【摘 要】
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股票价格信息含量的结构反映资本市场运行效率,证券分析师作为市场重要信息中介之一,发挥着促进市场信息传播、维持股票合理定价、提升市场效率的正面作用。本文以2010至2018年沪深A股上市公司为样本,利用Python爬虫技术从和讯研报专题网站搜集了近二十万份研报数据,采用面板固定效应模型和OLS估计方法研究了分析师研报的各项数据与股价信息含量的关系,并采用两步GMM法重新估计增加滞后一阶股价信息含量为
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股票价格信息含量的结构反映资本市场运行效率,证券分析师作为市场重要信息中介之一,发挥着促进市场信息传播、维持股票合理定价、提升市场效率的正面作用。本文以2010至2018年沪深A股上市公司为样本,利用Python爬虫技术从和讯研报专题网站搜集了近二十万份研报数据,采用面板固定效应模型和OLS估计方法研究了分析师研报的各项数据与股价信息含量的关系,并采用两步GMM法重新估计增加滞后一阶股价信息含量为被解释变量的动态面板模型以缓解内生性问题。研究发现:（1）被更多明星分析师关注的股票价格所包含的公司特有信息含量比例更高,说明明星分析师可以挖掘公司个体层面信息并将该信息有效传递给投资者;（2）随着非明星分析师针对某股票发布研究报告次数增多,该股票价格中的公司特质信息含量显著提高,意味着更勤奋地撰写研究报告的非明星分析师能促进更多的企业特质信息融入股价;（3）被非明星分析师更频繁地调整研报评级的股票价格包含更少的公司层面信息;（4）在一段时间内被非明星分析师上调评级的股票价格中的企业特有信息更丰富。以上发现在变更主要变量的计算方式或来源口径、变换实证模型后依然稳健。本文创新地引入了分析师重视度和评级调整等指标,丰富了分析师关注与股价信息含量关系的研究,具有一定的理论与实践意义。
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