| MD&A纵向文本相似度与分析师盈余预测准确性 |
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| 引用本文： | 刘一寒,范慧敏,任晨煜.MD&A纵向文本相似度与分析师盈余预测准确性[J].北京工商大学学报(社会科学版),2024(2):71-84. |
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| 作者姓名： | 刘一寒 范慧敏 任晨煜 |
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| 作者单位： | 对外经济贸易大学 国际商学院, 北京 100029;北京工商大学 商学院, 北京 100048 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“上市公司非公开发行引入战略投资者的价值创造机制与效果研究”(7227020915)；国家社会科学基金项目“中国上市公司股东资源研究”(17BJY211)。 |
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| 摘 要： | 注册制下,信息的真实、准确、完整是投资者合理判断证券价值的关键,分析师在信息作用于股价这一过程中扮演着重要的信息中介角色,而年报所披露的信息对分析师盈余预测至关重要。以2012—2021年沪深A股上市公司为样本,探究了管理层讨论与分析(MD&A)纵向文本相似度对分析师盈余预测准确性的影响。研究发现,MD&A纵向文本相似度越高,分析师盈余预测准确性越低,证实了“增量信息”假说。异质性分析表明,这种影响显著存在于规模小、高科技行业、媒体关注度低的公司中,并且公司位于市场化程度低省份时受此影响更大。进一步研究发现,MD&A纵向文本相似度越高,分析师盈余预测的正向偏差越大。此外,分析师盈余预测准确性的下降会进一步降低资本市场的信息效率。因此,上市公司应重视文本信息披露,避免披露内容样板化；分析师和监管部门应加强对上市公司文本信息披露的监督,优化资本市场信息环境。
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| 关 键 词： | 管理层讨论与分析 纵向文本相似度 分析师盈余预测 增量信息 资本市场信息效率 |
| 收稿时间： | 2023/5/11 0:00:00 |
MD&A Longitudinal Text Similarity and Analysts' Earnings Forecast Accuracy |
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| LIU Yihan,FAN Huimin,REN Chenyu.MD&A Longitudinal Text Similarity and Analysts' Earnings Forecast Accuracy[J].Journal of Beijing Technology and Business University:Social Science,2024(2):71-84. |
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| Authors: | LIU Yihan FAN Huimin REN Chenyu |
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| Institution: | Business School, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China;Business School, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | management discussion and analysis longitudinal text similarity analysts'' earnings forecast accuracy incremental information information efficiency in the capital market |
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