“学海拾珠”系列之四十三：企业预期管理与股票收益
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报告摘要
主要观点
本篇是“学海拾珠”系列第四十三篇，本期推荐的海外文献研究了预期管理与两大具有经济意义的收益规律之间的联系：业绩公告溢价和收益季节性。作者引入常用的公司特征来作为公司预期管理动机的代理变量，研究表明替代指标EMI对公司的业绩惊喜和收益具有很强的预测能力。回到A股市场，我们常常听闻XX股因为“超预期不达预期”导致股价下跌，如何刻画预期和预期的预期对于量化而言通常是一个难题，我们可以借鉴这篇文献的做法，将预期管理、分析师盈利预测和公司公告期前后的股价表现联系起来，构建事件冲击类策略。
- 从三个维度构建企业预期管理动机的代理指标
作者通过构建一个全新的、简单的企业预期管理动机的事前代理指标来预测业绩惊喜和收益。代理指标使用主成分分析来汇总公司管理预期动机的三组因素，分别为（1）“注意力”，反映了对公司业绩公告的更大关注；（2）“压力”，反映了不可持续的收入增长预期；以及（3）“相关性”，反映了价格对业绩新闻的敏感性。作者用公司的分析师覆盖率和机构持有量来代表注意力；用公司的收入增长率来代表压力；用Altman（1968）的偿付能力指标来代表相关性，以反映价格对业绩消息的反应。
- 预期管理动机强的公司公告期收益呈现V型特征
作者发现高EMI（综合预期管理得分）公司的收益遵循V型特征，即在业绩公告前表现不佳，但在公告期间表现出色，因此在业绩公告前后的时间里，EMI对收益的预测方向是相反的。
- 预期管理与业绩公告溢价和业绩惊喜之间的关系
作者研究表明，高EMI公司通过降低投资者的公告前预期，以便在其公告时产生积极的业绩惊喜。总体而言，公告溢价集中在高EMI公司中，反之，在低EMI公司中不显著，公告溢价的大小和显著程度随着EMI的增加而增加。此外，在高EMI公司中，季节性策略的收益不仅在经济意义上是显著的，在高EMI公司中每月约为50个基点（t统计量=3.17），而且还为EMI和公告期溢价之间的预测性关系提供增量信息。
风险提示
本文结论基于历史数据、海外文献进行总结；不构成任何投资建议。
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简介
作者通过研究发现了公司对投资者的业绩预期管理、业绩公告溢价和收益的季节性之间的关系。将投资者预期控制在一个比较低的水平上的公司，更有可能在公告期间获得较高的收益。这种规律在企业的各个财务季度重复出现，说明企业通过在公布盈利前对投资者的预期进行负向引导来制造积极的“盈利惊喜”。作者用非基于价格的预期管理替代性指标证实了这些发现。
本文探讨了企业将业绩预期控制在实际可超过的水平上的行为动机与股票的月度横截面收益之间的联系。作者通过引入一个基于广泛可观察到的公司特征来简单替代公司管理预期动机，作者表明该替代指标对两种资产定价模式具有很强的预测能力：业绩公告溢价和收益季节性。除了为这些规律提供新的解释外，作者的证据还有助于研究投资者、公司和信息中介机构之间的互动关系。具体来说，作者的证据表明，预期管理引起了投资者预期偏差和反转，这影响了市场价格和业绩公告的动态关系。
在过去的几十年里，大量的文献记录和研究了业绩公告溢价的普遍性，即企业在业绩公告期间获得异常高的收益（例如，Frazzini和Lamont（2007）；Barber等人（2013）；Hartzmark和Lamont（2013）；Hartzmark和Solomon（2018））。相关研究提供了更广泛的有关收益季节性的证据，指在可预测的时间间隔内重复的周期性收益规律，类似于天气的季节性（例如，Heston和Sadka（2008）；Keloharju等人（2016））。
其中有文献提到，公司经常参与预期管理，降低公告前的业绩预期，希望在业绩公告期间传达积极的消息。这些研究的一个核心推论是，企业高管在管理预期方面面临着长期和短期动机。长期动机主要与高管的声誉和职业上的发展有关。具体来说，调查证据（Grahametal.(2005)）和CEO留任数据（Puffer和Weintrop (1991)）都表明，成功管理预期会改善高管的长期职业发展。相比之下，短期的动机来自于未达到业绩目标所带来的负面的价格反应，这会引起投资者的过度关注负面新闻，削弱与机构投资者的关系，增加诉讼风险。
本研究的核心目标是确定预期管理是导致业绩公告溢价和收益季节性普遍存在的一个影响因素。之前的文献分别研究这些资产定价规律和预期管理，而作者的创新之处在于将它们结合起来研究。预期管理能解释业绩公告溢价也许是相对直观的，因为这两种现象都会使投资者对公司价值的看法产生正面的影响（由业绩惊喜和股票收益来代表），而这种影响是建立在业绩公告上的。同样，收益的季节性和预期管理——当在公司的财务报告期间重复出现时——都会对投资者观念的影响中产生周期性规律（用业绩预测修正和股票收益来表示），在可预测的范围内重复出现。以前对预期管理的研究往往集中在其决定因素和实现渠道上，或其与同期季度股票收益或者估值的关系上。例如，有研究表明，成功管理并超越分析师业绩预期的公司会获得更高的季度收益，并在公司业绩变化的基础上获得更高的估值倍数。相对于这些研究，作者的贡献是构建了一个预期管理动机的事前代理指标，作者表明它对未来收益有很强的预测能力。作者的研究还与Veenman和Verwijmeren（2018）有关，该研究表明一些分析师在业绩预测中持续悲观，而投资者未能对这种悲观情绪充分定价，导致业绩公告时会有可预测的收益。作者的研究补充和扩展了这些先前的研究，探讨了企业预期管理是否是导致分析师悲观情绪差异性的一个潜在原因。
此外，与任何现有研究不同，作者研究了预期管理对整个季度收益规律的影响，而不仅仅是在业绩公告前后，对资产定价提供了新的解释。
企业的预期管理动机在资产定价测试中具有挑战性，因为它们不是直接可观察的，而且很可能是时变的。作者通过构建一个新的、简单的企业预期管理动机的事前代理指标来解决这个衡量问题，作者表明它对业绩新闻和收益有很强的预测能力。作者的代理指标通过使用主成分分析来总结先前研究中表明公司管理预期动机的几个因素。作者纳入了三组因素，称之为（1）注意力，反映了对公司业绩公告的更大关注；（2）压力，反映了不可持续的增长预期；以及（3）相关性，反映了价格对业绩新闻的敏感性。为了最大限度地扩展作者的样本，作者优先考虑那些简单而广泛使用的代理变量。正如第一节所详述的，作者用公司的分析师覆盖率和机构持有量来代表注意力；用公司的营收增长率来代表压力；用Altman（1968）的偿付能力指标来代表相关性，以反映价格对业绩消息的反应。
作者的主要测试是检验预期管理动机的代理指标，也就是作者所说的EMI对预测业绩公告月份的股票收益的能力。大多数涉及公司业绩新闻和收益可预测性的研究表明了一种同向效应，即收益集中在业绩公告期间，但在非公告期间继续保持相同的方向（Engelberg等人（2018））。相比之下，作者假设从事预期管理的公司最初会使投资者在公告前的预期向下偏移，后来市场价格在业绩公告时向上修正。因此，作者预测，高EMI公司的收益遵循一个V型特征，即在业绩公告前表现不佳，但在公告期间表现出色。为了检验这些猜想，作者研究了从1985年到2015年的大约320,000份季度业绩公告的样本，这近似等于每个月850家公司公布业绩的或每季度2500家公司公布业绩，具有广泛的适用性。
作者的第一个主要测试结果表明，具有更强管理预期动机的公司（即高EMI公司）往往比具有动机更弱的公司（即低EMI公司）在公告月的表现要好，使用等权重加权（t统计量=4.03）约为64个基点（bps），使用市值加权（t统计量=3.49）约为80个基点（bps）。这些收益差的大小和一致性在等权重和市值加权的情况下是非常显著的，表明预期管理与月度公告收益确实有关。
本文的一个关键推论是，预期管理是月度业绩公告溢价的重要来源。具体而言，作者的测试显示，公告溢价的大小和显著程度随着EMI的增加而增加。此外，公告溢价集中在高EMI公司中，反之，在低EMI公司中不显著。EMI与公告收益之间的关系也不同于其他标准的资产定价因素，与Frazzini和Lamont（2007）的数量效应和Barber等人的特异性风险效应相辅相成(2013)，并且与基于风险的解释不一样。作者的研究结果在控制传统风险因素后也是稳健的。
在作者的第二个测试中，结果表明，尽管高EMI公司在其业绩公告月份表现出色，但它们在公布业绩之前的一个月也明显表现不佳，大约相差50个基点。这种可预测的V型特征很难与标准的基于风险的解释相协调，因为风险解释要求风险溢价在公司事件期内发生急剧反转。相反，V型收益特征似乎与高EMI公司降低投资者的公告前预期，以便在其公告时产生积极的业绩惊喜相一致。作者的V型收益特征也表明，预期管理是公司财务季度中收益季节性的一个潜在来源。如果公司在其财务季度中重复预期管理的周期，作者预测公司在第M个月的收益与之前的季度报告期的收益率（即m-3，-6，-9，-12）之间存在正相关关系，因为企业更可能从事类似的行为（例如，重复的减持行为）。相反，作者预测与非同期收益（即m-2，-4，-5，-7，-8，-10，-11）有负相关，因为企业更有可能从事反向行为（例如，先拉低预期，便于公告后产生积极的业绩惊喜）。
与作者的预测一致，作者发现上文提到的季节性策略能产生明显的收益，该策略通过同期与非同期月份收益的差对公司进行排序。策略的收益不仅在经济上是显著的，在高EMI公司中每月约为50个基点（t统计量=3.17），而且还为EMI和业绩公告溢价之间的联系提供增量信息。EMI对公告溢价和季度收益季节性的预测能力是作者论文中的一个关键发现，并与作者的中心论点相一致，即管理预期的周期性同时促进了这两种资产定价规律。
作者还通过考察企业与分析师和投资者的沟通情况，研究企业为管理预期而采取的行动。作者表明，高EMI公司更有可能发布低于报告盈利的业绩预告，这与公司试图对公告前的预期产生消极影响是一致的。此外，作者显示，在样本期间，高EMI公司与低EMI公司相比，积极的业绩惊喜增长更快。这些结果表明，即使投资者可能从过去的公告中吸取教训，高EMI公司随着时间的推移变得更善于管理预期，使得投资者识破企业预期管理行为的学习成本提高了。
最后，作者的V型收益特征表明，一些公司的内部人员可能会受到激励，围绕他们自己的公司的收益季节性规律来进行交易。使用从Cohen等人（2012年）和Ali和Hiris（2012年）那里研究的机会主义交易行为的衡量标准，作者表明，在高EMI公司的内部人士异常地将他们的交易转向公告前低价买入，事后倾向于高价卖出。这种高EMI公司与低EMI公司的内幕交易规律在最新的研究，指出了公司管理预期的一种新的动因，补充了先前研究的解释。
本文的主要贡献在于建立了预期管理、公告溢价和收益季节性之间的联系。市场评论员、监管机构和金融媒体通常都会对预期管理做出反应，这被视为现代资本市场的一个普遍特征。尽管这种情况很普遍，但预期管理在很大程度上却没有被金融学术界所关注。作者的研究试图弥合这一差距，并在此过程中对两种经济意义上比较重要的资产定价模式的普遍性提出了新的见解。
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实证检验
数据
作者从标准的学术数据库中获得公司预期管理动机的数据，分析师覆盖率数据来自IBES未经调整的文件，价格和收益数据来自CRSP月度文件，财务报表数据来自Compustat，机构持仓数据来自ThomsonReuters13F文件。为了将作者的分析集中在规模更大、流动性更强的公司上，作者排除了纽约证券交易所规模最低的十分之一的公司，以及那些CRSP股票代码为10或11以外或股价低于1美元的公司。作者主要分析的最终样本包括320,171个公司季度样本，时间跨度从1985年到2015年。
本文建立在大量研究的基础上，这些研究表明企业从事预期管理，目的是增加超过分析师预测的可能性（例如，Barth等人（1999年）；Bartov等人（1999年）；Bartov等人(2002)；Matsumoto(2002)；Richardson(2004)；BernhardtandCampello (2007))。作者的研究与这些先前的不同，作者的测试建立在对未来收益的预测规律上，而不是与同期价格或分析师预测的修正有关。这一创新使作者能够研究经理人是否可以让投资者对盈利的预期产生偏差，并且将预期管理与公告溢价以及收益的季节性联系起来。
作者的主要分析集中在月度收益上，有两个原因。首先，月度收益与金融学中有关业绩公告溢价和收益季节性的大部分研究更加一致。其次，Johnson和So（2018a）主张使用月度业绩公告收益，以减轻交易摩擦对研究的影响。然而，作者使用每日收益来补充月度测试，以此加强并扩展了主要推论。作者的主要分析依靠的是一个广泛适用且简单的代理指标，其想法类似于Baker和Wurgler（2006）的综合投资者情绪代理指标。为了构建综合代理指标，作者猜想公司管理预期的动机可能由三大类因素驱动，作者称之为“关注”、“压力”和“相关性”。“关注”部分指的是外部对企业业绩的监控程度。作者预计，当企业报告的结果更有可能获得分析师的关注并影响其在机构投资者中的地位时，企业将有更大的动机来管理预期（例如，Bushee（1998）；Hotchkiss和Strickland（2003）；He和Tian（2013）；Hilary和Hsu（2013）；Bradshaw等人（2016）)。因此，作者通过提供年度盈利预测的分析师数量和机构投资者持有的流通股比例来代表对公司业绩公告的关注。第二个部分，“压力”，是指企业面临不可持续增长预期的程度。一些研究表明，投资者倾向于过度推断过去的增长，当增长中断时，公司会面临显著的价格下跌（Lakonishok等人（1994）；Barth等人（2002）；Barthetal.（1999）；Kasznik和McNichols（2002））。这些研究共同表明，企业在高增长之后会有更大的动机进行管理预期，来缓和报告财务业绩下降的影响。作者使用公司5年的季节性调整的收入增长率来代表不可持续的增长预期。作者的最后一个组成部分“相关性”，是指企业的股票价格对业绩新闻的敏感性。先前的研究表明，由于股权的清算方案，业绩新闻与有偿付能力的公司的股票价格有较强的关联性，而和面临财务困境的公司关联性则较弱（例如，Dhaliwal和Reynolds（1994）；Hayn（1995）；Matsumoto（2002））。这些研究表明，平均而言，短暂的盈利信息在接近破产的公司中不那么重要，因为股东可以选择清算公司的资产，而不是冒险造成进一步的损失。因此，作者预计，由于对盈余惊喜的敏感性较高，有偿付能力的公司会更多地使用预期管理。
作者使用Altman(1968)中的AltmanZ-Score来代表公司的偿付能力，较高的数值代表了更有偿付能力（即较少陷入困境）的公司。作者依靠公司的Z-Score来确定财务困境，而不是其他衡量标准，如信用评级或历史亏损情况，这样做可以最大限度地扩大作者主要样本的覆盖程度。然而，测试结果表明作者的实证结果似乎对其他相关的代理指标不敏感。
为了预测公告收益，作者使用上一年的公告日数据来估计公司今年的预期公告月收益。在本文中，作者使用符号M代表某个月份，T代表的是公司预计业绩公告的月份。因此，符号M=T指的是在公司业绩公告的当月进行的分析。而M=T-1指的是在公司业绩公告前的那个日历月所进行的公告前分析。
在所有的测试中，作者不以公司在M月是否有业绩公告为事后条件，而只是根据公司在去年M月有公告去预测今年的第M月是否有业绩公告。这种方法可以防止公司根据其业绩新闻的性质战略性地安排其公告的时间而产生的前瞻性偏差。（Johnson和So（2018b））。
表1的A组包含了时间序列的平均样本数量和EMI输入特征的五分位数。样本统计显示每个分组中大约有170家公司。
A组还提供了四个输入特征的平均值，每个特征在不同的EMI五分位数分组中显著增加。A组的下半部分显示了不同EMI五分位数分组的公司各特征的时间序列平均数。公司的规模和账面市值比率是在公司预期公布月之前的一个月（即T-1）测量的，而波动率、动量、换手等是在截至T-1月前的12个月内测量的。虽然公司规模和股票成交量与EMI呈正相关，而公司的账面市值比、波动和价差则与EMI呈负相关。这些结果表明，高EMI的公司往往是更成熟、流动性更强、波动率更低、估值更高的公司。
B组表明，四个变量与EMI都是正相关的，这说明每个维度都能增加企业的预期管理动机。不然如果没有分析师提供业绩预测来评估其业绩消息的性质，面临着不可持续增长预期压力的公司可能不会进行预期管理。
C组显示了每个月EMI估计值的平均值。第一行显示第一主成分满足凯撒标准，即特征值高于1。C组第二行显示，平均而言，EMI占总样本方差的44.7%。C组的底部几行包含了每个变量的载荷，如公式（1）所表示。载荷与B组的证据一致，即EMI是最重要的。B组中的数据说明，EMI与分析师覆盖率和机构持仓量最密切相关。
预期管理和公告月收益
表2包含了作者研究的第一个主要结论。具体来说，该表在预期管理动机、EMI和公司在其预期公告月的平均收益之间建立了很强的联系，其中作者按照Shumway（1997）的方法对退市收益进行调整。相应的t统计值在括号中显示，是基于月度收益计算得到的。
A组显示，在等权重的基础上，EMI最高的五分位数分组公司每月的表现比最低的五分位数的公司高88个基点（t统计量=4.59），这相当于每年约10.6%。然而，值得注意的是，巨大的等权收益差似乎部分是由低EMI公司异常糟糕的表现所驱动。虽然作者的假设预测，低EMI公司在公告月份的表现低于高EMI公司，因为它们管理预期的动机最弱，但如果所有的收益差是由低EMI公司驱动的，那就出现问题了，因为这些公司假定不会采取行动来操纵市场预期上升。
然而，表2的A组也显示，当用市值加权后，低EMI公司的不寻常表现消失了。具体而言，A组的第二行显示，尽管低EMI公司的表现并不突出，但高EMI公司在公告月的表现比低EMI公司高出64个基点（t统计值=3.02）。这些结果表明，最低五分位数分组的低收益是由较小公司的不良表现所驱动的。
表2的B组显示，如果按照Daniel(1997)等人的做法，根据公司规模、账面市值比和动量对收益进行特征性调整，EMI和公告收益之间的强烈正向关系继续保持。通过这些调整，处于EMI最高五分位数分组的公司每月比处于最低五分位数分组的公司高出64个基点（t统计量=4.03），在市值加权的基础上每月则高出80个基点（t统计量=3.49），证明作者的结果不是简单的反映了对公司规模、价值或过去业绩状况的不同暴露所引起的。表2的C组使用Fama-MacBeth回归来确定EMI的增量预测能力，相对于其他已知的解释收益横截面的因子，包括公司规模、账面市值比、动量、波动率、营业额、1个月的滞后收益、EPS变化、应计费用以及Lee和So（2017）中研究的标准分析师覆盖率代理。为了便于解释，作者每月将所有自变量（不是收益）标准化。回归系数范围从30到42个基点，相应的t统计量从4.31到7.89。Frazzini和Lamont（2007）提供证据表明，业绩公告溢价是由散户投资者的关注度提高所驱动的，他们更有可能买入而不是卖出股票。Frazzini和Lamont（2007）用异常交易量来代表注意力，并表明公告溢价集中在业绩公告月与非公告月交易量较高的公司中。
作者的研究结果在概念上与Frazzini和Lamont（2007）的研究结果有关，因为作者的综合代理指标的一个组成部分是市场参与者对公司业绩的关注。为了区分作者的研究结果，作者增加了他们主要测试中使用的成交量-集中率（VCR）指标，作为公告月收益的额外预测因素。C组第6列证实了VCR对公告收益的正向预测，但也显示，加入VCR对EMI的预测能力影响不大，这表明预期管理是业绩公告溢价的一个独特的驱动因素。
Barberetal.(2013)提供的证据表明，当特异性波动率在业绩公告月期间上升较多时，业绩公告溢价会更高。为了区分作者的研究结果，作者增加了一个额外的预测因素，3天的业绩公告窗口的特异性波动率（IVOL，详见Barber等人（2013）的细节），作者复制了Barber等人记录的IVOL和公告月收益率之间的正相关关系，并发现EMI仍然是增量的显著性预测因素。
虽然作者的研究集中在美国市场，但先前的证据表明，其他国家的企业也面临着类似的预期管理动机。例如，分析师在IBES上对94个不同国家的公司进行业绩预测。Beckersetal.(2004)显示，在欧洲市场上，随着公告的临近，分析师的预测结果也在下降，这表明在美国市场上也有类似的走势。Katoetal. (2009)显示，在日本，经理人被要求公开报告业绩预测，经理人的业绩预测在临近公告时也会变得更加悲观，这与美国市场上记录的走势规律一致。
Black和Carnes（2006）的研究表明，在他们研究的所有13个亚太国家中，平均公告前的预测有一半以上是悲观的。这些发现与Barber等人(2013)的证据非常吻合，即世界上许多国家都存在着明显的业绩公告溢价。
C组的最后四列显示，作者的研究结果在2000年8月颁布《公平披露条例》（RFD）和2003年4月颁布《全球分析师研究协议》（GS）之前和之后都成立。作者的研究结果在RFD之后的稳健性与附录中的例子是一致的，它强调了公司可以在不违反SEC法规或发布新的披露信息的情况下影响分析师的预测，方法是有选择地将分析师的注意力引向之前发布的传达他们预期信息的公告中。例如，即使在RegFD之后，公司也被允许重申或强调以前发布的公开报告或意见，以此引起分析师的悲观情绪（详见Brown等人（2015）的细节和附录中的一个例子）。Barberetal. (2006)的相关证据和Kadanetal.(2008)的相关证据表明，全球结算减少了分析师乐观的买卖建议。作者的研究结果在全球结算之前和之后的稳健性表明，减少过度乐观的因素，可能会刺激分析师对管理层的警告和负面指导做出更多反应，这可能会导致预期降低。大家最初可能会担心，本文在计算EMI时使用历史的收入增长率。然而，Lakonishoketal.(1994)和Dechow和Sloan(1997)表明，过去的收入增长率对未来的收益有负向的预测，因为投资者往往会过度推断过去的趋势。因此，高EMI公司往往有更高的历史收入增长这一事实，使得EMI和公告收益之间的正向联系更加令人惊讶。
表2的D组进行控制了Greenetal.(2017)等人使用的94个收益预测变量的Fama-MacBeth回归。第一列控制了Greenetal.（2017）中的12个变量；第二列控制了在其多变量测试中增量预测的9个变量；最后一列包含他们考虑的所有94个变量。在三种测试中，EMI保留了对收益的预测能力，其程度和意义与作者在C组第6栏的分析结论类似。
此外，作者发现，在1985-2015年样本窗口的31年中，有23年（22年）的等权（市值加权）策略收益为正，这表明作者的研究结果并非由一小部分年份所驱动。作者还发现在市场下跌的年份，如2008年，没有明显的表现不佳。Savor和Wilson（2016）为这些发现提供了一个潜在的基于风险的解释。作者将企业在业绩公告期间的收益解释为对其业绩新闻中预示的企业未来业绩增长的补偿。Savor和Wilson（2016）表明，业绩公告溢价与未来业绩增长正相关。
根据基于风险的解释，高EMI公司的业绩新闻是代表着业绩增长的信息，因此，在未来业绩增长（收缩）的时候，月度EMI收益差应该是最强（最弱）。但作者发现总增长与EMI收益率差之间存在微弱的负相关。因此，作者的研究结果不太可能被Savor和Wilson（2016）对公告溢价的不可分散的风险所解释。
为了进一步减轻基于风险的解释对作者研究结果的影响，表3的数据是在控制每个投资组合在标准月度资产定价因子上的暴露后，企业预期公告月期间的EMI收益差。A组和B组中的α值代表的是投资组合同期的超额市场收益（MKTRF），即对规模、账面市值比和动量（SMB、HML和UMD）因子进行的月度时间序列回归的截距。此外，为了减少暴露于公告风险溢价的影响，C和D组的分析包括每月业绩公告风险因素（EARF），即公告公司和非公告公司之间的收益差。A组和B组显示，与EMI策略相对应的α值在经济上和统计上都是显著的，等权重加权的α为81个基点（t统计量=4.27），市值加权的为71个基点（t统计量=3.33）。此外，C和D组显示，在对公告风险因素EARF进行调整后，记录的α值仍然显著，产生65个基点的等权α值（t统计量=3.26）和61个基点的市值加权α值（t统计量=2.72）。
为了说明表3的结果，作者的四因素市值加权α为71个基点，意味着大约8.5%的年化收益。这个幅度与Barber等人（2013）研究的的基于国际样本的7.2%的公告溢价以及Savor和Wilson(2016)所研究的周度再平衡的9.9%的公告溢价相当。
除了在EMI和公司的预期公告收益之间建立了很强的横截面关系外，表3的一个关键结果是，尽管低EMI公司也承担着潜在的公告风险，但条件性的业绩公告溢价在低EMI公司中并不存在。例如，B和D组显示，市值加权的公告月的α值仅在前两个EMI五分位分组中具有统计学意义。
到目前为止，作者结果的一个延伸思路是研究本文的发现是否提前集中在高度不确定性的公司中，这些公司可能有更大的余地来改变投资者的预期。为了探索这种可能性，图2的A组包含了按EMI独立变量进行双重排序的等权和市值加权的公告收益，以及两个公司层面的不确定性代用指标：公司年龄（AGE），以及公司首次出现在CRSP中的月数来衡量，和收益波动率（VLTY）。这些测试表明，策略收益集中在新上市和高度不确定性的公司，表明预期管理在年轻的公司和投资者对公司业绩前景不太确定的时候最有效。
另一个潜在的不确定性来源是新任CEO，他可能会改变公司的战略或财务政策。正如Graham等人所建议的那样，新任CEO也可能有更大的动机去进行预期管理，以此来向董事会和市场展示他们的能力。出于这两个原因，作者预计并在图2的B组中实证确认，EMI策略的收益在首席执行官刚上任的头5年中非常明显。
拉低预期
相对于投资者反应不足的研究，作者研究的一个特点是，作者假设公司通过下调投资者的公告前预期来导致错误定价，并且在公告后价格向上修正。因此，作者预计预期管理会产生一种V型收益特征，即在企业公布盈利之前的几个月与公布期间的几个月中符号相反，而不是同向。
具体来说，如果企业通过在公布前降低投资者的预期来促进完成错误定价，作者预计动机较强的企业在公布前的表现将低于动机较弱的企业。作者在表4的A和B组中通过研究公司预期公告前一个月（即M=T-1时）的收益率来检验这一预测。
与作者的预测一致，表5显示，在公布业绩的一个月前，高EMI公司在原始、特征调整和因子调整的收益方面平均表现不如低EMI公司。对于等权的原始收益结果，这一差异的很大一部分是由EMI五分位数分组最低的公司相对于其他分组表现不佳所造成的。然而，在表5中估计的所有其他方法中，EMI与收益之间的负面关系更强，这表明等权重加权的原始收益是由小市值公司之间不同的风险暴露所驱动。这些图表直观地显示了公司在业绩公告期间，高EMI投资组合与低EMI投资组合的收益率呈惊人的V型。
为了提供更具体的细节，图表6包含了高EMI公司与低EMI公司之间的日收益率时间序列分布。大约在公司的公告月份以公告日期为中心取-10天到+10天的窗口。图表6中的两组数据都显示，高EMI公司在其公告前的表现不如低EMI公司。与先前基于月度数据的实验结果一致，作者的日收益图显示，高EMI公司的表现在公告前一个月的大约-30天至-11天内很明显。图表6也证实了作者的发现，即高EMI公司在公告月份获得更高的超额收益。
接下来，作者将公告月的结果与公告前的结果结合起来，以说明图表5和图表6所示的V型收益特征如何随EMI而变化。为此，作者采用了一种交易策略，将高EMI公司在公告前的表现和公告月的表现进行对比。具体来说，在M-1月结束时，作者会在那些M=T的公司建立多头头寸，以及预计在M=T-1月宣布业绩的公司的建立空头头寸。作者的预计，由于预期管理的动机，这种策略在高EMI公司中表现良好，导致V型收益特征，而在低EMI公司中由于没有预期管理，没有获得异常收益。
图表7的A组显示，当只在高EMI公司中交易时，这一策略产生了高度显著的市值加权因子调整α，约为82个基点（t统计量=5.12）。此外，与作者的预测一致，这一策略的α值在统计上在最低的EMI五分位数中是不明显的，并且在EMI中呈单调增长。高和低EMI五分位数分组之间的差异，代表了做多高EMI公司，做空低EMI公司的策略，产生了116个基点的市值加权α值（t统计量=4.38）。
因此，简单利用图表5所示的V型收益规律，就能显著改善基于EMI的策略的表现，从而使t统计值高于Harvey等人（2016）设定的阈值，而且几乎没有可衡量的风险因子暴露。这些结果也使作者对基于风险理论的解释产生了重大怀疑，因为组合策略不仅对冲了静态风险来源（如某些行业的风险溢价）的暴露，而且还产生了超额的收益，同时对在标准月度资产定价因子所代表的动态风险来源上没有暴露。图表7中A组的组合策略与之前文献中的业绩公告溢价（EAP）策略密切相关，该策略在公告公司中形成多头头寸，在所有其他公司中形成空头头寸。与A组相似，B组的结果也显示了一个很大的差异。
在高EMI公司中，EAP策略的α值为正，在低EMI公司中，α值几乎为零，而在不同EMI五分位数中，α值呈单调增长。综上所述，图表7中的数据表明，先前研究中的业绩公告溢价并不是与所有公司有关的普遍现象，而是集中在通过预期管理在季度收益中产生V形特征的高EMI公司。
收益的季节性
在本节中，作者研究了关于预期管理和收益季节性之间的联系。先前的研究排除了重复发生的公司事件，如业绩公告，显示收益的季节性的在除了业绩公告的其他月份后仍然存在。然而，作者认为这并不能排除预期管理是导致收益季节性的一个因素，因为预期管理不仅在公告月，而且在非事件月也产生了重复的收益规律。具体而言，作者预测预期管理导致股票收益与过去业绩周期中同期月份（前3、6、9和12个月）的收益比非同期月份（前2、4、5、7、8、10和11个月）的收益有更强的正相关性。这一预测意味着收益的季节性程度，以同期和非同期的历史收益的预期差异来衡量，随着EMI增加而增加，而且这一影响与EMI和业绩公告溢价之间的关系不同。
在图表8中，作者通过Fama-MacBeth回归来探讨先前的猜测，即公司在报告周期内同期月份的累计收益与非同期月份的收益之间的差距。为了开展这些测试，作者根据企业同期与非同期的收益率的差额，将企业分为十等分。
为了测试季节性如何随预期管理的动机变化，作者还将同期与非同期收益差与两个指标变量相互作用，即高EMI和中EMI，它们分别表示处于前两类的公司。作者衡量一家公司在M月份的收益，并将其与该公司之前一年的EMI平均值配对。因为作者的季节性测试是基于日历时间分析，所以图表8中使用的结果样本是在M月之前。图表8中使用的结果样本比作者迄今为止使用的数据要大得多，总共有947,471个公司月的观察值。
与作者的主要预测一致，图表8的第1列到第3列显示，作者的季节性分位数策略每月产生约30个基点的异常收益（t统计量=3.43），而且这种规律似乎主要是由具有更强动机来管理预期的公司所驱动。具体来说，第2列中的交互项显示，在高EMI公司中，策略收益上升到大约50个基点（t统计量=3.30），但在低EMI公司中，统计上和经济上都是不显著的。
图表8也证实了作者先前的结果，即业绩公告溢价集中在高EMI的公司中，并且是季节性效应的增量。具体来说，在高EMI三类公司中，平均公告溢价达到每月72个基点（t统计量=7.02）。相反，在低EMI公司中似乎没有公告溢价，正如作者所预测的那样，并在图表6中使用时间序列测试来说明。这些发现与作者的中心论点相一致，即管理预期的周期性同时有助于解释这两种资产定价规律。
作者猜想，收益季节性结果集中在定期公布业绩的企业中。图表8的第4列到第6列验证了作者的想法，第4列显示，在定期公布业绩的公司中，策略收益增加到大约60个基点（t统计量=2.87）。相反，图表8的第5列和第6列显示，在不定期公布盈利的公司中，季节性收益的显著性减弱了。因此结果表明，企业公告公布时间的一致性在引起收益季节性方面起着直观的作用，因为它使企业更有可能在经常性的间隔中循环从事预期管理行为。
预期管理的证据 
在建立了EMI和企业收益之间的联系后，在这一节中，作者研究了与预期管理有关的其它规律，这些规律与企业从事预期管理有直观的联系，但也不太可能反映定价风险。本节还包括检验企业如何以及为何进行预期管理。
盈利和分析师预测
本节开始时，作者验证了高EMI公司更有可能达到基于分析师预测的业绩惊喜。在此过程中，作者强调了高EMI公司与低EMI公司在基于分析师预测的盈余惊喜和公司盈利能力历年情况的对比。
图表9的A组显示了季度盈利的同比变化（表示为EPS），以及基于分析师的盈余惊喜（表示为SURP），并以EMI五分位数进行分组。作者发现，高EMI公司季度利润率同比变化为负值，这可能并不令人惊讶，因为高EMI公司过去往往具有更高的收入增长率，而先前的研究表明，极端收入增长往往之后会发生反转（例如，Lakonishok等人(1994))。一个更意外的结果是尽管同期利润为负面变化，高EMI公司也更有可能达到基于分析师预测的盈余惊喜。
图表9中的结果与高EMI公司促使分析师降低业绩预期，以减轻公告业绩收入能力下降的影响相一致，这与附录中详述的花旗集团的例子相一致。此外，A组显示，高EMI的公司往往有更多的应计亏损部分，表明作者的综合代理变量更有可能反映预期管理，而不是公司操纵会计利润。由于媒体文章通常根据其基于分析师预测的业绩惊喜的符号来描述公司的盈利情况，作者预测EMI和业绩惊喜之间的正向关系集中在零左右。作者在B组中使用重新定义的二元变量来探讨这一猜想。当SURP等于0时，Meet等于1；当SURP大于零但小于1%时，NBEAT等于1。表明公司以微弱优势超过分析师的预测；而当SURP小于零但大于-1%时，NMISS等于1，表明公司微弱地低于分析师的预测。在C组中，作者还考虑了以1美分为分界线的非标准的业绩惊喜。作者在图表12中的主要测试中使用了差分法，以估计高EMI公司与低EMI公司的业绩惊喜在零附近的不连续性。
其中，较高的数值表明，高EMI公司更有可能超预期，而不是低于预期。B和C组显示，公司（2）中描述的差异在不同的EMI五分位数中呈单调增长，这与EMI公司更有可能以略超预期的情况一致。
图表9还显示，高EMI公司更有可能拥有较小的分析师预测绝对误差，这与分析师更准确地预测高EMI公司的盈利是一致的，这些公司往往规模较大，波动较小。为使研究结果能反映出盈利预测难度变化的影响，作者在图表10中比较了所有公司的盈利惊喜分布，并将其按各自EMI五分位数标准差进行缩放。这种缩放方式通过确保每个五分位数都有一个标准差为1的分布，使得业绩惊喜分布的跨五分位数差异更容易解释。图表10显示了最高和最低EMI五分位数之间按比例分布的差异，显示了在零附近分布的不连续性。具体而言，与低EMI公司相比，高EMI公司明显更有可能高于分析师的预期。反之，与低EMI公司相比，高EMI公司低于分析师预期的可能性明显较小。图表10中显示的分布不对称性在远离零时也会消散。这种在零附近的业绩惊喜分布的局部不对称性与企业预期管理只关注是否超出预期，而不是业绩惊喜的大小是一致的。这些发现印证了这样的观点，即EMI反映的是企业为超过分析师预测的预期管理动机，而不是超越其它评估基准的动机。
投资者的学习成本
第1节的结果记录了EMI策略的收益在作者的样本期间是持续的。Hartzmark和Solomon（2018）研究中讨论的对这种持续性的一个潜在解释是，即使在重复发生的事件上，投资者依然经常重复犯错。作者假设这些重复的错误可能会让公司随着时间的推移变得更善于管理预期，增加正的业绩惊喜的频率。这种变化可能会阻碍投资者的学习（吸取教训），因为它削弱了对过去行为的预测能力，要求投资者同时估计预期管理的水平和趋势。为了探索这种可能性，图表11包含了超过分析师预测的因变量指标（即1（SURP>0））的回归。
为了探索企业预期管理行为的变化趋势，作者加入了一个新的变量，log(Time)，它等于从作者的样本期开始到公司公布盈利之间的年数的对数。图表11中log(Time)的正系数表明，随着时间的推移，超过预期的公司的比例增加了，这与Veenman和Verwijmeren（2018）的证据一致，即近年来发生积极的盈利惊喜的情况有所增加。图表11还显示了log(Time)和EMI之间的一个正的和显著的交互项，表明在作者的样本期间，与低EMI公司相比，高EMI公司的积极业绩惊喜部分增长更快。这些结果表明，即使投资者从高EMI公司的过去行为中学习，越来越多的高EMI公司也能成功管理预期。
总之，本节的结果表明，企业可能会随着时间的推移调整或完善其战略，这可能会增加投资者的学习成本。换句话说，这些结果表明，一些异常现象的收益可能持续存在，部分原因是企业的行为随着时间的推移而改变，使投资者的学习（吸取教训）成为一个更缓慢的过程。
利用业绩指导来管理预期
作者的下一组测试通过研究企业在IBES中的业绩指导模式，提供了企业参与预期管理的更直接的证据。为了捕捉企业公告前的预期管理，作者研究了企业在其预期公告日期前5天的50天窗口中的指导模式。图表12包含了几个指导指标对EMI的回归。前两列显示，高EMI公司更有可能在其公告前发布指导意见，这与高动机公司更经常地与投资者沟通相一致。
图表12的最后四列显示，企业利用业绩来管理预期，使其在公布前达到可完成的水平（例如，Cotter等人（2006）；Feng和McVictor(2006);FengandMcVay (2010)）。在企业发布低业绩指引的情况下，作者预计分析师的预测会在公告前下降。与这一预测一致，图表12的最后两列包含了将分析师盈利预测中的“下调值”加入到EMI的回归结果中，其中预测下调值定义为在预期业绩公告日之前的某一季度，分析师一致预期值从第一次到最后一次盈利预测的百分比变化（乘以100）。由于EMI以五分位数表示，范围从零到一，0.504的EMI正系数表明，相对于2.23%的“下调值”(WalkDown)样本平均数， EMI五分位数多空组之间的“下调值”(WalkDown)大约增长23%。
图表13中的相关证据展示了预期公告周前的周度的盈余惊喜SURP。SURP定义为每股实际收益与分析师预测的每股收益中位数之间的差异除以每股总资产。作者将所有公司的SURP按其各自EMI五分位数的业绩惊喜标准差进行计算，通过确保每个五分位数的标准差为1，使不同五分位数的差异更容易解释。图表13的A组显示，分析师更有可能对多空组合（高EMI-低EMI）的公告前盈利预测进行负面调整。这与图表12中的证据一致，即企业倾向于发布低于普遍预期的业绩。此外，分析师预测的这种规律在公告前的几周内非常明显，图表13的B组显示了这些结果是由高EMI公司的积极管理预期所驱动的。
预期管理的动机
在这一点上，作者的结果表明，预期管理会影响股票价格，为某些公司产生一个季度收益周期，这有助于解释业绩公告溢价和收益季节性的变化。在本小节中，作者在基于收益率证据的基础上，研究了管理者管理预期的动机。在图表14中，作者提出了与内幕交易相关的预期管理的新动机相一致的证据，就作者所知，这是个新的研究方向。具体来说，作者预测高EMI公司的内幕人士会适时地安排他们的交易，以便从V型收益特征中获利，作者的结果表明，他们自己的公司通过预期管理促进了这一点。图表14使用两种方法报告了内幕交易规律与EMI的关系。第一种方法是按照Ali和Hirshleifer（2017）的建议，在业绩公布前后的几天内考察内幕交易。作者衡量买入-卖出比率为：
其中B和S分别是内部人买入和卖出订单的总数。作者在整个季度、公告前和公告后都计算这个比率。然后，作者通过从公告前和公告后的比率中减去整个季度的比率来计算异常买入-卖出比率。
图表14的A组显示，高EMI公司的内部人员在公告前的时期有异常高的买卖比率。同组数据还显示，在公告后的时期也是如此。这种在业绩公布日的不连续性表明，高EMI公司的内部人员从公布前的低价和随后他们公司创造的积极的业绩公告中获利。具体来说，作者的结果表明，在价格较低时，高EMI公司的内部人士在公告前将他们的正常交易模式从卖出转为买入，但在公告后则不然。请注意，这并不一定表明相同的内部人士在公告前买入并在公告后立即卖出，这将违反短线波动规则。作者的买入卖出比率是许多内部人士的总和，所以作者的结果可能是由不同的内部人士所驱动的，他们要么在公告前买入，要么在公告后卖出，而不是同时参与。作者还使用Cohen等人（2012）对内幕人士的分类，研究了月度范围内的内幕人士行为。根据同一内幕人士是否在前一年的同一日历月发起了相同方向的交易，将内幕交易分为机会主义和常规交易。图表14的B组显示，尽管机会主义内幕交易对于高EMI公司来说更有可能是卖出，但存在一种周期性规律，即他们的订单比平时更倾向于在财报公布前一个月（T-1）买入，而在财报公布后一个月（T+1）则更倾向于卖出。这种周期性规律与A组中的结果相呼应，表明高EMI公司的机会主义内部人士充分利用了预期管理造成的收益周期性。
在B组中，作者使用Cohen(2012)等人的方法对常规内幕交易进行了类似的测试。作者发现，常规交易的周期性规律在经济意义上较弱，但在统计上仍有意义。对这一发现的一个可能解释是，周期性收益规律在各年都会重复出现，而常规交易者学会了从这种周期性模式中获利。另一个关键的发现是，机会主义交易的周期性明显大于常规交易。综上所述，图表14中的结果表明，内部交易是公司管理预期的一种新的动机，并表明高EMI公司的内部人员通过机会性交易从中获利。
稳健性检验
在本文的最后一节，作者表明本文的主要研究对先前研究中确定的公司预期管理动机的替代指标是稳健的。作者的第一个替代指标依赖于Chang等人（2017）所确定的公司内部的变化。这些变化与企业在历史上年度总利润集中度最高的财务季度相关，例如冰淇淋公司在夏季的财务季度。Changetal.(2017)显示，企业在公布高利润集中度季度的收益时，往往会获得更高的平均收益。
作者猜想，他们的利润集中度衡量标准，即EarnRank，确定了对评估公司业绩最关键的财务季度，因此对于公司来说是面临更大压力的时期。例如，在其他条件不变的情况下，作者预计一家冰淇淋公司与他们在冬季的利润相比，在夏季的利润更能代表企业的管理能力和公司维持其核心业务的能力。与Chang。(2017)等人的研究一样，作者将EarnRank计算为一家公司在过去五个季度公布的每股收益的平均排名，使用该公司在过去二十个季度的盈利数据。EarnRank的值越高，表明某个公司公布其年度利润占比最大的季度的业绩。
作者的第二个替代指标是将Matsumoto（2002）中确定的与公司达到或超过分析师预测的几个相关公司特征汇总起来。Matsumoto(2002)表明，那些拥有更多机构所有权、增长预期和资产隐含债权的公司，相比那些亏损的公司和那些来自诉讼较多的行业的公司，更有可能达到或超过预测。基于Matsumoto(2002)的研究结果，作者创建并使用了第二个替代性的企业预期管理动机指标，对拥有这五个特征的企业给予更高的动机值，由此产生的综合代理指标，记为Mtsumoto指标。每当一家公司的机构持仓量、预期长期增长或隐性债权高于M月所有预期公告公司的中位数时，Mtsumoto指标就会增加1分。同样，当企业在最近四个季度中的每个季度都报告持续亏损，并且在高诉讼风险的行业中运营时，Mtsumoto指标也会增加1分。
为了与作者在主要测试中使用的五分位数组合相匹配，作者按Matsumoto指标进行五分位数分组。此外，为了预测M月份的结果，作者将公司按M-12月份的EarnRank和Matsumoto的五分位数进行分组。这两个备选指标与EMI的Spearman和Pearson的相关系数为0.10到0.33（结果未列出）。
图表15的A组显示，这两个指标对公司的预期公告月收益都有显著的预测能力。具体来说，多空EarnRank策略的市值加权alpha为64个基点（t统计量=2.83），这个结果是复现Chang等人的研究成果（2017）。结果表明投资者在在公司公告年度利润占比较大的财务期间，投资者对正面业绩消息感到的惊讶。A组也显示了整个投资组合的收益的类似预测模式。具体来说，多空策略的等权重alpha是101个基点（t统计量=3.97），这是文献中的一个新的研究成果。
B组和C组显示，具有更强动机的公司也更有可能出现基于分析师预测的业绩惊喜。尽管更有可能报告利润下降，但基于分析师预测的业绩惊喜也更有可能出现。同样地，这些数据显示，在这两个替代指标中，具有更强的预期管理动机的公司更有可能以略超分析师的预测，而不是以略输于分析师的预测。这些发现反映了作者早期依赖EMI的测试结果，在Chang等人（2017）中的证据表明，投资者“对不出人意料的事情感到惊讶”，部分反映了企业在高风险时期更有可能制造正面的业绩惊喜。
最后，在D和E组中，作者说明了研究人员如何通过利用EMI和作者的两个替代指标之间的互补性来改善策略收益。具体而言，在EarnRank和Matsumoto的最高三分位数的公司中，公司预期公告月的市值加权EMI收益差值显著。这些互补性提供了进一步的证据，表明这几个替代指标在预测收益率方面并没有相互取代，而是相互加强。总的来说，公司预期管理动机和收益之间的预测联系是相当普遍的，因此减少了指标选择上带来的影响。
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结论
基金资金外流对股票回报造成非基本面冲击的主要理由是，最极端投资组合的等权重累计平均异常收益路径图显示了在未来24个月的过程中事件后的反转稳定增长。然而，这种异常的回报并不代表真正的“逆转”。相反，异常回报是两种独立效应的结果，它们为极端投资组合增加了一个恒定的正回报。这些影响与实际流出无关，是在构建MFFlow时发生的投资组合排序的结果。
本文的核心贡献在于建立了预期管理和两大收益规律之间的联系：业绩公告溢价和收益季节性。作者通过引入基于广泛可观察到的公司特征来表示公司预期管理动机，结果表明综合指标对公司的业绩惊喜和收益具有很强的预测能力。具有较强管理预期动机的公司在公告期前后显示出V型收益特征，这很难通过基于风险的解释来说明，但与公司在高关注度时期降低公告前预期以制造积极的业绩惊喜有关。此外，作者还验证了与管理预期动机相关的其它规律：高EMI公司更有可能略微超过分析师的预期，发布低于预期的业绩指导，以及经历分析师公告前大幅度下调盈利预测。
综上所述，作者的研究表明，企业传达乐观的业绩消息的动机有助于解释在其业绩公告期间观察到的正向收益，以及企业在其财务季度中的收益的周期性。更广泛地说，预期管理在投资者的预期中引起了具有可预测性的偏差和反转，从而为研究投资者的注意力、信息中介机构和公司行为对收益的影响提供了一个新的视角。
本文核心内容摘选自T & J & E在ReviewofFinancialStudies上发表的论文《企业预期管理与股票收益》
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风险提示
本文结论基于历史数据、海外文献进行总结；不构成任何投资建议。