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1、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分析师盈利预测对股价影响的实证分析类别：投资策略类课题研究人：张宇光、白晓宇选送单位：嘉实基金管理有限公司分析师盈利预测对股价影响的实证分析内容提要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。本文首先采用事件研究方法针对“盈利意外”(earnings surprise)对股票收益率的影响进行了实证分析，发现市场在实际业绩公告以前已经开始对“盈利意外”做出反应。同时，市场对于负面“盈利意外”的反应出现得较晚，且主要体现在业绩公告日当天；而对于正面的“盈利意外”，市场
2、从业绩公告日前较长一段时期就开始有所反应。其次，本文利用分析师盈利预测调整信息构建了一个套利组合，发现在A股市场，股票价格并没有反映全部盈利预测信息，投资者可以利用分析师盈利预测数据来构建套利组合，从而获取稳定的超额收益。目录1引言2文献摘要3数据来源3.1 数据库3.2 盈利意外对股价影响的研究数据3.3 套利组合的研究数据4研究方法与模型4.1盈利意外对股价的影响4.2套利组合的表现5检验结果5.1盈利意外对股价的影响5.2套利组合的表现6结论1引言对于从事行业与公司研究工作的证券分析师来说，他们的主要工作之一就是给出所覆盖公司在未来若干年的盈利预测。由于公司外部或者内部因素发生变化，分析
3、师可以及时改变其盈利预测，而对外公布的盈利预测数据也成为非财报公布时期投资者了解公司基本面变化的重要参考指标，故此得到学者和业内人士的广泛关注。学术界对分析师盈利预测有着浓厚的兴趣，这是因为它为研究资本市场行为特征的学者提供了一个绝好的切入点。例如，市场会在所有分析师盈利预测的基础上，形成对该公司未来业绩的一致预期(consensus expectation)。而当实际收益被公布时,其与分析师一致预期的差额,即预测偏差,就代表了投资者收到的关于公司基本面的新消息。不同市场对此新消息的反应时既会表现出一些共性的特征，同时又会有一些差异。在资产管理行业中，盈利预测信息也得到了广泛关注。一些业内人士
4、甚至将分析师盈利预测调整因子加入到定量投资模型中，成为组合构建的重要工具，具有很强的实践意义。本文结构安排如下：文章第二部分回顾了盈利预测调整对股价影响的相关文献；第三部分和第四部分描述了实证研究所用数据以及模型，具体包括以下两个方面：（1）年报公布时证券市场对于分析师预测误差，也即盈利意外(earnings surprise)的反应；（2）利用盈利预测信息构建套利组合，分析在A股市场利用分析师盈利预测信息获取超额收益的可能性。第五部分和第六部分对相关结果进行了分析。本文的意义在于：（1）在A股市场研究中，较早地利用完整的盈利预测库对投资者相关行为特征进行分析；（2）发现市场对于负面“盈利意外
5、”的反应要晚于对正面的“盈利意外”的反应；（3）发现在A股市场，股票价格并没有反映全部盈利预测信息，投资者可以利用分析师盈利预测数据构建套利组合，从而获取稳定的超额收益。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(
6、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
7、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36个月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
8、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
9、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
10、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
11、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国信证券天相投顾光大证券西南证券东方证券申银万国证券联合证券平安证券国金证券湘财证券东吴证券银河证券中金华泰证券长城证券中银证券南方证券招商证券中信证券中信建投证券长江证券新疆证券海
12、通证券兴业证券广发证券天同证券方正证券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 后文将就此专门给出理论说明。，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 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。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
13、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 预测误差=（实际净利润-预测净利润）/实际净利润。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
14、的分析师预测数目相对日期 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。预测数量相对日期预测数量相对日期预测数量相对日期预测数量相对日期预测数量相对日期预测数量14211202149313441195114230122422413227422152163361341232333274327532743414462419342944195419530154925273530451855106321632263136484625562474617242732372547215727841183128243823482258219281925294239154927591110252045303840215030604小计344337326279229173总计1688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 2003、2004两年度涉及的样本个股有重复。从表2中我们可以看出大致的趋势：距离年报发布日越近，分析师预测的数量越多，这符合我们的预期距离年报发布日越近，分析师得到的相关信息越充分，越有把握进行预测。上述1688个预测样本数据中，有一部分是不同分析师针对相同目标股票作出的，有一部分是同一分析师在不同阶段针对
