关键词:
管理层讨论与分析
分析师盈余预测
文本向量化
文本信息含量
摘要:
近年来,越来越多的研究关注了管理层讨论与分析(后简称MD&A)文本信息对股票市场的影响,但在MD&A文本信息与分析师盈余预测之间的关系上,仍存在许多未探明的领域。研究MD&A文本信息与分析师盈余预测的关系不仅仅是了解信息披露的效果,更是为了揭示企业信息披露的质量与市场参与者对于公司未来业绩的理解和预测之间的潜在联系。在信息化时代中,MD&A文本信息的质量可能成为投资者判断企业稳定性和未来表现的重要线索。企业年报中的MD&A文本与财报及其附注相比,公司在撰写时拥有更多主观能动性。但是由于我国信息披露制度的不断发展,信息披露的质量也在不断增加,因此管理层讨论与分析的文本十分适合用来对企业高管信息披露方面进行研究。
本文选取2018-2021年中国A股上市公司年报中MD&A信息作为研究样本,通过文本向量化的方法度量管理层讨论与分析文本信息含量,将MD&A文本中剔除行业信息和市场信息后,分离出本公司特质信息作为本公司的MD&A文本信息含量的替代变量,研究了MD&A文本信息含量对分析师盈余预测准确度和分析师盈余预测意见分歧的影响关系。通过实证分析发现:MD&A文本信息含量对分析师盈余预测准确度存在显著正向影响;MD&A文本信息含量对分析师盈余预测分歧存在显著负向影响;以及相比于国有企业,在非国有企业中MD&A的文本信息含量会对分析师的盈余预测准确度产生更大程度的正向影响;在进一步研究中发现高管规模小的公司相比于高管规模大的公司其MD&A的文本信息含量会对分析师的预测准确度产生更大程度的正向影响,机构持股比例低的公司相比于机构持股比例高的公司MD&A的文本信息含量对分析师盈余预测准确度的正向影响更大。这些发现意味着MD&A文本信息能够为信息使用者提供有效的帮助。
本文从信息含量的视角对管理层与讨论与分析的文本进行了量化分析,并且根据研究样本的特征简化了Hanley和Hoberg(2010)的研究方法,用Python对上市公司年报提取MD&A文本,再通过分词及统计词频的方法对文本进行向量化,分别做出公司的文本信息向量、行业文本信息向量和市场文本信息向量,最后达到从MD&A文本中分离出本公司特质信息的目的,这系列方法为相关文本分析的研究提供了方法借鉴。此外,将所得到的企业特质信息定义为MD&A文本信息含量并作为解释变量与分析师盈余预测作为被解释变量进行了回归分析,为MD&A文本信息含量的设计路径提供了参考,这不仅拓展了分析师的盈余预测的研究领域,还丰富了财务分析师做预测的信息源。同时本文的研究结论也为投资者提供了新的信息获取视角,投资者也可以通过MD&A信息含量进一步理解分析师做出的盈余预测。