关于我国证券分析师盈利预测的实证研究——预测准确性与作为市场预期盈利的替代变量

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关于证券分析师盈利预测研究中的两个基本问题是相比于一元时间序列模型的盈利预测,证券分析师的盈利预测是否更加准确和是否是更加合理的市场预期盈利的替代变量。对此,美国已经进行了大量的研究。但是,由于中美市场环境的巨大差异,特别是与证券分析师相关的制度体系的差异,美国的研究结论不能直接照搬到我国来。在这种情形下,相比于一元时间序列模型的盈利预测,我国证券分析师的盈利预测是否更加准确和是否是更加合理的市场预期盈利的替代变量,就有待运用来自我国证券市场的数据进行实证研究。 不过,因为数据的制约,直到2005年,吴东辉和薛祖云(2005a)才利用国泰君安研究所于2001年年末或者更迟在其网页上公布的对A股上市公司2001年年度盈利的预测数据,首次研究相比于一元时间序列模型的盈利预测,国内证券分析师的盈利预测是否更加准确和是否是更加合理的市场预期盈利的替代变量;他们发现:与随机游走模型(年度盈利)的盈利预测相比,我国证券分析师的盈利预测更加准确且是更加合理的市场预期盈利的替代变量。继吴东辉和薛祖云(2005a)之后,笔者利用Wind数据提供的我国证券分析师的盈利预测,区分不同的预测区间,形成证券分析师盈利预测的均值、中位数和最新值,并且在随机游走模型(年度盈利)的基础上,利用上市公司2002年以来发布的季度盈利数据形成新的一元时间序列模型--季度盈利模型,再次全面系统地分析相比于一元时间序列模型的盈利预测,我国证券分析师的盈利预测是否更加准确和是否是更加合理的市场预期盈利的替代变量。 本文的研究结论表明:利用季度盈利的一元时间序列模型所获取的年度盈利预测不仅比利用年度盈利的一元时间序列模型所获取的年度盈利预测更加准确,而且也是更好的市场预期盈利的替代变量,而且我国证券分析师能够将其拥有的信息优势转化为其盈利预测相比于一元时间序列模型预测的在接近年报公布日的区间内的准确性优势,不过,具有准确性优势的证券分析师的盈利预测却未能成为比一元时间序列模型的预测更优的市场预期盈利的替代变量。总的来说,本文的研究有助于研究人员或投资者获取更加优越的盈利预测和市场预期盈利的替代变量。
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