2021-11-29-北京大学国家发展研究院-分析师自身乐观性_成竹在胸_抑或_夸夸其谈_——_基于语音情绪的实证研究_22页_1mb

分析师自身乐观性：“成竹在胸”抑或“夸夸其谈”？——基于语音情绪的实证研究

核心内容

本文基于上市公司电话会议音频，利用语音情绪分析技术构建分析师自身乐观性的代理变量，实证研究了分析师盈余预测乐观性的产生机理。研究发现，分析师在电话会议中的语音情绪可以有效代理其自身乐观性，且明星分析师和普通分析师在乐观表现上存在显著差异。

主要观点

1. 语音情绪作为分析师乐观性代理变量的有效性

   • 电话会议中分析师的语音正面情绪可以较好代理其自身乐观性，且该代理变量在模型中表现出显著性。
   • 声音线索在信息传递中具有独特价值，具有唯一性、有效性、连续性、防伪性和稳健性等优点。

2. 分析师乐观性的构成

   • 普通分析师：其自身乐观情绪中非理性因素占优，表现为“夸夸其谈”，对盈余预测结果有显著影响。
   • 明星分析师：其乐观情绪中存在显著的信息优势成分，体现为“成竹在胸”，但其情绪增量对股票价格走势的预测能力较弱。

3. 分析师乐观性的影响因素

   • 分析师所在券商的整体乐观氛围是导致普通分析师“夸夸其谈”的重要影响因素。
   • 明星分析师由于更高的声誉和信息优势，其会议情绪增量更可能反映理性判断。

关键信息

• 研究方法：通过语音情绪分析技术，构建分析师自身乐观情绪的代理变量，利用电话会议机制进行实证研究。
• 样本数据：2013—2017年间我国上市公司在Wind3C电话会议平台召开的1203次电话会议，其中629次有完整录音。
• 变量构造：
  • 语音正面情绪（VOICE_P）和负面情绪（VOICE_N）。
  • 通过LVA技术提取情感和认知维度的情绪变量。
  • 通过文本情绪分析构建控制变量（如NEWS_P和NEWS_N）。
• 实证结果：
  • 语音情绪代理变量在控制其他因素后显著影响后续盈余预测的乐观程度。
  • 明星分析师的会议情绪增量中存在理性成分，而非理性成分在普通分析师中占优。
  • 会议情绪增量无法显著预测股票的超额收益率，说明其对市场定价效率影响有限。

研究设计

（一）分析师自身乐观情绪代理变量构造有效性研究

• 构建四期模型，分别对应分析师预测前、电话会议召开、预测后和真实数据发布。
• 假设语音正面情绪能够代理分析师情绪增量，构建残差序列（RHAT）作为会议情绪增量。
• 实证结果表明语音情绪代理变量有效，且明星分析师的交乘项显著为正。

（二）分析师会议情绪增量构成识别及影响

• 通过回归模型分析会议情绪增量对盈余预测偏差的影响。
• 发现普通分析师的情绪增量主要由非理性因素驱动，而明星分析师中存在理性成分。
• 会议情绪增量无法显著预测超额收益率，说明其信息优势未能被市场有效识别。

（三）分析师会议情绪增量来源分析

• 券商层面：券商的乐观氛围（UP_CHG_PER）显著影响普通分析师的情绪增量。
• 分析师层面：前期预测倾向（LOG_BEFORE_EPS_ODD）和预测高估（BEFORE_EPS_ACC）对情绪增量有影响，但不显著。
• 说明非理性乐观情绪主要来源于券商氛围，而非分析师个体特质。

政策建议

1. 数据服务商与分析机构：应重视电话会议等非结构化数据的收集与分析，构建更全面的情绪指标，提升市场信息的准确性。
2. 监管机构：应鼓励和规范信息披露机制，完善对分析师和上市公司行为的监督与惩罚机制，提高市场透明度。
3. 证券公司：应加强分析师的职业道德教育，优化评价机制，减少“夸夸其谈”行为，提升研究质量与市场定价效率。

结论

本文首次从语音情绪角度构建分析师自身乐观性的代理变量，揭示了分析师乐观性的构成与来源，为理解分析师行为提供了新的视角。研究发现，普通分析师的乐观情绪中非理性因素占优，而明星分析师则更可能基于信息优势做出理性判断。尽管如此，会议情绪增量对股价的预测能力有限，说明市场对分析师情绪的反应尚不充分。此外，券商整体乐观氛围对分析师情绪有显著影响，表明分析师行为具有一定的群体特征。