公司多角化程度對分析師追蹤偏好及預測能力之影響

Abstract

過去針對公司多角化及分析師的研究多著重在公司產業代碼數目與分析師盈餘預測能力間關聯。本篇研究以S&P100的公司做為樣本，針對研究課題需求設計不同的多角化指標，計算企業各主要部門間報酬變異相關性程度，以此衡量公司的多角化，並透過所獲得的結果來探討多角化是否會影響分析師追蹤偏好、討論多角化程度是否會影響分析師訂定目標價以及預測長期成長率的頻率，及探討分析師價格預測的能力是否因企業多角化程度有異，而有別於以往研究之以產業集中度看一家公司的多角化情形。 本研究結果顯示公司多角化程度越高，分析師對於該公司的目標價訂定頻率以及長期成長率的預測頻率都會降低。這樣的結果可以解讀為分析師對於跨足狀況起伏較不同步調產業的公司較不具偏好，或跨足不同產業的企業會讓分析師感覺做預測會較困難。本篇研究另一個研究結果則指出公司多角化程度越高，分析師的價格預測反而越精準。這樣的結果或緣於多角化分散了營運風險，從而降低個股未預期價格波動性。綜合以上兩個結果，雖然不同產業並進行價格預測對分析師而言有較高的困難性，但多角化程度高的公司之價格波動反而容易預測，因此並不會影響分析師的專業能力。

Different from extant studies, which focus on the how the number of SIC codes of a company on its covering analyst earnings forecast ability, this study investigates price forecast ability as well as the relationship between diversification degree and analysts’ price and long-term growth forecast frequency. Moreover, in contrast with extant studies, which use industry concentration to measure diversification, this study adopts the measure of mean segment return covariability. The regression results show that more diversified companies appear to attract fewer analysts to provide price or growth forecasts. Although diversification appears to add to analyst difficulties to do forecasts and they therefore become less willing to follow such companies, analysts make more accurate target price forecasts for diversified companies. In sum, while understanding different industries may require more effort, it would not jeopardize analyst ability to predict stock price.