《表5 股市周期对证券分析师行为的影响》

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《视而不见证券分析师与上市公司欺诈关系研究——基于考虑部分可观测的Bivariate Probit估计》

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除以托宾Q表示股市周期，本文还参考许年行等（2012）的研究，以股市为“牛市”还是“熊市”来表征股市周期。该研究使用市场平均收益率判定法来划分“牛市”与“熊市”。Fabozzi等（1977）认为当股票市场的平均收益率为正时为“牛市”，否则为“熊市”。Lindahl-Stevens（1980）进一步认为判断市场牛熊的标准是平均收益率是否超过无风险收益率。据此，本文以每一年上证综指的收益率代表市场平均收益率，以一年期定期存款收益率代表无风险收益率，并相应做差，每一年的差值分别为：2005年为-10.58%，2006为127.91%，2007年为93.45%，2008年为-69.32%，2009年为77.73%，2010年为-16.62%，2011年为-25.18%，2012年为-0.08%，2013年为-9.75%，2014年为50.12%，2015年为7.66%，2016年为-13.81%。因此，将2006年、2007年、2009年、2014年、2015年界定为“牛市”，2005年、2008年、2010年、2011年、2012年、2013年、2016年界定为“熊市”。定义股市周期变量Bull：如果当年为“牛市”则Bull=1，“熊市”则Bull=0。定义交乘项Analyst*Bull，并作为解释变量放入回归中。回归结果以表5报告。同样的，模型（5）的Analyst为连续型变量，模型（6）的Analyst为虚拟变量。交乘项对P（F）的影响与模型（3）、（4）方向一致，但并不显著，假设3b部分未得到有效验证。交乘项对P（D|F）的影响与模型（3）和模型（4）一致，而且显著性水平更高，即分析师对公司欺诈事件的掩盖作用会因股市周期的上升而显著弱化。