企业盈余管理动机与分析师预测的关系 [page::0][page::1]

• 管理层通过调整税收费用实现盈余管理，目标不仅是满足一致盈利预期，更注重满足或超越个别分析师预测，尤其是关键分析师的预测。

- 假设1(H1)：未达标分析师比例越高，公司盈余管理行为越明显，ETR下降越显著。

• 假设2(H2)：未达到关键分析师预测与使用税收费用管理盈余增加正相关。

实证设计与变量说明 [page::1]

• 样本涵盖2000年至2017年，数据来源包括I/B/E/S和Compustat。

- 以第四季度与第三季度ETR变化为盈余管理指标，负值表示降低ETR以增加盈余。

• 样本分为PREBEAT（管理前盈利超一致预期）和PREMISS（低于一致预期）两类。

- 采用多元回归控制分析师分散性、市场不确定性等多种变量。

样本描述与单变量分析 [page::2][page::3]

• ETR平均相比第三季度下降，表明通过税率调节实现盈余管理。

- PREMISS公司ETR下降更明显，且PERCENTMISS（错过个人预测比例）较高。

• 单变量测试表明，高比例未达个人预测时，ETR显著降低，支持H1与H2。

多元回归结果及分析 [page::4]

• PREBEAT公司在管理前利润超预期时，增加ETR以降低当期利润（盈余储备）。

- PERCENTMISS的系数显著，表明管理层调整ETR以满足更多个别分析师预测，是对盈余管理行为的递增补充。

盈余管理的非对称性及补充测试 [page::5][page::6]

• 企业降低ETR更可能击败额外增量预测，提升满足更多分析师预期的可能性。

- 熵平衡逻辑回归消除偏差后，降低ETR能使公司战胜增量预测的概率超过提高ETR错失预测的概率两倍以上。

• 该非对称性在不同样本子集得到一致验证，突出ETR调整的战略盈余管理功能。

《分析师预测与企业盈余管理》报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：分析师预测与企业盈余管理

- 作者及发布机构：原创作者 吴先兴，发布于天风证券股份有限公司，2021年11月10日

• 主题：基于Beardsley等 (2021) 研究，考察企业管理层是否通过调整盈余管理以战胜或满足个人分析师预测，尤其关注税收费用调整（年度有效税率，ETR）对盈余管理的影响。

- 核心论点：传统研究往往关注企业目标为满足市场一致预期（consensus forecast），而本报告更加深入研究不同个人分析师预测差异对管理盈余行为的驱动作用。研究假定企业通过调整税收费用实现盈余管理，发现即使企业盈利超过一致预期，也会继续调整盈余来满足或超越关键个人分析师预测。

• 目标：验证是否存在针对个人分析师预测分布的盈余管理策略，特别是在ETR调整方面的体现，以补充传统一致预期视角对盈余管理的理解。

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二、逐节深度解读

1. 简介（第0页）

• 关键论点：管理层是否在盈余管理中，不止满足市场一致预期，更考虑达到关键的个人分析师预测。

- 推理依据：通过调整税收支出（反映为第四季度与前三季度ETR的变化）来实现盈余管理。若ETR下降，则表示减少税负，间接提升盈利。管理前盈利（使用前三季度ETR计算的预期年终盈余）作为基准，观察第四季度ETR是否调整以满足个人分析师预测。

• 创新点：引入“未实现预测分析师比例”和“关键分析师预测”两个指标，检验盈余管理是否依赖于个人预测分布，而非仅看一致预期。管理层可能选择满足更多分析师或特定明星分析师的预测。

2. 研究假设（第0-1页）

• H1假设：未能实现个人分析师预测比例高的企业，倾向通过降低ETR（即减少税收支出）向上管理盈余，以满足更多个人分析师的预测。

- H2假设：未能达到关键（得分最高）分析师预测的公司，也将通过降低税收费用进行盈余管理。

• 逻辑：市场对满足更多个人预测以及关键分析师预测有积极反应，管理层因此有动力调整盈余策略。

3. 研究设计（第1页）

• 关键变量定义：

- \(ETR4\ETR3\)：第四季度ETR减去第三季度ETR的变化，负值代表ETR下降（税收支出减少，盈余管理上行）。
- \(AMOUNT\)：预先管理盈余和一致预期之间的绝对差距，代表盈利“惊喜”。
- \(PERCENT\MISS\)：利用第三季度ETR计算的盈利下未能达到个人分析师预测的比例。
- \(KEY\ABOVE\CONS\)：关键分析师预测是否高于一致预期的二元指标。

• 回归模型：

- 以 \(ETR4\ETR3\) 为因变量，回归包含上述关键变量和多项控制变量（如意外收益引起的ETR变化、应计项目、分析师人数、市场不确定性等）。
- 区分PREBEAT（预管理盈利超过一致预期）和PREMISS（预管理盈利未达到一致预期）两类公司，分别回归分析盈余管理动机。

• 控制变量充分且细致，覆盖财务、市场和分析师多方面因素，确保估计稳健。

4. 实证结果（第2-4页）

• 样本：

- 时间跨度：2000年至2017年9月30日。
- 来源：盈利预测来自I/B/E/S，财务数据来自Compustat，管理层指引来自Thomson Reuters。
- 样本筛选后共计9023个观测点，剔除负利润、ETR异常及预测误差过大的样本。

• 描述性统计（表2 & 图2）：

- \(ETR4\ETR3\)平均及中位数均为负，符合盈余管理预期（第四季度降低ETR）。
- PREMISS公司（未达一致预期时）ETR下降明显，PREBEAT公司（超过一致预期）ETR往往上升，体现储备盈余。
- \(PERCENT\MISS\)在PREMISS公司较高，显示更多未满足个人预测的压力。

• 单变量分析（表4 & 图4）：

- 当未达更多个人分析师预测时，公司降低ETR幅度更大，与H1一致。
- 更关键分析师未达标时，低ETR现象也更显著，支持H2。
- 这些结果明显显示企业盈余管理不仅看整体一致预期，更在意个别分析师预测的满足情况。

• 多变量回归分析（表5 & 图5）：

- PREBEAT公司中，\(AMOUNT\)正相关于ETR上升（盈余储备），\(PERCENT\MISS\)显著负相关，证明盈余管理为满足个人预测而进行。
- PREMISS公司中，\(PERCENT\MISS\)负相关性更强，5%的显著水平下表明盈余管理动机明确。
- 关键分析师变量也显示企业在作盈余调整时更加关注明星分析师的预测。

5. 补充测试（第5-6页）

• 核心分析：

- 分析第四季度ETR变化对成功满足增量分析师预测（即新增预测目标）的影响。
- 发现通过降低ETR（减少税负）更可能击败额外预测，而提高ETR则更可能错过预测。
- 在PREBEAT和PREMISS样本中这种关系均成立，说明盈余管理的策略性针对个人分析师预测的变化具有普遍性。

• 解决偏差：

- 利用熵平衡逻辑回归，控制距离预测目标的差异，做对比分析。
- 结果进一步确认，降低ETR的企业战胜增量预测的概率至少是ETR上升导致错过预测概率的两倍以上，强化了研究结论的稳健性。

6. 结论（第6页）

• 管理者确实重视个人分析师的预测，并且会针对未达到的个人预测调整盈余管理策略，通过税务调整（ETR）实现盈余增减。

- 甚至在管理前盈利已超过市场一致预期时，管理层仍继续增加ETR进行盈余储备。

• 企业用战略性的税收支出管理满足（或超越）关键分析师和多个个人分析师的预测，证实这一策略能获得市场更高的认可。

- 额外的实证支持（补充测试）显示这种盈余管理行为存在明显的非对称性，降低ETR更能有效帮助企业击败增量预测。

• 以上结果为盈余管理研究提供了新视角，强调个人分析师预测的异质性及其对管理层行为的重要影响。

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三、图表深度解读

图1：样本筛选（第2页）

• 描述样本筛选步骤，从初始样本剔除缺少数据、低关注度、异常ETR和盈利数据，最终形成9023个观测值。反映了样本的严谨和研究的代表性。

表2 & 图2：样本描述性统计（第2-3页）

• 表2分组呈现总体样本及PREBEAT、PREMISS子样本的统计特征。核心变量如ETR4ETR3呈现预期的负均值。

- 查看PERCENTMISS的不同，强调PREMISS的公司面临更大盈余管理压力。

• 图2辅助直观展示变量的分布与趋势，支持后续分析。

表3 & 图3：相关性分析（第3-4页）

• 表3显著的负相关揭示了ETR的减少与盈利惊喜AMOUNT相关，PERCENTMISS同样负相关，反映出企业税收盈余管理行为与分析师预测未达比例的关联性。

- 图3相应可视化相关性矩阵，展示重要变量间关系，为多元回归打下基础。

表4 & 图4：单变量比较（第3-4页）

• 表4通过不同PERCENTMISS值的子样本比较，单变量证据支持假设H1和H2，且统计显著。

- 图4作为图形辅助，清晰展示ETR变化的分组趋势与对比。

表5 & 图5：多变量回归（第4-5页）

• 回归结果验证了PERCENTMISS与ETR变化负相关，关键分析师预测影响显著，且控制了多项混杂因素。

- 图5展示回归结果视觉化，突出盈余管理与个人分析师预测关系的显著性。

表6 & 图6：补充测试（第5-6页）

• 表6展示ETR操作与是否达成增量预测的关系频率和逻辑回归结果，证实更显著的盈余管理效果。

- 图6补充说明这一非对称效应，降低ETR更有效“击败”预测。

图7：变量定义（第7页）

• 清晰、详细地列出所有关键变量的定义和计算方法，为分析变量标准化提供了基础。

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四、估值分析

• 本文侧重实证研究与统计分析，未涉及估值模型或目标价格。因而不涉及DCF、市盈率或EV/EBITDA等传统估值方法。

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五、风险因素评估

• 报告未直接展开具体风险列表，但从研究内容可推断主要风险可能包括：

- 盈余管理操作与税务规则及监管合规风险；
- 预测信息的及时性和准确性可能影响盈余管理效果；
- 市场对分析师预测依赖度的变化可能影响管理动机。

• 文中并未详细论述缓解策略，但通过模型控制多重变量包含了对潜在影响因素的考量。

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六、批判性视角与细微差别

• 该研究基于ETR调整作为盈余管理指标，假设税收支出调整与盈余管理行为紧密相关，可能忽略其他盈余管理手段。

- 采用的模型假设管理前盈利估计有效，若第三季度ETR估计有偏，则可能影响盈余管理测量。

• 关键分析师的识别基于得分模型，可能存在主观性，在不同环境下关键分析师的定义可能有所不同。

- 样本筛选严格，剔除负盈利及异常ETR，可能限制研究结果适用的广泛性。

• 盈余管理通过调整ETR实现，存在一定税务政策风险及法律边界，未深入讨论合规风险。

- 总体研究严谨，采用实证与补充测试双重验证，结论较为稳健。

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七、结论性综合

本报告围绕《What’s my target? Individual analyst forecasts and last-chance earnings management》这篇文献进行了细致的解读，核心发现突出了个人分析师盈利预测对企业盈余管理决策的深远影响。通过精确运用年度有效税率（ETR）作为盈余管理的指标，研究明确区分了企业在实际盈利达不到一致预期时（PREMISS）和超过一致预期时（PREBEAT）两种不同的管理行为。

报告表明：

• 企业不仅关注满足市场一致预期，更重视满足多个个人分析师及关键明星分析师的预测。

- 盈余管理表现为第四季度相较前三季度ETR的系统性调整（下降代表减少税收支出，增加盈余），这种调整与未实现的个人预测比例呈显著的负相关。

• 关键分析师预测高于一致预期时，企业选择性地调整税收费用以更好地满足这些关键预测。

- 补充测试通过频率分析和熵平衡逻辑回归，进一步确认降低ETR能显著提升企业战胜增量分析师预测的可能性，展示盈余管理行为的策略本质及非对称性。

图表数据从样本描述、变量相关性、单变量对比到多变量回归及补充测试均有完整呈现，支持理论假设。表4至表6和对应图示尤为重要，直观展现了盈余管理和个人分析师预测之间的密切联系与动态调整。

总体来看，报告以严密的实证方法，丰富了盈余管理研究视角，强调了盈利预期异质性对管理层行为的影响。此研究为投资者、审计师及监管者提供了识别盈余管理动机与操作特征的新思路，也为后续利用分析师预测分布研究企业财务行为奠定基础。

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注：报告含丰富图表示意和变量定义，若需逐图精细对照，请指出具体页码，我可提供更具体图表解读和markdown格式展示。

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