分析师关注度(预测机构总数法)
「分析师关注度(预测机构总数法)」，覆盖 2001-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 12 个变量，样本量约 43,586。 参考周开国等(2014,金融研究)的方法，以预测年度内对上市公司做出当年度每股盈余预测的预测机构总数衡量企业受到的分析师关注度。
| 时间跨度 | 2001-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 12 |
| 样本量 | 43,586 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
- Year [年份] — 年度(预测发布年，同时为预测目标财年；统计在该年发布、且预测对象为该年度每股盈余的预测机构)
- Province [省份] — 公司注册地所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
- City [城市] — 公司注册地所在城市
- CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册地所在区县
- CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码(如C26、J66,按年度动态匹配公司当年所属行业)
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称(按年度动态匹配公司当年所属行业)
- AnalystAttention [分析师关注度] — 参考周开国等(2014,金融研究)的方法，计算公式为：该年度内对该公司发布当年度每股盈余预测的不重复预测机构总数，同一机构当年多次发布预测只计一次，同一机构的历史更名变体归并为一家机构。用作研究变量，越大代表企业受到的分析师关注度越高。
常见问题
- 「分析师关注度(预测机构总数法)」是什么数据集？
- 分析师关注度(预测机构总数法)，隶属信息环境。参考周开国等(2014,金融研究)的方法，以预测年度内对上市公司做出当年度每股盈余预测的预测机构总数衡量企业受到的分析师关注度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2001-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 12 个变量。核心指标包括：分析师关注度。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 43,586 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 证券分析师是资本市场上最重要的信息中介之一。他们通过搜集、加工与发布上市公司的经营与盈利信息，降低企业与外部投资者之间的信息不对称程度。一家公司受到多少分析师的跟踪，既反映了市场对该公司信息的需求强度，也决定了围绕该公司所能生产出的公开信息总量。因此，分析师关注度被广泛用作企业外部信息环境的代理变量，在信息披露、盈余管理、股价信息含量与崩盘风险等研究中既可作为解释变量，也常作为控制变量出现。周开国等（2014）在考察媒体关注度如何影响分析师盈余预测准确度时指出，分析师关注度是媒体信息最终反映到预测质量中的关键中间渠道：只有引起更多分析师关注的信息，才能充分嵌入到分析师的预测行为之中。 本指标的计量单位是预测机构而非分析师人数，这是该方法的核心特征。原文对此给出了明确的理由：盈余预测数据是以机构为单位披露的，每家机构对某一上市公司在一次预测中只对应一个预测值，研究者无法观测到该机构内部究竟有多少位分析师参与了这项预测工作。既然机构内部的分析师人数不可观测，就以对该公司做出盈余预测的机构总数作为分析师关注度的衡量指标。跟踪一家上市公司的预测机构数量越多，表明对该公司进行分析的分析师越多，即分析师关注度越高。 据此，公司 $i$ 在第 $t$ 年的分析师关注度定义为该年度内对其做出当年度每股盈余预测的不重复预测机构总数： $$\textit{Follow}{i,t}=\#\bigl\{\,j\in J:\ \text{机构 }j\text{ 于第 }t\text{ 会计年度内发布了针对公司 }i\text{ 第 }t\text{ 年每股盈余的预测}\bigr\}$$ 其中 $J$ 为全部预测机构的集合，$\#\{\cdot\}$ 表示集合中不重复元素的个数。同一家机构在一年之内往往会多次发布或修正对同一家公司的预测，这些记录在计数时只计一次，因此该指标衡量的是跟踪广度而非预测频次。 进入计数的预测记录需同时满足两个条件。其一，预测内容为每股盈余，缺少每股盈余预测值的记录不参与计数。其二，报告的发布年份与其预测对象所属的会计年度相同，即该预测是在被预测的会计年度之内做出的。第二个条件直接对应原文"预测年度内做出盈余预测"的表述：新的分析师在会计年度内陆续加入预测行列，已做出预测的分析师也可能在年内修改此前的预测，而年度终了之前发布的预测必然早于次年才公布的实际盈余。相应地，在被预测年度开始之前提前发布的跨年度长期预测不计入当年关注度。 在识别"不重复机构"时，需要区分机构实体与机构名称。券商在存续期间会因改制、更名或重组而变换名称，同一家研究机构在不同时期可能以不同名称出现在预测记录中，若直接按名称字符串去重，同一家机构在其更名当年会被计为两家，从而高估关注度。因此本指标以机构实体标识而非名称作为去重依据，将同一机构的历史名称变体归并为一家；对于机构标识缺失的少量记录，则按其名称回溯匹配该名称对应的机构实体后再计数。经此处理，机构名称数量被压缩至实际的机构实体数量。 该指标为取值下界为一的计数变量，分布呈明显右偏：多数公司仅被少数机构跟踪，而少数头部公司可获得数十家机构的同时覆盖。在实证应用中，研究者可依据所复现文献的设定，直接使用该计数值，或对其做对数转换以缓解右偏。 补充说明 - 样本覆盖范围：原文因需要交易所信息披露考评作为控制变量、且媒体关注度依赖手工收集，将样本限定为深圳证券交易所A股主板上市公司的一个五年窗口。这一限制源自该文的回归设计而非指标定义本身，故本数据集在保持指标口径不变的前提下，将覆盖范围扩展至全部A股上市公司与数据可得的全部年份。 - 样本口径：当年没有任何机构发布每股盈余预测的公司不在本数据集中出现，这与原文将样本界定为"具有预测数据的公司"一致。以全部上市公司年为参照，相当比例的公司年因未获机构覆盖而不进入本数据集，且获得覆盖的概率随公司规模上升。使用时建议按股票代码与年份左连接研究面板，并依据研究设计将未匹配的公司年显式赋值为零覆盖，而非作为缺失值处理；同时建议加入行业与年份固定效应。 - 机构类型：预测机构中除券商研究所外，还包含投资咨询类机构，其中个别机构在样本期前段采取覆盖面极广的发布策略，与券商研究所的选择性覆盖存在性质差异。原文以"预测机构总数"为统一口径，未区分机构类型，本指标因此不作剔除。 - 机构记录完整性：上游预测记录在样本期后段缺少若干头部研究机构，机构构成在样本期内发生了明显变化。由于头部机构的覆盖面远大于中小机构，这一变化会压低后段的关注度水平并收窄其横截面离散度，其影响方向是使跨期水平不可直接比较。建议在回归中加入年份固定效应，并避免跨越机构构成变化时点做趋势性推断。 - 集团内机构：机构实体归并只处理同一法人的历史更名，不合并集团内部各自独立发布研究报告的法人机构，境内外分支亦按独立机构计。原文按预测机构计数，未提出集团合并规则。 - 其他局限：数据集含少量非沪深主板上市主体，其地理与行业字段为空；同一实体的B股代码与A股代码各占一行，按A股代码连接研究面板时不受影响。 参考文献 - 周开国,应千伟,陈晓娴.媒体关注度、分析师关注度与盈余预测准确度[J].金融研究,2014,(2):139-152.
- 如何获取该数据集？
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