行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告
證券分析專業人員推薦意見對被推薦股價的影響
計畫類別： 個別型計畫
計畫編號： NSC91-2416-H-110-038-
執行期間： 91 年 08 月 01 日至 92 年 07 月 31 日
執行單位： 國立中山大學企業管理學系(所)
計畫主持人： 吳欽杉
報告類型： 精簡報告
處理方式： 本計畫可公開查詢
中 華 民 國 92 年 10 月 29 日
行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告
證券分析專業人員推薦意見對被推薦股價的影響
The impact of the analysts’ opinions on the underlying stock price
behavior
計畫編號：NSC 91-2416-H-110-038
執行期限：91 年 8 月 1 日至 92 年 7 月 31 日
主持人：吳欽杉 國立中山大學企業管理學系教授
計畫參與人員：鄭文蕙 國立中山大學企管系碩士生
許婷婉 國立中山大學企管系碩士生
許超逸 國立中山大學企管系碩士生
中文摘要
在證券市場中，有許多專業分析機構投入心 力、財力與時間，希望能夠得到優於他人的有用資 訊，並藉著這些資訊的傳播而獲取商業利益。證券 分析專家提供的資訊，主要有盈餘預測與買賣建議 等兩類，本研究之重點在於瞭解證券分析專業人員 在平面媒體發表推薦意見前後股價的變動情形。我 們發現：當證券分析專家針對特定的股票提出買進 之推薦意見的前 41 日，該股票相對於大盤即已表 現顯著大於 0 的異常報酬，而提出推薦意見之當日 及其後 10 日，異常報酬率的顯著程度有降低的趨 勢，甚至於在後 1 日出現顯著小於 0 的現象。關鍵詞：證券分析專業人員、推薦意見、
股價行為
Abstract
There are many security analysts publish their opinions in the media. The purpose of this study is to investigate the stock price behavior before and after the opinion publication. The evidence indicates that the average abnormal returns for the 41days before the recommendation opinion publication are significantly positive. The phenomenon of positive abnormal returns sustains for the post-publication period, nevertheless, is not as strong as that for the period before the publication. Especially, there is a significantly negative abnormal return on the day right after the publication.
Keywords: security analyst, recommendation
opinions, stock price behavior
壹、前言
在證券市場中，有許多人藉著媒體或
其他管道傳遞專家意見。如果市場不具效
率性，經過專家提供推薦意見以後，將使
投資人做出更正確的判斷，應該有助於市
場的正面發展。反之，如果市場已經具有
效率，或者所謂專家的意見其實並無實質
的資訊內涵，那麼這些推薦意見只是另外
一些雜訊，徒增投資人決策時的困擾。從
投資人、市場專業機構或者政府監督的立
場，深入瞭解專業人士所提供推薦意見的
確實影響，乃是非常重要的課題。
證券分析專家提供的資訊，主要有盈
餘預測與買賣建議等兩類。早在約七十年
前，Cowles, III, (1933)即已提出研究報告，
認為大多數分析專家的推薦意見並不能創
造異常報酬，平均表現甚至遠不如以市場
指數估算的報酬率；縱使部分專家獲得較
佳的結果，也是幸運的成分居多。其後，
又有 Colker (1963)、Diefenbach (1972)、
Louge and Tuttle (1973)與 Bidwell (1997)等
人，針對證券分析專家的意見提出類似的
實證結論（Womack, 1996）。
但是也有人提出不同的觀察，如：
Cheney (1969)、Black (1973)、Lloyd Davies
and Canes (1978)等就發現專家意見可以用
來創造異常報酬。又如：Groth, Lewellen,
Schlarbaum and Lease (1979)利用美國的資
料發現證券分析專家的推薦意見表現出
色，Bjerrsing, Lakonishok and Vermaelen
(1983)則以加拿大的資料、Dimson and
Marsh (1984)以英國的資料，也都發現類似
的結果。或許有些證券分析專家果真能夠
萃取到有用資訊，並將之當作「一手資訊」
而傳播於其客戶。獲得一手資訊的客戶，
在其他投資人尚未察覺之前進行買賣交
易，也許可能獲取異常利益。這也是為何
市場中有人願意支付費用向投資分析專家
購買資訊，而且投資分析專家願意投入成
本蒐集資訊的可能動機。
如果證券分析人員首先將買賣股票的
推薦意見傳給他的客戶參考，然後再交由
報章雜誌刊登，則刊載於報章雜誌的推薦
意見可稱為「二手資訊」（second-hand
information）
。Lloyd Davies and Canes (1978)
提出這種二手資訊的效果，仍然顯著影響
股價變動，而且在後續的二十個交易日都
沒有出現價格反轉的情形。因為第一手資
訊傳遞以後，股價並未充分反應，所以
Lloyd Davies and Canes (1978)的發現與準
強式市場效率假說（semi-strong-form
efficient market hypothesis）的推論並不一
致。不論市場效率假說是否被支持，誠如
Brody and Rees (1996)的看法：許多收費的
投資分析通訊仍然存活以及證券分析專家
從未消失過等兩個事實，使得我們不得不
相信專家意見確實是有價值的資訊。
證券分析專家所提供付費的推薦意
見，常見的形式包括投資分析通訊
（investment newsletter）、即時資料庫等。
所謂投資分析通訊，是證券分析專家接受
訂購而向訂戶（多為散戶）發行的刊物，
主要內容為有價證券的買賣推薦意見（如
對象、買進或賣出等）
。依據 Metrick (1999)
引述 Hulbert (1996)的統計，在美國活躍的
投資分析通訊超過五百種，訂戶約有二百
萬，「產業」規模可謂不小。Graham and
Harvey (1996)發現，投資分析通訊不具有
特別的擇時能力。Graham and Harvey (1997)
也一樣未發現投資分析通訊能產生顯著的
異常報酬，不過卻發現前一期間正確預測
市場趨勢的專家，再次一期間的推薦意見
也較可能傳遞有用的資訊。
免費的推薦意見通常是指媒體刊載供
讀者參考的意見。一般相信，媒體刊載的
意見大概都是市場內流傳的消息，或者是
已經先告知訂戶的專家分析結論，所以又
稱為「二手推薦意見」（second-hand
recommendations）或「二次傳播」
（secondary dissemination）。如果股票市
場具有準強式效率的話，二手推薦意見不
應該具有價值。Palmon, Sun and Tang (1994)
認為，媒體公開的專家意見如果能影響被
推薦股票的價量，可能是因為股票價格未
能在資訊到達時即時充分反應。而倘若股
價反應資訊不夠迅速，將使媒體免費公開
的專家意見具有足夠大的影響，那麼讀者
將會因為媒體免費公開的專家意見而獲得
利益。Barber and Loeffler (1993)則認為公開
的推薦意見之所以會帶來利益，可能的理
由有二：一為「價格壓力說」（price pressure
hypothesis），買進的專家意見見報後，單
純的投資人會跟著買進被推薦股票，此一
買壓形成異常報酬；另一為「有用資訊說」
（valuable information hypothesis），專家
藉著發表意見透露相關資訊，異常報酬反
映出該股票的基本價值。
蕭秋芸（1996）以錢雜誌的推薦意見
為研究對象，發現推薦意見出刊前一個
月，被推薦股票的報酬率顯著高於市場報
酬率，出刊後異常報酬即轉為負值。邱淑
珍（1996）以投資顧問業者所發行研究月
刊、研究週刊等為對象，研究結果發現月
刊並未具有資訊效果，而在空頭期間被週
刊推薦的股票，於推薦後第二、三週出現
顯著為負的異常報酬，所以邱文乾脆主張
應將推薦動作視為賣出訊號。徐靖志
（1999）以投資週刊及晚報專欄代表專家
意見，發現在推薦日前一週有顯著為正的
異常報酬，而當週及推薦後則顯著為負；
在推薦日前二日有顯著為正的異常報酬，
而推薦日後則為負值。
由前述國內外文獻的整理，約可獲得
下列幾項結論：
1. 付費的推薦意見中，除「Value Line 異
常現象」外，大多數的文獻並未發現存
在有系統的異常報酬；換言之，並沒有
堅強的證據顯示付費的推薦意見包含
有用的資訊。
2. 免費的推薦意見中，相關文獻則多發現
在推薦意見出刊當時會對被推薦股票
的買賣形成價格壓力，而使得非常短期
間之內出現異常報酬，但也很快呈現價
格回轉的情形。
3. 在國外的研究中，證券分析專家所提供
的推薦意見呈現明顯的超級明星效果
和群聚效果，雖然專家眾多，但是真正
能提供有用資訊的僅為少數菁英。我們
參酌國外經驗，似乎亦有必要針對證券
分析專家進行有系統地評鑑，以其確認
真正的「專家」，並建立證券分析之專
業倫理。
參、研究樣本與實證發現 本研究以 2002 年 1 月至 2003 年 4 月間在經濟 日報「證券經」專欄中，被證券分析專家提出買賣 推薦意見的股票為選樣來源，經去除資料缺漏者， 再基於推薦賣出的意見非常少見予以刪除後，計有 2808 個有效樣本。針對每個被推薦的股票，從台灣經濟新報資料 庫中，蒐集推薦意見刊出前 42 日至後 10 日的收盤 價格，以及相對應日期的大盤指數。共可以推算個 股的日報酬率，從推薦意見刊出日前 41 日至後 10 日；同時計算大盤相對應期間的日報酬率。 運用大盤的日報酬率作為比較基準，估計每一 支被推薦個股的日異常報酬率。將推薦意見刊出日 作為事件日，以 0 作為指標，將所有被推薦個股的 異常報酬率以事件日為對齊基準，計算全部樣本從 -41 日至+10 日的平均異常報酬率、異常報酬率的 標準差和 t 分配統計值，其結果如表一所示。由表 一中可以看出，被推薦個股的異常報酬率，實際上 在-41 日開始就已經呈現顯著大於 0 的情況，一直 維持到推薦意見刊出日都是如此，倒是推薦意見刊 出日後一日的異常報酬率卻反轉為負數，而且達到 顯著水準。由此可以推論，證券分析專家在提出推 薦意見的時機，其實已經是在個股強勢發展一段時 間以後。換言之，證券分析專家可能看準了連續上 漲的股票，才提出事後諸葛亮的先知意見。 再由表二的累積異常報酬率來看，推薦意見刊 出日前後的累積異常報酬率都呈現正值，與表一的 結果相互呼應。進一步分析，可以看出不論是前後 1 日、2 日、5 日、10 日的比較，推薦意見刊出前 的累積異常報酬率，全都高於事後的累積異常報酬 率。 肆、結論 由本研究所採用的樣本資料，可以看出經濟日 報的「證券經」專欄中被推薦買進的股票，在推薦 意見刊出當日，確實呈現異常報酬率顯著大於 0 的 情況。但是，推薦意見刊出後一日的異常報酬率， 立即轉為顯著小於 0。就整體來說，被推薦個股的 異常報酬率，不只是在被推薦日之後才呈現大於 0 的現象，在被推薦日前 41 天的平均異常報酬率已 經是每一日都顯著大於 0，持續了相當長久的一段 期間。 總之，在這個專欄的證券分析專家，所提供的 推薦買進意見，若從事後考察，或許具有參考價 值。但若兼顧推薦意見提出前的既有表現，則顯得 保守。因為平均而言，被推薦買進的個股，通常已 經持續維持強勢一段相當長的期間。更有意思的情 形，就是在推薦意見刊出的次日，異常報酬率卻立 即轉為顯著小於 0。 參考文獻 邱淑珍，1996，股票公開推薦資訊有效性之實證研究，台灣大 學商學研究所未出版碩士論文。 徐靖志，1999，「專家選股意見對股價的影響」，淡江大學人 文社會學刊，第四卷，民八十八年十一月，頁 39-64。 蕭秋芸，1996，證券分析師選股建議有用性之實證研究，中興 大學會計學系未出版碩士論文。
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4
表一 推薦日前後的每日異常報酬率
日期 平均數 標準差 t 值 日期 平均數 標準差 t 值 -41 0.0023 0.0293 *** 4.22 -15 0.0026 0.0297 *** 4.67 -40 0.0034 0.0297 *** 6.03 -14 0.0029 0.0298 *** 5.11 -39 0.0029 0.0294 *** 5.30 -13 0.0014 0.0298 ** 2.52 -38 0.0032 0.0296 *** 5.72 -12 0.0038 0.0289 *** 6.91 -37 0.0023 0.0292 *** 4.14 -11 0.0021 0.0293 *** 3.88 -36 0.0028 0.0292 *** 5.13 -10 0.0051 0.0293 *** 9.27 -35 0.0029 0.0287 *** 5.32 -9 0.0025 0.0295 *** 4.41 -34 0.0032 0.0300 *** 5.58 -8 0.0037 0.0292 *** 6.66 -33 0.0020 0.0292 *** 3.67 -7 0.0052 0.0294 *** 9.41 -32 0.0026 0.0289 *** 4.72 -6 0.0046 0.0296 *** 8.17 -31 0.0043 0.0287 *** 7.97 -5 0.0047 0.0300 *** 8.24 -30 0.0036 0.0295 *** 6.40 -4 0.0019 0.0303 *** 3.38 -29 0.0038 0.0292 *** 6.99 -3 0.0034 0.0304 *** 5.97 -28 0.0031 0.0295 *** 5.48 -2 0.0054 0.0301 *** 9.44 -27 0.0020 0.0297 *** 3.60 -1 0.0063 0.0309 *** 10.83 -26 0.0047 0.0293 *** 8.48 0 0.0043 0.0311 *** 7.31 -25 0.0033 0.0303 *** 5.80 1 -0.0014 0.0295 ** -2.49 -24 0.0028 0.0293 *** 5.03 2 0.0016 0.0292 *** 2.94 -23 0.0036 0.0290 *** 6.52 3 0.0028 0.0287 *** 5.15 -22 0.0032 0.0292 *** 5.87 4 0.0014 0.0286 *** 2.65 -21 0.0035 0.0282 *** 6.54 5 0.0014 0.0318 * 2.31 -20 0.0016 0.0294 *** 2.92 6 -0.0001 0.0283 -0.28 -19 0.0036 0.0295 *** 6.50 7 0.0018 0.0278 *** 3.37 -18 0.0035 0.0298 *** 6.31 8 0.0031 0.0566 *** 2.95 -17 0.0044 0.0297 *** 7.78 9 0.0019 0.0275 *** 3.65 -16 0.0045 0.0302 *** 7.92 10 0.0011 0.0391 1.47 附註：「***」代表達到 0.01 顯著水準，「**」代表達到 0.05 顯著水準， 「*」代表達到 0.10 顯著水準。5
表二 推薦日前後的累積異常報酬率
甲、逐日統計部分 日期 累積數 日期 累積數 日期 累積數 日期 累積數 -41 0.0023 -28 0.0424 -15 0.0858 -2 0.1324 -40 0.0057 -27 0.0444 -14 0.0886 -1 0.1387 -39 0.0087 -26 0.0491 -13 0.0900 0 0.1430 -38 0.0119 -25 0.0524 -12 0.0938 1 0.1416 -37 0.0141 -24 0.0552 -11 0.0960 2 0.1432 -36 0.0170 -23 0.0588 -10 0.1011 3 0.1460 -35 0.0198 -22 0.0620 -9 0.1035 4 0.1474 -34 0.0230 -21 0.0655 -8 0.1072 5 0.1488 -33 0.0250 -20 0.0671 -7 0.1124 6 0.1487 -32 0.0276 -19 0.0707 -6 0.1170 7 0.1504 -31 0.0319 -18 0.0743 -5 0.1217 8 0.1536 -30 0.0355 -17 0.0786 -4 0.1236 9 0.1555 -29 0.0393 -16 0.0831 -3 0.1270 10 0.1566 乙、部分期間累計 第-41 日至第-1 日 0.1387 第-41 日至第+10 日 0.1566 第-10 日至第-1 日 0.0428 第+1 日至第+10 日 0.0136 第-10 日至第+10 日 0.0607 第-5 日至第-1 日 0.0217 第+1 日至第+5 日 0.0058 第-5 日至第+5 日 0.0318 第-2 日至第-1 日 0.0117 第+1 日至第+2 日 0.0002 第-2 日至第+2 日 0.0162 第-1 日 0.0063 第+1 日 -0.0014 第-1 日至第+1 日 0.0092 第 0 日 0.00436
