来源：量化先行者
摘要
文献来源：Johnson, T. L. , Kim, J. , & So, E. C. . (2016). Expectations management and stock returns. Social Science Electronic Publishing
推荐原因：本文在公司的业绩预期管理、盈利公告溢价和股票季节性效应之间建立了关联。那些更有可能将业绩预期控制在其可完成水平之下的公司，在财报公布之前呈现较低的收益，而在公布期间则呈现较高的收益。这种规律在公司的会计季度中重复出现，表明公司在公布财报之前人为降低投资者的预期，从而制造出积极的“惊喜”。我们使用基于非价格的指标构建EMI因子来验证了业绩预期管理的存在。总之，我们的研究结果印证了企业面临着实现盈利目标压力，而盈利目标又塑造了股票的截面收益率。
1. 引言
本文在公司的业绩预期管理、盈利公告溢价和股票收益的季节性效应之间建立了关联。那些更有可能将业绩预期控制在其可完成水平之下的公司，在财报公布之前呈现较低的收益，而在公布期间则可以呈现较高的收益。这种规律在公司的会计季度中重复出现，表明公司在公布财报之前人为降低投资者的预期，从而制造出积极的“惊喜”。我们使用基于非价格的指标来验证了这些发现，即业绩预期管理的存在。总之，我们的研究结果印证了企业面临着实现盈利目标压力，而盈利目标又塑造了股票的截面收益率。
2. 文献综述
本文的研究考察了公司进行业绩预期管理的动机和股票月度收益率的规律性之间的关联。我们通过引入一个简单的指标，基于可观察到的公司特征来衡量公司进行预期管理的动机。
而该指标对两大资产定价规律有很强的预测能力：盈利公告溢价，收益的季节性规律。除了对上述规律提供了新的解释，我们的成果对研究投资者，公司，信息中介的关系研究做出了贡献。具体而言，预期管理引起了投资者预期的偏差和反转，从而引起了市场价格相对于盈利公告日的变化。
过去的几十年中，大量的文献研究了盈利公告溢价的普遍性，而这也是公司在公告期间赚取高额收益的趋势。相关文献证明了收益的季节性规律的存在，即周期性的收益规律以可预见的时间间隔出现，而这时间间隔与季节相似。与此同时，还有文献发现公司会规律性地介入预期管理，在公告前降低盈利预期以希望在公告期间获得超预期的业绩效果。我们研究的核心目的是把业绩管理构建成影响盈利公告溢价和收益季节性规律的因子。前人的工作分别研究了这些资产定价规律和业绩预期管理的存在，而我们工作的创新之处就是把两者结合起来。
先前关于预期管理的研究倾向于将重点放在决定预期管理的因素和实现预期管理的渠道，或者它与同时期季度股票收益和/或估值的关系上。例如，一项研究表明，成功进行预期管理并超过了分析师的收益预期的公司可以获得更高的整个季度的股票收益，并获得更高的估值倍数。相对于此研究，我们引入了预期管理的事前代理变量，我们证明了该变量对未来收益具有强大的预测能力。我们的研究还与Veenman和Verwijmeren（2018）的研究有关，该研究表明一些分析师对收益预测一直持悲观态度，而投资者未能完全对这种悲观情绪进行定价，从而使得可预测的回报集中在盈利公告期。我们的研究把预期管理的存在作为分析师的悲观情绪在横截面上有差异的潜在原因，补充和扩展了这些先前的研究。进一步，我们研究了预期管理对整个季度的收益规律的影响，而不是仅仅是公告期附近，从而对两种经验资产定价规律给出了新的解释。
公司的预期管理难以在资产定价检验中使用，因为它们无法直接观察到并且可能随时间变化。我们通过引入一种新颖简单的事前代理变量来衡量企业预期管理的动机，为盈利信息和收益提供了强大的预测能力。我们的代理变量使用主成分分析来总结先前研究中的几个因子，这些因子表明了企业管理预期的动机。我们把因子合并成了三组
（1）“关注度”的几组因子，反映了外界对公司盈利公告的更多关注；（2）“压力”，反映了不可持续的增长预期；（3）“相关性”，反映了价格对业绩信息的敏感度。为了最大化我们的样本，我们优先考虑简约且广泛可用的代理变量。如第1节所述，我们利用分析师覆盖范围和机构持股比例来代表关注度；压力使用公司最近的销售增长率；相关性使用Altman（1968）的偿付能力指标来衡量价格对盈利信息的响应度。
我们主要检验了预期管理的代理变量（我们称为EMI）是否拥有相对于盈利公告月的收益预测能力。大多数涉及公司盈利公告和收益可预测性的研究都显示出一种单向效应，即收益集中于盈利公告期，而在非公告期则朝着相同的方向发展（Engelberg et al（2018））。相比之下，我们假设从事预期管理的公司会在公告前将投资者的预期降低，而在公告时市场价格随后会向上修正。因此，我们预测高EMI公司的股票将呈现“ V形”规律，在盈利公告之前，它们的表现不佳，但在公告期间则表现很好。
为了检验这些预测，我们研究了从1985年到2015年大约320,000份季度盈利公告的数据，对应了大约850家每月公布盈利情况或者2,500家每季度公布盈利情况的公司。这说明了我们的研究具有广泛适用性，提供了研究收益横截面所必需的大量样本。
我们的第一部分研究表明，在公告月，具有“较强”动机来管理预期的公司（即EMI高的公司）的等权平均收益往往比具有“较弱”动机的公司（即EMI低的公司）要搞大约64个基点（t-统计量= 4.03），若使用市值加权平均收益，则高80个基点（t统计量=3.49）。这表明了收益规律在等权和市值加权之间具有一致性，也表明预期管理是公告月股票收益的横截面变化的可预测的经济学解释。
本文的一个主要推论是，预期管理是月度盈利公告溢价变化的重要且从未被研究过的来源。特别是，我们的检验表明，公告溢价在EMI组合中的幅度和显著性可预测地增加。此外，公告溢价集中在高EMI公司中，相反，在低EMI公司中则不显著。
在我们的第二部分研究中，我们发现，尽管EMI高的公司在其公告月中表现很好，但在公告的前一个月，它们的表现明显下滑50个基点。这种可预测的“ V形”规律很难与基于风险的解释相吻合，因为这可能需要风险溢价在企业的事件期急剧反转。取而代之的是，V形收益规律与EMI高的公司降低了投资者在公告前的预期从而在公告时产生了积极的惊喜的解释相一致。
我们研究的V形收益规律还指出，预期管理是股票收益在会计季度上呈现季节性规律的潜在原因。在一定程度上，如果公司在会计季度上重复进行预期管理，我们预测公司的M月收益与三个月的季度报告同步期的收益（即M-3，-6，-9， -12月收益）有正的相关性，因为公司更有可能重复相似的行为。相反，我们预测与“非同步”期的回报（即M-2，-4，-5，-7，-8，-10，-11）呈负相关。
与我们的预测一致，我们发现季节性策略具有可观的收益，该策略按公司的同步与非同步滞后月收益之差对公司进行排序。在高EMI公司中，策略回报不仅在经济上具有重要意义，每月约有50个基点（t统计量= 3.17），而且证明了EMI和盈利公告溢价之间具有可预测的关联。EMI对公告溢价和收益的季节性规律的预测能力是本文的关键结果，并且与我们的中心论点一致，即预期管理对两个资产定价规律都有影响。
在本文的后半部分，我们进行了各种验证，这些检验将EMI与几种非基于价格的结果相关联，这些结果能直观反映预期管理，且不太可能反映定价风险。我们首先验证EMI高的公司更有可能报告积极的惊喜（即，收入超出分析师的预期）。
更令人惊讶的是，尽管一些较高EMI公司的盈利同比下降，但它们更有可能超过分析师的预期。在缺乏预期管理的情况下，这些结果可能令人困惑。这表明，一些高EMI公司通过预期管理来缓解公司业绩下降带来的不利影响。我们还发现高EMI公司在分析师的公告前预测中经历了更陡峭的下挫，尤其是在公告发布之前的几周内，这与高EMI公司可以预期获得较低收益时的窗口重叠。
我们还通过观察分析师与投资者的沟通交流来研究公司为管理预期而采取的手段。我们发现，高EMI的公司更有可能发布低于实际报告的业绩指引，这与试图降低公告前预期相符。此外，我们发现，在样本期内，与低EMI公司相比，高EMI公司的业绩惊喜的发生率增长更快。这些结果表明，即使投资者观察并从过去的盈利公告中吸取教训，但随着时间推移，高EMI的公司也变得更加善于管理预期，从而增加了投资者的学习成本。
最后，我们发现的V形收益规律表明，某些公司的内部人可能会受到诱惑，将自己的交易时间定在公告期附近。我们发现，高EMI公司的内部人士异常地在价格趋向于低价的公告之前买入，而在价格趋向于高价的公告之后转向卖出公司股票。高EMI公司的这种内幕交易模式的发现在学术中是最新的，并为公司进行预期管理提供了新的解释。
本文的主要贡献在于建立了预期管理，公告溢价和收益的季节性规律之间的理论和实证联系。市场评论员，监管机构和金融媒体普遍赞同对预期管理的研究，这类研究将这种行为描绘为现代资本市场的普遍特征。尽管普遍存在，但是预期管理在很大程度上已经脱离了学术金融领域。我们的研究旨在弥合这一空白，并以此为视角，提供了对两种资产定价模式的新见解。
3. 实证研究
3.1. 数据
我们从标准的学术数据库中获取用于衡量公司预期管理的数据。分析师数据来自IBES，价格和收益数据来自月度的CRSP文件，财务报表数据来自Compustat，机构持股比例数据来自Thomson Reuters 13F文件。为了将分析重点放在规模更大和流动性更好的公司上，我们将纽约证交所规模最低的公司和CRSP的股份代码不是10或11，或者股价低于1美元的公司排除在外，尽管我们的结果似乎对这些要求并不敏感。我们主要分析的最终样本包括320,171个公司季度数据，涵盖从1985年到2015年的31年。
3.2. 公司预期管理的代理变量
尽管我们的研究基于大量的研究预期管理的研究，与之前的研究不同，我们的研究建立了未来收益的可预测性的规律，从而将预期管理与盈利公告溢价，收益的季节性规律相关联。
我们将分析重点放在月度收益上基于以下两个原因。首先，月度收益使我们的分析与有关盈利公告溢价和收益季节性规律的大量金融研究更加吻合。第二，Johnson and So（2018）提倡使用月度盈利公告收益来减轻交易摩擦对研究人员的影响。但是，我们还是使用了日度收益来补充我们的月度收益的结果，从而加强和扩展了我们的主要推论。
我们研究中的一个关键挑战是需要寻找一个针对预期管理的事前代理指标以方便大样本的检验。我们的主要分析基于一个综合性指标，该指标广泛适用且精简，为了构建我们的综合指标，我们推测企业管理预期的动机可能是由三大类因素驱动的，我们将其称为“关注度”，“业绩压力”和“相关性”。
“关注度”部分是指外部对公司盈利业绩的关注程度。我们预计，当其报告的业绩更有可能引起分析师的关注并影响其在机构投资者中的地位时，公司有更大的动机来管理预期。因此，我们通过提供年度预测的分析师人数和机构投资者持有的流通股百分比来代表对公司盈利公告的关注。
第二部分是“压力”，是指企业面临不可持续的增长预期的程度。几项研究表明，投资者倾向于从过去的增长中过度外推，并且当报告中的增长不及预期时，企业将面临明显的价格下跌。过去的研究表明，企业在持续增长之后，有更大的动机来管理预期，以减轻业绩下降的影响。我们使用公司过去五年的经季节性调整后的销售增长来代表不可持续的增长预期。
我们的最后一个组成部分“相关性”是指公司的股票价格对盈利消息的敏感性。先前的研究表明，由于股票的清算选择权，盈利消息与有偿付能力的公司的股票价格相关性更强，而与不良企业的相关性更弱。这些研究表明，在几乎破产的公司中，盈利消息的相关性一般较小，因为股东可以选择清算公司的资产，而不用承担进一步亏损的风险。因此，由于对业绩惊喜的敏感性更高，我们预计有偿债能力的公司将更强的进行预期管理的动机。我们使用Altman（1968）的Altman Z-Score代表公司的偿付能力，较高的值表示有更强的偿付能力。
为了计算我们的综合指标EMI，我们按照上述四个属性中的每个属性，将给定月份内的所有预期发布公告的公司进行排名，得到从0到1的百分位。我们使用横截面上的百分位来方便汇总几个变量，并在汇总数据时减轻异常值的影响。
和Baker和Wurgler（2006）中一样，我们使用主成分分析（PCA）作为汇总四个输入变量的方法，具体地说，我们使用得到的第一个主要成分作为我们的综合代理变量，我们将其称为EMI。从符号上来说，让表示上面讨论的四个特征的集合，我们在每个日历月的综合代理变量如下：
下标对应于公司i和预期公告月份m，上标表示四个输入变量。应用于每个属性的值反映了主成分分析得到的每月权重，我们在下面对其进行总结，可以最好地解释四个输入变量的总变化。
为了减轻对于我们的结论是只在我们选择的特定代理变量下才能验证的担忧。我们实现了其他几种采用不同方法的代理变量。例如，我们在附录中展示了使用输入变量的简单平均而非PCA的结果，依然是稳健的。我们还在附录中展示EMI的关注度，压力和相关性成分各自单独预测公告月收益的结果，尽管其噪声要比我们的综合指标高，并且关注度是最强的个体预测因子。
为了预测公告收益，我们使用上一年的公告日期估算公司的预期公告月份。在整篇文章中，我们使用符号M表示日历时间中的给定月份，使用T表示事件期（盈利公告期)的月份。因此，符号M = T是指在日历月中与公司预期盈利公告期一致时作出的分析，M=T-1 表示盈利公告前一个月作出的分析。
在我们所有的收益检验中，我们不对公司在M月是否有盈余公告进行事后检验，而是简单地预测，如果公司在M-12月有公告，那么它将在M月也发布公告。这种方法可以防止因为公司根据盈利消息的性质从战略上安排公告的时间产生的前视偏差。
为了更好的说明我们的实证方法，下图提供了我们分析中的时间线，这些分析使用事前代理变量来预测公司的盈利惊喜和股票收益，同时能避免前视偏差的影响。为了使时间线更具体，我们以一家在2015年5月公告盈利消息的公司为例，预计它们将在2016年5月再次公告。
在下面的示例中，我们使用2015年5月观察到的输入变量来预测公司的预期公告月（2016年5月）和公告前月（2016年3月和2016年4月）的结果。
表1的面板A包含了EMI五分位数对应的公司的时间序列平均观测数和输入变量。每个五分位数中大约有170家公司，这表明每个日历月大约有850个预期公告盈利消息的公司样本。面板A还提供了四个输入变量的平均值，并且每个变量的平均值随着分位数而增加。
面板A的下半部展示了EMI五分位数上公司特征的时间序列平均值。公司的规模和账面市值比是在公司预期公告月的前一个月（即T-1）进行衡量的，而波动性，动量，营业额和相对价差则以T-1月为结束的过去十二个月进行衡量。虽然公司规模和股票换手率与EMI呈正相关，但公司的账面市值比，波动率和价差与EMI呈负相关。这些结果表明，具有较高EMI的公司往往更成熟，具有较低波动性和较高估值。
表1的B面板表明四个输入变量之间互相都呈正相关，且与EMI也都呈正相关，这样的结果非常有利，因为我们希望每个维度都可以协同工作，以增加公司的预期管理动机。例如，如果没有分析师提供盈利预测，则面临不可持续增长预期的公司可能会放弃预期管理。
表1的面板C给出了每个日历月通过四个输入变量的第一主要成分估算的EMI的时间序列平均值。第一行显示第一主成分满足特征值大于1的Kaiser准则。C图第二行显示EMI平均占样本总方差的44.7％。面板C的底行包含每个载荷变量，与面板B中的结果一致，即EMI与分析师的覆盖率和机构持股比例的相关性最强。
3.3. 预期管理与公告月的收益
表2包含本文的第一个主要结果。具体而言，表2在预期管理动机，EMI和公司在预期公布月份的平均原始股票收益之间建立了强有力的预测联系，我们根据Shumway（1997）的方法对除牌收益进行了调整。括号中显示的相应t统计量基于月收益率的时间序列分布得到。
面板A显示，在等权加权的基础上，EMI的五分位数最高的那一组的公司每月以88个基点的表现胜过处于五分位数最低组的公司（t统计量为4.59），年化后约为10.6％。然而，有趣的是，较大的等权价差似乎一部分是由于低EMI公司的股票表现异常差所致。尽管我们的假设预测低EMI公司在公告月份中表现落后于高EMI公司是因为它们缺乏最有效的预期管理，但是如果收益价差都是由那些假设不会采取预期管理措施的低EMI公司驱动的，那将会产生问题。
表2中的面板A还显示，当对收益进行市值加权时，低EMI公司的不正常表现就消失了。具体而言，小组A的第二行显示，尽管低EMI公司中没有明显的表现不佳，但高EMI公司在公告月份中的表现要比低EMI公司高出64bp（t统计量为 3.02）。这些结果表明，在最低的五分位数那一组中，较低的等权加权收益是由较小公司的不良业绩所导致的，尽管后来的检验表明，这种影响也不是很稳定。
表2的面板B显示，当根据Daniel et al. (1997)的方法按公司规模，账面市值比和动量对收益进行特征性调整后，EMI与公告月收益之间仍然存在强的正相关关系。通过这些调整，等权加权时，EMI最高的五分位数中的公司的收益每月要比在最低的五分位数中的公司高出64个基点（t统计量= 4.03），而在市值加权的基础上，每月要高出80个基点（t统计量 = 3.49）。
表2的面板C使用Fama-MacBeth回归来确定EMI相对于其他已知信号增加的预测能力，这些其他信号是可以解释收益的横截面的变量，包括公司市值，动量，波动率，营业额，一个月滞后期的收益，EPS的变化，应计费用和标准的分析师覆盖度的代理变量。为了便于解释，每个月将所有自变量（收益除外）进行标准化，使其均值和单位标准差为零。
Frazzini and Lamont（2007）的研究表明，盈利公告溢价是受到散户投资者关注度提高的推动，散户投资者更倾向于购买而不是出售股票。Frazzini和Lamont（2007）使用异常交易量来表示关注度，并发现公告溢价集中在公告月交易量与非公告月份交易量之比较高的公司。我们的研究在思路上与Frazzini和Lamont（2007）的研究是相关的，因为我们的综合指标的一个组成部分就是关注度。为了与我们的发现区分，我们纳入了交易集中度之比（VCR）这一他们在研究中使用的用于预测公告溢价的度量指标。面板C的第（6）列确认VCR积极地预测了公告收益，但也表明将其纳入后对EMI的预测能力影响不大，这表明预期管理对公告溢价的影响是独一无二的。
Barber等（2013）的研究表明，在公告月份，特质波动率上升时，公告溢价会更高。为了与我们的发现区分，我们把IVOL（Barker等人研究特质波动率使用的代理变量）作为变量纳入，复制了IVOL和Barber等人记录的公告月收益之间的正相关关系，发现我们的EMI指标仍然是一个增量显着的预测指标。这表明Barber等人关于特质波动性的研究（2013）和我们对预期管理的研究对公告溢价的解释形成了互补。
最初，读者可能会担心我们的结果反映了EMI计算时用到的过去销售增长对收益的影响。但是，Lakonishok等（1994）以及Dechow和Sloan（1997）的研究表明，过去的销售增长对未来的收益产生负面影响，因为投资者倾向于过度外推过去的趋势。高EMI公司的过去销售增长趋势往往更高，所以使得EMI和公告月收益之间的正相关关系更令人信服。
表2的面板D还展示了Fama-MaccBeth回归的结果，该回归控制了Green等人中使用的94个预测变量。第一列控制Green等人的12个具有显著单变量预测能力的变量。第二列包含了9个在多变量检验中具有增量预测能力的变量，最后一列包含他们考虑的所有94个变量。在这三组回归中，EMI都保留了对收益的预测能力，数值和显著性与面板D第（6）栏的结果相似。
图1顶部面板展示了样本窗口中每年多空EMI策略的平均月度原始收益。在1985-2015年样本窗口的31年中，我们发现23（22）年中的等权（市值加权）策略收益为正，这表明我们的发现并非局限于一小部分年份。我们还发现，在诸如2008年这样的低迷市场中，策略没有明显的表现不佳。
针对上述发现的一种可能的基于风险的解释来自Savor and Wilson（2016），他们的研究认为公告期的收益是对盈利消息与宏观经济增长关联程度的补偿。根据Savor和Wilson（2016）的实证结果，盈利公告溢价与未来宏观经济增长呈正相关。为了探究这一潜在的解释，图1中的B面板包含了将我们的样本期与Savor和Wilson（2016）测算的未来季节性调整后的宏观经济增长水平对应得到的三个子样本期的平均月度EMI策略收益。根据基于风险的解释，高EMI公司的盈利信息可为宏观经济增长情况提供信息，因此，在未来宏观经济正在增长（衰退）的时候，月度EMI收益的价差应该最大（最小）。图1的B面板显示了相反的结果。具体而言，我们发现宏观经济收益增长与EMI收益价差之间存在弱的负相关关系。这说明我们的发现不可能用基于不可分散风险的理论去解释。
为了进一步减少存在基于风险的解释的担忧，表3报告了在控制每个投资组合对标准月度资产定价因子的敞口后，公司预期公告月的EMI收益价差。A组和B组中报告的alpha分别对应基于同期超额市场收益（MKTRF）以及基于市值，账面市值比和动量因子（SMB，HML和UMD）对投资组合的收益进行月度时间序列回归得到的截距。此外，为减轻人们对盈利风险溢价的担忧，C和D组中的分析纳入了盈利公告风险因子（EARF）和公告期与非公告期的收益价差。
面板A和B显示与EMI策略相对应的alpha值在经济和统计上均具有显着意义，其中等权组合的alpha为81个基点（t统计量= 4.27），市值加权组合的alpha为71个基点（t统计量 = 3.33）。此外，面板C和D显示，在调整了公告风险因子EARF之后，记录的alpha值仍然显著，等权组合的alpha为65个基点（t统计量= 3.26），而市值加权的alpha为61个基点（t 统计量= 2.72）。
表3的一个关键结果是，尽管低EMI公司中也承担着公告风险，他们的条件性公告溢价不存在。例如，面板B和D显示市值加权的公告月Alpha仅在EMI五分位数最高的两组中具有统计意义，且月度alpha随着分位数的提高而增加，这与我们的中心论点是一致的，即预期管理有助于盈利公告溢价的出现。
到目前为止，我们结果的一个拓展是检验我们的发现是否集中在高度不确定性的公司中，这些公司可能更容易改变投资者的预期（Bradshaw等人（2016））。为了探讨这种可能性，图2中的面板A包含根据EMI以及两个针对不确定性的代理变量：公司年龄（AGE，以公司首次出现在CRSP中的月份数表示），收益波动率（VTLY）进行双重排序得到的等权，市值加权组合的公告月收益率。这些检验表明，策略收益集中在新上市和存在高度不确定的公司中，这表明期望管理在年轻公司以及投资者眼中业绩前景不确定的公司中最有效。
不确定性的另一个潜在来源是新任CEO，CEO可能会改变公司的战略或财务政策。如Graham等人所建议的那样，新任CEO还可能对预期管理有直接更强的动机，由于这两个原因，我们在图2的面板B中证实，在过去五年中任命CEO的公司中，EMI策略收益显著。
3.4. 降低的预期: 从公告期之前的收益中发现的证据
我们研究的一个显着特征是，我们假设公司通过降低投资者在公告期前的预期而助长了定价错误，并且在公告发布后市场价格向上修正。因此，我们认为预期管理产生的是“ V形”收益规律，而不是一开始反应不足而随后朝相同的方向移动。我们认为该规律会反转企业公布财报之前和期间的价格变动方向。
具体地，我们认为具有更强预期管理动机的公司在公告期前的股票表现会不及动机较弱的公司。我们研究公司预期公告月之前的日历月（即M = T-1时）的股票收益，在表4的A和B面板中进行了检验。表4的结果与我们的预测一致，对于原始收益，特征调整后的收益以及因子调整后的收益，高EMI的公司的平均收益都低于低EMI的公司。图3展示了预计公告期以及之前月份的经因子调整后的alpha的价差（高EMI组与低EMI组），其中色条表示显著度。图中清晰的展示了V型曲线。
为了提供更多的细节，图4展示了高EMI和低EMI公司的日收益率的价差，面板A在公司预期公告日期附近绘制，面板B在实际公告日期附近绘制。图4中的两个面板均显示，高EMI公司在公告期前的股票表现要落后于低EMI的公司，这与我们先前基于月度收益的结果一致，我们的日收益图显示，高EMI公司股票的表现不佳在大约公告前的第30天至第-11天最明显。
在图4面板B中使用公司的实际公告日期有助于强调，高EMI公司股票的优异表现集中在公布盈利信息的短暂时间窗口中。正如我们将在下面更详细地显示的那样，这一出色的表现与EMI高的公司公告的盈利超过了一致预期相吻合。总之，这些结果与EMI高的公司在公告盈利消息之前降低了投资者的预期的结论相一致，公司人为制造了业绩惊喜。
接下来，我们将公告月的结果与公告期前的结果结合起来，以说明图3和图4中所示的V形规律如何随EMI发生变化。我们使用一种交易策略来做到这一点，具体来说，在日历月M-1结束时，我们买入有望在M月份公告盈利消息的公司（即M = T的公司）并卖出在M + 1月公告盈利消息的公司（即M = T-1的公司）。我们预计，由于预期管理措施产生V型规律，因此该策略将在高EMI公司中表现良好，而由于缺乏期望管理，因此在低EMI公司中不会获得异常收益。
表5的面板A显示，仅在高EMI公司中进行交易时，此策略在市值加权组合中产生了非常显着的经因子调整后的alpha，约为82个基点（t统计量= 5.12）。此外，与我们的预测一致，在低EMI公司中，该策略的alpha值在统计上不显著。策略的alpha并且随EMI单调递增。多空策略（买入高EMI公司，卖出低EMI公司）得到的市值加权alpha为116个基点（t统计量= 4.38）。
表5的面板A中的组合策略与先前文献中的盈余公告溢价（EAP）策略密切相关，后者买入正在盈利公告的公司并卖出其他公司。与面板A相似，面板B中的结果表明，在高EMI公司中存在正的EAP策略alpha，而低EMI公司中的alpha值接近零，并且alpha值随EMI单调递增。
综上所述，表5中的结果表明，先前研究中记录的盈利公告溢价并不是所有公司的普遍现象，而是集中在高EMI公司中，这些公司通过预期管理在季度收益中产生了V形周期。
3.5. 收益的季节性效应
在本节中，我们研究了预期管理与先前研究中记录的收益的季节性之间的联系例如Heston和Sadka（2008），Keloharju等人（2016），eston和Sadka（2008）发现，在同一日历月，股票往往每年都有高（或低）回报。他们排除了周期性的公司事件（例如盈利公告）作为解释因为即使在公布盈利消息数月后，季节性结果仍然存在。然而，我们认为这并不能排除预期管理是收益季节性变化的一个因素，因为预期管理不仅在公告月份而且在非活动月份都产生重复的收益规律。具体而言，我们预测预期管理将使股票收益与过去月份中与收益周期中同步的月份（之前的3,6,9,12个月）收益的正相关性高于未同步月份（之前的5、7、8、10和11个月）。此预测意味收益的季节性规律的程度，可以用同步月份和非同步月份收益的预测值之差衡量，并且季节性规律的程度随EMI呈上升趋势。这种关系与EMI和盈利公告溢价之间的关系是不同的。
在表6中，我们通过Fama-MacBeth回归证实预测，这些回归是把月度收益率与在报告周期内同步的月份的累计月收益与非同步月份中的月累计收益价差做回归。为了进行这些检验，我们根据同步收益与非同步收益的价差（称为同步-非同步价差）将公司划分为十个分位组。为了检验季节效应如何随预期管理的动机而变化，我们还将“同步-非同步”价差与两个指标变量（高EMI和中EMI）进行交互，这两个变量分别表示前两个五分位组中的公司。
我们测量公司在M月的收益，并将其与M月之前的日历年的EMI平均值配对。由于我们对季节性的检验基于日历时间，因此表6中使用的样本要比目前为止我们使用的数据要多，总共产生了947,471个公司/月观测值。与我们的主要预测一致，表6的列（1）至（3）显示我们的季节性十分位策略每月产生大约30 bp的异常收益（t统计量= 3.43），并且这种规律似乎主要由具有更强的动机来管理预期的公司驱动。具体而言，第（2）列中的交互作用项表明，高EMI公司中的策略回报上升到大约50个基点（t统计= 3.30），但在低EMI公司中，统计学和经济学上都不显著。
表6还证实了我们先前的结果，即盈利公告溢价主要集中在高EMI的公司中，并随季节效应的增强而增加。具体来说，我们的公告月指标，EA Month和高EMI之间的相互作用影响表明，高EMI的公司中，平均公告溢价达到每月72个基点（t统计= 7.02）。而在低EMI的公司中似乎没有公告溢价。这些发现与我们的中心论点相一致，即预期管理对两个资产定价规律同时有贡献。
在一定程度上，公司通过在相邻季度重复进行预期管理来引发周期性的收益相关（即，季节性），我们还预测并发现，我们的季节性结果集中在定期公布收益的公司中。这些检验都是基于这种想法，即定期公布收益说明这些公司更有可能以固定月间隔重复预期管理行为。
表6的第（4）列至第（6）列基于企业盈利公告期之间相隔月份的历史标准差，对样本分组并重复了我们的分析。第（4）栏显示在以三个月的固定间隔进行公告的公司中，策略收益增加到大约60个基点（t统计量= 2.87）。与之相反的是，表6的第（5）和（6）栏显示，在以不规则的时间间隔公布盈利的公司中，季节性收益的显著性会降低。我们的结果集中在固定间隔公告的公司中，这表明公司公告时机的一致性在引起季节效应方面起着直观的作用，因为这使公司更有可能按周期性间隔重复循环预期管理行为。
总之，我们的结果表明，预期管理（事件时间现象）为收益的季节效应（日历时间现象）提供了重要的解释。尽管大多数先前的研究将收益的季节性描述为对未观察到的定价风险存在敞口的反映，但我们的发现表明预期管理是一个独特的促成因素。
4. 机制：预期管理存在的证据
在EMI和公司股票收益之间建立了稳定的关联之后，在本节中，我们研究非基于价格的结果中的规律，这些规律与参与预期管理的公司直观地相关，但也不太可能反映价格风险。本节还对公司如何以及为何进行预期管理进行了检验。
4.1. 盈利与分析师预测的性质
在本节中，我们将首先验证高EMI公司更有可能报告基于分析师的业绩惊喜，在此过程中，我们强调，高EMI公司基于分析师的业绩惊喜与业绩的同比变化的反差更大。
表7中的面板A列出了每个五分位分组中的季度收益的同比变化（以∆EPS表示）和基于分析师的惊喜（SURP）。我们发现，高EMI公司报告的季度利润年同比平均变化为负，这并不奇怪，因为高EMI公司倾向于通过人为构造实现更高的过去销售增长，而先前的研究表明，极端的高增长往往引发相反的结果。令人惊讶的结果在于，尽管高EMI公司出现了利润的负增长，但高EMI的公司反而更有可能报告基于分析师的业绩惊喜。表7中的结果与EMI高的公司将分析师的预期下调至实际业绩可以战胜的水平，以减轻报告中盈利能力下降的负面影响的假设一致。
由于媒体文章通常根据基于分析师的业绩惊喜来表征公司的盈利消息，因此我们假设EMI与业绩惊喜之间的正相关系数集中在零附近 我们在面板B中使用一系列相对于分析师的预测定义的0-1变量来探索这一假设：SURP等于0时Meet等于1；当SURP大于0但小于1％时，NBEAT等于1，表明公司的表现稍稍战胜了分析师的预期；当SURP小于零但大于-1％时，NMISS等于1，这表明公司稍稍不及分析师的预测。
表7使用如下的二重差分来研究在0附近的业绩惊喜分布的不连续性。
较高的D-I-D值表明，高EMI的公司更有可能稍稍战胜预期。面板B和面板C表明D-I-D值随着EMI五分位数单调递增，这与EMI公司更可能战胜预期一致。
表7还显示高EMI公司的绝对分析师预测误差更可能较小（即更多的稍稍战胜预期和稍稍不及预期），这与分析师更准确地预测更大且波动较小的高EMI公司的盈利状况相一致。为了减轻对表7的调查结果反映出预测盈利难度变化的担忧，我们在将所有公司的业绩惊喜按各自EMI五分位数组内的业绩惊喜标准差进行标准化后，在图5中比较了业绩惊喜的分布。
图5绘制了最高和最低EMI五分位组的分布的差异，发现在0附近的分布存在很大的不连续性。具体来说，与低EMI的公司相比，高EMI的公司更有可能超出分析师的预期。当业绩惊喜的绝对值进一步大于零时，图5所示的分布不对称也会消失。业绩惊喜在零附近的这种局部不对称性与预期管理主要关注公司是否超过了预期，而不是惊喜的程度一致。
4.2. 学习
第1节中我们发现了在样本期内持续存在的EMI策略收益。Hartzmark and Solomon（2018）中对这种持续性的一个解释是，即使是针对重复发生的事件，投资者也经常犯重复的错误，我们假设这些重复错误的发生可能使得公司随着时间推移变得更善于管理预期，从而增加了业绩惊喜的频率。这种增加可能会削弱过去行为对未来的预测能力从而阻碍投资者的学习。为了探讨这种可能性，表8包含了回归，其中因变量是表示胜过分析师预测的变量（即）。
为了研究公司行为的趋势，我们添加了一个新变量Log（Time），该变量等于样本期开始到公司盈利公告之间的年数的对数。表8中Log（Time）的正系数表示随着时间的推移，超出预期的公司所占的比例增加。更有趣的是，表8中Log（Time）与EMI之间的交互项系数也显著为正，表明在样本期内，高EMI公司的积极惊喜比低EMI公司的增长更快。这些结果表明，即使投资者从高EMI公司的过去行为中学习，也会有越来越多的高EMI公司成功地实现预期管理。
总之，本节的结果表明，企业可能会随着时间的推移调整或完善其策略，这可能会增加投资者学习的成本。从更普遍的角度来看，这些结果表明某些异常的收益可能会持续存在，因为企业行为随着时间的推移而发生变化，从而使投资者学习过程更为渐进缓慢。
4.3. 使用业绩指引管理预期
我们的下一组检验通过寻找IBES的公司业绩指引中的规律，为公司进行预期管理提供了更直接的证据。为了发现公司在公告前的预期管理，我们在50天的窗口中研究业绩指引的规律，该窗口在其预期公告日期前五天结束。
表9包含了几种业绩指引的指标对EMI回归的结果。前两栏显示，高EMI公司在发布公告之前更有可能发布指引，这与高EMI公司更定期地与投资者沟通一致。
表9的最后四列显示，相对于其后实际报告的业绩以及当前分析师的一致预测（来自高EMI公司的业绩指引更可能是悲观的（报告中的EPS>业绩指引中的）。这两个结果都与先前的观点一致，即企业在发布公告之前使用业绩指引将投资者预期控制在可战胜的水平上。
公司在公告期前发布较低的业绩指引时，我们预计观察到分析师对该公告的预期下降。与该预测一致，表9的最后两列包含了分析师对盈利预测的“下调”对EMI回归的结果，其中“下调”定义为在预期公布日期之前对该季度的第一个到最后一个盈利预测的中值的百分比变化。
图6绘制了公告周之前，周频的基于分析师的业绩惊喜，SURP。SURP的定义为实际每股收益与分析师平均预期的每股收益之差除以前一期的每股总资产。我们通过每个公司各自所处的EMI五分位组内的业绩惊喜标准差来标准化所有公司的SURP，这可以通过确保每个五分位数组内的标准差为1来更容易地解释之间的差异。图6中的面板A显示，分析师更有可能对差异投资组合（高EMI-低EMI）做出下调的修正。这与表9中的结果一致，即企业倾向于发布低于一致预期的业绩指引。此外，分析师预期的这种“下调”规律在公告前的几周就很显著，这与我们观察到的高EMI公司股票的收益降低的日期重叠。图6的面板B显示，这种“下调“规律主要由高EMI公司推动，而这些结果与高EMI公司积极管理预期一致。
4.4. 预期管理的动机
到目前为止，我们的结果表明，预期管理会影响股价。某些公司会形成季度的收益周期，从而有助于解释盈利公告溢价和收益的季节性变化的情况。在本小节中，我们通过研究经理们管理预期的动机，以基于收益的结果进一步证明结论。
在表10中，我们提供的结果表明预期管理的动机与内幕交易相吻合。具体来说，我们预测EMI高的公司的内部人会趁机从V形收益规律中获利，这表明公司通过预期管理为自己提供了便利。
表10使用两种方法报告了内幕交易规律与EMI的关系。首先，按照Ali和Hirshleifer（2017）的方法，在收益公告日前后的几天内检查内幕交易。我们按如下公式计算买卖比率：
其中B和S分别是内部人士买入和卖出单的总数。我们在整个季度，公告前和公告后的时期中分别计算该比率。然后，通过从公告前和公告后的比率中减去整个季度的比率，来计算异常的买卖比率。
表10的面板A显示，高EMI公司的内部人士在公告前的时期内有异常高的买卖比率，面板A还显示在公告后的时期内，这种规律会弱很多。在公告日前后的这种不连续性表明，高EMI公司的内部人士将从公告前的低迷价格以及随后由自己公司帮助创造的公告收益中获利。
我们还从月频的角度研究了内部人士的行为。根据同一内部交易者的交易方向与上一年的同一日历月内的交易方向是否相同，将内部交易分类为机会交易和常规交易。表10中的面板B显示，尽管平均来说，高EMI公司进行的机会性内幕交易方向为买入，但存在周期性规律，即在盈利公告前的一个月内，他们的交易比平时更倾向于购买（T-1期 ），而在后一个月倾向于卖出（T + 1期）。这种周期性规律与面板A中的结果一致，表明高EMI公司内部中的机会主义人士利用了预期管理所带来的收益周期。
在面板B中，我们使用Cohen等人（2012）的方法对常规内部交易进行了类似的检验。我们发现常规交易中经济上较弱但仍具有统计意义的周期性规律。这种发现的一种可能的解释是，周期性收益规律会重复多年，并且常规交易者会学会从这种周期性规律中获利。但是，机会交易的周期性比常规交易大得多，如“ Opp.-Rout”行中的结果所示。综上所述，表10中的结果表明内部交易是企业管理预期的一种新颖动机，并表明高EMI企业的内部交易者通过把握交易时机，从预期管理对收益的影响中获利。
4.5. 稳健性
在本文的最后一节，我们将证明我们的主要推论对前人研究中确定的针对公司预期管理的替代代理变量也具有稳健性。
第一个替代变量依赖于公司历史上利润最集中的财务季度，例如夏季的冰淇淋公司。Chang等（2017）显示，企业在公告利润集中季度的业绩时，股票往往会获得更高的平均收益。我们推测，利润集中度的衡量指标，称为EarnRank，确定了对于评估公司的业绩和前景最为关键的会计季度，在该季度公司面临更大的公告积极的盈利信息的压力。例如，在其他所有条件相同的情况下，我们预计冰淇淋公司在夏季的利润可能比冬季的利润更受关注，这是管理能力和公司维持其核心业务能力的标志。我们使用公司过去20个季度的盈利的分布，将EarnRank计算为公司同一财季过去5个公告中的每股收益的平均排名。
第二个替代指标汇总了Matsumoto（2002）中确定的几个与公司达到或超过分析师的预测相关的特征。Matsumoto（2002）指出，那些拥有更高的机构持股比例，增长期望和对资产的隐含所有权的公司，以及亏损公司，来自高诉讼率行业的公司，达到或超越预期的可能性更高。基于Matsumoto（2002）的发现，我们为企业的预期管理创建并使用了第二种替代代理，它为具有这五个特征的企业赋予了更高的值。由于Matsumoto（2002）中的某些输入变量是0-1变量，因此我们首先将非0-1变量转换为从0到1范围内的数值。得到的复合代理变量，我们称为Matsumoto。每当公司的机构持股比例，预期的长期增长率或隐含的所有权高于M月所有预期发布公告公司的中位数时，该复合变量将其得分将加1。类似地，当公司报告最近四个季度中出现持续亏损时或者最近几个季度公司在高诉讼风险行业中运营时，Matsumoto得分也将加1。
为了与我们的主要检验中使用的五分位分组想匹配，我们把Matsumoto得分为0或1的公司归入最低分位组。为了在M月预测结果，我们将公司按照M-12月的 EarnRank 和Matsumoto进行五分位分组。两种替代变量均与EMI呈正相关，spearman和pearson相关系数介于0.10至0.33之间，表明这三个代理变量可能捕获相似的底层结构，但它们在机理上不相关。
表11的面板A显示，这两种替代变量对公司的预期公告月的收益具有重要的预测能力。具体来说，多空EarnRank策略在市值加权下alpha达到64bp（t统计量= 2.83），表明投资者对利润集中度高的季度的盈利消息感到惊喜。面板A也显示了Matsumoto投资组合中类似的规律。具体而言，多空Matsumoto策略的等权alpha为101个bp（t统计量= 3.97），这是一个新结果。
面板B和面板C显示，具有更强预期管理动机的公司也更有可能出现基于分析师预测的业绩惊喜。同样，这些数据表明，在这两种替代变量的检验中，具有更强预期管理动机的公司，稍稍超过分析师的预期的概率是业绩稍稍不及预期的3到5倍。这些发现与我们之前基于EMI的测试的结果相似。
最后，在面板D和面板E中，我们说明了研究人员如何利用EMI与两个替代代理之间的互补性来提高策略收益。具体来说，预期公告月的市值加权EMI收益价差在EarnRank和Matsumoto最高的分位组中最明显。这些互补性提供了进一步的证据，证明我们的代理变量彼此之间不相交，而是在预测收益时互补。总体而言，表11中的证据表明，企业预期管理与收益之间的联系相当普遍，这减轻了对于我们的结论只在特定的代理变量下成立的担忧。
5. 总结
本文的主要贡献在于建立了预期管理与两种主要的收益规律（盈利公告溢价和收益的季节性效应）之间的联系。前人的研究分别研究了这些现象，而我们的创新是共同研究它们。为此，我们基于可广泛观察到的公司特征为公司的预期管理动机引入简单的代理变量，我们证明，该代理变量可以为公司的业绩惊喜和股票收益提供强大的预测能力。
我们发现，具有较强动机的公司在事件期的股票收益中显示出可预测的V形规律，这很难通过基于风险的理论来解释，却与公司降低公告前预期以在高关注度期间产生业绩惊喜的观点相一致。我们还通过证明具有较强动机的公司表现出几种不依赖于市场价格的规律来验证我们的代理变量。这些规律包括:预期管理动机强的公司更有可能稍稍战胜分析师预期，发布低的业绩指引以及经历分析师公告前预测的下调。
综上所述，我们的证据表明，企业传递超预期的盈利信息的动机有助于解释其公告期间观察到的正的平均收益率，以及各个财季收益率的周期相关性。更广泛地说，我们的发现表明预期管理会引起投资者预期的可预见的偏差和反转，并为研究投资者关注度，信息中介和公司行为对收益横截面的影响提供了一个新颖的视角。
海外文献推荐：因子选股类
