行业特定知识转移与分析师预测质量:来自券商机构并购的证据

当前频发的“研报门”事件使得如何提升分析师预测质量成为学术界的热点话题。并购作为券商获取外部知识资源的有效途径,是分析师提高业务水平的重要手段。为此,借助券商机构并购事件构建多时点DID模型,基于知识转移视角探究了行业特定知识对于分析师预测质量的影响。研究结果表明:券商机构并购能够有效改善分析师预测质量,降低分析师预测偏误和预测分歧;且这一改善效应在吸收合并与控股合并的并购事件中更为明显。进一步研究发现,当客户公司地理距离邻近、分析师知识差距较大以及工作年限较短时,并购后分析师预测质量的改善效果越明显。基于知识转移的视角,明晰了分析师预测质量的影响因素与作用机制,对于监管机构制定和完善有关券商并购重组的政策具有重要参考价值。