股市传闻对证券分析师预测行为的影响研究

孙晶慧 苏苒然 齐保垒

一、引言

信息是资本市场高质量发展运行的核心要素，及时准确的公司层面信息亦是股市中各参与主体行为决策的重要参考与关键依据，然而在当今信息高度发达、媒体中介机制充分多元化的时期，资本市场中充斥着众多关于上市公司的相关信息，其中一些信息并未经过官方证实且在短期内于股市中广泛流传，因而对投资者行为产生了重要影响，学界将其统一定义为“传闻”(彭情和唐雪松，2019[1])。虽然传闻并非都是“空穴来风”，但大部分传闻并不具有真实性，且在后续澄清公告中都被上市公司予以否认或加以解释(孟庆斌等，2020[2])。在投资者情绪复杂多变、信息获取成本显著降低的客观形势影响下，资本市场传闻所产生的一系列深远影响已引起学界一定程度关心，目前有关股市传闻的研究主要集中于其经济后果以及治理手段这两个层面，显然，在充分考察清楚其经济后果的前提下方能更好探讨其市场化治理手段。而在有关我国股市传闻所引致经济后果的一些已有研究中，其研究对象主要集中于以散户与机构投资者为主要代表的广大市场投资者层面(杨英杰等，2018[3])，进而考察了股市传闻对其个体交易决策以及股价波动的相关影响。作为资本市场中的一项重要信息中介机制，关于股市传闻如何影响分析师行为的研究则尚未有涉及，这不仅在客观上限制了关于股市传闻所产生实际后果的研究视角，也导致难以对复杂环境下分析师预测行为做出有效刻画。为此本文通过选取分析师这一视角来考察其目标公司股市传闻发生情况对分析师预测行为影响及机理，以期在有效拓展股市传闻对资本市场各参与主体所产生实际经济后果研究视角的基础上，进一步丰富有关复杂环境下我国分析师行为决策的具体特征。

基于前述考量，本文以2010—2018年沪深A股上市公司为研究样本，实证考察了股市传闻对分析师预测行为的影响，研究结果表明：股市传闻会降低分析师预测精确度，且传闻发生次数越低，分析师预测精确度越差。影响机制检验发现，股市传闻主要通过增加分析师信息筛选难度以及分散其注意力的途径来负面影响分析师预测精度。进一步研究表明，相较于利好传闻，利空传闻对分析师预测行为所产生的负面影响更明显。

本文研究贡献主要体现在以下两方面：首先，拓展了股市传闻经济后果的研究视角。目前，关于股市传闻的研究尚不充分，尤其是对股市传闻影响效应的研究还较为缺乏，仅有的几篇文献主要关注了传闻对公司盈余、股价波动和投资者交易的影响，本文首次将传闻的经济后果研究拓展至分析师领域，为传闻如何影响资本市场运行效率提供了进一步的经验证据；其次，补充了分析师预测行为影响因素的相关研究。以往从信息环境视角考察分析师预测行为的研究只关注了公司内部信息披露和外部媒体报道的影响，本文首次关注了股市传闻现象对分析师预测行为的影响，拓展了从信息环境视角考察分析师预测行为的研究框架，丰富和补充了分析师预测行为的相关研究。

二、文献回顾

(一)股市传闻

就“传闻”的具体定义而言，现有研究对此进行了一定程度的探讨。Knapp(1944)[4]在研究中将“传闻”定义为“传播未经过官方证实的有关热门话题的观点”。Alloport和Postman(1947)[5]认为“传闻”是“在人与人之间传播的关于公众人物、社会或经济热点的但未经证实的信息或描述”。国内学者胡钰(2000)[6]将“传闻”定义为“以公开或非公开渠道传播的对公众所感兴趣的事件、事物或问题的没有经过证实的诠释与阐述”。根据上述不同学者对“传闻”的定义可以看出，传闻具有以下两大特点，一是“公众感兴趣的热门话题”，二是“未经证实就进行传播”。因此，本文对“股市传闻”的定义是“任何在股票市场上流传的、关于某上市公司难以立即确定真实性或精确性的消息、报告、声明或故事”。按照传闻对上市公司形象或声誉的影响，可以将传闻进一步细分为利好传闻、利空传闻、中性传闻和无法判断四种类型。利好传闻一般会导致公司股价上升，例如兼并收购、资产重组等；而利空传闻会导致公司股价下跌，例如经营风险、重大诉讼等；中性传闻一般不会对公司股价产生影响。

现有关于股市传闻的研究主要集中在其经济后果与治理手段这两个层面。就经济后果而言，现有研究主要考察了股市传闻对上市公司盈余价值相关性(彭情和唐雪松，2019[1])、个人投资者交易决策(杨英杰等，2018[3])以及股价波动(史青春和周静婷，2015[7])的影响；就治理手段而言，已有文献主要从卖空机制下知情交易者理性投资行为(孟庆斌等，2020[2])、传闻扩散过程中财经媒体所扮演的实际角色(钟惠波和曾奕萌，2019[8])、投资者理性水平(温权，2019[9])、公司信息披露质量(林雁等，2019[10])以及澄清公告发布(刘春林和张宁，2012[11])等角度展开研究，但鲜有研究从分析师行为视角来考察上市公司传闻所可能引致的经济后果。考虑到分析师是我国资本市场中一种较为重要的信息中介，在上市公司与投资者间扮演了关键的信息传递角色，因此系统梳理股市传闻对分析师行为的影响应当具有一定的现实与理论意义。

(二)分析师行为

在分析师预测行为领域，已有文献主要涵盖了分析师跟踪、分析师预测准确度和预测分歧度等，尤其是关于分析师预测准确度影响因素的探讨，更是成为当前的一大研究热点。现有研究表明，分析师预测准确度会受到分析师及所处证券公司、被预测公司治理情况以及外部宏观环境等多个层面因素的影响。Merkley等(2020)[12]研究发现分析师间文化多样性会影响其预测质量。Pacelli(2019)[13]研究发现券商文化对于其下辖分析师预测质量具有一定的解释力。Fang和Hope(2021)[14]研究发现分析师团队工作有助于提高盈余预测的准确性。罗棪心(2018)[15]研究发现国内券商对海外上市公司的跟踪有助于提高国内分析师对同行业A股上市公司盈余预测的准确性。考虑到近年来随着新媒体形式趋于多元化，资本市场充斥着各类有关上市公司的传闻，这些消息会否及如何对分析师预测行为产生影响尚不得而知，本文的研究则有助于填补这一空白。

三、理论分析与研究假设

信息是分析师进行盈余预测的核心因素，主要包括宏观经济形势、行业背景与政策动态、上市公司年报及其自主披露的其他重大信息等。除此之外，随着新的媒体形式的快速发展，股市传闻现象日益凸显，传闻作为一种未经证实的特殊信息，在传播和扩散过程中必然会对资本市场中的各类参与者产生影响，因而本文推测，作为资本市场信息中介的分析师也会受到传闻的影响，并最终反映于其预测行为中。

首先，传闻增加了分析师对信息筛选的难度，进而影响其预测行为。传闻信息本身就具有相当的迷惑性，在自媒体和社交网络日益发达的今天，传闻的发布与传播、探讨与争论拥有了更多渠道和平台，关于上市公司的传闻信息时常成为网络讨论的热点。由于传闻传播的广泛性和高度迷惑性，分析师在预测过程中将不可避免地受到传闻信息的干扰，而同时分析师进行预测时所参考的财务指标等信息的质量也会大打折扣。一方面，传闻对信息环境的干扰体现在股价上。Davies和Canes(1978)[16]的研究表明，负面传闻会对股价造成显著的负面冲击，而正面传闻则会对股价造成显著的正面冲击；Wirama等(2017)[17]研究发现，某些上市公司会为了刻意操纵股价，故意释放不实的传闻消息，以干扰资本市场参与者的理性判断。另一方面，传闻对信息环境新干扰体现在分析师的预测上。Byard 和 Shaw(2003)[18]研究发现上市公司信息披露质量越高，分析师对其盈余预测也会更准确；董望等(2017)[19]发现高内控质量有助于降低分析师预测误差;黄宏斌等(2019)[20]则发现公司进行的自媒体信息披露中的噪音类信息会降低盈余预测准确性。由此可见，传闻作为一种未经证实的特殊信息，其所具有的可靠性和真实性较低，当上市公司发生传闻时，分析师面临的信息环境的复杂性和盈余预测的困难程度都会增加。在此情况下，对分析师盈余预测过程中的信息辨别能力和信息处理能力的要求也会更高，一旦分析师对传闻信息的客观性和真实性判断失误，就会导致其盈余预测发生偏差，降低盈余预测准确度。

其次，传闻导致分析师注意力分散，从而影响其预测行为。认知心理学中的有限关注理论认为，注意力是一种稀缺资源，人在决策的过程中，对于各类信息的关注度和分析能力是有限的(郦金梁等，2018[21])。由于投资者的注意力是有限的，在决策时受到信息处理能力和时间、精力的限制，只能选择性地接受市场中的部分信息。过量的信息可能导致投资者注意力分散，难以筛选出最有用的信息以支持自己的理性判断。以往的文献已经对有限注意力对投资者的影响做出了一定的研究。Hirshleifer等(2009)[22]证实了有限注意力会抑制投资者对信息的判断与反应，导致相关新闻的市场反应不足，而与行业无关的新闻和巨额的意外盈利具有更强的分散注意力的作用。丁明发等(2021)[23]证明了由于注意力有限，投资者们对于整体市场信息的关注程度会高于个股，从而影响公司发布盈余公告后股价漂移的程度。陆蓉等(2021)[24]发现更忙碌的分析师更加不能有效利用资本市场异象信息，这也和有限关注理论相一致。分析师作为资本市场参与者之一，在盈余预测的过程中需要收集、辨别和处理大量公开和非公开的信息，对这些信息的收集和处理本身就已经占用了分析师为其预测工作分配的绝大部分注意力，如果其有限的注意力进一步被无效的信息所分散，有可能为减轻工作量而降低处理信息时的努力程度(Speier，2006[25])。当上市公司发生传闻时，其作为信息传递过程中的“噪声”类信息，具有未经证实和真假难辨的特点，此时则需要分析师花费更多的工作时间与精力去分辨与处理这些低质量的、具有迷惑性的信息，因而对传闻信息的关注和处理会分散和消耗分析师的注意力，使其对那些公允性和可比性更高的信息关注度和处理效率下降，从而导致其预测效果变差，盈余预测的准确性降低。

基于上述分析，本文提出以下假设：

H：当上市公司发生传闻时，分析师对该公司的盈余预测准确度降低。

四、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文以2010—2018年沪深A股上市公司为研究样本，并对其进行如下筛选：(1)剔除金融行业样本；(2)剔除ST类样本；(3)剔除预测发布日期在被预测公司年报公布日之后的样本；(4)仅保留每位分析师对目标公司-年份的最后一次预测值；(5)剔除研究变量缺失的样本。最终得到363 254个“分析师-公司-年度”层面观测值。除上市公司传闻数据是在沪深交易所官方网站信息披露栏发布的公司公告中手工收集外，其他研究数据均来自CSMAR数据库。

(二)变量定义

1.被解释变量。

借鉴已有文献的做法(褚剑等，2019[26]；张宗新和吴钊颖，2021[27])，本文分别选取两项指标来衡量“分析师-目标公司-年度”这一层面的预测精度指标。首先，以每位分析师针对“目标公司-年份”的实际盈余公布日前最近一次预测来衡量其实际预测行为；其次，计算其针对“目标公司-年份”最后一次盈余预测值与对应会计期间内上市公司实际盈余值间差值并取绝对值；再次，将前述绝对值指标分别以实际每股盈余以及目标公司年末收盘价进行平减进而分别得到Ferr1与Ferr2。显然，这两项指标取值越大则表明分析师针对特定“目标公司-年份”的预测精度越差，反之亦然。

2.解释变量。

借鉴彭情和唐雪松(2019)[1]的思路，通过收集上市公司事后发布澄清公告来衡量股市传闻。证监会于 1996 年发布《上市公司发布澄清公告若干问题的通知》要求上市公司针对传闻发布澄清公告，2007年发布的《上市公司信息披露管理办法》强调上市公司对传闻的关注义务和书面告知义务。因此，笔者在沪深交易所官方网站手工收集上市公司所发布的相关澄清公告，并据此设计两项具体解释变量：一是表示公司当年是否发生传闻的虚拟变量Rumor，若上市公司在当年内发生传闻，则其取值为1，否则为0；二是表示上市公司在当年内发生传闻次数的连续变量Freq。

3.控制变量。

参考已有研究，本文选取包括公司规模Size等在内的九项控制变量，定义见表1。

表1 变量定义

(三)模型设计

为了考察公司传闻对分析师盈余预测准确度的影响，本文构建了如下模型(1)：

Ferr1/Ferr2=β0+β1Rumor/Freq+∑Controls

+∑FirmFE+∑BrokerFE

+∑YearFE

(1)

其中，Ferr1与Ferr2分别为以实际每股盈余以及上市公司年末收盘价进行平减的两项分析师预测精度指标，Rumor与Freq则分别为衡量目标公司是否发生传闻以及传闻发生次数的两项主要解释变量，其余控制变量如表1 所示。本文还进一步控制了目标公司、分析师所属券商以及年份这三个层面的固定效应，并对所有回归结果进行了分析师层面的聚类处理。同时，本文还对后续回归中所使用的全部连续变量均进行了上下1%缩尾处理，以缓解异常值所造成的可能影响。

五、实证结果与分析

(一)描述性统计结果

表2报告了变量的描述性统计结果，Ferr1的均值和标准差分别为1.995和4.67，Ferr2的均值和标准差则分别为0.03和0.043，表明在本文研究样本中分析师预测精度间差异较大。表3列示了对股市传闻数据的分类统计结果，在全部363 254个样本中，发生传闻的样本总计43 365个，其中利好传闻和利空传闻的样本分别为1 474和22 075个，未发生传闻的样本为319 889个。其余控制变量与已有文献基本一致，不再赘述。

表2 主要变量描述性统计结果

表3 股市传闻数据分类统计

(二)基准回归结果

模型(1)的基本估计结果如表4所示。在列(1)和列(3)中，Rumor项的回归系数分别为0.129和0.002，并且都在1%的水平上显著，说明在控制其他因素影响的情况下，上市公司发生传闻会降低分析师对其盈余预测准确度，支持了本文所提出的假设H。在列(2)和列(4)中，Freq项的回归系数分别为0.162和0.001，并且均在1%的水平上显著，说明上市公司发生传闻的次数越多，分析师对其盈余预测的误差越大。在控制变量方面，公司规模Size、盈利能力Roa、财务杠杆Lev、市账比Mb、亏损与否Loss以及盈余波动Voleps等均呈现出一定的显著性。

表4 股市传闻对分析师预测精确度的回归结果

(三)稳健性检验

1.添加分析师与券商层面控制变量。

本文在主检验中只选取了公司层面相关指标作为控制变量，为了验证回归结果的可靠性，进一步在模型中增加分析师和券商层面的控制变量。具体包括：分析师工作经验Anaexp，定义为截止至预测年份，分析师发布第一个盈余预测以来的季度数(以会计年度为准)；分析师预测公司数量Followno，定义为截止至预测年份，分析师跟踪调研的公司数量；分析师发布预测数量Forecastno，定义为截止至预测年份，分析师发布的研报数量；券商规模BrokerSize，定义为预测年度证券公司净资本的自然对数；券商发布预测数量Reportno，定义为券商在预测年度发布的研报数量；券商明星分析师数量Staranalyst，定义为预测年度证券公司各个行业排名前五的分析师数量总和。增加上述分析师与券商层面控制变量后的回归结果如表5所示，可以看到解释变量Rumor和Freq的回归系数和显著性水平均与主检验结果保持一致，说明本文结论是稳健的。

表5 补充分析师和券商层面控制变量后的回归结果

2.增加固定效应和聚类的维度。

为了验证回归结果的稳健性，本文在模型(1)中进一步控制分析师个体固定效应，以克服分析师个体之间不可观测的差异对盈余预测准确度的影响。并且，对回归标准误同时在分析师层面和券商层面进行双重聚类。增加固定效应和聚类维度的回归结果如表6所示。其中，解释变量Rumor和Freq的回归系数和显著性水平均与主检验保持一致，进一步验证了本文研究结果的稳健性。

表6 增加固定效应和聚类维度后的回归结果

(四)影响机制检验

前文的研究结果表明股市传闻会对分析师预测精度产生显著的负面影响，但其内在影响机理尚不清晰，本部分笔者将从实证角度验证研究问题间的影响机制。首先，为验证“传闻增加了分析师对信息筛选的难度”这一条可能路径，本文选取上市公司会计信息质量作为中介变量来考察不同公司信息环境下，股市传闻对分析师预测行为的影响。这一检验的思路在于，若股市传闻确实通过增加信息筛选难度降低了分析师针对目标公司的预测精度，那么这一效应应当在信息透明度较低的样本中更显著，因为若公司初始会计信息环境就较差，这意味着传闻更可能混淆分析师针对公司财务状况风险的判断，进而影响其预测精度。为此，本文借鉴已有文献的做法(Dechow等，1995[28]；Kothari等，2005[29])，以修正琼斯模型所得残差的绝对值来衡量上市公司当年信息透明度并定义指标Opaque，该指标值越大则意味着公司信息环境越差，具体结果如表7的Panel A所示。列(1)至列(4)中股市传闻与信息透明度间指标的回归系数均至少在5%的水平上显著为正，验证了前述理论预期，进而验证了第一条路径。其次，为检验“传闻导致分析师的注意力分散”这一路径，本文选取分析师在当年跟踪公司数量Numfirm并构造其与股市传闻变量间交互项来进行检验。这一检验的思路在于，若股市传闻通过分散分析师注意力的途径影响其对目标公司的预测精度，则应当能够发现在更加繁忙的分析师样本中，这种效应更加显著。这一影响路径的回归结果如表7的Panel B所示，列(1)至列(4)中股市传闻与分析师跟踪公司间交互项指标回归系数均在1%的水平上显著为正，进而验证了第二条路径。

表7 影响机制检验结果

续前表

(五)不同类型的传闻对分析师预测精度的影响

根据传闻对公司股价的影响，可将传闻划分为利好传闻和利空传闻两种类型。利好传闻能够促使发生传闻的公司股价上涨，区分利好传闻的关键词包括兼并收购、资产重组、业绩好转、送股、分红等类型；利空传闻一般会导致公司股价下跌，具体内容涉及经营风险、重大诉讼、再融资等类型。对于不包含以上类型的信息、难以判断对股价影响的传闻，由于其信息含量较少，不做讨论。本文重点关注利好传闻和利空传闻分别对分析师盈余预测准确度的影响。一方面，如果分析师在盈余预测过程中接收了关于公司的利好传闻信息，则有可能增加对公司盈余预测的乐观性倾向，即盈余预测值大于公司实际盈余。考虑到分析师预测结果存在系统性乐观偏差(曹胜和朱红军,2011[30])，若再叠加公司利好传闻的影响，则有可能进一步增加分析师盈余预测的乐观性偏差，降低盈余预测准确度，因此利好传闻对分析师盈余预测准确性的影响会更明显。另一方面，心理学研究表明，由于负向偏差效应的存在，相比正面事件，人们会对负面事件表现出更高的关注度，并且反应更加敏感。根据这一理论，相比于公司利好传闻，分析师会对公司利空传闻表现出更高的关注度和敏感度，因此，公司利空传闻对分析师盈余预测质量的影响也会更显著。根据上述分析，究竟哪种类型的传闻对分析师预测精确度的不利影响更为明显则尚需进一步的实证检验。

为考察不同类型传闻对分析师盈余预测准确度的影响，本文根据利好传闻和利空传闻将样本划分为两个子样本，每个子样本中仅包括发生某一种类型传闻的上市公司观测值和未发生传闻的对照组观测值。对利好组样本和利空组样本进行的分样本回归结果如表8所示。其中，在利好传闻组样本中，Rumor对Ferr1的回归系数为0.072，并且在5%的水平上显著，但Rumor对Ferr2的回归系数接近于0，并且不显著；在利空传闻组样本中，Rumor对Ferr1和Ferr2的回归系数分别为0.149和0.003，并且均通过了1%的显著性检验。上述回归结果表明，相比于利好传闻，公司发生利空传闻对分析师预测精确度的负面影响更显著，说明由于负向偏差效应的存在，利空传闻更容易受到分析师的关注，因此其对预测质量的危害更大。

表8 不同类型的传闻对分析师预测精度的影响

六、研究结论与政策启示

本文在前人研究的基础上，系统梳理了股市传闻对分析师行为的影响效应及其作用机制，并利用2010—2018年沪深A股上市公司数据进行了实证检验，研究结果表明：上市公司发生传闻会降低分析师对其盈余预测的准确度，且发生传闻的次数越多，分析师发布盈余预测的准确度越低，说明传闻作为一种可靠性和真实性较低的信息“噪音”，会对分析师的盈余预测产生一定程度的负面干扰，降低资本市场信息效率。机制检验表明，股市传闻主要通过增加信息筛选难度与分散分析师注意力的途径来影响分析师预测行为。在区分具体传闻类型后发现，与利好传闻相比，利空传闻对分析师盈余预测准确度的负面影响更显著。

本文的政策启示如下：第一，对于上市公司而言，发生传闻会对公司在资本市场上的信息传递产生消极影响，公司应按照证券市场相关规定，不断提高信息披露质量，保持公司信息披露的充分性、真实性和可靠性，通过公开透明的信息披露从源头上遏制不实传闻发生的概率。此外，上市公司还应及时关注公司舆情状况，加强舆情管理能力，当出现与公司相关的传闻时，及时采取合理措施对其进行澄清，缩小传闻的传播与扩散范围。第二，对于分析师而言，发生传闻会对分析师的预测行为产生影响，增加分析师的盈余预测误差，说明传闻会干扰分析师的预测工作。分析师群体应进一步提高自身专业水平和信息处理能力，对公司传闻信息保持足够的理性与客观，尽力规避传闻信息对自身预测工作的消极影响，提高盈余预测准确度，向投资者提供高质量的信息参考。第三，对于政府相关机构而言，本文的研究说明股市传闻会降低资本市场信息效率，干扰资本市场的正常运作。因此，政府监管机构应进一步加强对股市传闻的规范和治理，例如，提高上市公司信息披露质量、制定专门的规章制度规范和引导上市公司对传闻进行及时澄清，避免传闻的大规模扩散与发酵。同时，新闻媒体作为股市传闻发生和传播的主要载体，也应得到进一步的合理监管，杜绝新闻媒体为制造虚假热点而散布不实信息的行为，为资本市场的运行营造良好的信息环境，从而提升资本市场整体效率。