本文選題：分析師預測準確度　切入點：企業(yè)聲譽　出處：《合肥工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：聲譽對降低市場上的信息不對稱以及提供激勵都具有十分重要的積極作用,它也是維持交易關系的一種不可或缺的重要機制。證券分析師比廣大普通投資者具有更加專業(yè)的分析能力,是上市公司與投資者之間不可或缺的信息溝通紐帶,緩解了上市公司與投資者之間的信息不對稱,分析師的投資報告和預測評級對投資者起到了重要的指導作用。那么聲譽在資本市場中是否對分析師的預測有積極的促進作用,高聲譽的企業(yè)、高聲譽的券商和高聲譽的分析師,分析師的盈余預測準確度是否更高。探討聲譽對分析師預測的影響對資本市場中的分析師預測有著重要的指導作用,也擴充了分析師預測準確度的影響因素,探討了其對分析師預測的影響機理。此外,也為聲譽機制的建立提供了重要證明,延伸了聲譽機制的影響領域。本文以國泰安數(shù)據(jù)庫中2010-2015年分析師預測數(shù)據(jù)為依據(jù),將分析師預測盈余與真實盈余的偏差度為研究對象,研究企業(yè)聲譽、券商聲譽和分析師聲譽對分析師預測準確度的影響。根據(jù)一定的篩選原則分別選取高聲譽企業(yè)和對照企業(yè)、高聲譽券商和對照券商、高聲譽分析師和對照分析師三組分析師預測數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)做配對樣本T檢驗,得出三組分析師預測誤差均存在顯著差異,再利用SPSS做多元線性回歸,探究企業(yè)聲譽、券商聲譽和分析師聲譽及其他因素與分析師預測準確度之間的關系。研究證明,對于高聲譽的企業(yè),其正預測誤差比例要小于對照企業(yè)的正預測誤差,分析師對高聲譽企業(yè)并未進行過于樂觀的預測;企業(yè)聲譽與預測誤差成反比,即聲譽高的企業(yè),盈余預測的誤差越小、越準確;券商聲譽與預測誤差成反比,即高聲譽券商就職的分析師,其預測較準確;高聲譽的分析師即明星分析師,其盈余預測的準確度比一般分析師更高。此外,還證明了多個控制變量與分析師預測誤差的關系。機構投資者持股比例越高、跟隨的分析師越多、凈資產(chǎn)收益率越高、資產(chǎn)增長率越快,預測日距披露日越接近,分析師預測誤差越小,越準確;每股盈余的波動性越大,分析師預測的誤差越大、準確度越低。存在盈余管理動機的企業(yè),分析師預測誤差較大,而沒有盈余管理動機的企業(yè),分析師預測準確度越高。
[Abstract]:Reputation plays an important and positive role in reducing information asymmetry in the market and providing incentives. It is also an indispensable and important mechanism for maintaining trading relationships. Securities analysts have more professional analytical capabilities than ordinary investors, and they are indispensable communication links between listed companies and investors. It alleviates the information asymmetry between listed companies and investors, and analysts' investment reports and forecast ratings play an important guiding role for investors. Then, does reputation play a positive role in promoting analysts' forecasts in the capital market? High reputation companies, reputable brokerages and reputable analysts, whether the accuracy of analysts' earnings forecasts are higher. Exploring the impact of reputation on analysts' forecasts is an important guide to analyst forecasts in capital markets. It also expands the influencing factors of analyst forecast accuracy and discusses its influence mechanism on analyst forecast. In addition, it also provides important proof for the establishment of reputation mechanism. It extends the influence area of reputation mechanism. Based on the forecast data of analysts from 2010 to 2015 in Cathay Pacific database, this paper studies the corporate reputation by taking the deviation degree between analysts' forecast earnings and real earnings as the research object. According to certain screening principles, select high reputation enterprises and control companies, high reputation securities firms and contrast securities firms, High-reputation analysts and control analysts of the three groups of analyst forecasting data, the data are paired samples T test, the three groups of analysts forecast errors are significant differences, and then use SPSS to do multiple linear regression, to explore corporate reputation, The relationship between brokerage reputation and analyst reputation and other factors and the accuracy of analyst prediction. Analysts do not make overly optimistic forecasts for high-reputation companies; corporate reputations are inversely proportional to forecasting errors, that is, the smaller the earnings prediction errors are, the more accurate the earnings forecasts are for high-reputation companies, and the inversely proportional to the forecasting errors for securities firms. Analysts who work for high-reputable brokerages are more accurate in their forecasts; high-reputable analysts, or star analysts, are more accurate in their earnings forecasts than the average analyst. The higher the shareholding ratio of institutional investors, the more analysts follow, the higher the return on net assets, the faster the growth rate of assets, the closer the forecast day to disclosure. The smaller the error, the more accurate the analyst forecast is; the more volatile the earnings per share, the greater the error and the lower the accuracy of the analyst forecast. The more accurate the analyst forecast.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F832.39

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本文編號：1601846