“学海拾珠”系列之四十七：日历更替：研究盈余公告发布时点影响的新视角
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报告摘要
主要观点
本篇是“学海拾珠”系列第四十七篇，本期推荐的海外文献研究了盈余公告的发布时点对市场的影响。作者通过一种新的视角“日历更替”来单独研究公告时间带来的影响，并在不同的研究场景下应用这种方法。研究发现，那些业绩公告由于日历更替提前发布的公司会得到更多的媒体报道，受到分析师和投资者的高度关注，以及公告前较少的信息泄漏。
回到A股市场，盈余公告的发布时间是一个较为新颖的研究视角，通过使用本文对遵循公告时间发布规律的定义可以筛选出历年一直遵循公告发布规律的公司，观察其在某一报告期公告时点发生变动时股价的走势，以及相应的盈余公告内容的变化。
- 日历更替有助于单独研究公告时间的影响，而不是其公告内容
作者首先验证了由日历更替驱动的EAOrder（盈余公告发布时间的相对顺序）的变化与公司业绩公告内容本身没有关联。作者还对“不遵循业绩公告时间规律”的公司样本进行了汇总和研究，这些公司的公告发布日期更可能是由公司内生选择的。
- 业绩公告因日历更替而提前，会得到更多的媒体报道
结果表明，在遵循公告时间规律的公司样本中，日历更替引起了媒体报道的变化，媒体对推迟发布的业绩公告报道的更少，因为它们包含了同行业公司已经发布的陈旧消息，并证明了本文的结果是顺序的变化所驱动的，而不是由公司公布业绩的速度导致。作者将遵循公告规律的公司样本与不遵循规律公司样本的研究结果进行对比，后者的公告日期更可能是由内生决定的。
- 日历更替对资本市场的影响
作者发现，对于因日历更替而提前发布的公告，分析师更有可能对其发布预测，公司的股票也更频繁地被交易，而对于延迟发布的公告则相反，这与公告发布时间造成公司在公布业绩时受到的关注程度相匹配。此外，作者发现，在由于日历更替而推迟发布公告的公司中，公告前的市场价格表现出相对更多的信息泄漏现象。
风险提示
本文结论基于历史数据、海外文献进行总结；不构成任何投资建议。
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简介
业绩公告在现代资本市场中发挥着核心作用，它传递着关于公司业绩的信息。这催生了大量研究公司业绩公告各个方面的文献，包括发布时间。然而，这些文献的一个共同特点是，它们往往侧重于描述经理人采取的行动，或者业绩公告与市场表现的相关性，而不是确定其时间的影响。鉴于公告时间在对公司和投资者行为进行建模和预测中的作用，关于公告时间影响的经验证据的稀缺性值得注意（例如，Guttmanetal.2014，Hartzmark和Shue（2017））。这种稀缺性的一个可能的原因是，在大多数情况下，确定时间成分的影响是具有挑战性的，因为公告时间通常对业绩公告内容来说具有内生性。作者通过开发一种新的方法来解决这一难题，使研究人员能够单独研究时间的影响，这依赖于企业盈余公告日期的准外生性变化。
一个研究公告时间影响的理想实验是将企业随机分配到不同的公告日期，并研究随机的时间如何映射到感兴趣的结果。为了代替随机分配实验，作者提出了一种方法，利用企业业绩公告时间的准外生变化，这种变化是由于每一个日历月的第一天是周几是不固定的，而这是随着日历年的变化而变化的，并不受到经理人的控制。
一个月开始的第一天是星期几是很重要的，因为公司通常遵守其业绩公告日期的简单规律。例如，一些公司经常在某个月的第一个星期四宣布盈余，而其他公司则经常在第一个星期二宣布。作者的方法利用了这样一个事实，即第一个星期四与第一个星期二的时间和顺序在不同的日历年中是外生的。具体来说，如果一个月是在星期三或星期四开始，那么第一个星期四就会出现在第一个星期二之前；否则，顺序就会颠倒（详见第2节和图表1）。
作者使用“日历更替”一词来指公司发布业绩公告时间的变化，这是由一个月的第一天是周几所驱动的。日历更替在公司的报告期结束和业绩公告之间的绝对天数方面造成了逐年的变化，同时也造成了各公司公告的相对排序的变化。在实施作者的方法时，作者把重点放在相对排序上，因为它与作者试图测试的信息转移预测更为一致。然而，在其他情况下（例如，研究投资者有更少的时间来预测公司的盈利新闻的影响），研究人员可能希望关注绝对天数的变化。
为了研究日历更替的影响，作者首先确定那些连续遵循业绩公告时间规律的公司（例子见第2节）。如果一家公司至少连续4个相同的报告期遵循一种规律，作者就将其视为“遵循业绩公告时间规律的公司”，尽管作者的结果似乎对这种做法并不是高度敏感。尽管偏离长期的公告规律可能是由于非战略原因（例如，假期或大股东的控制），但作者保守地放弃了所有偏离规律（哪怕一天）的公司-季度。在各季度中，这种方法可以识别出Compustat数据库中10-25%的公司（见第3.1节和图表3）。
作者研究的业绩公告规律有时是由公司的章程所要求的。例如艾默生电气公司，根据其章程规定，该公司必须在每个月的第一个星期二举行股东大会。艾默生电气公司会安排他们的业绩公告以符合这个星期二的要求，因此相对于其他公司而言，他们的公告时间可能取决于每月开始的那一天。当然，由于日历更替导致的公司公告的重新排序只是准外生性的，因为公司往往可以选择偏离他们过去的发布规律。作者将在下面进一步讨论和解决这个问题。
利用2004年至2017年的19252个公司季度的样本，作者构建了多个业绩公告时间衡量标准，称为“EAOrder”，以捕获不同公司的公告的相对顺序。作者使用四个版本的EAOrder来展示结果，分别是相对于行业内的同行（即行业内）和相对于全市场中的所有公司（即跨公司）。例如，作者的行业内构建的EAOrder等于n与N的比率，其中N是同一行业中具有相同报告期的公司数量，n是某一公司的公告日期在N公司中的排名。N的取值可能随研究者的问题或目标而变化，尽管作者表明这些差异对研究的结果没有什么影响。
为了说明企业和财政季度的特定报告行为，作者的主要测试依赖于企业内部、报告期匹配的EAOrder的变化，作者将其表示为ΔEAOrder。作者的行业内衡量标准ΔEAOrder的正值表明，相对于同行企业，公司的业绩公告时间在日历更替的驱动下有更大的延迟性，而负值表明企业发布有所提前。
作者的第一个测试试图验证本文提出的方法，表明日历更替有助于单独研究公告时间的影响，而不是其公告内容。具体来说，作者验证了由日历更替驱动的EAOrder的变化与公司业绩公告内容的各种代理指标没有关系。事实上，当把ΔEAOrder对内容代用指标和公司特征的变化进行回归时，作者发现相应的 与零没有显著差异，而且共同系数等于零。这些发现减少了选择效应（例如，对规律的战略偏离）或样本偏差引起的统计关系对结果的影响。
作者还对“不遵循业绩公告时间规律公司”样本进行了汇总和研究，这些公司的公告日期更可能是由公司内生选择的。
与作者对遵循业绩公告时间规律的公司的研究结果形成鲜明对比的是，作者发现ΔEAOrder与不遵循业绩公告时间规律的公司的业绩公告内容密切相关（例如，公司提前发布好消息和推迟发布坏消息）。
作者接下来的测试展示了研究人员如何在不同的研究目的下应用本文的方法。具体来说，作者首先研究公告时间对记者和金融媒体行为的影响。作者测试了本文的预测，即较早的业绩公告可能包含更多的“新颖”新闻--特别是关于经济或行业的总体状况，因为之前发布的其他相关公司的公告较少。因此，如果“新颖”的业绩公告新闻能够吸引更多的读者（例如Gentzkow和Shapiro（2010）），作者预测媒体更愿意报道早期的公告而不是后期的公告。
与这一预测相一致，公司的业绩公告因日历更替而提前，得到了更多的媒体报道。对于处于中位数的公司，作者的结果表明，公司的EAOrder每增加一个标准差，就会使媒体对公司业绩公告的报道增加7-8％。一个关键的结论是，日历更替引起了媒体报道的变化，即使是那些不改变其公告和报告期结束之间天数的公司。这一发现证实了媒体更少的报道延迟的公告，因为它们包含了同行公司已经发布的陈旧消息，并证明了本文的结果是顺序的变化所驱动的而不是由公司公布业绩的速度。作者还表明，这些影响往往集中在“报告期”的早期，这与日历更替影响媒体报道是一致的，特别是当其他公司公告的财报较少时。
作者将遵循规律和不遵循规律公司的研究结果进行了对比，后者的公告日期更可能是由内生决定的。
具体来说，作者发现，在作者的不遵循业绩公告时间发布规律的样本中，延迟发布的公告得到了更多的媒体报道，即使控制了公司业绩的信息，样本中公司一致地延迟坏消息的公布，以及媒体更喜欢报道负面的故事（例如，Niessner和So（2017））。这些发现强调了作者的方法对于单独研究公告时间作用的重要性，并表明这种方法在广泛的样本中进行简单的回归可能会产生有偏见的推论。
作者将作者的分析扩展到其他资本市场参与者，以分析师的活跃度和公司三天公告窗口期间的交易量来衡量。作者发现，对于因日历更替而提前发布的公告，分析师更有可能发布预测，公司的股票也更频繁地被交易，而对于延迟发布的公告则相反，这与业绩发布时间造成公司在公布业绩时受到的关注程度相一致。
作者最后的测试探讨了业绩公告时间对业绩公告价格发现过程的影响。作者预测，由于日历更替而延迟的公告更有可能通过同行公司的信息转移（例如Firth（1976），Foster（1981），Freeman和Tse（1992））以及宏观经济和行业性的新闻公告，使其信息内容被抢占（即更大的信息泄露）。与作者的预测一致，作者发现那些由于日历更替而推迟公告的公司在公告前的市场价格上显示出相对更多的泄漏。此外，就像作者的媒体测试一样，作者将注意力和价格发现的过程与不遵循业绩公告时间规律化公司进行了类似的测试对比，并表明日历更替方法在内生样本和类外生样本中结果有实质性的不同。
总之，作者的研究结果指出，媒体报道的可预测变化和对公司业绩内容的关注是一种激励，有助于解释为什么一些公司会产生花费额外的成本去重新安排业绩公告时间以提前发布好消息，因为他们可以选择不改变他们的原始公告日期（例如，Johnson和So（2018b））。作者基于收益的结果证实了一些业绩不好的公司有动机推迟其公告以影响信息泄露的程度以及公告时价格的跳跃或崩溃，这与之前的研究结果和诉讼风险有关（例如，Kim和Skinner（2012），Graham等人（2005）。
作者的推论的一个重要注意事项是，作者的方法偏向于识别，而牺牲了普遍性。例如，作者的方法依赖于对遵循业绩公告时间规律公司的研究，这些公司往往规模较大，拥有更多的机构持股和分析师覆盖率。因此，遵循业绩公告时间规律的公司可能面临更高的改变公告日期的成本。例如，公司会产生成本来重新安排与关键利益相关者（如分析师和投资者）的沟通，以及管理团队重新安排业绩电话会议，这有助于理解为什么遵循业绩公告时间规律公司没有选择性地改变他们的公告日期来获取作者发现的益处。这些成本也表明，日历更替对时间的处理效果是局部的（而不是广泛适用的），特别是在那些重新安排成本较高的公司中。
总而言之，本文研究并实施了一种新的方法来识别公司业绩公告时间的准外生变化，将公告时间进行单独研究，排除公告内容的影响，是本文最重要的研究问题。在应用作者的方法时，本文提供的证据表明，信息事件的时间影响了信息溢出、市场价格和中介机构的行为。然而，公告时间的影响可能比作者在这里考虑的变量更广泛。
通过改变信息到达的顺序和分布，日历更替与各种现象有关，包括行业内的信息转移（如Foster（1981）），不可分散的风险（如Barth和So（2014）），审计师的作用（如Bhaskar等人（2017）），以及投资者对新闻的反应（例如，DeHannetal.2015），Hartzmark和Shue（2017））。然而，作者的证据表明，在广泛的样本中，测试时间对这些结果的影响受到阻碍，因为时间是内生的。作者希望提供一种替代方法，以促进进一步了解业绩公告时间是如何影响金融经济学家关注的结果。
本文的其余部分将按以下步骤进行。第2节详细介绍了作者的方法，第3节描述了作者运用的数据。第4节和第5节包含实证结果。第6节是结论。
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策略构建
研究市场是如何随业绩公告时间变化而变化的一个关键挑战是，公司决定业绩公告时间的是由相应的业绩内容内生决定的，而业绩内容也会影响市场。因此，要对业绩公告的及时性和市场反应之间的关系做出因果推断是很有挑战性的。
作者帮助解决这一实证挑战的方法是，关注那些倾向于遵守特定日期公告规律，并且不太可能根据业绩性质改变其业绩公告时间表的公司。具体来说，作者研究的是那些一直遵循特定季度业绩公告规律的公司，这些会因为一个日历月是从周几开始的，而导致业绩公告时间的变化。在图表3中，作者以表格的形式列出了一系列潜在的规律和它们的相对频率。
作为对日历更替的说明，请参考图表1中介绍的涉及三个能源公司的例子。自2002年第四季度以来，雪佛龙公司一直在每个财政季度结束后的第四个星期的星期五宣布盈余。同样，自2010年以来，联合爱迪生公司一直在8月的第一个星期四宣布其第二财政季度的盈利，自2002年第二季度以来，艾默生电气公司也在每个财政季度结束后第二个月的第一个星期二宣布盈利。尽管这些公司的报告期相同（即3月31日、6月30日、9月30日和12月31日），但它们的不同发布规律导致了公告顺序的逐年变化。
年与年之间的差异源于这样一个事实，即排序取决于一个月是从周几开始的。例如，在2013年，联合爱迪生公司在8月1日（相当于8月的第一个星期四）首先宣布盈利，其次是雪佛龙公司在8月2日（相当于6月30日季度末后第四周的星期五），最后是艾默生电气公司在8月6日（相当于6月30日季度末后第二个月的第一个星期二）。
然而，与2013年的排序相比，2014年雪佛龙公司在8月1日首先宣布，其次是艾默生电气公司在8月5日，然后是联合爱迪生公司在8月7日。从2013年到2014年公告顺序的变化是由于2013年8月的第一个星期四在8月的第一个星期二和6月30日之后的第四个星期的星期五之前，但相比之下，2014年则在之后。
作者的研究汇总了遵循业绩公告时间规律的公司的（由日历更替驱动的）公告顺序的逐年变化。作者的主要测试依赖于业绩公告时间的衡量标准“EAOrder”，定义为n与N的简单比率，其中N是在一个特定的比较组中具有相同报告期的公司数量，n是一个特定公司的业绩公告时间在N公司中的排名。
EAOrder中用于定义N的适当比较组可能取决于特定的研究问题。例如，如果一个问题的重点是行业内的，那么适当的N更可能是同一行业的企业数量。然而，如果问题的重点不是特定行业，而是更广泛地适用于各公司，那么适当的N可能是市场中所有公司的数量。此外，根据不同的研究目的，研究人员可以选择用所有的公司，或只用“遵循业绩公告时间规律”公司来定义N。
在实施作者的方法时，作者构建了四种EAOrder，如图2所示。前两个版本是为了捕捉市场中所有公司的变化，而不考虑行业。第一种是EAOrder(across,pattern)，定义在所有至少连续4个报告期遵循一个规律的企业中，并由下图左侧的内圈描述。作者的第二个跨公司衡量标准，即EAOrder(across,all)，是在所有公司中定义的，无论它们是否遵循一个规律，并由下面图形左侧的外圈描述。
最后两个版本的EAOrder是为了捕捉行业内的变化。具体来说，作者的第三个指标EAOrder(within,pattern)是指在同一Fama-French的12个行业分类中，至少连续4个报告期遵循一个规律的所有公司，并由下面图形右侧的内圈来描述。作者最后的衡量标准，EAOrder(within,all)是在同一Fama-French12行业的所有公司中定义的，无论它们是否遵循一个规律，并由下面图形右侧的外圈所描述。
无论作者实施哪种版本，从结构上看，一个给定的EAOrder总是大于零，小于或等于一。较大的EAOrder值表明业绩公告相对于同一财政季度末的其他公司要晚一些。
由于作者利用了业绩公告时间的特定季度变化，作者构建了一个基于变化的衡量标准，即ΔEAOrder，它是当前财政季度的EAOrder与前一年同一财政季度的EAOrder之间的差异。ΔEAOrder的正值表示相对公告时间的延迟（即推迟发布），而负值表示提前发布。
正如简介中所指出的，日历更替只是准外生性的，因为企业可以根据其盈利新闻坚持其过去的行为。如，如果一个拥有好（坏）盈利消息的公司因为日历更替将业绩公布的日期向前（向后）移动，那么它可能会遵循其现有的业绩公布规律。这种类型的行为会在作者的研究样本中引起业绩公告时间和公司业绩公告内容之间的正相关，这会导致提出的方法无法确保公告时间的准外生性。
为了确保作者的方法能够单独研究公告时间的变化，而不是公告内容上的变化，作者首先表明，日历更替导致的“遵循业绩公告时间规律”公司的公告时间的变化与一些公司的特征和公司公告的公告内容的常见代理变量无关。然后，作者证明了被排除在作者主要测试之外的公司（即“不遵循业绩公告时间规律”公司）的情况正好相反，这些公司的业绩公告时间更可能是由业绩内容内生决定的。总之，这些发现表明，相对于涉及内生性选择的公告日期的测试，日历更替在单独研究公告时间的变化方面有所改进。作者将在下一节讨论作者的样本、主要变量的描述性统计以及验证性测试。
样本选择和验证性测试
在这一节中，作者首先描述样本的选择过程，然后对提出的方法进行验证并展开讨论。
样本选择
作者主要从四个来源获得本研究的数据。作者使用Compustat获取公司层面的特征，使用CRSP获取股票的相关变量，使用I/B/E/S获取基于分析师的市场变量，使用RavenPackNewsAnalytics道琼斯版获取媒体发表的文章。
因为作者使用业绩公告时间的准外生变化作为作者的识别策略，业绩公告日期的准确性至关重要。I/B/E/S和Compustat都提供了公司的业绩公告日期。为了最大限度地提高样本的数量，作者使用I/B/E/S中的业绩公告日期来衡量Compustat中缺少业绩公告日期的公司，反之亦然。
在大多数情况下，I/B/E/S和Compustat中的公告日期是相同的。按照Dellavigna和Pollet（2009）的方法，如果公告日期不同，作者使用两者中较早的一个。作者这样做是因为后者的日期可能反映了《华尔街日报》的出版日期或前一天交易时间后发布的业绩（Dellavigna和Pollet（2009），Johnson和So（2018a））。Dellavigna和Pollet（2009）表明，这种方法产生的准确率大于95%，Johnson和So（2018a）表明这些修正对于研究资本市场对业绩公告的反应非常重要。
作者的研究从那些遵循业绩公告发布规律的公司开始（关于我们考虑的规律类型，见图表3）。虽然一个公司可能会因为非战略原因（例如，大股东的安排，假期）而偏离长期的公告发布规律，但作者选择保守地放弃所有偏离过去规律的公司样本，哪怕是只相差一天。
此外，由于盈余公告的发布规律可能受到盈余公告内容的驱动，作者将遵循业绩公告时间规律的样本限制在至少连续4个同季度遵循发布规律的公司。例如，如果一家公司从2004年到2013年连续10个同季度遵循相同的公告规律，作者放弃前三个季度，保留最后7个季度。这一选择反映了作者对样本覆盖率的权衡，以及对推论精确度的权衡。
图表3中的数字显示，遵循连续四个同季度门槛所定义的业绩公告规律的公司的数量和百分比随着时间的推移而增加，这突出了作者提出的方法越来越有用。该图还表明，连续四个同季度的门槛可能是权衡稳健识别和样本覆盖之间的一个良好的选择。具体来说，对于一个给定的季度，作者可以预测10-25%的公司的业绩公告日期（如果作者使用连续3个和5个季度，则分别为5-15%和20-40%）。
图表4的A组详细说明了日历更替对企业的报告期和业绩公告日之间的绝对天数的影响，以及ΔEAOrder的变化。以雪佛龙公司在2013-2014年8月的情况为例，企业在报告期结束和业绩公告之间少了一个工作日。这种类型的变化是很常见的，因为与一年中任何日期相对应的工作日每年都会晚一个工作日（闰年除外）。因此，对于遵循星期规律的公司来说，报告期结束（确实随星期而变化）和业绩公告日之间的天数往往减少一个工作日。相对而言，A组显示，这些提前一天的情况对应的平均ΔEAOrder为-0.02和-0.05，这取决于衡量标准，这意味着相对于上一财政年度的同一季度公司提前了2%和5%公布业绩。 作者的方法也通常会由于日历更替而导致的六天的延迟，这一点可以从联合爱迪生公司在2013-2014年8月的情况中得到说明，详见图表1。例如，一家在第一个星期四发布业绩公告的公司因日历更替而延迟，因为该月的开始时间从星期四变为星期五，从而延迟了第一个星期四的出现。这种类型的延迟对应的ΔEAOrder均值为0.16到0.21。其余类型的变化（即0、1、2和3天）出现的频率要低得多，是由企业坚持不以特定星期的周几为基础的公告规律所驱动的（例子见图表3的表格）。
图表4的B组报告了关键变量的描述性统计，包括四种衡量EAOrder的方法。EAOrder(across,pattern)和EAOrder(within,pattern)的均值接近0.50，这是在预期之中。另一方面，EAOrder(across,all)和EAOrder(within,all)的均值小于0.5，表明遵循业绩公告时间规律公司倾向于比不遵循规律的公司更早公布业绩。
图表4的C组显示了关键变量的皮尔逊相关系数。四种衡量EAOrder的方法和各种测试变量——如媒体文章、分析师预测和平均交易量——之间的相关系数与作者的回归结果基本一致。EAORDER的四个衡量标准和IPT之间的相关系数并不显著，也许是由于基于回报的IPT衡量标准中固有的噪音和离群值（例如，Bushman等人(2010),Drakeetal.(2017),Blankespooretal.(2018))。为了处理噪音问题，作者按照Noh(2017).等人的做法，用一个二元变量来捕捉IPT的增加或减少。
图表4的D组列出了作者的“遵循业绩公告时间规律”的公司样本和“不遵循业绩公告时间规律”样本的汇总统计。遵循业绩公告规律的公司拥有更大的股权市值，更大比例的机构投资者，以及更多的分析师关注。这表明，这些公司在根据业绩公告改变其业绩公告日期时可能涉及更高的成本，因为这需要与许多利益相关者（如分析师和机构投资者）重新安排时间。图表4的D组还显示，“遵循业绩公告时间规律”样本中的公司有更多正面的业绩信息，但变化较少，这与这些公司可能有较低的激励，并面临偏离其业绩公告发布规律造成的潜在影响的说法一致。
在从Compustat收集公司层面的会计数据和从CRSP收集这些公司季度的股票市场数据后，作者从Raven-PackNewsAnalytics道琼斯版（DJ）获得报纸和新闻通讯社的报道数据，该数据收集了道琼斯通讯社、巴伦周刊、MarketWatch和华尔街日报区域版的新闻。最近的研究表明，DJ包含了零售和机构投资者收到的最大的金融新闻报道（Tetlock（2007），Tetlock（2011），Chan（2003））。虽然DJ并不代表所有的媒体报道，但之前的研究表明，DJ和Factiva是高度相关的（例如，Drakeetal.(2014)），表明它是新闻报道范围的一个合理的代理变量。
由于业绩公告日期、盈利惊喜代理变量和控制变量的数据的使用性限制，作者的“遵循业绩公告时间规律”样本由2004年至2017年的19252个公司季度组成。作者在基于市场的测试中使用的样本略小，因为测试需要额外的每日股票收益和成交量数据。
验证性测试
作者方法的主要目标是单独研究公告时间的影响，而不是公告的内容。为了评估作者的方法是否可能实现这一目标，作者进行了验证性测试，以证明公司在规律样本中的业绩公告时间与常见的公告内容代理无关。因为作者利用了财政季度的特定业绩公告规律，所以作者运用一阶差分回归模型如下。
其中，变化（Δ）被定义为当前财政季度与前一年同一财政季度之间的差异。尽管一阶差分回归模型控制了与时间无关的公司-季度效应，但作者通过将所有连续变量按财政季度末日期×行业标准化，使其平均值为零，进一步控制了随时间变化的行业影响。方程（1）中包括的所有变量的定义见图表5。
图表6显示了本文的第一个主要结果。具体来说，A组显示，在遵循规律的公司样本的回归结果中，没有一个系数在10%的置信水平上与零有显著差异。此外，F检验表明，作者不能拒绝所有共同系数等于零的假设，而且与零没有显著差异。这些检验提供了强有力的证据，表明样本中企业业绩公告的相对时间变化（ΔEAOrder）不能被企业的业绩或公告内容的变化所解释。
与作者在遵循业绩公告时间规律样本中的结果形成鲜明对比的是，作者的“不遵循业绩公告时间规律”样本中的公司，其业绩公告可能是由业绩内容内生决定的，而时间和公司业绩之间缺乏联系的情况并不存在。作者对不遵循业绩公告时间规律样本进行了同样的回归，其中包括连续存在超过4个同季度，但完全不遵循业绩公告规律或连续遵循少于4个同季度的公司。
图表6的B组显示，在作者的不遵循业绩公告时间规律样本中，业绩和公告内容的变化确实预测了业绩公告时间的变化（ΔEAOrder）。例如，与之前的研究一致，盈利惊喜（ΔSURP）和规模调整后的回报（Δ规模调整后的BHR）的变化系数为负， 明有负面（正面）盈利新闻的公司会推迟（提前）其业绩公告。
此外，股票波动率（ΔStockVolatility）和分析师预测分歧（ΔAnalystDispersion）的正系数表明，公司不确定性的增加（减少）会导致业绩公告的延迟（提前）。最后，联合F检验表明，系数并不全部等于零，而且R-squared明显大于零。
遵循发布规律的样本和不遵循规律的样本之间的回归结果对比表明，遵循规律样本的EAOrder的变化可能是由外生的日历更替所驱动的，而不是公司业绩公告的变化。这些发现也减少了企业为应对日历更替而改变其业绩公告的性质或有选择性地遵循规律的影响，这可能会引起ΔEAOrder和企业业绩公告之间的相关性。总的来说，图表6的结果为我们提出的研究方法提供了支持。
该方法利用日历更替来隔离公司公告时间的外生变化，而不是其公告内容。
日历更替的应用
在本节中，作者使用日历更替来研究时间对金融媒体行为的影响。
媒体报道的变化
在作者的第一组测试中，作者研究了业绩公告时间的变化对媒体报道的影响。最近的研究提供的证据表明，媒体内容是由新闻消费者的需求决定的（Hamilton（2004））。例如，Gentzkow和Shapiro（2010）表明，作为其利润最大化战略的一部分，媒体提供有偏见的新闻，可以吸引读者。这些研究表明，记者有动机去迎合消费者，而倾向报道 “新奇”的新闻故事，这些故事更有可能对读者产生更大的兴趣和经济价值（Hamilton（2004），Solomon和Soltes（2011），Gentzkow和Shapiro（2010））。因此，作者预测媒体将更有可能报道较早的公告，因为它们可能包含新颖的业绩新闻，吸引更多市场参与者的读者。
为了验证这一预测，作者研究了特定报告期的业绩公告时间变化与后续媒体报道的变化之间的关系。作者使用以下一阶差分回归模型进行这些测试。
其中因变量等于从第t-1天到t+1天的媒体的文章数量，其中第t天是公告日。符号Δ表示当前财政季度与上一年同一财政季度之间的差异，这就自然而然地控制了与时间无关的公司-季度效应。为了进一步控制随时间变化的行业影响，作者将方程（2）中的所有连续变量按财政季度结束日期×行业进行标准化处理，以获使其平均值为零。
图表7的A组显示了所有ΔEAOrder指标的回归系数显著为负，这表明通过日历更替提前发布的业绩公告比推迟发布的业绩公告得到更多的媒体报道。奇数列和偶数列根据作者是否控制盈利新闻的新颖性来衡量，即盈利惊喜绝对值的变化（Δ|SURP|）有所不同。ΔEAOrder的估计系数在各列之间未出现有意义的变化，这加强了我们图表7的证据，即日历更替驱动的报告顺序变化与公司报告的绩效无关。此外，这些结果表明媒体报道的变化对ΔEAOrder的反应不太可能由新闻的内容所驱动。
ΔEAOrder的系数在-0.17到-0.24之间。为了正确看待这些结果，第（1）栏中对ΔEAOrder的系数为-0.237，意味着对于一个具有平均媒体覆盖率的公司来说，EAOrder的一个标准差的推迟（提早）会导致媒体覆盖率减少7.4%（增加7.9%）。
在图表7的B组中，我们通过对一组“不遵循业绩公告时间规律”公司进行媒体覆盖率的测试来说明作者提出的方法的重要性，这些公司的公告日期更可能是由公司内生选择的。通过使用不遵循业绩公告时间规律的样本，作者发现EAOrder和媒体报道之间的正相关的，特别是在公告发布后一周的时间里。
在不遵循业绩公告时间规律样本中，ΔEAOrder的正相关系数指向与作者基于日历更替的主要结果相反的推论：延迟的公告得到了更多的媒体报道，这与企业延迟发布坏消息和媒体更愿意报道负面新闻是一致的（例如，Niessner和So（2017））。这些结果表明，使用内生决定的公司发布报告顺序的变化（即不遵循业绩公告时间规律样本）于识别公司提前或推迟其业绩公告的动机是有问题的，即使研究人员控制了常见的业绩内容代理变量。
在图表8中，作者通过关注那些由于其他公司的公告排序而导致EA排序发生变化的公司总部来完善作者的媒体测试。具体来说，作者确定了一个观察的子样本，即相对于前一年的同一财政季度，公司的财政季度末和相应的公告日期之间有相同数量的工作日。由于作者的方法在公告的绝对时间和相对时间上都产生了变化，这些测试减少了作者的结果取决于企业公布业绩的速度而不是顺序的变化的影响。
在图表8中使用这种更严格的样本要求，作者发现，以EAOrder衡量的公告的相对及时性与媒体报道的程度之间存在着统计上显著的正相关。这一结果意味着，记者决定写一篇关于业绩公告的文章取决于业绩公告的相对时间，这与媒体是否报道取决于新颖程度和时效性的观点是一致的。
为了进一步支持作者的研究结果是由信息转移驱动的，作者将业绩公告的样本分成在财报季的早期和晚期宣布业绩的公司。具体来说，作者的“遵循业绩公告时间规律”样本被分为两组（即图表10的（1）与（5）、（2）与（6）、（3）与（7）、（4）与（8）列），取决于前一年同一财政季度的EAORDER的各项指标是等于或小于0.5（“上半年公告”）还是大于0.5（“下半年公告”））。这些测试是为验证作者先前的预测，即在财报季的前半段，当信息环境刚刚形成时，相对于在财报季的后期，当投资者已经从其他公告中了解到宏观和行业趋势时，业绩公告的相对时间变化将产生更大的影响。与这一论点相一致的是，图表9显示作者的研究结果集中于在财报季初期公告业绩的公司，而对于在财报季后期宣布盈利的公司，作者没有发现时间对媒体报道的显著影响。
总之，作者在图表7至图表9中的发现表明，媒体更愿意报道较早的业绩公告，因为这些公告可能包含更多的新消息，从而吸引更多的受众。在管理者关心媒体报道和声誉问题的情况下，这些结果有助于解释管理者根据其业绩公告的性质提前和延后公布业绩的动机。
资本市场
在本节中，作者利用日历更替进行了两组额外的分析。第一组侧重于市场参与者对公司业绩公告的关注程度。第二组分析的重点是相对公告顺序对股票价格发现过程的影响。
卖方分析师
作者在本节中的第一个测试是研究日历更替对卖方分析师行为的影响。作者通过进行类似于方程（2）中所述的媒体测试的回归，但将因变量替换为公告时分析师的活跃程度。作者用在三天的业绩公告窗口中发布新的或修订的业绩预测的分析师数量来衡量分析师的活跃度。作者从I/B/E/S的详细预测文件中获得衡量分析师预测的数据。
图表10的A组记录了在[EA-1,EA+1]期间，分析师更新的数量与四个ΔEAOrder显著负相关。这种负相关关系表明，在财报季相对较晚发布的公司（即较高的EAORDER）在其业绩公告期间，分析师的覆盖率较低。
就经济规模而言，A组第(1)栏中的ΔEAOrder(across,pattern)的系数为-1.48，表明EAOrder增加一个标准差会导致[EA-1,EA+1]内分析师更新预测的数量增加约5.9%。这些发现与分析师更有可能报道更多的新信息以及公司在业绩公告提前时受到更大的关注是一致的，这可能反映了分析师获得机构投资者关注和从交易量中获得佣金的动机（见Kothari等人（2016）最近的评论)。因此，作者的研究结果表明，公告时间通过改变中介机构提供报道的动机来影响信息到达的动态，从而影响依赖中介机构的投资者的注意力。
图表10的B组重复了对不遵循规律的公司样本的基于分析师的测试。这些测试也展示了ΔEAORDER和分析师活跃度之间的显著负相关。然而，作者的结果表明，对于不遵循业绩公告时间规律的公司来说，经济方面的影响要小得多，因为公告时间更可能是其公告内容的内生因素。
具体来说，第（1）列中对ΔEAOrder(across,nonpattern)的系数为-0.511。表明EAOrder增加一个标准差会导致[EA-1,EA+1]的分析师更新预测的数量减少2.2%，这大约是1/3。
这些发现表明，尽管研究时间和分析师活跃度之间的关系可能会产生类似的结果，但使用日历更替可能会改变研究人员的推论，改变公告时间的影响程度。
交易量
在公告延迟导致对公司盈利新闻关注度降低的情况下,作者也预测由于日历更替导致的EAOrder的增加会导致与公司公告一致的交易量降低。作者通过将交易量按公司流通股的比例来衡量三天公告窗口的交易量，即股票成交量。与之前的回归模型不同，作者还加入了对公司买卖价差的控制，即股票流动性不足，因为它可能对投资者的交易活动产生负面影响。
图表11的A组记录了所有四个衡量标准ΔEAOrder和公告交易量的公司内部变化之间存在稳健的负相关。具体来说，A组第(1)列中的ΔEAOrder(across,pattern)的系数为-3.798，表明EAOrder(across,pattern)的一个标准差的延迟(提早)导致[EA-1,EA+1]的交易量减少(增加)6%。对日历更替推进的更高交易量与投资者对业绩公告更大的关注相一致，因为其他公司的公告不太可能抢先发布一些消息。这些发现与作者的研究结果非常吻合，即日历更替导致的提前发布导致了更多的媒体报道和分析师的预测行为。
图表11的B组对不遵循业绩公告时间规律的公司的公告交易量进行了类似的测试，这些公司的公告时间更可能是内生的。使用这个替代样本，作者发现EAOrder和交易量之间没有明显的关系。
当然，这一结果有可能被这一类公司推迟发布坏消息或发生盈利惊喜所混淆——如图表11的组B所示——先前的文献显示，在业绩公告时创造了更多的交易量（例如，Bamber（1987），Johnson和So（2018a））。
业绩新闻的优先权
在本节中，作者探讨了业绩公告的相对时间对股票市场价格发现的影响。作者预测较早的业绩公告不太可能被信息泄露和相关公司的盈利新闻所抢占，因此更可能对股票价格产生更大的影响。
作者使用Butler等人(2007)和Bushman等人(2007)的期内及时性(IPT)指标来衡量公告前信息泄露的程度。作者衡量IPT的时间是从企业业绩公告日之前的5天到其公告日之后的1天。因为IPT代表了回报曲线下的面积，IPT的数值越高，说明企业盈利消息在公告前的泄露程度越大，或者说抢占程度越大。
按照Noh等人（2017）的做法，作者使用了二元变量以捕获公司内部的变化，并避免与收益路径中的随机新闻到达有关的扭曲的影响。具体来说，作者定义了一个二元变量Indicator for HighΔIPT，如果[EA-5,EA+1]的ΔIPT高于具有相同财政季度末日期的公司的中位数，其值为1，否则为0。在图表12中，我们估计了以下一阶差分回归模型。
作者再次通过将方程（3）中的所有变量标准化来控制时变的行业影响。式（3）中的所有变量按财政季度末日期×行业进行标准化，使其平均值为零。与交易量的回归类似，作者还将股票流动性不足作为控制变量，因为它可能对投资者的价格发现过程的速度产生负面影响。
图表12的A组显示了作者对遵循业绩公告时间规律公司的样本进行回归的结果，并记录了作者所有四种时间衡量方法的稳健的正向关系。ΔEAOrder的正系数表明，那些由于日历更替而提早公告的公司显示出较少的公告前泄漏，反之亦然，这与公告时间对价格发现过程的因果影响是一致的。从经济角度看，第（1）列中的ΔEAOrder(across,pattern)的系数大小为0.128，表明一个标准差的推迟发布（提早）会增加（减少）高于ΔIPT中值的可能性3.5%。
图表12的B组显示，关于不遵循业绩公告时间规律公司中的ΔEAOrder和高ΔIPT指标之间的关系，结果不一。例如，第（1）列和第（2）列显示，在衡量所有报告公司的排序时，期内及时性和ΔEA排序的变化之间没有显著的关系。在第（3）列和第（4）列中,作者发现当ΔEAOrder相对于同行业定义时，有一个微弱的正向关系，但是隐含的经济量级似乎相对较小，大约是作者主要规律样本中A组中估计量级的五分之一。例如，对ΔEAOrder(within,nonpattern)的系数0.027表明一个标准差的推迟（提早）会增加（减少）高于ΔIPT中位数的可能性的中位数增加（减少）了0.7%。
总的来说，作者的研究结果表明，较早的公告不太可能被其他公司的新闻所抢占，因此更有可能得到信息中介机构和投资者的更多关注。
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结论
在这项研究中，作者开发了一种新的方法来单独研究企业业绩公告时间的相对排序的影响。作者的方法利用了企业公告时间的准外生变化，这些变化可归因于一个日历月是从周几开始的，而这个日期在不同的日历年中的变化是管理者无法控制的。作者把企业公告时间的变化称为日历更替，这是为单独研究公告的相对时间和内容的影响设计的，也是最适合的。在应用提出的方法时，作者发现那些业绩公告被日历更替提前的公司会得到更多的媒体报道，分析师和投资者的高度关注，以及公告前价格中较少的信息泄漏。总之，作者的研究结果表明，企业业绩公告的时间对信息中介的行为和股票价格的动态有很大影响。
本文核心内容摘选自Suzie Noh&Eric So&Rodrigo Verdi在《Journal of Financial Economics》上的论文《Calendar rotations: A new approach for studying the impact of timing using earnings announcements》
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风险提示
本文结论基于历史数据、海外文献进行总结；不构成任何投资建议。