分析师能否更好地预测反弹而不是崩盘？

出于这个原因，我们创建了两个子样本来进行估计：子样本A，它只包含那些代表与之前I/B/E/S年份相关的一致意见向下变化的建议；子样本B，它只包含有一个向下建议变化的证券。实证结果4。1.尾部依赖项的半参数估计第一步，我们以非参数方式估计平均推荐和过滤回报的边际分布，并进行科尔莫戈-奥夫斯米尔诺夫检验，以确保所得边际估计是均匀分布的。我们发现，我们不能拒绝完整样本和子样本中的一致性零，在所有情况下，p值都非常接近1。接下来，我们将经验d.f.替换为SJC copula模型，并使用最大似然法获得尾部相关参数λu和λl的估计值。我们首先使用全样本进行估计（不考虑建议变更），然后使用子样本A（考虑建议降级）和子样本B（考虑建议升级）。我们发现，在亚样本中，Sensus推荐分数与六个月超额回报之间存在较高而非较低的依赖性，但在全样本或亚样本B中则不存在这种依赖性。

SJCcopula模型的估算结果如表1所示。子样本A中的上尾依赖系数估计的高统计显著性表明，最有利的建议之后不会出现异常大的超额回报，但仅当这些建议代表一致意见下降时，与表1:SJ C copula估计：平均建议和600万超额回报相比。^λu^λ0.039 0.006-14.6（1.115）（0.337）以建议升级为条件0.003 0.001 2.27（0.420）（0.001）以建议降级为条件0.158***0.014-19.9（2.377）（0.320）注：括号中的数字为t比率。AIC——Akaike的信息标准。至之前的I/B/E/S文件。这可能是由于投资者倾向于在短期内对一致意见的恶化做出过度反应。λL的重要性缺失表明，这种关系不适用于最不利的经济建议，我们发现，这种关系与未来异常低超额回报的更大可能性无关。换句话说，我们发现ana-lysts能够识别将显著超过预期的股票，但不能识别将表现不佳的股票，并且它们的预测能力取决于之前的建议变化。5.讨论在分布的上下尾端，建议和回报之间的关系不对称可能是由于分析师对证券评级过低或过高的可能性的反应不同。据推测，分析师的目标是发布最终有利于客户的建议。对于只做多的投资者来说，错误的卖出建议会导致错过获利机会，但不会导致直接的资本损失。这可能比导致金钱损失的错误购买建议更容易接受。

认识到这一点，厌恶风险的分析师可能需要更高水平的信心来发布异常高的建议，而不是异常低的建议，因为在前一辆车之后犯错误会带来更大的成本。这自然会导致我们记录的发行版上下部分的推荐质量不对称。参考巴伯，B.，莱哈维，R.，麦克尼科尔斯，M.，特鲁曼，B.，2001年。投资者能从先知那里获利吗？安全分析师的建议和股票回报。《金融杂志》56531-563。巴伯，B.M.，莱哈维，R.，杜鲁曼，B.，2010年。评级的变化、评级水平以及分析师建议的预测价值。财务管理39533–553。博尼，L。，沃马克，K.L.，2006年。分析师、行业和价格走势。《金融与定量分析杂志》41，85。陈，X.，范，Y.，2006。基于copula的半参数时间序列模型的估计。《经济计量学杂志》130307–335。美国切鲁比尼，东卢西亚诺，西维基亚托，2004年。金融中的Copula方法。约翰·威利父子公司。恩格尔，R.F.，19 82。自回归条件异方差与英国通货膨胀方差估计。计量经济学：计量经济学学会期刊，987-1007。吉内斯特，C.，古迪，K.，里韦斯特，L.P.，1995年。多元分布族中相依参数的半参数估计方法。Biometrika 82543–552。格林，T.C.，2006年。客户访问分析师建议的价值。《金融与定量分析杂志》41，1。伊夫科维奇，Z.，吉加迪什，N.，2004年。预测和建议修订的时间和价值。金融经济学杂志73433-463。杰加迪什，N.，金，J.，克里斯奇，S.D.，李，C.M.C.，2004年。分析分析师：什么时候建议会增加价值？《金融杂志》591083-1124。吉加迪什，北，金，西，2006年。

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