【摘 要】
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本文主要研究的是文本相似度与证券分析师盈余预测偏差之间的关系。随着资本市场的发展,信息逐步成为市场有效运行的关键因素,而证券分析师作为市场中的关键信息中介,其作用也愈发重要。考量分析师专业胜任能力的一个重要指标就是盈余预测准确,针对盈余预测偏差的研究,国内外学者大多数集中在公司特点以及分析师行为特征的角度出发,很少有学者研究分析师报告的文本特征以及政府宏观调控对于分析师盈余预测偏差的影响。本文从该
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本文主要研究的是文本相似度与证券分析师盈余预测偏差之间的关系。随着资本市场的发展,信息逐步成为市场有效运行的关键因素,而证券分析师作为市场中的关键信息中介,其作用也愈发重要。考量分析师专业胜任能力的一个重要指标就是盈余预测准确,针对盈余预测偏差的研究,国内外学者大多数集中在公司特点以及分析师行为特征的角度出发,很少有学者研究分析师报告的文本特征以及政府宏观调控对于分析师盈余预测偏差的影响。本文从该角度入手,以政府工作报告为例,研究分析师报告与政府工作报告的文本相似度对于其盈余预测偏差的影响,探究相似度越高的分析师报告,是否会因为分析师对于政策的了解程度加深而提高报告文本相似度,进而减少分析师的盈余预测偏差。本文主要选取A股上市公司2012年-2017年的盈余预测数据,利用Python工具在腾讯财经、新浪财经、东方财富网等门户网站抓取了2012-2017年所公开的证券分析师报告。同时选择相同年份的政府工作报告,利用中文分词工具,对其涉及宏观政策的关键字、词进行筛选,形成字典。后续利用Jaccard的匹配方式对文本相似度这一变量进行量化以进行市政回归。通过实证检验,本文得到了以下结论:1、证券分析师报告中涉及宏观政策信息含量越多,其盈余预测偏差越低;2、不论是国有企业还是非国有企业,文本相似度越高,证券分析师盈余预测偏差越低,但是在非国有企业中,这二者呈现显著的负相关;3、分析师跟踪数越多的公司,其盈余预测偏差更小。相比于其他学者对于盈余预测偏差的研究,本文的贡献主要在于从较新的角度入手,运用文本分析的方法,利用文本相似度这一代理变量研究国家宏观经济政策对于财务分析师盈余预测偏差的影响。本文的不足在于文本相似度这一变量在量化时,除了关键词匹配法外还存在余弦相似度法与机器学习法,本文仅采用了关键词匹配法,而对其他两种方法并未加以验证。
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