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随着大数据的广泛应用,投资app开始同时提供大数据分析和分析师研报评级等投资建议。基于心理学理论和实验研究方法,检验了投资app中分析师研报评级数量、大数据分析建议与研报评级的一致性对投资者投资判断的影响。研究发现,研报评级较多时,投资者判断的投资吸引力更高;大数据建议与研报评级一致时,评级数量的效应被强化,投资者判断的投资吸引力更高;大数据建议与研报评级不一致时,评级数量的效应被弱化,投资者判断的投资吸引力较低。此外,研报评级较少时,投资者更倾向于使用大数据分析即人工智能提出的建议;研报评级较多时,投资者更倾向于使用分析师即人力提出的建议。本文对理解大数据分析和分析师研报对投资者的影响具有重要意义。 相似文献
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以Z证券公司2014年5月至7月间发布的208份投资评级报告为研究样本,实证检验了上市公司财务业绩、投资评级与股票收益之间的关系.结果表明:证券分析师更倾向于给予上市公司积极的投资评级,且随着证券分析师对上市公司投资评级积极程度的增强,目标价在其未来约定的期间内越发难以实现;若投资者严格遵循证券分析师的投资评级进行投资,总体上可以获得超过市场平均收益水平的超额收益;相对于单纯考虑财务业绩或事件的投资评级,综合财务业绩与事件共同影响的投资评级会带来更高的收益. 相似文献
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本文基于日历时间组合方法检验中国A股市场分析师修正信息的投资价值。研究发现,分析师发布的盈余预测修正和投资评级修正最具信息含量,投资者既未充分意识到两类修正的信息含量,也未充分意识到明星分析师和普通分析师能力的差别。根据分析师盈余预测修正和投资评级修正构建套利组合,能分别获得月均1.34%和0.92%的经三因子模型调整的超额收益。本文进一步指出,分析师修正信息的投资价值来源于其基本面分析的能力。分析师盈余预测修正和投资评级修正能够显著预测公司未来的盈利能力、标准化未预期盈余和盈余公告窗口期超额收益,并且套利组合的超额收益集中在盈余公告窗口期。本文的结论对于理解分析师在资本市场中发挥的作用、提高市场有效性具有重要意义。 相似文献
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本文以我国证券分析师(以下简称分析师)在2005-2010年发布的研究报告为对象,研究分析师盈余预测准确性与其投资评级效率之间的关系。本文的研究方法是,按照准确性对分析师盈余预测进行分组并根据组内的投资评级构造股票投资组合,比较各投资组合的月平均超额收益率的差异。研究发现,分析师盈余预测的准确性与其投资评级的效率正相关,盈余预测准确性最高组的买入-卖空投资组合的月平均超额收益比准确性最低组高出1.997%。我们的研究结果表明,准确的盈余预测信息有助于分析师做出更有价值的投资评级,同时,研究也初步揭开了分析师工作过程的"黑匣子",为未来深入研究分析师行为提供了基础。 相似文献
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