证券分析师范文

导语：如何才能写好一篇证券分析师，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

【关键词】证券分析师 明星分析师 教育背景

本文所研究证券分析师为卖方分析师，通常指供职于券商或证券咨询机构，他们利用其专业知识与信息搜寻的相对优势，对所获宏观经济信息、上市公司的各种信息进行加工、解读并形成研究报告对外传递的专业人员。他们是资本市场重要的信息中介，随着我国资本市场的不断发展与证券监管法规的日益完善，证券公司的业务也不断发展壮大，大多数综合型券商开设了券商研究部，证券分析师队伍不断发展壮大，证券分析师也成了一个高薪酬、高智慧、高挑战的职业。人们对其敬仰有之，憧憬有之，怀疑有之，批判有之，论调评判之声不绝于耳。这究竟是怎样一个群体呢？具有哪些特征呢？深入了解这个群体的特征是否有助于人们更好地认识这个群体呢？本文通过浏览证券分析师协会网站，新财富网站，阅读分析师研究报告，手工搜集了4888名分析师个人特征数据，以下分别从性别、年龄、毕业院校、专业背景等方面分析了分析师的个人特征。

一、性别分析

图1 所有分析师性别分布饼形图

在收集的3553个含有有效性别数据的样本中，如图1所示，男性分析师的比例大大高于女性。男性分析师共有2901人，约占82%，而女性分析师共有653人，约占18%。显而易见，男性分析师是分析师群体的主要组成部分。在现代的金融证券行业中，数学建模、计算机网络技术等技术被大量运用，要求分析师有非常优秀的逻辑思维和抽象思维，并且善于运用计算机网络和各项数学工具进行计算分析。由于纷繁复杂的社会以及自然因素，相较于女性，从总体上看，男性在上述领域拥有一定的先天优势以及更适于他们的学习及成长环境。

图2 明星分析师性别分布饼形图

另外，从图2的明星分析师性别分布比例饼状图中也可以得出类似的结论。在明星分析师的性别数据中，共有1212个含有有效性别数据的样本。男性的比例依旧大大高于女性，男性明星分析师共有975人，约占80%，而女性明星分析师共有237人，约占20%。与非明星分析师中基本持平。这同时意味着在以男性为主体的分析师群体中，女性分析师也并不缺乏竞争力，能否成为优秀的分析师，与性别并不存在必然的联系。

二、年龄分析

我们通过新财富杂志公布的明星分析师简历，手工搜集了明星分析师的年龄资料。在明星分析师年龄数据中，共有216个含有有效年龄数据的样本。如图3所示，57%的明星分析师的年龄是在30到40岁之间，其次有接近30%是在40到50岁之间，30岁以下以及50岁以上所占的比例较少。可见，30岁至40岁青壮年分析师是明星分析师的中坚力量。在分析师行业中，长期实战的经验积累对于分析师分析判断的准确性有着不言而喻的重要，优秀的分析师需要经历长时间的实战淬炼和打磨方能凤凰涅槃，铸成大器。同时，证券分析师行业高强度的工作对从业人员的个人精力和心理素质有着极高的要求。青壮年的从业人士，因其结合强健的身体素质，扎实的理论基础以及丰富的实战经验技术，毫无疑问地成为分析师中的中坚力量。

图3 明星分析师年龄分布饼形图

图4 明星分析师年龄分布直方图

而图4则更加具体地阐释了上述结论，图中显示，明星分析师的年龄分布主要集中在30到44岁这个范围，而在35到40岁之间更是达到高峰，该年龄段的分析师很好地结合了知识储备，实战经验，以及人脉关系积累的各项优势。更有可能对纵横多变的形势做出较为准确的判断。而本文将在下面的篇幅重点关注分析师的教育背景，希望从分析师个人的教育背景中，寻求分析师群体的部分共有的特征和及其成长发展的普遍思路，为广大以证券分析师为其职业目标的莘莘学子，带来一定参考和启发。

三、证券分析师的学历统计分析

表1 所有分析师的学历分布 单位：人

注：有效样本3307个

如上表所示，本文收集到了3321个反映证券分析师学历信息的有效样本，从表1可以看出，硕士毕业的分析师在其中所占的比例最大，达到73%，其次为博士14%，本科为12%。拥有高等教育学历的分析师，占到了将近100%的比例，其中硕士及硕士以上学历占到总体的87%。可见，高智慧、高挑战的证券分析师这一职业，对其从业人员的学历普遍有着较高的要求。

表2 非明星分析师学历分布 单位：人

注：有效样本 2451

从表2看，非明星分析师中，硕士（含硕士）以上学历所占比例最大，达到85.15%%，其中，硕士的比例为74.30%，博士的比例为10.61%，博士后的比例为0.25%。

表3 明星分析师的学历分布 单位：人

注：有效样本856个

从表3看，在明星分析师中，硕士（含硕士）以上学历的人数占94%，高出非明星分析师近10个百分点。其中，硕士的比例为68%，博士的比例为26%，博士后的比例为1.17%。这些被评为明星的分析师，拥有博士学位的比例远远高于非明星分析师，整体而言，明星分析师的学历（学位）水平普遍高于非明星分析师。

四、分析师的毕业院校统计分析

证券分析师这一职业能够吸引如此多高学历的人才加入其中，其具备高薪酬、高挑战的职业特点，是否也更能吸引名校的毕业生呢？

图5 条件明星分析师毕业院校分布图

图6 非明星分析师毕业院校分布图

图7 所有分析师毕业院校分布图

更进一步看，毕业于国内最高水平代表学府的985院校的明星分析师数据如图8所示：

图8 毕业于985院校分析师分布柱状图

从中我们可以看到，在明星分析师的718个样本中，拥有“985”院校教育背景的分析师达到了467名，占到了将近7成，名校毕业俨然成为了优秀证券分析师的一个必不可少的重要条件。而在非明星分析师样本中，拥有“985”教育背景的分析师数量到达618名，对于拥有979个有效样本的总体而言，亦达到了63%的比例，不容小觑。

图9 毕业于经济学排名前五大学的分析师比例图

如图9所示，根据中国大学在线的全国经济学科排名，排在前五的院校有中国人民大学，北京大学，上海财经大学，复旦大学，南开大学。而在所收集的分析师数据中，有517人曾就读于这5所在国内经济学专业排名前五的高校，占有效样本总数超过30%。这些在经管领域有着重要教学和科研实力的大学，每年都为证券分析师行业输送了大量的优秀人才。

表4 毕业于top5大学的分析师比例分析表

五、分析师的海外教育背景分析

随着中国的金融体系对外开放层次的日益加深，我国的证券行业的国际化程度亦不断提高，为有着海外教育背景，对海外金融证券体系有着深刻了解的“海龟”分析师提供了更为广阔的英雄用武之地。分析师中的海归群体亦日益壮大，如下图所示：

图10 明星分析师拥有海外教育背景比例图

在明星分析师739个有有效数据的样本中，明星分析师拥有海外教育背景的人数为77名，所占比例为10.42%。

图11 非明星分析师拥有海外教育背景比例图

而在非明星分析师979个有效样本中，拥有海外教育背景的人数为117人，占总体的比例为11.29%。

图12 分析师拥有海外教育背景比例图

从总体上看，分析师中拥有海外教育背景的人数约占有效样本总数的11.29%，而明星和非明星分析师中拥有海外教育背景的比例分别是10.42%和11.95%。可见，明星分析师中海归的比例反而略低于非明星分析师，初步可以说明，拥有海外留学背景的分析师并不一定更容易成为分析师中的明星。但是，拥有海外教育背景的分析师，在分析师群体中的重要分量是容忽视的。相信，随着我国金融体系对外开放程度的不断加深，他们将在分析师舞台上扮演更加重要的角色。

六、研究结论及启示

综上，证券分析师是一个以男性为主，集结了大量年富力强高学历，名校生，海外留学人才的职业群体。男性在证券分析师群体中占主体地位，可能主要与证券分析师行业工作加班时间长、工作强度大有关，但随着人们对证券行业了解的进一步深化以及行业本身的不断发展，越来越多的女性也将在其中扮演着举足轻重的作用。现有样本的研究也表明，性别与是否成为明星分析师无必然联系。此外，数所经管类名校是分析师特别是优秀分析师重要的孵化基地，其培养的高学历，精英化的经管学子将成为我国未来证券行业最广大的生力军。而专业化，国际化的道路或许也将成为证券分析师行业发展的下一个方向。我们相信，随着我国金融证券行业的各项体制的不断发展，完善，以及这支人才队伍本身的不断壮大，强化。证券分析师行业将有着更持续，更广阔，更和谐的发展平台。

参考文献

[1]管总平，黄文锋.证券分析师特征、利益冲突与盈余预测准确性.中国会计评论，2012（12），371-394.

篇2

最早的卖方分析师评选可以追溯到30多年前。上世纪80年代,美国《机构投资者》（InstitutionalInvestor）杂志推出了“全美研究分析师票选”,在每年5月份进行一次排名,即“I.I.”排名。对于华尔街的证券分析师而言,能够名列“I.I.”排名前三甲,就意味着其在所分析的行业内具备崇高的地位,并可影响到巨额资金的流向。

下面，我们将对当下全球最为流行且最具影响力的分析师评选活动作一个比较详细的简介，以便读者更进一步的明了。

《亚元杂志》（Asian Money）最佳分析师评选

《亚元杂志》通过举办年度经纪商问卷调查，该项调查将最佳研究团队及最佳分析师列入其调查范畴。《亚元杂志》最佳分析师评选规则如下：

调查对象

以第十七届而言，《亚元杂志》邀请在亚太、欧洲和北美地区的基金管理机构、避险基金及私募基金公司、保险公司、财富管理公司等机构的投资主管，资深基金经理人、资深投资分析师等参与此项评选活动，共计回收来自1054家不同机构的1639人的问卷。在进行评选统计之前，《亚元杂志》列出目标名单并进行查核程序，直接和回复者谈话。若回收的问卷不在target list中，或是未通过查核程序，则不列入统计。据此，共有来自93家机构161份问卷不被列入。最后列入统计的问卷来自961家机构，其中来自香港最多，占20%，其次为新加坡，占12%，台湾则占7%。

奖项设立

在与研究分析人员相关的奖项当中，可分为亚太地区和个别国家地区奖项：

1、亚太地区奖项

该项奖励主要包括下列个人和研究团队奖项：

(1) 最佳策略分析师与最佳策略研究团队

(2) 最佳宏观经济分析师与最佳宏观经济研究团队

(3) 最佳计量/技术分析师与最佳计量/技术分析团队

(4) 最佳金融分析师与最佳金融分析团队

(5) 最佳集团分析师与最佳集团分析团队

(6) 最佳消费品分析师与最佳消费品分析团队

(7) 最佳能源分析师与最佳能源分析团队

(8) 最佳原料物分析师与最佳原料物分析团队

(9) 最佳房地产分析师与最佳房地产分析团队

(10) 最佳半导体分析师与最佳半导体分析团队

(11) 最佳下游硬件制造分析师与最佳下游硬件制造分析团队

(12) 最佳通讯分析师与最佳通讯分析师分析团队

(13) 最佳航运分析师与最佳航运分析团队

(14) 最佳公用事业分析师与最佳公用事业研究团队

2、个别国家地区

分别选出澳洲、中国大陆、香港、印度、印尼、日本、韩国、马来西亚、菲律宾、新加坡、台湾和泰国等国家地区，下列几个与分析师有关的奖项：

(1) 最佳整体国家研究

(2) 最佳分析师

(3) 最佳研究团队

以上各组均依序公布前三名

计分方式

1、点数计算

在各项目的评选当中，若评分给予第一名的即给3分，第二名给2分，第三名给1分，每个公司只有一票。为避免相同规模的公司有不同的影响力，若同家公司有多份问卷，则会依照该公司收到的份数比例计算其给分。

2、资产规模加权

每一份问卷会依照机构在亚太地区（日本除外）、日本或澳洲的约当资产规模进行加权，而避险基金则均以5为其乘数。各类型资产规模的机构乘数如下表：

《机构投资人杂志》（Institutional Investor）年度最佳分析师评选

《机构投资人杂志》（Institutional Investor，简称II）每年十月均会选出美国地区的本年度最佳分析师、分别有不同产业组成全美梦幻研究团队，称之为All-America Research Team。另外，该杂志亦会不定期推出其他地区（如日本、新兴市场等）的年度最佳分析师评选结果。以美国地区的年度最佳分析师之评选为例，简介如下：

评选方式

1、问卷对象

为了选出All-America Research Team的成员，II将包含有10类别和71个投资领域问卷寄给主要资产管理公司的研究部门主管，投资主管。包括II300（该杂志所评选的美国前300大类资产管理者）、其他美国、日本、亚洲大型机构投资人、Alpha Hedge Fund 100(II杂志的姊妹杂志所评等出之大型避险基金)的主要成员。此外，II亦运用了产业资料及工商目录以确保调查的广度；和Wall Street研究部门主管客户名单上的机构投资人接触；并将问卷寄给顶尖机构的分析师和基金经理人。

2、计分方式

排名以“分数”来计算。II计算每一分析师的得票数，并且将得票以“投票机构的规模”和“该机构所给该分析的名次（1,2,3,4）”予以加权。在可转债、股权衍生性商品、REITs和华盛顿研究所等领域，因为更重视团队合作，因此将所有投资给该公司分析师的票合并计算。

结果公布方式

II将分析师分类为原材料、工业、消费用品、能源、金融机构、医疗保健、媒体、科技、通讯、宏观等十大类别，底下又再分为71个子领域。各领域分别显示前三名最佳分析师（公布姓名和公司名称）。此外，分数落在第三名分析师的35%以内的分析师则亦将其列为入围者。

Forbes /Star Mine Analyst Awards

近年来，福布斯和Star Mine每年均会举办全美最佳证券分析师（Best Security Anlayst in America）的评比。Star Mine采用两个不同的领域来衡量证券分析师的绩效：1：买进/卖出建议的报酬；2：盈余预测的正确性。该奖项以证券分析师整年度的建议报酬绩效，以及上年度4月1日至本年度年3月31日每季度财务报告衡量盈余类预测绩效。

资料来源

该评比的资料来自Thomsom IBES(Institutional Brokers’ Estimates System)资料库。该资料库记录数以千计华尔街证券分析师的预测和建议资料。在产业分类标准上，Star Mine则采用Global Industry Classification System(GICS)。

选股奖（Stock Picking Awards）

1、产业选股奖

每一产业前三名的合格分析师均可获奖。Star Mine依照每一分析师的模拟投资组合相对于industry-based benchmark所计算而得的产业超额报酬来排序。

（1）超额报酬计算

依据每一分析师所选取股票相对于该股票所在的特定产业所有股票之资本加权投资组合之超额报酬所计算。

Star Mine依照每一分析师的建议为基础，为其建立一个无杠杆投资组合。每一个“买进”建议，该投资组合为买进一个单位个股，同时卖出一个单位的benchmark。若该建议个股表现优于benchmark，即会产生超额报酬。“积极买进”建议，则买进两单位个股，同时卖出两单位的benchmark；“观望”则投资以单位个股，同时买进一单位的benchmark（超额报酬率为0）；“卖出”则是卖出一个单位个股，同时买进两个单位的benchmark；“积极卖出”则是卖出两个单位的个股，同时买进两单位的benchmark。此外，Star Mine会对投资组合的报酬进行“机会调整”，以使得分析师的绩效比较，不会因为其所涵盖范围不同，而影响公平性。

每个月或是在分析师的建议个股有增减，或改变评级的时候，Star Mine均会重新调整投资组合。

（2）筛选标准

分析师应具备下列条件，方能符合产业选股奖的资格：

①该分析师于2006年整年，需在特定产业建议至少5档个股。若该产业个股少于15个，则至少应建议3档个股票或该产业的1/3档个股，以较大者计算。

②该分析师的产业报酬必须超过该产业benchmark，亦即，其产业超额报酬率必须大于0。

③该分析师在其所建议的个股中需要至少获得“3星”的表现。根据StarMine的Coverage-Relative Rating，将分析师依星级1~5评级，其中5为最高等级。

2、整体选股奖（Overall Stock Picking Awards）前十大分析师

由计算整体超额报酬，选出前十大分析师整体选股奖。为计算整体超额报酬，StarMine将每一分析师的产业超额报酬以该分析师在每一产业所涵盖的股票数目予以加权平均。得以入选整体选股奖的分析师，必须涵盖至少5个股票，且必须取得StarMine的Coverage-Relative Rating“5星”评级。

3、盈余预测奖

StarMine以其专有的个股预测分数，衡量每一个分析师的盈余预测准确度。SES与分析师的同类比较，以衡量其相对准确性。每一个分析师的SES可能为0分至100分，50则代表同业的平均水平。

SES考量许多不同因素：分析师的绝对预测错误，与其他分析师相比的错误，错误的变异数，预测的时点以及股票实际盈余的绝对值。SES每天均会计算及加总以提供个股、产业以及分析师整体的分数。

（1）产业盈余预测奖

StarMine依照分析师所预测之股票在某特定产业所得到的产业盈余预测分数加以排序，并列出在每一个产业的前三名为得奖分析师。

该分析师在整年度内必须至少建议5档股票，才能获得入选资格。若该产业个股少于15档，则至少应建议3档个股股票或是该产业的1/3档个股，以较大者计算。

（2）整体盈余预测奖前十大分析师

整体盈余预测分数最高的前十名分析师，可以获得整体盈余预测奖。

分析师在评估期间必须至少涵盖5档股票，才能具备入选资格。

华尔街日报“华尔街最佳分析师”

至2009年，华尔街日报（The Wall Street Journal）与汤姆森金融公司连续第10年联手展开了“华尔街最佳分析师”调查活动。共有来自280多家公司的4000多名分析师成为此次的调查对象。在符合资格的1705名分析师中，共计选出分别研究45个行业领域的223名获奖者。

资料来源

2007年度华尔街最佳分析师调查采用Thomson ONE提供的分析师推荐股票的所有资料进行测算。

奖项设立

华尔街最佳行业分析师的奖项主要包括如下行业：广告出版业、航天国防业、航空业、汽车业、银行业、饮料业、生物工程业、传媒娱乐业、商业与工业服务业、化学行业、服装及附件业、计算机与办公自动化行业、消费与特别金融业、电子与电气装备业、食品与烟草业、一般制造业、健康设备业、重装备及材料业、家装行业、宾馆娱乐业、家庭与个人产品业、工业交通业、寿险业、非寿险保险业、互联网与计算机业、休闲产品与服务业、医疗装备业、金属采掘业、石油天然气产品与装备业、医药业、房地产业、宾馆业、广产品线零售与服装零售业：食品与药品零售业；半导体装备与产品业、软件行业、专卖店服务业、通讯设备业、固定电话与移动通讯行业、储蓄银行业、公用事业行业。

评奖方式

篇3

受《新财富》杂志之命，在本文中我将结合十几年来在海外投资银行当分析师的经验，谈谈分析师的局限、名誉和事业的升迁。

如果还有机会再做证券分析师，我一定做得更好，更轻松。首先，我一定想办法偷懒。自古以来，海内外的分析师就有一个共同的缺陷，那就是过度地关注短期的市场噪音。我本人曾经就是一个最好的例子。我每天眼观六路，耳听八方，生怕错过了北京某个小小的政策变化，或者某个上市公司上个月的产品销售排行榜，或者某个统计数字的微微波动。只要我的鼻子闻到有故事，或者我感觉能在无故事之中找到故事，我一定不会放过任何一个机会。我联想丰富，手疾眼快，可以把小故成大故事，把大故成划时代的事件。

比如，我从内地出差回到香港，一下飞机，便听说统计局刚刚公布了某个数字。我坐在火车上回办公室的25分钟时间里，便在黑莓手机上写好了洋洋洒洒几页纸的评论，还涉及到哪些公司的股票会受益，哪些会倒霉。一气呵成。回到办公室，我就开始把编辑好的、合规部批准了的文章群发给客户。然后，我就开始给40个最大的客户打电话，大谈这个数字的重要意义。如果有必要，我还会让销售部组织基金经理的电话会和早餐会。我的“搞作”能力，着实让不少的同事、客户和竞争者佩服得不得了。当然，日复一日，年复一年，我能不累吗？

问题不在我有多累，基金经理也被我（和我等）折腾得够呛。今天我安排某公司的上游客户或者竞争者谈行业大趋势，明天我又约请监管机构的官员给客户指点迷津，后天我会发表虽然不疼不痒但标题诱人的研究报告。只要我瞄上了他（或她），基金经理想完全躲开我无微不至的服务，比较困难。有时候，银行的整个股票销售部都在围着我的项目转。

第二，请允许我告诉你一个秘密，平静地说“我不懂”的感觉真好。分析师，特别是高级分析师，其实就是推销员：推销自己，推销自己的主意。我32岁才开始当分析师，因为年龄的原因，我一开始便是高级分析师。从1998年起，我开始当研究部主管。客户的问题漫无边际，从消费品到电信，再到化工或者政治，我尽量回答。时间长了，习惯了，我就忘记了怎样说“我不懂”这几个字。很多时候，我们不好意思开口说“我不懂”，觉得似乎不应该那样做。今天，我从分析师的岗位退下来已有5年，我开始慢慢学会了享受那种说“我不懂”的美妙感受。是啊！我们不懂的东西太多了，为什么要给自己那么大的压力拼凑一个似是而非的答案呢？

第三，分析师排名固然很重要，但大家千万不要为此过于骄躁。我的运气好，连续五年被《机构投资者》杂志选为中国分析员第一名。我因此兴奋过，也多拿过一点点奖金。身在其中，难以脱俗。我追逐过这个虚荣：为了保住第一名，在后面的三年我也拉过选票，还多次为此事烦躁甚至失眠。我曾经多次说，如果行业内没有了排名这件事，我宁可减薪一半。现在，我想请大家这样想：分析员是一个光荣、高薪，而且具有挑战性的工作。我们在感谢老天爷给我们这个机会的同时，千万不要忘记了享受这份工作所带来的乐趣和荣誉。

有一位老分析师曾经说，我们的工作是一个对一半、错一半的工作，容不得任何人傲慢。我完全同意。我们都想声称自己是最高明的分析师，但保持幽默的自嘲心态太重要了―你明天就可能出错。

第四，我发现偶有同仁为了争取排名，为了生意，为了博得基金经理或者上市公司的欢心，过多地委屈了自己的傲骨。这实在是不划算的。等到像我一样头发稀疏的时候，你难免感到遗憾。如果我能再当证券分析师，我一定多点分析和思考，少点推销和噪音，多看长线，少看短期，多点享受，少点焦虑。

另外，国内目前还有不少的分析师连基本的概念和方法都没有掌握（比如，会计，税收，估值方法，和建立模型）。这很不像话，我认为他们应该抓紧补课。跟很多同仁一样，我本人也是国内教育制度的牺牲品之一，基本功很差，到了用时方恨少。1999年我从宏观经济师转为股票分析师时，连会计和税收方面的常识都不懂，建模的速度慢，还老是出错误。当我想到20多岁的分析师们都回家了，作为研究主管的我还要在办公室苦苦挣扎到半夜，还要不断打电话向他们请教时，我曾经很自卑。我记得我是如何拼命恶补的。虽然其他投资银行的研究部主管都“早已经上岸”，已经不屑于研究个股，每天只是奢谈投资策略，但我在个股研究方面是半路出家，对宏观研究早已厌倦，所以，我一直坚持个股研究，拒谈行业策略，拒谈大市点位。我很高兴我曾经那样固执和“矫枉过正”。

最后，在我们的分析行业内有些不明智的事情，任何人也无法改变。我的建议是，洁身自好。比如，用小道消息代替认真的研究，把拉关系与诚实的服务相提并论，以哗众取宠和玩噱头取代不厌其烦的沟通，用懒婆娘的裹脚和耸人听闻冒充详尽的分析。你会发现，在很多情况下，耍小把戏可以为你带来某些好处。要坚持清高谈何容易，我真希望今天能对自己说，我十几年来一直很清高。但我坦白，我早已经失去了纯真。当我们看到资历更浅，或者水平更低的同仁排名更高、赚钱更多时，我们要学会真诚地说：“祝贺你！”

最近，中信出版社出版了我的一本小书，《一个证券分析师的醒悟》。书中，我反省了多年来的经历。我写此书没有商业或者政治目的，每页都是跟朋友的对话，而且稿费已经全部捐赠，请大家惠阅并赐教。

篇4

关键词：证券分析师 每股收益 行业

一、引言

证券分析师作为企业和投资者之间的信息中介，在资本市场上扮演着重要的角色。由于证券分析师具有优于一般投资者的信息收集途径、专业分析能力等优势，他们的收益预测有助于提高市场的定价效率，减少被分析企业的信息不对称，降低资本成本，促进市场整体的有效性，从而增加投资者的收益。在有效市场中，分析师的盈余预测应该是完美的，其预测所依据的信息能够迅速反映到价格中去。而现实中，由于分析师的行为不可避免地受到各种因素的影响，他们所做的收益预测往往是有偏的，也必然影响到资本市场配置的效率。研究表明：导致分析师收益预测有偏的主要原因是被预测公司的特征和分析师自身的因素两个方面。而行业的整体情况是导致被预测公司特征产生差异的重要原因。但在目前的研究中，行业因素大多被作为控制变量引入到研究中，不同行业往往由于知识产权的保护程度、受宏观经济环境、政策影响的程度、对于国民经济的影响程度、盈利能力等存在差异，导致分析师对于不同行业获取信息的难易程度、关注度等也存在差异。所以，分析师对于不同行业预测的准确度也应存在差异，关注分析师预测准确性的行业差异是证券分析师预测研究中的重要内容。

二、研究现状

西方学术界对证券分析师预测的研究主要集中在预测准确性的影响因素方面。并认为目标公司特征、公司行为及分析师自身的教育背景、能力等是影响分析师预测准确性的决定因素（Kross，1990;Barron，2002;mikhail，1999）。涉及行业差异研究的有：稳定行业中公司的盈余相对比较容易预测，而处于受外来因素更多影响的行业则增加了分析师预测的难度（O’Brien，1990）。Patz（1989）研究表明分析师对大型重工业的盈利预测比对消费品行业的预测更加困难。Capstaff（2001）以1987―1994年期间欧洲公司的盈利预测为样本发现，相对于交通及消费耐用品部门，分析师对公共事业及医疗卫生单位的预测更准确。

由于我国证券分析师行业发展比较晚，证券分析师的分析、预测能力和资本市场发达国家的证券分析师还有相当的差距（姜国华，2004）。国内对于分析师预测的研究大多将行业作为控制变量引入到模型中（如岳衡，2008;郑亚丽、蔡祥，2008）。高明华等（2010）阐述了行业和证券分析师关注度的关系：中国的证券分析师在被关注公司的行业选择上存在“趋同效应”，更喜欢关注一些热门行业的公司。从绝对数量上看，机械、设备、仪表行业是最受关注的行业，其次是金属、非金属、石油、化学、塑胶和塑料、医药、生物制品，批发和零售贸易，交通运输以及仓储业。上述六大行业被关注公司的总数占到被关注公司总数的59%。但从相对数值来看，受关注度最高的行业依次是金融、保险业，其受关注的公司占总数的100%。被关注公司与未被关注公司在盈利能力上存在显著差异，被关注公司的净资产收益率显著高于未被关注的公司，这个结果表明证券分析师偏好盈利能力较好的公司，这样可以降低他们的预测风险。综上所述，我国对于分析师预测的行业差异研究较少，并且在现有文献中尚未发现直接将行业作为自变量引入分析师预测的研究中，本文正是从这一角度出发，分析并检验了分析师预测准确性的行业差异，本文的研究将为行业作为影响分析师预测的准确性的重要影响因素提供证据，同时对丰富分析师预测的文献及投资者进行投资决策借鉴具有重要的意义。

三、数据来源及变量选取

（一）数据来源

1.行业分类。行业分类依据中国证监会的《上市公司行业分类指引》。上市公司共分为17个行业，为了确保财务信息的可比性，本文剔除金融行业的样本及主营业务不明确的综合业后将其余的15家行业作为研究样本。15个行业依次为：A：农、林、牧、渔业;B： 采矿业;C： 制造业;D：电力、热力、燃气及水生产和供应业;E：建筑业;F：交通运输、仓储和邮政业;G：信息传输、软件和信息技术服务业; H：批发和零售业;I：住宿和餐饮业;K：房地产业; L：租赁和商务服务业;M：科学研究和技术服务业;N：水利、环境和公共设施管理业;Q：卫生和社会工作;R：文化、体育和娱乐业。

2.数据来源。本文数据来源于CSMAR数据库，选取了数据库中所有券商对上市公司2011―2013年每股收益（EPS）所作的预测数据。若不同的分析师对同一上市公司做了多次预测，本文取每股收益预测数据的均值。另外，为了排除异常值对于研究结果的影响，本文利用3σ法则对每个行业中的异常值进行了剔除。经过筛选，2011―2013年分别得到1 829、1 806、1 796家上市公司的收益的预测数据。

（二）变量的选取

借鉴clement（1999）方法，本文采用相对预测误差来衡量收益预测的准确度，计算公式如下：

FERR=|AEPS-FEPS|/|AEPS|

FERR 为分析师盈利预测的相对误差，其值越大收益预测准确度越低，相对误差越小，预测的准确度越高;AEPS为公司实际每股收益，FEPS 为不同分析师对于同一家上市公司预测每股收益值的平均数（以下简称为分析师的预测值）。

四、统计结果分析

由图1及表1我们可以看出，三年内分析师对于不同行业预测的准确性整体比较高的是电力、热力、燃气及水生产和供应业;交通运输、仓储和邮政业;租赁和商务服务业;卫生和社会工作;文化、体育和娱乐业等。这几个行业三年内预测误差的均值和中位数都比较低。电力、热力、燃气及水生产和供应业三年中的均值为0.62、0.77、0.81，中位数为0.33、0.33、0.37;交通运输、仓储和邮政业三年中的均值分别为0.3、1.06、1.22，中位数为0.17、0.46、0.54。租赁和商务服务业，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业等行业三年相对误差的均值和中位数也较小。

综合来看，预测误差较大的行业分属制造业、采矿业、科学研究和技术服务业和农、林、牧、渔业。农、林、牧、渔业制造业预测的相对误差在2011年分别为1.38、1.00，中位数分别为0.40、0.17，而且这两个行业在2012年和2013年的预测的准确性明显较差。采矿业、科学研究和技术服务业在2012年和2013年预测误差较高。从整体上看分析师在2012―2013年预测的准确性要低于2011年，尤其是采矿业，科学研究和技术服务业等行业最为明显。

从2011―2013年分析师预测的一致程度来看，分析师预测分歧较大的行业依次是农、林、牧、渔业、制造业、采矿业及科学研究和技术服务业，最大的标准差达到7.55，而且这几个行业在2012―2013年的离散程度尤其明显，由此可以看出分析师预测分歧较大的行业往往也是预测准确性较差的行业。

从描述统计的结果可以看出，分析师在预测准确性方面的确存在行业差异，为了进一步检验这种行业差异是否显著，本文进一步做了单因素方差分析和行业间的两两比较（LSD检验），结果见表2。

从方差齐性检验的结果来看，2011―2013年方差齐性检验的P值都为0，都小于0.05.所以我们认为检验结果显著，各样本所在的总体方差齐，所以以此数据做行业间比较是可行的。从单因素方差分析结果来看，2011―2013年方差齐性检验的P值都小于0.05，所以行业因素是影响证券分析师预测准确度的重要因素，行业间每股收益预测的准确性存在显著差异。单因素方差分析揭示了行业间差异是显著的，为了更进一步掌握行业之间存在的显著性差异，本文利用LSD法检验进行行业间的两两比较。详见下页表3。

通过表3我们可以发现和描述统计的结果基本相同，行业间的差异比较明显，尤其是预测误差较大的制造业、采矿业及农、林、牧、渔业和其他行业差异显著。究其原因，制造业企业受宏观经济影响较大，这两年全球尤其是欧洲制造业增长急剧收缩，外需恶化同时去库存压力增加，致使制造业活动增长放缓，整体效益较差。而研究表明，分析师对成长性及效益好的公司跟进的多，且预测准确度高（Pae，1998），同时制造业中的高新技术企业有大量的研发费用，而研发结果具有较强的不确定性，这些因素都导致制造业具有较多不确定因素的影响，从而导致分析师对这类企业的预测准确性较差，一致性水平较低。同时，采矿业作为制造业企业的关联产业，由于近年机械工业产能过剩问题导致采矿业经营困难，尤其是煤炭工业更为突出，近几年国家加大调整产业结构及采取严格的环境保护要求和恢复地表生态的法律法规，提高了采矿业的准入标准，采矿业受宏观调控因素影响较为明显，无疑增加了分析师的预测的难度。而作为第一产业的农、林、牧、渔业因上市公司数量相对较少，分析师对整个行业的关注度较低，且整个行业受自然环境、宏观政策的影响较大，尤其是农业，所以分析师预测中的不确定因素较多，预测准确性和一致性较差。

预测较为准确的行业主要包括：卫生和社会工作、交通运输、仓储和邮政业、文化、体育及娱乐业及信息传输、软件和信息技术服务业等。交通运输、仓储和邮政业从广义讲属于物流范畴的行业，由于电子商务的快速发展，给物流产业带来了很好的发展机遇。在各相关产业中，铁路运输业、航空运输业与道路运输业是投资重点，也是资本市场上的投资热点及分析师的关注热点。而卫生和社会工作、文化，体育及娱乐业及信息传输、软件和信息技术服务业等行业由于受宏观政策影响较少，行业发展中的不确定因素较少，所以，预测准确性和一致性较高。

五、研究结论

本文通过对证券分析师2011―2013年每股收益预测的相对准确性分析，进一步掌握了会计收益预测的行业间差异的证据，得出如下结论：

1.行业因素是证券分析师预测的准确性的重要影响因素，如果一味地将行业作为分析师预测准确性的研究中的控制变量，将会遗漏分析师预测中重要变量，加重模型研究中的内生性问题。

2.行业发展是否容易受宏观经济环境、政策的影响，将会直接影响到预测的准确性。本文研究发现预测较为准确的行业主要包括：电力、热力、燃气、水生产和供应业、交通运输、仓储和邮政业;租赁和商务服务业;卫生和社会工作;文化、体育和娱乐业。电力、热力、燃气、水生产是垄断性行业，其发展受环境和政策影响较小;交通运输、仓储和邮政业受国家政策和电子商务快速发展的影响，属于近些年的投资热点，而租赁和商务服务业、卫生和社会工作;文化、体育和娱乐业等属于大的服务类行业，此类行业受经济形势、政策等影响较小，预测中不确定因素较少，所以整体预测误差较小。

3.行业是证券分析师预测准确性的重要影响因素，受自然环境、宏观经济形势、政策影响较大的行业预测的准确性较差，如制造业、采矿业及农、林、牧、渔业等;高知识密集型行业如科学研究和技术服务业由于知识产权保护等原因预测准确性较差。本文基本和O’Brien与Patz在1990年的研究结论一致。

本文的研究表明，行业是影响证券分析师预测准确性的重要变量，尤其是受宏观经济环境、政策的影响较大和知识产权等信息保护较高的行业，由于各种不确定性因素的存在，增加了分析师预测中搜寻信息和预测的难度，所以投资者在借鉴分析师的投资决策时，应重视关注行业的发展形势，降低投资风险。J

参考文献：

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5.Patz， D. H.UK Analysts’ Earnings Forecasts[J].Accounting and Business Research，1989，（19）：267-275.

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7.姜国华.关于证券分析师对中国上市公司会计收益预测的实证研究[J].经济科学，2004，（06）.

8.岳衡，林小驰.证券分析师VS统计模型：证券分析师盈余预测的相对准确性及其决定因素[J].会计研究，2008，（08）.

篇5

    证券投资分析课程的企业课堂是指充分利用证券领域的企业资源,开展证券从业人员的职业能力、职业道德和法律意识等方面教育,其目的是为了引导学生体验企业文化、企业管理模式,熟悉企业环境,让学生初步树立基本的职业道德意识和职业法律规范意识,为实现由大学生向职业人转变做好前期体验。企业课堂教学内容构成的主要要素包括以下几个方面。一是企业课堂教学任务。金融与证券专业主要是培养掌握必备的金融基础理论和技术业务知识,实践能力强、具有良好职业道德的、能从事各种银行业务和证券业务的大专层次的高等技术应用型人才;依据金融证券专业基础技能的需求,选取证券投资分析课程中技术分析和证券投资分析师的基本素质培养内容作为该课程主要的企业课堂教学任务。二是企业师资。企业课堂师资队伍的选择非常重要,企业课堂教师须具备企业专家实践操作能力和分析处理问题的能力,同时,企业指导教师要具备较强的授课能力。三是企业课堂的教学情景。证券投资分析课程的教学情景是企业教师实施企业课堂的主要任务之一。比如通过社会调查、小组讨论、证券交易模拟软件的实际操作训练情景,以完成实践任务的方式,培养学生的能力。如在投资操作中要求学生针对操作结果撰写投资分析报告。分析报告要综合分析影响投资的因素,根据自己的投资结果,总结成功和失败的原因,提出解决方案。教师从分析报告中,可以发现学生所学知识的深度和广度,以及分析问题和解决问题的能力。

    二、企业课堂教学管理

    在“企业课堂、工学交替”人才培养模式下,学生的课堂不在学校,而是在企业里。学生在校外的安全及学习的管理应建立规范的程序,保障学生在企业里能更好的学习,遵守企业的制度。同时,学校和企业要做好教师的管理,加强教师教学管理。

    1.学校负责做好学生的思想政治教育和安全教育工作,要求学生尊敬合作单位的领导和员工,遵守合作单位的各项规章制度,服从合作单位的合理指派和正常管理。如学生上课期间出现违法行为,学校应承担一定的责任。

    2.学校指派带队或巡视教师和证券公司共同对学生进行指导和管理;公司负责为学生提供必要的学习条件和安全健康的学习环境,协同学校负责学生学习工作期间的安全教育以及保护工作,提供学生在学习期间必要的操作工具。

    3.证券公司根据学习需要,推荐有经验的培训人员或技术人员担任指导教师,并书面通报学校;证券公司在学生学习期间,协同学校加强学生的管理教育,关心学生的学习和思想状况,发现问题,应及时通报学校,并配合学校对学生进行教育和处理。

    4.企业课堂学习结束前,学生应向证券公司书面递交学习报告。学习期满后,证券公司须根据学生学习期间的表现,给出成绩评定。

    5.认真备课是提高课堂教学效果,提倡和鼓励教师开发教学课件,通过多媒体和网络技术,加强直观教学,提高教学效果。企业教师应在充分准备的基础上,明确每次课的教学任务和目标。教研室要组织企业教师和校内专职教师定期进行集体备课,集体讨论教学内容,研究教学进程,安排练习和作业,总结、交流教学经验和体会。

    三、教学方法

    证券公司提供证券分析师和实训场地,与学校专业教师相结合共同进行人才培养,实施企业课堂教学。例如,江西财经职业学院与国泰君安证券九江分公司合作建立的企业课堂,将专业理论知识与证券公司的理财产品有机融合,以理财产品为载体,制定学习任务书,打破传统教学模式,通过一个真实完整的证券投资产品设计分析,使学生在学中做,做中学,工学交替,促进了学生证券投资实际技能的提高。

    四、企业课堂的考核评价

    对证券投资分析课程的企业课堂效果进行评估应建立在评价考核体系过程中,不能仅局限于书、课堂、网络,而是整个实施企业课堂的过程。企业课堂的考核评价体系应全面,对学生的成绩考核必须做到评价主体、评价手段和评价方法的多样性。比如证券投资分析的模拟交易成绩可以作为考核的一个重要实践标准。

篇6

关键词：证券分析师；价位预测；准确性

文章编号：1003-6636（2013）02-0007-08；中图分类号：F830.9；文献标识码：A

一、引言

在世界证券市场上，股票首次公开发行（IPO）上市首日普遍出现正收益现象。Loughran and Ritter（2004）研究表明，1996 年美国证券市场IPO的平均首日收益率为17%，1999年为73%，2000年为58%，1999—2000年间网络股的平均首日收益率则高达89%。在法国、德国、英国等许多国家均发现首日正收益现象。[1]在中国同样存在首日正收益现象。汪宜霞（2007）对1990—2006年间中国证券市场1108家IPO上市首日数据的统计研究表明，IPO的平均首日正收益率高达22577%，远高于美国以及欧洲各国，也高于其他新兴市场国家，更高于同期的市场基准利率。[2]

由于证券市场的信息不对称及分析即将上市公司的经营情况、财务报表、招股说明书等资料需要较高的成本及专业能力，所以投资者很难自己独立分析上市首日的股票价位。IPO上市首日价位的预测信息成为投资者急需的重要资料。在中国，该预测信息最主要的来源是各证券公司卖方证券分析师提供的预测信息。证券分析师的主要作用是运用自己的专业知识对即将上市的公司进行全面分析，再将分析结果传递给投资者以提高其投资质量。

中国的证券市场起步较晚，发展亦不够成熟，证券分析师的专业素质和分析水平尚有待加强。此外，中国证券市场上投资者的投机倾向远远高于投资倾向，无疑增加了分析预测的难度。因此，研究证券分析师IPO首日价位预测偏差的现状及影响因素，对投资者选择有效预测信息和投资具有重要的现实意义。

二、文献回顾

在欧美等国，证券市场成熟已久，证券分析师行业起步也较早。作为上市公司和投资者之间信息的沟通者，证券分析师预测在西方国家得到了系统研究。

在证券分析师价格预测方面，Brav and Lehavy（2003）认为，证券分析师预测的目标价格涵盖了市场信息，是有价值的。[3] Asquith et al（2004）的研究支持了前者的结论，发现在荐股评级和盈利预测都修正的条件下，预测价格将涵盖新的市场信息，因此，证券分析师的价位预测是有价值的。[4]

在证券分析师盈利预测影响因素方面，Angelo et al（2009）发现证券分析师预测的准确性受到其情感因素与上市公司CEO个人因素的影响。[5] Fischer and Stocken（2010）从证券分析师信息收集行为的角度考察了其预测的可靠性，认为由于证券分析师和投资者不存在利益瓜葛，因此，证券分析师盈利预测报告的可信度值得怀疑。[6]

在证券分析师预测的“羊群行为”方面，Hong and Kubik（2000）发现，经验不足的证券分析师比经验丰富的证券分析师发生“羊群行为”的概率要大，因为前者要考虑自己的声望，而后者激进盈余预测的可能性更大。[7]Welch（2000）在检验羊群行为是否存在时，发现证券分析师在市场行情好时产生羊群行为的概率要比行情差时要高得多。[8]

在证券分析师预测准确性方面，Hutton et al （2012）研究发现，当上市公司的盈利受到宏观经济情况影响时，证券分析师盈余信息的准确性比上市公司的要高。[9]Michael et al （2012）研究发现，证券分析师在收集信息后时预测信息的准确性要高于同行业的平均水平。[10]

在中国，证券分析师行业起步较晚，但随着证券市场的发展，关于证券分析师预测的研究日益增多。

在证券分析师定价预测方面，储一昀和仓勇涛（2008）以2000—2005 年间证券分析师定价预测的观测值为样本，分析了证券分析师定价预测的意见分歧与分析师人数对IPO首日股价的影响，发现分析师定价预测的一致性能很好地解释首日收盘价。[11]这表明证券分析师的价格预测是有价值的。肖萌和朱宏泉（2011）认为，分析师一致评级月变化和向前一月的月市场超额回报呈显著负相关，行业分析师一致评级月变化和向前一月的行业月超额回报呈显著负相关，分析师一致荐股意见对未来市场和行业超额回报具有一定的预测能力。[12]

在证券分析师盈利预测方面，郭杰和洪洁瑛（2009）研究表明，分析师对公司盈余的预测行为是无效的，其原因不是分析师过度自信的心理偏差或追求股票交易佣金的主观动机，而是分析师追求更高外在显示能力的主观动机和中国上市公司较差的信息披露质量。[13]公言磊（2010）发现，证券分析师倾向于乐观盈余预测的主要原因是证券分析师所在的制度环境存在利益冲突以及其自身存在的认知偏差。[14]伍燕然等（2012） 基于中国数据的实证研究，认为只有情绪和利益驱动因素相结合，才能更好地解释卖方分析师的盈利预测偏差。[15]董耀武等（2011）的研究结果表明，传统的IPO定价偏低，不适合高科技公司的IPO估值。同时，由于中国现阶段股票市场噪声交易过多，从而影响IPO定价的准确性。[16]

综上所述，国内外关于证券分析师预测的研究涵盖了诸多方面，主要集中在对证券分析师盈余预测方面以及预测行为方面，而对证券分析师IPO首日价位的预测很少。因此，本文拟将参考前人的相关研究成果，考察中国证券分析师IPO首日价位预测信息的准确性及其预测偏差的影响因素。

三、描述性统计分析

（一）样本选择及数据来源

本文选取了2009—2012年726家IPO公司的证券分析师预测数据，其中上海A股IPO公司77家，中小板349家，创业板300家，考虑到证券分析师IPO价位预测分歧意见对预测偏差的影响，要求对证券公司进行预测的分析师数量至少要有两个，因而我们剔除了数据缺失的两家创业板公司，最终选取了724家上市公司的数据和5713个证券分析师的预测数据。中国证监会2009年6月《关于进一步改革和完善新股发行体制的指导意见》，之后重启的新股发行明显提高了定价的市场化程度。因此，选择此样本期间，对于研究分析师的IPO定价预测更有现实意义。

证券分析师IPO首日价位预测的数据主要来源于腾讯网站以及东方财富网站，并由作者手工统计整理而成；首日收盘价以及首日行情指数涨幅来源于国元证券的行情数据；网上发行股数、中签率以及首日换手率来源于东方财富网站。

（二）判断依据

本文以证券分析师预测偏差率的绝对值 （EADPR）作为衡量证券分析师预测准确性的判断依据，计算公式如下：

EADPR=ADPi-RP/RP （1）

其中，ADPi表示第i位证券分析师IPO首日价位预测区间的中位数，RP表示实际收盘价。EADPR作为衡量证券分析师IPO首日价位预测值对实际收盘价偏离程度的标准：该值越大，表明证券分析师预测的准确性越低，预测信息价值越低；反之则反。

（三）统计分析

1整体样本的描述性统计

如表1所示，根据对证券分析师关于724家IPO公司首日价位预测的5713个偏离值的统计，偏离均值为2548%，中位数为2267%，最大值为50427%，标准差为01984。从主板、中小板和创业板的偏差均值和中位数的差异可以看出，证券分析师对于上海A股的预测偏离程度最低，为2239%，其次为中小板，达2545%，最高为创业板，达到2741%，说明证券分析师对上海A股的预测准确性要高于中小板以及创业板。

2最佳中小市值研究机构IPO首日价位预测准确性的描述性统计

本文选取2011年新财富排行榜中的最佳中小市值研究机构（中信证券、申银万国、国泰君安、东兴证券及平安证券）关于中小板以及创业板IPO公司的预测数据，并对其预测准确性进行判断。选取的原因在于本文样本中的中小版和创业板的数据占主要部分，属于中小市值的范围，并且被选取的研究机构对中小市值上市企业的研究较多，投资者对其关注也较多。本文以预测偏差率10%和20%作为划分节点① ①此标准主要是参照了中国证监会关于上市公司盈余预测的相关规定以及上海和深圳证券交易所关于申报价格的相关规定。中国证监会1996年的《关于股票发行工作若干规定的通知》和1997年的《关于做好1997年股票发行工作的通知》规定，上市公司招股说明书中的盈利预测报告应符合实际，具体要求是实际利润数低于预测盈余的10%至20%，该上市公司和聘任的注册会计师需在股东大会及指定报刊上公开做出解释，且该上市公司需向投资者公开致歉；低于20%以上，不仅要公开做出解释和致歉，还要停止该上市公司两年内的配股资格，并且中国证监会事后审查，如果发行公司有意进行虚假性盈利预测报告以吸引投资者投资，依据有关法规予以处罚。此外，上海证券交易所规定在买卖无价格涨幅限制证券的连续竞价阶段，申报价格不高于即时揭示的最低卖出价格的110%，且不低于即时揭示的最高买入价格的90%。深圳证券交易所则规定在买卖无涨幅限制证券时，连续竞价和收盘价的有效竞价范围为最近成交价的上下10%。故本文选取了10%和20%作为划分的节点。，将研究机构预测准确性分成三个层次：第一层次为合理预测，标准为证券分析师预测偏差率的绝对值小于10%；第二层次为相对合理预测，标准为预测偏差率在10%至20%之间；第三层为不合理预测，标准为预测偏差率超过20%。具体的描述性统计结果见表2。

由表2和表1可见，依据三个层次的判断标准，基于均值和中位数并考虑最大值、最小值及标准差，对5个研究机构的IPO首日价位预测准确性的判断如下：中信证券分析预测准确性要低于整体样本平均水平，但高于创业板的平均水平，按均值和中位数来判断均属于不合理预预测；申银万国高于整体样本及各板块的平均水平，按中位数来判断属于相对合理预测，按均值判断属于不合理预测；国泰君安的分析预测准确性要低于整体样本平均水平仅高于创业板水平，但均值和中位数来判断均属于不合理预测；东兴证券的分析预测准确性要高于整体样本平均水平仅低于上海A股水平，但按均值来判断属于不合理预测，按中位数来判断属于相对合理预测；平安证券的分析预测准确性要高于整体样本及各板块的平均水平，但按均值和中位数来判断均属于不合理预测。

表3列出了按层次划分的IPO首日价位预测准确性的统计。总体来看，目前中国的证券分析师对中小市值IPO公司预测水平不高，4783个预测数据中合理预测的数据仅占2197%，相对合理预测也只占2131%，不合理预测却占5672%，说明证券分析师的首日价位预测对投资者的价值非常有限。同时，最佳中小市值研究机构的预测数据要明显好于总体水平，合理预测与相对合理预测之和所占比例接近50%，但也是差强人意，其预测信息价值同样有限。其中，申银万国比其他四家证券公司的预测准确性要高，合理预测高达3058%，不合理预测最低仅为4466%左右。国泰君安的样本最大为391个，但其合理预测仅为2097%，相对合理预测也仅为2327%。国泰君安的最大预测偏差为50427%，有可能受极端值的影响。但是本文在对剔除偏差率绝对值大于1的极端值后，样本为390个，合理预测以及不合理预测所占比例无明显提高，说明其受极端值的影响很小。

四、实证分析

（一）研究假设

基于Hong and Stein（2007） [17]的方法，本文将影响证券分析师IPO首日价位预测的因素分为以下几种：证券分析师自身的特征、宏观经济情况、目标公司的特征、目标公司所在行业的特征、证券市场的行情以及证券分析师同行业的情况等。考虑到数据的可得性，本文选取以下因素进行实证分析。

上市公司规模。从信息不对称的角度来说，上市公司的规模不同，对二级市场筹集资金的重视程度就会不同，因而的信息质量也会存在差异。一般来说，公司规模越大，提供的信息质量越高，从而分析师预测的准确性就越高。故提出假设1：上市公司规模与证券分析师IPO首日价位预测的偏差呈负相关。

投资者非理。参考杨德明等（2007）[18]的研究，中国的证券投资者对市场信息表现出非理性的投资行为，投资者在IPO上市首日的非理性投资行为主要表现为较高的换手率。与此同时，中国证券分析师出于对自身利益的考虑，往往会一些激进的价位预测。投资者的非理越高涨，换手率越高，股票被高估的可能性越大，股票价格与预测价位越接近。参考Garfinkel and Sokobin（2006）[19] 的研究，以首日换手率作为投资者非理的替代变量，提出假设2：投资者非理与证券分析师IPO首日价位预偏差呈负相关。

超额认购倍数。该因素表示一级市场投资者对公司的关注程度，超额认购倍数越大，机构投资者的关注程度就会越高。基于信息不对称理论和中国处于弱有效市场的假设前提，机构投资者往往拥有大量的私人信息，他们的关注会刺激分析师提高预测的准确性。这是因为分析师要考虑自身声望，或者机构投资者可能会支付其更多的报酬以求得精确预测。故提出假设3：超额认购倍数与证券分析师IPO首日价位预测的偏差呈负相关。

市场行情。市场行情越好，股票交易量和交易价格一般都会增加。在行情好时，投资者激进的投资较多以及对分析师预测价位的参考，导致实际价位与预测价位较为接近。同时，基于羊群理论，分析师在行情较好时发生羊群行为的概率比较大，其预测时具有从众心理，预测结果会跟随一些预测比较准确的分析师。故提出假设4：市场行情与证券分析师IPO首日价位预测的偏差呈负相关。

证券分析师的数量。基于异质预期理论，证券分析师对IPO首日价位存在异质预期。对上市公司研究的证券分析师越多，说明预测数据涵盖的信息量越大，预测价格越能体现首日股票的实际价格。故提出假设5：证券分析师的数量与证券分析师IPO首日价位预测的偏差呈负相关。

证券分析师的意见分歧。基于异质预期理论，证券价格往往只体现了乐观投资者的信念，投资者的意见分歧越大，证券被高估的可能性越大。对于IPO首日价位预测来说，证券分析师的意见分歧越大，表明该上市公司的不确定因素越多，即风险越大，从而越难于预测。故提出假设6：证券分析师的意见分歧与证券分析师IPO首日价位预测的偏差呈正相关。

（二）模型设计

基于以上研究假设，本文设计了以下模型来检验相关因素对证券分析师首日价位预测偏差的影响：

ADPR=λ0+λ1LOC+λ2CHR+λ3OSR+λ4MPR+λ5NUM+λ6PSD+μ （2）

其中，λ0是常数，λ1、λ2、λ3、λ4、λ5和λ6是回归系数，μ为随机误差项。

证券分析师IPO首日价位预测偏差（ADPR）为被解释变量，ADPR=[（ADP-RP）/RP]*100。

其中，ADP=∑ni=1ADPi，ADPi表示同一家IPO公司第i位证券分析师IPO首日价位预测区间的中位数，RP的说明见式（1）。

解释变量包括：上市公司规模（LOC），使用上市公司网上发行的流通股数量（万股）表示，为了消除异方差而取对数；投资者非理（CHR），使用该公司在二级市场上市首日的换手率表示；超额认购倍数（OSR），用中签率的倒数值表示，由于超额认购倍数普遍很大，故取对数以消除异方差；市场行情 （MPR），其中由于创业板指数时间比较晚，本文选取规模类似的中小板指数在首日变动幅度作为创业板指数的替代；证券分析师的数量（NUM），使用对该公司预测的证券公司数量替代；证券分析师的意见分歧（PSD），使用各证券分析师对同一家上市公司的预测上限与预测下限均值的标准差表示。解释变量的描述性统计见表4：

由表4可以看出，各板块的LOC差异不显著，这符合各板块股票发行规模的特点；CHR普遍很高，差异显著；OSR普遍很大（或者说中签率普遍很低），差异不显著MPR差异显著；NUM差异显著，说明分析师对不同股票的关注程度明显不同；PSD差异显著，说明分析师对相同公司的价位预测存在明显分歧。

（三）回归分析

1解释变量的相关性分析

为了检验解释变量之间是否存在多重共线性，本文对其相关系数进行统计。统计发现各板块的六个解释变量之间的相关系数均较小，其中最高的是上海A股的CHR与OSR之间的相关系数，但也仅为045左右。这说明解释变量之间不存在多重共线性。

2单变量回归分析

由表5可见，所有变量的系数符号基本符合预期假设；在各板块中CHR和OSR在1%的显著性水平上对证券分析师IPO首日价位预测偏差具有显著影响；上海A股板块中PSD在1%的显著性水平上具有显著影响，显著因素拟合优度较高；中小板板块中PSD和LOC分别在5%、1%的显著水平上具有显著影响，显著因素拟合优度较高；创业板板块中在NUM1%的显著性水平上具有显著影响，拟合优度不高。回归系数中OSR系数最大，对证券分析师IPO首日价位预测偏差影响最大。

3多元回归分析

模型（2）的多元回归结果见表6（1）。由表6可知，只有CHR和OSR的t检验值在1%显著性水平上在各子样本均显著；LOC、MPR、NUM和PSD回归系数的符号尽管符合预期，但t检验值无法通过所有子样本的显著性检验。

进一步地，本文对模型进行逐步递减回归，各子样本依次剔除不显著的变量。同时，运用Testdrop 检验，没有发现剔除相关解释变量对模型造成不利影响。最终的回归结果见表6（2）。

结合表6，本文重点考察以下4个假设：

投资者非理（CHR）的回归系数显著为负，说明投资者的非理越高涨，证券分析师的预测偏差率（ADPR）越低。原因可能是，证券分析师所在的证券公司的奖惩措施，往往会导致证券分析师一些激进的价位预测来刺激投资者投资，以便为证券公司谋求交易佣金；同时，投资者在IPO首日发行存在严重的非理。投资者的非理越高涨，股票被高估的可能性越大，股票价格与预测价位越接近。这符合研究假设2。

超额认购倍数（OSR）的回归系数显著为负。这表明OSR反向地影响证券分析师预测偏差率（ADPR）。OSR是中签率的倒数，代表的是投资者对股票的预期信念。OSR越大说明对该公司股票看好的预期越大，或者对上市首日的价格预期越乐观。这会激励证券分析师对该公司各类信息的关注和分析，使得预测区间能够涵盖更全面的信息，从而使得价位预测越接近实际价格。这符合研究假设3。

在中小板和创业板的回归中，证券分析师数量（NUM）的回归系数同样显著为负。这说明NUM的值越大，证券分析师的预测偏差率（ADPR）越低，准确性越高。原因可能是，每个证券分析师都有自己的信息渠道以及信息处理方式，因而在进行IPO价位预测时可能会忽视一些信息，所以NUM越多，IPO首日价位预测区间涵盖证券分析师的信息就越多，所忽视的信息研究越少，并且对信息的处理方法越全面，从而预测偏差率就越低。当然，这也可能是由于证券分析师的羊群行为所致。如果一般水平的证券分析师在价位预测时采用羊群行为而跟随高水平的分析师，那么即使分析师数量很多，也会降低整体预测偏差。这符合研究假设5。

在上海A股和中小板的回归中，证券分析师的意见分歧（PSD）的回归系数为正值，证券分析师的意见分歧（PSD）与证券分析师预测偏差率（ADPR）呈正相关。原因可能是，证券分析师对某家上市公司的信息掌握的情况不同，或者对相同信息持有的观点不同，这都表明该公司存在不确定性。这些不确定性因素越多，导致PSD越大，预测偏差越大。这符合研究假设6 。

五、结论及政策建议

本文通过对证券分析师IPO首日价位预测的准确性以及证券分析师预测偏差率的影响因素的研究，得出下列结论：

目前中国证券分析师IPO首日价位预测的准确性总体不高，中国证券分析师的IPO首日价位预测对投资者的指导意义是比较有限的。对2011年新财富选出的最佳中小市值研究机构的预测数据分析发现，尽管五家研究机构的预测精确程度要高于同行业的平均水平，但还是差强人意。

影响中国证券分析师IPO首日价位预测偏差的因素有很多，各板块的影响因素也不完全相同。除了证券分析师的意见分歧与预测偏差率呈正相关外，其余均为负相关，投资者非理性、证券分析师的数量、超额认购倍数和证券分析师意见分歧对其影响显著，但发行规模和板块行情的影响不显著。此外，中国证券分析师出于自身利益的考虑具有激进价位预测的倾向，并且在IPO的价位预测中具有从众心理，存在羊群行为。

基于上述结论，本文提出以下建议：

一是发展第三方证券分析师评级机构，对证券分析师的行为进行评级。评级可以分为两类：信用评级和能力评级。信用评级主要针对证券分析师以及其所在证券公司或咨询公司的背景进行评级。评级机构可以对证券分析师的收入水平、证券分析师的薪酬分配方案、与上市公司的关联程度、所属证券公司或咨询公司规模及其结构、所属证券公司或咨询公司的财务状况（以年报为基准并参考季报）设置权重从而对证券分析师的信用进行评级。能力评级主要针对证券分析师的预测水平进行评级，即对证券分析师的教育背景、工龄、年度预测的准确性和季度预测的准确性设置权重进行评级。

二是建立证券分析师信息的官方平台，统一管理和规范证券分析师的信息，并赋予其对证券分析师的监管职能。该平台的预测信息应保证该证券分析师预测信息的准确性，禁止信用评级或能力评级不合格的证券分析师预测信息。同时，该平台对信用评级及能力评级不合格的分析师提供教育或培训，直至由第三方评级机构评级合格，才能从事相关工作。

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Is it Accuracy of Analysts’ Forecasts on the First-day Price of IPO？

HUANG Shunwu，WEI Dong

（School of Economics， HeFei University of Technology， Hefei ，Anhui 230009，China）

篇7

评选活动以国内股票市场上于2003年12月31日前公开挂牌交易的上市公司董事会秘书为评选对象，剔除截至目前受到过公开谴责、行政处罚的公司后，最终评选对象为共计1178家上市公司的董秘。从对上市公司董秘有所了解且相对公平公正的第三方角度考虑，参评主体确定为相关监管机构（深圳证券交易所和上海证券交易所）、机构投资者（基金经理和证券分析师）、散户投资者及相关媒体资深记者，请他们对符合标准的合格上市公司董秘进行提名和投票，评选出2004年度中国上市公司中最优秀的50名“金牌董秘”。

投票共分为两轮，第一轮投票始于2004年10月，候选上市公司董秘为1178位，由上述五方评选主体在此范围内进行提名或投票，其中，相关监管机构、基金经理、证券分析师及相关媒体记者以发放问卷方式进行投票，个人投资者在全景网络上进行投票。2004年11月31日第一轮投票结束，产生100名“优秀董秘”名单并进入第二轮投票。第二轮投票仍沿用上述五方进行投票的方法，但投票范围缩小至100名“优秀董秘”。此外，在二轮投票中还增加了在《新财富》和《证券时报》上填写选票的投票方式。二轮投票于2005年1月15日结束，整个评选过程历时4 个月，是国内首次对上市公司董秘进行的公开评选。

计票方法：受到监管机构推荐的上市公司董秘得1票，计100分，否则此项为零。基金经理、证券分析师、个人投资者、财经媒体记者，每个人所推荐的董秘得1票，分数按照统计总票数除以相应参与投票人总数再乘以100为计。其中，相关监管机构的权重设置为0.3、基金经理及证券分析师的权重均设置为0.2、个人投资者网上投票和填写选票的权重设置为0.15、财经媒体记者的投票权重为0.15。将每个董秘得到的各方投票的分数乘以相应权重后加总即为该董秘的最终分数。

评分计算公式 :

董秘总得分＝获得监管机构票数×100×0.3＋（基金经理投票给该董秘票数/参与投票的基金经理总数）×100×0.2＋（证券分析师投票给该董秘票数/参与投票的证券分析师总数）×100×0.2＋（个人投资者投票给该董秘票数/参与投票的个人投资者总数）×100×0.15＋（财经媒体记者投票给该董秘票数/参与投票的财经媒体记者总数）×100×0.15

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本周，影视音像、广告、白酒继续稳坐行业排行前三名，其中影视音像、广告一个月来高居前二名；

白酒、出版、环保服务、互联网服务、商务印刷、广播和有线电视继续位居前列；生物技术、煤气与液化气排名上升成为本周跻身前十名的新晋者。国内影视产业正处于黄金发展阶段，制作机构完成转企改制，将促进行业良性竞争，提高作品质量。同时，各种利好政策出台，且市场需求量持续增长，影视行业将保持继续良好的态势。渤海证券分析师蒋昊乐表示看好影视剧板块。

交通运输子行业中铁路运输和机场服务排名大幅上升。本周铁路运输、机场服务排名第14名和第16名，分别较上周提升12名和13名。本周上证指数、沪深300继续下挫1.92％和2.11％，铁路板块明显跑赢大盘（铁路运输行业下跌0.33％）。中信证券分析师张宏波表示，铁路运输板块具备较好的防御性，未来一个季度建议超配。且长期来看面临行业进一步改革带来的估值提升机遇。重点推荐受益铁路物流政策支持、业绩保持较快增长的铁龙物流，以及估值较低和分红收益率较高的大秦铁路。机场板块受宏观经济下滑影响小，且明年中国民航的运力增速在11％左右。只要没有大的资本性开支，机场业绩稳步增长，是弱市投资好品种。2012年交通运输行业将有更多利好政策出台，包括：铁路体制改革出现重要时间窗口、营业税5%变3%及增值税深化都将带来实质利好。

人寿保险排名上升11名至本周第34名。今年以来，保险股全年走势几乎与大盘一致，截至到2011年12月9日，上证指数全年累计下跌19.23%，保险业平均下跌20.46%。展望未来，民族证券分析师宋健表示，《保险业发展“十二五”规划》勾画保险业发展蓝图，未来几年，保险行业保费收入保持15%左右的年复合增长率基本可以实现“十二五”规划目标。同时预计2012年，货币政策有望松动，利率环境有望好转，保费增速在下半年将有所提升；同时保险公司的投资收益也将受益于股票债券市场的回暖而提升。

一个月来家具及装饰排名呈现持续下滑态势，本周排名第19名，较上周下降5名，较一个月前下滑11名。由于外需遭遇欧美市场不振，绿色壁垒“雪上加霜”；内销增速下滑，房地产调控滞后效应显现，家具行业增速明显放缓，企业盈利受压。国信证券分析师吴炜认为，房地产的调控对于家具行业而言机遇与挑战并存，也将促使家具行业从“量变”转向“质变”。对于一部分有实力蓄势待发的企业而言，熬过冬天，春天也许不远了。目前，以内销为主导、定位中端的品牌家具企业盈利预期较为稳定；而未来随着经济进一步复苏，针对细分市场的高端家具企业投资机会也会逐渐显现。

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1、发展证券市场有利于筹集奖金

证券市场为资金需求者筹集资金提供了必要的场所，同时又为资金供给者提供投资对象。在证券市场上交易的任何证券，既是筹资的工具也是投资的工具。在经济运行过程中，既有资金盈余者，又有资金短缺者为了发展自己的业务，就要向社会寻找资金。为了筹集资金，资金短缺者就可以通过发行各种证券来达到筹资的目的。

2、运行良好的证券市场有利于资本的合理配里

在证券市场中通过证券价格引导资本的流动从而实现资本的合理配t。证券价格的高低是由该证券所能提供的预期报酬率的高低来决定的。证券价格的高低实际上是该证券筹资能力的反映，而能提供高报酬率的证券一般来自于那些经营好、发展潜力巨大的企业，或者是来自于新兴行业的企业。由于这些证券的预期报酬率高，因而其市场价格也就相应高，从而其筹资能力就强。这样，证券市场就引导资本流向能产生高报酬的企业或行业，从而仗资本产生尽可能高的效率.进而实现资本的合理配置。

3、发展证券市场对我国扩大内需具有重要大意义

(1)、通过财富效应以增加消费

有财富效应而引发的消费增加，是大家都知道的，也是可以为日常观察所证实的。我们从沪、深两市流通市值的变化情况可以看出:新增市值的一部分是新股票上市形成的.不全是股民手中股票的增殖，但大部分新增市值是股票的增殖，也就是财富的增加，至少在一万元以上。以国际上惯用的股市财富增殖中的5%用于消费来计算，这对消费是一个不小的促进。间接地，股票市场在我国能将原先无人所有的财富转化为有人所有，将企业未来的收益转化为人们今天的财富，一个繁荣的股市还可以把对未来的良好预期转成现今的财富。这一切都提高了我国民众的财富积累程度。我国由于历史的原因，人民的财富积累不足，人们收人中的很大一部分被先用于储蓄，而不消费。一个良好的股市则可以加快财富积累的进程，从而使人们提早多消费。

(2)降低融资成本，增加投资需求

在我国目前股票市场中，企业通过股市融资最便宜。非上市公司千方百计要上市，上市公司通过大量增发来融资，这都是合理的行动。2000年股市融资达1500亿元，2001年上半年730亿元。1500亿元看上去还不及我国-家银行过去一年的新增贷款，但股本对投资有杠杆作用，贷款却没有。以国际上一般的30比70的股本贷款融资比例来算，1500亿股本资金可以带动总共5000亿的投资。公司当然也可以通过银行融资，但我国银行的内部营运成本比较高，所以我国银行的存、贷利差很大，其贷款利率的下调有一个很高的自然下限。所以从提高投资需求的角度来讲，维持一个繁荣的股市对我国有特殊的意义。

(3)证券业本身的发展带来的内需增加

可以想象一个长的熊市对上海、深圳、北京等证券业比较发达的地区经济的影响将是很显著的，对民航、电信、旅馆、餐饮等行业也将产生许多不良的影响。

4、发展我国的证券市场有助于吸引外资

从目前国际经济形势的预测来看，今年我国出日趋于平稳，但是在利用对外开放推动经济增长方面.我们也有有利的一面，就是在经常项目不理想的情况下.资本项目可以有所作为。全球经济放缓，生产衰退，反过来使国际资本从原有领域、地域中退出，寻求新的获利空间，而中国政治稳定、经济持续增长和加人WT〔)以后更大的开放度，无疑会使很多行业、产业具有吸引力。证券市场的活跃可以外资进人我国基金业，通过资产重组并购进人我国上市公司，参与国有股减持提供一个良好的环境。

二、我国证券市场的现状分析

(一)、旧中国证券市场发展历程

证券在我国属于“舶来品”，最早出现的股票是外商股票，最早出现的证券交易机构也是外商开办的“上海股票公所”和“上海众业公所”.上市的证券主要是外国公司股票、公司债券。从19世纪70年代开始，随着“”的兴起，出现了中国自己的股份公司和股票、证券市场。1872年设立的轮船招商局是我国第一家股份制企业。1914年北洋政府颁布(证券交易所法)，推动了证券交易所的建立。1917年北洋政府批准上海交易会开设证券经营业务。1918年夏天成立的北平证券交易所是中国人自己创办的专营证券物品交易所，是当时规模最大的证券交易所。此后，在全国各地，相继出现了青岛市物品证券交易所、天津市企业交易所等.逐步形成了旧中国的证券市场。1946年5月，政府筹备上海证券交易所，同年9月正式开业。随着天津证券交易所在1952年关闭，旧中国的这些证券市场也就相继消失了。

(二)、我国证券市场的现状及存在的问题

1990年论月和1991年6月，上海证券交易所和深圳证券交易所相继成立.标志着我国证券市场正式成立。作为一个新兴的高速成长的证券市场，在短短十几年的时间里取得了举世瞩目的重大成就。沪、深证券交易所的交易和结算网络覆盖了全国各地。目前有上市公司1250多家，总市值约4.3万亿元，流通市值约1.45万亿元。总市值占国内生产总值的比重约为42%。从1991年到2001年我国共从股市融资7727亿元，可以说证券市场在促进国企改革、推动我国经济结构调整和技术进步方面发挥了突出的作用。当然，年轻的中国证券市场还存在诸多间题，主要有:

1、经济的证券化程度低，社会金融资产分布结构不合理

长期以来，我们只重视商业银行，不重视投资银行，结果导致社会金融资产结构不合理，表现为:银行资产比重过高，证券资产比重过低;在居民个人金融资产中，储蓄存款比例过高，证券资产比例过低;从全社会看，资产证券化融资证券化比重过低，证券品种少，直接融资比重过低。目前，我国的证券化率按总市值计算仅为42%，按流通市值计算仅为13%，远低于发达国家100%以上的证券化率。这种不合理的金融资产结构，使得货币转化为证券的比例较低，证券的规模小(1999年底，纽约证券交易所3025家上市公司的市价总值已达到12万美元，纳斯达克的市价总值为5.2亿美元:东京交易所为2.5亿美元;伦敦为2.3亿美元;法兰克福为1.2亿美元)，品种单一，没有指数期货，缺少避险工具，只能做多不能做空，不利于证券市场的良好发展。

2、货币市场与资本市场人为分割，两者不协调

90年代中期，为了规范证券市场，防范金融风险，我国实行银行业与证券业分业管理，严格限制银行资金进人股市。这在当时股市大幅波动、投机盛行的背景下，对维护证券市场秩序，保持股市平稳发展是有利的、必要的。但随着证券市场的逐步规范，这一管理办法的负面效应日益显现。货币市场和资本场主要解决企业的短期流通资金的需要，两者必须是相互沟通、协调发展的。如果货币市场与资本市场之间缺少沟通渠道，资金难以流动，货币市场资金供过于求，资本市场资金不足，将严重制约资本市场的发展，使得社会资金供过于求，资本市资金不足，将严重制约资本市场的发展，使得社会资金不能有效使用，大量生产要素闲置浪费。目前这种严格的银、证分业经营，分业管理，即限制r银行的发展，又限制了证券业的发展。已不适应我国迅速发展的市场经济的需要，不适应国企改革的需要，更不适应我国加人wTO的需要。

3、证券市场法规不健全，运作不规范

我国证券市场发展10年来，先后颁布了250多种证券法规和规章，但是与发达国家证券市场相比，我国证券市场的法制化建设还存的很大差距:(1)证券市场法规与国际通行做法差距大，法规体系不完善，可操作性低;(2)执法力量相对薄弱，执法力度远不够，特别是《证券法)生效后，市场上违法行为仍然普量遍存在，并未得到有力纠正。由于发展历史较短，证券法规不健全和其他一些原因，我国证券市场运作不规范，突出表现为在股票交易市场上投资功能弱，投机风气重。有数据显示，1997年上交所有股票换手率为326%、深交所为488%，1999年5月19日—6月18日一个月内有16只股票换手率在200%以上、137只股票在100%，大大高于同期纽约、东京、新加坡以及香港市场的换手率水平;市场发生的上市公司资产重组事件，很多是为了市场炒作而非上市公司自身经营的需要，市场祟尚各种题材炒作，甚至发展到恶炒垃圾股、sT股t票。另外，在证券发行中也存在各种过度包装、弄虚作假的运作不规范情况。

4、投资者结构不尽合理

股票交易主体一般分为两类:一类是机构投资者，如证券公司、企业、投资基金、保险基金等;另一个类是个人投资者，在我国一般叫股民。在股市发达的国家和地区，股市的资金主体一般是机构投资者为主，自然人投资者为辅。在美国80%以上的投资者通过投资基金进人股市，直接参与股市的散户比例不足20%。50年代，日本散户比例为76%，机构为24%，进人90年代，这一比例恰好颠倒过来。与分散的、无资金、无信息、技巧优势的个人投资者相比，机构投资者具有实力雄厚、分散投资、专家理财、投资理念成熟、抗活性强等特征，因而其发育程度被视为衡t市场成熟与否的重要标志。目前，在我国上海、深圳证券交易所开户的投资者共有6800多万户，其中机构投资者约有“万户，机构大户的比例不足总开户的1%，尽管如此，机构投资者在股市的炒作优势已逐步显现。目前，我国的机构投资者主要有投资基金、证券公司、信托投资公司、财务公司等，而美国股市的机构投资者由养老基金、保险基金、投资基金、银行信托部、投资银行等。

5、上市公司质量低下，法人治理结构存在严重缺陷

上市公司质量即是保障股票市场健康发展的基石，也是我国推进经济结构调整的重要条件。但从上海、深圳两市上市的公司来看，普遍存着上市公司质量低下，经济业绩整体下滑的问题。据有关专家分析，上市公司净资产收益率呈逐年递减趋势而且递减速度超乎人们意料。19%年上市的公司，一年以后盈利能力就丧失了50%。可以说，上市公司的总财务指标基本上是靠新上市的公司来维持的。中国股市的上述现象，是国有企业改革不彻底，未能有效解决企业“内部人控制”的问题，未能建立经营者的市场选拔机制以及市场“有进无退”、“有生无死”等问题的综合反映。在绝大多数上市公司都感受不到来自股东的压力和市场真正的威肋的情况下，仅靠经营者个人是很难把企业搞好的。问题的严重性还在于:证券交易所是信息最大、交易活动最为透明、监管最为严格的一种资本市场形态。如果在这样的市场中上市企业的质量都不能得到保证的话，投资者会对资本市场失去信心。市场又如何来引导社会资源的有效配里、实现优胜劣汰呢?让劣质企业支配稀缺的资金，本身就是对资本市场机制的扭曲。此外，我国证券市场存在的问题还有保护投资者合法权益的机制不健全;上市公司法人治理结构不健合;市场的结构、功能和服务方面还存在缺陷和不足等。

三、如何规范发展我国证券市场

1、逐步推进金融业的演业经营，提高经济证券化程度

当今国际金融的发展趋势之一就是金融自由化，银行业与证券化的混业经营可以提高金融机构的综合竞争力。加人世贸以来，进人我国的金融机构越来越多，而且相当一部分外国金融机构机构是这种混业经营的全能性金融机构，它们的融资能力、盈利能力方面都比单纯的商业银行或证券公司强，如果国内金融机构仍然固守严格的分业格局，必将处于明显的竞争劣势。更重要的是，混业经营直接沟通货币市场和资本市场，从我国情况看，必将导致大量的资金从货币市场流人资本市场，大大提高了经济证券化程度。此外，还可以采取其它的措施，保进经济证券化;增加证券品种.大大发展证券投资基金，推出风险投资基金、产业投资基金以及其他证券品种。

2、坚持对外开放的基本原则，逐步推进资本市场国际化进程

适度开放:依据(服务贸易总协定)中发展中国家特殊待遇条款原则，发展中国家可以依照本国经济发展水平适度开放相应的行业与市场。据此，我国可以采取逐步放开、多步到位的策略，同时，在引进外资证券经营机构时要注意对象，侧重于选择引进规模较大、经营状况及资信良好、管理先进的机构，以带动我国证券市场的健康发展。逐步到位:我国证券业尚处于发展的初级阶段，属于弱势产业，要充分利用(服务贸易总协定)的相关规定和例外条款，逐步的、分阶段地开放我国证券市场。双方对等:应参照不同国家的投资规模和资本与技术对应要求，结合我国证券对资本与管理经济的要求，有选择地引进外资证券经营机构。

3、建立健全多层次的监管体系

(1)打破上市公司不死的神话。2001年以前的资本市场从未有过上市公司退市的先例。上市公司哪怕是只剩下一具蛀空的空壳，也能因资产重组而起死回生，从而创造了上市公司不死的神话，资本市场的功能因此受影响。2001年2月出台了具有里程碑意义的(关于上市公司暂停上市和终止上市的规定)。2001年4月13日，PT水仙退市，后来又将盯金曼、PT中浩清除出市，12月又出台了一个(修订》，规定2002年1月1日起，上市公司连续三年亏损，并且在以后的半年内仍不能盈利，将被终止上市。(2)重拳出击，打黑打假。打黑庄、查处上市公司、打黑嘴、打击其他违规违法者(非法网上交易、娜用股民保证金等)。(3)严格把关上市公司的各种融资计划，加强对上市公司信息披露的监管，克服补丁、财务造假现象。(4)加强对证券公司、中介机构(会计审计服务、法律服务、资产评估服务等)的监管。严惩欺编投资者的各种行为。

4、大力培育市场中介机构

首先要保障中介机构和资本经营的合法权益。中介机构是人才经济，是实现投资优化、引导大众投资的最好渠道.是资本市场的剂，其地位的的重要性是很大的。对评级机构、会计师事务所、律师事务所、资产评估机构极严加管理，又要精心呵护，保障其合法权益。其次，要加强对证券机构的监管，同时要改善其生存环境.拓宽其融资渠道，扩大证券投资品种(如股票期货)。再次，健全投资顾问机制，培育投资理财专家。“大众投资、专家理财”是社会经济发展的趋势，也是树立公众投资信心与觉悟的关键。目前当务之急是提高投资咨询人才的全面素质.包括道德素质和业务素质。

5、完善上市公司治理结构

我国上市公司目前在公司治理结构方面存在两大体制问题:一是国有股和国有法人股控制下的股权结构。二是“内部人”控制下的法人治理结构。独立董事、监事会作用不大，更何况其组成有许多是国家委派的。因此，a)减少和限制大股东的投票权(直接限制、转让、回购等)。b)改善国有股和国有法人股代表构成。如独立董事、监事会人员(待遇由国家出，还要有责任追究制度)进蓝事会，并且要有一定的比例。c)制定行为规范.约束大股东的行为。

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关键词:证券市场；风险分析；基本框架

一、证券市场风险的内涵

防范、化解风险是我国证券监管的长期任务。加入WTO后,我国资本市场的开放程度将会提高。外国资本虽不能直接购买A股,但可通过证券公司等间接进入资本市场。这一方面给我国证券市场的发展带来机遇,另一方面也使我国证券风险监管面临更严峻的挑战。防范、化解风险也就变得更加重要。要防范化解风险,管理者必须要有科学的行为依据,这就需要管理者首先认清什么是管理层需要关注的风险,风险反映在哪些方面,并应建立一套科学的潜在风险分析评估体系,以实施长期监测。本文从风险的定义、内涵入手,对这些问题进行探讨,试图提供构建风险分析的基本思路和框架。证券市场风险作为一种风险,其内涵首先是由风险的内涵所赋予的。风险的内涵在于它是在一定时间内,由风险因素、风险事故和风险结果递进联系而呈现的可能性。证券市场风险的内涵在于它是在一定时间内,以相应的风险因素为必要条件,以相应的风险事故为充分条件,有关经济主体承受相应的风险结果的可能性。(一)证券市场风险因素证券市场风险因素是证券市场风险事故(证券市场价格非理性巨幅波动)赖以发生的客观条件。无论何种风险,其风险结果都是直接由风险事故的发生所导致的,证券市场风险也不例外。然而任何风险事故都只有在一定的客观条件下通过一定的诱因才能发生。这种客观条件和诱因都是风险因素。证券市场是一个涉及筹资者(政府、企业、机构)、证券商、证券专业服务机构(律师事务所、会计事务所、资产评估事务所)、证券交易所、投资者(个体投资者、机构投资者)等代表不同利益主体的复杂系统。系统内各主体之间的关系十分复杂。筹资者通过证券商向投资者发行股票、债券,筹集资金,同时,也可在证券市场上通过实施配股方案,再次筹得资金。投资者可以在一级市场上从证券商手中买入股票、债券,也可直接进入二级市场买卖、炒作,以获取红利和差价。证券商是联接筹资者和投资人的桥梁和纽带,在一级市场的发行、申购和二级市场的、委托交易中,起着不可缺少的中介作用,同时券商作为机构投资者又可直接进入市场进行操作。因此筹资者、投资者、证券商是市场的主要参与者和操纵者,其利益相互影响、相互制约,任一主体行为的不规范,都会引发风险事故。同时,证券市场系统不是一个封闭的系统,系统外部环境如国家政治、政策、经济形势等因素的变化,也会对系统产生影响,所以,证券市场风险的形成有来自系统内部的原因,也有来自系统外的原因,它是系统内部和系统外部诸多因素共同影响的结果。我们将这些因素按照其对市场的影响范围具体划分为系统因素和非系统因素。由政治、经济、社会、心理等因素造成,对市场整体发生影响的风险因素,称为系统因素。具体包括市场行为风险因素、政策和制度风险因素、利率风险因素、汇率风险因素、通胀风险因素和政治风险因素等。非系统因素对市场整体影响不大,只影响某种或某类证券的价格。这种风险因素主要来自上市公司本身,具体包括公司财务风险因素、违约风险因素、流动风险因素和偶然事件风险因素等。(二)证券市场风险事故。证券市场风险因素是客观存在的,他们无时不刻不在影响和决定着市场的风险程度。如果这些因素正常地合理地发挥着调节证券价格的作用,那么市场将按照它必然的规律运行。问题是,在我国这样一个成长期很短,发育很不成熟的市场,随时都会有风险因素的非正常的、非合理的变异(如投资者对市场的心理预期,心理预期是一风险因素,理性的心理预期将会对市场正常地发挥作用,非理性预期则是心理预期这一风险因素的非正常非合理变异;又如,证券法规、制度是一风险因素,健全规范的法规制度可以起到抑制风险的作用,而不健全不规范的法规制度则是制度风险因素的非正常非合理的变异),一种非正常非合理变异了的风险因素在时间上的累积或者多种变异了的风险因素聚积,必将产生风险事故。证券市场的风险事故由变异风险因素引起,是导致风险结果的直接原因。在证券市场中,变异风险因素累积和聚积达到一定程度时,将引起证券市场价格非理性巨幅波动,即证券市场价格波动偏离其正常、合理范围或某种正常状态,这种非理性波动(或称价格波动偏离)必将导致证券资产虚假增值随后迅速贬值(向上偏离时)或大幅度贬值随后迅速增值(向下偏离时),从而对投资者、企业乃至整个国民经济产生不利影响。可以看出,证券市场价格非理性波动(或价格波动偏离)是由风险因素引起的,并且是导致风险结果的原因,它是证券市场风险事故。(三)证券市场风险结果证券市场风险结果是由证券市场风险事故给证券市场主体带来的直接影响。根据前面的定义,由证券市场风险事故给证券市场带来的直接影响是:证券资产迅速贬值(股灾),各经济主体(投资者、筹资者、国家)蒙受损失。这里,损失不是指一般意义上的损失,不仅包括有形损失如投资者资产价值损失,而且包括无形损失如投资者信心丧失;企业融资面临困难;经济发展遭受重创。证券市场风险结果一旦造成,对经济的破坏性和对投资者的打击很大。从证券监管角度,它是需要防范的。

二、我国证券市场风险分析的基本框架构建

上述分析表明,风险因素是风险结果发生的必要条件,而风险事故则是风险结果发生的充分条件。这也就是说,风险结果的发生必然要受到风险因素的作用,但并不是所有的风险因素都会产生我们所指的风险,只有那些变异了的风险因素产生的风险事故才最终会导致风险的发生(风险结果)。比如利率变动,证券市场价格随之相应变化,可以看着这是证券市场价格对利率这一风险因素作出的正常反应,是利率杠杆作用下证券市场的必然运行规律,而不是宏观管理意义上需要加以控制的风险。只有当市场对利率的反应超过合理限度,利率这一风险因素才会通过市场交易人行为的变异产生风险事故———市场价格波动与经济波动不协调,最终导致市场风险发生(风险结果)。可以看出,风险事故是联接风险因素和风险结果的桥梁和媒介,它潜伏在市场中,风险事故一旦显露,说明市场存在着变异了的风险因素,危机的种子已经埋伏。因而,从控制防范化解风险的目的出发,对证券市场风险进行分析、监测,就是要分析、监测风险事故是否已经显露,市场是否有变异了的风险因素存在。通过改变风险因素变异的条件和性质,达到防范、化解风险目的。在证券市场中,变异了的风险因素单个作用或综合作用产生的风险事故是市场价格非理性波动,即价格波动偏离正常、合理价格或正常运行状态。价格波动偏离程度大,表明市场中非理性变异因素聚积的能量大,市场发生倒塌的可能性即市场潜在风险程度大。对于价格偏离,投资者的理解和证券监管者的理解是会有差异的,投资者关注的是实际价格(或收益)对预期价格(收益)的偏离,关心的是现实的偏离方向是否会带来资金损失(或机会成本);而证券监管者关心的是证券市场是否健康理性,市场价格是否在一个合理范围内波动,因此,他所关注的是证券价格波动是否偏离正常、合理价格或正常运行状态。正常、合理价格或正常的价格运行状态应具有下列特征:第一,证券价格充分反映有关信息。按照Fama的有效市场理论,如果价格充分反映有关信息,则市场是高效率的,当前定价是合理的。如果市场是低效的(证券市场低效的三个特征:价格变化的非随机性、对信息延迟或过度反应、公司业绩与其市场表现异向变动),则表明市场定价或定价机制是不合理的。从价格变化的非随机性特征来看,如果市场价格变化是非随机的,则市场是非有效市场,说明过去的价格变动和预期之外的价格震荡对价格的未来变化有强烈的影响,价格波动在很大程度上由过去价格震荡和过去误差所决定。那么,投资者(投机者)能够基于对过去价格变动的分析获取超额利润,从而这种不合理的定价机制使得投机成为一种可取的市场策略。从价格对信息延迟或过度反应特征来看,延迟反应说明新信息没有及时反映到当前价格中去,当前价格是不合理的;过度反应说明价格对信息的反应大大偏离了新信息所决定的正常价位,则当前价格可能高估或低估。从市场异向变动特征来看,市场回报(或价格)与公司业绩逆向变动,说明市场定价中非经济因素所起的作用远远大于经济因素所起的作用,市场定价有误。市场低效所造成的这种不合理的市场价格可以看作是对充分准确反映信息的合理价格的一种偏离,其市场低效程度越强(如同时具有三个特征),表明这种偏离程度越大,则市场潜在风险越大。第二,证券价格变化与整个国民经济的变化相协调。证券市场价格与宏观经济之间的“协调”是指证券市场价格波动与经济波动之间的一种变化规律,即证券市场价格波动会受到现实经济的制约并将伴随着经济的波动而波动的这样一种长期稳定的动态关系。证券市场价格波动的宏观经济决定理论告诉我们,如果经济变量(经济杠杆)对证券市场正常地发挥作用,如果市场交易者按照对宏观经济的理性预期做出行为决策,那么证券市场价格走势必然与宏观经济走势紧密相联,证券市场价格走势也将是正常的和理性的。这也就是说,如果证券价格走势和波动周期与经济景气变化相互协调,说明证券价格趋势和波动周期的形成有着经济背景的支持,从二者关系方面(当然这不是唯一的评价方面)可以认为证券市场是健康的和理性的;反之,如果二者的关系严重背离,可能预示市场潜伏着问题和危机(风险)。由于证券市场风险结果从本质上讲直接由风险事故:价格波动偏离正常合理价格引起,而这种偏离实际上表现为价格对其价值(或均衡价格)的偏离,对充分正确反映有关信息的合理价格的偏离,对宏观经济的背离。因此,对证券市场风险的分析可以通过价格偏离价值(或均衡价格)的测量和分析,市场效率的分析、价格变化与经济景气变化关系的分析,以从多角度多层次考察市场价格是否偏离以及偏离的程度(市场中非理性波动是否存在,是否有可能引发更大的波动)。其中,市场价格偏离价值(均衡价格)的分析,侧重从市场内在价值角度分析市场潜在风险,是认识市场潜在风险的起点,它可以通过构造价格偏离度、市盈率偏离度、市场VaR值等指标进行分析。市场效率的分析和价格变化与经济景气变化关系的分析是对市场潜在风险的进一步分析和认识。市场效率分析侧重从信息有效性角度通过分析检验证券市场的低效特征揭示市场潜在风险,可以采用游程检验、自相关系数检验等方法分析检验价格变化的随机性;采用超常收益(CAR)分析法对我国证券市场是否过度反映进行分析检验;应用聚类分析法对公司业绩与其市场表现异向变动进行分析。证券市场价格波动与经济波动关系分析将证券市场放在经济大背景下考察市场的潜在风险,可以应用相关分析、协整检验、Granger因果关系检验、虚拟变量回归、SWARCH模型等方面分别从趋势(牛市、熊市)和周期两个层次对二者关系进行分析,以从二者关系角度揭示市场潜在风险。上述三方面的分析构成潜在风险分析的基本内容。

三、结论

总之,我们认为证券市场中的风险因素可能正常地起作用,也可能非正常地起作用(风险因素变异)。证券市场价格波动并不一定就是监管意义上的风险,变异风险因素引起的市场价格非理性波动才是监管者需要加以关注的风险。非理性波动集中表现为价格波动偏离,偏离包含三个方面:市场价格对其价值(或均衡价格)的严重偏离;对其充分正确反映信息的合理价格的偏离;市场价格走势对宏观经济走势的长期严重背离。因此,通过对这三个大方面的测定与分析,可以认识市场潜在风险的程度。潜在风险程度的测定和分析可以为监管者正确选择干预时机提供依据,更重要的是为发现证券市场中的问题提供信号指引。

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