描述性统计与相关性分析对股价同步性的影响研究

表5-3报告了研究变量的描述性统计结果。分析师预测次数、分析师数量、分析师更新预测频率和预测报告中平均预测项目数四个被解释变量的均值与中位数都比较接近，结合25%与75%分位数的情况可判断，样本整体分布均匀。XBRL的均值为0.779，表明在样本中约有77.9%的公司报送了XBRL财务报告。Ferror的均值和中位数分别为1.061和0.276，最小值为0.001，最大值为18.118，表明我国证券市场中分析师预测的误差总体而言较小，但个体之间差异很大，有部分公司的预测误差相当离谱，准确度很低。Fdisp的情况与Ferror类似，均值与中位数之间差距较大，而最小值与最大值差距更大，表明部分公司的预测分歧度过大。

表5-3　研究变量的描述性统计

续表

控制变量方面，First的最小值和最大值分别为0.092和0.770，说明我国上市公司中第一大股东持股状况差异很大，部分公司股权过于集中，一股独大的现象严重。Volatility最小值与最大值分别为0.006与30.581，而75%分位数仅为0.852，表明上市公司盈利变动幅度总体而言较小，但有部分公司波动幅度过大，不利于分析师的研究。公司成长性指标MB的最小值和最大值分别为0.827和9.242，表明我国上市公司成长性存在较大差异。InsHold的最小值为0.001，最大值为0.862，表明有些公司股票“无人问津”，而有些公司股票则非常抢手。得益于近年来我国对机构投资者的鼓励发展，样本中机构投资者的平均持股比例已达29.5%。ROA均值为0.049，最小值和最大值分别为-0.133和0.217，表明我国上市公司整体盈利能力较低；Loss的均值为0.059，表明有5.9%的上市公司经营亏损。Predict中位数和75%分位数为0.086和0.261，但最大值为6.663，表明样本公司总体而言非经营性损益所占比重较低，但也有部分公司所占比重过大，对分析师的预测质量造成严重影响。

(www.xing528.com)

为考察XBRL的实施对分析师预测行为的影响，表5-4检验了XBRL财务报告报送前后（XBRL=0表示未报送XBRL财务报告，XBRL=1表示报送之后）各研究变量的差异。分析师预测次数（Report）、分析师数量（Analyst）、分析师更新预测频率（Update）和预测报告中平均预测项目数（ForeItem）四个被解释变量的均值与中位数均存在显著差异，表明上市公司同步披露XBRL财务报告后，公司被更多的分析师跟踪并出具了更多的研究报告，分析师对公司的预测更新频率以及研究报告中预测的项目数都显著增加，即证券分析师的预测效率得到了显著提升，初步支持了假设H1～H4。分析师预测准确度（Ferror）实施XBRL前后的中位数分别是0.235和0.293，预测分歧度（Fdisp）前后的中位数分别为0.144和0.174，这两个衡量分析师预测质量的变量在同步披露XBRL财务报告前后存在显著的差异，Wilcoxom检验结果表明实施XBRL有助于提高分析师盈余预测的质量。当然，关于实施XBRL前后分析师预测效率和预测质量差异的检验只是一个初步的验证，下文中将进一步加入其他可能对预测效率和预测质量产生影响的控制变量，实证检验XBRL财务报告实施的效果。

表5-5和表5-6分别报告了Pearson相关性分析结果，分析师更新预测频率（Update）和预测报告中平均预测项目数（ForeItem）、分析师预测准确度（Ferror）和预测分歧度（Fdisp）等衡量预测效率与预测质量的变量与其他变量间的相关关系基本符合预期。