■都春竹 趙漢卿

（上海財經大學）

1 引 言

在經歷了20世紀初數波牛市之后，中國有越來越多人開始向股市中投資。根據證券市場的注冊人數數據，目前中國A股的股民人數達到了約1.46億人。很多人們選擇股票的依據來自于或是熟人的推薦或是股票研究員的建議，因而他們的意見可以說至關重要。由于私人推薦難以獲得數據，本文因而想要探究股票研究員對股價的預測是否是準確的，進而分析他們出現(xiàn)可能的預測偏差的原因，期待為廣大股民的選股以及為公司如何提高研究員的預測質量、產生更大盈利提供有意義的參考。

2 文獻綜述

在現(xiàn)有文獻中，也有一些關于預測準確性的研究：首先是研究員賴以做出預測的信息獲取方面，研究發(fā)現(xiàn)內部控制信息披露（李建軍，2020）、信息披露質量（劉永澤，2014）、信息獲?。ǔ滩?，2017）等因素都會影響到研究員的預測準確率；另一方面，研究員的準確性也與研究員個人的特征相關，如大膽程度（李東陽，2013）、學歷和聲譽（周銘山等，2015）、性別（翟淑萍等，2019）也會與分析準確性相關；并且公司的經營管理模式如公司多元化（楊昌安，2020）、公司內部控制質量（曹巍，2016）、穩(wěn)定客戶（彭旋，2016）等均會對研究員的預測質量產生影響。

3 數據來源

研究員的預測報告和被預測股票的實際每股收益（ROE）以及其他變量的數據都從Wind數據庫中收集。本文采用2018—2019年之間的數據，我們篩選了其中包含投資回報率、報告發(fā)布時間（上下午）、研究員所在公司信息較完整的預測以及每日預測在兩次及以上的數據，并將數據的時間范圍限定在每日上午8:30至下午6:00之間——這是因為我們比較關注可以被認為是當天的工作量的已經發(fā)布的數據，我們還將在同一天中發(fā)布的每個報告都根據發(fā)布順序依次標記為。最終經過精選，選擇了132條可用數據。

本文的研究對象是預測準確性與工作量（身體疲勞程度），工作年限（工作經驗）和自我影響效應（預測受自己之前預測影響）之間的關系，并且進一步研究了是什么原因導致了研究員們傾向于相信自己之前的預測。本文定義研究員相對預測準確性：

該變量越大（不是絕對值），表示研究員相對預測準確性越高。

關于身體疲勞程度我們用這兩個變量來衡量。首先是Numberi,j,t，它是每個研究員每天發(fā)布的報告的順序。用來發(fā)布報告順序來衡量研究員一天的勞累程度。另一個用Timei,j,t來表示。把它定義為一個虛擬變量，如果研究員發(fā)布的時間為上午則取1，下午則取0。它同樣代理了身體疲憊的程度。對于研究員的工作經驗，我們用工作年限Working years來表示，我們把它定義為從研究員從業(yè)那年開始一直到2018年結束的年數。

另外我們參考一些文獻設置了研究員相對準確性的一些其他因素，即控制變量C，包括Sex（研究員的性別）、School（研究員畢業(yè)的院校）、Company size（即該研究員所在經紀公司規(guī)模）、Report num（即研究員一年發(fā)布的總報告篇數），Season(研究員發(fā)布報告所處2018—2019年的季度)。

4 模型建立與實證結果

4.1 研究員身體疲勞與準確性之間的關系

首先我們認為研究員當日的身體狀況會影響最終結果的準確性。

4.1.1 預測數量作為代理變量

我們用當日做出預測數量的多少來對疲勞程度進行代理，預測數量越多，其預測結果可能越不準確。對于這一假設，我們建立以下回歸模型：

在此公式里，是指股票研究員在某一天的預測數量；是相對預測準確度；C是之前定義的一系列控制變量的向量，包括性別（male=1, female=0）、季度(season)、學歷(school)、員工公司的規(guī)模(Company size)以及分析師每年的總報告數量。

由回歸結果，研究員每天多寫一篇報告則預測準確度會下降0.816，且此效應十分顯著。由此可見，我們對于研究員進行的股票預測不應完全信任的原因之一就是同一公司在相同信息下研究員進行預測時，隨著其預測數量的增加，其預測準準確性會出現(xiàn)顯著的下降。

4.1.2 做出預測的時間點作為代理變量

在這里我們認為上下午的時間不同對于研究員預測的準度也有影響，加入Time虛擬變量，Time=0則代表預測時間是上午，Time=1而則代表預測時間是下午。此外再加入Time與Number的交互項查看上午下午會不會對于預測的邊際效率遞減的速率產生影響。

由回歸實證結果可知，Time與NT前的系數都比較顯著，說明上午下午進行預測確實對于預測準確性產生影響，并且下午進行預測時，隨著預測數量的增加，預測準確性有著更大的下降，即邊際效率遞減效應中遞減幅度更大。

4.2 工作經驗與準確性之間關系

我們認為員工參與工作時間越長，積攢了更多工作經驗，可以幫助他們在錯綜復雜的局勢中做出更加準確的判斷；然而研究員也會過度迷信自己的經驗，沒有根據當下的局勢做出相應的調整而發(fā)布與以前的結果類似的預測，這可能又是經驗帶來的弊端，因此我們使用了兩種模型分別對經驗這一變量進行研究:

由實證結果可知，工作年限對于預測準確度有顯著影響，平均每多工作一年使得預測準確度上升0.541，可見有經驗的研究員做出的預測可信度比沒有經驗的要高。但是一般一個研究員剛進入工作前幾年內，通過積累經驗取得的進步應該是最大的，但是當隨著入職時間的變長，每增加一年的工作經驗對于預測準確度的幫助就不大了，我們引入工作年限的二次項，希望通過分析此系數來看工作年限對于準確度的提升是否有邊際效益遞減的效用。如上表的回歸結果可以看出，由于二次項前負數系數顯著，說明確實存在顯著的邊際效益遞減。

5 結論與啟示

總而言之，研究員預測的準度會受到多方面的影響。首先，當一個研究員一天之內寫的報告數量增加時，其預測準度會出現(xiàn)顯著的下降，這是由于身體疲憊導致的；其次，研究員做出預測的時間也對于預測準度產生影響，平均而言，下午的預測準度會出現(xiàn)下降，并且預測準度隨著預測數量遞減的效應也會更加明顯；再者，預測準度也與研究員的工作經驗有關，平均而言，工作年限越長預測準度就會越高，我們還想查看研究員相信自我的程度與預測準度的關系，發(fā)現(xiàn)并沒有顯著影響。

這一研究也說明了研究員的預測其實是不一定準確的。不過對于廣大股民朋友來說，相信我們的研究對他們也會有所參考，相對來說工作經驗越長的研究員的預測準確性會更高，對于證券公司來說，他們應該專注于設法留住那些具有豐富經驗的員工，并且通過更加細致的工作時間管理和任務分配方式管理，降低員工的疲勞度，提高員工的工作效率，最終達到利益最大化的目的。