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主题:投资参考论文写作 时间:2023-12-31

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【摘 要】本文选取2012~2013年市场盘整期的分析师股票评级数据,基于市场调整模型,采用事件研究法,将研报发布前后不同时间窗口期的股票表现作为不同评级对股价影响程度的衡量指标,探究了证券分析师股票评级的投资参考价值.结果表明,证券分析师存在明显的“乐观倾向”,增持、买入评级占据股票研究报告大部分,主张减持、卖出的评级比较罕见.从时间维度上看,买入、增持评级短期市场效应显著.证券分析师通常关注的强势股票,在被推荐之前往往有着良好的市场表现,买入评级发布后,仍旧享有超额收益,只是有所收窄.最后,针对国内分析师较少发布不利评级和现存评级机制存在的深层次内部问题,文章分别从证券分析师、投资者、上市公司和监管部门四方主体角度提出参考性意见.

【关键词】证券分析师 荐股评级 事件研究法 超额收益

一、引言

证券分析师团队伴随着我国证券市场发展而不断壮大.证券分析师是从事证券投资分析工作的专业性人员,是连接证券市场和普通投资者的桥梁.业界一般认为,证券分析师从事股票评级工作,目的在于为客户创造价值,证券分析师立足于基本面给出的建议具有投资价值.分析师要想为市场所认可,其分析报告就需要为投资者带来可观收益.但是在规范的理论层面,学术界对此看法不一,没有达成一致意见.A股市场上,分析师评级是否存在漂移现象?其发布的投资評级效果如何?参考分析报告能否取得超额收益?在融资融券1大背景下,“卖出”报告是否有被赋予新的意义?这些是本文力图回答的核心问题.

本文采用事件分析法2,深入分析了不同评级证券的收益情况,完善和增补了在市场在盘整阶段分析师评级有效性的研究,为有效市场假说和行为金融的探究提供了新的经验证据;为普通投资者正确认识投资研究报告实际价值提供参考,为证券市场监管部门促进证券市场公平、高效运行,构建完善市场机制提供借鉴.

二、实证研究

(一)数据选取

本文以国内主流证券公司公布的五级评价(买入、增持、中性、减持、卖出)作为评级标准,并从基准股指的选择、超额收益(>20%或<-5%不等)、实现超额收益所需的时间(6—12个月等)三方面进行数据收集.

本文选取2012年1月1日~2013年12月31日分析师股票评级数据,上市公司财务数据和衡量股票市场表现的数据,样本区间有足够的长度,保障实证结果具有较强的说服力.数据均来源于wind数据库整理归纳.

标准化的分析师评级从数字1到5分别对应卖出、减持、中性、增持、买入五大评级.我们排除公告发布日前后三天的评级数据,以剔除季度报告、年中报告和年度报告对评级的影响.同时剔除2012年之后新发行上市、金融类及ST公司以及数据完整性不足的样本.若评级在周末发布,则下周一可作为之后的首个交易日.若是在其他非交易日期间分析师公布的股票评级(如节假日闭市期间),我们剔除这些样本,以便于消除异常事件对证券分析师评级的影响.在市场指数选择方面,文章选取涵盖两大交易所300家市值最大股票的沪深300指数代表市场.

(二)模型构建

考虑到股价会受到信息提前泄露等因素的干扰,通常将公告发布日及前后各一天定位为事件期.前后共计三天,组成本文研究的事件窗口.同时,本文选择事件窗口前3个月(按63个交易日)为前期窗口,事件窗口后3个月(63个交易日)为后期窗口,共计6个月为研究时间区域.

1.计算正常收益率.根据市场模型的假设,股票收益率和市场收益率二者成稳定状态下的线性相关.本文采用市场模型Ri,t等于 αi+βiRm,t+εi,t来计算正常收益率;其中,Ri,t为第i只股票在第t天的实际收益率;αi为截距项,βi为股票对市场波动的敏感系数,Rm,t为第t天的市场收益率.

2.异常收益率和累计异常收益率的计算.将实际收益率和预测的正常收益率之差即为异常收益率.本文中的异常收益率(AR)就是将事件每只股票的实际收益率减去之前得到的正常收益率.即:ARi,t等于Ri,t-αi-βiRm,t.用股票当天的价格减去前天的价格之差和前天价格的相除变可得到每只股票的实际收益率,即:Ri,t等于(Pi,t-Pi,t-1)/Pi,t-1.

累计异常收益率包括整个样本的累计异常收益率和每只股票的单个累计异常收益率两种指标.将事件窗口内的股票的异常收益率进行加总可以计算单只股票的累计异常收益.和之相比,整个股票市场的累计超额收益率可以表示为:.

ARi,t为股票i的超额收益率,CARi为股票i的累计超额收益率,CAR为样本内所有股票的累计超额收益率.将单只股票的累计异常收益率进行加总再求平均值可得到整个股票市场的平均累计异常收益率,即:ACRA等于CAR/N,其中N为全部股票的个数.

3.显著性检验.异常收益率显著性检验原假设为:异常收益率均值为0;备则假设是:异常收益率均值为非0.我们首先假设股票价格没有受到分析师评级报告的影响,其次假定样本中的股票异常收益率相互独立且服从正态分布.由于其截面数据互相之间没有关联,故而CAR、ACAR可以通过单变量t检验进行显著性验证..

(三)描述性统计

以季度为标准,本文对国内数十家券商在样本期内发布的投资评级进行了分类统计,样本期共涵盖679位分析师对1211只股票做出的11552次评级.

根据样本评级的数量和分布,约有26.54%为“买入”,“增持”的为51.37%,合计占据样本总数的77.91%;和此相比,“减持”仅占样本总数的0.66%,“卖出”的更低至0.42%.显而易见,分析师存在明显的乐观倾向,往往向市场发出“买入”、“增持”等正向信号,“卖出”、“减持”等负向评级少之又少.

因为评级基准的差异,我们有必要对分析师评级变动做出分析.分析显示,在国内市场上分析师降低上市公司评级的现象较为罕见,累计只有144次,仅相当于整个样本的1.1%,其中,和以往相比,50.46%的评级是保持稳定,而相对上一次评级大幅调高3或4个等级的样本也比较少见,只有10例.综合而言,每个交易日平均有24.38份证券分析评级报告.和上一次评级相比,分析师在两次评级之间的变动平均为0.61,说明分析师对上市公司更倾向于做出正向的评级调动.

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