《表4 媒体情绪传染效应的作用机制检验结果》

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《媒体情绪传染与分析师乐观偏差——基于机器学习文本分析方法的经验证据》

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注：***、**、*分别代表1%、5%、10%显著水平。括号内为t值。其中，Intermedia-tei，t-1代指中介因子，在回归检验III及VI中分别特指乐观分析师关注度Followopti，t-1以及投资者情绪Inv Senti，t-1。标准误经分析师个体聚类调整。

从表4的第II、III列结果可以看出，媒体报道情绪SENTi，t-1与乐观分析师关注度Followopti，t-1之间呈显著正相关关系，当媒体报道情绪越乐观，由于分析师有限注意力的约束，此时这些受到新闻媒体积极看好的公司会引起更多具有历史乐观倾向的分析师关注。而当媒体报道情绪SENTi，t-1与乐观分析师关注度Followopti，t-1同时作为解释变量进行回归检验时，两个变量的回归系数都显著为正，Sobel统计值为16.3且在1%水平上显著，印证了乐观分析师关注度这一中介因子在媒体情绪传染过程中扮演了中间渠道的角色。因此，媒体情绪较为乐观的上市公司往往能引起更多分析师的关注，特别是吸引了更多对公司具有历史乐观倾向的分析师。不同于已有研究从信息含量的角度论证较高的分析师关注度有助于提高分析师预测准确度（周开国等，2014），本文将分析师划分为具有历史乐观倾向和不具有历史乐观倾向两个群体，研究发现较高的乐观分析师关注度事实上会加剧分析师的系统性乐观偏差。这一结论的逻辑在于，较高的乐观分析师关注度意味着分析师群体的乐观情绪浓重且热烈，此时分析师的乐观情绪压制了信息增量的理性作用，部分分析师囿于情绪渲染或信息成本的限制而选择跟随媒体及同伴的乐观情绪，进而较为一致地发布了存在乐观偏差的盈利预测。由此，假设H2的“分析师有限关注”影响路径证明成立。