摘要：本文旨在探讨证券分析师的盈利预测和时间序列模型的盈利预测孰为较优的市场预期盈利的替代变量。本文经研究分析发现，作为市场预期盈利的替代变量，我国证券分析师的盈利预测只在接近年报公布日的“提前一个季度”的预测区间内优于时间序列模型的盈利预测。本文的研究有助于研究人员或资本市场中的投资者获取更为合理的市场预期盈利及其替代变量。
关键词：证券分析师；时间序列模型；市场预期盈利
一、引言
关于证券分析师盈利预测研究中的一个基本问题是，相比于一元时间序列模型的盈利预测，证券分析师的盈利预测是否是更为合理的市场预期盈利的替代变量。这类研究既有助于证券估价与投资决策，又可以获得“更准确”的市场预期盈利，以及解释管理当局的会计政策选择，因此具有非常重大的意义（Watts and Zimmerman，1986；Kothari，2001）。目前，国内许多研究仍然采用传统的随机游走模型所获取的年度盈利预测作为市场预期盈利的替代变量。然而，对于证券分析师盈利预测的相关研究，则较少有人问津。有鉴于此，笔者利用Wind数据库提
供的我国证券分析师的盈利预测，区分不同的预测区间，首先形成证券分析师盈利预测的均值、中位数和最新值；然后，在随机游走模型的基础上，利用上市公司季度盈利数据形成季度盈利模型；最后，分析相比于一元时间序列模型的盈利预测，我国证券分析师的盈利预测是否可以成为更合理的市场预期盈利的替代变量。
二、研究背景
Brown and Rozeff （1978）和Brown et al. （1987）指出：基于一定的成本条件，在理性预期的前提之下，市场预期盈利可以通过可获得的最准确的盈利预测来度量。换言之，因为证券分析师的盈利预测较之时间序列模型的盈利预测更加准确，所以作为市场预期盈利的替代变量，证券分析师的盈利预测比时间序列模型的盈利预测更为合理。这是因为当投资者进行投资决策的时候，运用越准确的盈利预测就会取得越准确的企业价值以及相应的证券价值，从而让投资者作出相对低风险或高报酬的投资决策。因此，只要投资者可以通过较低成本或者无成本地获得更为准确的证券分析师的盈利预测，他们没有理由再依赖于时间序列模型的盈利预测。此时，全部投资者的盈利预测即市场预期盈利自然应当由证券分析师的盈利预测加以替代更加合适。
但是，实证研究结果并没有形成一致的结论。例如，Fried and Givoly （1982），Brown et al. （1987），吴东辉和薛祖云（2005）均证实了相比于一元时间序列模型的盈利预测，证券分析师的盈利预测是更合适的市场预期盈利的替代变量。但是，O’Brien （1988）没有得出同样的结论。有鉴于此，本文运用Wind数据库提供的证券分析师盈利预测，进一步分析我国证券分析师的盈利预测与一元时间序列模型的盈利预测孰为较好的市场预期盈利的替代变量。
三、研究设计
本部分从四方面进行分析。
（一）一元时间序列模型的盈利预测
目前，国内很多研究采用随机游走模型，并根据历史年度盈利数据来预测企业未来的年度盈利。然而，预测年度盈利最有效的办法应当是运用季度盈利模型来预测未来年度中各季度的盈利，然后将其加总（Watts and Zimmerman，1986；Kothari，2001）。因此，除了随机游走模型，本文还运用了季度盈利模型鞅模型（Seasonal Martingale model），因为本人经
研究分析发现这一模型优于随机游走模型（徐跃，2007）。通过运用这一模型，首先预测季度盈利，然后按照相应的预测区间分别形成年度盈利预测。年度盈利预测是已经公布的实际季度盈利与未来季度预测盈利之和。在本文中，预测区间分别为“提前四个季度”，即2004年年报公布后，2005年第一季度季报公布前；“提前三个季度”，即2005年第一季度季报公布后，2005年中报公布前；“提前二个季度”，即2005年中报公布后，2005年第三季度季报公布前；“提前一个季度”，即2005年第三季度季报公布后，2005年年报公布前。上市公司2003—2005年的年度每股收益和季节每股收益均来自Wind数据库。相应模型如下：
下标t表示时间（年），Xt表示实际盈利，F（Xt）表示预测盈利。
（二）证券分析师的盈利预测
年报时间Wind数据库收集了35家证券研究机构提供的A股上市公司2005年每股收益预测数据。由于这些证券公司对同一家上市公司在不同时间陆续发布了预测值并不断予以修正，所以任何一家上市公司都存在多家证券机构的预测。根据这一特点，笔者取得三种分析师预测值，即均值、中位数和最新值（O’Brien，1988）。具体而言，首先，根据四个预测区间确定四个期间，分别是2005年第三季度季报公布日①与2005 年年报公布日之前十个交易日②之间，对
应于“提前一个季度”；2005年中报公布日与2005年第三季度季报公布日之前十个交易日之间，对应于“提前二个季度”；2005年第一季度季报公布日与2005年中报公布日之前十个交易日之间，对应于“提前三个季度”；2004年年报公布日与2005年第一季度季报公布日之前十个交易日之间，对应于“提前四个季度”。然后分别取得各个期间内各个预测机构（或分析师）作出的最新的预测值和相应的预测日期，随后计算出均值和中位数，最后在这些预测值之中取得最新预测日期的预测值作为盈利预测最新值，若此数值不止一个则取它们的均值作为盈利预测最新值。
（三）检验方法
Beaver et al. （1979）证实了市场的未预期盈利即预测误差与股票异常回报之间会呈现出密切的正相关关系。因此，作为市场预期盈利的替代变量所产生的预测误差也必须与股票异常回报之间呈现出正相关关系。据此，Brown et al. （1987）提出，如果存在多个市场预期盈利的替代变量，那么研究人员可以比较由不同市场预期盈利替代变量所产生的预测误差与股票异常回报的相关性，哪个正相关性最强，它就是最优替代变量。
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