徐高彦 高歌│分析师预测分歧是市场情绪洪流的“漫水桥”吗——基于股价崩盘风险的视角

本文刊发于《现代经济探讨》2022年第2期

作者简介：

 徐高彦，河海大学商学院副教授

 高歌，河海大学环境会计与资产管理研究所助理研究员

内容提要：分析师预测分歧度能够反映信息异质性，从而传递更为丰沛的信息含量，这能否缓解信息不对称，进而约束股价崩盘风险呢？基于此，从企业微观层面搭建分析师预测分歧度、市场情绪与企业股价崩盘风险的解释模型，并进行实证检验。结果表明：分析师预测分歧度与企业股价崩盘风险呈现显著负向关系，但这种负向警示作用会受到宏观市场情绪的干扰，即在市场情绪高涨期，分析师预测分歧度被情绪覆盖，导致其原本抑制股价崩盘风险的信号作用消失，形成一座信息传递的“漫水桥”。并进一步讨论了机构持股比例高低和证券公司是否拥有明星宏观分析师分组情景，以及投资者追逐股票收益的调节效应。研究结论对于信息交易者平抑情绪、识别股价崩盘风险信号具有一定启示意义。关 键 词：分析师分歧度 股价崩盘风险 市场情绪基金项目：中央高校基本科研业务费项目“分析师分歧度、市场情绪与股价崩盘风险”（编号：B210202153）；中央高校基本科研业务费（学生项目）“分析师预测分歧度、市场情绪与股价崩盘风险”（编号：B210203018）

一、引言

　　资本市场健康平稳运行是经济发展新常态的重要前提，如何抑制股价崩盘风险，成为了当前防范资本市场金融泡沫破裂，完善金融体系的重要课题。先验文献指出，出于自利动机，管理层倾向于采取夸大或者压制信息披露的策略抬高股价（Kim等，2011; 赵璨等，2020）。当炒作或者隐藏的信息不断累积最终突破阈值，集中涌入市场时，公司股价遭受“爆发式”冲击，形成股价崩盘。因此，企业内外部的信息不对称和信息效率低下被视为股价崩盘风险爆发的根本原因（Jin和Myers，2006）。　　而证券分析师通过获取、剖析、传递信息，向投资者反馈定价和投资风险，通常被视作解决公司与投资者之间信息不对称的中介“桥梁”。如期所望的是，分析师通过提高信息披露质量（肖土盛等，2017）、披露负面信息(伊志宏等，2019)等方式，监督并提升信息透明度，约束股价崩盘风险爆发；但同时，也由于其乐观偏差（许年行等，2012）、预测“变脸”（游家兴等，2017）等行为，降低资本市场定价效率。这两个相斥的研究结论存在共同的暗含假设，即将分析师默认为同质共同体（Homogeneous Community）（Blau和Wade，2012），并未关注到信息生产和传递过程中分析师的个体异质性。实际上，分析师获取信息的渠道不同，认知也存在差异，这使得他们在提供预测结果和出具报告时必然存在一定分歧。那么，相较于分析师的其他同质行为，其预测分歧度是否能够发挥信息中介作用呢？加之由于信息不对称是股价崩盘风险的导火索，所以分析师预测分歧度是传递还是抑制了风险，有待进一步检验。　　一方面，信息加工理论认为分析师预测分歧度越大，其所处理、加工的私有异质信息量越多（Barron等，1998），资本市场股票价格的信息含量越丰富（朱红军等，2007）。此时市场参与者有更多机会跨越信息壁垒获取更多元的公司经营信息，这间接致使管理者隐瞒负面消息或炒作好消息的难度增大，成本增高。除此之外，投资者认知假说认为中小投资者受信息搜索和处理成本的限制，会更加偏向依赖分析师的盈余预测及推荐进行投资(钟覃琳和刘媛媛, 2020)。心理学研究表明，向个体提供意见相斥的信息会导致其搜索额外增量信息的动机加强。当投资者捕获到差异性的盈余预测结果后，反而试图捕捉更多信息，促生了资本市场对有效信息的增量需求，从而对管理层隐瞒和炒作信息产生了外部压力。　　另一方面，分析师预测意见的分歧可能本身代表了企业盈利能力的不确定性（Wang，2020）。当企业未来业绩难以预估，浮动区间大时，分析师面对这一客观事实无法形成一致预测。一旦投资者接收到这类不稳定甚至是负面信号，出于“逃跌”的目的，就会大量抛售股票造成股价暴跌。此外，投资者信息需求是分析师预测的必要条件，而出于声誉、薪酬的竞争意识，分析师可能产生更强烈的动机去挖掘更多公司特质信息（徐飞和范晓雯，2020），反向致使更高水平的分析师预测分歧。此时，交易者之间的信息竞争则会倾向于知情交易者，使得公司更易隐藏坏消息。因而，站在微观视角，不难发现分析师预测行为的个体差异对于能否缓解信息不对称存在不同的理论支撑。　　同时，中国股市与成熟股票市场相比仍处于新兴阶段，存在监管制度不完善、投机行为蜂拥等不足之处，也更具有明显的非理性特征。如果投资者（信息接收端）、分析师（信息处理端）之间的信息中介桥梁被市场情绪“洪流”裹挟，信息传递效率就会被情绪牵引产生偏差。此时分析师分歧对股价崩盘风险的作用机制有可能也会发生改变。因此，探讨分析师与投资者二者之间的信息传递是否会被市场情绪所影响是一个重要的宏观前提。对于信息处理端的分析师而言，他们会将情绪融合在信息搜索、加工、处理的过程中。虽然分析师被认为是资本市场中更稳健的力量，但是他们仍然会将非经济因素纳入考量标准（De Long等, 1990），捕捉到市场情绪信号可能带来的信息畸形、耗散。Kaplanski和Levy（2010）研究也发现，经验丰富的分析师在做出盈余预测时甚至会更多考虑情绪因素。对于信息接收端的投资者而言，他们在行为金融学框架下具有有限理性的特征，不仅受到外界环境的干扰，而且不可避免地被情绪引导从而产生认知偏差。因此，投资者由于有限注意力（Limited Attention）可能一味跟随情绪做出非理性行为，从而忽视一部分市场参与者（如：分析师）披露的信息。尤其对于中国而言，市场情绪依然是资本市场波动的重要幕后推手，这是否意味着投资者和分析师之间的信息传递也同样无法避免受到市场情绪的干扰？分析师预测分歧度与崩盘风险之间的关系是否可能被市场情绪埋没呢？　　综上所述，将分析师预测分歧度与股价崩盘风险二者嵌入市场情绪框架内，成为了该话题逻辑链条中必然相关而又尚未涉猎的重要话题。本文试图回应分析师的异质性盈余预测结果对崩盘风险的影响机制，并更好地刻画分析师这一信息中介的内在价值，凸显宏观市场情绪对资本市场信息传导渠道的作用。与已有文献相比，本文研究可能的贡献在于：　　第一，立足中国宏观经济的发展与变化，从时变性角度考察分析师预测分歧度与金融风险之间的动态影响。不同于已有文献集中于股票市场的市场态势（许年行等，2012）、有限理性（情绪）（蔡庆丰，2013）等角度，本文将宏观经济因素引入分析师预测行为和金融风险互动模型中，考察了分析师信息中介作用与宏观经济因素的背离或趋同，为研究宏观经济状态的迭代更替对微观经济行为的影响提供了可行路径。　　第二，丰富中国股票市场弱势有效背景下，市场情绪本身能够作为一种信号补充并投入到市场的相关文献。在中国这一弱势有效市场中，宏观经济的波动对信息环境具备直观性和本源性的影响（钟覃琳和刘媛媛，2020）。而分析师作为资本市场的信息中介，识别并提取市场情绪所带来的信息效应对资本市场运行效率至关重要，因此本文认为：对市场情绪这一宏观经济信号的不同解读可能是构成预测分歧度的因素之一，进而可能影响股价信息效率及投资者交易。　　第三，从分析师内部信息不对称的角度补充了股价崩盘影响因素的研究。Barron等 （1998）提出分析师之间的信息不对称是预测离散度的重要组成部分，而企业与投资者之间的信息不对称也是股价崩盘爆发的导火索。本文验证了当两种信息不对称关系交错时，分析师的分歧度能够弥补投资者与管理层的信息壁垒，丰富了双重维度下信息不对称对于资本市场股票价格的影响。　　第四，拓展了不同市场情绪下分析师异质行为的经济后果研究。已有文献证实分析师在市场情绪中无法“独善其身”（蔡庆丰，2013）。然而当市场情绪干扰到分析师释放的信息价值后，原本可以传播给投资者的股价崩盘风险信息是否被屏蔽，这是值得深究的问题。因而本文清晰划分市场情绪的变化周期后，发现分析师预测分歧度对于股价崩盘风险的抑制作用确实会发生改变，并提供了内部信息渠道和信息质量外部压力两种路径，延伸非理性情绪框架下分析师异质性预测行为的研究边际。

二、理论分析与研究假说

　　1.分析师预测分歧度与股价崩盘风险

　　已有文献以不同的方式解释分析师预测分歧度，一种将预测分歧作为分析师信息含量分歧的代理，另一种则是作为企业价格相关基本面不确定性的代理（Barron等，1998；Wang，2020）。因此，二者对于股价崩盘风险存在正反两方面、多个作用途径的影响。

　　首先，分析师预测的分歧意见能够向市场提供更多有效信息含量，降低股价同步性，抑制股价崩盘风险。一方面，分析师有各自的私人信息渠道，他们能够使用私人信息来补充公司财务报告中未包含的信息（Keshk和Wang，2018），从而通过分歧意见反馈不同的信息含量。另一方面，即使面对相同的公共信息，分析师仍然存在不同的解读。文献研究也论证了分析师的分歧意见能够侧面提升股票价格中的公司特质信息含量，提高信息效率，有效地降低股价同步性（朱红军等，2007）。而股价同步性是衡量股票市场资源配置效率的重要指标（伊志宏等，2019），股价同步性越低，说明市场资源错配的程度和公司股价被高估的可能性越弱，股价崩盘风险也随之减弱。其次，Crawford 等（2012）的研究发现分析师挖掘越多信息越能缓解投资者与企业之间的不对称程度。当分析师传递出数量更多的企业经营信息时，能够促进更深、更多的信息披露，从而限制内部人士利用其信息优势哄抬股价为自己牟利的行为，公司真实面貌将被更全面、多角度地揭示。这使得投资者能够察觉到管理层操控信息披露的行为，间接地防止由于管理层炒作或隐藏信息集中涌出而爆发的股价崩盘。最后，根据有效市场假说，对于弱式有效的中国资本市场而言，投资者能够关注到分析师反馈出的公司特质信息，是加快实现股票价格与内在信息价值统一的前提条件。随着更多、更全面的分析师盈余预测反映到市场中，投资者为了获得更多的套利机会，也更加依赖并重视分析师所提供的公司特质信息（伊志宏等，2019）。因此，市场投资者的信息增量需求就成为了管理层机会主义行为的外部压力，致使企业股价崩盘风险被分析师报告中公司特质信息约束。

　　但相反地，分析师预测分歧不仅意味着企业面临着更大的经营不确定性，还可能加剧投资者与企业的信息不对称程度。因为企业的未来经营不稳定，波动大，资产数量及价值无法准确衡量，企业盈余的预测上下限范围也扩大，所以在客观上分析师面对不确定因素时预测意见无法达成一致。除此之外，Liu和Natarajan（2012）指出分析师也会出于“自我选择”的策略，在主观上战略性地处理私有和公共信息，造成预测值的偏差。而不同的预测结果形成了竞争性信息，反而加剧了投资者注意力分散、市场反应不足的问题，进而加重了资本市场上的信息不对称。同时，预测分歧度可能与公司的信息披露行为有关。一般来说，公司会及时披露关于未来收益的好消息，而推迟披露坏消息。当公司提供较少公开信息时，很有可能隐瞒了未来盈利坏消息，此时分析师必须更多地依赖私人信息进行预测，这导致他们之间的意见分歧更大（Wang，2020）。因此，预测离散度高的公司很可能正是隐瞒坏消息的公司，从而加剧崩盘风险。

　　综上，从信息含量分歧角度分析，本文认为，当盈利预测分歧越大时，分析师提供更多有效信息含量，进而约束管理层信息操控行为，抑制股价崩盘风险；但是从企业业绩不确定性角度分析，盈利预测分歧越大，可能越传递出企业经营的负面信号，引发市场信息逆向选择，反而加重了市场中的信息不对称，使得公司更易隐藏坏消息，扩大股价崩盘风险。基于以上分析，本文提出对立假设：

　　假设1a：分析师预测分歧度与股价崩盘风险呈负向显著关系。

　　假设1b：分析师预测分歧度与股价崩盘风险呈正向显著关系。

　　2.分析师预测分歧度与股价崩盘风险：市场情绪的非理性影响

　　根据行为金融学理论，市场情绪反映了市场参与者对宏观经济的普遍信念，这势必会干扰投资者对企业未来现金流和投资风险的看法，进而影响股票收益。Li等（2021）构建了个体公司情绪指标，发现市场层面的情绪是风险溢价和错误定价的 "幕后推手"。而实际上，股票市场的价格在本质上被信息所牵引着。因此，在不同宏观市场情绪下，分析师与投资者之间的信息传导链可能会受到不同的影响。对投资者而言，其注意力与行为不仅与企业信息的数量和质量有关，还更易受到非理性因素影响，例如盲目“追涨”“逃跌”（De Long等，1990），进而可能忽视分析师在资本市场中传递的有效信息。

　　同时，凯恩斯认为经济市场中每个行为主体的心理预期都影响着经济过程的变化（游家兴等，2017）。对于作为信息中介的分析师而言，他们除了通过综合公共信息和私有信息形成预测结果，也需要了解资本市场其他参与者的高阶预期。这意味着，每一位分析师的异质性预测结果都包含他们对市场情绪的不同理解，这导致信息传递效率存在明显差异。从而，本文认为在分析师预测分歧度与股价崩盘风险的信息传导链上，市场情绪是必不可少的一环。

　　此外，资本市场的各个行为主体在宏观情绪高涨、波动和低落期也同样存在异质性：在宏观经济情绪低落期，Welch（2000）研究发现情绪低落时分析师会适当保持谨慎的行为而收集更多的公司特质信息，从整体上降低股价同步性。与此同时，金融环境紧缩，无论是机构投资者还是散户投机者都会缩减投资规模，导致投资者对于资本市场持有更加慎重的态度。心理学研究表明，消极情绪促使个人在作出判断时参与广泛的信息搜索和处理。此时，投资者愿意付出更多的成本获取信息，分析师的信息中介作用也更加得到市场重视。除此之外，当市场情绪出现波动时，投资者为了判断未来经济走势，会提高自己对企业相关信息的需求。因此，出于获得更多投资者关注和提高声誉的目的，分析师有动机和能力提供更多、更准确的企业信息，以满足投资者的信息需求（Chen等，2018），这使得分析师预测分歧度所包含的信息价值也“水涨船高”。但是在市场情绪高涨期，Keshk和Wang（2018）证实较高的情绪导致分析师对公开信息的质疑程度降低，并影响对私人信息的处理和生成意愿。分歧度异质性会被乐观倾向以及“高涨”情绪压缩，从而使得公司的负面信息无法及时披露给外部投资者，炒作的好消息也无法被识别。此时分析师分歧度原本传递的信息价值，包括对股价崩盘风险的警示，都被裹挟在市场情绪的洪流中。投资者一方面可能出于有限注意无法捕捉到分析师的作用；另一方面更可能出于“自发适应反应”（蔡庆丰，2013）追逐和顺应情绪的动向，忽略掉这一信号。

　　综上，本文认为，市场情绪在分析师通过盈利预测分歧度释放股价崩盘风险警示信号时也发挥重要的作用。由此本文提出假设：

　　假设2：不同市场情绪下，分析师预测分歧度对股价崩盘的抑制或加剧作用可能会出现差异。

三、研究设计

　　1.数据来源

　　考虑到2008年发生全球性金融危机，中国股市遭受重创，因此为了观察恶劣外部环境冲击后股价的走势变化，本文选取2008-2018年沪深两市A股上市公司作为研究样本。数据主要来源于CSMAR数据库，另有部分来源于统计年鉴和东方财富网，由研究者手工整理获得。依据如下原则进行样本筛选：剔除金融类上市公司样本；剔除ST，*ST，PT公司样本；剔除缺失主要变量的上市公司样本；剔除了每年交易周数小于30的样本；最终得到14490个研究样本。本文对连续变量均采用上下1%的缩尾（Winsorize）处理。

　　2.变量定义

　　（1）股价崩盘风险（Crash）。参考已有研究（Kim等，2011；许年行等，2012；崔学刚等，2019），本文使用负收益偏态系数（NCSKEWi,t ）和收益上下波动比率（DUVOLi,t）度量股价崩盘风险。

　　（2）分析师预测分歧度 （Dispersion）。参考王玉涛和王彦超（2012）的研究，首先剔除分析师在年报发布日之后发布盈余预测的样本，并且只保留分析师在t年对股票i的最后一个预测值。再将分析师每股盈余最终预测值的标准差除以公司实际每股盈余的绝对值作为预测分歧度指标，以此表示不同分析师对同一公司每股收益预测的离散程度。分析师预测分歧度（Dispersion）越大，说明分析师对于某家公司的盈余预测意见分歧越大。

　　（3）市场情绪。已有文献通常使用投资者情绪指代市场情绪，认为投资者心理和情感因素会作用于资本市场。然而除了微观维度的投资者情绪，宏观经济整体运行态势也能够牵引情绪走势。因此，为了更贴合宏观维度整体市场层面情绪，本文参考Delis等（2014）的研究，使用宏观经济景气指数描述和解释宏观经济整体市场情绪。该指标来源于国家统计局对企业家开展的经济调查，主要依据其对外部市场经济环境与宏观政策的运行状况判断以及看好程度所编制，取值范围为（0，200）。具体计算方法如下：

　　为厘清不同市场情绪周期，已有研究更多按照情绪向好和低迷两种走势划分市态，如牛、熊市（许年行等, 2012）。然而在实际生活中市场情绪波动并不是高低恒定的走势，而是存在一定的振荡间隔，如：减速、暴涨和泡沫破裂（Brook和Katsaris, 2005）；暴跌、暴涨与非暴跌暴涨（崔学刚等, 2019）。因此，本文首先对2008-2018年每季度的宏观经济景气指数使用H-P滤波方法进行度量得到该指数的周期项，再根据该周期项每一年内4个季度的走势变化，将持续上升视为市场情绪高涨期，持续下降视为低落期，走势起伏视为波动期。具体划分结果为：市场情绪高涨期为2009年和2016年；市场情绪波动期为2010年、2012年、2013年和2017年；市场情绪低落期为2008年、2011年、2014年、2015年和2018年。

　　（4）控制变量。本文参考已有研究，控制以下变量：公司规模Size；资产负债率Debt；股权集中度Top1；账面市值比BM；公司透明度DA；月平均超额换手率Turnover；净资产收益率Roe；审计质量Big4；企业承担风险能力RiskT；平均股票周收益率Ret；股票周收益标准差Sigma。变量的定义和说明见表1。

　　3.实证模型

　　首先，构建模型（7）检验分析师预测分歧度对股价崩盘的影响，具体如下：

　　其中，Crashi,t分别由NCSKEWi,t 和DUVOLi,t 衡量，Control为上文列示的控制变量；控制年度固定效应和行业固定效应。若假设1a成立，则模型（7）中β1显著为负；若假设1b成立，则模型（7）中β1显著为正。

另外，为了检验不同市场情绪下分析师预测分歧度对股价崩盘的影响，本文按照三组市场情绪期（高涨期、低落期和波动期），重新运行模型（7）进行检验。

四、实证结果与分析

　　（略）

五、进一步分析

　　（略）

六、拓展性研究

　　（略）

七、研究结论与启示

　　本文选取2008-2018年中国A股上市公司为研究对象，搭建分析师预测分歧度、市场情绪与企业股价崩盘风险的解释模型。同时，本文考察了分析师内部信息渠道和外部信息压力以及投资者收益追逐行为对模型的影响。实证检验结果表明：首先，分析师预测分歧度对企业股价崩盘风险呈显著负向作用，在划分市场情绪后，波动期和低落期中二者负向关系不变，但高涨期中分析师的警示信号却消失；其次，机构持股比例越高以及同证券公司拥有明星宏观分析师时，分析师预测分歧度对股价崩盘风险的抑制作用在市场情绪低落和波动期更加显著，市场情绪高涨期仍无显著关系。最后，在市场情绪低落期，投资者追逐股票当期高收益的行为会导致他们忽视分析师预测分歧度带来的崩盘风险警示。由此可见，证券分析师虽然被广泛认为是金融市场的信息中介，能够架起企业与投资者之间的桥梁，缓解信息不对称性。但本文认为在市场情绪的洪流中，这座信息沟通桥梁有可能是一座“漫水桥”。当市场情绪“水位”过低或者高低不定时，分析师对于企业股价崩盘的风险警示信号可以顺利传递，而当市场情绪“洪峰”来临时，分析师的警示信号则会被埋没，无法达到抑制企业股价崩盘风险的作用。

　　因此，根据研究结论，本研究具有以下实践启示：第一，对于政策制定者而言，应把握市场情绪对于微观资本市场的影响机制。尤其对于中国资本市场而言，更应该合理使用政府的“有形的手”，纠正市场狂热情绪，稳定市场经济的平稳发展运行。从而促进市场作用与政府作用的有机统一。第二，对于证券公司而言，为了避免分析师沦为市场情绪的“蜂拥者”和市场非理性行为的“共振者” ，券商应建立更多元、全面的业绩评价体系，发挥分析师的专业性，减少同质化以及“羊群效应”的出现。同时，也应充分利用市场这个“无形的手”，引导资源有效配置，倡导分析师敢于对冲非理性市场情绪，客观、理性地发挥资本市场信息中介的作用。第三，对于投资者而言，为了避免成为市场情绪洪流中的噪声交易者，保持理性、提高专业程度则成为重中之重。除此之外，投资者可以更加关注分析师对于企业私有信息的挖掘与反馈，进而识别由情绪推动的资产定价偏差，减少误判和投资损失。

责任编辑：张震

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