顾客至上:消费者在线投诉的基本面预测能力研究

随着数字经济时代的到来,数据要素成为这一新经济形态的核心引擎,催生了更多另类数据。作为一种典型的另类数据,消费者在线投诉信息对企业发展具有至关重要的影响。本文基于千万级别的消费者在线投诉数据,系统研究了消费者在线投诉的信息含量问题。研究发现:首先,消费者在线投诉数据含有与公司基本面相关的信息,对公司未来营业收入增长率具有良好的预测效果。其次,从不同类型的消费者在线投诉的预测能力来看,针对质量的“结果失败”投诉和企业无回应的投诉具有更强的基本面预测效果。再次,我们针对消费者在线投诉的预测能力开展了进一步讨论,发现消费者在线投诉具有行业溢出效应,对同行业其他企业同样具有一定的基本面预测能力;从预测窗口来看,具有一定的持续预测能力;从预测类型来看,对企业财务危机也具有较好的预测能力。此外,消费者在线投诉的基本面预测能力具有显著的异质性,在低信息透明度和消费者业务重要性更高的样本中更加显著。本文的研究结论对于监管机构、上市公司、专业投资者等相关主体具有重要的启发价值。

基于MS建模方法的基本面分析师预测行为研究

从证券市场参与者的有限理性出发,分析了基本面分析师在进行价格预测的过程中所面临的复杂制度环境。通过MS(MicroscopicSimulation)的建模方法,考虑了证券市场交易制度和各类参与者的决策规则之间的相互作用,建立了仿真的证券市场。仿真的结果表明,当公司具备投资价值且上市公司盈余管理能力较强时,基本面分析师即使能够分析出上市公司的真正业绩,仍会用粉饰过的盈余进行股价的预测。