分析师预测

摘要： 本文以金融分析师为研究对象,考察了央行言辞沟通的微观传播机制。研究发现,央行言辞沟通显著提升了分析师预测的宏观信息含量,言辞沟通对分析师宏观信息含量具有非对称性影响,当货币政策处于紧缩时或者市场处于熊市时,言辞沟通的影响更加显著。经济后果的检验表明央行言辞沟通能够通过促进分析师预测的宏观信息使用,进一步提升分析师预测的准确度。本文研究对理解央行言辞沟通的微观作用机制具有重要意义,也深化和丰富了对分析师预测行为理解的研究。

摘要： 运用文本分析方法提取了2010—2018年上市公司社会责任报告的文本语调信息,基于信号理论和迎合理论探讨企业社会责任报告语调对分析师预测的影响。研究发现,企业社会责任报告的净正面语调降低了分析师预测偏差和分析师预测分歧度,并且在分析师预测存在乐观偏差时这种作用更加显著。进一步分析发现,企业社会责任报告语调对分析师预测的积极作用仅发生在强制披露和不遵守可持续发展报告指南的企业中以及经验较少、非明星分析师中。经济后果检验发现,社会责任报告语调通过降低分析师预测偏差和分歧度缓解了公司股价崩盘风险。研究结论不仅有助于丰富非财务信息披露经济后果和分析师预测影响因素两个领域的学术文献,而且可以为监管部门合理规范企业社会责任报告披露和投资者有效利用企业社会责任报告中的语调信息提供有益借鉴。

摘要： 本研究探讨数字金融对企业绿色技术创新的影响与内在机理,并以2011—2019年沪深A股和创业板的上市工业企业为样本进行实证检验。研究发现,数字金融对于企业绿色技术创新具有驱动效应,并且数字金融覆盖广度与使用深度在其中发挥关键作用。在中介机制分析中,数字金融通过减少银行“大贷款人监督”干预压力、降低分析师预测偏误,以及增强政府运用税收优惠政策工具的激励效果,进而提高企业绿色技术创新水平。此外,数字金融对绿色创新的驱动效应在企业性质和行业异质性检验中呈现出一定的需求端偏好,即相对于非国有企业和非重污染企业,数字金融对绿色技术创新的驱动效应在国有企业和重污染企业中更为明显。本研究能够为数字金融赋能绿色创新,兼顾推进数字化发展与绿色发展提供参考。

摘要： 去年底,SVB Leerink分析师预测,2022年辉瑞的收入有望达到惊人的1013亿美元,主要贡献来自于该公司的新冠肺炎疫苗产品以及正在过审的抗病毒疗法。也就是说,辉瑞有很大希望将失去一年的全球药企销冠地位夺回来。

摘要： 以2010~2020年沪深A股上市公司数据为例,实证检验管理层盈利预测偏差与企业非效率投资的相关关系。结果显示,管理层盈利预测偏差与企业非效率投资正相关,即乐观的盈利预测偏差与更多的过度投资相关,而悲观的盈利预测偏差则与更多的投资不足相关;当分析师预测的反馈信息加强了管理者盈利预测偏差的方向和幅度以及管理者的预测偏差存在持续性时,管理者盈利预测偏差与企业非效率投资之间的相关关系更强。异质性分析得出,在非国有企业、公司治理质量较低的环境中,管理层盈利预测偏差与企业非效率投资之间的关系更显著。研究结果可以为提高管理者的决策效率提供参考,同时有助于外部利益相关者合理认识管理层盈利预测偏差对公司投资决策的影响。

摘要： 理论上经济政策不确定性程度越高,盈余预测的难度及偏差越大。然而针对A股市场分析师预测偏差的实证分析却并不完全支持这一观点,具体而言,中国的经济政策不确定性与A股市场分析师的预测偏差显著正相关;而美国的经济政策不确定性却与之显著负相关。可能的原因是两国之间的政策博弈,即美国的经济政策调整可能促使中国做出相应调整以减轻本国可能遭受的负面影响。这种对抗性的政策博弈一方面使得美国的经济政策不确定性外溢至中国,另一方面也导致中美两国的经济政策不确定性对A股市场分析师的预测偏差产生了截然相反的影响。

摘要： 基于2008—2020年中国A股上市公司数据,实证考察分析师预测对企业创新绩效的影响和作用机制。研究发现:分析师预测对企业创新产出有促进作用,对企业创新质量有抑制作用,进而使分析师预测对企业绩效的影响呈非线性“U”型特征,且这一效应在信息环境质量较好的企业中影响更为明显;中介效应检验结果表明,缓解融资约束和造成管理层短视是分析师预测影响企业创新绩效的重要机制;进一步分析发现,分析师预测会提高非国有企业、成熟型企业和高新技术企业的创新产出,但会抑制非国有企业、成熟型企业和高新技术企业的创新质量,且分析师预测对企业绩效影响的非线性“U”型特征在非国有企业、成熟型企业和高新技术企业中更为凸显。

摘要： 基于2007-2016年中国上市公司的相关数据,主要研究了公司管理层是否会利用市场的错误定价,捕捉市场时机来进行股债融资选择。实证结果表明,在控制外部融资水平和企业投资活动的前提下,使用盈利公告日收益和分析师预测误差能较好地检验市场择时假说。具体来说,当公司股权融资率越高时,股票的盈利公告收益率越低且分析师对长期收益率的预测误差也更大,验证了市场择时假说。进一步控制研发支出后,对公司未来一年股票收益与股权融资率的相关关系进行检验时,也发现了符合市场择时假说的证据。

摘要： 本文基于中国证监会对上市公司监管处罚公告的数据统计,研究信息披露违规处罚公告对连锁董事公司分析师预测的影响以及分析师声誉的调节效应。实证研究发现,公司发生信息披露违规处罚后,分析师对其连锁董事公司的盈余预测准确性显著降低。明星分析师发挥负面的调节效应,与非明星分析师相比,明星分析师对连锁董事公司预测准确性更低。进一步研究发现,信息披露违规处罚引发资本市场对连锁董事公司的负面反应;分析师对连锁董事公司盈余预测的正向偏差显著增大,与非明星分析师相比,明星分析师对连锁董事公司盈余预测的正向偏差更大;分析师包括明星分析师与非明星分析师对连锁董事公司盈余预测的负向偏差无显著变化。本文不仅丰富监管处罚的溢出效应研究,对于防范资本市场中潜在的金融风险,提高分析师声誉激励机制的有效性具有重要启示。

摘要： 《新财富》评选是分析师重要的外部市场激励机制,但关于评选的有效性存在争议。本文借助《新财富》评选暂停这一外生事件,实证检验了《新财富》榜单暂停前后分析师预测行为及市场反应的变化。研究发现,在《新财富》榜单暂停之后,分析师发布预测的数量降低、分析师盈利预测误差上升、预测发布的市场反应下降,表明评选机制的暂停对分析师预测产生了负面影响。机制检验表明,当分析师更有可能当选明星分析师、券商更有能力奖励明星分析师、分析师之前存在学习对象、公司信息不对称程度更高时,榜单暂停的负面影响更强。最后,明星分析师与非明星分析师都会受到榜单暂停的负面冲击。本文的研究结果对证券分析行业的发展具有重要的启示作用,也可以帮助投资者和证券从业人员更加全面和理性看待明星分析师评选活动。

摘要： 招股说明书是拟上市公司第一次公开信息披露,其中的风险信息披露也成为分析师对公司价值及盈利能力进行判断的重要依据.本文对IPO公司风险因素披露与分析师预测行为进行研究,发现:第一,充分的风险信息披露提高了分析师定价预测的准确性,说明风险因素信息改善了信息质量,提高了市场有效性.第二,依据解释水平(CLT)理论,风险信息会缩短分析师与企业间的心理距离,增加分析师对公司的信任,本文在此基础上发现相对于风险披露水平低的企业,对披露高的企业,分析师倾向于发布乐观预测.第三,招股书作为企业第一次公开信息发布,给分析师留下的坦诚印象会演变为乐观倾向的预测定价,并一直延续到上市当年及转年的盈余预测中,这种乐观情绪具有持续性,验证了心理学上的"首因效应".最后,考察了风险信息对预测分歧度的影响,发现风险披露显著降低了分析师预测的一致性,加大了分析师的意见分歧.可见,招股书中的风险因素部分已经成为分析师进行企业风险评估与预测的重要信息源之一.

摘要： 在我国证券分析师利益冲突问题越来越受到关注，本文采用我国2009年5月‐12月的分析师报告数据，用分析师一致预测和一致评级来替代市场上分析师的态度，研究分析师报告是否会引起证券市场上股票交易量的变化，并验证了在我国分析师交易量动机是否存。我们发现，分析师为了产生更多的交易量而发布有偏的乐观报告，分析师预测和评级的变动都会引起股票交易量的增加，当变动的幅度越大时，股票交易量越大。分析师调高评级比调低评价产生更多的股票交易量。本文发现的结果为研究分析师利益冲突问题提供了一定的经验证据。

摘要： 本发明涉及金融数据分析处理领域，提供一种分析师模拟方法、系统、电子设备及存储介质，所述分析师模拟方法应用于一种分析师模拟系统，所述分析师模拟系统配置于一电子设备中，所述方法及系统通过获取现有分析师盈余分析数据和会计信息数据；将现有分析师盈余分析数据与会计信息数据关联对齐以形成基础数据库，并将基础数据库分为训练数据集与测试数据集；构建机器学习模型，并利用训练数据集对机器学习模型进行训练，利用测试数据集对训练好的机器学习模型进行测试；利用测试好的机器学习模型进行盈余数据分析。本发明实现了对缺乏分析师追踪公司的业绩进行有效的人工智能分析，为投资者进行投资决策时提供信息参考和帮助。

摘要： 本发明公开了一种分析师画像系统的构建方法，包含以下步骤：A、分析师以及用户基础信息获取，股票基础信息生成；B、分析师以及用户行为数据采集；C、构建分析师画像特征；D、提供分析师画像特征获取接口和展示接口；本发明所建立的分析师画像系统形象简洁且富有针对性，可为平台提供可视化的分析师数据展示，同时为系统对分析师的管理提供数据层面的决策支撑。平台可将部分分析师画像特征为用户开放，使用户可自主的将分析师的画像特征与自身实际情况进行匹配，便捷准确地关注特定的分析师，获取对自己价值最大化的研报，可有效提升用户的平台内容消费体验。

摘要： 本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种股票分析师推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用户数据，根据所述用户数据提取用户的股票偏好信息和用户关注的股票分析师信息；根据所述股票分析师信息确定分析师的分析偏好，得到用户关注的分析师的分析偏好信息；根据所述股票偏好信息和所述分析偏好信息筛选分析师，并将筛选出的分析师按照预设的评分标准进行评分，按照评分高低将分析师推送给用户。本发明提供的股票分析师推荐方法，可以精准推荐用户感兴趣并适合用户的分析师，从而提升平台的用户满意度，提升平台信息推荐的效率，也降低了平台信息处理的成本。

摘要： 本发明提供一种基于资产定价模型的股票分析师信用评级方法；实施时，先通过确定评级因子，然后构建分析师评级模型，根据分析师对经济现象预测的准确性进行评级；能够计算出稳健有效的股票分析师评级分数，客观、公正评估分析师的能力，帮助投资者筛选最优秀分析师辅助投资；通过实施将模型评估的结果与新财富、水晶球上榜的分析师做对比，可以验证模型的有效性。

摘要： 本发明涉及一种用于证券分析师系统的会议生成信息处理方法，包括以下步骤：1)将会议数据输入到服务器；2)服务器设定会议的生成频率与时间；3)服务器判断会议是否存在冲突，若为是，执行步骤4)，若为否，执行步骤5)；4)服务器将存在时间冲突信息发送给客户端，服务器根据客户端反馈的消息判断是否继续举行会议，若为是，执行步骤5)，若为否，返回步骤2)；5)服务器将设定好的会议加入到定时生成会议队列，等待生成；6)服务器检查会议是否符合生成条件，若为是，执行步骤7)；7)服务器开始准备生成会议等。与现有技术相比，本发明具有低成本、高效率等优点。

摘要： 本发明涉及一种用于证券分析师系统的知识信息处理方法，包括以下步骤：1)客户端接收用户登录信息；2)客户端连接服务器进行登录；3)服务器检测用户登录信息是否匹配，若为是，则执行步骤4)，若为否，则返回步骤1)；4)客户端将知识点信息发送给服务器；5)服务器对客户端提发送过来的知识点信息进行决议；6)服务器检测是否通过决议，若为是，则执行步骤8)，若为否，则执行步骤7)；7)服务器把知识点修改提示信息发送给客户端，并返回步骤4)；8)服务器将客户端发送过来的知识点信息进行汇总处理；9)服务器将汇总处理后的知识点信息存储到知识数据库中。与现有技术相比，本发明具有低成本、通用能力强、良好扩展性等优点。

摘要： 本发明涉及一种用于证券分析师系统的考核信息处理方法，包括以下步骤：1)服务器对证券分析师终端建立证券分析师证券账户；2)服务器采集证券分析师终端的账户与持仓数据；3)服务器建立证券同比数据库，对于不同的种类的证券类型，建立不同的同比数据库；4)服务器对证券分析师终端的账户与持仓数据进行分类存储；5)服务器对任意区间的证券分析师终端的账户与持仓数据进行分析，得到该区间的同比收益率和涨跌幅；6)服务器对该区间的证券分析师终端按照同比收益率与涨跌幅进行排序，得到证券分析师终端的考核结果。与现有技术相比，本发明具有简单、易实施，可以方便的增加统计指标，具有良好的扩展性等优点。

摘要： 本发明公开一种分析师画像生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：根据预设专业名词词库中各研报术语的首字母，将各所述研报术语划分到不同的子集，并生成哈希表；爬取当前预设周期内分析师发布的研报，并根据所述哈希表，确定所述研报的预测指标；读取预设机构发布的实际数据，并根据所述预测指标和所述实际数据，确定所述分析师的预测准确性；对所述分析师在当前预设周期内的所述预测准确性进行分类统计，生成分析师画像。本方案通过大数据处理所生成的分析师画像来评估分析师预测的准确程度，可准确评估同一分析师在各时间内的预测准确程度，以及不同分析师之间的预测准确程度。

摘要： 本申请公开了一种证券分析师预测准确性的评价方法及装置。该方法包括：获取分析师对证券的收益预测值和收益真实值；依照预设处理规则处理所述收益预测值和所述收益真实值，得到标准分集；以及，通过预设评价模型在所述标准分中确定所述分析师的预测准确性评分。该装置包括：获取单元、处理单元和确定单元。本申请解决了由于未建立完善的分析师评价与参考体系，造成的投资人没法精确找到专业能力强的证券分析师，帮助自己了解上市公司与证券的盈利情况的技术问题。

摘要： 本发明公开一种分析师画像生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：根据预设专业名词词库中各研报术语的首字母，将各所述研报术语划分到不同的子集，并生成哈希表；爬取当前预设周期内分析师发布的研报，并根据所述哈希表，确定所述研报的预测指标；读取预设机构发布的实际数据，并根据所述预测指标和所述实际数据，确定所述分析师的预测准确性；对所述分析师在当前预设周期内的所述预测准确性进行分类统计，生成分析师画像。本方案通过大数据处理所生成的分析师画像来评估分析师预测的准确程度，可准确评估同一分析师在各时间内的预测准确程度，以及不同分析师之间的预测准确程度。