股票分析报告范文第1篇

调查报告大学生调查问卷问卷调查市场

中国有轮回的传说，福兮祸兮，12年一一更迭。

中国股市也有轮回的传说，牛市熊市，12年轮流坐庄。

据新秦调查数据显示，高达98.5%的被访者有投资意向，其中非常想投资的占全部被访者人数的43.8%；而完全不想投资的仅为被访者的1.5%。由此可见，目前中国居民的投资信心相当坚定，一方面说明人们对资本市场的利好持肯定态度，另一方面也预示着一旦人们手中拥有了闲散资金，将大量涌入资本市场。而这种浓郁的投资气氛，似乎和当年的股疯前奏有所相似。

11年过去了，人们依然做着财富梦，轮回也依然在继续。福兮祸兮，牛市熊市，你方唱罢他登场。无论是何种势态，我们都有理由相信，随着人们投资理念的理性化，“全民皆股”将不再是一部悲剧，“股疯”将永不再来。

股票分析报告范文第2篇

[关键词] 季报 年报 信息含量 实证研究

一、文献回顾

在会计理论框架和会计准则制定中,会计报表的目的居于十分重要的地位,即能否向投资者提供与其决策有用的信息,直接影响着会计确认、计量和报告原则,决定着会计的生存发展。盈利预测是会计信息含量的基础。近几十年来,学术界有大量文献采用多种方法多角度地验证会计盈余数字的有效性。从总体上看,这一领域主要形成了两类研究。一类是交易量反应研究,主要研究盈余公告期间股票交易量是否发生了显著的变动,从而验证盈余公告的信息含量;一类是股票价格反应研究,主要研究股票价格对盈余数字的反应,从而验证投资者在进行股票买卖的投资决策中,是否应用了会计信息,股票价格反应研究通常又有股票价格波动性研究、平均累计超额报酬率研究和回归分析等方法。这方面的最早研究由Ball and Brown (1968) 完成。他们最重要的发现是:第一,股票价格对收益的反应是一致的,即收益上升的股票价格相对市场整体是上升的,而收益下降的股票价格是下降的。第二,由于对非财务公告信息的了解,市场对收益变化的反应是提前的。第三,由于市场不能完全预见到公司财务的准确情况,信息公告当日的市场反应显著。第四,市场对公告信息的反应是有效的,公告信息对股票价格的影响在公告当日完全释放,投资者不能在公告后获得超常投资回报。

为强化上市公司信息披露的及时性和真实性,进一步提高上市公司信息披露水平,2001年中国证监会发表了《公开发行证券的公司信息披露编报规则第13号:季度报告内容与格式特别规定》。根据要求,从2002年第一季度起,在所有上市公司实行季度报告的披露制度。

目前关于上市公司定期报告披露的研究多侧重于这些报告所披露的信息是否向投资者传递了新的信息。Haw et al.(1999)、赵宇龙(1998)、陈晓(1999)皆检验了年度会计盈余的信息含量,Haw et al.(2002)还进一步验证了中报会计盈余的有用性,Kross和Schroeder(1984)季度报告公布时间与极度信息的类型之间的关系以及季度盈余公布的时间与股票报酬之间的关系进行了研究,得出结论:早公布的季度盈余报告包含了较好的信息;与晚公布的季度报告相比,早公布的季度报告伴随着较高的超额报酬。

但是,许多学者在研究中发现盈余对股价变动的解释力度都非常低,一般在2%～5%,最高也不超过10%。对此,许多学者进行了分析,认为可能是由于其他变量所引起的。

就季度盈余报告公布之后,年度盈余的信息含量是否会有影响,Mcnichols和Manegold(1983)通过比较34家样本公司开始公布季度盈余报告之前和之后的平均相对方差发现,第-4日、+1日、+2日的相对方差量在季度报告实施后明显地变低了(p=0.05),若比较从-5日至+2的平均相对方差,季度报告实施后的相对方差就更加小了(p=0.01)。这些证据均说明,引进季度报告之后年度盈余公布的相对信息含量下降了。

因此,本文试图弥补上述学者研究方法的不足,在回归分析中加入对其他因素的考虑,试用回归分析研究季度盈余信息的有用性。本文共分五部分:第二部分是研究假设;第三部分是研究设计;第四部分是对上市公司季度盈余信息有用性的实证分析;第五部分是结论。

二、研究假设

从最初的年报、中报到目前季报的强制性披露,缩短定期报告的间隔目的在于使投资者更及时地了解上市公司经营状况与财务状况,进而使资本市场的资源配置更加合理。但这一机制起作用的前提是投资者会利用季报这类更及时的信息来源。根据“信息有效论”,市场对经济利润的追求使得影响股票定价的信息一旦公开,就能及时、无偏见地反映在股价中(Fama, 1970)。因此,我们提出本文的研究假设是:季度报告的披露会影响投资者对年报信息的有效利用。这个假设隐含两层含义:一是季度报告包含的信息含量对投资者是有用的;二是季度报告的披露使年报的相对信息含量下降了。

三、研究设计

1.方法设计

为了研究季度报告的会计信息披露在证券市场上的影响,本文选择了在深圳证交所上市的59家公司,考察了这些公司2003年第三季度的季度报告和2003年报公布的会计盈余情况以及季报、年报公布前后交易价格的变动情况。

本文以未预期盈余UE作为季度报告中会计信息的表征变量,以未预期报酬率AR作为市场反应的表征变量,主要考察未预期报酬率和未预期盈余之间的相关关系。1.如果季报披露期间,证券价格有明显的波动,可以说明季报具有一定的信息含量,并在证券市场上产生了明显的反应如果没有明显的价格波动,则说明季报并没有给投资者带来新的信息。2.如果季报披露之后,当年年报披露期间,证券价格的波动明显小于以往没有披露季报的年份,则说明季报的披露使得当年年报具有的信息含量下降了,如果证券价格的波动相较以往没有太大差别,则说明季度报告的披露对年报没有影响。

2.样本选取及数据来源

(1)样本选取

为了保证能较为准确地估计股票的风险系数(β值),消除上市公司价格波动的不稳定因素,样本的选取遵循以下条件:①必须是上市4年以上发行A股的上市公司;②在观测期内(季报公布前4个交易日至公布后5个交易日)公司没有公告进行兼并重组或行业转变;③在近期内(季报公布前45周)没有进行过股票分割;④不是ST(特别处理)或PT(暂停交易)股票;⑤考虑到要计算未预期盈余,因此必须选择同时具有2002年和2003年第三季度季度报告的上市公司;⑥2003年三季度报告日当天为非交易日的除外。经过筛选后最终用于分析的样本有59家公司。

(2)数据来源

每股收益、股价数据、股指数据和季度报告披露时间均来自于巨灵软件;

3.计算与模型

计算中涉及的主要变量:一是未预期报酬率(AR),表示个别股票与市场波动不一致,可能给持有者带来非正常报酬,用来衡量股票价格的波动程度;二是风险系数(β)用来表示个股波动和市场波动之间的相关性;三是未预期盈余(UE),表示该公司预期会计盈余与实际盈余之差,用来衡量季报中的信息含量。

(1)估计风险系数

要估算某只股票的系统风险系数,需要考察一个比较长的时间周期。这里采用了所有样本公司股票2003年6月23日至2003年9月30日共100个交易日的收盘价和对应的深圳综合A股指数100个交易日的收盘指数。然后利用资本资产定价模型的市场模型来估计股票的系统风险系数(β):

Ri,w=αi+βiRm,w+εi

这里Ri,w是某只股票在w日实际报酬率,Ri,w=(Pi,w-Pi,w-1)/Pi,w-1,其中Pi,w是第w日的收盘价。Rm,w=(Iw-Iw-1)/Iw-1,其中Iw是深证综合A股指数在第w天的收盘指数。

(2)计算预期报酬率(ER)

这里采用风险调整法来计算预期报酬率,根据估计系数αi和βi,利用市场模型计算出期间t股票的预期报酬率:ERi,t=αi+βiRm,t,计算范围是季报公布前4天至公布后5天,加上公布日当天共10天。以公布日为第0天,相对日期为-4日和5日。

(3)计算未预期报酬率(AR)

未预期盈余等于实际报酬率减去预期报酬率ARi,t=Ri,t-ERi,t,实际报酬率的计算方法为Ri,t=(Pi,t-Pi,t-1)/Pi,t-1,其中Pt为股票第t日的收盘价。

(4)未预期季度盈余(UEi)

股票的未预期盈余采用随机游走模型进行估计。公司i在第t年的未预期季度盈余可表达为本年度季度盈余与上年度季度盈余之差。考虑到交易量是对盈余信息意外性程度的反应,再对结果取绝对值,由此得到计算未预期季度盈余的模型为:UEi=|Yi,t-Yi,t-1|

(5)累计未预期季度报酬率(CARi)

四、季度盈余信息含量检验

1.建立模型

为了检验未预期盈余(UE)和未预期报酬率(AR)之间是否具有统计意义上的相关性,构造了以下模型来进行回归分析:

CARi,t=a+bUEi+cLOSSi+ε

其中,t表示相对日期,UEi表示未预期季度盈余;CARi,t表示i种股票在t年度的季度盈余披露日前第4个交易日到季度盈余披露日后第5个交易日的平均累计未预期报酬率;季报是否报亏,以虚拟变量LOSS表示;a为常数;b为未预期盈余系数;c为LOSS变量系数;ε是回归模型的残差项。

2.实证结果及分析

回归分析结果如下所示:

本文选取深市2003年59家样本(剔除未预期盈余为0的样本)的第三季度报告进行回归分析,结果为a=3.814,b=0.035,c=10.919。其中未预期盈余变量系数的t检验值为0.363,方程未通过检验;而LOSS变量与累计平均未预期报酬率之间的相关系数为0.337,显著大于0,说明季报是否报亏与累计平均未预期报酬率有着显著相关性,LOSS反应系数t大于2,通过检验。但模型中自变量对因变量的影响力度Adj-R为0.081,R较低,可能原因是影响每股盈余的因素很多,诸如公司规模,会计核算制度等其他因素,在进行盈余系数分析时未引入其他的变量。因此认为可能是由于其他变量所引起的。

本文还单独分析了报告日前后窗口期(-4,5)内每一天未预期报酬率同未预期盈余变量之间的相关性,对它们分别做了回归分析,但是未预期盈余反应系数t都不超过2,从检验来看,市场反应并不明显,均不能通过方程的显著性检验。

五、结论

研究表明,与国内同类研究中证券市场对年度报告的反应相比,季度报告引起的市场反应不够明显,季度报告包含的信息含量不足,这也说明了在我国证券市场上,季度报告还没有引起足够的重视。同西方发达国家的证券市场相比,我国证券市场还不够成熟,证券市场理性投资的投资理念还没有被完全接受和应用。具体表现为两点:一是市场对未预期盈余的反应不够明显,未预期盈余和未预期报酬率没有明显的相关性;二是在研究中发现,季度报告的披露确实降低了年报的信息含量,因此,考虑市场对上市公司的盈余信息的反应一般取决于非理性因素,如季度报告披露的性质、公司规模等等,多是心理因素的影响。

研究说明了在深圳证券市场,季度报告的未预期会计盈余与股票超额回报率之间不存在统计意义上的显著相关性,结果不支持季度报告盈余数据的披露具有信息含量的假设。因此,季度盈余数字不具有有用性。

参考文献:

[1]罗斯・瓦茨 杰罗尔德・齐默尔曼 陈少华等译:实证会计理论[M].东北财经大学出版社,2006年9月,p24～34

[2]陈潇阳 李豫湘:我国上市公司会计报表信息含量实证研究综述[J].经济论坛,2005.5

股票分析报告范文第3篇

关键词：公司治理；分析师关注；异质预期；信息含量

中图分类号：F276.5文献标识码：A

文章编号：1000176X（2013）06005808

一、引言

Jensen和Meckling[1] 定义了成本的构成，系统地分析了冲突对公司价值的影响，使对公司治理研究得到进一步深化。长期以来，关于公司治理对企业价值影响的研究大多集中在企业管理活动的微观层面。一个普遍的观点是公司治理通过提高企业投资决策质量进而对企业价值产生影响。

在资本市场上，企业价值表现为股票的市场价值，因此企业的价值在股票投资者的交易过程中会产生波动。Graham和Dodd[2]认为在任何时点上，股票都存一个固有的内在价值，股票的市场价格会逐步向这个内在价值收敛，因此他们认为股票价格最终会反映股票的内在价值。Fama[3]使用随机游走模型解释股票价格的波动时强调了信息的作用，他认为投资者在股票交易中的竞争关系使新信息在股票价格中瞬间得到反映，因此股票的市场价格早已经反映了其内在价值。此后，Fama[4]系统地阐述了“有效市场假说”（EMH），指出可以通过股票价格中的信息含量判断市场的有效性。

Grossman和Stiglitz[5]认为由于存在信息成本，资本市场的有效性变得不可能：如果没有知情交易者收集信息，股票价格的信息含量就会降低，流动易者就无法从股票价格的波动上获取信息。由于外部投资者付出的信息成本来源于内部人的信息隐藏[6]和行动隐藏[7]，上述两种行为均是冲突的表现。

本文的研究通过构建公司治理指数，分析公司治理水平与以分析师为代表的理性投资者异质预期的关系，以及对股票收益率的异质波动影响，讨论公司治理对股票市场信息含量的影响路径和方式，本文的研究丰富了公司治理的研究文献。

二、理论分析与研究假说

（一）投资者预期的异质性

在异质信息的经济中，由于投资者个人特征上的差异，导致了其信息集的差异，一方面投资者对公共信息理解的差异造成了信息的异质性[8]；另一方面，投资者可能获取不同的私人信号，使他们对价格的预期存在差异[9]。在有噪声的理性预期模型（Model）中，投资者被划分为以效用最大化为目标的理性投资者和以获得流动性为目的的噪声交易者。与噪声交易者不同，理性投资者要通过股票价格调整对其他交易者的私人信息的估计，并利用修正后的信息，对价格做出预期。由于只有理易者收集私人信息，噪声交易者的需求随理易者的数量增加[9]，因此理性投资者的私人信息决定了股票市场的私人信息含量。研究认为理易者信念的变化加剧了股票价格的波动。

现实中，以分析师为代表的机构投资者是典型的理性投资者，分析师的预测意见往往会成为股票市场重要的公共信息来源，尤其当上市公司进行重大投资时，分析师对盈余水平的预测可以帮助股票投资者提高对上市公司估值的准确性。

（二）公司治理与资本市场信息含量

Grossman和Stiglitz[5]研究认为由于存在信息收集成本，流动易者不主动收集信息，他们只通过观察股票价格的波动推测信息。理性投资者依据财富效用最大化目标收集信息并且成为知情交易者，因此资产价格不能完全反映公司的特殊风险，知情交易者可以通过所撑握的优势信息进行套利。当没有投资者收集信息时，股票价格的信息含量降低，资本市场有效性降低。

理性投资者进行投资决策时要面对两类成本：一类是收集信息时发生的交易成本；另一类是持有股票期间可能受到由大股东或管理层的利益侵占动机所导致的成本。而公司治理机制作用一方面可以约束大股东或管理者谋取私人利益的动机，降低掏空行为对股东利益的损害；另一方面，公司治理削弱了大股东或管理层的堑壕效应，提高了信息的透明度，降低了投资者收集信息成本，激励投资者收集信息的动机。Ferreira和Laux[10]研究发现，公司反接管条款数量的下降提高了控制权市场对公司管理层的约束，从而激励了投资者收集信息，表现为公司股票收益率异质波动的提高，加速了股票市场的信息流动。

（三）研究假说

基于上述理论分析，本文提出以下研究假说：

假说1：公司治理的改善提高了分析师关注。

假说2：公司治理水平的提高增加了投资者预期的异质性。

假说3：分析师的异质预期增加了股票市场的信息含量。

三、研究样本与变量定义

（一）研究样本

本文选取2004―2010年有分析师研究数据的中国A股市场上市公司作为研究样本。为了满足研究的需要，我们剔除了预测数据不足两个的样本和研究数据严重缺失的样本，经过筛选，本文保留了6 346个样本。本文使用的研究数据来自锐思（Resset）数据库、中国经济金融数据库（CCER）和国泰安数据库（CSMAR）。为了排除异常值的影响，作者对研究数据在1%和99%分位做了Winsorized处理。

（二）变量定义

1.公司治理指数（GI）

本文沿用陈超和甘露润[11]定义的方法，将研究样本上一年是否在其他市场上市交易（OTM）、是否拥有母公司（PRT）、最终控制人是否为国有企业（SOE）、第一大股东持股比例（OWN1）、第二至第十大股东持股比例（OWN2）、国家股比例（STS）、法人股比例（LPS）、流通股比例（TDS）、董事会规模（BRS）、董事长和CEO（总经理）两职关系（DUL）、独立董事比例（IDR）、是否设立审计委员会（AC）、高管人员持股比例（MSR）、是否设立提名委员会（NC）、薪酬委员会（CC）、以及将董事会会议（BRM）、监事会会议（SPM）、股东大会召开次数（SRM）等18个治理变量进行主成分分析，并以第一主成分作为公司治理指数。本文对上述18个治理变量的相关性进行检验，得到KMO值为0.658，Bartlett球度检验Chi2为32 820.153，检验结果表明上述治理变量具有较好的相关性。

2.与分析师有关的变量

本文选择分析师作为理性投资者的代表，以分析师关注度反映理性投资者的关注水平。本文定义以下3个反映分析关注程度的变量：（1）预测报告数量（RP）：为同一自然年度内，分析师提供分析报告的合计数；（2）分析活动人次（FW1）：为同一自然年度内提供预测报告的分析师人次，如果同一分析师多次提供预测报告，按实际次数计算；（3）分析师跟踪人数（FW2）：为同一自然年度内提供预测报告的分析师人数，如果同一分析师多次提供预测报告，仅按1人统计。

通过表1，我们发现预测报告数量（RP）、分析活动人次（FW1）和分析师跟踪人数（FW2）的中位数分别为42、51和13；而它们的最大值分别为759、1 180和130，由此可见分析师数据存在明显的左偏，因此在实证研究中，本文对其作对数化处理，使用LFW1、LFW2和LRP作为分析师关注的变量。

我们将分析师对研究样本期末每股收益（EPS）的预测的标准差作为分析师的意见分歧（DISP），并将这个变量定义为理性投资者异质信念的变量。

3.资本市场信息含量变量

Chen等[12]发现公司股票价格的波动来自三个部分：一是与市场有关的波动；二是与行业有关的波动；三是公司特殊信息引起的波动。研究认为前两个引起的股票波动是系统性的，因此对市场上的相关股票的影响是同步的，而第三个因素仅对个别公司产生影响，这样使股票价格的波动表现出非同步性。

Roll[13]通过对资产定价模型拟合度（R2）的分析，发现公司信息披露水平越高，R2的数值越低，他认为，对公司特殊信息的披露降低了资本市场系统风险对股票收益的解释力。Durnev等[14]对R2的统计性质进行了分析，发现PSI=ln1-R2R2可以更准确地反映股票价格中的公司特殊风险。由于PSI反映了股票市场共同信息之外的公司特殊信息对均衡股票价格的解释力，因此本文将PSI定义为投资者对公司特殊信息的同质信念反映在股票价格中的信息含量。

资本资产定价模型的残差项反映了公司股票波动的异质性，体现了公司特殊风险对股票价格的影响。由于投资者的信念具有异质性，Ali等[15]认为投资者对公司股票收益的异质预期导致了资产定价模型残差项的波动，因此本文将资产定价模型残差项的标准差（SDεit）作为股票价格中投资者异质信息含量的变量（VOL）。

本文使用Fama和French[16]定义的三因素模型对研究样本所在年度的股票日收益率进行回归，从而得到拟合度R2和日收益率估计模型残差，本文利用上述两个变量计算PSI和VOL。

4.控制变量

本文的控制变量选择了收益能力（ROE）、市场估值水平（MB）、企业规模（SIZE）、财务杠杆（LEV）、营业收入增长率（GRW）和每股收益（EPS）等影响投资者预期的基本面变量，上述变量反映了投资者可以公开获取的公司特殊信息，为避免内生性问题，我们选择研究样本所在年度的上一年的数据控制这些变量的影响；本文同时还使用市场指数年收益率（MKI）控制了股票市场的年度效应的影响。

（三）描述性统计和相关性检验

表2报告了研究变量的描述性统计，从中可以发现研究变量接近正态分布。

从表3的检验结果中，可以发现变量GI与VOL具有显著（1%）的正相关关系；与PSI具有显著（1%）的负相关关系；GI与LFW1、LFW2，LRP之间也具有显著（1%）的正相关关系；变量DISP与VOL之间存在显著的正相关关系，但是与PSI的相关系数不显著。上述检验结果表明：（1）公司治理可能影响分析师关注；（2）公司治理也可能对资本市场的信息含量产生影响；（3）理性投资者的异质信念与股票市场异质信息含量存在联系。

四、实证设计与结果分析

（一）实证模型

1.公司治理与分析师关注

本文通过公式（1）检验公司治理对分析师关注的影响，其中yit代表变量LFW1、LFW2、LRP和DISP。

2.股票市场信息含量影响因素检验

我们利用公式（2）检验公司治理、分析师异质信念，以及研究样本的基本面信息对股票市场信息含量的影响，其中Zit代表VOL、PSI。

（二）公司治理与投资者关注的实证检验

1.模型选择

我们分别以分析活动人次（LFW1）、分析师跟踪人数（FLW2）、分析预测报告数量（LRP）和分析师预测分歧（DISP）为因变量，对公式（1）进行Hausman检验，分别得到的卡方检验值为：223.640、308.630、198.320和91.890。检验结果表明，固定效应模型更适合本文的面板数据。

2.个体固定效应面板数据回归

我们在表4REF_Ref351270633h中报告了使用个体固定效应模型对分析师关注变量进行回归的结果。

在模型1中，因变量为对研究样本提出预测的分析师人次，在解释变量中，GI的系数为正并在1%水平上显著，表明公司治理水平的提高促进了分析师提供预测信息的频率。模型2中的因变量为跟踪样本公司的分析师人数。解释变量GI的系数在1%水平上显著为正，表明跟踪样本公司的分析师人数随公司治理水平的提高而增加。模型3使用业绩预测报告的数量作为分析师关注的替代变量，在回归模型中，GI的系数仍在1%显著水平上为正，表明公司治理水平与分析师关注之间具有显著的正相关关系。

在控制变量中LEV的系数在1%水平上显著为正，表明高财务杠杆公司可能吸引更多的分析师关注；ROE的系数也显著为正，表明分析师关注高盈利能力的样本；SIZE的系数为正，表明高市值的样本受到的关注更多；MB的系数为负并在1%水平上显著，表明当公司的市场价值被高估后，分析师预测活动水平将降低，暗示分析师可能更关注价值投资，并具有价值发现的能力；股票市场指数的年收益率MKI的系数在1%水平上显著为正，表明当市场处于“牛市”时，分析师的积极性更高，表现为更高关注水平。上述控制变量在模型1―3中具有相同的解释力。我们在模型1―3中发现控制变量GRW的系数为负，但并有与其它控制变量一样保持稳定的统计显著性，这个结果暗示当公司的成长速度越快，公司业绩的不确定性越大，分析师观察信息的成本越高，从而抑制了分析师的关注水平。

在模型4中我们对分析师预测分歧的影响因素进行分析。我们在控制分析师跟踪人数LFW2后，发现GI的系数在1%水平上显著为正，表明随着公司治理水平的提高分析师预测的分歧进一步扩大，这个结果意味着公司治理的改善降低了理性投资者的信息成本，激励了理性投资者的关注，从而增加了股票市场的异质信息含量。

（三）股票市场信息含量的研究

1.模型选择

我们分别以股票收益的异质波动（VOL）和股票价格波动的非同步性（PSI）为因变量对公式（2）的模型选择进行Hausman检验。检验得到的卡方值分别为44.330和464.800，因此选择固定效应模型对面板数据进行回归。

2.股票市场信息含量的检验

（1）异质信息含量的检验

表5中模型1―模型3报告了公司治理和分析师预测对股票市场异质信息含量影响的检验结果。在模型1中公司治理指数GI的系数为正，并在1%水平上显著，这个结果表明公司治理的改善增加了研究样本股票收益率的异质波动水平，因此公司治理的改善提高了股票价格中的异质信息含量。我们在模型2中使用分析师预测分歧作为解释变量。由于分析师是股票市场信息的重要提供者，分析师预期的差异将影响股票市场投资者预期的一致性。模型2检验结果表明DISP与VOL之间具有显著的正相关关系，意味着分析师异质信念水平的提高增加了股票价格中的异质信息含量。我们在模型3中同时加入GI和DISP两个解释变量，上述两个变量的系数仍在1%水平上显著为正，表明公司治理水平与分析师异质信念同时影响股票市场的异质信息含量。

（2）同质信息含量的检验

表5中模型4―模型6报告了同质信息含量的检验结果。在模型4中，GI的系数为负，并在1%水平上具有显著性，表明投资者对公司特殊风险的同质信息对股票收益率的解释力随公司治理水平的提高而降低，意味着公司治理的改善激励了投资者的信息收集动机，从而抑制了股票价格中同质信息含量。在模型5中，DISP的系数在10%水平上显著为正，表明分析师的预测分歧也可以提高股票价格中的同质信息含量。由于分析师预测意见对股票市场投资者来讲是可以公开获取的公共信息，分析师预测分歧越大，预测报告所包含的信息量越大，从而增大股票投资者的公共信息集，在股票价格波动过程中，表现为同质信息含量的增加。模型6同时对GI和DISP的影响进行检验：GI的系数仍在1%水平上显著为负，DISP的系数在1%水平上显著为正，检验结果反映了公司治理与分析师预测对股票价格的同质信息含量的不同影响：公司治理对同质信息含量具有抑制作用，而分析师预测对同质信息含量具有促进作用。

3.影响股票市场信息含量的路径分析

我们通过对表4和表5的分析，发现公司治理良好的研究样本受到更多的分析师的关注，并导致分析师预测分歧的加大。我们认为公司治理水平的提高减轻了外部投资者与公司管理层之间的冲突，降低了外部投资者的观察成本，激励了投资者收集信息的动机，从而增加了投资者的关注水平，并且在公司股票价格预期上表现为更大的异质性，因此公司治理水平的提高刺激了股票市场的异质信息含量。

分析师是股票市场理性投资者的代表，我们发现分析师的意见分歧与股票市场异质信息含量之间具有显著的正相关关系，表明理性投资者的预期影响了股票市场上投资者的异质信念；同时分析师也是股票市场重要的信息提供者，分析师的预测意见是股票市场公共信息的重要来源，股票投资者通过公开获取业绩预测报告，扩大私人信息集，从而提高了同质信息对股票价格的影响。因此，分析师关注水平的提高从整体上增加了股票市场的信息含量，促进了市场的有效性。

五、稳健性检验

在个体固定效应研究中，共有1 523个分组，组内样本数量的最小值为1，最大值为7，这种情况可能导致检验结果受到分组样本数量的影响。为了保证研究结论的稳健性，我们使用行业固定效应对面板数据进行分析。在行业固定效应的聚类下，分组数下降至13个，组内最小样本为41个，最大值为3 668个。我们在行业固定效应模型检验中发现：公司治理与投资者关注变量之间仍保持显著的正相关关系；公司治理对股票市场异质信息含量的促进作用仍具有显著性，对同质信息含量仍存在显著的抑制作用；而分析师的预测分歧无论对股票市场同质信息含量，还是异质信息含量均具有显著的促进作用。上述检验结果表明，本文的实证研究结果是稳健的。

六、研究结论

本文的研究通过构建公司治理指数和资本市场信息含量变量，并以分析师作为理性投资者的代表，检验了公司治理与投资者关注，以及资本市场信息含量的关系。研究结果表明：公司治理水平的提高，吸引了投资者的关注，导致了股票市场异质信息含量的提高；而分析师预测分歧的扩大，从整体上增加了股票市场的信息含量，表现为：一方面，股票市场异质信息含量随分析师意见分歧的增加而提高；另一方面，分析师预测意见作为可公开获取信息增进了股票投资者信息集的容量，提高了投资者同质预期对股票价格波动的影响。

本文的研究认为公司治理水平的提高，不仅减轻了冲突损害投资者利益的风险，而且提高了投资者关注度，增加了投资者预期的异质性，并且通过投资者的交易行为传递到股票市场，提高了股票市场信息含量。本文的研究为公司治理与资本市场信息流动的研究提供了实证证据。

参考文献：

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股票分析报告范文第4篇

关键词：增持市场效应 超额收益

一、前言

在2011、2012年股市持续低迷的背景下，证监会为促进股市发展鼓励大股东增持，通过其增持行为，向外部投资者传递出企业价值被低估，公司股票价格预计会上涨等信息。在信息不完全对称的情况下，外部投资者便倾向于购买公司股票。因此，本文采集2013年的数据研究增持前后对市场效应的影响是非常有意义的。

二、研究假设

大股东能够获得比外部投资者更多的信息，优先作出反应，增持后，持股比例上升，同时其行为会向市场发出企业价值被低估的信号，使得外部投资者买入股票，带来超额收益。在此基础上提出以下假设：H0：大股东增持后，将给股东带来超额收益；H1：大股东增持后，股票收益率与市场整体收益率基本一致。

三、研究定义

（一）样本和数据

样本选自2013年的深交所和上交所的大股东增持公告的A股上市公司，本文对上市公司进行以下筛选：①剔除ST、*ST、金融类上市公司；②剔除在2013年发生重大事项的公司；③剔除财务数据不全的公司；④剔除上市时间不足一年的公司。通过以上筛选共得到样本76个。数据表明，大股东增持后比增持前持股比例平均提高约0.57%。

（二）变量定义

[Rit]：第i种股票在第t日的不考虑现金红利的日个股回报率；[Rmt]：第t种股票在第日的不考虑现金红利的日个股回报率；[ARit]：第i种股票在第t日的异常收益率。

（三）模型设定

大股东增持公告的一般在增持交易日的后一天，所以以（-1，0）作为事件窗口。首先以样本公司的股票不考虑现金红利情况下的日个股回报率和市场收益率分别作为被解释变量和解释变量来度量样本公司在第t日的预期收益率，因此，可建立市场效应模型为：

[Rit=β0+β1Rmt+εit]

本文以不考虑现金红利的日个股回报率衡量股票的日收益率，[β0]模型中，表示模型中的常数项，[β1]表示在同一天，市场收益率变动1%时，第i种股票的日个股回报率的变动程度，[εit]表示回归残差，其期望为0，方差为[σi2]。通过EVIEWS回归得到市场模型后，直接以[εit]表示第i种股票在第t日的异常收益率，也可用公式表示为：

[ARit=Rit-Rit]

其中，[Rit]表示在市场模型中得到的预期收益率，[Rit]表示第i种股票在第t日的实际股票收益率，由实际收益率减去预期收益率，即为第i种股票在第t日的异常收益率。

四、实证结果与分析

表4-1是指样本公司在不同的增持公告时间窗内的异常收益率的平均值、t值和p值，从平均值来看，样本公司的异常收益率在（-1，1）事件窗达到最大，然后降低，说明大股东增持行为的异常收益效应主要集中在增持公告日的前一天、当天与后一天。从的P值结果来看，异常收益率在各事件窗口均是显著大于0的，这说明样本公司增持公告后的预期收益率与实际收益率有显著区别，购买股票的投资者能够获得显著为正的异常收益率，且从公告日到（-5，5）这五个事件窗口，增持行为的市场效应具有稳定性。

对结果进行检验时，将样本公司分为上交所和深交所样本进行分析，得到上交所和深交所在公告日的平均收益率分别0.71%、1.48%，且均显著为正。两个证券交易所在（-1，1）事件窗的平均异常收益率分别为2.1%、2.72%，均在0.01的显著性水平下显著为正。总体看来，深圳证券交易所上市的样本公司比上海证券交易所上市的样本公司的平均异常收益率在两个事件窗内均较高。

五、结束语

上市公司大股东增持行为能够带来具有持久性的显著为正的异常收益率，尤其在公告日、公告日前一天以及公告日后一天，增持所带来的异常收益率最显著。但是，增持行为的研究还可进一步扩大，本文只初步研究了其中一部分的问题，在后期还可以进一步研究，如增持行为后外部投资者的反应等。

参考文献：

[1]尤华，刘容.大股东增持的市场效应研究[J].财会月刊，2013年12下：3

股票分析报告范文第5篇

在8月份的分析报告中，安全专家发现，在pump-and-dump(拉高与出仓)股票骗局中，垃圾邮件发送者会推销特定的股票，目的是尽可能地哄抬股价，然后在其估值跌回实际价值之前将其售出。这些骗局的垃圾邮件试图令潜在目标相信，某低价股票实际上物超所值，或者它很快会飙升。多数此类说法要么是在误导公众，要么是虚假信息。

成功的pump-and-dump垃圾邮件活动将人为地把该股票的价格哄抬到诈骗者决定卖出的价位。在卖出股票的同时，诈骗者的垃圾邮件发送活动往往也会终止，这样一来，人们对该股票的兴趣也将相应降低，促使其估值回到原始的价位。

Symantec.cloud高级智能分析师保罗・伍德(Paul Wood)表示：“如果pure-and-jump垃圾邮件发送活动进展顺利，诈骗者在几天内即可获得可观的利润。在当前动荡的环境中，许多人可能会被说服，从而对诈骗者声称的可从市场动荡中获益的股票进行投资。”

另外，报告进一步分析显示，2011年前七个月出现的新的主引导记录(MBR)威胁数量相当于过去三年数量的总和。MBR是硬盘上的一个区域(通常是第一个扇区)，电脑用它来执行启动操作。电脑开机后，硬件最先读取并执行的一块区域就是MBR，比读取操作系统还要早。