分析师关注对股价同步性的影响——基于新浪财经网分析师股票推荐数据

Mar.2018第 2 期(总第 149 期)__________________________CHINA FORESTRY ECONOMICS_________________________________N〇.2(T〇tal 149)

中国林业经济

金融投资

•

分析师关注对股价同步性的影响

—-基于新浪财经网分析师股票推荐数据

齐艳平，段江矫

(上海理工大学管理学院，上海200093)

摘要:证券分析师在股票市场中扮演何种角色，对股价同步性有什么影响一直是学者们研究的话题。结合市场态势，选取2015年新浪财经网分析师股票推荐数据，从分析师关注的角度来研究我国股价同步性的问题，研究发现分析师关注 度高的公司股价同步性低于分析师关注度低的公司，研究结果表明分析师股票推荐有助于股价同步性降低，提高信息效率。

关键字:股价同步性；分析师关注；信息效率；股票推荐中图分类号:830.9

DOI: 10.13691/j. cnki. cn23-1539/f. 2018.02.032

F

文献标识码：

A

文章编号：1673-5919(2018)02-0084-04

Abstract:

----Based on Sina Financial Network analyst ^ock recommendahon data

QI Yan-ping DUAN Jiang-jiao

(CoHege of Management, Unive^ty of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China)

It has been the subject of research by scholars that the role of securities analysts in the stock

market and its impact on the stock price synchronicity. Based on the market trend，this paper selects the stock recommendation data of Sina-finance network in2015.From the perspective of analyst's attention, this paper studies the problem of Chinese stock price synchronicity. The study finds that stock price synchronicity of the companies with a high profile of analysts are under those with less attention.The result of the research shows that analysts1 stock recommendation can help to reduce the synchronization of stock price and improve the efficiency of information.

：Stock Price Synchronicity; Analysts' attention; Information Efficiency ; Stock

Analysts’ Impact onStockPrice Synchronicity

recommendation

Key Words

股价同步性(stock price synchronicity)是指公司 股票价格的变动与市场平均变动之间的关联性，即 所谓的股价“同涨同跌”现象。股价同步性在新兴资

本市场表现较为明显，Morck、Yeung和Yu(Morck 等，2000,对股价同步性的研究发现，中国资本市场 的股价同步性较高，仅低于波兰，而美国的股价同步 性最低。Morck等人的研究表明成熟资本市场与新

收稿日期=2017-10-14

基金项目：教育部人文社科规划基金上海理工大学重大科 研计划项目匹配和科技发展项目（13 019)

第一作者筒介:齐艳平（1994-)，女，黑龙江绥化人，硕士研

兴资本市场的股价同步性存在较大差异，成熟的资

本市场具有较低的股价同步性，而新兴的资本市场 由于相关法律制度不完善有较高的股价同步性。

股价同步性的衡量一般通过个股收益对市场 收益回归所得到R2计量，R〇ll( 1988)[2]较早将R2用 来衡量股价中公司层面信息含量，认为多因子模型

r , a +

^

(1/心+

阳)％〇+ …

YJAZH

中的R2统计量可以反映公司股价受市场的影响，如 果公司股价受市场因素影响较大则R2较高，如果股 票价格受到公司特质信息影响较大则R2较低。

证券分析师作为信息中介，在股票市场起着重 要的作用，然而，学术上对于分析师与股价同步性

S (it)

究生。

通讯作者:段江娇（1972-)，女，山西临汾人，副教授，硕导。 研究方向:金融市场。

• 84 •

齐艳平，等:分析师关注对股价同步性的影响

金融投资

的关系一直存在着很大争议。一种观点认为分析师 为投资者提供了公司特质信息，对股价同步性有减

缓作用，如朱红军(2007,等;而另一种观点认为分 析师没有为投资者提供较多公司特质信息，表现为 股价同步性较高，如冯旭南和李心愉(2011)™等。

随着互联网的广泛应用，互联网上有大量的分 析师股票推荐评级数据。针对以往研究使用分析师 年度盈余预测数据(冯旭南等，2011)，本文选取互联 网上日度分析师的股票推荐数据。本文的贡献主要 体现在以下两点：第一，分析师关注数据基于互联 网日度股票推荐数据，时效性更强;第二，与以往类 似的研究不同，本文区分了在上涨与下跌不同市场 行情下，分析师关注度对股价同步性的影响，更加 强有效地证明了两者之间的关系。

文献回顾与理论假设

表明分析师跟进数量更多是反映宏观层面而非公 司特质信息，认为分析师促进了股价同步性升高。 冯旭南和李心愉(2011)研究结果表明证券分析师跟 进与股价波动同步性正相关，认为中国证券分析师 跟进较少反映公司特质信息，而更多地反映来自市 场层面的fg息。

随着互联网的广泛应用，网络新媒体对股价同 步性的影响也引起了研究者的兴趣。胡军和王 S(2015)_研究认为，上市公司通过微博披露了大量 的、及时的、新增的、非财务的特质性信息，研究发 现开通微博的公司股价同步性更低。黄俊和郭照蕊 研究发现，媒体报道与股价同步性显著负相关，即随 着媒体报道的增多，更多公司层面信息融人股票价 格，股价同步性降低。何贤杰(2016)™等人的研究表

1

股价同步性反映了市场、行业和公司特质信息

融人股价的程度。在信息效率较低的资本市场，股 价容易反映市场、行业信息，而不易反映公司特质 信息，表现为股价同步性较高。R〇ll( 1988)利用美国 市场股票信息实证分析得出股票价格不仅受市场、 行业波动因素影响，公司的特质信息也会影响到股 价。Morck等人(2000)在Roll( 1988)的研究思路之上 建立了资产模型分析法，研究了 40个不同国家地区 的证券市场，发现发展中国家由于私有产权保护机 制的不完善等制度原因，减弱了股价反映公司特质 信息，导致股价同步性增高。Jin与Myers(2006)经过 研究也从另一个方面支持了 Morck等人(2000)的观 点，研究表明由于各国制度的不同会影响到公司特 质信息的披露，从而影响到股价波动的同步 性[3。冯用富(2009)研究发现股价中公司特质信息 的含量越多，则股价同步性越低[6]。张永任和李晓 渝(2010)研究发现股价同步性与信息（噪音）之间 是倒U型的关系[\\

在证券分析师对股价同步性影响的研究方面， 学术上主要有两种不同的观点，一种认为分析师作 为信息中介，在市场中履行着信息传递者的责任，为 投资者提供了较多的公司特质信息，分析师有助于 股价同步性降低。朱红军等(2007)认为分析师在排 除噪音之后，能够通过信息机制来传递更多公司信 息增加市场有效性来降低股价同步性。姜超(2013) 也认为分析师可以为市场传递了公司的特质信息， 并且这些信息部分来自内幕信息I另一种观点则 认为，分析师的研究报告提供了更多市场或行业信 息，表现为较高的股价同步性。Chan(2006,将分析 师推荐与股价同步性联系起来进行分析，研究结果

f曰息。

明，上市公司通过开通微博披露了大量的公司特质

目前互联网上也有大量的分析师的股票推荐

评级数据，由于分析师的股票推荐评级数据比盈余 预测数据在反映股票价格方面更有时效性和实时

性，而且分析师网上推荐相比传统专业数据库，能 更全面、及时、低成本地与投资者共享。因此，本文 选取互联网上分析师的股票推荐数据。公司的特质 越容易被披露，关注上市公司的分析师数量就越 多，例如潘越(2011)等人的研究表明分析师关注度 越高的公司，信息不透明的负面影响就越小。本文 以互联网上分析师股票推荐数据为基础来衡量分 析师关注度，提出下面的假设:公司所受到分析师 关注度越高，股价同步性越低。即股价同步性与上 市公司分析师关注人数呈负相关。

研究设计

2.1数据来源及样本选择

2

本文股价同步性的日度个股收益率和市场收 益率数据来自RESSET数据库，为了研究不同股市 行情下分析师关注度对股价同步性的影响，本文选 取股市大涨大跌的2015年上海证券交易所A股上 市的公司股票。样本剔除了以下几种类型的公司： ①剔除当年度新上市的公司，因为IP0会对个股收 益产生影响，而股价波动性是通过计算个股收益与 市场收益之间联动性得出；②剔除银行等金融类上 市公司；③剔除缺失研究所需数据的公司，并且剔 除年交易少于180天的股票，避免微观因素对实证 结果产生严重影响;④剔除股票代码中含有ST、*ST 以及PT的股票，本文最后得到183 505个样本数 据。分析师股票推荐数据来源于新浪网_新浪财经(http://vip.stock.finance.sina.com.en/q/go.php/vIR_Rati

中国林业经济（CHINAFORESTRYECONOMICS)2018(2)• 85 •

金融投资---------------------------------------

ngUp/index.phtml)。

2.2变量设定

Morck

表1变量名

相关变量定义及度量变量含义股价同步性分析师关注

变量度量

使用个股祕率对市场 收益率回归的R2计算每日对股票i作出荐股评 级的分析师人数

上市公司流通市值的自 然对数

第一大股东持股比例股票每日成交量除以公 司发行的总股数

公司的总市值除以净资 产总额

机构投资者持股占总股 数的比重

国有股占公司总股数的 比例

性的指标，因为R2的取值范围是[〇，1]，不符合计量经 济学的0LS回归要求，所以要对R2进行对数变换。

变量类型

被解释

① 被解释变量一股价同步性。本文参照

变量

等(2000)的研究方法，用2来作为股价同步

解释变量

R

控制变量

LnSizeTopiTurnoverMBInsHoldGovHold

表2

公司规模股权集中度换手率公司市值账 面价值比机构持股比国有股比例

SYN=logR2/(l-R2) (2)其中，SYN表示股价同步性，ri,t指公司股票i的 第t日收益率，指市场第t日收益率。

②

解释变量。分析师关注度选取2015年度内

每日对股票i作出股票荐股评级的证券分析师人数 作为上市公司所受关注度的指标，记做Analyst,这 是因为荐股评级每日披露，时效性强，更能有效反 应股价的波动。相关研究文献中通常选取分析师对 股票的盈余预测作为变量指标，但是盈余预测为年

a +13 ir^t + s ht (1)

变量描述性统计

最大值0.951 6

2.956 553.000 030.3 319.439 00.885 10.736 60.793 21.139 2

度数据，时效性低，不符合本文每日分析要求。R2

③ 控制变量。借鉴Chan等(2006)的研究，本文 SYN选取公司规模、股权集中度、换手率、公司市值账面 价值比、机构持股比例以及国有股比例作为模型的 控制变量，并建立如下模型：

变量样本数183 505

183 505183 505888888

最小值0.0010-6.677 60.000 015.6 60.022 60.000 00.003 90.006 00.002 5

平均数0.539 2

0.084 710.720022.258 83.259 80.394 90.316 80.176 50.345 2

标准差0.232 91.366 3

10.188 01.753 72.755 80.124 50.161 70.184 80.182 8

3实证分析

3.1描述性统计

SYNit,= a + a iAnalystit+ a 2LnSke+ a 3Topl + a 4Tumover+ a 5MB+ a JmHold + a 7GovHold+ s (3)

Analyst

LnSizeTurnoverGovHoldTOPIInsHoldMB

4.73与9.03,所对应的R2为0.58与0.53，;第1组和 第3组中平均分析师关注人数为0与9.03，所对应 的R2为0.61与0.53。这说明分析师关注人数越多， 模型回归所得的R2越低。

众所周知，年股市经历了异常波动，时间

从表2可以看出，R2的平均值为0.539 2,高于

李增全（2005)统计的均值0.443，也高于王亚平

(2009)统计的平均值0.412,说明我国股票价格仍 然有较高的股价同步性;SYN的最小值为-6.776, 最大值为2.956 5，说明个股间股价同步性有较大差 异；每家公司分析师关注的平均人数约有10人； LnSize的最小为15.6 6,最大值30.3 3,说明选 取的样本间公司规模差异较大;Turnover的最大值 为19.439 0,最小值为0.022 6,说明投资者对不同 样本公司的换手率不同。

表3是按照分析师关注人数将股票分组的描 述性统计结果。按照以下方式进行分组：①计算 2015年每日的分析师个股关注人数;②按照每日分 析师关注人数将股票分为3组，第一组是分析师关 注为0的股票，第二组是分析师关注为1到7人的 股票，第三组为分析师关注超过7人的股票;③计 算各组中 R2、LnSize、Tumover、Analyst、GovHold、 InSHold、T〇Pl、MB的横截面算术平均值。通过表3 可知，第2组与第3组中平均分析师关注人数为

• 86 •

2015

节点为6月15日，本文将2015年沪A股日度数据 分为A、B两组如表4, A组时间跨度为1月1日至 6月15日，B组时间跨度为6月16日至12月31

分别计算各组中相关变量的横截面平均值。表4中 组与组的平均分析师关注人数分别为和

日，再将A、B两组按照表3分析师关注人数分组，

AB0.560.58,说明2015年股市不论何种行情下，股价同步 性均较高;表4中组A1、A2、A3平均分析师关注人 数分别为〇、6.97、11.12,所对应的R2分别为0.65、 0.53、0.51，组B1、B2、B3平均分析师关注人数分别 为 0、7.38、11.70，所对应的 R2 分别为 0.72、0.67、 0.63说明无论在上涨或是下跌行情下，分析师关注

，

人数越多的公司，其股价同步性越低。

表5中是变量的Pearson相关性检验结果。从 表5中可以看出，上市公司分析师关注数与其股价 同步性呈显著负相关关系，意味着分析师关注度越

中国林业经济（CHINAFORESTRYECONOMICS)2018(2)

齐艳平，等:分析师关注对股价同步性的影响

金融投资

高的公司股价同步性越低。

3.2回归结果与分析

表6显示了分析师关注人数对股价 同步性的回归结果，结果显示分析师关 注度与股价同比性呈负相关，且在1%水 平显著。这说明了分析师关注度越高的 公司，其股价同步性越低，验证了本文的 假设。分析师关注有助于引导投资者进 行正确证券投资决策，使公司股价更加 贴近其内在价值，传递了公司特质信息， 从而降低其股价同步性。

表3

分组123

0.610.580.53

04.739.03

R2 1

Tumo 0.041*** 1Analyst -0.192*** -0.108 1InsH -0.160*** —0.104*** 0.288*** 1GovH 0.045*** -0.201*** -0.121*** -0.090*** 1

LnSize -0.007*** .271** 0.1*** 0.104*** 0.509*** 1

Topi -0.067*** .207 -0.002*** 0.531*** 0.739*** 0.311*** 1MB -0.524*** -332** -0.039*** 0.237*** -0.953*** -0.073 -0.007***

注：***、**、*分别表明显著性为1%、5%、10%。

R2

表5变量

Pearson相关性检验

GovH LnSize Topi

Turn。 Analyst InsH

表6

变量

股价同步性回归结果被解释变量

回归系数-0.103***0.916***-0.446***-0.0478***-0.110***-0.241***-0.491***

0.441.051

SYN

按分析师关注人数分组20.8224.1122.80

3.693.703.57

0.360.460.33

25.5724.8123.84

0.460.43039

0340370.41

R2AnalystLnSizeTumoGovHInsHTopiMB

表4

分组

按上涨、下跌态势分组22.7921.8823.6123.1821.7323.5222.5523.06

3.363.413.123.003.163.733.273.

0.370.310.460.370.390.410.450.35

26.8423.9925.8023.2925.6326.1925.0825.77

0.470.450.420.430.450.450.440.44

0.350.360.350.410.310.340.390.37

AA1A2A3BB1B2B3

R2AnalystLnSizeTumoGovHInsHTopiMB

0.560.650.530.510.580.720.670.63

9.06.9711211.55

AnalystLnSizeInsHoldGovHoldTurnoverTOPIMBAdj.F值

注：

t值

-0.0083.019-2.288-1.624-0.523-1.321-2.259

L

*分别表明显著性为1%、5%、10%。

表7

变量

稳健性检验结果

回归(2)

回归系数 t值-0.119***-0.0080.916***0.819-0.446***-2.288-0.478***-1.624-0.110***-0.523-0.241***-0.491***

-1.321-2.259

07.3811.70

3.3稳健性检验

①变量替换。由于R2是个股收益对市场收益 回归所得，市场收益的计算方式不同会对R2的结果 产生影响，故此，本文使用总市值加权的计算所得 的R2来代替前文计算的R2再次进行回归，结果如 表7回归⑴所示，与之前表6回归结果并无实质差 异。

②剔除分析师关注人数极端值。为了检验上市 公司极端分析师跟踪人数对回归的影响，本文剔除 样本中分析师跟踪人数超过40人的公司样本，重 新对模型进行回归，回归结果如表7回归(2)，结果

Analyst

LnSizeInsHoldGovHoldTurnoverTOPIMBAdj.

F值

回归(1)

回归系数 t值-0.078***.00350.495***0.699—4.472***-0.748***-0.283***-2.514***-0.431***

0.7

-2.516-1.745-0360-1.841-2.837

59.260

注：*料、**、*分别表明显著性为1%、5%、10%。

0.55142.247

研究结论显示了分析师在证券市场中的重要性，虽 然我国证券市场已经逐步发展了二十几年，但是我 国股价同步性依旧很高，这说明我国证券市场的信 息效率与资本配置能力还不太高，所以提高分析师 的专业能力变得尤为重要。所以我国证券监管部门 应当加大监管力度，提高分析师从业的标准，规范 其职业操守，使其为投资者传递正确信息，发挥信 息中介作用。

参考文献：

4

与之前表6回归结果并无实质上差异。

结论与建议

本文选取2015年日度沪A股上市公司交易数

据及互联网上日度分析师的股票推荐数据，研究在 证券市场不同态势下分析师关注度与股价同步性 之间的关系，应用0LS回归方法，研究发现分析师 关注度高的公司股价同步性低于分析师关注度低 的公司。但是本文仍然存在很多不足之处，例如没 有从更深层次解释分析师关注因何种机制降低了 股价同步性等。

[l]Morck R.，Yeung B.，YuW. The infori^tion content of stock ^mrkets: Why do emerging markets have synchronous stock price

• Journal of Financial Econorr^cs，2000,58 (1—2): movements?田

215-260.

(下转92页）

中国林业经济（CHINAFORESTRYECONOMICS)2018(2)• 87 •

金融投资

①

4.2监管主体角度

----------------------------------------------------本文从平台的角度对网贷行业的跑路风险进 均投资者人数、平台基本信息披露和平台注册资本 对网贷平台跑路风险具有重要影响。因而，投资者 和监管机构可以将这些指标作为投资和监管决策 的参考。本文的不足之处在于样本数据较少，研究

行了详细的分析，并得出平台月均成交量、平台月 完善网贷行业法律法规。网贷行业在我国发

展迅速，发展现状比较复杂，网贷立法很难考虑现

实中的各种情况，所以网贷行业法律法规难免有所 疏漏。所以，监管主体在考虑现实情况和参考国外 网贷行业立法的基础上，完善法律法规，用法律来

的时间跨度只有一年，还有待还款余额、平台运行 规范行业发展。

② 强制规定平台进行资金存管。资金存管是防 时间、平台技术水平和等可能影响因素没有加 止平台挪用和诈取客户资金的重要手段。由银行业 金融机构对客户资金和网贷机构自身资金实行分 账管理，从机制上保证客户资金安全，防止网贷机

以考虑，接下来可从这些方面加以研究。

参考文献：

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• 92 •中国林业经济（CHINAFORESTRYECONOMICS)2018(2)