金融發(fā)展與信息不對稱

1、文獻(xiàn)一：金融發(fā)展及信息不對稱摘要：我們在一個擁有32個國家年度數(shù)據(jù)的面板協(xié)整框架內(nèi)檢驗(yàn)一個假設(shè)，這個假設(shè)就是：信息不對稱的程度應(yīng)該隨著金融系統(tǒng)的發(fā)展而降低。為此，我們延伸巴倫等人的(1998)模型，導(dǎo)出了一些分析師的共識，在這些分析師的預(yù)測中，他們考慮了偏見和羊群效應(yīng)。我們從國家的層面來預(yù)測這項(xiàng)措施，這是負(fù)相關(guān)的信息不對稱，數(shù)據(jù)來源于I/B/E/S全球總量數(shù)據(jù)庫。此外，我們用在世界銀行金融發(fā)展和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)的一套廣泛的指標(biāo)來代替金融發(fā)展的指標(biāo)。和預(yù)期相一致，盡管國與國之間在金融發(fā)展和制度框架的特性方面存在本質(zhì)上的差別，但這些分析師的共識正相關(guān)于金融體系發(fā)展的指標(biāo)。前言：在這篇文章中，我們探

2、尋了已經(jīng)發(fā)展成熟的理論，而根據(jù)我們所知道的，迄今沒有檢驗(yàn)一個假設(shè)。這個假設(shè)就是：信息不對稱的程度應(yīng)該隨著金融體系的發(fā)展而降低，同時也應(yīng)該隨著金融體系由以銀行為基準(zhǔn)走向以資本市場為基準(zhǔn)這個變化過程而降低?？傊再Y本市場為基礎(chǔ)的金融體系對公共信息的需求比以銀行為基礎(chǔ)的金融體系更高。這些公共信息對公司前景的評估有重要作用，因此，給他們額外所需的資金來實(shí)現(xiàn)這些前景也至關(guān)重要。在后者，銀行由于與借貸公司有著緊密的關(guān)系而獲得私人信息，連同銀行更高的議價(jià)杠桿，與證券持有者及少數(shù)股民的杠桿作用相比，這些銀行對私人信息的需求減弱。欲知詳情,感興趣的讀者可以查閱Beim and Calomiris (2001,

3、 pp. 150-192) and Mishkin (2000, pp. 181-198).想把握一個穩(wěn)健的理論框架，讀者可以查閱Diamond (1984). 毫無疑問, 缺乏相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的工作很大程度上是因?yàn)榱炕粚ΨQ信息和金融發(fā)展程度有難度。信息不對稱和金融發(fā)展都是定性的并且是多方面的。例如，為信息不對稱的程度構(gòu)造個指標(biāo)時，把有關(guān)數(shù)量、質(zhì)量和公司披露的實(shí)效信息考慮進(jìn)去是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。另外,還需要考慮順從的激勵和執(zhí)法質(zhì)量。事實(shí)上,這不是一個簡單的任務(wù)!為克服這個困難,我們將“金融和發(fā)展”以及“融資”這兩個分支的文獻(xiàn)合并。前者提出了幾個金融發(fā)展的指標(biāo)，后者為金融發(fā)展之間信息不對稱而提出。Levin

4、e (2004)對前者提供了一個極好的調(diào)查，Clarke and Shastri (2001)為后者提出了一個全面的列表和一個齊整的分類。Clarke和Shastri另外還討論了有關(guān)于信息不對稱的替代指標(biāo)和信息不對稱之間的關(guān)系的理論是不確切的，也就是說，這二者之間的關(guān)系為正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)是不確定的。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,我們使用一套更廣泛的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo),而我們的不對稱信息尺度具有更穩(wěn)健的理論基礎(chǔ)。從第二個文獻(xiàn)分支開始,從非對稱信息指標(biāo)使用到目前為止,我們研究分析師們的收入預(yù)期的離散理論，也許最廣泛使用替代指標(biāo)和最強(qiáng)的理論背景。Barry and Brown (1985)指出分析師們關(guān)于公司收入的觀點(diǎn)

5、隨著公共信息數(shù)量的遞增而趨于集中。Barry and Jennings (1992) 確認(rèn)該理論的結(jié)論，盡管他們指出私人信息在分析師們多樣性觀點(diǎn)中的作用取決于市場上私人和公共信息的相關(guān)數(shù)量。然而,巴倫等 (1998)(今后BOSD)表明,分析師的共識是信息不對稱的一個更好的指標(biāo)。這個指標(biāo)與信息不對稱程負(fù)相關(guān)，它被定義為分析師的不確定性到完全不確定性之間的常見比例。正如BOSD表明的,它能夠計(jì)算出他們預(yù)測的觀察統(tǒng)計(jì)資料。Botosan and Harris (2000), Barron et al. (2002) and Liang (2003)在這些使用過這個指標(biāo)的人當(dāng)中。長話短說,我們可以試

6、驗(yàn)的假設(shè)是：分析師們的預(yù)測中的共識應(yīng)該正相關(guān)于量化金融系統(tǒng)發(fā)展的指數(shù)。然而，在實(shí)踐中,分析師們的預(yù)期,以及來源于他們的量化方面的共識被幾個薄弱環(huán)節(jié)污染,這些薄弱環(huán)節(jié)潛在地影響了它與金融發(fā)展指標(biāo)的關(guān)系。這些薄弱環(huán)節(jié)在于分析師表面沖突的激勵,理性的偏見，分析認(rèn)知偏差和羊群效應(yīng)(見,例如Antia and Pantzalis, 2006; Cooper et al., 2001; Friesen and Weller, 2006; Lim, 2001) 一個確定的假設(shè)是：大量的第二階段的調(diào)整隨著信息不對稱的減少而減少。這些調(diào)整同樣也對分析師們的預(yù)期的共識產(chǎn)生影響。直觀地，更多的公共信息會減少分析師們

7、的偏差，也會減少對有偏見的預(yù)測報(bào)告的激勵。它同樣可以減少對集群的需求，也可能降低認(rèn)知偏差的可能性。我們研究的邏輯基礎(chǔ)在圖一中被非常形象的闡明了。這個圖描繪了金融體系的結(jié)構(gòu)。在這個圖形中，劃線的片段AA,BB,CC,DD和EE標(biāo)記了信息不對稱存在的點(diǎn)。我們集中關(guān)注的是被AA片段標(biāo)注的點(diǎn)，這個點(diǎn)符合第一階段的無偏見預(yù)測。然而，由于所提及的薄弱環(huán)節(jié)，我們基本上在被BB片段標(biāo)注的點(diǎn)上測量信息不對稱。換句話說，這些薄弱點(diǎn)使得分析師們所相信的和所報(bào)告的出現(xiàn)了落差。他們同樣也使得真實(shí)的與他們所觀測達(dá)成的共識出現(xiàn)偏差。圖一：金融體系結(jié)構(gòu)和信息不對稱 B B金融市場 貨幣市場 資本市場AA資金金融中介機(jī)構(gòu) 銀行

8、 其他金融機(jī)構(gòu) 其他機(jī)構(gòu)資金資金資金借款人。公司。政府。家庭。非居民直接融資EEDDCC 資金金 貸款人/救助者。家庭。公司。政府。非居民間接融資長話短說，分析師們的預(yù)測中的共識有三個影響：第一個來自“真實(shí)”信息不對稱，第二個來自羊群效應(yīng)，第三個來自分析師們的激勵沖突和理性上的偏差。所有這幾個影響正相關(guān)于信息不對稱。但是他們對分析師們的共識有不同的影響：第一個和第三個是負(fù)面影響，而第二個是正面影響。整體效應(yīng)雖然之前沒有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，但很可能是負(fù)面的。然而，正如結(jié)論部分討論的那樣，這個不確定的整體效應(yīng)并沒有降低我們的研究結(jié)果的重要性。總而言之，如果這個研究結(jié)果對在此被使用的過分渲染的共識的測量方式有

9、意義，那么他們對“真實(shí)”信息不對稱的意義應(yīng)該更大。 至于金融發(fā)展指標(biāo)，我們大量使用世界銀行金融發(fā)展和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的一套指標(biāo)(Beck et al., 2000)試圖捕捉盡可能多方面的金融系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和發(fā)展。這些指標(biāo)以同時跨越國度和時間的方式量度了金融體系各個組成部分的大小、活躍性和效率,金融體系組成部分包括金融中介機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)行業(yè)和股票和債券市場。我們使用面板協(xié)整框架，利用32個國家從1990年到2004年的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)量分析。樣本根據(jù)數(shù)據(jù)的可用性而確定。計(jì)量研究結(jié)果與預(yù)期的一致。簡言之，分析師們的共識正相關(guān)于銀行和其他金融中介給私人的貸款額，也正相關(guān)于人壽保險(xiǎn)行業(yè)的發(fā)展和股票市場的流動性。這三項(xiàng)

10、指標(biāo)的價(jià)值越高表明金融系統(tǒng)越發(fā)達(dá)。此外，這個研究結(jié)果被幾個穩(wěn)健性檢驗(yàn)所強(qiáng)化。據(jù)我們所了解，這是第一篇用實(shí)證分析金融發(fā)展和信息不對稱之間關(guān)系的文章。Chang等人（2000）的相關(guān)的文章局限性更大。它只在國家層面上將信息不對稱與國家的顯著特性相連，比如平均的公司規(guī)模，隨GDP的股市資本化，法律起源和量度信息披露標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量的指標(biāo)。信息不對稱由分析師們的預(yù)測中的以及橫截面設(shè)定中的離差來替代。與這篇文章的結(jié)論一致，我們發(fā)現(xiàn)，在其他條件不變的情況下，盎格魯-撒克遜法律體系更集中。這個法律體系可能更有利于資本市場的發(fā)展。與Chang等人（2000）的文章相比，本文的價(jià)值增加源于幾個因素。首先，我們對信息不

11、對稱使用了更穩(wěn)健的度量。而且，有些顯著的特性并非總是金融發(fā)展水平的良好指標(biāo)，比如說法律起源和披露標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量這兩個指標(biāo)。如一些知識淵博的觀察家們曾經(jīng)指出的那樣，可能存在一些國家，他們有同一套特征卻是不同的金融系統(tǒng)，比如政治和歷史經(jīng)驗(yàn)這樣的因素形成了他們各自的體系(Rajan and Zingales, 2003)。再者，在一個橫截面設(shè)置中利用這些特點(diǎn)，這些特點(diǎn)隨時間的推移變化不大，他們無法探索研究如本文所研究的金融體系和信息不對稱的聯(lián)合演化。最后，這兒使用的面板協(xié)整方法考慮了Chang等人的大部分時間不變特點(diǎn)的影響。文章余下的部分是如下組織的：第二部陳述了理論模型，即確定了可驗(yàn)證假說。而第三部分

12、討論了金融發(fā)展的指標(biāo)。第四部分給出了數(shù)據(jù)并分析了在面板設(shè)置中的單根檢驗(yàn)以及協(xié)整檢驗(yàn)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有關(guān)的問題。而第五部分給出了實(shí)證結(jié)果。第六部分是結(jié)論。2. 分析師們的預(yù)測和信息不對稱我們沿用巴倫等人的模型將分析師們的信息環(huán)境屬性與他們預(yù)測的被觀察數(shù)據(jù)聯(lián)系起來，同時考慮了這些預(yù)測的弱點(diǎn)。正如已注意到的，這些弱點(diǎn)，即分析師們面對的矛盾激勵，他們的理性偏見，認(rèn)知偏差和羊群效應(yīng)，這些弱點(diǎn)使得分析師們相信的（圖一中AA線段所示）和他們所報(bào)告的（圖一中BB線段所示）出現(xiàn)隔閡。 為便于討論，我們以巴倫等人的設(shè)置的一個簡要介紹開始。他們考慮了一個被N個分析師追蹤的公司，這些分析師對該公司的收入y進(jìn)行了預(yù)測。每個

13、分析師的信息集都有兩個子集，一個包含了對所有都可以利用的普通信息，另一個包含了私人信息?；谄胀ㄐ畔⒌念A(yù)測有平均值和精確度（逆的方差）h，然而基于分析師i的私人信息的預(yù)測用表示。其中，隨機(jī)項(xiàng)表示不同分析師們的私人信息，它是一個只由分析師i觀察到的信號。這一項(xiàng)獨(dú)立于其他變量，并服從均值為0，精確度為的正態(tài)分布。精確度越高，分析師i對公司的收益的預(yù)測越精確。而和h都在公共領(lǐng)域，和卻不在。投資者和其他分析師們知道私人信息的存在卻不知道他們的屬性。然而，增大與總數(shù)相關(guān)的公共信息的精度h，也就是增大中的h,表示企業(yè)管理者與分析師們之間的信息不對稱程度的降低。每個分析師的預(yù)測是他基于可得信息之上的最好估計(jì)

14、。如下面的方程（1）所示： （1）巴倫等人定義共識，用表示，C視為常見不確定性的比率，V表示所有不確定性。 （2）常見不確定性就是分析師們的預(yù)測的平均成對協(xié)方差?？偟牟淮_定性是分析師們預(yù)測的y變量的平均值，取決于他們的信息集。正如附錄B中所證明的，可以被表示為 （3）其中，巴倫等人注意到包含來自兩個方面的影響。一方面是由測定的信息不對稱的存在性帶來的影響；另一方面是由y測定的私人信息的質(zhì)量差異性帶來的影響。而且，他們呢指出，共識，總的不確定性V，這些是分析師們的預(yù)測D，平均預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差SE和分析師的數(shù)量N的離差函數(shù).為檢驗(yàn)共識與信息不對稱之間的關(guān)系，我們把方程（3）轉(zhuǎn)換成 （4）其中是的平均值

15、上下的變量，（為了這一個和以后所有的證據(jù)可看附錄）。 第（4）個方程對球偏導(dǎo)數(shù)得： （5）方程（5）為我們的研究提供了邏輯基礎(chǔ)。共識隨著的增大而增大，也就是，隨著信息不對稱程度的降低而增大。用代數(shù)方法表示為： （6）看到這個式子，方程（5）中的前兩部分是嚴(yán)格為正的，對于第三部分有三種情況：1）當(dāng)獨(dú)立于，即時，這部分為0；2）與負(fù)相關(guān)時，即時，該部分為正；3）當(dāng)與負(fù)相關(guān)時，即，該部分為負(fù)。上述情況中，只有第三種情況會導(dǎo)致隨的增加而減少。然而，邏輯假設(shè)是隨著信息不對稱程度的降低，即隨著的減小，由表示的分析師們的私人信息的質(zhì)量差異性應(yīng)該不會增大?？傊?，共識極可能是的遞增函數(shù)，所以是信息不對稱的一個遞

16、減函數(shù)。接下來，我們沿用巴倫等人的模型來考慮分析師們的沖擊激勵，理性偏差和羊群效應(yīng)對他們所預(yù)測的觀察數(shù)據(jù)的影響。為這樣做，我們假設(shè)每個分析師沒有報(bào)告他對一個企業(yè)的收益的最佳估計(jì)，而是一個帶有偏差的估計(jì)，由方程（7）給出：為方便與巴倫等人的結(jié)論的比較，我們用他們文章中同樣的字母加星號標(biāo)注來表示拓展模型的變量。任何認(rèn)知偏差都包含在中，我們不會對它們進(jìn)行更深入的考慮。然而，在假設(shè)認(rèn)知偏差不會隨信息不對稱的增多而減少的情況下，結(jié)論不會受到影響。 方程（7）中的項(xiàng)解釋了分析師i的預(yù)測中的上述缺陷。這些缺陷因分析師的不同而變化。然而，和越高表示預(yù)測中的缺陷和偏差越大。我們進(jìn)一步假定與分析師i的非偏見預(yù)測無

17、關(guān)聯(lián)，即我們的鑒別假設(shè)是缺陷的大小正相關(guān)于信息不對稱。換句話說，隨著與總數(shù)相關(guān)的公共信息h的精度的增長，即隨著的增長，分析師們由于所面臨的矛盾激勵而報(bào)告偏見性預(yù)測的余地降低。他們報(bào)告理性偏見余地和動機(jī)以及對羊群行為的需求也是這樣。關(guān)于的統(tǒng)計(jì)特性，隨著企業(yè)管理者和分析師們之間的信息不對稱程度的降低，和也被預(yù)期減小。投資者們觀察分析師們預(yù)測的平均值 （8）預(yù)測的離差通過構(gòu)造，無條件預(yù)期，也就是由投資者觀察的偏堿性預(yù)測得離差，就是 （9）投資者對于與分析師i的預(yù)測相關(guān)的企業(yè)收益的不確定是以分析師i的偏堿性預(yù)測為條件的期望變量y (10)投資者不確定性的總體水平就是分析師們不確定性的均值用巴倫等人的相

18、對應(yīng)的方程與（10）和（11）這兩個方程比較，缺陷所增加的效果與和這兩項(xiàng)有關(guān)。這兩項(xiàng)都被認(rèn)為隨信息不對稱程度的降低而減小。在極點(diǎn)，當(dāng)預(yù)測中沒有偏見時，并且我們延伸的模型中的和巴倫等人的模型中的相等。分析師們的偏見性預(yù)測的平均成對協(xié)方差，在方程（12）中給出：（12）它與巴倫模型中的C與項(xiàng)的和相等。分析師們用來替代羊群效應(yīng)。因此，他們?yōu)檎?xiàng)。另外，根據(jù)我們的鑒定假設(shè)，他們被認(rèn)為隨信息不對稱程度的降低而減小。預(yù)測均值的標(biāo)準(zhǔn)誤，（13）其中，SE是非偏見性預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)誤。與BOSD相似，我們將定義為這種表達(dá)方式來替代方程（11）和（12），得出（14）其中 A與羊群效應(yīng)相關(guān)，B表示分析師們的預(yù)測中的所

19、有缺陷。根據(jù)我們的鑒別性假設(shè)，A和B都與信息不對稱正相關(guān)， 因此，認(rèn)為A和B隨金融系統(tǒng)的發(fā)展而減小。同時，關(guān)于圖一，AA段與，而BB段與。 在方程（14）中對求偏導(dǎo)數(shù)，得 （15）方程（15）右邊的這三項(xiàng)代表信息不對稱的三個影響因素，由度量，與偏見性預(yù)測一致。第一項(xiàng)為負(fù)-見方程（6）。第二項(xiàng)為負(fù)，第三項(xiàng)為正，因?yàn)??？傊M管在被觀察的分析師們的共識方面信息不對稱程度提高的影響是不確定的，但很可能為負(fù)。 （6） 然而，這個不確定并沒有破壞實(shí)證研究的邏輯基礎(chǔ)。考慮方程（16）的第二項(xiàng)相對很大的情況。這可能修正第一項(xiàng)的效果，這是我們的主要興趣所在。然而，如果BB段的噪聲共識結(jié)果竟然很大程度上正相關(guān)于

20、度量金融發(fā)展的指標(biāo)，那么后者對AA段真正的影響應(yīng)該比用計(jì)量結(jié)果所表示的要大。最后，如附件中所示，和是，和的函數(shù)。 （17） （18）在實(shí)證分析中，我們用方程（17）和（18）計(jì)算共識和不確定性，使用分析師們的偏見性預(yù)測的觀察統(tǒng)計(jì)量，即離差，標(biāo)準(zhǔn)誤和分析師的個數(shù)。3.金融發(fā)展的指標(biāo)理想地，為測度金融發(fā)展，我們應(yīng)該量化金融系統(tǒng)能在多大程度上實(shí)現(xiàn)它的功能，即，存款的調(diào)動，貨物與服務(wù)交換的易度，關(guān)于投資和資本分配的事前生產(chǎn)的信息，實(shí)現(xiàn)投資控制的事后監(jiān)督和運(yùn)用，交易的促進(jìn)，以及風(fēng)險(xiǎn)管理的多樣化(Levine, 2004)。然而，說起來比做起來容易，這些函數(shù)中大多數(shù)有其自然屬性。另外，金融系統(tǒng)在不同的結(jié)構(gòu)

21、下以同樣的效果實(shí)現(xiàn)他們的功能。為克服這個客觀難題，這篇文章用到了幾個指標(biāo)。將它們分成寬泛的兩類：一類用觀察到的結(jié)果來測度金融發(fā)展，一類用制度環(huán)境的特征來測度金融發(fā)展。在使用第一類指標(biāo)的文獻(xiàn)中，King and Levine (1993)使用流動性負(fù)債的國內(nèi)生產(chǎn)總值作為金融中介機(jī)構(gòu)的規(guī)模的測度，私企信貸與GDP的比值作為一項(xiàng)活躍的指標(biāo)，銀行資產(chǎn)與銀行資產(chǎn)和中央銀行資產(chǎn)的總和的比率也作為指標(biāo)。Demetriades and Hussein (1996)用現(xiàn)金流量與GDP的比值度量金融的發(fā)展。不同的，Neusser and Kugler (1998)使用增值的金融體系替代樣本來測度其規(guī)模。Rouss

22、eau and Wachtel (1998), and Levine et al. (2000)用銀行和非銀行雙方的資產(chǎn)來度量。如銀行和非銀行存款中私人貸款與GDP的比例。Levine and Zervos (1998)，以及Arestis等人（2001）補(bǔ)充了股票市場規(guī)模和銀行流動性發(fā)展指標(biāo)。最后但并非不重要，Beck等人（2001）納入了人壽保險(xiǎn)和私募基金指標(biāo)。使用第二類指標(biāo)的研究遵循La Porta 等人(1997)一半的研究。特別地，La Porta 等人指出，傳統(tǒng)法律和執(zhí)法質(zhì)量影響金融發(fā)展和結(jié)構(gòu),因?yàn)榻鹑跊Q策都基于合同和法律。此外，La Porta 等人(2002)用世界上公有制銀行

23、的程度作為金融發(fā)展的指標(biāo)。這個指標(biāo)給我們的直觀感覺是公有銀行效率比私有銀行的效率低。我們研究第一類指標(biāo)，因?yàn)榈诙愔笜?biāo)是不隨時間而改變的，所以，第二類指標(biāo)不能穩(wěn)定的探尋信息不對稱程度的時間演化。盡管如此，我們的估計(jì)技術(shù)，國家級的面板估計(jì)以及虛擬時間，抓住了制度環(huán)境隨時間變化的特征的影響。然而，Benhabib and Spiegel (2000)提出一系列質(zhì)疑。第一類指標(biāo)的大多數(shù)研究使用有限的一套指標(biāo)，這些指標(biāo)只與金融系統(tǒng)中特殊段相關(guān)，因此，不可能抓住金融系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和發(fā)展的所有方面。而且，注意到這些指標(biāo)這些指標(biāo)與大量隱形的國家特點(diǎn)有關(guān)聯(lián)。像在研究中被鑒定的第二類指標(biāo)中，他們指出，計(jì)量結(jié)果的解釋遭

24、受省略變量偏見的影響。為了引起B(yǎng)enhabib and Spiegel的更大程度的關(guān)心，我們使用世界銀行金融發(fā)展與結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫中的一套指標(biāo)(Beck等人, 2000)。他們按統(tǒng)一國家和時間的方式測度金融系統(tǒng)和其他金融中介機(jī)構(gòu)的主要部分。這些中介機(jī)構(gòu)包括保險(xiǎn)行業(yè)，股票市場，私募和公墓基金市場。表1總結(jié)了所用到的12個指標(biāo)。第一欄公布了所用的符號,第二欄提供了一個簡短描述，第三欄給出進(jìn)一步的細(xì)節(jié)。這些指標(biāo)被分成四組，每組與金融體系的主要部分相符：五個指數(shù)，測度銀行和其他金融中介機(jī)構(gòu)的規(guī)模和活動，以及銀行部門的效率和結(jié)構(gòu)，用表示；兩個指數(shù)，測度保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展，用表示；三個指標(biāo)，測度股票市場的規(guī)模，流動

25、性和深度，用表示；兩個指標(biāo)測度私募和公墓基金市場的規(guī)模，用。在此插入表一為節(jié)約空間，更多的細(xì)節(jié)將在統(tǒng)計(jì)上顯著相關(guān)的指標(biāo)的實(shí)證部分進(jìn)行討論。4.實(shí)證問題4.1共識指標(biāo)我們使用I/B/E/S 全球合計(jì)報(bào)告數(shù)據(jù)庫來建立共識性和不確定性指標(biāo)，分別為方程（17）中的和方程（18中）的。這個數(shù)據(jù)庫提供了分析師每股收益(一下用ESP表示)預(yù)測的加權(quán)平均標(biāo)準(zhǔn)偏差,平均每股收益預(yù)計(jì),實(shí)現(xiàn)的每股收益,估計(jì)的總數(shù)量以及在國家和行業(yè)層次上的股票市場指標(biāo)的平均收益預(yù)測。對一個國家指標(biāo)來說，這些變量是指標(biāo)的組成公司相關(guān)變量的加權(quán)平均。使用一個國家的本國貨幣測量國家指標(biāo)。（了解細(xì)節(jié)參見I/B/E/S 全球合計(jì)報(bào)告參考與指導(dǎo)

26、2）對于每個可獲得的指標(biāo)，I/B/E/S全球合計(jì)報(bào)告報(bào)告了會計(jì)年度1和2的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中會計(jì)年度1（后面用FY1表示）與當(dāng)前的日歷年度的預(yù)測相一致，會計(jì)年度2（后面用FY2表示）與下一年的日歷年度的預(yù)測一致。如Botosan and Harris (2000)，Barron 等人 (2002)和Liang (2003)中提到的，分析師們的預(yù)測D*的離差被計(jì)算為分析師們每股收益預(yù)測量的加權(quán)平均標(biāo)準(zhǔn)差的平方（見方程（9），而標(biāo)準(zhǔn)誤SE用方程（13計(jì)算）。在這些計(jì)算中，y和分別為以實(shí)現(xiàn)的加權(quán)平均每股收益和平均預(yù)測值。最后，每個會計(jì)年度的分析師數(shù)量N用每個指數(shù)的預(yù)測個數(shù)與公司個數(shù)的比例來替代。因此，我

27、們?yōu)槊總€國家當(dāng)前日歷會計(jì)年度i期指數(shù)（i=1,2），富時指數(shù)（分別用和表示）和摩根士丹利資本國際指數(shù)（分別用和表示）設(shè)立共性指標(biāo)和非確定性指標(biāo)。I / B / E / S數(shù)據(jù)是在1987年從許多國家搜集而來。然而，由于數(shù)據(jù)可用性的約束下,采樣周期被限制為1990-2004年。數(shù)據(jù)的頻率是一年一次, 這些數(shù)據(jù)取決于金融發(fā)展數(shù)據(jù)的可用性。共識指標(biāo)和不確定性指標(biāo)每月計(jì)算,然后是12個月的平均預(yù)測這12個月是從當(dāng)年三月開始,第二年的二月結(jié)束。使用12個月的平均預(yù)測數(shù)據(jù)降低了高頻噪聲的級別，另外,克服了選擇預(yù)測年度中的哪一個月的困難。富時指數(shù)指標(biāo)包括22個國家,其中大部分是經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織成員（OEC

28、D）: 澳大利亞、奧地利、比利時、巴西、加拿大、丹麥、芬蘭、法國、德國、愛爾蘭、意大利、日本、墨西哥、荷蘭、新西蘭、挪威、南非、西班牙、瑞典、瑞士、英國和美國。摩根士丹利資本國際(MSCI)指標(biāo)包括32個國家:以上除巴西以外的國家,再加上智利、希臘、印度、印度尼西亞、韓國、巴基斯坦、秘魯、菲律賓、波蘭、葡萄牙和土耳其。4.2 描述性統(tǒng)計(jì)表2提供了獨(dú)立變量的摘要統(tǒng)計(jì)，即，四個共識指標(biāo)和五個不確定指標(biāo)。列表示變量，行表示樣本國家。每個單元報(bào)告了樣本均值(隨時間)。最后四行顯示的是各個國家的國家手段的平均標(biāo)準(zhǔn)差。前面兩行為整個樣本設(shè)置,最后兩行沒有不確定指標(biāo)的三個概要圖，巴西、墨西哥和土耳其。如表2

29、所表示的，共識指標(biāo)展示跨國性變量，這個變量在會計(jì)年度1和會計(jì)年度2中，對富時指數(shù)（FTSE）來說略大于摩根士丹利資本國際(MSCI)指數(shù).特別地，對于富時指數(shù)，會計(jì)年度1的標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比例是0.17 (=0.072/0.425)，而摩根士丹利國際指數(shù)的這個比例是0.22 (=0.088/0.401)，而會計(jì)年度2的這個數(shù)據(jù)分別為0.19和0.21。對于不確定性指標(biāo)，各自的比排在第四或更高的位置（前面提到的四行的第一行)。移除三個大的概要圖使得這個比例下降對于富時指數(shù)指標(biāo)來說，下降到稍大于1，對于摩根士丹利來說下降到2多一點(diǎn)。然而，注意到，實(shí)證分析的結(jié)果是不管有沒有這些國家，這些比例是相同的。

30、表2插到此處4.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題我們測試一個聯(lián)合假設(shè)：第一，信息不對稱的程度負(fù)相關(guān)于金融發(fā)展。第二，分析師報(bào)告有偏見預(yù)測的余地和動力,以及對效仿的需要隨著信息不對稱程度的降低而降低。為檢測這個假說，我們用面板協(xié)整技術(shù)檢驗(yàn)了方程（21）。（21）表示金融中介機(jī)構(gòu)的指標(biāo)j，國家用k表示，年份用t表示。類似的，和分別表示股票市場，債券市場及保險(xiǎn)行業(yè)的指標(biāo)。這是一個包含國家截獲信息和虛擬時間的固定效應(yīng)模型。國家截獲信息捕捉了國家特殊因素，這些因素不隨時間變化的，如與制度環(huán)境相關(guān)的因素。為控制宏觀經(jīng)濟(jì)的不確定性和市場風(fēng)險(xiǎn)，我們把這兩個因素納入方程（21）作為控制變量，表示為CONTROL,GDP的實(shí)際增長率，用CPI測量的通脹以及當(dāng)年的通脹和總市場回報(bào)指數(shù)的月收益（包括股息）的標(biāo)準(zhǔn)差。根據(jù)理論模型，控制變量與公共信息的低精確度h以及效仿行為相關(guān)?？刂谱兞吭诒?中測度，因?yàn)檎缜懊嫣岬降?，共識指標(biāo)和不確定性指標(biāo)隨時期均化。這個時期從每年的三月到次年的二