《表1 3 其他稳健性检验》

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《分析师社交媒体在信息传播效率中的作用——基于分析师微博的研究》

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注:（1）列代表去掉分析师停发微博后的预测样本的回归结果，（2）列为忽略多个分析师盈余预测窗口期（[-1，1]）重合情形的回归结果．*、***、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著（双尾检验）．

样本筛选阶段，由于存在多个分析师在同一窗口期内对同一家公司进行盈余预测的情形，无法将窗口期内的累计超额回报率与分析师一一对应.因此在主回归中，只保留了同一公司同一窗口期内只有一位分析师进行盈余预测的样本.该方法虽然很好地解决了超额回报率与分析师的对应问题，但却丢失了大量数据，这可能导致样本选择性偏误.为此，采用全部盈余预测样本对模型（1）进行回归分析（18）.结果如表13列（3）所示，REV×MICROB的系数为0.018且在5%水平上显著，与主检验的结论基本保持一致.