外国经济与管理2023,Vol.45Issue(10) :101-115.DOI:10.16538/j.cnki.fem.20221128.201

前瞻性信息披露与分析师盈余预测 ——基于文本分析和机器学习的证据

Forward-looking Information Disclosure and Analysts' Earnings Forecasts:Evidence from Text Analysis and Machine Learning

刘瑶瑶 路军伟
外国经济与管理2023,Vol.45Issue(10) :101-115.DOI:10.16538/j.cnki.fem.20221128.201

前瞻性信息披露与分析师盈余预测 ——基于文本分析和机器学习的证据

Forward-looking Information Disclosure and Analysts' Earnings Forecasts:Evidence from Text Analysis and Machine Learning

刘瑶瑶 1路军伟2
扫码查看

作者信息

  • 1. 中国石油大学(华东)经济管理学院,山东青岛 266580
  • 2. 山东大学管理学院,山东济南 250100
  • 折叠

摘要

前瞻性信息是管理层对公司未来发展前景进行展望的预测性信息.本文借助文本分析和机器学习量化年报的前瞻性信息,研究其对分析师盈余预测行为的影响.研究发现,年报前瞻性信息披露频率越高,分析师盈余预测误差和分歧度越低,即前瞻性信息披露能够提高分析师盈余预测准确性.分组检验显示,在盈余质量和文本可读性较高公司,前瞻性信息披露对分析师盈余预测准确性的积极效应更加显著.机制检验表明,前瞻性信息披露主要通过缓解信息不对称、促进分析师实地调研,来提高分析师盈余预测准确性.进一步研究发现,前瞻性信息能够预测公司未来三年的基本面变化,如盈余增长、创新产出和投资规模.研究结果表明,前瞻性信息披露是有信息含量的,能够为分析师等信息使用者提供决策有用的增量信息,提高资本市场信息效率.研究结论在一定程度上肯定了年报前瞻性信息披露的积极效应,为监管机构和上市公司改进信息披露提供了经验证据.

关键词

前瞻性信息披露/分析师盈余预测/信息不对称/文本分析/机器学习

Key words

forward-looking information disclosure/analysts' earnings forecast/information asymmetry/text analysis/machine learning

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(72072102)

山东大学人文社科青年团队项目(IFYT2001)

出版年

2023
外国经济与管理
上海财经大学

外国经济与管理

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子:1.765
ISSN:1001-4950
被引量2
参考文献量10
段落导航相关论文