# 財務管理論文整理(論文十) [論文連結](https://drive.google.com/file/d/1S_gvAMgh0Ll4880znZq6ITdLG_GVnTBE/view?usp=sharing) ## :memo: 題目:Analyst coverage and earnings management **analyst coverage:一般指包括多個對公司進行跟蹤分析的分析师** **earnings management:只為了獲取某些私人利益，對會計收益資訊進行調整或操控，甚至對公司的實際經營產生影響的一種活動** ## 摘要 **1.資訊仲介機構(各種廠商投資機會的品質資訊提供給投資人)在公司治理中扮演什麼樣腳色，本文研究了股票分析師對管理者收益管理決策的影響，到底是<font color="#f00">對管理者有正向的監督</font>，還是<font color="#f00">對管理者有過度的監管壓力</font> 2.論文發現<font color="#f00">通過對收益管理的多重衡量，有更多分析師關注的公司對收益的管理更少</font> 3.<font color="#f00">為了解決analyst coverage的潛在內生性問題，使用了change in broker size和the Standard & 是否被納入Poor’s 500 index(虛擬變數)作為兩個工具變量，且結果是穩健的</font> 4.<font color="#f00">給定關注公司分析師的數量，來自業界頂尖和更有經驗的分析師對公司收益管理有更大的影響**</font> ## 簡介 **1.過去都指研究分析師如何影響<font color="#f00">投資者的決策和股票價格</font>，對於分析師在公司治理中的作用，由於資料蒐集難度，只有有限的研究** ### 文獻回顧(已表明分析師的報告對投資人有很大的影響) ### 管理者方面 **1.(Graham,Harvey, and Rajgopal, 2005)<font color="#f00">認為公司高階經理認為分析師是影響股價的最重要群體之一</font>，但並無法確定分析師的分析對公司收益管理有什麼影響 2.由於分析師會定期追蹤企業的財務報表，並常與管理階層活動，並在財報發布會提出各種問題， 3.另一方面，分析師的報導常被認為是對經理人在收益管理時造成過度壓力的原因，畢竟在所謂資本股票市場上，<font color="#f00">投資人往往依賴於分析師的研究報告，故分析報告的數量增加相當於間接提高經理人業績的壓力</font>，且當財報發布結果與分析師預期結果不同時，往往會造成股價大幅震盪** ### 分析師方面 **1.分析師本身也面臨不同方面的壓力，例如包括<font color="#f00">投資銀行業務限制及要求、更必須與經理階層保持一定的良好關係以獲得內部資訊、或是避免降低主要客戶持有股票評級的顧慮</font> 2.而在這些壓力中，上述提及分析師可能面臨一些非主觀影響的機率在<font color="#f00">the Regulation Fair Disclosure Act</font> of 2000可能會減少，在這個Regulation中禁止企業向特定投資專家(意即分析師)進行<font color="#f00">選擇性的非公開披漏</font>( Bailey,Lin, and Zhong, 2003; Bushee, Matsumoto, and Miller, 2004; Agrawal, Chadha, and Chen, 2006)** **<font color="#f00">3.使用discretionary accruals作為earnings management的替代變數</font>** **4.使用1988年至2002年上市公司為樣本，analyst coverage和盈餘管理之間的關係，在控制所有其他能影響的公司特徵後，發現** **1. <font color="#f00">analyst coverage高的公司的操縱性應計盈餘會比analyst coverage低的公司來的低</font>** **2. <font color="#f00">有analyst coverage的公司的操縱性應計盈餘會比沒有analyst coverage的公司得來的低</font>** ## 但是! **5.這些結果的的一個主要問題就是analyst coverage得內生性問題，由文獻表示，<font color="#f00">分析師可能會選擇那些盈餘管理較少的公司</font>(形成了倒果為因:應該是有分析師的監督才導致盈餘管理減少，但文獻表示，有可能是由低盈餘管理才導致分析師追蹤)** **6.故加入兩個工具變數(券商規模的變化、Standard & Poor’s 500 index)，<font color="#f00">對analyst coverage有影響，卻不會影響盈餘管理的大小**</font> **7.為了穩健起見，使用<font color="#f00">目標公司盈餘分配的不連續性</font>(<font color="#f00">如果有很強的不連續性，那可能會有盈餘管理的可能性</font>)，作為盈餘管理的替代變數，檢測是否更多的分析師會迫使管理者更頻繁的達到營利目標，或者更不可能人為的達到營利目標 8.結果發現，<font color="#f00">analyst coverage低的公司盈利分配比analyst coverage高的公司盈利分配有更強的不連續性</font>，故表明，有更多分析師監督的企業會進行較少的盈餘管理** **discretionary accruals(操縱性應計盈餘)** #### 補充 **Jones（1991）的基礎上發展的模型把<font color="#f00">總應計盈餘</font>分解為<font color="#f00">操縱性應計盈餘</font>和<font color="#f00">非操縱性應計盈餘</font>的總和** - 補充: ![](https://i.imgur.com/xecNg9Y.png) --- ## Background and hypothesis development ### Analysts’ influence on managers **1.由於分析師時常代表公司在公司財報會議上與管理階層直接互動，提出例如收益異常變化或財務比率變動，而藉由分析師的研究報告，通常會透過新聞媒體來表達對公司的看法及關注 2.Dyck, Morse, and Zingales(2006)發現在詐欺行為中分析師也發揮了積極作用，並認為最有效舉報公司詐欺的外部人為分析師(並不是SEC或審計人員) 3.Graham, Harvey, and Rajgopal (2005)發現在401名財務主管的調查中，約90%的財務主管認為分析師是決定股票價格最重要的群體(僅次於機構投資人) 4.Healy and Palepu (2001)論文指出分析師和一些評級機構有助於發現管理者的不當行為 5.Chung and Jo (1996)論文指出分析師分析報告的水平與Tobinq成正相關 6.Irvine(2003)論文指出當分析師開始對一家公司進行監督時，公司流動性(current ratio等等)顯著增加 7.Chang, Dasgupta,and Hilary (2006)論文分析了分析師報告對公司證券發行及資本結構的影響** --- ## 本研究 <font color="#f00">**通過研究關注公司的分析師數量與盈餘管理之間關係來闡述分析對於公司治理的影響**</font> --- ### Earnings management **1.一系列的研究(Healy, 1985; Bergstresser and Philippon, 2006; Burnsand Kedia, 2006; Safdar, 2003)指出，管理階層的薪資結構會激勵管理者有進行盈餘管理的傾向 2.Bolton, Scheinkman, and Xiong (2005)認為<font color="#f00">盈餘管理並不是由所有權和控制權之間的衝突(代理問題)所導致的，而是由目前股東和未來股東之間利益衝突所導致(目前股東可以激勵管理層提升短期股價，可以理解為位管理層創造增加盈餘管理的動機)</font> 3.Yu (2005)認為，除了管理階層薪資結構的問題外，<font color="#f00">集中的控制權(股權集中少數人)或是較小的董事會(在傳統上認為有較好的公司治理)，反而有較高的盈餘管理**</font> #### 分析師特點 **1.分析師站在立場的角度不僅僅是當前股東的利益，也符合潛在股東的利益 2.分析師擁有財務及會計的專業，能夠不斷審查管理行為及財務報告的行為** #### 分析師壓力來源 **1.分析師自己也會接收到來自各方的壓力(<font color="#f00">雇主、同行、為了獲得更多業務、與經理人保持良好關係、主要客戶持股壓力</font>)，這可能影響到分析師的主觀性** ### <font color="#f00">論文分析</font> ### 可能一:假設有monitoring effect(<font color="#f00">監督影響</font>) **1.如果分析師扮演了外部監督者的角色，那公司的盈餘管理就會隨著跟蹤公司的分析師數量增加而減少(monitoring effect監督效應)** ### 可能二:假設有pressure effect(<font color="#f00">壓力影響</font>) **1.如果分析師的存在對管理者帶來過度的壓力，那麼盈餘管理可能隨著追蹤公司分析師數量增加而增加** ### 可能三:<font color="#f00">沒有影響</font> **1.如果分析師追隨公司決定受到各個層面影響(分析師本身所屬公司、客戶)，則分析師數量與盈餘管理並沒有因果關係的影響 2.可能一與可能二同時存在並抵銷** ## Sample selection and measurement of earnings management ### 3.1. Sample selection **1.<font color="#f00">分析師資料</font>:Institutional Brokers Estimate System (I/B/E/S) database(搜集股票研究分析员對主要上市公司未来盈利的預測，並编制报告的系统) 2.<font color="#f00">會計變量資料</font>:Compustat(扣除市場價值低於1000萬美元和金融業，會計科目缺失值資料) 3.<font color="#f00">institutional investory資料來源</font>: CDA/Spectrum Institutional 13(f) filings，包含了每季度持股超過一萬股或一百萬股，<font color="#f00">年度持有量以每個季度持有量平均代表，如果沒有資料則架設持股為0</font>(大約3.7%) 4.為什麼選擇1988年開始進行抽樣原因為1980年代當時分析師數量相較1990年代少很多 5.<font color="#f00">資料缺乏buy-side analyst資料(並不包含在資料庫中)，buy-side analyst通常是針對公司內部，分析報告並不是流通在市場，故本論文只關心sell-side analysts部分**</font> **6.為了衡量institutional investor(證券公司、投資公司、保險公司)的影響，控制了所有institutional investor所有權(O’Brien and Bhushan, 1990發現institutional investor與分析師數量成正相關，進而影響盈餘管理) 6.衡量企業外部融資:以企業股權融資和債權融資的淨收益和(根據Bradshaw, Richardson, and Sloan (2006))** **1. 股權融資淨收益:出售普通股和優先股現金淨額減去現金股息 2. 債權融資淨收益:發行短長期債券收到的現金流** ![](https://i.imgur.com/AQGUtAg.png) **7.由中位數分析:由六位分析師負責，其中一位來自top的經紀公司( An analyst is defined as an analyst from a top brokerage house if he or she is affiliated with a broker ranked as an All-American research team by Institutional Investors in a given year) 1.Experience with firm:分析師跟蹤某公司的年數 2.Experience as analyst:分析師的工作年限 3.S&P index dummy:是否列在S&P index中 4.Cash flow volatility:樣本期間現金流標準差/lagged assets 5.Institutional ownership:機構投資者持有普通股 6.External financing activities:除上資產 平均而言Experience with firm為3.05年，Experience as analyst為6.55年** ![](https://i.imgur.com/bJebyzw.png) ![](https://i.imgur.com/F6eJUTS.png) **7.在I/B/E/S資料庫中觀察值大約有1/3沒有足夠資料估計discretionary accruals ![](https://i.imgur.com/iGzxNi7.png) 8.<font color="#f00">分析師數量與discretionary accruals和total accruals成負相關，與nondiscretionary accrual成正相關**</font> ### 附註 **1.buy-side analyst:<font color="#f00">閱讀sell-side analyst的報告，並且通過自己的分析，向公司內部提供購買建議**</font> ![](https://i.imgur.com/oHQuLFn.png) **9.與沒有分析師關注的公司相比，有<font color="#f00">分析師關注的公司有更高的市場估值與報酬</font>(5100萬 VS 3.11億、回報1% VS 4%) 10.<font color="#f00">分析師數量較多的公司也比分析師數量較少的公司有更高的市場估值和較低discretionary accruals**</font> ### Estimation of earnings management **1.採用discretionary accruals作為盈餘管理的替代變數 2.營利主要有兩個部分:現金流和accounting adjustments called accruals(這部分是根據管理者的判斷跟估計，因此更容易被操控) [accruals accounting介紹](accruals) 3.Jones（1991）的基礎上發展的模型把總應計盈餘分解為操縱性應計盈餘(DA)和非操縱性應計盈餘(NDA)的總和 4.本論文採用Jones模型的修正版 5.一個公司的discretionary accruals皆已前期的資產百分比表示，如果有正的DAs表示有收入增加的操縱，負的表示有收入減少的操縱，<font color="#f00">經理人同時有向上或向下的操縱(在收益好的年分刻意隱藏收益，增加公司收益的穩定性)，故本文使用絕對值作為衡量**</font> **6.<font color="#f00">為了減少錯誤估計TA的問題，故直接從現金流量表中提取TA</font> 7.對於那些<font color="#f00">業績優異、增長快且現金流不穩定的企業，DA可能會被高估，故對估計DA進行縮尾處理(將小於0.5百分位數的DA替換成0.5百分位數的DA值，大於99.5百分位數的資料替換成99.5百分位數的DA值)**</font> **8.為了穩健，更研究了不同分析師數量企業營利分布的布連續性，是否有不同的傾向** ### Jones模型的修正版 ![](https://i.imgur.com/bXMpTWM.png) ![](https://i.imgur.com/v18yZV8.png) ## Ordinary least squares regression **1.分析師數量與許多因素有關，故先進行以下迴歸: (Bhushan, 1989; Dechow and Dichev, 2002; Kasznik, 1999) <font color="#f00">firm size(市值衡量) past performance(lag ROA) growth, external(資產增長率) financing activities volatility of business</font> ![](https://i.imgur.com/Xjov1DZ.png) 2.把這項迴歸的殘差稱為<font color="#f00">residual coverage</font>，並將其視為analyst coverage的替代變數 ![](https://i.imgur.com/yjrrMib.png) 3.分析師數量與市場價值、過去表現、資產增長率成正相關，與外部融資和現金流動負相關** ### 建構主要迴歸式 ![](https://i.imgur.com/8xVHZZi.png) **k:indexes industries at:year fixed effects gk:industry fixed effects Residual coverage:the residual from regression <font color="#f00">Controls</font>:vector of firm level controls(size, market-to-book ratio, profitability, growth rate of assets,cash flow volatility, external financing activities, and institutional ownership) 1.回歸中所有標準差都在公司層面上進行分組，以調整異值變異數 ![](https://i.imgur.com/iiJOe45.png) 2.前一到三列為只有控制年份和行業的結果，可發現Residual coverage係數顯著為負，代表較高分析師數量與低的盈餘管理有關 3.4~6列加入了其他控制變量(除了機構控制權)，Residual coverage係數仍顯著為負 4.<font color="#f00">7~9加入所有控制變量，Residual coverage係數仍顯著為負</font> 5.包括institutional ownership在內的分析中，<font color="#f00">Residual coverage係數更小，可能只是輕微影響而已</font>；<font color="#f00">institutional ownership與盈餘管理有負相關，故符合機構投資人確實代表著外部監管者的責任</font> 6.由於大多數buy-side analysts都為機構投資人工作，故可能由institutional ownership體現 7.作者還跑了以Y為NDA的迴歸，發現係數並沒有顯著影響，故分析師數量與NDA並無相關** ### Expected coverage as instrument **1.研究表明:<font color="#f00">分析師請向選擇訊息環境較好的公司</font> <font color="#f00">higher rating of voluntary disclosure more corporate presentations fewer business segments</font> (Bhushan, 1989; Bushman, Piotroski, and Smith, 2005)，<font color="#f00">故上述迴歸會有內生性的問題，分析師可能會受到企業營利的影響(簡單來說就是上述負向關係可能是由分析師本身選擇驅動)</font>** **2.<font color="#f00">納入券商規模的變化作為工具變數</font>(與X有關，y無關) 3.為了捕捉這種變化，建構了一個公式來計算預期分析師數量(expected coverage) ![](https://i.imgur.com/jdtwj38.png) 4.BrokerSizejt and BrokerSizej代表brokeri在第0和t年的分析師數量，Coveragei0是第0年brokeri的size of the coverage 5.the expected coverage from a certain broker可以解釋為<font color="#f00">某券商在規模變化後繼續關注某公司的機率(為經紀人再決定保留哪家公司之前保持關注的態度)</font> ![](https://i.imgur.com/Y1FOoiF.png) 6.<font color="#f00">把expected coverage控制在1，因為在實務中券商不太可能派超過一個分析師去關注一個企業</font>(樣本中只有7.27%的brokers觀察到有超過一位分析師關注負責一個公司)** ### 但是! **7.<font color="#f00">這樣的衡量方法只能捕捉住coverage的減少，並不能捕捉coverage的增加(因為第0年coverage一定是1(因為一定是有關住才會納入計算)，且expected coverage控制在1，所以只有捕捉減少的部分，並沒有捕捉coverage從0~1的過程)**</font> **8.為了計算任何一家公司的覆蓋率，需要在基準年至少被一家券商被覆蓋(一定會有缺失值)，為了盡可能有多的公司的預期覆蓋率，選擇1995年作為基準年，從原始樣本剃除5154個觀察值(因為在1995年沒有被覆蓋)(樣本期為1988~2002年)(選擇其他基準年樣本變少)** ### 故上述變數不是和作為一種工具變數 ### estimate the following 2SLS regressions ![](https://i.imgur.com/8vblMuW.png) ![](https://i.imgur.com/Iq7aEvA.png) - 由2SLS的結果，已預期覆蓋率作為工具變數的剩餘覆蓋率係數為顯著負(-0.05)，大於ols係數(-0.02) - ![](https://i.imgur.com/SM9I6g0.png) 問題:看不懂 ### S&P index dummy as instrument - 誤了穩健起見，使用了另外一個工具變數，即是否列sp500指數的公司(有納入比未被納入類似公司公司有更多分析師關注)，**<font color="#f00">但是可能被納入sp500後，其他因素可能會被影響，間接影響盈餘管理(其中一個例子為機構所有權，被納入後可往往會增加，又抑或是媒體報導，很難控制</font>)** - ![](https://i.imgur.com/Thfo2Eq.png) ![](https://i.imgur.com/nj68Fj5.png) - 結果與ols結果一致，剩餘覆蓋率係數是顯著負數，2sls的估計值比ols迴歸的估計值要大，與之前使用預期覆蓋率為工具的係數係大小相似 ### The effect of change of analyst coverage ![](https://i.imgur.com/AgjKoog.png) - 進一步<font color="#f00">**分析師覆蓋率變化與DA變化**</font>，由於分析師覆蓋率通常不會每年有顯著變化，故每三年計算一次，使樣本到6824個 - ![](https://i.imgur.com/12ad0BH.png) - **結果表明，在控制其他情況情況下，分析師覆蓋率與DA變化呈負相關，<font color="#f00">但是有一個擔心為這個負面影響為由大量沖銷的DA為引起，故觀察正DA根負DA，發現還蠻對稱</font>** - 還去掉去掉DA的極端值，但結果類似 - 納入內生性工具，結果類似分析師覆蓋率變化與DA水平變化存在顯著負相關 ### Covered versus uncovered firms - **目前<font color="#f00">這些數據樣本至少有一名分析師的公司組成，故沒有分析到無分析師的公司</font>，是否為未覆蓋的公司盈餘管理較有覆蓋的多** - 擴大資料，納入未被覆蓋的公司資料，23320個未被覆蓋，33127個被覆蓋 - ![](https://i.imgur.com/tOI5yR7.png) - **結果來說，未被覆蓋公司有更高的DA(平均來說，有分析師覆蓋的DA比沒有覆蓋的公司低20%(37%))** - **<font color="#f00">20%(平均數)=1.85/0.59</font>** - **<font color="#f00">37%(中位數)=1.85/4.91</font>** ### Discontinuity of distribution of earnings - 衡量盈餘管理的另一種方法是研究收益分布的不連續性 - Burgstahler and Dichev (1997) and Degeorge, Patel, and Zeckauser (1999)發現<font color="#f00">**剛好達到營利目標的公司比例遠遠超過快要達到最後並沒有達到營利目標的公司**</font>證明了盈餘管理的存在 - **這邊分析師覆蓋數量與企業勉強達到營利目標(narrowly meet earnings target)的推論:** **1. 更多分析師的監控減少盈餘管理的空間，使管理者不太可能narrowly meet earnings target((monitoring hypothesis)** **2. 更多分析師給管理者帶來更多壓力，使管理者更可能narrowly meet earnings target(pressure hypothesis)** ### 本節主軸為測試為何種影響主導 - The distribution approach依賴於較少假設，但是並不能看出公司層面的變化 - 根據分析師覆蓋數量來建構投資組合，比較不連續性 - 依分析師數量將樣本分為4部分(每組大約8400個觀察值) ![](https://i.imgur.com/U1RR9TS.png) ![](https://i.imgur.com/i8mRrA0.png) - 分析師預測為各個分析師預測平均值來決定 - **由表可知，<font color="#f00">覆蓋率最低組表現更強的營利不連續性 - 勉強達到標準跟差一點達到比例差異巨大</font>(相較其他三組)** - **將分析師收益正負多一美元，並切成左右各25格比較** - **總體:勉強達到比差一點達到的公司多36%** - **<font color="#f00">覆蓋率最低組:勉強達到比差一點達到的公司多67%</font>** - **<font color="#f00">覆蓋率最高組:勉強達到比差一點達到的公司多16%</font>** - **使用Kolmogorov and Smirnov檢測覆蓋率最低與覆蓋率最高是否相等，得P值小於0.001** - **與前面小節結論一致** ### 但是 - **可能會因為覆蓋率低，造成<font color="#f00">少數分析師預測準確度或質量可能不及覆蓋率高分析師預測結果</font>(預測準確度隨著更多分析師增加而增加)** - Absolute forecast errors無明顯差異(0.264VS0.262)(P值為0.47) - **對於收益不部連續性的另一種解釋:他是操縱分析師預期的結果。並不是盈餘管理的操縱(<font color="#f00">經理人有能力修正分析師的預期</font>)** - **觀察Expectation change(指分析師平均最後一次預測與平均第一次預測的差異):<font color="#f00">最低組:-0.11、最高組:-0.24</font>，表明覆蓋率較高的公司有可能從事操縱分析師預期的結果** - **為了解決這個問題，建構一個<font color="#f00">捕捉企業在營利目標上勉強達到或超過目標的傾向，如果公司報告收益不超過公司預期4美分，虛擬變數為1。反之為0</font>** - **上述虛擬變數為Y** - ![](https://i.imgur.com/QxUnszz.png) - **利用AnalystConsensus來捕捉操縱分析師預期的因子(<font color="#f00">指關注同一間公司分析師平均最後一次預測與平均第一次預測的差異</font>)** - **將虛擬變數乘100方便閱讀** - **樣本:為只有達到營利目標(高於營利目標0~4美分)或差點達到營利目標公司(低於收益目標1~8美分)** - ![](https://i.imgur.com/mRJpb8m.png) - **結果為:再不空控制捉操縱分析師預期OLS，分析師與公司勉強達到營利目標呈負相關** - **當控制AnalystConsensus時，係數下降了10%(但仍顯著，故並沒有拒絕前面推論)** - **<font color="#f00">AnalystConsensus係數為正，代表更多分析師預期管理有可能使勉強達到營利目標</font>** - **又加入了內生性工具，結果都是顯著負** ## 但是有個<font color="#f00">疑慮</font> - **One concern about the above result is that it could be simply driven by mechanical reasons.** - **上述問題與實驗關聯:<font color="#f00">表11實驗結果稱分析師覆蓋率越高，公司越不可能勉強達到營利目標</font>，但有可能是driven by mechanical reasons** - **因為有<font color="#f00">多個分析師關注的公司，要從多分析師營利預測目標找到一個營利目標時極為困難</font>，故這些樣本會有在<font color="#f00">營利目標周圍分布較分散</font>(導致覆蓋率高不太可能勉強達到營利目標)** - **對上述一律有兩種疑慮:** **1. 在實務中，分析師對於營利預測的共識很容易在很多公開網站找到** **2. <font color="#f00">如果有很多分析師關注的公司圍繞營利目標更為分散，這些公司也不太可能勉強達到目標</font>(<font color="#f00">8400家企業中有1646家公司勉強超過營利目標(不低)，並沒有比其他組得來的低</font>)** **3. 如果有很多分析師關注的公司圍繞營利目標更為分散，這些公司也不太可能勉強達到目標(<font color="#f00">應該更容易控制超過營利目標</font>)** ## 5. Characteristics of analysts and earnings management ### 不同類型的分析師對盈餘管理對收益管理是否有不同的影響? - 從三個角度進行研究是否會影響公司盈餘管理能力: 1. **分析師特徵** 2. **分析師從屬關係** 3. **分析師經驗** - 先前文獻表明(Stickel, 1992; Clement, 1999; Jacob, Lys, and Neale, 1999)發現，**頂級的券商和更有經驗的分析師比其他分析師更有預測能力** ### 5.1. Affiliation(從屬關係) - 因為**更有名望的券商的分析師報告，有更精確地分析及對市場有更大的影響** - **使用Institutional Investors All-American research team ranking作為券商地位的代表，蒐集從1988年至2002年前10名券商資料，大約有24%分析師來自前10大券商** - 在樣本中，**一個中位數分析師(6位)追蹤的公司，大約有一名來自有聲望的券商** ### 5.2. Experience - 使用兩個變量來衡量分析師經驗: 1. general experience:分析師工作年限 2. firm-specific experience分析師跟蹤特定公司的年限 ### 5.3. Test results ![](https://i.imgur.com/CQrOAy8.png) ![](https://i.imgur.com/biLZuJ2.png) - **<font color="#f00">擁有更多來自有聲望券商的分析師，無論正DA或負DA，都與盈餘管理呈現負相關</font>** - <font color="#f00">**擁有更多經驗的分析師/追蹤特定公司年限長也都有較低的盈餘管理**</font> - 考慮到經驗變數的平方(任期效應的非線性)，<font color="#f00">**經驗增加的邊際效益對於資深分析師是下降的**</font> - <font color="#f00">**分析師追蹤公司年限影響大於分析師工作年限**</font> ### 結論 - 這張表想表達分析師的關係和經驗在盈餘管理中非常重要 ### 但有個疑慮 - 某些類型分析師可能會選擇特定企業，雖然有產業固定效應，但是產業間仍有 ## Conclusion - 本論文探討了資訊仲介對公司治理的影響，並且考慮到內生性問題 - 發現: 1. 分析師覆蓋率越高，盈餘管理越少 2. 分析師覆蓋率變化率與盈餘管理變化成負相關 3. 分析師覆蓋率對於做出更好預測的分析師對公司營管理影響更大(來自有聲望以及有經驗的分析師) ## 問題 ![](https://i.imgur.com/qoNDULU.png) ![](https://i.imgur.com/27HqxbH.png)