东兴证券-海外文献速览系列之十九：卖方分析师的社会化学习对其预测准确度的影响-220702

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投资摘要：在开发量化投资策略时，海外优秀论文往往能够提供新的思路和方法，为了能够让各位投资者更有效率地吸收海外的经验，东兴金工团队推出海外文献速览系列报告。

我们将定期从海外文献中筛选思路较为新颖且有潜力应用于国内市场投资的文章，以速览的形式呈现给各位投资者，内容涵盖资产配置、量化选股、基金评价以及衍生品投资等多个方面。

本篇报告作为该系列报告的第十九篇，我们选取了AlokKumar,VilleRantala,RosyXu发表于《JournalofFinancialEconomics》的文献《Sociallearningandanalystbehavior》。

这篇文献研究了卖方分析师参与社会化学习是否能提高预测准确度以及分析师参与社会化学习的特点。

作者发现分析师会根据观察到的其他分析师对其他投资组合公司的预测误差来调整他们的预测。

分析师还从同行的行为中学习，并且在最近对其他投资组合公司发布类似预测时更有可能发布大胆的预测。

除此之外，作者进一步发现分析师特别有可能向具有相似个人特征的同伴学习，这表明选择性注意可能在观察到的社会学习行为中发挥作用。

作者一个研究结论是，分析师投资组合的构成会影响个人预测，甚至会影响预测准确性。

很多时候，分析师投资组合中一家公司的盈利意外和分析师报告包含与另一家公司的预测相关的信息，覆盖两家相关公司的分析师更有可能发现此类信息，作者的结果表明，平均而言，分析师在向同行学习时会提高他们的预测准确性。

作者还发现，当同行分析师覆盖许多相同的公司（即投资组合重叠更大）并具有更高的预测准确性时，分析师对同行预测误差的反应更强烈。

这些结果都表明社会化学习提高了预测的准确性。

因此，不参与社会化学习的分析师可能会错过同行过去预测误差中包含的相关公共信息。

除此之外，统计数据也表明：分析师可能不会从自己过去的错误中吸取教训，但他们可以从同行的错误中吸取教训。

这篇文献体现了卖方分析师参与社会化学习的重要性，为我们开展分析师评价的研究工作提供了新的思路，值得关注。

风险提示：本报告内容来源于相关文献，不构成投资建议。

文中的结果基于原作者对美国市场分析师数据进行的实证研究，当市场环境发生变化的时候，存在模型失效的风险。