决策疲劳和启发式分析师预测
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摘要
文献来源：Hirshleifer, David , et al. "Decision fatigue and heuristic analyst forecasts." Journal of Financial Economics 133.1(2019):
推荐原因：众多心理学研究表明人在面临压力、疲乏时将产生决策疲劳，此时进行决策将从系统2型思考（缓慢艰难的脑力推理过程）转换为系统1型思考（简单迅速的直觉认知过程）。本文探究了卖方证券分析师的决策疲劳与其盈利预测精度的关联性，分析结果表明，当分析师决策疲劳时其盈利预测的准确度将下降；处于决策疲劳时分析师给出的盈利预测的从众效应将更强；对于分析师决策疲劳时给出的盈利预测修正，股票市场反馈的超额收益幅度也将变弱。
简介
本文中检验探究了分析师决策疲劳对于其盈利预测行为的影响，如果分析师当天已经发布数量众多的盈利预测，决策疲劳后分析师给出的下一次盈利预测精度是否会出现变化。
众多的心理学证据表明在人巨大压力下所做出的决策一般是倾向于启发式的，根据Kahneman and Egan (2011)，启发式和非启发式的决策行为之间的区别可以用由Stanovich and West (2000)提出的判断分类方法理解。在这个模型中，决策可以来自于系统1（决策来自于迅速简单的直觉认知过程），或者来自于系统2（决策来自于缓慢艰难的推理过程）。在系统2中思考需要更多的脑力资源，所以个体如果系统2中进行长时间思考后往往会倾向于转换为系统1模式思考。
作者预期采用系统2推理方式思考的分析师会比系统1直觉思考给出更高质量的预测，所以当这些分析师脑力疲劳时，他们会倾向于通过直觉方式得出结论，进而他们的预测精度也会下降。
根据2002年至2015年的分析师预测数据，本文发现分析师预测疲劳与其盈利预测精度之间存在显著的负相关性。进一步的本文探究了当分析师在同一天做出多次预测时，其预测将更多依靠直觉和启发式的给出的，决策疲劳后给出的预测具有更强的群聚效应，其与已有一致预期的相似度将更高。最后，本文分析了投资者是否理解分析师决策疲劳后的盈利预测，结果表明当分析师处于决策疲劳时给出的盈利预测修正，市场所给出的反应也将更弱。
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假设
Clement (1999)的研究表明分析师能力、可利用资源等都显著影响盈利预测的精度，当分析师的从业年限越长、雇主的规模越大时，分析师盈利预测的精度将越高；而当分析师覆盖的股票数量越多时，分析师的预测精度将下降。
基于这些研究，本文将探究脑力资源对于分析师预测精度的影响，我们预期随着分析师已给出预测数量的增加，分析师将变得更加疲劳，进而将导致其更加依赖系统1模型（直觉）思考，而非系统2模型（推理）思考。基于此，本文分析了以下假设检验问题：
假设1：一个分析师的预测精度随着其当日已发布的盈利预测数量的增加而下降；
假设2：分析师在当日所发布的盈利预测数量越多，那么其盈利预测的从众效应将越强；
假设3：分析师重新发布一个自身先前预测的概率随着他当天已发布预测数量增加而上升；
假设4：分析师发布一个数值舍入盈利预测的概率随着他当天已发布预测数量增加而上升；
假设5：分析师当天发布的盈利预测数量越多，市场对于分析师盈利修正的反应强度越弱；
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数据和描述性统计
本文所使用的的数据来自于IBES数据量跨越200年至2015年时间区间的分析师盈利预测数据。本文主要聚焦于发布在工作日的适时预测，因此数据样本被限制在工作日上午9点到下午7点之间发布的预测，每个预测被按照当天披露的顺序进行标记。
下表中展示了本文样本中分析师预测数量的描述性统计，分析师平均每天给出1.3次预测，同时本文的样本总数为386924，在大多数预测日（255613），分析师只给出一次预测,。存在27975个预测日，分析师给出了2次预测，进而存在55950个预测样本。
本文的主要变量是为Accuracy、Herding、Reissue和 Rounding，根据先前的研究，作者将分析师的预测精度与过去1年所有分析师对于同个公司的预测精度对比以得到相对预测精度。
其中
是分析师盈利预测值减去真实利润差值的绝对值。
根据Clement and Tse (2005)，本文定义Herding为0-1哑变量，如果分析师在预测日已经能获取到其他人给出盈利预测时指标取值为1，否则取值为0。同时本文定义了新的变量Reissue，如果盈利预测属于再次发布的则指标取值为1，否则指标取值为0。根据Dechow and You (2012)，本文定义Rounding为哑变量，如果预测以0或5美分结尾指标取值为1，否则指标取值为0。
下表中展示了分析师在给定的1天所做出预测的描述性统计，跟预期相一致，分析师的预测精度随着数量的增加而下降，同时集群效应加强。同时舍入相对稳定，并未表现出明显的模式。
这种现象的一个可能理由对于信息环境稀少或者盈利预测困难的股票分析师将尽力为公司做出首次覆盖。这对于想要交易该股票的投资者而言是非常有价值的，在另一方面分析师会意识到他将在随后感到疲乏，因此其将尽快完成当天最具有挑战性的工作。
结果
预测精度
为了检验分析师的预测准确度是否会随着当天他做出的预测数量的增加而下降，本文通过以下的回归模型进行了估计：
其中本文的关键自变量 是分析师当天已经披露的预测数量加1的自然对数；控制变量包含分析师覆盖公司数量、中介商规模、分析师从业年限等。
为了本文的假设检验，本文使用3种不同的参数设置对模型1进行了估计。下表中第1列和第2列的结果表明在控制其他变量与否的情况下分析师的预测精度都随着预测的排序值增加而下降；第3列和第4列的结果表明，对于给定的分析师，前面的结论仍然成立。
假设检验1由第5列和第6列的验证了结果。通过添加分析师-日期固定效应进回归模型中，本文检验了给定一个分析师预测日期，预测精度在当天随着分析师预测数量的增加而下降。在列6中，decision rank的回归系数为-0.067，在5%的置信水平上显著。
本节的结果表明，平均而言第N个预测比第N+1个预测的精确度更高，进而表明决策的质量随着当天已给出的决策数量的增加而恶化，该结果在本文所测试的3类参数设置情形下都成立。
集群效应
在此，本文将重点转移到问题：决策疲劳的分析师是否会更容易的采取启发式的决策方式，因此本文检验了如下的对数回归方程：
下表中展示了群集效应和决策疲劳之间的相关性。作者进行了逻辑斯蒂回归和固定效应分析两种回归方式，所有的结论都表明分析师的盈利预测集群发布与这个分析师在同一日发布的盈利预测数量之间呈现正相关。
为了检验第二个假设检验，本文使用条件概率形式的逻辑回归，控制了分析师-日期固定效应，结果入下表中的列5和列6所示，与假设相一致，分析师更容易按照序列决策集群，回归的系数为0.086，在5%的置信水平下显著。
再发布预测
另一个可能的启发在于分析师倾向于自我集群，即不更新前期的盈利预测。本文检验了分析师是否倾向于重新发布一个显著的预测跟其当天所做出的预测数量间的相关性。本文进行了以下的对数回归：
结果如下表所示，跟假设相一致，在各种情形下Decision Rank的回归系数为正且显著，假设检验4由列5和列6的结果检验，结果表明在给定的日期，分析师在当天所做的预测数量做多那么其更倾向于重新披露一个以往的盈利预测。边际效益的均值为0.262，意味着一单位标准差提升将导致重新发布相同预测的概率提升8.2%。
舍入
当分析师决策疲劳提升时，分析师可能在其他方面表现出启发式的。本文检验了分析师当天已发布预测数量上升时其是否更有可能给出一个舍入的盈利预测。如以下对数回归模型所示：
首先将EPS预测按照取值小于1美元和1美元至10美元区间分组。跟Dechow and You (2012)的结果一致，对于EPS预测小于1美元的股票，回归结果没有明显效应，原因可能在于舍入美分数字会对这些股票的盈利预测造成显著的差异。
在1美元到10美元区间的统计结果入下表所示，Decision rank的系数显著为正，并且在控制各固定效应时结果仍然成立。以上的分析结果表明，当分析师在同一天已发布的盈利预测数量越多时，其对于下个盈利预测给出舍入结果的可能性将更大。
市场反应
为了检验投资者对于分析师在当天已发布特定数量预测后再进行盈利预测修正的不同反应，本文估计了以下的回归：
其中 分析师i在日期t对于股票j发布的盈利修正报告后三天的超额收益； 是分析师i在日期t对于股票t发布的前后盈利预测差异的度量。
下表中列举了模型5估计的结果， 的回归系数显著为正，这表明市场对应盈利修正的反应强度与修正幅度正相关；与假设3相一致， 越多，市场对于该分析师的反应强度将越弱。
另一种解释、稳健性以及进一步检验
本文的检验基于分析师预测的排序，然后分析师对于股票的预测顺序可能并非随机的，分析师自身可能会对股票进行排序并优先对于一些股票给出预测。这可能导致分析师预测精度的下降是由于排序带来的而非决策疲劳。
作者探索了两类可能的排序规则：
固定的公司排序规则，即公司A总是排在公司B前面；
非固定的公司排序规则，分析师基于某些变量来决定排序；
因此，作者在模型中加入分析师-企业-年份固定效应后，重新进行了分析，结果如下左表所示，accuracy、herding和reissuance指标仍然显著。考虑上一日分析师披露盈利预测的影响，结果如下表右所示，前文的结论在忽略分析师在前一日所披露的盈利预测情形下仍然成立。
总结
本文研究了决策疲劳与卖方分析师盈利预测行为之间存在是否存在系统性关联，结果表明与Baumeister et al. (1998) and Kahneman and Egan (2011) 所提出的认知过程相一致，分析师会呈现出决策疲劳现象。当脑力资源丰富，分析师倾向于使用系统2方式思考并给出合理的决策；然而当脑力资源低时，分析师将使用系统1方式思考，进而做出更加直觉性和启发式的决策。
附录
本文中涉及到的变量定义如下表所示：