证券投资中多元统计分析论文

作者简介：崔海玲（1981.10-），女，河北省承德市丰宁满族自治县，中国人民大学，研究方向：经济管理与投资决策分析方向，专业：概率论与数理统计专业，文章方向：概率论与数理统计在股票投资中的运用研究。摘要：在股票的投资当中，在期望得到收益的同时，又存在着一定的风险，风险不能消除，只能规避，所以应当采取有效的措施以降低风险。下面小编整理了一些《证券投资中多元统计分析论文(精选3篇)》相关资料，欢迎阅读！

证券投资中多元统计分析论文 篇1：

证券投资行为中的统计模型分析

【摘 要】证券投资是一种收益与风险并存的投资产品，降低风险、实现收益最大化是每一位投资者的目标。所以，投资者需要掌握一定的分析方法。本文针对证券投资行为分析中的问题，对统计模型分析法展开分析与研究。

【关键词】证券；统计学；模型

证券投资自进入我国以后一度掀起了投资热潮，如今低迷的股市也并未冷却投资者的捞金欲望。影响证券价格走势的因素有很多，投资者进行技术分析是降低投资风险的唯一途径，目前应用比较广泛的技术分析方法是统计模型分析，以下将对此进行相关阐述。

一、证券投资分析中需要注意的问题

证券投资分析分为基本分析与技术分析两种，以投资周期论，各有优缺点。

基本分析应用简单，适合长期投资成熟和预测精确度要求较低的投资领域，对短期投资作用不大。技术分析专业性强，有一定难度，适合短期投资。在证券投资业内有“长看基本”、“中看政策”、“短看技术”的说法，这也是每一位证券投资者需要注意的问题。

二、统计模型分析的基本概述与分类

一般情况下，回归分析、聚类分析以及判别分析，统称为统计模型分析，是统计数学中的分析方法，在现今的社会发展中，信息业、金融业、市场分析等多各领域早已广泛应用。

1.基于两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法被称为回归分析。自变量少的被称为一元回归分析，反之则称为多元回归分析；回归分析还有线性与非线性区别，因为自变量和因变量之间的关系存在着不同类型的关系。

2.类聚分析是一种重要的人类行为，是分析物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类分析主要以相似为基础，将收集来的数据进行分类为目标

3.判别分析是一种多变量统计分析方法，又被成为“分辨法”。判别分析进行的条件是分类已经确定，根据研究对象的各种特征值判别其类型的归属。判别分析是一种分析确定某以样本应该归属何类的方法，原理是用研究对象的数据确定判别样本函数中的特点系数，并计算出判别指标。

三、证券投资中的统计模型分析

统计模型分析是一种在证券投资中应用最为广泛的分析方法，主要因为在对证券走势分析时，统计模型分析的准确率较高，对证券投资分析具有巨大作用。统计模型分析是每一位资深证券从业者或操盘手必须了解掌握的专业知识。

1.相对数

在证券投资中，相对数是一种用来做比对的指标，是生活中两个相关的经济指标对比数值，这个对比数值可以体系两种不同的经济现象，可以根据这个抽象的对比数值分析证券价格的走势，在证券投资行业中有3种常用的对比指标，具体如下：

（1）指标一：证券发行总量/国内生产总值

可以将国家在筹集资金的过程中证券在其中所占的比例和所起的作用大小清晰的展现出来。

（2）指标二：证券发行所剩总量/银行贷款总金额

它具有对比出证券投资筹资总金额和银行贷款总金额大小的作用，一个国家的金融发展程度、规模、效率都会因此而展现。

（3）指标三：证券在企业总资产和总负债额中所占的比例

经验稳增长政策对企业的影响、企业的经济自主水平以及能力均可以从这个比例指标展现出来。

不仅如此，分析上市公司资本时也可以使用经济相对指标，投资者在投资之前，可以通过相对数简要分析上市公司股票的合理性结构，并且可以比较其他同行业上市公司股票结构，进而做出合理性分析。这种相对数分析法在对各方面水平不相上下的同一行业上市公司股票进行分析时，效果最为明显，对投资者制定投资决策有很大帮助。通过对某企业周期性财务指标的比较和分析，可以预测该企业未来的发展趋势。能有预测企业财务状况以及未来发展的指标还有很多，无论是证券投资工作人员，还是证券投资者，在分析行情走势时，这些指标都是具有借鉴和参考价值的有效数据。

2.均值——方差模型

证券投资行为中，均值——方差模型可以使投资总量风险减少，利用组合证券理论进行分析。基于均值——方差模型下证券选择模式的建立，采用的是二次规划法，证券之间的关系情况用相关系数来表示，原理是通过方差度量风险。具体分析如下：

某项证券投资行为进行时，投资者应该利用均值——方差模型做出相应的分析，将收益率这个随机变量设为，用E（γ）代表证券预期收益率大小的数学期望值，也就是说，该证券的获利能力强弱，是由E（γ）决定的，E（γ）越大、收益能力就越强。设该项证券投资风险为方差D（γ）。如果投资者选择的证券为n种，那么γ1，γ2，…，γn，就是相对的收益率，用向量（γ1，γ1，…，γn）T，表示，用表示期望值向量，各种证券的收益率均可以通过这个期望值向量来体现，第i种证券的风险，用方差来反映，那么第i种证券的协方差，与第j种证券收益率的相关关系，为，这n中证券收益率协方差的矩阵如下：

通过样本数据中可以估计获得μ与V。故此，投资者可以根据这种分析的方法，估计出各种不同证券之间的收益和风险，增加获利几率，减少总投资风险。

四、总结

证券投资行为中的统计模型分析不止以上两种，还有Markov模型、Bayes模型、随机优势选择模型等等，这些统计模块的应用，可以通过分析不同类型的数据，降低在投资行为中所面临的风险。在证券投资领域中，无论投资者的投资周期长短，只有熟练掌握正确的分析方法，方能提高收益的几率。

参考文献：

[1]陶予涵.证券投资实践中的统计分析[J].金融经济，2014（22）：123-125.

[2]郭佳楠.统计学在证券投资中的应用研究[J].商，2016（6）：202.

[3]王伟，邓春林.随机占优理论及其在证券投资组合风险模型中的应用[J].湘潭大学学报：哲学社会科学版，2014，38（6）：74-78.

作者简介：

周加颖（1995—），籍贯：湖南省长沙；专业：电子商务。

作者：周加颖

证券投资中多元统计分析论文 篇2：

概率论与数理统计在股票投资中的运用研究

作者简介：崔海玲（1981.10-），女，河北省承德市丰宁满族自治县，中国人民大学，研究方向：经济管理与投资决策分析方向，专业：概率论与数理统计专业，文章方向：概率论与数理统计在股票投资中的运用研究。

摘要：在股票的投资当中，在期望得到收益的同时，又存在着一定的风险，风险不能消除，只能规避，所以应当采取有效的措施以降低风险。概率论和数理统计对股票投资进行分析，可以为投资决策提供比较可靠的建议，从而降低风险。文章通过介绍概率论与数理统计概述、股票投资与概率论、股票投资与数据统计，阐述概率论与数理统计在股票投资中的意义，分析概率论与数理统计在股票投资中的运用案例，旨在为相关人员基于此部分内容分析的概率论与数理统计在股票投资中的运用研究适当提供一些思路。

关键词：概率论；数理统计；股票投资；运用

引言

投资的目的是为了获取盈利，股票投资是一项高风险、高回报的投资活动，其一经问世便得到了人们的广泛关注，尤其是近些年股票投资者越来越多，不论是一夜暴富，还是转瞬一贫如洗情况均可能发生。股票投资存在很大的风险，可将股票市场看作为一个庞大的随机系统，在其中产生的诸多现象均有着一定的随机性，因此对股票投资运用概率理论是行得通的。概率论指的是针对诸多随机现象展开理性分析，进一步对某一现象产生的大小可能性予以合理判定；数量统计是基于概率论应运而生的，由此可见，对概率论与数理统计在股票投资中的运用展开研究，有着十分重要的理论指导与现实意义[1]。

1.概率论与数理统计概述

（1）概率论。概率论指的是针对诸多随机现象展开理性分析，进一步对某一现象产生的大小可能性予以合理判定。针对此类获取的结果展开探讨，对比此类大小可能性，探讨它们相互存在的关联性，评估可能会引发的问题等属于概率论的理论手段。现阶段，概率论凭借其对各式各样现象的合理准确分析，被广泛运用于诸多行业领域中，同时形成了一系列相关的理论。尤其是在风险投资行业中，概率论更是很好地凸显了其自身优势。股票市场表面上看来无规律可循，市场内部的现象亦为随机现象，在股票投资中运用概率论便能够对此部分随机现象展开分析，并于此部分随机现象中找出一定的规律。股票投资中的诸多方面受概率论运用很大程度影响[2]。

（2）数理统计。数量统计是基于概率论应运而生的，其是一种探讨怎么去搜集、归纳及研究分析受随机因素影响的数据，且以此为根据对相关问题展开评估，进一步为制定或者实施决策提供有价值依据的研究方法。上世纪以来，数量统计注入回归分析、假设检验等理论便被广泛运用于一系列理论，尤其是进入二十一世纪以来，伴随信息技术的快速发展，为数量统计发展创造了极为有利的契机。

2.概率论与数理统计在股票投资中的意义

（1）经由股市胜算概率理论，借助数学模型开展全面计算，能够对一系列技术指标盈利有效性及盈利水平高低等展开有效地分析，唯有此类既定性且定量的研究，方可自决策实施角度上获取那些科学合理的技术指标，同时全面消除不具备价值的指标、参数。只要利用这一数学模型研究明确其有效盈利超过60.0%，那么未来一段时间里运用这一指标盈利便有了可靠的保障[3]。

（2）唯有经由计算、运用这一科学数学模型明确有价值的技术指标，方可自根本上对股票投资者买入、卖出等信念予以坚定；方可不至于受模棱两可影响而错过了最佳投资操作时机；也不至于受持股缺乏信心而早早地将抛出留有遗憾；更不至于在股票大跌来临之际抱有股票会回升的幻想而被套牢等[4]。唯有全面认识得到科学验证的抛售信号，尤其是局部接收到抛售信号迅速卖出，才不至于在熊市被套。

（3）在股票投资中运用概率论、数量统计所能获取的益处不可否认。但是，概率论、数量统计中的规律规律是构建于对诸多数量的统计分析的重要前提下的，没有这一前提，概率论、数量统计则丧失了它们的运用意义。所以在股票技术分析期间，要运用概率论、数量统计，便应当花费大量时间以用于对一系列图形、海量数据等进行累积，同时自其中探寻出股票市场转变的统计规律，再于股票投资操作中进行实践运用、验证，促进获取令人满意的投资成果[5]。

3.股票投资与概率论

3.1概率论与炒作尺度

倘若股票的一类图形走好概率为90.0%，也就意味着10支股中有9支为走势相对好的，能够选取放心地满仓操作；倘若股票的一类图形走好概率为70.0%，也就意味着10支股中有7支为走势相对好的，能够选取超过一半以上的仓库开展操作；倘若股票的一类图形走好概率为50.0%或者更低，也就意味着10支股中有5支甚至更少为走势相对好的，此时应当谨慎开展投资操作，如果操作不得当，便会产生严重亏损，有必要不要开展投资。

然而并非全部的图形均属于合理的，应当结合实际情况进行实际分析，就好比一些图形中存在一支股票有着十分好的走势，然而一样种类的其它图形走势均都不是很好，通过全面分析能够得出此类图形呈现的盈利概率低的可以忽略不计，倘若可以盈利也只不过是因为极小概率时间，所以要谨慎投资，或尽量不要在这一情况下投资。

3.2概率论与创新高

概率论与创新高有着不准确理论，换而言之，并非所有的创新高股票即为走势好的股票，这是由于走势好的股票对应图形便要走势好，一定90.0%应当创新高，倘若不创新高，便无法形成较高的价差。反过来说，创新高之后的股票并非一定可以一直保持好的走势，由于在大盘走势好的背景下，创新高之后股票可一直保持好的走势，方能够实现真正的突破，如果大盘走势不佳，创新高之后极大一部分股票均无法继续保持好的走势，便无法达成真正的突破[6]。

3.3概率论与股评

股票投资者在对股票展开选取过程中，通常会结合另外股票投资人员的股票推荐，此类股票推荐属于构建于相关股票投资实践验证基础之上的。股票投资不管最后是盈利还是亏损，均存在相应的随机性，因此能够运用概率论开展风险研究。

一些股票投资者往往会推荐很多支股票，其中也会有一些能够赚钱的股票，然而赚钱股票数量和推荐总数比起来则小得多，在股评期间隐去其他不谈，频繁强调先前赚过钱的那一些股票，显然此种推荐手段并不可取。在股票投资中运用概率论，对此类盈利或者亏损展开计算，哪部分股票盈利几率高，哪部分股票亏损几率高，能够为股票投资者提供有利选择依据。

4.股票投资与数理统计

上世纪以来，数量统计注入回归分析、假设检验等理论便被广泛运用于一系列理论，尤其是进入二十一世纪以来，伴随信息技术的快速发展，为数量统计发展创造了极为有利的契机。以数据统计中的回归分析为例，其属于一类研究某一随机变量对另一随机变量具备关联性的研究方法。此类数量统计手段能够结合研究变量的数量，自变量、因变量相互关系换分成一元线性回归分析及多元线性回归分析[7]。将回归分析运用至股票投资中能够发挥相应的预测作用，详细操作步骤为借助相应既定样本数值获取对应此部分样本值的图形，然后结合此部分样本值对接下来可能会形成的值展开预测。回归分析法一方面能够对一些股票收益展开风险预测，一方面能够对股票收益可能引发的下跌现象展开预测。就股票投资者而言，运用回归分析法可对特定股票后续可能走势展开预测，进而为投资者开展投资决策提供有利依据。值得一提的是，回归分析法在股票投资中的运用是以相应科学定性分析为重要前提的，倘若没有这个先决条件，则计算的结果将缺乏可靠性[8]。

5.概率论与数理统计在股票投资中的运用案例

在股票投资中，倘若向股票a投资1000元，

收益概率分布是：负收益300元和正收益概率1/3、2/3；股票b同样如此，见表1。

如表所示，股票a和股票b均属于随机变量，所以它们的期望值均为：E1=E2=1/3*（-300）+2/3*（300）=100（元）；收益风险均为：&1=&2=（-300-100）**2*1/3+（300-100）**2*2/3=8000；倘若股票ab两者没有关联，若a、b投资500元，类似一个股票组合：1/2X+1/2B，通过期望收益、收益风险公式，得出：E=X1*E1+X2*E2；E=1/2E1+1/2E2=100元；&=4000元。

得出结论，组合股票收益的持续不变，收益风险相较于原本风险会出现降低。

6.结束语

总而言之，在股票的投资当中，收益与风险是同时存在的，股票投资作为一项高风险、高回报的投资活动，其一经问世就引起了人们的广泛关注。概率论与数理统计在股票投资中的运用可起到十分重要的作用，但是概率论与数理统计的统计规律是构建于对诸多数据的统计分析基础之上的，失去这一前提，概率论与数理统计便“心有余而力不足”。鉴于此，相关人员务必要明确认识概率论与数理统计在股票投资中的意义，不断钻研研究、总结经验，积极促进股票投资的有序开展。（作者单位：中国人民大学）

参考文献：

[1]胡勤勤，吴世农.证券系统性风险系数估计中应注意的问题[J].证券市场导报，2001，（11）：32-35.

[2]孙志宾.数理统计在ST类股票投资风险分析中的应用[J].衡水学院学报，2008，10（01）：07-09.

[3]肖春来，柴文义，马馨.质量控制图原理在股票投资组合中的应用研究[J].数理统计与管理，2004，23（04）：33-36.

[4]李绍.运用概率论和数理统计理论研究股市的内在规律[J].统计与决策，1999，（2）：16-17.

[5]倪丹.股票投资中概率论和数理统计的运用[J].时代金融（下旬刊），2013，27（06）：242-243.

[6]刘文斌.概率论和数理统计在项目投资预测中的应用分析[J].决策与信息旬刊，2012，（2）：188-188.

[7]张佳平.Do the Analysts’ Recommendations Really Mean Something——An Empirical Study from the Chinese Stock Market[J].Statistics＼＼s&＼＼sapplications，2014，03（2）：51-56.

[8]谢振中.案例教学在概率论与数理统计课堂教学中的运用[J].新课程：教研版，2012，（2）：94-95.

作者：崔海玲

证券投资中多元统计分析论文 篇3：

证券分析师实地调研影响因素研究

摘 要：以2014—2017年深交所上市公司的证券分析师调研数据为样本，以投资者信息需求为基础的机构投资者、个人投资者对上市公司的关注度视角，研究卖方分析师对跟踪公司实地调研的动机及影响因素。研究发现，与上市公司相关的机构投资者关注代理变量，即基金持股比例和持股机构家数，以及深交所“互动易”平台的问答数据代表的个人投资者关注都会影响分析师实地调研的决策。

关键词：信息需求;投资者关注;证券分析师;实地调研;影响因素

引言

随着我国资本市场的不断成熟，证券分析师作为专业的信息中介在资本市场上的重要性日益提升。证券分析师是资本市场的重要参与者，他们利用自身的专业知识和资源为市场提供信息，降低投资者与上市公司之间的信息不对称程度，以便投资者做出投资决策。证券分析师为市场提供的信息可以分为两种类型，第一类是对上市公司公开信息进行加工而产生的信息，第二类是通过对公司的跟踪调研而获得的非公开信息。相关文献的研究表明，实地调研能获取更多的信息量并且其信息深度和可信度也相对较高。但是考虑到实地调研的成本限制，证券分析师会权衡与调研成本相关的影响因素后进而决定是否对目标上市公司实地调研。本文主要研究了资本市场上不同投资者对上市公司信息需求的关注度指标对证券分析师实地调研决策的影响。本文的研究拓宽了投资者关注对分析师最为信息中介在资本市场对上市公司调研动机因素的研究，同时研究了机构投资者、个人投资者与采集、挖掘及提供上市公司信息的卖方分析师间的互动机制。

一、文献综述

证券分析师搜集、分析与传递信息的活动降低了公开信息和非公开信息不对称程度，提高了市场的定价效率。胡奕明等（2003）的研究表明，分析师的公开信息来源主要包括上市公司公开披露的信息、政府监管部门和新闻媒体等披露的相关信息，而非公开的信息搜集渠道则有参与电话会议、公司高管私下接触及实地调研等[1]。

国内外已有大量的文献研究分析师跟踪行为的影响因素（Bhushan，1989;Lang & Lundholm，1996），但却少有关注分析师实地调研影响因素的文献[2-3]。谭松涛等（2015）属于卖方的证券分析师通过搜集公司相关信息对公司未来的盈利能力进行预测并提供投资意见，并且分析师为了提高自己的预测准确性，获取更加私密信息的渠道，例如进行实地调研相比于市场的公开信息就更加重要[4]。然而作为信息的中介和传播者，媒体报道也会影响搜集市场信息的分析师的关注。如，周开国（2014）通过挖掘媒体关注影响分析师盈余预测的深层机制，发现媒体关注度的增加会显著提升分析师的关注度[5]。谭松涛等（2015）发现，媒体报道会通过影响分析师的关注和上市公司信息质量进而影响分析师预测，且媒体关注和媒体分歧存在显著负相关，并且随着媒体关注的上升媒体分歧显著下降[6]。综上，媒体报道会影响分析师的关注，媒体分歧会影响分析师预测。然而分析师为了挖掘更加准确而私密的信息，可能会通过实地调研搜集更多的私有信息，去验证媒体报道的公开信息和排除媒体分歧带来的噪音。另外，Jackson等的研究表明机构投资者也会影响到分析是否进行实地调研的决策，分析师的薪酬业绩与隶属券商经纪业务相关，其提供研究报告的主要任务之一是为了提高隶属券商的经纪业务佣金[7]。

我国的机构投资者是券商经纪业务的主要客户和分析师研究报告的主要使用者，因此，机构投资者关注度越高对分析师提供实地调研服务搜集私有信息的需求越大。张雪兰等指出，为了提高隶属券商业务部门的佣金收入，分析师搜集私有信息的动机越大，提供实地调研服务的供给越大[8]。然而，目前我国资本市场依然处于新兴阶段，个人投资者仍然是投资中的主力军，因此个人投资者的信息需求也会影响分析师对上市公司的关注。陆正飞等研究表明，中国公众投资者在信息获取上处于弱势地位，并且投资者对于信息的真实可靠与及时充分的需求性较大[9]。岑维等用深市“互动易”平台的数据研究表明，投资者对于上市公司信息需求的问答数据对股市有一定影响。因此，个人投资者的信息需求也是资本市场信息服务的重要目标[10]。

本文根据以上研究提出以下假设，并探究不同投资者信息需求的关注度代理变量是否会影响证券分析师进行实地调研：

二、样本选择与变量定义

（一）样本选择

本研究数据主要包含三部分：一是证券研究分析师和机构投资者对其跟踪的上市公司的调研数据，该数据是从巨潮资讯网站披露的投资者关系数据经过手工搜集而来，涵盖2014年6月至2017年6月的包含调研机构名称、披露的调研时间、调研团队成员信息、调研类型及相关调研内容。二是从Wind数据库获取的上市公司财务、交易等基本面数据和证券分析师隶属券商的工商注册信息。三是深交所网站披露的上市公司信息披露评级数据及“互动易”平台的投资者问答数据。

（二）变量定义

1.被解释变量及解释变量。（1）分析師实地调研哑变量SVi，t，即令证券分析师在t季度参与调研了上市公司i时取值为1;反之，取值为0;（2）分析师实地调研频次SVnum i，t，即t季度上市公司i被不同证券分析师调研的频次加总;（3）分析师调研频率SVfreqi，t，即t季度上市公司i被不同证券分析师平均调研的次数;（4）机构投资者关注度Att_institution，即本研究应用上市公司i在第t季度被机构持股份额fundi，t及持股机构家数衡量该变量institutei，t;（5）个人投资者关注度Att_indivi，t，即用深交所互动易披露的待解答与提问数的比例表示。

2.控制变量。（1）盈利能力ROEi，t，用上市公司在t季度的净资产收益率表示;（2）股价波动率Volatilityi，t，用上市公司前一年的股票收益标准差表示;（3）上市公司信息披露评级rate_info，深交所网站评级由高到低为ABCD量化为4—1;（4）公司规模sizei，t，即上市公司i的流通市值的对数值。

（三）回歸模型

本研究采用如下回归模型：

其中，S_Vi，t是被解释变量的代理变量，即构造的两种分析师调研变量，Xi，t-1是本研究主要的解释变量的代理变量，包含机构投资者的关注度和个人投资者关注度，其余表达式则为模型的控制变量，并且模型对上市公司的行业和变量所属年份的固定效应进行了控制。

三、实证结果与分析

（一）变量描述性统计

本文的解释变量和主要解释变量的简单样本统计分析（如表1所示），经过对样本数据清洗后的所有变量进行1%标准的截尾处理后攻得到1 652个有效季度观测值，其中，252家上市公司被分析师进行了调研。

（二）多元回归结果分析

本文根据设定的回归模型，同时考虑相关控制因素将构造的分析师调研的不同解释变量分别与机构投资者关注度变量进行回归后，统计结果（如下页表2所示）。其中，基金持股数量（Fundi，t-1）在三个回归模型中均在为1%的置信度水平上显著为正，而上市公司持股机构投资者数量的代理变量（Institutei，t-1）在回归中整体在置信度为5%的水平上显著为正，说明基金持股数量和上市公司机构持股家数显著地提高证券分析师进行调研的概率，是分析进行调研搜集私有信息的重要因素;其次，对比以上两个变量在回归中的系数，发现基金持股比例对分析师调研的影响较机构持股家数的影响大，说明分析师更加注重基金在流通股中的占比因素。

对于个人投资者信息需求的对上市公司的关注变量，从表中可以发现该变量（Att_indivi，t-1）在模型（2）中回归中都在置信度为5%的水平上显著为正，说明个人投资者的信息需求及对上市公司的关注也会影响分析师的调研决策。而模型（3）的回归结果再次论证了机构与投资者的关注共同影响分析师的调研决策行为，并且对比个人投资者，机构投资者的关注的影响力更大，这也为和分析师关注研究有关的利益结盟与声誉模式假说提供了依据。

结语

资本市场中，证券分析师作为搜集挖掘和传达上市公司公开和私有信息的重要的媒介，担当着不可替代的角色，推动着资本在不同上市公司间的有效配置。本文的研究在解决了以往学术界困于分析师调研数据的基础上，从机构投资者和个人投资者对信息的需求角度出发，研究并证实了提供证券信息的分析师调研量与投资者信息需求替代变量即关注度的正相关关系，且分析师更关注机构投资者关注度高的上市公司。本文在扩充学术界有关分析师资本市场调研领域文献的同时，也能帮助投资者更加科学的挖掘市场信息与分析师研究动向。其次，本文也为证券市场监管机构提供了有效的治理上市公司信息披露及证券分析师咨询服务的理论依据，帮助其制定更加高效可行的监管制度。

参考文献：

[1]  胡奕明，林文雄，王玮璐.证券分析师的信息来源、关注域与分析工具[J].金融研究，2003，（12）：52-63.

[2]  Bhushan R.Firm characteristics and analyst following[J].Journal of Accounting&Economics，2006，（2）：255-274.

[3]  Lang M H，Lundholm R J.Corporate Disclosure Policy and Analyst Behavior[J].Accounting Review，1996，（4）：467-492.

[4]  谭松涛，甘顺利，阚铄.媒体报道能够降低分析师预测偏差吗？[J].金融研究，2015，（5）：192-206.

[5]  周开国，应千伟，陈晓娴.媒体关注度、分析师关注度与盈余预测准确度[J].金融研究，2014，（2）：139-152.

[6]  谭松涛，崔小勇.上市公司调研能否提高分析师预测精度[J].世界经济，2015，（4）：126-145.

[7]  Jackson A R.Trade Generation，Reputation，and Sell-SideAnalysts[J].Journal of Finance，2005，（2）：673-717.

[8]  张雪兰，何德旭.证券分析师利益冲突影响投资者利益吗——一个经验研究评述（1995—2007）[J].金融研究，2008，（7）：170-183.

[9]  陆正飞，刘桂进.中国公众投资者信息需求之探索性研究[J].经济研究，2002，（4）：36-43.

[10]  岑维，李士好，童娜琼.投资者关注度对股票收益与风险的影响——基于深市“互动易”平台数据的实证研究[J].证券市场导报，2014，（7）：40-47.

Key words：information requirements;securities analyst;fieldresearch;influence factor

作者：尹腾飞