分析师乐观偏差(乐观分析师占比)
「分析师乐观偏差(乐观分析师占比)」，覆盖 2001-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 15 个变量，样本量约 41,487。 参考许年行等(2012,经济研究)的方法，从分析师层面度量跟踪某公司的分析师群体的乐观偏差。
| 时间跨度 | 2001-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 15 |
| 样本量 | 41,487 |
| 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] — 预测目标年度，即分析师在该年内对该年度每股收益做出预测的年份
- 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)
- AnalystNum [分析师跟踪人数] — 参考许年行等(2012,经济研究)的方法，计算公式为：当年(报告年=预测目标年)发布该公司当年度每股收益预测、且可比对当年实际每股收益的去重分析师人数，其中每位分析师按Clement&Tse(2005)只保留其年内最后一份预测。用作分析师乐观偏差的分母
- OptAnalystNum [乐观分析师人数] — 参考许年行等(2012,经济研究)的方法，计算公式为：上述跟踪分析师中预测每股收益高于公司当年实际每股收益(即预测值F大于实际值A)的分析师人数。用作分析师乐观偏差的分子
- Optimism [分析师乐观偏差] — 参考许年行等(2012,经济研究)和Jackson(2005,JF)的方法，计算公式为：乐观分析师人数/分析师跟踪人数，即预测误差大于0(预测每股收益高于实际每股收益)的分析师占比。用作研究变量，越大代表跟踪该公司的分析师群体乐观偏差越严重
- OptimismMean [分析师平均预测偏差] — 参考许年行等(2012,经济研究)的稳健性度量，计算公式为：各跟踪分析师预测偏差(预测每股收益-实际每股收益)除以该分析师发布预测前一交易日未复权收盘价 后的算术平均值。用作分析师乐观偏差的稳健性替代度量，越大代表平均乐观幅度越大
常见问题
- 「分析师乐观偏差(乐观分析师占比)」是什么数据集？
- 分析师乐观偏差(乐观分析师占比)，隶属信息环境。参考许年行等(2012,经济研究)的方法，从分析师层面度量跟踪某公司的分析师群体的乐观偏差。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2001-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 15 个变量。核心指标包括：分析师跟踪人数、乐观分析师人数、分析师乐观偏差、分析师平均预测偏差。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 41,487 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 分析师乐观偏差刻画跟踪某公司的卖方分析师群体在盈余预测上系统性高估的倾向。许年行等(2012)指出，受利益冲突驱动，分析师倾向于发布偏乐观的盈余预测，使公司负面信息难以及时反映到价格中。沿用 Francis & Philbrick (1993) 的思路——分析师平均预测误差大于零即意味着普遍存在乐观倾向——本指标以公司真实盈余为标杆，比较分析师预测与实际每股收益。 对每位在第 $t$ 年跟踪公司 $i$ 的分析师 $j$，其预测偏差定义为（Jackson, 2005）： $$Opt{ijt}=\frac{F{ijt}-A{it}}{P{ijt}}$$ 其中 $F{ijt}$ 为分析师对当年度每股收益的预测值，$A{it}$ 为公司当年实际每股收益（基本每股收益），$P{ijt}$ 为该分析师发布预测前一交易日的未复权收盘价。之所以用价格平滑而非以上一年度盈余为分母，是因为上一年度盈余可能为负，会扭曲乐观偏差的度量。 核心指标在跟踪公司 $i$ 的全部分析师中取预测误差大于零（即 $F{ijt}A{it}$）的分析师比例： $$Optimism{it}=\frac{\#\{\,j:Opt{ijt}0\,\}}{N{it}}$$ 其中 $N{it}$ 为跟踪人数。该比例越大，跟踪该公司的分析师群体乐观偏差越严重。由于价格 $P{ijt}0$ 恒成立，$Opt{ijt}$ 的符号仅由 $F{ijt}-A{it}$ 决定，因此核心指标对价格口径与个别异常预测值天然稳健。作为稳健性替代度量，再取各分析师 $Opt{ijt}$ 的算术平均值刻画平均乐观幅度。为保证度量基数透明，同时给出跟踪人数（分母）与乐观分析师人数（分子）。 补充说明 - 只纳入"在第 $t$ 年内、对该年度每股收益"的预测（报告年与预测目标年同为 $t$），以捕捉真正前瞻性的当年盈余预测；剔除预测值或实际每股收益缺失的样本。 - 同一分析师在一年内对同一公司发布多份报告时，仅保留其年内最后一份预测（Clement & Tse, 2005），以避免重复计数。 - 指标定义于存在分析师跟踪的公司，研究使用时需注意由此产生的样本选择问题。 - 稳健性度量（平均预测偏差）受低价股小分母及个别异常预测值影响，尾部存在极端值，作回归使用前建议先行缩尾；核心比例指标不受此影响。 - 预测值与实际每股收益的股本口径未作额外调整，少数发生送转、增发的公司年其乐观幅度可能被放大。 参考文献 - 许年行,江轩宇,伊志宏,徐信忠.分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险[J].经济研究,2012,47(7):127-140. - Jackson A R. Trade generation, reputation, and sell-side analysts[J]. The Journal of Finance, 2005, 60(2): 673-717. - Francis J, Philbrick D. Analysts' decisions as products of a multi-task environment[J]. Journal of Accounting Research, 1993, 31(2): 216-230. - Clement M B, Tse S Y. Financial analyst characteristics and herding behavior in forecasting[J]. The Journal of Finance, 2005, 60(1): 307-341.
- 如何获取该数据集？
- 通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。