股票分析师预测中信息差异性的识别

THE IDENTIFICATION OF INFORMATION DISCREPANCY IN SECURITY ANALYSTS’ RECOMMENDATIONS

曾思棚

11649027

硕士

应用经济学

刘鲁川

2018-05-31

2018-7-12

哈尔滨工业大学

深圳

“意外流行”方法在很多领域内被广泛应用于挖掘群体的智慧。我们将这个方法和分析师的推荐数据相结合来预测股票下跌的趋势。我们通过新财富杂志最佳分析师的评选将股票分析师分为明星分析师和普通分析师两类。我们发现如果普通分析师对一家公司给出负面评价的比例比明星分析师更高，那么这家公司的股票回报就更可能落后于市场。进一步的分析表明，这种股价的下跌更多来自于公司经营的不善而不是资本市场对分析师预测的反应。 证券分析师在证券市场中扮演着非常重要的中介角色，受到投资者的广泛关注。分析师收集和分析上市公司的财务信息，并以盈利预测报告的形式传递给投资者。投资者，特别是中国证券市场的个人投资者，通常会在安全选择前阅读分析师的预测报告来判断上市公司的财务状况和经营前景，因为他们缺乏专业的证券投资技能。 面对众多异质分析师和众多预测报告，投资者应该相信谁呢？ 鉴于此，“新财富”杂志根据自2003年以来每年国内机构投资者投票结果选出“最佳分析师”，以区分分析师的声誉。据一些报道称，“新财富”上市的明星分析师通常年薪高达100万元。 因此，上市分析师的公司在基金佣金竞争中将具有更多优势。 投资者不仅会每年访问明星分析师的研究报告，非明星分析师也会阅读明星分析师的研究报告。然后，在非明星分析师看过这位明星分析师的建议之后，他们自己的研究报告中有多少自己的专有信息？ 这种信息差异如何反映在分析师预测的市场中？越来越多的理论模型和经验证据表明这两组分析师建议的准确性差异以及成为上市分析师的影响因素。 然而，这些工作都没有涉及隐藏在明星分析师建议和非明星分析师建议的差异中的信息。近年来，“群体智慧”现象在商业战略和广告空间中得到了充分利用。 人群智慧研究通常将个体噪声的优越性归因于个体噪声的优越性，这种解释假设个体判断彼此独立。 因此，如果人群由不同的意见和意识形态组成，那么人们往往会做出最好的决定。群体效应的智慧很容易被破坏。 社会影响可能导致人群答案的平均值非常不准确，而几何平均值和中位数则更加稳健。瑞士联邦理工学院开展的实验发现，当一群人被要求一起回答问题时，他们会尝试达成共识，这往往会导致答案的准确性降低。学者们从不停止提高人群中的智慧，“最受欢迎”，“最自信”和“加权自信”等方法都是由认知科学家开发的。 在进一步探索改善结果的方法时，麻省理工学院斯隆神经经济学实验室的科学家与普林斯顿大学合作开发了一种新的算法，称为“令人惊讶的流行”。 对于一个特定的问题，人们被要求给出两个回答：他们认为正确答案是什么以及他们认为大多数人的回答是什么。 两者之间的平均差异表明正确的答案。在本文中，我们采用“意外流行”技术来弄清楚（1）明星分析师的建议和非明星分析师的建议是否反映了信息差异，（2）明星分析师的建议与非明星的结合是否合并分析师的建议可以为投资者提供更好的安全选择指南。在我们的假设中，证券分析师交叉阅读其他分析师报告，而明星分析师的报告是有影响力的报告。如果一位非明星分析师敢于向明星分析师提出相反的建议，他必须拥有特定的信息来源或对他的分析非常有信心。出于这个原因，非明星分析师的建议可能更准确。我们使用一种衡量标准----CroWisdom来捕捉非明星分析师的智慧，当非明星分析师给出的负面推荐百分比高于一只股票的明星分析师。利用上海和深圳证券交易所上市公司A股10年（2006-2015）的股票收益率，我们发现，如果一家公司在一个季度内符合我们的标准，该公司的股票收益率将下降1.23％分别在1年和2年内落后市场3.23％。这种下降不是由资本市场反应引起的，而是由该公司的经营状况引起的，因为它的资产收益率和营业利润/总资产平均在2年内将下降0.5％和2.1％。本文最重要的贡献是，我们记录了一种识别未来表现不佳的股票的方法。此外，它将单一问题群体智慧问题的解决方案从一组调整为两组。“令人惊讶的流行”显示了它在法律，艺术和历史问题上挖掘人群智慧的力量。然而，没有实证研究使用这种方法来探索其在金融领域的应用。明星分析师的主角和非明星分析师的以下角色为我们提供了应用此算法的完美方案。在本文中，我们使用分析师推荐数据测试了该方法对股票价格和财务状况的预测能力。利用两家中国证券交易所上市公司A股的股票收益率和财务报告，我们记录了“令人惊讶的流行”预测股票价格和资产收益率的下降趋势。这种方法的成功基于这样的假设，即非明星分析师决定对明星分析师的推荐做出相反的推荐，主要是因为他对自己的判断非常有信心，因此有更多的可能得到正确答案。将来从其他方法分析这一假设将是有趣的。 “令人惊讶的流行”证明了自己的预测股票回报率，这种算法的潜力仍然存在于行为融资的许多领域。本文的组织结构如下，第1节简介了研究的背景，第2节总结了以前关于分析师声誉和群众智慧的文献。 在第3节中，我们简要描述了众智和“令人惊讶的流行”算法的概念。 在第4节中，我们发展了我们的假设。 我们在第5节中描述了我们的数据并定义了关键变量。第6节介绍并讨论了我们的结果，最后第7节总结了本文。Prelec等人（2017）找到解决单问题群众智慧问题的方法，这对我的论文有很大帮助。 他们表明，名为“令人惊讶的流行”的算法在关于投票行为的合理假设下产生最佳答案，而标准的“最受欢迎”和“最自信”原则在完全相同的假设下失败。

‘Surprisingly popular’ model is widely used to excavate the wisdom of crowd in many fields. We apply this model on analysts’ recommendation data to predict the downward trend of stock prices. We separate securities analysts into star analysts and non-star analysts under New Fortune election and document that if the percentage of negative recommendation on one firm given from non-star analysts is higher than that from star analysts, the stock return of that firm is more likely to fall behind the market than stock returns of other firms. Further analysis shows that the stock prices drop is mainly driven by fundamental factors instead of capital market’s reaction.

明星分析师 群体智慧 意外流行 股票回报

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曾思棚. 股票分析师预测中信息差异性的识别[D]. 深圳. 哈尔滨工业大学,2018.