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前沿 | 张宗新、吴钊颖：媒体情绪传染与分析师乐观偏差——基于机器学习文本分析方法的经验证据

　　发布日期：2021-01-05　 浏览次数：1229

张宗新、吴钊颖，媒体情绪传染与分析师乐观偏差——基于机器学习文本分析方法的经验证据，《管理世界》2021年第1期。

作者简介

张宗新,复旦大学经济学院

吴钊颖,复旦大学经济学院

摘 要：

本文利用2013~2017年上市公司的百度新闻报道作为文本，运用机器学习文本分析方法测算情绪倾向得分，考察了媒体情绪对分析师预测行为的影响及其传染机制与风险后果。研究发现：（1）媒体乐观情绪会显著正向影响分析师盈利预测的乐观偏差度；（2）媒体情绪通过“分析师有限关注”与“投资者情绪”两条路径来影响分析师预测的乐观倾向；（3）分析师乐观情绪和媒体乐观情绪均会加剧股价波动及尾部风险，且分析师乐观情绪是媒体情绪影响股价波动的传导路径；（4）明星分析师与非明星分析师均会受到媒体情绪的感染，前者理性程度相对更高但其行为对股价波动冲击更为明显。本研究对于规范媒体行为，矫正分析师过度乐观偏差，合理引导理性投资具有重要意义。

关键词:

媒体报道情绪, 分析师乐观偏差, 股价波动, 有限理性

网址：前沿 https://c.klqsh.com/news/view/267898

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