分析师盈利预测对股价影响的实证分析
2．文献摘要
早在上世纪70年代，许多学者就针对盈利预测调整对股价的影响进行了大量实证研究，发现股票价格在分析师调整盈利预测的当期会发生显著变化。Elton et al （1981）更是发现，能够准确预测分析师的盈利预测修正比准确预测实际盈利更为重要。
同时，大量实证研究表明，市场在盈利预测调整公告的当期并没有完全反映调整信息，而是有一定滞后性，这使投资者利用盈利预测调整信息获取超额收益成为可能。Givoly和Lakonishok(1979)对1967至1974年间标普盈利预测库（S&P earnings forecaster）的样本数据进行了实证分析，发现盈利预测上调幅度在5％以上的584家公司，在盈利预测上调之后的两个月内仍然有2.7％的超额收益。Abdle-khalik和Ajinkya（1982）针对美林分析师在1977年至1978年所做的盈利预测调整进行了实证研究，发现在盈利预测调整公告后的一周内仍然存在显著的超额收益。Hawkins（1984）发现，在1975到1980年间，如果买入过去一个月I/B/E/S盈利预测上调幅度最大的20只股票，在下一年平均可以获得14.2％的超额收益。Brown(1985)在对20000条I/B/E/S从1976到1980年间盈利预测数据分析时发现，盈利预测下调的公司在调整公告后的11个月内，仍然跑输基准－3.8％。Scott E. Stickel（1991）发现市场价格不能在短时间内完全反映盈利预测调整的信息，盈利预测上调的公司在未来3－6个月
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深圳证券交易所第八届会员单位与基金公司研究成果评选
内仍然会跑赢盈利下调公司。
Cristi A.Gleason和Charles M.C. Lee（2003）进一步研究了可能影响市场反应速度的因素。发现盈利预测调整的创新性、分析师名望，分析师关注的人数对盈利预测调整后的股价走势至关重要，盈利预测调整的创新性越强，调整后的价格波动幅度越大；分析师的名望越高，当期价格反应越充分，盈利预测调整后的反应越小；分析师人数越多，盈利预测调整后的价格波动幅度越小。
近年来，对于亚太地区市场的相关研究也明显增加。亚太地区是一个新兴市场较为集中的地区，分析师队伍不如美国等成熟市场强大，盈利预测的质量也要相对差一些，例如Allen,Cho,Jung(1999)在分析15个国家分析师盈利预测误差的来源时，发现新兴市场，尤其是韩国的盈利预测误差要更大一些。
虽然新兴市场的盈利预测误差较大，但是实证研究也表明，与成熟市场类似，盈利预测的修正与股价的表现之间同样有显著的相关关系。Aitken,Frino,Winn(1996)在对澳大利亚市场分析时发现，在1985到1992年间，分析师的盈利预测调整与股价变动的相关性非常强。Ariff,Lim,Skully(2001)研究表明，在马来西亚，如果基于分析师盈利预测调整来构建组合，在10个月的组合持有期内可以获得15.2％的风险调整后收益。Chang,Dallas,Ng（2002）发现，对于10个新兴市场，根据盈利预测上调比率构建交易策略，可以获取显著超额收益，但是对于5个成熟市场，则没有类似结论。Tiong Kiong Lim和Hwee Chi Kong（2004）发现在澳大利亚、香港、韩国和新加坡，基于分析
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师盈利预测调整可以获取显著的风险调整后收益，并且负面的盈利预测调整对市场的影响要高于正面的盈利预测调整，即市场对负面信息反应更剧烈。
随着我国证券市场逐步成熟以及投资理念的转变，投资者对于上市公司基本面的关注程度越来越高，因此业绩预测对股价的影响也在不断加大。但是由于市场上缺乏相关盈利预测数据库产品，无法系统性地对盈利预测调整与股价之间的关系作出检验，因此，截止到目前，针对中国A股市场的相关研究还比较少。吴东辉和薛祖云(2005)利用国泰君安分析师对重点公司2001年中报与年报的盈利预测，通过实证检验发现，利用公开的盈利预测数据制定套头交易策略在A股可以获得超额收益，并且这部分收益并不能被风险因子所解释。
3．数据来源
3.1 数据库
在国外，分析师盈利预测结果可以通过多种途径向外界公开，例如，I/B/E/S就是一个集成多家投行盈利预测的数据库，截止到2005年6月，它包含800多家投行对19500个上市公司所做的盈利预测。而在国内，公开的盈利预测数据库产品仍然不成熟。
本文使用的盈利预测数据采自嘉实盈利预测库。嘉实盈利预测库建立于2003年7月，是一个非盈利性的数据库产品，供嘉实内部或
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者共同研究使用。嘉实盈利预测数据库包括28家重点券商的盈利预测数据，基本能够反映市场对相关公司盈利预测的观点。28家券商名单见表1：
表1 嘉实盈利预测库覆盖的券商名单
国泰君安证券 申银万国证券 银河证券 招商证券 海通证券 国信证券 联合证券 中金 中信证券 兴业证券 天相投顾 平安证券 华泰证券 中信建投证券 广发证券 光大证券 国金证券 长城证券 长江证券 天同证券 西南证券 湘财证券 中银证券 新疆证券 方正证券 东方证券 东吴证券 南方证券 3.2 盈利意外对股价影响的研究数据
本部分样本具体选取情况如下：从嘉实盈利预测库中甄选出分析师2003及2004年年报的盈利预测数据。考虑到预测的准确性1，从初始样本中剔除距离年报发布日60日以上的盈利预测样本2。
同时，考虑到目标股票可能在此期间实施配股、增发等稀释股权行为，进而造成盈利预测间存在系统性差异，本文没有选择每股收益(EPS)为预测指标，而是将分析师每股盈利预测值(EPS)乘以目标股票当时的总股本，作为预测值。相应地，与预测值对应的真实指标也选择年报公布日披露的目标股票的净利润。净利润与总股本数据来源于天相证券投资分析系统。
我们将预测误差定义为实际净利润与分析师预测净利润之差，并将该差值除以实际净利润进行标准化处理3。
如前所述，本部分的主要研究目的是考察分析师预测误差所造成
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后文将就此专门给出理论说明。
这里的60日是相对指标，指盈利预测发布日距离其目标股票年报发布日的相对日期。 3
预测误差=（实际净利润-预测净利润）/实际净利润
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的市场反应，这一反应主要通过年报发布日前后的累计超额回报率(CAR, cumulative abnormal return)体现。所涉及的样本股票日回报率以及作为基准的市场日回报率来源于天相证券投资分析系统，其中市场数据选择天相流通指数。
表2给出了年报发布日前60日内的分析师预测数量的分布： 表2：年报发布日前60日内的分析师预测数目
相对预测相对预测相对预测相对预测相对预测相对预测日期数量 日期 数量 日期 数量 日期 数量 日期 数量 日期 数量 4 42 30 36 34 30 32 46 41 28 25 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 20 24 41 46 49 32 24 31 25 45 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 49 41 23 19 27 31 32 24 42 38 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 34 27 27 29 30 48 25 23 15 21 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 19 21 27 19 18 25 21 22 27 30 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 14 16 27 19 10 24 27 21 11 4 173 1688 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 小计 344 总计 337 326 279 229 表2中给出了本部分的样本规模：针对A股上市公司2003、2004年度年报，共1688项预测，涵盖了509家公司5。
从表2中我们可以看出大致的趋势：距离年报发布日越近，分析
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该列中的数值代表预测发布日距离目标股票年报披露日的间隔天数。 2003、2004两年度涉及的样本个股有重复。
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