《表4 融资融券制度与分析师预测行为的回归结果——基于PSM样本》

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《中国式融资融券制度安排与分析师盈利预测乐观偏差》

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由于融资融券标的公司和非融资融券标的公司本身存在较大差异，这可能会影响上述结论，因此，我们采用倾向性评分匹配（PSM）方法，从非融资融券标的公司中构造一组与融资融券标的公司最为接近的样本当作匹配的控制组。首先，我们根据融资融券标的股票的选择标准整理出影响进入标的股票名单的变量，具体包括流通市值占比、成交金额占比、换手率、波动率、是否被ST、上市年龄、股东人数、年份和行业；其次，我们为融资融券标的公司被纳入标的名单前一年样本寻找对应的控制组样本，通过Logistic回归得到每个观测值的倾向性评分；接着，我们采用最相邻匹配法进行控制组的选取和匹配；最终，我们得到与每个融资融券标的公司被纳入标的名单前一年样本特征最为接近的控制组样本。这样控制组样本的“被纳入标的名单”年份赋值为对应融资融券标的公司样本的被纳入标的名单年份，因此定义POST哑变量，融资融券标的公司样本被纳入标的名单当年及以后年度取1，否则取0，控制组样本“被纳入标的名单”当年及以后年度取1，否则取0。由此，我们得到基于PSM方法的匹配样本。未报告的PSM匹配效果表显示，PSM匹配后上述影响进入标的股票名单的变量在处理组和控制组之间没有显著差异。基于这一PSM样本，我们进行回归分析，结果如表4所示，与上述发现一致。