分析师对互联网+企业的盈利预测可靠性分析

李　懿　彭　卉

(作者单位：广东工业大学管理学院)



分析师对互联网+企业的盈利预测可靠性分析

李懿彭卉

伴随着“互联网+”战略的提出，上市公司纷纷投入到“涉网”大军当中，开始从事前所未有的全新领域，也同时点燃了证券机构分析师的调研热情，形成了一系列的盈利预测研究报告，引导着投资者的投资决策，因此分析师的盈利预测可靠性如何，将对投资者产生重大的影响。本文选取了127家“互联网+”企业作为样本，对分析师的盈利预测现状进行分析，研究发现，分析师对互联网+企业的盈利预测总体水平较高，但仍有近三分之一存在较大偏差，本文最后就提高分析师对互联网+企业的盈利预测可靠性提出几点建议。

互联网+；分析师；盈利预测

一、引言

十二届全国人大三次会议在人民大会堂举行，国务院总理李克强在会上作政府工作报告时，提出国家要制定“互联网+”战略。伴随着“互联网+”战略的提出，凡是与互联网沾边的公司股价直线攀升，市盈率飞涨至上百甚至数百。高市盈率说明投资者预期公司未来盈利将会高速增长，但是在我国资本市场中，虽然投资者众多，但拥有专业知识的只占少数，再加之伴随着所有权与经营权的分离，存在着严重的信息不对称，所以投资者对这些公司的高盈利预期往往来自证券分析师所作研究报告的盈利预测。由此可见，分析师对“互联网+”上市企业的盈利预测状况如何，关系到广大普通投资者的切身利益。因此，本文将对分析师的预测状况进行分析，并提出一些相关的建议。

二、相关文献回顾与分析

20世纪70年代末期，在欧美发达的证券市场中，盈利预测的实证研究已经开始兴起，而由于我国发展现代资本市场比较迟，因此，我国对盈利预测信息的研究起步也相对较晚，但是到了90年代末期进入21世纪，盈利预测的重要性也开始得到中国学者的关注，开始产生大量的针对中国国情的实证研究。如下将从两方面对国内外有关盈利预测的文献进行综述。

在对上市公司盈利预测信息含量的研究方面，Forster在1973年考量了股票市场对公司管理当局年度每股盈利(EPS)预测的反应，在考察了交易量和交易价之后发现，投资者个人以及整个市场均认为未经审计的每股盈利预测值具有信息含量。Coller and Yohn 在1997年分别以日和月为时间单位，实证研究了1988-1992年的278个盈余预告样本，实证结果发现，在预告前的一段时间内，样本公司(预告公司)存在严重的信息不对称问题，但公司会在市场上产生信息不对称时，利用主动发布盈余预测的方式来降低这一情形，因此说明了盈余预测信息有足够分量的信息含量。2005年吴东辉、薛祖云以A股证券分析师的盈利预测信息对投资者而言是否有价值含量为研究对象，他们发现,证券投资者如果能够有效地采用证券分析师的盈利预测信息,那么他们就将能够获得套头交易的收益。

在对上市公司盈利预测准确性和可靠性的研究方面，Dowen 在1989年对影响证券分析师盈利预测准确性的因素进行了分析，发现对同一家公司进行盈利预测的证券分析师人数越多，相应的证券分析师的盈利预测准确性越高；证券分析师跟进的公司资产规模越大，证券分析师的盈利预测准确性也越高。2008年Bruce K.Behn,Jong-Hag Choi,Tony Kang的研究表明，审计质量越高，财务报表信息就越可靠，高质量的审计可以降低盈余管理，减少报表中故意的与非故意的错误，从而提高报表的可信度。所以审计质量越高，证券分析师的盈利预测准确性越高，离散度越低。2011年张明霞、宋媛美从盈利预测信息可靠性的界定出发，分析盈利预测信息可靠性的现状及其影响因素，从而提出完善上市公司盈利预测信息可靠性的建议。2013年张子健以2007-2011年我国沪深A股上市公司为样本进行研究，发现上市公司在会计确认和计量时谨遵会计稳健性原则有助于缩小证券分析师的盈利预测偏差，即上市公司财务报告的会计稳健性越高，证券分析师对其的盈利预测越准确，分歧度越小。

三、我国分析师对互联网+企业盈利预测现状

伴随着“互联网+”概念的提出，各路不同类型的投资机构开始扎堆调研“涉网”的行业、公司，并且形成了一系列的调研报告，报告中包含了公司财务分析、经营状况分析、所处行业分析等等，但其中最核心的是对公司的盈利预测分析，因此，投资机构的分析师所作的互联网+公司盈利预测现状如何，是投资者最为关注的。为了更好地分析盈利预测的现状，本文根据数据的可靠性与可获得性，从大智慧金融数据库选取了127家互联网行业的、以及涉及“互联网+金融”、“互联网+教育”等一系列概念的上市公司作为研究样本，并搜集了以下的数据：(1)机构对127家公司2014年的盈利预测；(2)127家公司的披露的2014年实际每股盈利，以此对分析师盈利预测可靠性进行检验。

本文首先对分析师的盈利预测数值与实际的盈利预测数值进行了如下回归分析：

NI=α+βFNI+ε

NI为样本公司在2014年的实际盈利数值

FNI为分析师对样本公司的2014年盈利预测值

模型具体估计结果报告见表3.1。由表的数据可以看出，样本模型具有很高的R方，表明分析师的盈利预测在很大程度上解释了公司的实际盈利。而样本公司的实际盈利与分析师的盈利预测之间的β系数也显著大于0，说明二者的关系是显著的。

表3.1模型汇总和系数计算结果

本文接下来通过用机构分析师的盈利预测减去公司的实际盈利得出数据，并进行统计，得出下表3.2。统计结果显示，在127家公司样本中，机构分析师盈利预测数值大于公司实际盈利预测数值的有81家，占总数的63.78%，机构分析师盈利预测数值等于公司实际盈利预测数值的有6家，占总数的4.72%，机构分析师盈利预测数值小于公司实际盈利预测数值的有40家，占总数的31.5%。通过表中的数据可以看出，有63.78%的机构分析师盈利预测数值大于公司实际盈利预测数值，说明分析师对“互联网+”企业的盈利预测有明显的乐观化倾向，即大多数分析师都高估了上市公司的盈利水平。

表3.2　盈利预测结果统计表

最后，本文还对机构分析师的盈利预测误差进行了分析。为了对盈利预测的可靠性程度进行更好的划分，本文参照了徐宗宇(1998)所介绍的误差率指标和相关学者的研究经验，并结合“互联网+”企业本身的特点，将公司盈利预测可靠性的计量标准界定为：(1)预测误差低于20%,盈利预测具有较高的可靠性;(2)若预测误差在20%到40%的范围内,预测可靠性较低；(3)若预测误差超过40%,认为发生了重大的预测误差。盈利误差率通过下列公式计算：

误差率=(公司实际盈利的数值 - 分析师盈利预测的数值)/ 分析师盈利预测的数值

为了排除正负号带来的干扰，使用绝对的误差率能更好地反映真实情况：

绝对的误差率=|公司实际盈利的数值 - 分析师盈利预测的数值|/ 分析师盈利预测的数值

另外还要引用两个概念在进行统计分析的时候使用：

平均的误差=∑(每家样本公司的盈利预测误差)/N

平均绝对误差=∑|每家样本公司的盈利预测误差|/N

其中N为相对应的范围内样本公司的数量

统计结果见下表3.3。从表中数据可知，有87家公司的盈利预测误差率小于20%，占总数的68.5%，分析师对这些公司的盈利预测具有较高的可靠性；有21家公司的盈利预测误差率介于20%-40%，占总数的16.5%，这部分公司的盈利预测可靠性较低；还有19家公司的盈利预测误差率大于40%，占总数的15.0%，分析师对这部分公司的盈利预测发生了重大的预测误差。总体上来说，由于有68.5%的公司盈利预测误差率小于20%，说明分析师的大部分的盈利预测是可靠的，与上文所作的回归分析结果一致。

表3.3　盈利预测误差率计算表

四、对分析师的盈利预测偏差的分析

通过上文的现状分析可以看出，虽然盈利预测准确度较高的样本所占的比例达到了68.5%，与之前的相关研究人员的统计数据相比也有大幅度的提升，但是盈利预测信息可靠性较低的比例为16.5%，盈利预测发生了重大的预测误差的比例为15%，二者相加为31.5%，可见分析师的盈利预测中仍然有将近三分之一是存在较大的偏差的。另外，63.78%的分析师盈利预测存在正偏差，即分析师的盈利预测存在明显的乐观化倾向，而分析师对企业盈利状况的高估往往会比低估给普通投资者带来更大损失，因为大部分普通投资者通常通过买多而不是卖空来获取收益。目前已经有许多研究对分析师盈利预测产生的偏差进行分析，下面本文将结合相关研究的结论以及互联网+企业自身的特点对分析师的盈利预测产生偏差的原因进行分析。

1.利益驱动说

证券公司以及证券分析师的收入主要来源于经纪业务的收入、提供IPO业务的收入、提供咨询服务的收入，以及一部分买卖有价证券的差价收入。因此，证券分析师通过发布更为乐观的盈利预测，吸引一些投资者，尤其是吸引一些在互联网+企业连续快速上涨的股价面前犹豫不决的投资者进入投资市场，从而扩大其经纪业务规模，使证券公司获得更高的收入同时分析师自己也会取得更高的报酬；另外，证券分析师的分析报告也代表了背后的利益集团的利益，例如一些已经提前买入相关互联网+企业股票的投资机构，由于股价已经涨得太高，买方投资者少，不好将股票卖出，然而通过分析师发布高盈利预测的报告，买方人数增多，使得投资机构可以方便的在高价位获利了结，从而获取丰厚的利润，因此在此时，分析师的高盈利预测是为投资机构的利益服务的，所以分析师的盈利预测往往会存在正偏差。

2．企业信息披露质量

为了预测盈利，分析师必须从证券市场上获取、筛选和分析信息，信息来源多种多样，而其中最为主要的信息来源是上市公司所披露的信息。但由于我国现行信息披露制度不很规范，缺乏统一性，并且证券监督管理部门监管不力等原因，造成了信息披露存在了以下问题：1)信息披露不充分。互联网+企业由于其本身的高成长性、高技术含量等特点，光披露传统报表的财务会计信息是无法体现其全部价值的；2)披露的信息经常需要修正。公司管理层所作出的盈利预测经常需要修正。3)信息披露的虚假性。企业管理当局出于经营管理上的特殊目的，蓄意歪曲或不愿披露详细、真实的信息，低估损失、高估收益。此外，国内外大量的关于企业信息披露质量与分析师盈利预测相关性的研究表明，企业信息披露的质量与分析师的盈利预测存在正相关性，即如果企业信息质量不高，分析师的盈利预测也越不准确。因此，由于我国上市公司信息披露质量存在问题，使得分析师的盈利预测也产生了偏差。

3.互联网+企业自身的特点

互联网企业的成长不同于传统的生产制造型企业。互联网企业属于非线性增长模式，越过盈亏平衡点以后，可能边际成本很低，收益率非常高，具有非常高的成长性与爆发力。以京东商城为例，公司自2004年成立以来持续亏损，直到2013年底方勉强盈利。然而，连年亏损并不影响京东爆发式增长并成为最优秀的互联网巨擘。而像一些转型互联网+的企业是否能够转型成功本身就存在不可预测性，即使转型成功，转型后所从事的往往是通过互联网+创新的业务，所开拓的是全新的市场，特别开拓的是中国如此庞大的市场，其所具备的潜力和爆发力是难以估计的。因此企业何时能够越过盈亏平衡点，以及越过盈亏平衡点后的爆发力有多大，就像是个从量变到质变的过程，可预测性很低，这样一来分析师便难以准确的进行公司的盈利预测。

五、提高分析师对互联网+企业盈利预测可靠性的建议

针对上文提到的造成分析师盈利预测产生偏差的原因，结合我国证券市场的实际情况，提出如下几点建议：

1.建立对分析师的监管与责任制度

本文认为，首先要制定严格的监管制度，对分析师的具有引导倾向的行为进行长期有效的监督，而且还要对分析师发布研究报告设置严格的审批、鉴证等流程。此外，通过法规建立一系列评判标准，对分析师的分析误差与影响程度进行判定，从而确定分析师应当承担的责任。由于投资者无论是信息获取还是专业技术能力上都处于弱势地位，因此笔者认为在确认分析师的责任的时候，适用过错推定原则，即达到相应的标准就认为分析师存在过错，除非分析师自己能提供证据证明自己无过错，否则就要承担相关责任。同时，由于证券分析师的分析报告往往是为背后的利益集团服务，所以应判定分析师及其背后的证券公司、投资公司承担连带责任。对于责任的承担方式应以金钱赔偿为主，并附以降低评级、市场禁入、禁止发布研究报告等处罚措施，通过这些手段，为发布可靠的盈利预测信息提供法律保障。

2.完善信息披露制度

现阶段我国上市公司公开披露的信息主要是传统财务报表的数据，但光靠这些信息是难以准确预测“互联网+”企业的未来盈利的，因此，笔者认为还应当要注重非财务信息的披露，如市场占有率、用户数量、网站流量等等。这些指标往往能反映出一间企业的潜力，未来成长的空间，因此可以对“互联网+”企业的盈利预测起到辅助作用。此外，中国证券监督管理委员会应定期对上市公司的信息披露进行评定，根据质量的不同进行划分，对于披露不符合规范、质量不达标的公司，应当要承担相应的责任，并给予处罚。同时，建立诚信档案制度对为公司披露的报告进行审核的会计师事务所进行管理，这样一方面促使会计师事务所认真负责地审核，诚实反映企业的客观情况，可以提高出具审计报告的质量水平，另一方面也可以将责任在分析师和会计师事务所之间进行准确的划分。

3.采用市值空间估值法

对公司价值的衡量，最常用的方法有两种：一是市盈率估值法，即估计公司的未来盈利状况，计算出每股收益，再给予上市公司合理的市盈率估计，得出上市公司的合理市值；二是市值空间估值法，即通过预测公司所处行业的市场空间，再选择标杆企业进行对比，进行价值评估。通过上文分析可知由于证券分析师对互联网+企业盈利预测存在偏差，因此通过市盈率进行估值会造成投资者对上市公司价值的错误评估，市盈率估值法往往只适用于盈利呈线性增长的传统行业，对于非线性增长的互联网+企业来说并不合适。因此，应当通过市值空间估值法对互联网+企业进行评估。因为对比起盈利预测而言，对企业所处行业的市场规模的估计准确性会更高。欧美等发达国家互联网行业起步较早，发展更加成熟，而我国一直在跟随着发达国家的脚步。分析师可参照国外互联网行业的市场规模，并以与所分析的企业相接近的国外企业作为对比标杆，结合国内实际情况，对互联网+企业所处的细分领域行业规模作出评估，并且根据公司所处行业地位及市场占有率等指标得出企业总市值。这样一来，一方面在得出公司预计总市值后，可以在假设公司不增发股票和市盈率保持稳定的前提下，倒求出每股盈利，从而提高分析师的盈利预测准确性，另一方面通过行业的总体盈利水平对企业的盈利水平进行更好把握，能够更好地引导投资者投资。

(作者单位：广东工业大学管理学院)

[1]吴东辉、薛祖云.财务分析师盈利预测的投资价值：来自深沪A股市场的证据[J].会计研究，2005(8)：37-44

[2]张明霞，宋媛美.上市公司盈利预测信息可靠性研究[J].经济研究导刊，2011(23)：179-180

[3]张子健.会计稳健性对证券分析师盈利预测的影响分析[J].中南财经政法大学学报，2013(3)：121-128

[4]徐宗宇.对盈利预测可靠性影响因素的分析研究[J].会计研究1998,01

[5]Forster,G.Stock Mark Reaction to Estimates of Earings per Share by Company Officials[J].Journal of Accounting Research 11,1973:25-37