证券分析师行为与IPO初始收益率关系研究
何敏，王新宇**
作者简介：何敏，（1987-），女，硕士研究生，金融工程与风险管理
通信联系人：王新宇，（1974-），男，教授，金融工程. E-mail: wxy_cumt@163.com
5 （中国矿业大学管理学院，江苏 徐州221008）
摘要：本文试图从证券分析师行为的角度来关注新股初始收益率。文章选取分析师在2004
至2006 年A 股市场IPO 公司上市年度上市日之前发布的报告数据，研究其预测误差、意见
分歧的特征，进而运用OLS、WLS 以及分位数回归方法考察其行为对IPO 初始收益率的影响。
结果表明，分析师对各期盈利预测都存在普遍乐观倾向，长期预测能力不佳，各期预测意见
10 较为一致；预测次数对初始收益率存在正向影响，跟进人数、平均预测期、精力分散程度产
生负向影响。因此，作为证券市场特殊群体，分析师应以更谨慎尽责的态度做出预测，为投
资者提供更好服务。
关键词：证券分析师；IPO 初始收益率；分位数回归
 0 引言
证券分析师(securities analyst)是资本市场中专业的信息收集、加工处理人员，重要的信
35 息媒介，他们搜集分析所跟进(following/coverage)上市公司的经营、财务数据，发布研究报
告，对公司业绩前景做出预测，以股票评级(stock recommendations)和盈利预测(earnings
forecasts)（Lang 和 Lundholm, 1996）[1] 的形式为投资者提供决策依据。分析师主要包括充
当财务顾问，对机构和个人投资者提供理财建议的分析人员[2]。
首次公开发行股票(Initial public offerings，简称IPO)指企业第一次向公众发行股票募集
40 资金。很多公司上市之前不为公众熟悉，其出现必然引起各方市场参与者的关注，包括作为
资本市场特殊群体的分析师，其自身行为也将受到其他市场参与者的高度关注，分析师建议
很可能成为投资者的重要信息来源。分析师的意见对股票市场表现有怎样的影响？有关分析
师跟进的数据是否能帮助我们从另一个角度解释IPO 异象之一的发行抑价？本文在此主要
 做的就是研究公司上市前证券分析师行为与新股上市首日初始收益率即抑价率的关系。
45 1 相关文献回顾(Literature review)
近年来，分析师行为与新股发行抑价的关系受到众多学者关注。Raghuram Rajan 和Henri
Servaes(1996)[3]首次关注了IPO 公司与分析师行为，发现IPO 公司的发行抑价程度与分析师
对该公司的关注程度呈正相关。Aggarwal 等[4]假设并验证了IPO 公司存在故意压低发行价
格的倾向，利用高抑价吸引分析师关注。Michael T• Cliff 和David J• Denis(2004)[5]研究表
50 明，IPO 抑价和主承销商分析师跟进以及主承销商研究人员中全明星分析师的比例正相关，
这些发现有助于控制抑价的其他决定因素，并控制抑价的内生性和分析师跟进。 Somnath
Das 等[6]研究认为分析师出于考虑自身声誉和所在公司投行业务，不愿发布负面投资报告，
也不愿极力推荐某公司股票，因而其所关注的公司股票代表分析师的投资建议，运用剩余覆
盖模型(Residual Coverage Model)分析发现，分析师关注度高的新上市股票收益率显著高于
55 关注度低者，运用财务指标的分析亦有类似结论，证实了分析师有很强的预测能力。
汪宜霞、张辉(2009)[7]以2001-2007 年的IPO 公司为样本，用分析师对IPO 上市首日价
格预测的离散程度和上市首日换手率衡量投资者意见分歧，研究在严格卖空限制下意见分歧
的大小是否影响IPO 溢价，发现分析师意见分歧越大，上市首日换手率越高，IP0 溢价程度
越高；分析师预测乐观极限越高，IPO 溢价程度越高。储一昀，仓勇涛(2008)[8]用2000-2005
60 年353 家IPO 公司以及1323 位分析师定价预测值，研究了分析师定价预测一致性、意见分
歧、分析师跟进人数对公司首日上市市场表现的影响，发现分析师定价预测的一致性与上市
首日收盘价在统计意义上无显著差异，分析师预测的价格值得信赖，可作为公司IPO 上市
首日价格的估量。王振山，姚秋(2009)[9]以中小企业板上市公司为样本，采用28 家券商分析
师关注数据，考察分析师关注度的影响因素以及剔除这些因素后的剩余关注度与新股收益率
65 的关系，回归分析发现公司规模、公司成长性、承销商资历、所属行业等因素影响分析师关
注度，没有发现上市公司通过IPO 抑价向承销商转移利益；通过简单分组比较、Fama-French
四因素模型剔除后的分组比较以及Fama-Macbeth 回归发现，分析师剩余关注度对股票收益
率存在正向影响，也即分析师具有超出普通投资者的专业能力。
2 研究设计(Study Design)
70 2.1 研究假设(Hypothesis)
证券分析师是证券市场中对公司进行跟进和深入研究的专业人士，花费了大量时间和精
力收集分析信息，进而对公司未来盈余水平做出判断，盈余预测是分析师报告中最重要的结
论之一。根据本文第一部分的文献回顾及相关研究在此提出以下假设。
假设1：分析师的预测次数越多，新股初始收益率越高
75 分析师在新股上市前对IPO 公司进行盈利预测的次数即为分析师对该只股票的关注度，
这会对上市日二级市场股价构成正向影响，从而对该股上市首日收益率构成正向影响。
假设2：分析师的平均预测期越长，新股初始收益率越低
分析师在新股上市前做出预测的时间跨度越长，市场上的信息就会越多，投资者在做出
投资决策时也会更加理性，因此我们预计预测期越长，市场对分析师所关注股票的反应越平
80 淡，初始收益率就会越低。
假设3：公司上市前一年度资产总额越大，新股初始收益率越低
 公司规模越大，发展越具优势，且政府和监管机构对其监管愈严密，这就降低了投资者
由于信息不对称所带来的风险，因而抑价程度也即初始收益率会越低。本文以发行前一年度
公司资产总额的自然对数代指公司规模。
85 假设4：分析师关注的股票数越多，新股初始收益率越低
单个分析师本身精力有限，并且公司研究需要花费很多成本，因此单个分析师与普通投
资者一样都不可能对所有上市公司进行分析研究，分析师关注的股票数目越多，意味着其精
力分散程度越大，盈利预测相对于精力分散程度较小的分析师就可能会有较大偏差，因此投
资者也就有可能更倾向于选择投资其他股票，该股票的初始收益率也就越低。
90 假设5：分析师跟进的人数越多，新股初始收益率越低
对一个IPO 公司来讲，上市前跟进并做出盈利预测报告的分析师人数越多，公司相关
私有信息就被获得越多，从而降低最乐观投资者的意向，阻止上市首日交易价格因信息更大
的不确定性进一步抬升，有效遏制初始收益率非理性升高。
2.2 指标及相关变量的定义(Definition of indicators and related variables)
95 初始收益率(IR)
现有文献中，初始收益率即抑价率 (Initial Return)的测量有许多种，西方学者使用最多
的是上市首日收盘价与发行价之差除以发行价，即1 0 0 IR = (P − P ) / P ，其中， 0 P 和1 P 分别
为新股发行价和上市首日收盘价。其次是经市场指数调整后的IPO 抑价率，即减去市场收
益率，即1 0 0 1 0 0 MARIR = (P − P ) / P − (M − M ) /M ，其中， 0 P 、1 P 和0 M 、1 M 分别为发
100 行价、上市首日收盘价、发行日市场收盘指数、上市日市场收盘指数。国内学者多数采用该
定义，他们认为经市场指数调整后的IR 更能代表IPO 的真实抑价水平。还有一些其他定义，
如市场指数时间段选取不同，经过无风险利率调整等[10]。本文选择经市场调整后的初始收
益率为被解释变量。
意见分歧度(DISP)
105 本文选用多个预测值的变异系数来衡量分析师的意见分歧，即对同一家公司的预测每股
收益(FEPS)的标准差除以预测均值的绝对值，变异系数越高，说明分析师意见分歧度越大。
与直接用标准差衡量分歧度的方法相比，变异系数消除了变量均值大小的影响，提高了可比
性。
预测误差(ERROR)
110 衡量分析师预测准确程度的方法有很多种（胡奕明，孙聪颖，2005[11]），原红旗和黄
倩茹(2007)[12]采用每股收益实际值(AEPS)与预测值之差除以股票价格以消除规模效应，但考
虑到每股收益与股票价格的比值在衡量投资成本与收益方面较适合，本文倾向于参考Lynn
Hodgkinson(2001)[13]的模型，选用相对误差率来衡量分析师预测准确度，即以每股收益预测
值与实际值之差的绝对值除以每股收益实际值的绝对值，即ERROR = FEPS − AEPS / AEPS ，
115 之所以分子、分母都取绝对值，是为了消除悲观预测和乐观预测的相互抵消，且无论预测偏
差正向的还是负向的，都是不精确的预测。
由于样本中一家公司可能有多位分析师跟进预测，需要引入“分析师一致预测(consensus
forecast)”，即按一定方法将多位分析师的预测处理为一个预测数据，作为分析师盈余预测
的变量(Fried 和Givoly, 1982[14]; O’Brien, 1988[15]等)，取值有两种，取预测值的中值或均值。
120 由于很多财务数据（包括收益）的分布是不对称的[16]，一般假设分析师关注的准确性指标
 是盈利预测的绝对平均误差，而会计收益分布的中位数是使得绝对平均预测误差最小的点
[17]。为避免将不存在的预测误差归为分析师失误，本文选取分析师盈余预测的中值作为分
析师一致预测值。
盈利高估(OVERVALUED)
125 这是用来衡量分析师预测的乐观程度，即OVERVALUED = FEPS − AEPS 。若分析
师较为保守谨慎， 则盈利预测值一般不会高于实际值， 即预测值会低估， 即
OVERVALUED < 0 ；若分析师较为乐观，则更可能发生高估盈利数据的情况，即
OVERVALUED > 0。
2.3 数据来源与样本选择(Data sources and sample selection)
130 本文证券分析师的有关数据来源于国泰安数据库中《中国上市公司分析师预测研究数据
库2010 版》；经市场调整的初始收益率来自CSMAR 中国股票市场交易数据库中的指数信
息数据；公司上市前一年度资产总额、行业属性数据来自于国泰安数据库中的《中国上市公
司首次公开发行研究数据库（A 股），2010 版》。
由于公司上市前分析师对其进行盈利预测的数据不多，经过删选最终获得2004 至2006
135 年间90 家上市公司的相关数据，共计305 位分析师做出的1046 份预测报告，此为研究分析
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