媒体报道与分析师行为的相关性研究

冯勇 冯馨雨

【摘 要】 文章选取2007—2017年期间上市的2 090家公司为样本，结合报纸媒体对其IPO前三年间报道的数据以及分析师对其IPO当年末的每股收益指标的预测数据，考察了媒体关注度、负面报道语气和负面报道类型这三个媒体报道指标对分析师关注度、分析师预测误差和分析师预测分歧这三个分析师行为指标的影响。研究结果整体显示，媒体对公司关注度的提升能够显著提高分析师对公司的关注度，并降低分析师的预测偏差和预测分歧;媒体对公司的负面报道比重和负面报道类型数的增加也会使分析师关注度上升，使分析师的预测偏差和预测分歧降低。以上的结果表明，媒体对公司的报道通过数量和内容两方面的影响加强了分析师对公司信息的了解程度，从而影响了分析师的行为。研究结果不仅填补了目前研究媒体报道和分析师行为相关性的空白，还可以帮助投资者更好地理解分析师行为和预测结果，以及更深刻地体会媒体作为资本市场上重要的信息产生者和传播者所发挥的作用。

【关键词】 媒体报道; 负面报道; 分析师行为

【中图分类号】 F832.5  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）05-0075-09

一、引言

在证券市场中，投资者根据可得到的市场信息形成自己对资产价格的预期，并基于此确定对自己最优的资产配置。在这一过程中，信息的产生和传播至关重要，而大量研究表明，媒体是绝大部分投资者获取信息最为直接、便捷的途径，媒体提供的信息也对投资者的投资决策起到了至关重要的作用[1]。

另一方面，分析师的盈余预测活动也是公司外部信息环境的重要组成部分。一些学者[2]认为分析师的信息搜寻活动能够通过提高股票价格的信息含量，提高资本市场的运行效率。事实上，分析师作为信息中介，一方面加工和解读来自各个渠道的信息，另一方面为投资者提供新信息，对资本市场的有效运行起到了积极作用。

然而，目前已有的文献却较少涉及对于媒体报道和分析师行为关系的研究，因此本文以卖方分析师为研究对象，将分析师对公司IPO当年的EPS预测作为度量指标，考察了媒体报道对于分析师行为的影响。

二、研究背景及意义

（一）媒体报道与市场信息效率

作为市场上重要的信息挖掘者和传播者，媒体的行为会对资产价格以及市场的信息效率产生重要影响。一方面，媒体报道的存在本身就可以降低投资者因为有限关注而可能引起的偏差。Klibanoff et al.[3]发现相关国别新闻出现在美国《纽约时报》头版的几周内，封闭式国别基金的价格就更接近其价值水平;美国的经验证据还表明IPO之前的媒体报道量与股票的长期价值成正相关[4]。另一方面，媒体报道的内容和语气通过向市场传递更加丰富的信息，从而达到影响资产价格的效果。例如Tetlock[5]发现媒体负面情绪与次日道琼斯指数收益之间有显著的负向关系;进一步发现媒体关于公司基本面的负面报道预示了公司更差的盈余情况和股票收益。Kothari et al.[6]也指出报刊媒体的负面报道会增加公司的资本成本和收益波动，反之积极报道则会降低资本成本和收益波动。

（二）分析师盈余预测行为

本文所研究的分析师主要指卖方分析师。卖方分析师通过公开和私人渠道获取信息，对他们跟踪公司的当前业绩进行评价，对未来前景做出预测，并向投资者做出不同的建议。已有的分析师行为方面的文献主要针对两方面进行了研究，一是对分析师数量的决定因素的研究，二是对分析师预测误差和预测分歧的决定因素的研究，且往往都以公司特征作为解释变量。目前共识度较高的影响因素包括：经营风险和财务风险较低、盈余波动性较小的公司更吸引分析师的关注，而面对规模越小、回报及盈余间的相关系数越小、股权集中度水平越高、披露信息量越小的公司，分析师对其预测的准确度越低、分歧度越高[7]。另外，长期以来的研究也表明，分析师预测往往存在着乐观倾向，这在盈余预测和股票评级时都有体现。

（三） 媒体报道与分析师行为的关联

截至目前，研究媒体报道，尤其是具体到媒体报道的负面语气，与分析师行为关系的文献较少。Kross et al.[8]的部分结论简要提到，分析师的预测精度与公司在美国《华尔街日报》上被报道的次数成正相关，但并未做进一步研究。而本文试图在这方面做出一些探索，其意义包括三个方面：第一，基于我国不断发展成熟的卖方分析师市场，媒体报道的数量、语气等特征是否影响分析师预测以及具体产生什么影响，尚无充分的经验证据，本文的研究可以弥补这一不足;第二，相比以前主要考察媒体报道对股票收益等指标影响的研究，本文补充了媒体报道相关领域的研究成果;第三，本文为分析师行为的研究提供了新的内容，以便更好地理解分析师的预测结果。

三、研究假设

本文的研究主要从媒体关注度、负面报道语气和负面报道类型三个角度考察对包括分析师关注度、分析师预测误差和分析师预测分歧三方面在内的分析师行为的影响。

大部分研究早已表明，媒体覆盖面越大，信息的可得性越高，越有利于信息的迅速有效传播[9]。谭松涛等[10]发现，媒体报道越多，越能显著降低媒体之间的分歧，使分析师获得的信息准确度升高。因此从这一角度来讲，媒体报道的作用原理与公司披露基本一致，媒体报道度越高，分析师就能更加轻易地获得更多更准确的信息，从而使预测行为的难度大大降低[11];相反，缺乏媒体报道的公司可能拥有更多的专有信息，加剧了资本市场中的信息不对称，使得分析师更不愿意，或更难准确预测公司业绩。此外，公司的媒体报道度越高，越可能会提高公司的知名度并使得读者更加产生兴趣，因而对分析师预测报告产生更高的需求。由此提出假设1。

H1：公司IPO前的媒体报道度越高，则分析师关注度越高，预测误差越小，预测分歧越小。

另一方面，信息质量越高、确定性越高，则越容易引起分析师跟踪，并对分析师预测有正面影响[12]。报纸媒体相对而言可信度较高，且一般情况下通常提供的是倾向于本地企业的信息[4]，这反而使得媒体中一旦出现有关公司的负面曝光，往往是更加“有的放矢”的追踪报道或深度报道[13]。这意味着更多负面信息数量和类型的报道相当于提供了数量更多、角度更全面、内容确定度更高的信息，更加综合地披露了公司的运营或治理情况。这使得分析师获取和加工公共信息的成本降低，有能力投入更多时间去跟踪更多的公司，或者投入更多资源去获取和处理私有信息，提高預测准确度，减小预测分歧度。这在美国的公司样本[8]中已经得到了证实：《华尔街日报》对公司的报道越多，分析师的预测准确程度也会显著提升。

FDisp=i0+i1NegType+i2Control+Dummy （9）

另外构建模型使三个媒体报道的指标同时作为分析师行为的解释变量：

AnaCvrg=j0+j1MdCvrg+j1NegTone+j1NegType+

j2Control+Dummy          （10）

FError=k0+k1MdCvrg+k1NegTone+k1NegType+

k2Control+Dummy         （11）

FDisp=l0+l1MdCvrg+l1NegTone+l1NegType+l2Control+Dummy           （12）

其中，Control为表2中的各控制变量，模型1—模型6的Dummy为行业和上市年份的哑变量，模型7—模型12的Dummy为上市年份、行业和负面报道具体类型的哑变量。

五、实证分析

（一）描述性统计

对表1 Panel A的公司样本进行分年度和分行业统计，结果列示于表3和表4。从表4可以看出，绝大部分公司属于制造业企业，且在2010—2017年期间上市的公司数量有持续的增长，同时各年各行业都有过半的IPO公司未被媒体报道。

表5列示了负面类型的分布情况。可以看出，前景不佳是最易在公司间出现的负面类型。另外，商业道德腐败、法律纠纷和股权结构问题也占了较大的比例。除中止发行这一较为特殊的类型之外，其他类型方面涉及的报道数和公司数间基本成正比例的关系，平均每家公司有2—3篇报道。

表6对除NegType之外的变量进行了描述性统计。就主要变量而言，可以发现过半公司没有被分析师跟踪也没有被媒体报道，而被报道的公司中又有超过一半没有负面类型的消息传出;超过50%的分析师平均预测误差达到20%。就其他变量而言，各公司的规模和持股集中度的相差程度不大，而资产负债率、ROE、首日涨跌幅、PB和会计师事务所情况的分化均较为明显。

（二）媒体关注度与分析师行为

表7给出了分析师行为对媒体关注度的回归结果。可以看到，无论是将MdCvrg为0的公司样本保留还是剔除，得到的结果均显示随着媒体关注度的提升，分析师关注度将显著提升，预测误差和预测分歧将显著降低，这证实了H1。

从控制变量可以看出，分析师更倾向于对规模大、上市首日股价波动小、成长性高的公司进行盈余预测。因为规模越大的公司相关信息也越多，吸引的分析师也越多;上市首日涨跌幅度小的公司定价更合理、不确定性小，因而吸引更多分析师;成长性越高的公司受到的投资者关注度越高，从而提高了对分析师预测的需求，导致更多的分析师跟踪。同时，较高的ROE反映了公司的盈利能力强，分析师跟踪预测的风险更低，较高的审计质量保证分析师获取的信息越可靠，这两点都对预测误差有显著的降低作用。另外高ROE和低持股集中度对预测分歧有显著正的影响。

（三）负面报道语气与分析师行为

剔除未被媒体报道的公司样本后，媒体负面报道语气对分析师行为影响的回归结果列示于表8。结果显示，随着负面报道占比的增加，分析师关注度也显著增加，预测分歧显著减小，而预测偏差受到的影响则并不显著。正如前文在研究假设中提到，负面语气的增大在某种程度上意味着媒体提供了更多口径较为一致的信息，吸引分析师利用这些信息对相关公司进行追踪并做出较为一致的盈余预测。在这三个模型中，公司规模、ROE和首日涨跌幅对分析师行为的各指标都产生了显著且符合预期的影响。

（四）负面报道类型与分析师行为

剔除未被媒体报道的公司样本后，媒体负面报道类型对分析师行为影响的回归结果列示于表9。结果显示，随着负面报道类型的增加，预测误差和预测分歧显著减小，基本符合前文提出的H3。另外可以看到，公司规模、ROE、首日涨跌幅、PB、是否四大等控制变量对分析师行为的显著影响仍然各自保持了符合文献报告的方向。

负面类型方面，可以看到有三种负面类型出现了共线性，这有可能是因为样本偏小导致了变量之间似乎有同向变化趋势的假象。法律纠纷、前景不佳、股权结构问题等类型对AnaCvrg的影响的系数显著为正，说明分析师并不会因为一家公司在这些方面有较为频繁的负面新闻就放弃跟踪，反而会因此受到吸引;尤其是对于前景不佳这一类型，分析师可以基于对行业前景的研究和把控做出分歧度显著更小的预测。

（五）媒体报道与分析师行为

剔除未被媒体报道的公司样本后，将所有媒體报道的特征放入同一回归得到的其与分析师行为的关系如表10。可以看出，媒体关注度仍然与分析师关注度呈显著正相关，与预测精度呈显著负相关;与模型4—模型6中一样，负面报道语气对分析师关注度、预测误差、预测分歧的系数符号仍然是+、-、-，但并不显著;负面报道类型与分析师关注度显著正相关而与预测分歧显著负相关。整体而言，模型10—模型12中各媒体报道变量对分析师行为的影响方向和它们各自作为唯一解释变量时相同。控制变量方面，ROE、首日涨跌幅、PB对分析师关注度，公司规模、ROE对预测偏差，首日涨跌幅、是否四大对预测分歧均有显著影响且方向与文献报道一致。

另外值得注意的是，NegType 7在模型7、9、10、12中均显著影响分析师行为，加强了之前推测的与原因：分析师可能会因为公司或行业的前景不佳的消息反而对其加以关注甚至跟踪，并且基于前景信息更易达成较为一致的预测结论。法律纠纷和股权结构对AnaCvrg的影响依然正向显著，但与模型8—模型9中一样，报道的增多并不能帮助提升预测精度，反而可能会因为分析师的个人判断不同而造成更大的误差和分歧度。

（六）稳健性检验

本文从两个角度对媒体报道与分析师行为的关系进行了稳健性检验。一方面，从所有公司的样本中剔除AnaCvrg为0的公司样本，并对模型1—模型3进行了检验;另一方面，进一步使用了公司IPO前两年的媒体报道数据对模型4—模型12重复了上述研究。结果表明，这两方面的变化没有导致本文核心结论的改变，即媒体关注度、负面报道语气和类型的增加都能够提高分析师关注度和预测精度。

六、结论

本文利用报纸媒体对2007—2015年间上市公司报道的数据，考察了公司IPO前三年媒体报道对分析师预测行为的影响。研究发现，在IPO前媒体对被研究公司的报道次数越多，负面报道语气和负面报道类型值越大，则分析师当年对该公司的关注度越高，预测越准确，分歧度越低。这一实证结果表明，媒体对公司的报道从整体上加强了分析师对公司信息的了解程度，從而提高了预测精度。这体现出媒体报道作为一项重要的公开信息源，对分析师的行为有不可忽视的影响。

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