《表2 变量定义表：乐观的分析师更可能进入明星榜单吗——基于《新财富》最佳分析师的评选机制分析》

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《乐观的分析师更可能进入明星榜单吗——基于《新财富》最佳分析师的评选机制分析》

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在模型（3）中，我们首先用两种方式来度量机构重仓程度：（1）重仓持股的机构数（Hold Nu m），等于当年重仓持有股票的关联机构的数量；若股票重仓持股的机构数大于分析师当年所有关联股票对应的中位数，则将分析师与该重仓股票的关联关系划为高重仓机构数组，否则划为低重仓机构数组。（2）重仓持股市值比（Hold Val），等于当年股票被所有关联机构重仓持有的股票市值占机构总净值的比例之和；若股票的重仓持股市值比大于分析师当年所有关联股票对应的中位数，则将分析师与该重仓股票的关联关系划为高重仓持股市值比例组，否则划为低重仓持股市值比例组。其次，我们据此分别对Related＿Rec1和Related＿Rec2进行细分，得到模型（3）的四组解释变量：（1)H＿H o l d N u m1、L＿H o l d N u m1表示分析师当年对高、低重仓机构数量组的关联股票的乐观评级数占当年评级总数的比例；L＿Hold Nu m1表示分析师当年对低重仓机构数量组的关联股票的乐观评级数占当年评级总数的比例。（2)H＿Hold Val1表示分析师当年对高重仓持股市值比例组的关联股票的乐观评级数占当年评级总数的比例；L＿HoldVa l1表示分析师当年对低重仓持股市值比例组的关联股票的乐观评级数占当年评级总数的比例。（3)H＿H o l d N u m 2是虚拟变量，分析师当年对高重仓机构数量组的关联股票发布过乐观评级时赋值为1，否则为0；L＿H o l d N u m 2是虚拟变量，分析师当年对低重仓机构数量组的关联股票发布过乐观评级时赋值为1，否则为0。（4)H＿Hold Val2是虚拟变量，分析师当年对高重仓持股市值比例组的关联股票发布过乐观评级时赋值为1，否则为0；L＿Hold Val2是虚拟变量，分析师当年对低重仓持股市值比例组的关联股票发布过乐观评级时赋值为1，否则为0。模型（2）和模型（3）的控制变量与前文一致。以上各模型的具体变量定义见表2。