《表7 股价崩盘风险与分析师关注的回归分析-工具变量法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《股价崩盘风险与分析师关注：“趋之若鹜”还是“退避三舍”》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

2.工具变量回归。本文研究发现股价崩盘风险越高的上市公司分析师关注会越高，但在Xu等（2013）的研究中也显示，由于乐观偏差分析师的普遍存在，分析师会更倾向于发布一些较乐观的报告与评级，这一行为将帮助公司管理层藏匿坏消息，促使公司股价崩盘风险增加，即可能存在互为因果的问题。为了缓解该问题对研究结论产生的影响，本文将采用工具变量两阶段回归法（2SLS）进行回归，将同年度同行业其他公司的股价崩盘风险的中位数（Indmedian＿Crash）以及同年度同地区其他公司的股价崩盘风险的中位数（Provmedian＿Crash）作为股价崩盘风险的工具变量。理论上，这两个变量应该满足工具变量相关性与外生性的要求：首先，从相关性方面看，同行业同地区的上市公司可能面临类似的外部环境，因此，它们的股价崩盘风险间具有一定的相关性；其次，从外生性方面看，尚未有证据表明同地区同行业的其他上市公司的股价崩盘风险会影响分析师对本公司的关注。当然，工具变量是否合适还需要进行相关检验。表7报告了2SLS的估计结果。由表7的第（3）列和第（4）列可知，在控制了内生性问题后，股价崩盘风险与分析师关注仍然在1%的水平上显著正相关，证明假设H1a成立。另外，表7还报告了工具变量的选择是否合理的统计性检验：首先，两个工具变量与当期股价崩盘风险正相关，F值显著，Shea’s Partial R2相较于整个模型的R2很大，这就排除了工具变量为弱工具变量的可能性；其次，Sargan卡方不显著，则不能拒绝工具变量是外生的原假设，工具变量不存在过度识别的问题。