明星分析師人數(shù)，計(jì)算方法為一年內(nèi)跟進(jìn)某股票的明星分析師人數(shù)與1之和的自然對(duì)數(shù)。VOLAB為股價(jià)的過去一年日度數(shù)據(jù)計(jì)算的波動(dòng)率，F(xiàn)LOAT為十大流通股東持股比例，這兩個(gè)變量作為工具變量引入第一階段方程。STAR_D為明星分析師啞變量，若某只股票某年被明星分析師跟進(jìn)則DUMMY為1，否則為0。CONTROL包含多個(gè)控制變量，分別有SIZE、VOLUME、LEVEL、BM、AUDIT、FLOAT、YEAR及INDUSTR。SIZE為公司年度市值規(guī)模的自然對(duì)數(shù)，VOLUME為股票年度交易股數(shù)的自然對(duì)數(shù)；LEVEL為公司年末的財(cái)務(wù)杠桿，等于年末總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值；BM為公司成長(zhǎng)性，成長(zhǎng)性越好，風(fēng)險(xiǎn)越高，波動(dòng)越大，從而同步性也越小，預(yù)期BM與同步性負(fù)相關(guān)；AUDIT為四大會(huì)計(jì)師審計(jì)啞變量，若公司在某年度被四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)，則AUDIT為1，否則為0。YEAR、INDUSTR分別為年度和行業(yè)控制變量。

模型（1）和模型（2）研究明星分析師跟進(jìn)與股價(jià)同步性之間的關(guān)系，模型建立中省略了非明星分析師跟進(jìn)與股價(jià)同步性的關(guān)系，模型建立與明星分析師的分析一致。模型（3）研究明星分析師跟進(jìn)是否降低了股價(jià)的同步性。

（二）分析師盈利預(yù)測(cè)精確度建模

本文選取每股盈利（EPS）作為分析師盈利預(yù)測(cè)的指標(biāo)，并與公司實(shí)際的EPS進(jìn)行比較，計(jì)算分析師預(yù)測(cè)的精確度。每年選擇分析師最后一次盈利預(yù)測(cè)與實(shí)際的盈利比較分析預(yù)測(cè)精確度。

借鑒Lang和Lundholm（1996）的模型設(shè)定：

EPSi，j，t表示分析師i對(duì)其跟進(jìn)的j公司第t年進(jìn)行的最后一次每股收益預(yù)測(cè)，EPSj，t表示j公司第t年的真實(shí)每股收益，Pricej，t表示j公司第t年年初的股價(jià)。BIASi，j，t表示分析師i對(duì)j公司第t年的預(yù)測(cè)誤差。

建立如下模型：

ADUIT為四大啞變量、CONTR為公司控制權(quán)啞變量、STDROE為公司過去5年季度每股凈資產(chǎn)收益波動(dòng)率。

（三）投資者市場(chǎng)反應(yīng)模型建立

投資者市場(chǎng)反應(yīng)主要包括量?jī)r(jià)兩個(gè)方面，本文借鑒Dellavigna和Pollet（2009）計(jì)算異常交易量的方法計(jì)算異常換手率，以此作為市場(chǎng)反應(yīng)的代理變量。異常收益的計(jì)算借鑒異常換手率的計(jì)算方法，不過所有的日度收益均通過FF三因子回歸調(diào)整，這樣計(jì)算可以剔除規(guī)模和賬面市值比因素對(duì)收益的影響。FF三因子回歸中每個(gè)交易日的三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)系數(shù)根據(jù)前t-270到t-30的日度數(shù)據(jù)回歸得到。

其中異常交易量△TR為報(bào)告公告當(dāng)天及之后一天平均交易量與滯后10天的前10天交易量均值之差。異常收益△CAR的計(jì)算方法與異常交易量的計(jì)算方法一致。

異常換手率與分析師跟進(jìn)的回歸分析，回歸模型為：

分析師發(fā)布報(bào)告當(dāng)天及之后一天的異常收益回歸模型①本文只計(jì)算分析師發(fā)布報(bào)告的當(dāng)天及之后一天的異常收益，如果計(jì)算期限較長(zhǎng)，則很難避免其他非分析師報(bào)告因素對(duì)股價(jià)的影響。，模型如下：

模型中，被解釋變量分別為異常交易量和異常收益，解釋變量為明星分析師啞變量，控制變量包括規(guī)模、賬面市值比、十大流通股東持股比例。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）樣本和數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。選取A股2004～2013年的滬深A(yù)股的股票特征數(shù)據(jù)，包括股票流通市值規(guī)模、賬面市值比、個(gè)股周度數(shù)據(jù)和日度數(shù)據(jù)等。分析師研報(bào)數(shù)據(jù)中選取分析師盈利預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)。明星分析師數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中分析師的排名數(shù)據(jù)，本文將排名前五的分析師定義為明星分析師。刪除金融類股票，刪除上市前四周的股票，刪除所有變量中有缺失值的樣本。

（二）分析師跟進(jìn)與股價(jià)同步性關(guān)系

表1為樣本公司相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)，模型（4）計(jì)算的同步性的均值為-0.492，最大值和最小值分別為2.030和-6.840，說明不同股票的同步性相差很大，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于美國(guó)的數(shù)據(jù)。明星分析師人數(shù)變量STAR最小值為0，最大值為2.079，且均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.286和0.427，表明明星分析師人數(shù)在不同股票間相差也很大。

表1　變量描述性統(tǒng)計(jì)

表2第一列為OLS回歸，回歸結(jié)果顯示，分析師跟進(jìn)越多則股價(jià)的同步性越低，該模型并沒有考慮分析師跟進(jìn)與股價(jià)同步性同時(shí)受到交易量和規(guī)模因素影響的內(nèi)生性問題。第二列考慮到內(nèi)生性問題，引入個(gè)股波動(dòng)率和十大流通股東持股比例兩個(gè)工具變量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)分析師跟進(jìn)個(gè)數(shù)顯著地提高股價(jià)同步性，這與Chan和Hameed（2006）及馮旭南和李心愉（2011）的研究結(jié)果一致。第三列為明星分析師跟進(jìn)股票樣本的兩階段模型（1）、（2）的回歸結(jié)果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)明星分析師跟進(jìn)個(gè)數(shù)的系數(shù)在10%的水平下也不顯著，說明明星分析師跟進(jìn)并沒有降低股價(jià)的同步性，但也沒有提高股價(jià)的同步性。第四列為一般分析師跟進(jìn)股票樣本的兩階段回歸結(jié)果，結(jié)果表明一般分析師跟進(jìn)在1%的水平下顯著地提高了股價(jià)的同步性。第三列和第四列的結(jié)果比較可以發(fā)現(xiàn)，明星分析師跟進(jìn)較一般分析師跟進(jìn)降低了股價(jià)的同步性，為了進(jìn)一步驗(yàn)證該結(jié)論，最后一列引入了明星分析師啞變量，證實(shí)了明星分析師跟進(jìn)的股票股價(jià)的同步性更低。接下來研究明星分析師的盈利預(yù)測(cè)精確度是否優(yōu)于非明星分析師，如果優(yōu)于非明星分析師，則一定程度地說明明星分析師的報(bào)告具有更多的個(gè)股信息。

表2　分析師跟進(jìn)與股價(jià)同步性

（三）分析師跟進(jìn)與盈利預(yù)測(cè)精確度

表3為盈利預(yù)測(cè)精確度回歸相關(guān)變量的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)描述，分析師跟進(jìn)的人數(shù)平均值為2.692，所有選擇的樣本公司最多分析師跟進(jìn)人數(shù)為4.190，最低為0.693，標(biāo)準(zhǔn)差為0.739，說明不同公司的分析師跟進(jìn)人數(shù)存在很大的差別。分析師盈利預(yù)測(cè)誤差的最大值為2.112，這么大的數(shù)值可能是因?yàn)閿?shù)據(jù)收集的問題，故本文剔除盈利預(yù)測(cè)的極端異常值，避免極端值對(duì)本文結(jié)果的影響。從四大審計(jì)啞變量的均值0.188可見我國(guó)只有不到20%的上市公司委托四大或者四大合伙的會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)。公司性質(zhì)啞變量CONTR的平均值為0.724，說明我國(guó)上市公司70%多為國(guó)有控股。

表3　變量描述統(tǒng)計(jì)

表4為分析師盈利預(yù)測(cè)誤差回歸的相關(guān)結(jié)果，從第一列的回歸結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，明星分析師啞變量系數(shù)顯著為負(fù)，表明明星分析師提高了盈利預(yù)測(cè)的誤差，即從盈利預(yù)測(cè)精確度角度明星分析師提供更少的公司特有的信息。從第三列中發(fā)現(xiàn)啞變量系數(shù)為負(fù)但不顯著，這也是之前學(xué)者研究沒有控制的變量出現(xiàn)的結(jié)果。分析師跟進(jìn)人數(shù)顯著地降低了盈利預(yù)測(cè)誤差，這與Chan和Hameed（2006）的研究一致。歷史盈利波動(dòng)率顯著地提高了盈利預(yù)測(cè)的難度，使得盈利預(yù)測(cè)誤差提高，該結(jié)果與馮旭南和李心愉（2012）的研究結(jié)果一致。

前十大股東控股比例顯著地降低了盈利預(yù)測(cè)的誤差，說明前十大股東的控股比例越高，分析師盈利預(yù)測(cè)誤差越小，可能因?yàn)榍笆蠊蓶|控股比例越高，股權(quán)制衡使得公司運(yùn)營(yíng)變化越小，分析師可以更好地預(yù)測(cè)盈利。公司性質(zhì)啞變量均為正值且顯著，表明國(guó)有控股的公司，預(yù)測(cè)難度越大，分析師的預(yù)測(cè)誤差越多，可能是因?yàn)閲?guó)有企業(yè)的經(jīng)理人大多有國(guó)家行政任命，使得他們?cè)谕顿Y決策方面的自主性更大，產(chǎn)生了代理成本，從而預(yù)測(cè)更加困難。總而言之，明星分析師提高了盈利預(yù)測(cè)誤差，明星分析師提供的公司特有信息少于非明星分析師。

表4　分析師預(yù)測(cè)精確度回歸分析

明星分析師跟進(jìn)降低了股價(jià)的同步性，但明星分析師發(fā)布的研報(bào)中公司特有信息的含量較非明星分析師要低。股價(jià)較低的同步性既然不是因?yàn)楹懈喙咎赜行畔?，那么這種較低的同步性是不是由于投資者對(duì)明星分析師跟進(jìn)的股票存在過度的反應(yīng)呢？下面部分旨在研究投資者對(duì)明星分析師報(bào)告的反應(yīng)情況。

（四）分析師薦股與投資者反應(yīng)①分析師一共有五個(gè)評(píng)級(jí)，本文將“買入”和“增持”評(píng)級(jí)看成是買入評(píng)級(jí)，其余三項(xiàng)評(píng)級(jí)看成是賣出評(píng)級(jí)，因?yàn)樵u(píng)級(jí)報(bào)告很少給出賣出評(píng)級(jí)，所以中性和減持一般是賣出評(píng)級(jí)的隱性表示。

觀察投資者對(duì)明星分析師跟進(jìn)股票的過度反應(yīng)，可以從量?jī)r(jià)兩個(gè)角度進(jìn)行研究。首先在交易量方面，若明星分析師對(duì)跟進(jìn)的公司發(fā)布報(bào)告后出現(xiàn)異常換手率，則說明投資者存在過度反應(yīng)；在股價(jià)方面，若明星分析師發(fā)布報(bào)告后出現(xiàn)異常收益，則投資者存在過度反應(yīng)現(xiàn)象。之前的學(xué)者發(fā)現(xiàn)在不同的市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下，投資者對(duì)信息的反應(yīng)不一，故本文進(jìn)一步將市場(chǎng)劃分為牛市階段和熊市階段，以此作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。股市狀態(tài)參照王磊等（2012）的研究方法，牛市階段和熊市階段都分為若干小的子樣本階段。

表5為分析師報(bào)告異常交易量與明星分析師評(píng)級(jí)報(bào)告之間的關(guān)系，明星分析師啞變量的系數(shù)顯著為正，說明明星分析師發(fā)布的報(bào)告存在異常的交易量，并且在子樣本研究中同樣顯著。在全樣本和熊市階段，十大流通股東持股比例越高，則異常換手率越低，說明十大流通股東有降低異常換手率的作用，但這種現(xiàn)象在牛市階段不存在。

表5　分析師公告期窗口為（0，1）的異常換手率

表62004　～2013分析師評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)異常收益

表6所示，在全樣本情況下，明星分析師買入評(píng)級(jí)公告后異常收益顯著，但賣出評(píng)級(jí)公告異常收益不顯著。在牛市階段，買入評(píng)級(jí)公告的異常收益顯著，賣出評(píng)級(jí)公告的異常收益不顯著。在熊市階段，買入和賣出評(píng)級(jí)公告的異常收益均不顯著。該回歸模型說明，明星分析師買入評(píng)級(jí)報(bào)告存在異常收益，且主要?dú)w功于牛市階段。明星分析師賣出評(píng)級(jí)報(bào)告不存在異常收益。從表5和表6可以看出，較低的同步性是由于投資者對(duì)明星分析師跟進(jìn)的股票存在過度的反應(yīng)，因而股價(jià)同步性低意味著股價(jià)中包含的是噪音，而非公司特有信息，出現(xiàn)這一現(xiàn)象是因?yàn)橥顿Y者對(duì)明星分析師研報(bào)發(fā)布的過度反應(yīng)，亦即我國(guó)股票市場(chǎng)上分析師的“明星效應(yīng)”造成了低的股價(jià)同步性。

五、結(jié)論及政策建議

本文將分析師樣本分為明星分析師和非明星分析師，通過比較兩組分析師跟進(jìn)股票的股價(jià)同步性、盈利預(yù)測(cè)精確度和投資者對(duì)兩組分析師報(bào)告的市場(chǎng)反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)明星分析師跟進(jìn)的股票股價(jià)同步性較低，在反映公司特有信息的盈利預(yù)測(cè)精確度方面差于非明星分析師，但投資者對(duì)他們的評(píng)級(jí)報(bào)告卻存在過度反應(yīng)的現(xiàn)象。從而說明明星分析師跟進(jìn)股票股價(jià)的較低同步性是源于投資者“追星”的選擇性偏差所致，較低同步性的股價(jià)包含更多噪音。即同步性與信息效率成正向關(guān)系，股價(jià)同步性越低，信息效率越低。

本文結(jié)論對(duì)于我國(guó)投資者的啟發(fā)：分析師作為信息傳遞者，在資本市場(chǎng)中扮演重要的角色，投資者可以通過閱讀分析師報(bào)告，獲得行業(yè)及公司方面的信息，節(jié)省自己搜索這些信息的成本。但是根據(jù)他們的建議買賣股票時(shí)，要明確明星分析師并不比非明星分析師擁有更多公司特有信息，避免一味地追隨明星分析師而造成投資損失。投資者選擇性偏差也為投資者決策提供策略，投資者可以買入明星分析師推薦的股票，但是要明確此時(shí)的收益是噪音引起的收益，并不是與公司業(yè)績(jī)掛鉤帶來的收益。

本文結(jié)論對(duì)于我國(guó)政策制定者的啟發(fā)：政策制定者在規(guī)范資本市場(chǎng)秩序及規(guī)則方面起到不可替代的作用，管理當(dāng)局可以通過規(guī)范分析師隊(duì)伍進(jìn)一步加強(qiáng)我國(guó)資本市場(chǎng)信息中介的信息供給質(zhì)量，完善我國(guó)資本市場(chǎng)信息環(huán)境。同時(shí)研究結(jié)論為建立健全投資者教育體系也起到一定的作用，管理當(dāng)局應(yīng)積極地教育過度追星的投資者，讓投資者明確他們的行為是否理智。

［1］馮旭南，李心愉.中國(guó)證券分析師能反映公司特質(zhì)信息嗎？——基于股價(jià)波動(dòng)同步性和分析師跟進(jìn)的證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2011，（4）：99～106.

［2］馮用富，董艷，袁澤波，楊仁眉.基于R2的中國(guó)股市私有信息套利分析［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2009，（8）：50～59.

［3］姜超.證券分析師、內(nèi)幕消息與資本市場(chǎng)效率——基于中國(guó)A股股價(jià)中公司特質(zhì)信息含量的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊，2013，（2）：429～452.

［4］李麗青.《新財(cái)富》評(píng)選的最佳分析師可信嗎？——基于盈利預(yù)測(cè)精確度和預(yù)測(cè)修正市場(chǎng)反應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.投資研究，2012，（7）：54～64.

［5］林忠國(guó)，韓立巖，李偉.股價(jià)波動(dòng)非同步性——信息還是噪音？［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，（6）：68～81.

［6］劉昶，修世宇.分析師利益與投資建議的信息含量［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2008，（10）：103～108.

［7］王磊，葉志強(qiáng)，孔東民，張順明.投資者關(guān)注與盈余公告周一效應(yīng)［J］.金融研究，2012，（11）：193～206.

［8］張永任，李曉渝.R2與股價(jià)中的信息含量度量［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2010，（13）：82～90.

［9］Barberis，N，Shleifer，A，Wurgler，J.Comovement［J］.Journal of Financial Economics，2005，75（2）：283～317.

［10］Chan，K，Hameed，A.Stock Price Synchronicity and Analyst Coverage in Emerging Markets［J］.Journal of Accounting Research，2006，80（1）：115～147.

［11］Dellavigna，S，Pollet，J.Investor Inattention and Friday Earnings Announcements［J］.The Journal of Finance，2009，64（64）：709～749.

［12］Grossman，S.J，Shiller，R.J.The Determinants of the Variability of Stock Market Prices［J］.The American Economic Review，1981，71（2）：222～227.

［13］Jin，L，Myers，S.C.R2 Around the World：New Theory and New Tests［J］.Journal of Financial Economics，2006，79（2）：257～292.

［14］King，B.F.Market and Industry Factors in Stock Price Behavior［J］.Journal of Business，1966，39（1）：139～190.

［15］Lang，M，H.，Lundholm，R，J.Corporate Disclosure Policy and Analyst Behavior［J］.Accounting Review，1996，71（4）：467～492.

［16］Morck R，Bernard，Y，Yu，W.The Information Content of Stock Markets：Why do Emerging Markets Have Synchronous Stock Price Movements？［J］.Journal of Financial Economics，2000，58（1-2）：215～260.

［17］Roll，R.R2［J］.Journal of Finance，1988，43：541～566.

［18］West，K.Dividend Innovations and Stock Price Volatility［J］.Econometrica，1988，56（1）：37～61.

F830.9

A

1006-169X（2016）10-0077-07