明星分析师能否在糟糕的信息环境中做出更好的覆盖决策.pdf

发布时间：2025-11-09 02:04

1 引言明星分析师的表现是否优于非明星分析师？虽然有证据表明，明星分析师做出的盈利预测更加准确，推荐的股票也更有价值（Stickel，1992；Desai 等人，2000； Loh 和Stulz，2011；Fang 和Yasuda ，2014 ），但机构投资者对分析师的排名被批评为 “人气竞赛”，排名反映的仅仅是券商对分析师的认可而非分析师的卓越表现（Emery 和Li，2009；Brown 等人，2015 ）。与之前的研究不同，笔者是根据 “分析师做了什么”来评估分析师的表现。笔者这套评估方法背后的原理是，拥有高超信息处理技能的分析师可以通过识别股票（未来表现更好）来做出高质量的覆盖决策（李和苏，2017 ）。因此，可以通过分析覆盖决策的信息内容来评估明星分析师是否拥有超高的信息处理技能。通过覆盖决策来比较明星分析师和非明星分析师的表现是一种比较中肯的方式，原因主要有三点。首先，由于存在利益冲突，分析师的盈利预测及建议可能存在偏颇，而覆盖决策很多的反映了分析师为选择未来业绩优异的股票而所作的努力（McNichols 和O Brien，1997；Hayes，1998；Irvine，2003；Lee 和So，2017 ）。第二，资源有限的分析师更偏爱前景光明的公司，因为这些公司更愿意分享信息，使分析师更容易预测收益（Das 等人，2006 ）。第三，对一家公司的覆盖决策反映了分析师对该企业未来业绩的真实看法（见Kothari 等人（2016 ）的评论），并且分析师会将该企业的业绩信息传递给市场投资者。因此，通过分析“分析师做了什么”为比较明星分析师与非明星分析师的表现提供了一种新思路。分析师识别股票（指未来业绩表现优异的股票）的能力是不同的（Leone 和Wu ， 2007；Fang 和Yasuda ，2014；Guan 等人，2019 ）。经验丰富的分析师更能识别并覆盖未来表现优异的低价股票。反过来，熟练分析师的覆盖决策将有助于预测回报（Hong，Lim 和 Stein ，2000；Lee 和 So，2017 ），这意味着覆盖决策的质量高。相比之下，虽然具有相同的想法，但能力低下的分析师很难识别出这样的低价股票。因此，覆盖决策的质量可以作为一个绩效指标来评估明星和非明星分析师识别错误股票的能力。为了能够通过实证来衡量覆盖决策的质量，笔者采用了Lee 和So （2017 ）研发的覆盖决策模型。特别是，笔者将覆盖决策分解为：（i ）可归因于公司特征的固定部分，以及（ii ）由分析师对公司未来业绩的预判部分，即异常覆盖。一只股票的高异常覆盖率表明分析师坚信该股票未来有很高的回报率（Lee and So, 2017 ）。在明星分析师拥有高超信息处理技能的前提下，明星分析师的异常覆盖率中所包含的信息会比非明星分析师的异常覆盖率中所包含的信息更丰富。因此，笔者预计明星分析师的异常覆盖率会比非明星分析师的异常覆盖率具有更强的预测作用。笔者的研究侧重于国内明星和非明星分析师的表现，原因有三。首先，国内企业对信息的自愿披露意愿及透明度相对较低（Morck 等人，2000；Piotroski 等人，2015 ）。国内资本市场的不透明性使得卖方分析师在发挥其信息中介作用时面临挑战（Chan 和Hameed，2006；Xu 等人，2013 ）。此外，在缺乏强有力的执法和投资者保护的背景下，社会关系作为国内重要的非正式规则（Gold 等人，2002 ），可能会影响分析师的意见。例如，国内分析师倾向于对与他们有关系的基金经理所持有的股票发出看好的建议（Gu 等人，2019 ）。因此，在这样的背景下，分析师特别是明星分析师作为信息中介的表现如何，是一个实证性问题。其次，与机构投资者占主导地位的美国股市不同（Aggarwal 等人，2011 ），国内股票市场散户占比超过了50% ，并占交易的大多数（Carpenter 和Whitelaw ，2017；Jia 等人，2017 ）。一般来说，信息

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