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2022-8-2 10:40:30
老师您好,想请教一个关于盈余预测的问题。hou(2010)的文章中说:“For each firm, we estimate expected earnings for years t+1, t+2, and t+3 (i.e., Et[Et+1], Et[Et+2], and Et[Et+3], where Et[] is the expectation operator) by multiplying the independent variables observed at the end of year t with the coefficients from the pooled regression estimated using the previous ten years (three years minimum) of data. This is to ensure that our earnings forecasts are out of sample (that is, all the information that is required to forecast earnings for years t+1, t+2, and t+3 is available at the end of year t).”
是不是在计算中每一年的预测时都需要用提前10年至少是3年的数据,而不能包含所需估计年份以后的样本数据呢?(比如要估计2016年盈余数据,就是不可以把2020的样本数据放入回归中的?)那在您“剩余收益模型RIM”的do文件中用的是:
reg Earnings_1  计算所需的自变量 , r
est store reg_1
predict f1, xb
这个是不是就默认把所有年份的数据都纳入进去进行估计预测了呀?这样是可以的嘛?
菜鸟新手不是很懂,还麻烦老师能指点一下!非常感谢!!
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2022-8-2 11:06:47
小圆饼叻 发表于 2022-8-2 10:40
老师您好,想请教一个关于盈余预测的问题。hou(2010)的文章中说:“For each firm, we estimate expecte ...
我参考的文献没提到这个,
提前10年至少是3年的数据可能更合理些
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2022-8-2 15:31:13
momingqimiao7 发表于 2022-8-2 11:06
我参考的文献没提到这个,
提前10年至少是3年的数据可能更合理些
老师,徐寿福, 徐龙炳. 信息披露质量与资本市场估值偏误[J]. 会计研究, 2015(01):42-49+98.这篇文章的计算方法就是参考了Hou等人在2012发表的The implied cost of capital: A new approach。以上引用的句子也是出自这里(刚刚我把时间打错了写成2010了)。所有如果应该是上一个帖子中这样理解的话,这次得到的数据计算结果可能和原文献的计算方法是不同的吧?
想问问如果是按照原文献的方法代码应该怎么改呀(已购买数据,不方便放出来可以私聊,谢谢您!)
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2022-8-2 17:12:44
小圆饼叻 发表于 2022-8-2 15:31
老师,徐寿福, 徐龙炳. 信息披露质量与资本市场估值偏误[J]. 会计研究, 2015(01):42-49+98.这篇文章的计算 ...
这个得用到滚动回归

譬如计算2012年
就keep if year>=2003 & year<=2012
然后跑一次

最后把每年的结果使用append 命令合并起来
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2022-8-6 22:59:10
momingqimiao7 发表于 2022-8-2 17:12
这个得用到滚动回归

譬如计算2012年
试出来了,您的数据和建议很有启发!谢谢!!
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2022-9-1 11:09:50
您好,21年的数据在哪下,我刚刚买了,只到20的
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2022-9-1 11:23:10
您好,已买20年数据,请问可以补充21年的吗
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2022-9-1 14:09:51
落泪的天使0621 发表于 2022-9-1 11:23
您好,已买20年数据,请问可以补充21年的吗
好的,已私信
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2023-4-1 21:05:35
如果只想要do文件怎么买呢楼主
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2023-4-2 12:59:24
502加油 发表于 2023-4-1 21:05
如果只想要do文件怎么买呢楼主
好的,已私信
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2023-4-2 20:38:29
想要do文件 怎么购买
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2023-4-3 09:35:51
周四月和丁羡 发表于 2023-4-2 20:38
想要do文件 怎么购买
好的, 已私信
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2023-6-20 15:09:48
【剩余收益模型RIM】上市公司资本市场估值偏误计 2022年版本
https://bbs.pinggu.org/thread-11523480-1-1.html
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