权益法应用对证券分析师盈利预测影响的实证研究——来自中国A股上市公司的经验证据

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如今的资本市场环境下,上市公司作为市场经济的重要组成部分,对促进经济的发展起着举足轻重的作用。随着公司治理意识的不断发展和公司管理结构的不断完善,股东和经营者各司其职、分工明确,在一定程度上导致上市公司与信息使用者所掌握的信息含量不同,进而使得增强了信息使用者对公司信息披露的关注度。在过去的发展阶段中,信息披露主要关注对公司历史信息的披露,这在一定程度上存在着信息的滞后性,影响了披露信息对信息使用者的决策效用。随着市场经济的高速发展和信息交流的迅捷化,上市公司信息使用者逐渐意识到要做出更加有效的经济决策,不单单要参照历史信息,还要兼顾对上市公司的预测信息。在对上市公司的预测信息中,盈利预测信息作为其财务类信息的重要组成部分,反映了与上市公司盈利能力相关的财务指标,对帮助信息使用者做出有效的经济决策起着至关重要的作用。从上市公司盈利预测信息的发布主体来看,盈利预测信息有两个主要来源:一是上市公司,二是证券分析师,本文着重研究证券分析师盈利预测信息。
  2014年以来,我国财政部对已经颁布的《企业会计准则》做了一系列修订,其中包括《企业会计准则第2号——长期股权投资》。实务中,企业新的投资方式和途径如雨后春笋版层出不穷,旧准则已经无法对其经济实质发挥有效的识别、归类作用,同时旧准则已有的相关规定也过于分散,需要相关内容予以重新梳理和丰富,因此有必要出台新准则以适应新的宏观环境下对市场经济的需求。此次准则修订的结果,会导致所有持有长期股权投资的企业在核算当期损益时受到不同程度的影响。
  由于证券分析师的盈利预测信息对相关投资者的决策建议有着重要的参考作用,因此证券分析师盈利预测信息的质量也越来越受到投资者以及学术界的密切关注。以往的案例和文献列举了一些影响证券分析师盈利预测信息质量的因素,其中包括上市公司管理层决策方面的影响因素。上市公司管理层决策包括诸多方面,会计政策作为上市公司的重要制度,其在实施和选择方面也同样会对证券分析师盈利预测结果产生影响。基于对证券分析师盈利预测领域内容展开研究的必要性,以及我国财政部对《企业会计准则》的高度关注,本文以我国沪深两市A股上市公司为样本,研究了公司在核算长期股权投资收益时是否选择权益法的会计政策,会对证券分析师对该上市公司的盈利预测信息质量产生怎样的影响。
  本文权益法及证券分析师盈利预测相关文献进行了梳理,并对权益法、证券分析师、盈利预测的概念进行了界定,将证券分析师盈利预测信息质量分为准确度和分歧度两个方面。同时,以有限理性理论、有效市场理论、信息不对称理论为基础,提出相关假设,研究上市公司采用权益法与分析师盈利预测准确度和分歧度之间的相关性,进一步拓展了对该领域的研究。
  在展开实证分析时,本文以我国2007~2013年度A股上市公司为样本,从权益法应用的角度,研究我国证券分析师盈利预测的准确度和分歧度,通过建立研究模型和实证分析,对证券分析师盈利预测准确度和分歧度的影响因素进行了研究。
  研究结果表明,当企业采用权益法时,证券分析师盈利预测准确度越低,同时盈利预测分歧度也越大。而对于多元化程度较低的企业,上述作用在一定程度上被削弱,从侧面印证了公司采用权益法会对证券分析师盈利预测准确度和分歧度带来双重作用,即同时存在“信息不对称效应”和“外部多元化效应”,但总体对外呈现“信息不对称效应”。此外,本文还证明了分析师盈利预测准确度与历史盈余波动性、公司规模之间存在显著负相关关系,与预测分析师数量、企业盈利能力、机构投资者持股比例呈显著正相关关系,而分析师盈利预测分歧度与历史盈余波动性、公司规模之间存在显著正相关关系,与预测分析师数量、企业盈利能力、机构投资者持股比例呈显著负相关关系。当企业处于亏损状况时,分析师盈利预测误差相对较高,盈利预测分歧度相对较低。对以上研究结果,本文通过稳健性检验,再次证明了研究结论在一定程度上相对稳健。
  针对上述研究结论,同时考虑到分析师盈利预测能够有效推动证券市场的不断完善,加速市场经济的不断发展,对于促进我国实现经济腾飞有着至关重要的作用,然而现有信息披露机制的不健全,以及证券分析师从业人员素质良莠不齐等原因,导致分析师盈利预测信息的有效性和准确度大打折扣。因此,本文对此提出了一些政策建议,以期提高分析师盈利预测信息的决策价值,能够更好地为信息使用者服务,从而使证券市场信息沟通更加有效,进一步提高市场效率:(1)健全信息披露机制,提高信息披露质量;(2)完善企业会计准则,缩小企业操纵空间(3)增加盈利预测指标,丰富盈利预测手段(4)培养分析师执业能力,提高分析师道德素养。
  最后,针对本文研究不足之处,笔者提出了一些研究展望:(1)合理扩大样本范围;(2)将分析师的背景纳入考量因素;(3)重点关注行业因素对分析师盈利预测的影响;(4)丰富模型控制变量,提高模型的解释能力。
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