关键词:
在线投资社区
众包机制
股票分析
推荐评级
业余分析师
投资者
摘要:
近年来,随着互联网众包的流行和股票分析行业的日渐萧条,在线投资社区逐渐将原本由卖方分析师负责的股票分析向大众众包,让具有投资分析能力的群体(即业余分析师)积极参与股票分析,以满足投资者的信息需求。业余分析师和投资者作为众包股票分析的供需双方,是重要的股票市场参与者,其在线行为不仅直接关系到在线投资社区的可持续发展,也影响着股票市场的健康稳定。尽管众包股票分析在实践中快速开展,但其相关问题在学术研究领域尚未受到足够关注。因此,本论文以全球领先的众包股票分析平台Seeking Alpha为研究情境,对众包股票分析的价值以及众包股票分析供需双方——业余分析师和投资者的在线行为规律和影响因素进行探究,旨在从理论上丰富对众包股票分析价值以及众包股票分析活动的认识,从实践上为投资者、业余分析师和在线投资社区管理者提供建议。本论文的具体研究内容包括:首先,分析了众包股票分析中二级推荐评级的价值。本论文以Seeking Alpha中的二级众包推荐评级为研究对象,通过推荐评级对股票未来表现的预测作用对其价值进行检验。研究发现,看跌推荐评级对股票未来收益率存在预测作用,即使在控制了传统的卖方分析师意见之后,该预测性仍然存在。该结果说明业余分析师可以为投资者提供未被卖方分析师覆盖的信息。此外,众包推荐评级的不一致性与股票交易量也存在相关关系。现有研究侧重于探究众包股票分析中的盈利预测、目标价格和文本内容的价值,而对其中的众包推荐评级的价值性关注不足。本研究为众包股票分析的价值研究做出了重要补充,并为投资者获取投资建议提供了新思路。其次,研究了推荐评级系统的改进对众包股票分析供需双方内容生成和互动参与行为的影响。本论文利用Seeking Alpha引入五级强制性推荐评级系统这一自然实验,通过实证分析发现推荐评级系统的改进提高了业余分析师生成股票分析所需的信息处理成本,使其发布更少的众包股票分析。但是,由于认知投入的增加,其股票分析的质量有所提升。相反,推荐评级系统的改进降低了投资者使用股票分析所需的信息获取成本,因此其互动参与行为有所减少。现有研究主要集中于金钱激励对社区内容提供者内容生成行为的影响,忽略了信息处理成本这一重要因素。本研究利用推荐评级系统的改变,创新性地检验了信息处理成本与社区内容供需双方内容生成和互动参与行为的因果关系,丰富了社区用户行为的影响因素,研究结果对社区管理者提供了重要的管理启示,对推荐评级系统的有效设计具有借鉴意义。再次,检验了众包股票分析的提供者——业余分析师发布众包推荐评级时的羊群行为。五级强制性推荐评级系统的推出,为业余分析师参考同行推荐评级提供了便利。分析发现,业余分析师在发布众包推荐评级时确实存在追随他人的羊群行为,并且业余分析师的忙碌状态对其羊群行为存在一定的促进作用。此外,本研究发现股票市场可以对业余分析师的羊群行为做出反应,再次证明羊群行为的存在。现有关于市场参与者羊群行为的研究主要关注专业分析师、投资者和公司管理者,对新兴信息中介——业余分析师的羊群行为关注较少。本研究证实了业余分析师发布推荐评级时的羊群行为,基于决策疲劳理论揭示了业余分析师忙碌状态对其羊群行为的影响,为社区管理者制定抑制业余分析师羊群行为的机制提供了新视角。最后,探究了众包股票分析的需求者——投资者在信息获取过程中对业余分析师发布众包推荐评级时羊群行为的反应。本文利用潜在对方法分析了推荐评级对共识评级的偏离对投资者注意力分配的影响。研究发现,投资者更愿意关注和评论具有偏离评级的股票分析。利用自然实验和准实验设计识别了评级偏离与投资者评论之间的因果关系。研究还发现,偏离的分析确实包含更多的分析师私有信息,具有更多有价值的信息,但是投资者平均而言并不支持分析师的偏离意见,并在评论时更多地表达反对观点。此外,分析师忙碌状态和股票波动率的调节作用揭示了评级偏离对投资者关注的影响机制——分析师私有信息对投资者的吸引。投资者经验和分析准确性的调节作用证实了投资者对偏离分析中有用信息识别能力的不足。本研究丰富了分析师羊群行为的影响研究,深化了对投资者注意力分配和信息获取行为的认识,有助于业余分析师和社区管理者了解投资者的信息偏好。