文/王超（中国科学技术大学金融工程专业博士，长盛基金管理有限公司）
根据之前章理论模型推导得到的结论，信息成本、投资者风险厌恶程度会影响价格反应信息的程度；投资者对同类信息的反应差异程度会对市场定价反应信息的速度产生影响。分析师群体数量的变化理论上会对收集信息成本、投资者风险厌恶程度以及投资者对同类信息的反应差异程度造成影响，从而会对价格反应信息程度和速度造成影响。本章以上述理论联系为基础，研究分析师数量对股价信息含量和反应速度的影响。
一.分析师数量影响股价信息相关性的相关研究从股价的信息相关性来看，主要受到两方面因素的影响，一方面是公司基本面信息；另一方面是市场共同信息。因为不同公司的基本面信息差异很大，难以进行横向比较，但市场共同信息对股价的影响，即股价同步性是可以横向比较的，而通过比较股价同步性的高低，可以反推出公司基本面信息对股价的影响程度。根据Morck. R. B， Yeung， W. Yu （2000）的研究，“股价反应上市公司具体信息的程度，是衡量股票市场定价效率的重要指标，相对于成熟的资本市场，在新兴资本市场里，股票价格中往往包含着较大的‘噪音’，不能很好的反映公司基本面的信息，难以有效的发挥资源配臵和引导作用。这种资本市场运行效率的重要差别体现在公司股票价格波动的同步性。”朱红军、何贤杰和陶林（2007）基于中国 A 股市场数据，构建分析师数量对股价同步性的回归模型，研究发现跟踪公司的分析师数量越多，股票价格的同步性越低，即股票价格反映基本面信息的程度越高。而且为了验证股价同步性降低并不是因为分析师发布无价值 “噪音”导致，该文中借鉴了 Ayers 和Freeman（2003）的实证模型，检验年度累计超额收益与非预期盈余和分析师数量之间的回归系数，检验结果发现，随着分析师数量增加，不但使得股票价格对当期非预期盈余的反应程度增加，减少盈余公告后价格漂移现象，而且当期股票价格对未来盈余信息的反应程度也出现明显提升。 关于跟踪股票的分析师数量与股价反映公司基本面信息程度两者之间的关系，朱红军、何贤杰和陶林（2007）的研究认为分析师能够向市场提供公司基本面的信息，提高市场定价的效率，引导资源的有效配置。跟踪分析师的数量越多，更多的公司基本面信息被反映在股票价格之中，因而股价同步性下降。而 Morck、Yeung和 Yu（2000）对多个市场的相关数据进行了实证研究，认为跟踪股票的分析师数量与股价同步性之间的关系在不同市场间差异较大，当法律体系对产权保护较弱，不能保证信息收集活动能够获得相应的回报（这一点在新兴市场尤为严重），这会造成收集信息的成本高企，最终通过搜寻公司特质信息所获得的收益无法覆盖信息成本，投资者更多以市场层面的信息进行投资决策，而不会去花费成本获得公司基本面信息，因而股票价格中反映公司基本面信息的比例很低，更多表现为跟随市场指数的同涨同跌，即使分析师数量增加，也停留在收集市场和行业的信息，所以在新兴市场之中，分析师数量越多，个股价格与市场指数的变化同步性越高。另一方面，根据 Roll （1988）和 Lee 和 Liu （2007）的研究结论，噪音的干扰也会导致股价出现异常波动，进而降低股价与市场的同步性，而跟踪股票的分析师数量越多，有关公司的噪音信息越容易被证实或证伪，其噪音也就越少，从而提升股价同步性。因此，股价同步性下降不一定说明更多的公司基本面信息被反映在股价之中，只有证明股价与市场的非同步波动是与公司基本面信息具有相关性之后，才能得出由于股价对公司基本面信息反映程度的提升导致股价同步性降低的结论。在这方面，Ayers 和Freeman （2003）将当期累积超额收益率作为因变量，构建包括前期未预期盈余、当期未预期盈余、次年未预期盈余以及与跟踪分析师数量的交叉项的回归模型，检验股价与市场差异的走势与公司基本面以及分析师数量之间的关系，这一检验对由于基本面信息导致的股价异常走势与无意义噪音导致的股价异常走势可以进行有效的区分。
二.分析师数量影响股价信息及时性的相关研究Holden 和 Subrahmanyam （1992）， Foster 和 Viswanathan （1993）在 Kyle （1985）的经典模型上进行了重要拓展，根据新模型得到，知情投资者的数量越多，股价对新信息的反映速度会越快，把分析师数量作为知情投资者的代理变量，则可以建立起分析师数量与股价反映新信息速度之间的关系。 Brennan、 Jegadeesh 和 Swanminath（1993）对上述关系进行了实证检验，结果显示跟踪分析师数量多的组合收益能够预测跟踪分析师数量少的组合收益，跟踪分析师数量多的组合对于市场共同信息的变化反映更为迅速，而且反映速度与分析师数量之间存在明显的非线性关系，并不是分析师数量越多，反映速度越快，而是存在一个阀值，超过这一阀值，反映速度反而会降低。这一结论与 Holden 和 Subrahmanyam（1992）认为“即使跟踪的分析师数量很少，也会对股价反映信息速度产生巨大的影响，而随着数量的增多，将会边际效用递减，呈现为凸函数”的观点并不一致，对非线性关系做出了更加具体的刻画。 由上述文献分析可以发现，虽然分析师作为市场信息传递微观结构的重要组成部分，对于股价反映信息的影响是显而易见的，但是客观全面的研究分析师数量的增加对市场定价效率的改善，不能简单的将（1-R2）就作为股价对公司基本面信息的反映程度，还需要从股价与信息的相关性和及时性角度全面考虑股票超额收益与公司基本面信息的相关关系，以及股价对市场共同信息和公司基本面信息的反映速度。已有的相关实证研究都是针对某一方面的单独影响，并不能够准确的研究分析师数量对股价信息反映效率的影响。 还有一点需要注意的是，中国作为全球最大的新兴市场，股票市场和证券分析师群体都处于快速发展阶段，上市公司数量快速增长，从 2005 年的 1381 家增长到了 2014 年的 2591 家，分析师数量从 2005 年的 1372 名增长到了 2014 年的 6557 名，市场中各类机构投资者数量都比 2005 年时增长了数倍。此外，A 股市场从 2006 年到 2009 年期间处于大涨大跌的阶段，市场大幅波动同样会对市场定价产生显著影响，对 A 股市场定价效率的研究必须要考虑到这些外生变量的影响，因此，年度虚拟变量也应该加入回归模型之中。 在本章接下来的内容中，首先借鉴朱红军等（2007）的研究方法，检验分析师数量对股价同步性的影响，研究发现，随着分析师数量的增加股价同步性下降。为了排除同步性下降不是噪音导致，本章采用 Ayers and Freeman（2003）的模型，研究股票偏离市场的超额收益与公司基本面信息和分析师数量之间的关系。实证结果否定了分析师提升股票定价信息相关性的作用。对于分析师数量影响股价反映信息及时性的研究，本章主要从四方面展开，一是根据分析师数量划分不同的组合，检验组合之间的收益因果关系，通过构建组合来尽量消除个股的差异化因素，结果发现分析师数量多的组合反而受到少的组合引导；二是研究分析师数量不同的组合对市场共同信息的反映速度，研究发现分析师数量多的组合对市场共同信息的反映速度快于少的组合；三是研究个股对市场共同信息的反映速度与分析师数量之间的关系，通过观察回归系数的年度变化，结果发现近两年分析师数量的提升加快了个股对市场信息的反映；四是研究分析师数量对于反映速度的影响是非线性的，实证结果肯定了这一假设。
三.分析师数量对股价同步性的影响本文借鉴了朱红军、何贤杰和陶林（2007）一文中使用的方法，检验跟踪股票的分析师数量的变化对股价同步性的影响，以及对股价反映公司基本面信息程度的影响。 首先，计算股价同步性指标，将股票收益率对市场指数收益率进行回归，如（3.1）所示：
其中，Rmt, Rit，分别是中证流通指数和个股的日度收益率，中证流通指数为全部 A 股上市公司的平均收益率，根据自由流通市值加权平均，具有较好的全市场收益代表性。由于国内上市公司的年报在第二年的四月底披露完毕，根据信息的可得性和一致性，采用该年度 5 月第一个交易日至次年 4 月最后一个交易日的日度收益率数据作为对应的年度收益率进行回归计算，数据统计从2004 年5月-2012 年4月。 （3.1）式回归得到的拟合优度R2可以反映股价波动被市场波动解释的程度，得到R2的范围在（0-1）之间，并不符合正态分布的假设，所以需要对R2进行如下对数转换。
为了避免分析师数量与股票其他特征之间存在的相关关系对本文的研究产生干扰，例如规模越大的公司越容易获得分析师的跟踪，交易越活跃的公司越容易得到分析师的注意，某些行业有更多的分析师进行跟踪，采用（3.3）式将分析师数量与可能的影响因素进行回归，可以估计出理论上跟踪公司的分析师数量。
其中analyst代表跟踪股票的分析师数量，为上一年末统计的当年发布公司年度盈利预测的分析师数量，对于没有分析师跟踪的股票，设置为 0，数据来源于朝阳永续。 asset代表公司的规模，等于公司总资产的自然对数、公司总市值的自然对数、公司自由流通市值的自然对数的平均值，并经过标准化处理，符合N(0,1)的标准正态分布，该数据来源于 MSCI BARRA，是根据每月度时点值计算的一年均值。tr代表公司股票的交易活跃程度，等于最近3个月平均换手率、最近6个月平均换手率、最近12个月平均换手率和流动性-换手率系数的加权平均值，并经过标准化处理，符合N(0,1)的标准正态分布，该数据来源于 MSCI BARRA，是根据每月度时点值计算的一年均值。year代表年份的虚拟变量，之所以在回归模型中加入年度的虚拟变量，在于国内分析师群体每年增长速度很快。ind代表公司所处行业的虚拟变量，行业分类标准为 MSCI BARRA 的中国 CHE2 行业标准，共有 24 个行业。 将（3.3）式得到公司的理论分析师数量，与股价同步性建立如（3.4）式的回归模型，
其中droe代表公司当年净资产收益率相对上年变动值与所有公司净资产收益率均值变动值的比率，引入该变量的依据来自于李增泉（2005），该文的研究发现股价同步性来自于公司基本面指标变动的同步性，而利用droe可以控制公司基本面指标变动的同步性的影响，
表 3.1 中报告了模型（3.4）中变量的统计性指标，其中值得注意的是跟踪的分析师实际数量与理论数量在统计指标上的变化，理论数量的分布较实际数量更加均衡。另一点需要注意的是，各个变量随年份变化的趋势，因为分析师群体数量的扩大，其均值在不断提升。个股收益率的 R2，即股价平均同步性指标总体趋势表现为不断上升，其背后的原因，除了本文研究的市场定价效率的影响之外，也与 2006 年——2009 年国内宏观经济呈现大起大落的周期性波动具有密切关系。 此外，对各变量之间的相关性进行分析，发现相关系数均处于比较低的水平，而且在回归模型中对各变量进行方差膨胀因子（VIF）检验也没有发现多重共线性问题，出于篇幅考虑，这里没有列示相关检验结果。
表 3.2 报告了模型（3.3）的实证结果，从中可以发现，跟踪的分析师的理论数量对于股价同步性有显著的降低作用，公司规模变量的回归系数显著为正，意味着公司规模越大，股价同步性越高，因为市场指数是根据自由流通市值加权计算的。ROE 变动超越市场百分点的回归系数显著为正，说明公司基本面与市场整体同向变动有助于提升股价同步性，这一点可以在一定程度上说明公司基本面信息反映到股票定价之中，这一点也与模型（3.3）中周期性行业分类变量回归系数显著为正的回归结果相互印证，汽车与汽车零部件、金融、原材料、运输、交通基本设施这五个行业都是与宏观经济密切相关的周期性行业，盈利能力与宏观经济同向变动。模型（3.3）中年份的虚拟变量全部为正，而且显著，这也与 A 股市场平均股价同步性不断增加的趋势向吻合。在市场出现下跌的年份，系数会明显高于其他上涨的年份，因为在上涨时个股会出现分化、板块轮动等效应，降低股价同步性，而在下跌时，往往都是恐慌性的整体下跌，导致股价同步性大增。
四.股票超额收益与公司基本面和分析师数量的相关性分析尽管模型（3.4）的实证结果显示了分析师数量可以显著降低股价同步性，但是股价波动中的残差波动并非都是由公司具体基本面信息解释的。按照 Roll（1988）和 Lee、Liu（2007）的研究，噪音也能够导致股价异动，也可以导致股价同步性降低。本文利用 Ayers and Freeman（2003）提出的模型，检验个股累积超额收益与公司基本面数据和分析师数量之间的相关关系，以确定股价同步性降低并不是因为分析师发布无价值“噪音”导致。
其中 Et 是样本公司在t年的未预期盈余比率，该数据来源于朝阳永续，是上市公司年报正式披露前一个月，90 天内分析师对当年盈利预测的均值与年报披露的实际盈余之间的比率进行计算，一致预期盈余是每天基于各券商分析师的研究报告中的上市公司盈利预期数据采用时间加权和机构影响力加权计算得到的平均值。上市公司年报正式披露前一个月，90 天内分析师对当年盈利预测的均值基本上代表了在公司实际盈余披露之前分析师整体对公司盈余的预期，而在公司年报实际盈余公告之后，两者之间的差异就是未预期盈余比率。为了避免受到极端值的影响，去掉前 5%和后5%分位的极端值，再将超出均值?3 倍标准差的极端值都替换为均值?3 倍标准差，对截尾后的数据再计算均值和方差。 在 Ayers and Freeman（2003）的回归模型中，解释变量中并没有未预期盈余比率，而是将样本公司当年净资产收益率的变化减去全部样本公司的净资产收益率变化的平均值，以此来体现公司基本面与市场整体基本面之间的差异，这一变量即是模型（3.4）中的droe，而在模型（3.4）中已经验证了它与股价同步性的显著正相关，再在这里检验它与股票超额收益的相关性没有实际意义。而在 Ball，Brown（1968）的研究中，盈余公告后股票价格漂移现象（PEAD）表现为，“好消息”公司在盈余公告前后的累积超额回报持续增长，而“坏消息”公司则持续向下，分别呈现漂移状。累积超额收益更多与实际盈余是否超越市场预期相关，而与公司基本面与市场整体基本面之间的差异并没有理论上的联系，只有未被市场预期的信息才会引起超额收益。 在模型（3.5b）中，增加前期、当期和次年未预期盈余比率主要是为了检验基本面信息对股价的影响，依据盈余公告后股价漂移的相关研究结论，当年的累积超额收益率应当与上一年年报披露时的未预期盈余比率正相关，即λ-1为正；根据有效市场理论，在弱式有效市场中，当期累积超额收益率应该和当期的未预期盈余存在正相关关系，即λ0为正；同时，因为股票价格能够在一定程度上反映未来盈余的信息，即存在着价格引导盈余的现象，所以当期的累积超额收益率应该与未来的未预期盈余存在正相关关系，即λ1为正。交叉项analyst × ?E-1的系数主要检验分析师数量增加是否能够减少盈余公告后股价漂移幅度，从而增加股价对当期基本面信息的反映程度，即β-1为负。交叉项analyst × ?E1的系数主要检验分析师数量增加是否能够使股价更多反映未来盈余的信息，从而增加股价对未来基本面信息的反映程度，即β1为负。至于交叉项analyst × ?E0的系数，因为分析师数量对当期累积超额收益率和当前未预期盈余比率相关关系存在两种相反的影响，一是分析师会减少上期未预期盈余对当期累积超额收益的影响，即增加当期累积超额收益与当期未预期盈余之间的相关性，此时β0为正；二是分析师的存在应该提升市场定价效率，尽快将当期未预期盈余反映到股价之中，此时β0为负，由于存在两个方向的共同影响，因此β0不能用来判断分析师对股价信息反映程度影响的依据。模型中增加asset用来控制规模对累积超额收益率的影响，因为超额收益率计算是将个股收益与市值加权的市场指数收益率相减得到的，市值会产生显著影响，不容忽视。CARt+1用来控制未来累积超额收益率对当期累积超额收益率产生的影响。
表 3.3 中列示了模型（3.5a）和模型（3.5b）的分析结果。为了更好的研究分析师数量对累积超额收益的影响，本文对 Ayers and Freeman（2003）的研究方法做了改进。模型（3.5a）是在不考虑分析师影响的情况下，当期超额累积收益率与前期未预期盈余、当期未预期盈余、下期未预期盈余和公司规模因子之间的关系，从回归系数符号和统计显著性来看，盈余公告后股价漂移现象在 A 股的实际表现符号与预想的相反，对于这一问题的解释，因为 A 股存在较为严重的信息泄露，使得超额收益在信息实际披露之前就已经体现，而信息公告之后，更多表现为股价反转；因为在当年的实际盈余公布之前，会有三个季度盈余数字公布，季度盈余超预期与年度盈余超预期具有很高的相关性，所以当年累积超额收益与当年未预期盈余之间的显著正相关关系主要是通过之前披露的季度盈余蕴含的信息实现的；而次年未预期盈余并不能通过当期的超额收益得到预测。市值因子的回归系数与预期一致，市值与累积超额收益负相关，并且加入该变量后，模型（3.5a）的解释能力得到大幅提升。 模型（3.5b）主要研究分析师如何将前期、当期和下期未预期盈余反映到当期的累积超额收益之中，从回归系数来看，分析师对于盈利公告后股价漂移效应，非但没有减弱，而且还强化了这一效应。对于这一结论，本文认为正是分析师对于未预期盈余的修正，使得盈利公告后股价漂移效应增强，而市场具有更强的反转效应，使得超额收益与上期未预期盈余保持显著负相关，而且分析师这一效应也在逐步降低，交叉项的回归系数不断下降。 T 年超预期的系数与 T 年的交叉项的系数符号相反，因为实际业绩超越的是分析师的预期，虽然分析师在其中更多扮演了反应滞后的角色，但是影响已经不显著。即使是分析师存在的情况下，当年累积超额收益也不能对下期未预期收益进行预测，而且当年累积超额收益与下期的累积超额收益之间也没有显著的关联。公司规模因子对当年累积超额收益具有显著的解释能力，但是与模型（3.5a）相比，回归系数的正负并不稳定，这与市场出现的大小盘风格轮动特征保持一致，也显示了增加分析师数量这一变量之后，使原来的驱动机制发生变化。 从整个模型回归效果来看，增加的分析师数量相关变量进一步提升了回归模型中的变量对于个股累积超额收益的解释能力，但主要是通过增加了分析师数量这一变量实现的，并没有将基本面信息反映其中。而且从模型分年度回归系数来看，系数符号并不稳定。对于这一现象，本文的解释是中国证券市场变动剧烈，股价反转效应十分明显，由业绩信息导致长期单向的股价漂移很少存在。以一年的累积超常收益作为因变量，会受到股价反转效应、交易活跃度等因素的干扰，难以准确衡量基本面信息产生的影响。本章在后面的章节会采用相对精确的事件研究方法来研究基本面信息对价格的冲击。 在对股票定价的信息相关性研究中，综合前两个实证研究的结论可以发现，跟踪的分析师数量越多，长期股价同步性越低，股价波动中会有更大比例来自非市场共同信息。更多的分析师传递关于公司的特质信息是有可能影响长期股价波动的驱动因素的。由于国内市场存在较强的反转效应，无法得到长期超额收益与基本面信息之间存在显著相关性，而且长期超额收益受到太多因素的影响，长期超额收益与基本面数据和分析师数量之间的回归模型没有办法证明分析师对股价同步性的降低是因为与基本面相关的特质信息输入，还是仅仅无意义的噪音信息输入造成的。
五.分析师数量对股价反映信息速度的影响分析师对于股价同步性的影响，一方面可以体现为对股价反映市场行业的共同信息、公司具体信息或者噪音的程度产生影响；另一方面则可以体现为对股价反映信息速度的影响，通过考察领先或滞后的联系，才能客观的评价分析师对于市场定价的影响。上面的模型主要是检验了分析师数量与股价同步性、股票累积超额收益与公司基本面信息之间的统计显著性，但是因为股价对信息的反映效率除了相关性之外，还需要考虑反映的速度。 股价反映信息的及时性也是衡量股票市场定价效率的重要指标，因为从长期来看，股价最终是与其内在价值相关的，但是股价可能在短期内偏离内在价值，对新信息的反映不够迅速，也会影响股票的定价效率。前面研究的都是股价相关性指标，模型中变量都是长期的，例如一年内的累积超额收益、一年内跟踪股票的分析师数量等，无法对股价反映信息的速度进行研究。针对这一问题，本文采用 Brennan、Jegadeesh 和 Swanminath （1993）的模型，检验分析师数量对于股价反映信息速度的影响。根据 Holden 和 Subrahmanyam （1992）， Foster 和 Viswanathan （1993）的研究，知情投资者的数量越多。 股价反映新信息的速度会越快，而分析师可以作为市场中知情投资者的代理变量，因此可以提出以下假设，跟踪分析师数量多的股票价格对于信息的反映速度会快于跟踪分析师数量少的股票。为了检验两者是否存在这一关系，可以通过 Granger 因果检验。
其中RM,t和RF,t分别是跟踪分析师数量多和少的股票组合日度收益率。根据以下步骤构建经市值调整的跟踪分析师数量组合： A、每年年初，根据上年末的市值划分为 4 个分位； B、在 A 划分出的每个市值分位中，再根据市值划分为 4 个分位； C、在 B 划分出的每个市值分位中，根据跟踪分析师的数量划分为 4 个分位，经过 B、C 两步，在 A 步划分出的每个市值分位中，形成 16 个市值/分析师数量的组合； D、将分析师跟踪数量从多到少划分为 4 个类别，从多到少，每个类别中将 B划分出的市值四个分位都加总，最终在每个市值分位都形成跟踪分析师数量的市值调整的 4 个组合。其中，M 组合为分析师最多的四个市值组合加总，F 组合为分析师最低的四个市值组合加总，还有另外两个中间组合。M 和 F 组合收益率采用等权重计算，如果当天个股停牌，则组合收益由其他不停牌的收益进行平均计算。 之所以采用组合的方式，主要是为了避免个股存在的特殊因素对结果造成干扰，组合中个股的数量众多，而且权重相等，可以降低个股的影响。 在进行因果检验之前，首先对收益率数据进行平稳性检验，ACF 白噪声检验结果拒绝收益率序列式白噪声过程，ADF 单位根检验结果显著拒绝收益率序列有单位根的原假设，即收益率序列为平稳序列，可以进行后续的因果检验。白噪声检验结果和单位根检验结果由于篇幅所限，没有进行列示
注：对各个市值分组的收益率进行平稳性检验，都是平稳序列，为简便起见，没有列示平稳性检验结果。 从因果检验的结果来看，在最大市值组中，跟踪分析师数量多和少的组合收益互为各自的格兰杰原因；在市值分组 2 中，并没有得到预期的结果，即跟踪分析师数量多的组合是少的组合的格兰杰原因，反而跟踪分析师数量少的组合收益是多的组合的格兰杰原因。在小市值分组中，两者都不是各自的格兰杰原因。滞后阶数的改变并没有对结果有显著改变。关于这一现象，可能的解释是 A 股市场中，跟踪分析师多的股票反倒没有跟踪分析师少的股票价格反映灵敏，因为分析师群体对于变化的反应滞后，分析师对股票的观点调整通常都是根据基本面信息变化做出的，而基本面信息显然没有市场中其他因素的变化频度快，所以会导致跟踪分析师多的组合价格变化慢于跟踪分析师少的组合。 为了进一步研究股价反映信息的速度，借鉴 Brennan、Jegadeesh 和 Swanminath（1993）的做法，运用 Dimson 模型（Dimson，1979）将组合收益对市场指数收益率的领先、滞后项进行回归。
其中， bj,k为股票对市场收益时间序列的敏感系数，市场收益分别采用市值加权和等权重两种方式，市值加权的市场收益率采用中证流通指数，等权重的市场收益率采用每日交易的全部 A 股收益率平均值。
注：size0-3 为根据市值划分的分组，size3 代表市值最大的组合。m_rtn 为跟踪分析师数量多的组合对市值加权基准指数的滞后 10 日和领先 10 日的敏感系数。 f_rtn为跟踪分析师数量少的组合对市值加权基准指数的滞后 10 日和领先 10 日的敏感系数。
注：size0-3 为根据市值划分的分组，size3 代表市值最大的组合。m_rtn 为跟踪分析师数量多的组合对等权重基准指数的滞后 10 日和领先 10 日的敏感系数。f_rtn为跟踪分析师数量少的组合对等权重基准指数的滞后 10 日和领先 10 日的敏感系数。 通过研究分析师跟踪数量多少的两个组合对市场收益反应系数的变化，可以发现对市值加权指数的滞后反应，在小市值组合中体现的较为明显，而且分析师数量多的组合对市场收益反应更加迅速。至于等权重指数，因为其反应速度会显著慢于市值加权指数，所以大市值分析师数量多的组合的反应要比等权重指数更加强烈。因为这里的实证检验并没有区分具体年度，所以结果会和后面的分年度检验结果存在较为明显的差异。 分析师跟踪数量多的组合在对市场共同信息反应的速度上要明显快于分析师数量少的组合，但是分析师跟踪数量多的组合在整体收益上又受到分析师数量少的组合的引导，对于这一现象，可能的解释是，分析师数量少的组合在残差收益率的变化方面要领先于分析师数量多的组合。对此，本文将分析师数量多的组合和分析师数量少的组合相对市值加权指数回归的残差序列进行格兰杰因果检验。从因果检验的结果来看，在市值较大的两个分组中，都是跟踪分析师数量少的组合的残差收益是多的组合的格兰杰原因。
注：因为基准指数-中证流通指数为 2006 年初发布，所以得到的样本数量都一致 综合上述利用组合收益检验分析师数量对股价反映信息速度的影响的实证结果，可以发现，分析师数量对于股价对市场共同信息的反映速度的影响很显著，公司市值越大，分析师数量对速度的加快越明显，与之相反，其会降低股价对非市场共同信息的反映速度，因为市场共同信息对价格波动的解释程度占比偏低，所以组合整体收益最终表现为分析师数量少的组合收益是数量多的组合收益的格兰杰原因。 除了以组合形式检验对市场收益的敏感性之外，本文还针对个股对市场收益的敏感系数对分析师数量进行回归。
其中
结果显示，滞后回归系数和与公司规模因子显著负相关，意味着公司规模越小，对市场共同信息的反应速度越慢，这一点与前面通过组合形式检验的结果一致。股票交易活跃度与滞后回归系数显著正相关，这一点与理论假设不符，通常股票交易越不活跃，越容易滞后反映市场共同信息。造成这一结论的原因，或许与国内小盘股成交活跃度较高有关3。 2005-2009 年期间跟踪的分析师实际数量的系数与假设并不相符，跟踪的分析师数量越多，反而股价反应共同信息更加缓慢。这一点与 Brennan、Jegadeesh 和Swanminath（1993）文中的实证结论相反，也与前面通过组合形式检验的结果不一致。 对于领先回归系数和的回归结果显示，公司规模越小，越能够对市场共同信息提前反应。股票交易活跃程度与领先回归系数和正相关，结合前面对滞后回归系数和的分析结合，可以发现，小规模公司在其中影响显著，对于滞后的市场共同信息反应不足，对于领先的市场共同信息反应过度。 分析师数量与领先回归系数和的回归系数为负，而且并不显著，说明分析师数量的增加，并不能够使得股价能够提前反应市场共同信息。 综合关于股价反映信息及时性的研究结果，可以发现分析师数量的增加显著提高了股价对市场共同信息的反映速度，但是会降低股价对非市场共同信息的反映速度。这一结论与之前关于股价信息相关性的研究结论也比较一致，即分析师对于股票基本面的变化存在明显的滞后反应，既导致了跟踪分析师比较多的股票与市场指数的低同步性，也使得股价变化滞后于跟踪分析师比较少的股票。
六.分析师数量对股价反映信息速度的非线性影响之前的回归模型中，都是假设分析师数量对于其他变量的影响是线性的，但是Holden 和 Subrahmanyam（1992）的研究认为，即使跟踪的分析师数量很少，也会对股价调整速度产生巨大的影响，而随着数量的增多，将会边际效用递减，呈现为凸函数。而且 Brennan、Jegadeesh 和 Swanminath（1993）的研究也发现，分析师数量对个股相对滞后市场收益回归系数和的影响是非线性的。因此，本文也针对国内情况进行了相关研究。
其中对于跟踪股票的分析师数量的非线性划分，本文采取了 Brennan、 Jegadeesh和 Swanminath（1993）一文的划分标准，将跟踪分析师的数量划分为 1、2、3-4、5-7、8-11、12-5 和>15 七个分组，分别用虚拟变量analystj,k,t表示。
将跟踪分析师数量进行非线性划分之后，可以发现存在显著的非线性效应，与表 7 中的回归单一系数相比，有了更多的发现，首先，并不是分析师数量越多，对于股价反映共同信息的速度影响越大，而且还受到市场整体表现的影响，在 2007、2009 年市场出现大幅度上涨的年度，分析师跟踪的股票都会滞后反映市场指数； 2008年市场出现大幅下跌，分析师跟踪的股票的分段系数与整体系数完全相反。2010，2011 年分析师对股价反映速度的影响与假设的方向相吻合，即分析师跟踪的股票对市场共同信息的反映更加迅速。 对于跟踪的分析师数量的非线性效应，如果以 2010、 2011 年符合预期的实证结果来看，首先，Holden 和 Subrahmanyam（1992）提出的?即使跟踪的分析师数量很少，也会对股价调整速度产生巨大的影响在其中得到体现，有 1-2 个分析师跟踪股票时，其受市场滞后收益的影响系数会出现较大幅度下降，此后分析师数量的增加，并不会继续带动系数的更多下降，当有 12-15 个分析师跟踪股票时，系数会再次出现大幅度下降。当跟踪的分析师数量继续增加时，系数下降幅度出现明显缩减。 通过对分析师数量的非线性影响，使得分析师的作用从少数知情投资者到受到情绪影响群体的变化过程变得清晰。
七.分析师对A股市场股价信息含量和反应速度影响的研究结论综合之前的结论，本章全面研究了分析师数量对于中国股票市场定价效率的影响。在对股票定价的信息相关性研究中发现，跟踪分析师数量的增加会显著降低长期的股价同步性，股价波动中会有更大比例来自非市场共同信息。更多的分析师传递关于公司的特质信息会对长期股价波动的驱动因素造成显著改变。这一结论与第二章中模型推导得到的?分析师降低信息成本和投资者风险厌恶程度从而提高股价反应信息程度的理论关系一致。 从股价信息及时性来看，可以发现跟踪分析师数量的增加显著提高了股价对市场共同信息的反映速度，但是会降低股价对非市场共同信息的反映速度。这一结论与?分析师减少投资者对信息反应的差异度从而提高反应信息速度的理论联系相矛盾。 文章来源：本文节选自王超博士论文《证券分析师对中国股票市场有效性影响的研究》（本文仅代表作者观点） 本篇编辑：高骏超
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