官员变更、信息环境变化与分析师报告文本信息：基于机器学习方法的文本分析研究

Investors are more dependent on analysts' information when the information environment changes in a semi-strong-form efficient capital market. In China, the frequent and cyclical political turnover of municipal officials have important impacts on the information environment of the capital market. Political turnover leads to information uncertainty and increases information asymmetry of local companies, affecting the analysts' ability to acquire information and the efficiency of processing information. Meanwhile, analysts draw more attention from investors when the information environment changes, so they need to be more proactive in adapting to these changes. Limited by the measurement of the qualitative information of analysts' reports, existing literature unilaterally pays attention to the difficulties analysts encountered when officials change or their responses to the changes of the information environment, and fails to study the aspects above comprehensively. In order to make up for the deficiency of existing literature, this project uses the machine learning approach to conduct researches on textual contents of analyst reports, revealing the black box of information processing of the analysts, and testing the influence mechanism and economic consequences of political turnover on analysts from the aspects of the information contents and the information forms of analysts report. This project focuses on the role of analysts in dealing with changes of the information environment induced by institutional environment, and has theoretical contributions to the studies of information economics, institutional economics and asset pricing. In the accordance with the policy of Financial Service Entity Economy, this project has important practical implications for comprehensive understanding the role and status of analysts in the capital market and improving the construction of capital market system with Chinese characteristics.

资本市场的信息环境发生变化时，投资者更依赖分析师的信息。在中国，地方官员存在频繁和周期性的变更，对资本市场信息环境产生重要影响。官员更替导致信息不确定和信息不对称程度增加，客观上影响分析师获取、处理信息的效率；与此同时，信息环境变化时分析师受到投资者更多关注，更需要主动适应环境变化。受报告文本信息衡量的限制，现有研究单方面关注分析师在官员变更时遇到的困难或对信息环境变化的应对，未能综合两方面影响展开系统研究。为弥补现有研究不足，本项目利用机器学习衡量分析师报告文本信息，揭开信息处理的“黑箱”，从信息内容和形式全面地检验分析师受官员变更的影响机制和经济后果。本项目关注分析师在处理制度环境引起的信息环境变化时发挥的作用，对信息经济学、制度经济学和资产定价的研究有理论贡献。在十九大号召“金融服务实体经济”的背景下，本项目对正确认识分析师在资本市场的作用、助力中国特色资本市场的完善也有重要意义。

资本市场的信息环境发生变化时，投资者更依赖分析师的信息。在中国，地方官员存在频繁和周期性的变更，对资本市场信息环境产生重要影响。官员变更导致信息不确定和信息不对称程度增加，客观上影响分析师获取、处理信息的效率；与此同时，信息环境变化时分析师受到投资者更多关注，更需要主动适应环境变化。受报告文本信息衡量的限制，现有研究单方面关注分析师在官员变更时遇到的困难或对信息环境变化的应对，未能综合两方面影响展开系统研究。为弥补现有研究不足，本项目利用机器学习衡量分析师报告文本信息，揭开信息处理的“黑箱”，从分析师报告的语气、相似度和主题内容三个方面检验官员变更的影响。研究发现，在官员更替的影响下，分析师关注的企业信息和信息环境发生了变化，分析师研报的消极语气发生变化、分析师的羊群行为增加、分析师盈利预测的准确度降低，这一降低与分析师报告中政治主题相关的内容减少有关。官员更替对分析师研报的信息含量以及分析师影响资产定价效率的作用不一样，需要分情况讨论；当分析师研报消极语气增加时，市场的反应加强，但是分析师的羊群行为恶化了资产定价的效率，分析师的盈利预测信息含量也下降了，但整体来说，官员更替对分析师群体和个体行为呈现系统的负面影响。在此基础上，本项目利用研究获取的分析师报告文本变量，对分析师报告的负面信息、风险信息、调研行为等影响因素和经济后果展开了研究，并将相关的研究延申到企业风险承担、企业创新、企业社会责任等领域，获得了丰富的研究成果。本项目关注分析师在处理制度环境引起的信息环境变化时发挥的作用，对信息经济学、制度经济学和资产定价的研究有理论贡献。在十九大号召“金融服务实体经济”的背景下，本项目对正确认识分析师在资本市场的作用、助力中国特色资本市场的完善也有重要意义。与之相关的公司金融领域的研究发现也丰富了相关文献，对后续的相关研究及利益相关者的决策也有一定的帮助。