分析師能降低股價同步性嗎——基于研究報告文本分析的實證研究

作者：伊志宏,楊圣之,陳欽源

摘要：股價同步性是衡量股票市場資源配置效率的重要指標。黨的十九大報告提出,要“增強金融服務實體經濟能力”。在這一要求下,探索如何降低股價同步性,提升金融市場合理配置資源的能力具有重要意義。本文借助支持向量機的文本分類方法,通過機器學習度量了2009—2015年中國A股上市公司的分析師研究報告中公司特質信息,研究證券分析師報告內容對股價同步性的影響。研究發現,分析師報告中公司特質信息含量越高,所關注公司的股價同步性越低;當公司所面臨的信息不對稱問題更加嚴重、分析師報告影響力更大時,這一負向關系更加顯著;進一步研究發現,分析師的能力越強,研究報告中公司特質信息含量越豐富,其盈余預測準確性也更高;分析師降低股價同步性的機制是因為公司特質信息含量高的報告更受投資者關注,能引起更強烈的市場反應,使得股價更多地吸收公司特質信息。以上主要發現在控制樣本選擇偏差、變更主要變量衡量方式、變換實證模型后依然穩健。本文首次在對分析師報告進行信息分類的基礎上,研究分析師傳遞的具體信息對股價同步性的影響,不僅豐富了股價同步性影響因素的研究,同時從公司特質信息的角度豐富了分析師報告信息含量的研究,具有重要的理論與實踐意義。

發文機構：中國人民大學商學院 南京大學經濟學院

關鍵詞：分析師研究報告公司特質信息含量股價同步性文本分析機器學習analyst reportfirm-specific informationstock price synchronicitytextual analysismachine learning

分類號： F832[經濟管理—金融學]