分析师羊群行为(Welch法)
「分析师羊群行为(Welch法)」，覆盖 2001-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 13 个变量，样本量约 41,938。 衡量证券分析师在盈利预测修正中的羊群行为程度。
| 时间跨度 | 2001-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 13 |
| 样本量 | 41,938 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [年份] — 预测目标年份，即预测终止日对应的财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- WelchHerdRatio [序贯跟随比率] — 参考Welch(2000,Journal of Finance)方法，计算公式为：与前一条预测修正方向相同的对数/总可比对数。值大于0.5表示存在序贯羊群行为，小于0.5表示分析师倾向于反向修正。单位：比例
- RevisedSameDir [同向修正比率] — 计算公式为：同一分析师修正方向与一致预期变动方向相同的次数/总修正次数，衡量分析师是否跟随市场共识方向调整预测
常见问题
- 「分析师羊群行为(Welch法)」是什么数据集？
- 分析师羊群行为(Welch法)，隶属信息环境。衡量证券分析师在盈利预测修正中的羊群行为程度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2001-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 13 个变量。核心指标包括：序贯跟随比率、同向修正比率。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 41,938 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 分析师羊群行为是指证券分析师在发布盈利预测时，其预测行为或修正方向倾向于跟随先前分析师的预测或市场共识，而非基于独立判断。该数据集基于个体分析师预测数据，采用学术文献中的标准方法，计算了多维度羊群行为指标，旨在捕捉分析师预测过程中的从众、跟随及独立决策模式。 核心度量方法包括：Clement & Tse (2005) 的大胆/羊群预测分类法，用于识别偏离市场共识的“大胆”预测；Welch (2000) 的序贯跟随模型，用于衡量分析师是否跟随前序分析师的修正方向；Lakonishok, Shleifer & Vishny (1992) 的修正方向集中度指标，用于度量特定方向上（看涨或看跌）的羊群行为强度；Bernhardt, Campello & Kutsoati (2006) 的反羊群检验统计量，用于识别分析师是否为了展示能力而故意偏离共识；以及 Bikhchandani, Hirshleifer & Welch (1992) 的预测聚集度概念，用于衡量预测在一致预期附近的集中程度。 具体而言，WelchHerdRatio（序贯跟随比率）参考 Welch (2000) 的方法，计算分析师修正方向的序贯跟随程度。其计算公式为： $$WelchHerdRatio = \frac{N{same}}{N{total}}$$ 其中$N{same}$为与前一条预测修正方向相同的对数，$N{total}$为总可比对数。该比率大于0.5表示存在序贯羊群行为，小于0.5则表示分析师倾向于进行反向修正。 LSVHerd（LSV羊群度量）基于 Lakonishok 等 (1992) 的方法，计算分析师预测修正方向（上调或下调）的绝对羊群程度。LSVHerdBuy和LSVHerdSell则分别度量看涨方向和看跌方向的羊群行为。BoldRatio（大胆预测比率）和AvgBoldIntensity（平均大胆强度）依据 Clement & Tse (2005) 的方法，分别计算大胆预测的占比及其偏离一致预期的平均程度。BCKStat（BCK反羊群统计量）依据 Bernhardt 等 (2006) 的方法构建，用于检验反羊群行为。ClusteringIndex（预测聚集指数）和NarrowBandPct（窄幅预测占比）衡量预测在一致预期附近的集中程度，后者特指预测值落在一致预期正负5%范围内的比例。ConvergenceSpeed（一致预期收敛速度）通过计算年内预测分歧度的变化来度量。RevisedSameDir（同向修正比率）计算同一分析师修正方向与一致预期变动方向相同的次数占总修正次数的比例，衡量分析师是否跟随市场共识方向调整预测。IndependentRatio（独立预测比率）计算偏离一致预期超过1个标准差的预测占比。HerdAsymmetry（羊群不对称性）计算看涨与看跌方向羊群行为的差异。IsHighHerding和IsAntiHerding为二元标识变量，分别用于标识高羊群行为和反羊群行为。 补充说明 - 计算基于个体分析师对特定公司的年度盈利预测数据。 - 仅使用可进行大胆/羊群分类的有效预测条目进行计算。 - 分析师修正方向的判定基于其前后两次预测值的比较。 - 一致预期通常定义为所有分析师预测的中位数或均值。 参考文献 - Welch I. Herding among security analysts[J]. Journal of Financial Economics, 2000, 58(3): 369-396. - Clement M B, Tse S Y. Financial analyst characteristics and herding behavior in forecasting[J]. The Journal of Finance, 2005, 60(1): 307-341. - Lakonishok J, Shleifer A, Vishny R W. The impact of institutional trading on stock prices[J]. Journal of Financial Economics, 1992, 32(1): 23-43. - Bernhardt D, Campello M, Kutsoati E. Who herds?[J]. Journal of Financial Economics, 2006, 80(3): 657-675. - Bikhchandani S, Hirshleifer D, Welch I. A theory of fads, fashion, custom, and cultural change as informational cascades[J]. Journal of Political Economy, 1992, 100(5): 992-1026.
- 如何获取该数据集？
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