CFA考试对卖方研究的意义

Qiang Kang，Xi Li以及Tie Su三位学者近日在《金融分析师杂志》上发表了题为《卖方分析师与CFA项目¹》的文章，文章收集了美国大约9900名卖方分析师从1993年到2015年长达23年间的股票推荐数据，经过严谨的统计与计量经济学分析，发现拥有CFA资格的卖方分析师推荐股票的回报要比没有CFA资格的分析师的回报每年高4.7个百分点，在信息比率上高0.058；而且拥有CFA资格的分析师成为美国《机构投资者杂志》评选的年度全美最佳研究团队的概率要比没有CFA资格的分析师高19%。三位学者表示，虽然之前业界都普遍认为CFA考试对分析师的股票推荐表现及个人职业发展有很大助益，但一直没有大规模的定量证据，这次的研究填补了这一空白，从而为学界、实业界甚至监管机构提供诸多启示。三位学者在文末甚至建议，考虑到CFA资格的显著好处，建议将CFA资格作为进入分析师行业的强制准入资格，这对提升整个分析师行业的专业水平有很大帮助。下面，让我们具体看看文章是怎么得出上述结论的。

一、文章的基本思路

要分析CFA资格对于分析师荐股表现与职业发展的作用，首先要解决的问题是使用什么指标来衡量这两点。首先来说荐股表现，作者认为，传统上使用盈利预测的准确性指标(即分析师预测企业季度盈利与最终公布的实际盈利之间的差别)来衡量分析师的表现并不适宜，因为盈利预测只是一个中间结果，分析师只是通过盈利预测达到推荐买入、持有或卖出股票的结论，因此使用分析师的荐股结论更加能衡量分析师的能力。三位作者搜集了institutional Brokers Estimate System(IBES)数据库的数据，得到了9843位分析师从1993至2015年间共47488条荐股结论，这些荐股结论使用1至5五个数字来标记，分别对应强烈推荐买入、买入、持有、卖出、强烈推荐卖出。然后作者根据分析师的荐股结论来建立投资组合，如果荐股结论为1或2，则在组合中做多，如果荐股结论为4或5，则在组合中做空，当荐股结论变为3时，则将股票从组合中剔除。

像上面说的那样，我们就可以通过观察组合的回报来研究分析师的荐股能力。为准确衡量分析师获得主动回报的能力，作者使用了Carhart四因子模型²，以分析师组合回报为因变量，以系统风险因子、账面市值比因子、市值规模因子以及动量因子为自变量，从而可以剔除四个因子对分析师组合回报的影响，剩下的常数项便是阿尔法收益，是分析师真正依靠自身研究获得的超额回报，从而可以准确的衡量分析师的研究与荐股能力。

作者用分析师是否是《机构投资者杂志》评选的全美最佳研究团队成员来衡量CFA资格对分析师职业发展的作用，如果分析师是其成员，则用数字1表示，如果不是，则用数字0表示。在9843名分析师中，约有10.3%的人是全美最佳研究团队成员。

为了准确分析CFA资格对分析师荐股能力与职业发展的影响，首先需要剔除其它的影响因素，主要有四个：分别是分析师的先天因素、宏观经济的变动、分析师所在公司的影响以及分析师的个人经验。下面分别来解释：

• 分析师的先天因素：作者指出，要想衡量CFA课程对分析师的能力的影响，首先必须要剔除分析师的先天因素，比如那些拥有CFA资格的分析师可能智商更高更聪明、也可能更加刻苦认真，从而使得他们的研究业绩较好。如果不剔除这些因素，那么哪怕拥有CFA资格的分析师比没有CFA资格的分析师业绩要好，也没法说明这种差别是CFA课程的作用。
• 宏观经济的变动：投资组合回报在很大程度上受到宏观经济与商业周期的影响，拥有CFA资格的分析师业绩更好也有可能是受到了宏观经济有利因素的影响，所以这个因素也必须剔除。
• 分析师所在公司的影响：拥有CFA资格的分析师可能更容易进入更好的公司，好公司拥有更好的信息基础设施、更强的研究团队以及可以更广泛的接触上市公司，这些都对分析师的研究业绩有正面作用，因此需要剔除这个因素。
• 分析师的个人经验：一般而言，分析师的从业经验越长，他们做出优秀的股票推荐的数量也会越高，因此拥有CFA资格的分析师相比于没有CFA资格的分析师业绩更好也可能只是因为前者从业经验更长而已，所以为准确衡量CFA课程的影响，也必须想办法剔除分析师个人从业经验的影响。

作者通过使用计量经济学的面板数据回归方法以及引入若干控制变量，实现了剔除以上四种效应的目的。在剔除了以上四种效应后，剩下的便是CFA课程对分析师研究能力及职业发展的真正影响，也就可以得到我们文章开头所提到的那几个定量结论。

二、变量的定义与描述性统计

作者总共引入了十个变量，其中三个因变量，六个控制变量和一个解释变量。这三个因变量分别是：

• ALPHA：前文提到的使用Carhart模型得到的分析师组合的阿尔法收益，表明分析师获取超额收益的能力；
• INFORATIO³：分析师组合的信息比率，衡量组合的风险调整收益，该比率越高，说明组合在同样风险下获得的收益越大；
• IISTAR：为1表示分析师是全美最佳研究团队成员，为0则不是，成为全美最佳研究团队成员可以为分析师带来个人声誉，更好的职业发展与薪资待遇。

六个控制变量分别是：

• NREPORT：分析师提交的研究报告的数量，衡量了分析师的努力程度；
• NCOMPANY：分析师研究的公司数量，数量越多，则表明分析师的能力越强，行业知识越多；
• BROKERSIZE：分析师所在公司的交易员的数量，表明了公司的规模大小；
• COMPANYSIZE：分析师某一年覆盖公司的平均市值，一般而言，公司的市值越大，研究这个公司的分析师就会越多，相关信息就会越丰富，这对分析师的研究有一定影响；
• COVERAGE：分析师某一年覆盖了若干家公司，则每个公司对应也有其它分析师覆盖，则该变量衡量这若干家公司平均有多少分析师覆盖；
• EXPERIENCE：分析师向IBES数据库提交报告的年数，表明分析师的从业经验。

最重要的解释变量是：

• CHARTERHOLDER：为1表示分析师拥有CFA资格，为0则不拥有CFA资格。使用该解释变量，可以衡量是否拥有CFA资格对分析师研究能力及职业发展的影响。

各个变量的描述性统计如下：

从上图可以看出，样本中共有31.4%的分析师是CFA持证人，平均的超额收益为0.436个基点，平均信息比率为0.119，共有10.3%的人分析师是全美最佳研究团队成员，分析师们平均拥有10年的工作经验，平均发布44份研究报告，平均研究14家上市公司，经纪公司经纪人的平均数量为60人，分析师们覆盖公司的平均市值为86.69亿美元。

三、研究发现

使用计量经济学中的面板数据回归方法，将三个因变量分别对七个自变量做回归，我们就可以得到在剔除了各种其它影响因素后，CFA课程这一个因素对分析师的荐股能力和职业发展的影响。首先看下表，该表第一列表示使用超额收益做因变量对自变量回归的结果，第二列表示使用信息比率做因变量回归的结果。

在表中，数字上的星号表示统计显著性，未标星说明该变量在统计上不显著，一颗星表示5%的统计显著性，两颗星表示1%的统计显著性。显然，两颗星的变量比一颗星的变量要更加显著。我们可以看到，对超额收益这个因变量来说，CFA持证人资格变量在1%的显著性水平上显著，获得CFA资格可以帮助分析师将每日收益提高1.808个基点，也就是每年可以提升4.7个百分点的回报，这是一个非常惊人的数据，充分说明CFA资格对分析师研究能力的正面作用。从第一列我们还可以看到，分析师发布的研究报告数量越多，其获得的超额收益越少，说明研究还是得看质量，盲目追求数量反而适得其反。

从第二列我们可以看出，CFA持证资格变量在5%的显著性上显著，获得CFA资格可以将分析师组合的信息比率提升0.058，这表明拥有CFA资格的分析师推荐的股票有更好的风险调整收益。与第一列的分析类似，越少分析师覆盖的公司信息比率会越高，而盲目追求研究报告数量也会降低信息比率。最后，分析师关注或覆盖的公司越多，则信息比率会越高，这说明博闻多识还是非常有必要的。

至于CFA资格对于分析师职业发展的影响，可以看下表：

我们可以发现，成为CFA持证人可以将分析师成为全美最佳研究团队成员的比率提升二个百分点，考虑到样本中分析师成为全美最佳研究团队成员的比例为10.3%，则CFA资格可以将分析师成为全美最佳研究团队成员的概率提升19.42%(=2%/10.3%)，这个提升幅度非常惊人。在其它方面，我们可以发现，从业经验越长、发布的研究报告数量越多、研究或覆盖的公司数量越多、所在公司的规模越大，则分析师成为全美最佳研究团队成员的可能性也越大。通过将时期划分为两个阶段(第二与第三列)，我们可以发现以上结论基本保持一致。