天真的外推假设和乐观的悲观预测

2022-5-6 07:27:10

朴素的外推假设和悲观的预测巴斯莱奥斯·巴姆普提沙瓦德大学肯尼迪学院摘要*我研究了金融分析师根据外推假设发布的长期预测的行为和表现。该假设指出，根据公司最近的表现推断，投资者对增长和大公司过于乐观，而对价值和小公司过于悲观。我发现成长型企业和大型企业的预测误差更高，从而为外推假设提供了支持。然而，除了增长和大公司的美好前景之外，对价值和小公司的预测在许多情况下并不那么悲观。我的分析还显示，对于所有类别的图书上市公司和所有规模的公司，预期都会一起变化。我接着调查了一些可能影响分析师长期预测的常见因素，包括共同运动和过度乐观。我发现公司近期业绩以外的宏观因素可能会影响预期的形成。一、导言众所周知，价值策略，例如使用账面市盈率（B/M）和市盈率作为衡量指标购买廉价股票，在足够长的时间内获得较高的回报。然而，其原因存在争议。有两种相互矛盾的理论被用来解释这种现象。Fama和French（1992）解释了价值型股票回报率较高的原因是风险较高。相比之下，拉科尼肖克、施莱弗和维什尼（LSV）（1994年）则提出了行为学的解释。更具体地说，LSV（1994）提出了一个假设，即投资者天真地将公司当前的业绩预测到未来。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

大多数88

2022-5-6 07:27:13

但是，在现实中，大多数公司无法维持以前的增长率，最终他们的业绩意味着恢复。成长型公司*我感谢弗朗索瓦·德乔治、罗尼·迈克尔、亚历山大·瓦格纳和理查德·泽克豪泽的帮助、评论和建议。瑞士金融研究所、FNS-ProDoc-PDFMP1U项目和瑞士国家基金奖学金的财政支持使这项工作成为可能，我们对此表示感谢。所有的错误都是我的。请把所有信件寄给瓦西里欧斯_barmpoutis@hks.harvard.edu.slow下降，价值公司提高他们的业绩。股票市场对这种情况的认识存在一定的滞后性，收益率也随之调整。La Porta（1996）发现证据表明，购买预测增长率较低的股票和出售预测增长率较高的股票的做法会带来预期收益。此外，La Porta、Lakonishok、Shleifer和Vishny（1997）发现，在投资组合形成后的5年内，对收益公告的反应对价值型股票比增长型（魅力型）股票更积极。Doukas、Kim和Pantzalis（2002）将公司按市盈率和五分位数进行分类，并使用金融分析师的每股收益预测来检查与公司分类有关的预测错误。他们发现，与外推假设的预测相反，年初收益预测实际上对价值和小型股更为乐观。在这项研究中，我提出的证据表明，金融分析师的长期预测确实对增长和大型企业更为乐观，为外推假设提供了支持。从这个意义上说，这项研究的结果与La Porta（1996）的结果接近，后者也使用了分析师的长期增长预测。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

大多数88

2022-5-6 07:27:16

然而，La Porta并没有直接通过将公司分成按市值和规模分类的投资组合，然后测试其长期绩效来检验外推假设，这是我在本研究中遵循的程序。更具体地说，我发现，对于账面市盈率较低的公司和大型公司，信息预测增长的误差更大。此外，对于样本期内的大多数案例，所有类别的图书市场和所有规模的公司的预测误差都是正的。换句话说，分析师高估了所有公司的增长前景，但他们对增长前景和大公司的前景尤其过于乐观。唯一一类表现出负面预测错误的公司是价值非常小的公司。长期预测的另一个特点是，分析师的预期会一起移动，也就是说，对于所有类别的账面市值和所有规模的公司，他们的预期会一起增加和减少。我认为一定有一些宏观因素迫使分析师同时更新对所有公司类别的预测。我通过调查分析师预期与一系列可能的影响因素之间的关系来探索这一现象。我发现分析师的预测主要受平均公司年龄和前一年平均公司业绩的影响。然而，总体市场回报、公司具体回报、GDP增长、专业预测调查（SPF）发布的GDP增长预测以及公司的季度收益并不会对分析师产生特别的影响（或者他们受到了错误方向的影响）。此外，分析师的预测与SPF的公司利润预测不一致，且过于乐观。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:27:19

此外，我还提供了一些初步证据，表明长期预测受到IPO数量和全要素生产率（TFP）的影响。IPO的影响不仅限于刚刚进入股市的新公司，还包括已经上市的公司。总的来说，分析人士的乐观情绪似乎不仅是单个公司业绩的结果，也是整个经济发展的结果。总的来说，研究结果表明，增长型股票表现不佳似乎是之前过度乐观的结果，如LSV（1994）和其他文献所述。此外，该研究还提供了一些证据，表明基本面推断（例如Barberis、Schleifer和Vishny（1998）、Fuster、Herbert和Laibson（2011））可能在解释股市观察到的模式方面发挥了一定作用。论文的结构如下。第二节介绍了数据。第三节考察了外倾假说。第四节考察了期望和错误的共同运动。第五节调查了促成共同运动的一些因素。第六节总结。二、数据这些数据来自IBES、CRSP和Compustat。我使用了1981年至2011年的IBES长期预测摘要文件、1981年至2011年的CRSP月度和每日文件、1955年至2011年的CRSP事件文件以及1981年至2011年的Compustat年度基本面文件。对于与长期预测相关的分析，我使用了CRSP月度文件、IBES长期预测汇总文件和Compustat中公司的交叉点。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:27:22

为了分析公司的会计数据，我使用了CRSP事件文件和Compustat年度和季度基本面文件的交叉点。我使用WRDS提供的连接表创建IBES长期汇总文件和CRSP月度文件的交叉点。我还使用WRDS提出的程序连接CRSP和Compustat。我使用CRSP标识符（permno）作为连接IBE和CompuStat文件的桥梁。图[1]和[2]显示了IBES长期预测汇总文件（与CRSP的交集）的描述性统计数据。图[1]显示了1981-2011年期间每年的公司数量。图[2]显示了同一时期每年的估计数。CRSP月度文件包括来自三个交易所（纽约证券交易所、美国证券交易所和纳斯达克）的21120家公司。CRSP股票被分配到五个大小五分位数。五分位数对应于纽约证券交易所的五分位数，每只股票在每一年开始时根据其上一年年底的市场份额分配给每一个投资组合。每只股票在投资组合中保留一年。为了计算每家公司的账面市值，我使用了Compustat annualfundamentals文件中的会计数据。我将账面价值计算为资产、递延所得税、投资税收抵免和可转换债务之和，减去优先股和总负债。我在当前日历年结束时计算市场价值，然后计算账面市盈率。我每年使用纽约证券交易所的断点计算账面价值的五分之一。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

点击查看更多内容…

2022-5-6 07:27:25

一家公司所属的五分之一在接下来的一整年都是一样的；2001年12月计算的五分位数用于2002年全年。图[3]显示了在theIBES长期预测汇总文件和CRSP月度文件之间的交叉点上，每册上市五分位数的公司数量。图[4]给出了关于五分位数大小的相同信息。三、外推假设外推假设指出，相对于价值公司（高账面市值公司），成长型公司（低账面市值公司）的投资者预期过高。此外，根据Famaand French（1992年）的说法，价值型股票的高回报与小公司而不是大公司有关，这使得这成为推断的另一个基础。此外，投资者会根据未来企业的近期表现进行推断。Doukas等人（2002年）使用分析师的收益预测直接测试外推假设，但没有找到支持它的证据。具体来说，他们将股票分为按市值计算的五分位数；他们发现，账面市值最高的五分之一股票——价值型股票——的预测误差最大，而第一五分之一股票——成长型股票——的预测误差最小。根据Doukas等人（2002年）的研究，这一发现提供了证据，表明投资者对价值型股票更为乐观（假设分析师的预测代表了投资者的预期），而对成长型股票的乐观程度较低，这与外推假设描述的情况相反。Doukas等人根据公司规模重复排序程序。他们把股票分成五个大小的五等分；他们发现，较小的公司比较大的公司有更高的预测误差。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

能者818

2022-5-6 07:27:28

他们认为这是一个发现，即投资者不会高估大公司的收益，这与外推假设的含义相反。我没有使用季度和年度每股收益（EPS）预测，而是使用分析师的长期增长预测来检验外推假设。长期增长预测的一个优点是，它们提供了预期的增长率，因此我不仅可以比较分析师的错误，还可以比较公司之间的预期增长率本身。请注意，使用收益预测来比较错误公司有两个困难。首先，分析师似乎与管理层合作；他们预测每股收益的方式使管理层能够超越预测（Degeorge、Patel和Zeckhauser，1999）。另一种是，为了便于不同公司之间的比较，将误差分开，例如按价格，可能会改变误差在公司之间的分布（Cheong和Thomas，2011）。长期增长预测对应于公司下一个完整商业周期内营业收入的年均增长。根据IBES的数据，这些预测指的是三到五年。我使用四年的值作为中间值。为了定义长期预测者，我必须将预测归因于会计数量。我使用折旧前的营业收入。IBES手册对长期预测进行了以下描述：“长期增长率预测是直接从贡献分析师处获得的，而不是由汤森路透计算。虽然不同的分析师采用不同的方法，但长期增长预测通常代表公司下一个完整商业周期内营业收入的预期年增长。通常，这些预测指的是三到五年之间。”根据Compustat（第。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:27:32

折旧前的营业收入计算为销售（净额）减去售出和销售商品的成本，扣除折旧、折耗和摊销前的一般费用和管理费用。这一定义同时考虑了销售额和销售成本，因此这是一个接近IBES建议的“营业收入”的指标。我定义了两种类型的错误，简单错误和相对错误。简单的预测误差定义为：与OIBDPi，t公司第一季度折旧前的营业收入，以及与预测的OIBDPi，t-4公司第一季度四年前预测的营业收入的相对误差。换句话说，我检查本季度和四年前同一季度折旧前的营业收入。通过这样做，我为everyfirm创建了预测错误的时间序列。相对预测误差是优越的，因为它与操作收益的大小无关。因为这些数字不是每股的，所以分母很小的问题就被大大简化了。选择营业收入作为所选会计变量有两个缺点。首先，有一些缺失值：683300个潜在观测值中的157119个在Compustat Fundamentals文件中缺失。第二，这个指标太不稳定。高波动性带来的问题是，例如，某个季度的峰值将导致错误的结论，即表现优于预期，反之亦然。我试图通过用缺失值前后季度的平均值替换缺失值来缓解第一个问题。在sodoing中，我将样本量增加了7344个观察值。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:27:35

为了解决第二个问题，我使用了公司当前和前四个季度营业收入的移动平均值。图[5]以微软的营业收入为例。所采用的程序旨在有效降低跨期波动，同时也遵循微软营业收入的趋势。三、 A.从账面到市场为了检验增长和价值公司的外推假设，我按账面到市场的五分位数对股票进行排序，并检查预测误差中值。我使用中值误差来避免异常值的影响。I/B/E/S也建议使用中位数进行长期增长预测。表[1]给出了整个样本的简单误差、相对误差和每五分位数的预期结果。这些误差，无论是绝对误差还是相对误差，对所有面向市场的五分位数都是积极的，表明了分析师的乐观态度。然而，由于预测与实现之间的比较是在四年后进行的，因此，在计算预测偏差的情况下，预测样本要到2007年，但实际结果要到2011年。所以，由于使用了2011年的实际结果，而不是2011年发布的预测，所以样本一直保留到2011年。本文的其他章节使用了2011年之前的完整预测样本。不同的五分位数。第一个五分位数对应于成长型企业，相对误差为21%。这意味着四年后折旧前的营业收入被高估了21%。对高账面市值公司的高估仅为1.26%，与成长型股票的误差相比可以忽略不计。三个中间五分位数的误差分别为14.5%、6.9%和3。7%; 也就是说，对于账面市值较高的股票，误差单调减小。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:27:38

还要注意，成长型股票的增长预期高于价值型公司的增长预期；20%是成长型企业的增长预期中值，而价值型企业的增长预期中值为10.68%。随着图书上市率的提高，增长预期也单调下降。我遵循Doukas等人（2002）使用的程序，通过交易所对公司进行检查。结果见表[2]。对于纽约证券交易所的公司来说，结果与上述相同，即对成长型公司的高误差和预期以及对价值型公司的低误差和预期。错误和期望都会单调下降。对于美国运通而言，估值公司的误差高于成长型公司的误差，但仅为3%。对于纳斯达克，增长型公司的误差高于价值型公司（差异28%）；错误的减少是单调的；纳斯达克价值股的误差为负值，这意味着分析人员对公司的前景进行了估计。一个合理的批评可能是，预测预测的时间太长，因此错误不可避免。出于这个原因，即使这一论点没有解决持续乐观的问题，我也会在预测发布两年后检查公司的表现，使用预测是指平均年增长这一事实。结果如表[3]所示。误差的大小较小；但是顺序是一样的。增长型企业的误差高于价值型企业的误差：6%对0.4%。错误仍然单调地减少。即使我用交换来划分股票，情况也是一样的。这些结果如表[4]所示。对于所有三家交易所，增长型公司的预测显示出比价值型公司更高的误差。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

能者818

2022-5-6 07:27:42

然后，纳斯达克指数以五分之一的速度下跌。此外，最后三个五分位数的误差为负值。上述结果似乎证实了外推假设。对低账面市值公司的预测比对价值公司的预测更为乐观。三、 B.SizeI现在检验关于公司规模的外推假设。我将股票分类为大小股，并检查预测误差中值。表[5]给出了整个样本的简单误差、相对误差和每个五分位数的期望值的结果。就像图书到市场排序一样，简单和相对的错误对于所有大小的五分位数都是积极的，这表明人们普遍持乐观态度。同样，不同的单元之间存在显著的误差分散。对于第一个五分位数的小公司，相对预测误差可以忽略不计，而对于第五个五分位数的大公司，中位相对误差为13%。对于规模较小的公司，增长预测更高，并且随着规模的增加而单调下降。如果交易所对这些公司进行检查，结果将保持不变。结果见表[6]。对于纽约证券交易所来说，结果反映了整个样本的结果。对于美国运通，结果在质量上是相同的，但大公司的中位误差是87%。这并不是因为预期过高，因为所有美国运通公司的预期都是一样的，大约15%。对于纳斯达克而言，较小公司的相对误差略为负值，而最大公司的相对误差为18%。所有纳斯达克公司的预测增长率为17-18%。我在预测发布两年后再次检查了它们的表现。表[7]给出了结果。总体情况保持不变。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

何人来此

2022-5-6 07:27:46

小公司有小错误和负错误，大公司有大错误。即使按照交易所对公司进行分类，结论也是一样的（表[8]）。相对预测误差较小的纽约证券交易所公司为2%，较大的公司为5%。就美国运通而言，较小的公司为1%，较大的公司为26%。对于纳斯达克，最小的结果为-1%，最大的结果为5%。一般来说，大公司预测的相对误差似乎大于小公司预测的相对误差。三、 C.按市价和规模分类最后，我按市价和规模对股票进行分类。相对误差的结果见附件[9]，并证实了之前的结果。小规模和高账面市值的公司存在负相关误差（-8%），这意味着他们的前景被低估（为极端分化假说提供了支持），而大型增长型公司的相对误差为21%。对于所有图书到市场的五分位数，最大误差出现在第四个尺寸的五分位数，而对于所有尺寸的五分位数，最大误差出现在第一个图书到市场的五分位数。作为结论，结果证实了外推假设的一个预测：分析师对成长型企业和大型企业持乐观态度，但结果相当令人失望。增长型企业与预测的差距约为20%，大型企业与预测的差距为13%。另一方面，价值型企业和小型企业分别只差1%和0.6%。三、 D.与Doukas等人（2002）的结果进行比较。前三小节关于外推假设的结果与Doukas等人（2002）的结果形成对比。的确，我关注的是营业收入，而杜卡斯（Doukas at al.（2002）的研究关注的是收入。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:27:50

我专注于更长的视野，我的样本覆盖更长的时间。然而，调查这种差异背后的可能原因可能是有用的。Doukas等人（2002年）使用截至2011年的可用数据复制的结果显示，他们的结果仍然有效。此外，它们对股票价格以外的分母非常稳健。为了解决我的结果与Doukas等人（2002年）的结果之间的矛盾，我转向收益预测产生的行为方面。Degeorge等人（1999年）提供了强有力的证据，证明了阈值在产生收益估计中的重要性。他们确定了三个门槛。第一个是零阈值；也就是说，正收益比负收益更可取。二是持续绩效；也就是说，最好报告的收益等于或高于上一年的收益。第三是超出收益预测。如果分析也使用阈值，可以预期，对于年初的第一个预测，第一个和第二个阈值将更加重要，因为即使管理层也不知道年底的实际收益。因此，根据这一假设，分析师倾向于预测正收益，并超过之前的FYE结果。Lim（2001）也支持分析师报告有利于管理层的收益。因此，根据上一年的实际每股收益，检查本财年年初的盈利预测是有用的。表[10]报告了FYE前八个月或更早时间发布的预测结果。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:27:53

A组涉及B/M五分位数的结果。结果表明，与之前的实际结果相比，分析师对成长型企业的预测高于对价值型企业的预测。B组涉及五分位数的大小。这些结果表明，如果使用MEMEDIAN，分析师对所有五分位数的预测都会增加，如果使用平均值，对大公司的预测会增加更多。总的来说，在财政年度开始时预测的每股收益增长（相对于上一年的结果）对增长型公司来说更为乐观，对所有规模的五分之一公司来说大致相同。四、相对误差和共同变动的时间序列第三节中的表格提供了证据，证明根据金融分析师的长期增长预测，外推假设在1981年至2011年期间是有效的。然而，结果可能只适用于特定年份或时期，而不适用于整个1981-2011年期间，并可能通过平均过程延伸至整个期间。在本节中，我将讨论以下问题：账面市值和规模分类的上述结果可能受特定年份或时期的影响。我首先检查帐面到市场分类的情况。在考虑中的案例中，我有五个时间序列，每个图书上市五分位数对应一个时间序列，每个季度对应一个数据点。结果如图[7]所示。结果证实了表[1]至表[4]的结论。成长型企业的相对误差总是高于价值型企业的相对误差。这五分之一似乎在一起移动。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:27:56

此外，在大多数样本中，误差按B/M五分位数单调递减。我还研究了表[5]中观察到的大小五分位数简单和相对误差行为是特定年份的结果的可能性。所有尺寸五分位数的相对误差时间序列如图[9]所示。结果证实了表[5]到表[8]的结论：在整个周期内，大公司的相对误差总是高于小公司的相对误差。这些错误似乎也在一起移动，比如按账面价值按市值排序的公司。在许多时期，第四个五分位数的公司的误差都高于第五个五分位数的公司的误差。接下来，我使用上述方法来调查在预测的增长率下，错误的常见趋势是否具有对应性。如果在预期中也发现了同样的趋势，这就意味着预测的错误不仅仅是由意外的后续发展造成的，这些发展以某些方式影响了某些公司。图[6]给出了《走向市场的五分位数》一书的结果。很明显，不同五分位数的预测值之间有很强的协方差性。它们都在20世纪90年代初开始增加，在2000年左右达到峰值，然后下降。表[11]面板A中报告了预测的相关性。它们都在0以上。5，在1%的水平上显著。表[11]B小组报告了图书与市场五分位数之间的相对误差相关性。它们都是正的，具有经济意义。对于图[8]所示的尺寸五分位数，我重复上述步骤。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:01

五分位数的期望值（表[12]面板A）之间的相关性都在0.59以上，这意味着所有五分位数都会同时上升和下降。相对误差和期望值之间的相关性见B组；它们在经济上和统计上都很重要。作为结论，图[7]和[9]表明，外推假设适用于1981-2011年的整个时期。此外，这些数据表明，不同的市盈率和五分位数的相对误差是一起移动的。图[6]和[8]提供了证据，表明所有五分位数的长期预测也在一起移动。V.解释共同趋势的可能因素前两部分确定了一个事实，即有证据表明外推假设对长期分析师的预测以及整个1981-2011年期间有效。此外，各种图书上市和规模的相对误差和预期也在一起移动。在本节中，我将研究一些可能影响长期预期形成并促成其共同运动的因素，以阐明影响分析师并导致他们高估增长和大型企业未来业绩的因素。V.A.整体市场回报审查市场回报的理由是，高或低的市场回报可能会影响金融分析师的预测。这至少可以通过两种方式实现。首先，考虑到市场具有前瞻性，高市场回报率可能预示着经济前景的改善，从而也预示着企业前景的改善。其次，高市场回报率可能会让分析人士感到兴奋，他们相信市场和整体经济将继续保持持续增长。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:04

这种乐观情绪可能会转化为对公司增长的更高期望。作为第一步，计算SP 500与B/M和尺寸五分位数之间的相关性。表[13]给出了每个B/M和大小五分位数与SP指数之间的皮尔逊相关性。如果使用斯皮尔曼相关性，结果保持不变。对于整个样本（1981-2011），所有五分位数的相关性都是正的，在经济上和统计上都是显著的。然而，如果将样本分为两个阶段，结果会发生变化。对于所有五分位数（在5%范围内），当前季度的预测与标准普尔500指数之间的相关性都非常小；对于1996年至2011年的第一个子样本，它们在经济上和统计上都不重要。相比之下，在1981-1995年期间，它们在经济和统计上都是积极和显著的（第二个五分位数除外）。表[13]面板C给出了尺寸五分位数的结果。整体样本的结果表明，所有尺寸五分位数的相关性都是正的，且具有经济意义。在1995年之后的几年里，只有第四和第五个五分位数表现出任何意义；而且，在经济上，其重要性相当降低。在1996年之前的几年里，前四个五分位数的相关性在经济上和统计上都是显著的。为了进一步调查和量化标普500指数与长期预测之间的关系，我对每一个B/M和大小五分位数进行了以下回归：，（1）其中L.表示滞后值，D.差异和LD。滞后的差异。我对整个样本以及1995年之后和1996年之前的两个时期进行了回归分析。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:07

我包括标准普尔500指数的回报和实际水平，因为它们也可能向分析师传递信息；例如，标普500指数创下新纪录可能会增加乐观情绪。表[14]给出了B/M五分位数的结果。对于整个样本（A组），标准普尔500指数的上一季度回报率对成长型企业来说非常重要。目前的回报率和上一个季度的水平对第二个五分位数是显著的，而对其他三个五分位数则没有显著的影响因素。前两个五分位数的Ris较低，其他三个接近于零。对于1995年之后的时期（B组），上一季度的回报对于成长型公司和第二个五分之一的公司来说同样重要。对于1996年之前的时期（C组），唯一重要的系数是第二个五分位数的系数。表[15]给出了大小五分位数的结果。上一季度的回报对于主题媒体和大型公司（第三、第四和第五季度）来说意义重大。对于最小的公司来说，当前的回报以及当前和过去的水平都很重要。同样，所有案例的风险都很小。B小组指出，就大中型企业而言，其重要性主要来自1995年之后的时期。在同一时期，没有任何因素对第一和第二个五分位数重要。C组显示，在1996年之前的时期，当前季度的回报率以及当前和上一季度的水平对最小的公司和第四个五分之一的公司都很重要。上述结果表明，长期预测与标准普尔500指数之间存在某种关系，但这种关系并不适用于所有B/M和大小五分位数。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:12

1995年后，增长型企业和大中型企业之间似乎存在着强烈的联系。小公司似乎在1996年之前受到影响。在所有情况下，Ris都非常小，表明在解释高长期预测时，标准普尔500指数并不是一个特别重要的因素。分析师根据股市整体表现改变长期增长预测的假设只得到了微弱的支持。V.B.公司回报预期增长率变化的另一个可能驱动因素是，分析师对当前或上一季度实现高超额回报的公司持乐观态度；然后，这些分析推断出这些公司的市场表现，并增加其增长预期。如果许多公司的高绩效发生在同一时期（牛市），其增长估计的增加可能会增加平均增长预期，从而导致增长估计的异步增长。因此，本小节研究预测的变动是否是某些公司的回报的结果，而不是整体市场行为的结果。它还提供了一些关于公司特定收益和长期预测之间关系的初步证据。我使用超过一个季度的公司市场超额收益来检验公司超额收益对增长预期的影响。我用当前季度和上一季度主题预期（DME）之间的差异来衡量对增长预期的影响。作为第一步，我在表[16]中给出了正超额收益和负超额收益情况的一些基本统计数据。A组展示了超额收益率为正的情况下的统计数据。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:16

0%的中位数和-0.133%的均值太低，无法解释预期的变化；此外，它们是负的，而超额回报是正的，因此很难解释总预期的增加。此外，25%和75%为零，表明单个公司的二甲醚差异很小。对于负超额收益的情况，平均差为-0.35%，中值为0%。第75百分位是0%，第25百分位几乎是0%。总的来说，表[16]中的结果表明，中位增长预期的公司特定变化相对稳定，大多数变化接近或等于零。我继续以二甲醚为因变量，以本季度超额收益率为自变量进行回归。我用上一季度的超额回报率代替当前季度的超额回报率，以此重复回归。结果见表[17]面板A。两次回归的结果证实了表[16]中的结果，即企业超额回报对增长预期的影响很小。例如，当前/上一季度的超额回报率为0.01（1%），平均而言，只会导致增长预期增加0.0046%/0.0057%。即使我考虑到许多二甲醚为零，并且在没有它们的情况下进行回归，超额收益的β系数也只会增加到1.123，这意味着1%的超额收益与0.01%的增长预期相关。另一个指标是非常低的R，实际上为零。一个可能的反对意见是，A组中的合并回归掩盖了具有特定B/M和规模特征的公司的行为。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

何人来此

2022-5-6 07:28:19

表[17]中的B组和C组分别给出了每种B/M和尺寸的先前回归。结果证实了A组的结果。系数太低（即使它们再次具有统计显著性），无法表明季度公司超额回报的任何影响；此外，每五分之一人口的Ris值几乎为零。表[16]和表[17]的结果共同证明，平均而言，企业超额收益对增长预期的形成并不重要。尽管有上述结果，但可能只有当超额收益足够高或足够低时，超额收益的影响才会出现。我选择10%的超额收益作为高超额收益的阈值，选择-10%作为低超额收益的阈值。我还研究了一家公司至少连续两个季度超额收益超过10%的情况。表[18]A小组展示了10%或以上的正公司超额回报率。预期增长率的平均变化为-0.13%。在超额收益率为-10%的情况下，平均差异为-0.29%。在这两种情况下，主题是零。面板B和C将结果分解为B/M和尺寸五分位数。从这三个面板中可以明显看出，结果与只需要正超额回报或负超额回报的情况没有很大差异（表[16]面板a和B）。要求持续保持10%的正超额回报率不会改变结论。表[18]面板D提供了该练习的结果。为了让增长预期发生有意义的变化，我们需要至少连续六个季度实现10%的超额回报。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

大多数88

2022-5-6 07:28:22

对于负回报的情况（E组），平均值和/或中值需要三到四分之一的时间才能达到显著的规模。总的来说，这些结果并不支持分析师通过考虑公司的市场表现来提高预期增长预测的假设。市场回报和预测的长期增长之间的回归系数很小。即使是持续的正回报也不能充分解释这种现象；这些案例非常少，与回报幅度相比，变化相对较小。V.C.国内生产总值增长可能导致预测增长率共同变动的另一个因素是国内生产总值增长。其基本原理是，由于GDP的正增长或负增长（这是影响整个经济的一个因素），预期增长率会一起移动。首先，我检查了GDP增长与每个图书到市场五分位数的长期预期之间的相关性。结果如表[19]所示。面板A显示了B/M五分位数的结果。只有第一个五分位数的相关性是显著的。然而，它的经济意义是相当有限的，在1996年之前的时期是微不足道的。B组给出了大小五分位数情况下的结果，其中第一个五分位数的相关性对整个样本和两个子周期都是显著的。第五个五分位数和第二个五分位数的相关性在经济上和统计上都是负的和显著的（但在经济上不太显著）。作为下一步，我运行以下回归：（2）其中forecast是每个五分位数的平均预测。表[20]A组报告了B/M五分位数的结果。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:25

对于整个样本，只有第一个五分位数的GDP增长差异系数是显著的，这表明GDP增长率的增加或减少对于低B/M企业的长期预测是重要的。然而，该系数为负值，表明增长率的增加与对增长型企业的长期预测的降低有关。请注意，GDP增长率的所有变化系数也是负值，但并不重要。1995年之后，低B/M的结果得到确认（B组）。相比之下，在1996年之前，没有显著的系数。GDP增长的滞后差异对于增长型企业来说是正的，对于价值型企业来说是负的，但在所有情况下都是微不足道的，而且规模很小。Ris在大多数情况下都非常低，低于10%，表明GDP增长率解释长期预测变化的能力很低。表[21]面板A报告了尺寸五分位数的结果。就整个时期而言，只有第三个五分位数（中型企业）的效率是显著的；这是负面的。除第一个五分位数外，所有其他五分位数的GDP增长差异也为负值（但不显著）。系数最高的是五分之一的公司（最大的公司）。1995年后的情况类似；差异系数为负，第二和第三个五分位数显著，表明预测变化与GDP增长变化之间存在负相关关系。对于1996年之前的时期，只有第一个五分位数的滞后差异系数是显著的，其余系数有混合符号。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

何人来此

2022-5-6 07:28:28

与B/M情况类似，Ris在大多数情况下非常低。总体而言，结果表明，GDP增长的变化不能充分解释长期预测的变化。对于成长型企业和中型企业的情况，有一些解释力，但系数为负。对于小公司的案例也有一些解释力，但仅限于样本的第一个阶段。然而，GDP增长对其他类别的企业并不重要，因此无法直接解释预期的同步运动。此外，长期预测过高，无法仅用GDP增长来解释。样本中30年的GDP增长相对较低且稳定（大缓和期），很难说分析师没有意识到这一点。四年内每年增长25%，而同期整体经济每年增长3%左右，对大多数企业来说是一项艰巨的任务，即使它们被认为是增长型企业。V.D.GDP预测我现在来检查GDP预测和长期预期之间的关系。其目的是调查GDP预测是否可以解释分析师预测的高预期增长率。假设是高预期增长率是基于高预期GDP增长。GDP增长预测来自费城联储每季度进行的专业预测员调查（SPF）。我使用的是提前四个季度的平均预测。对于每个季度，我都会预测未来四个季度的平均增长，从而建立一个季度频率的时间序列。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:31

图[10]描述了GDP预测。我接着检查了GDP增长预测与B/M五分位数长期增长预测之间的相关性。结果显示在表[22]面板A中。所有相关性均为负，而对于第三、第四和第五个五分位数，它们具有显著性和经济重要性。然而，如果将样本分为1996年之前和1995年之后，结果会发生很大变化。1995年之后的时期，相关性不显著。对于1996年之前的时期，第一和第三个五分位数的相关性为负且不显著，第二个五分位数的相关性为正且显著，最后两个五分位数的相关性为负且显著。表[22]的B组报告了五分位数情况的结果。在1995年之后的时期，除了五分位四之外，所有的相关性都不显著。对于1996年之前的时期，第一个和第五个五分位的相关性不显著，第二个和第四个正相关性和显著性，第三个负相关性和显著性。总的来说，1995年之后的相关性不显著，1996年之前的时期也没有同质的迹象，因此GDP短期预测似乎在形成长期预测方面不起重要作用。我继续进行以下回归：（3）B/M五分位数的结果见表[23]。就整个时期而言，唯一有意义的系数是第一个B/M五分位数的GDP预测差异（正）和第五个五分位数的滞后差异（负）。都很低。1995年之后的时期也呈现出类似的景象，只是现在第一个五分位数的滞后差异才是显著的。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:34

对于1996年之前的五分之一人口，GDP预测不再重要。总的来说，对于成长型企业来说，短期GDP预测的增加意味着成长型企业的长期预测增加，而价值型企业的长期预测减少。然而，Ris较低，GDP预测的解释能力也较低。表[24]给出了尺寸五分位数的结果。唯一的两个显著系数是1996-2011年期间第二个五分位数的滞后差和1996年之前第三个五分位数的滞后差。在大多数情况下，罕见的差异非常小，这表明GDP预测差异与长期预测差异之间的关系相当弱。上述结果表明，GDP增长预测对增长型企业提供了一些解释，但对其他企业类别没有解释。上述结果似乎表明，除了对宏观经济状况的预期之外，其他因素导致分析师对增长前景和大公司的“长期增长预测”过度乐观。此外，GDPgrowth预测相当准确；无论如何，它们不会给经济带来过于乐观的前景，这与分析师的长期预测的乐观性质相反。V.E.利润预测费城联邦储备银行（Philadelphia FED）对专业预测师（SPF）的调查包括一份问卷，让参与者预测未来四个季度经济体中所有公司的总体利润水平。这些回答可能是有用的，因为它们提供了关于公司业绩的另一种观点。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:37

在目前的研究中，我使用营业收入而非利润作为绩效衡量指标；此外，SPR不包括对单个公司的预测，它将这些公司区分为低账面市盈率或高账面市盈率，以及大小账面市盈率。然而，如果分析的重点是季度间利润的增长，那么可以将其与经营业绩的增长进行比较，这将在本研究中得到检验。对于该数据集，季度平均利润增长率为1.9%（中位数为1.5%），标准差为1.4%。图[11]显示了利润增长预测的时间序列。表[25]A组给出了B/M五分位数的利润预测和分析师长期预测之间的相关性，B组给出了规模五分位数的相关性。对于B/M五分位数，1995年之后的所有相关性均为负，1996年之前的第三、第四和第五个五分位数（最后一个不显著）的相关性均为负。在整个时期内，所有相关性均为负且显著（第二个五分位数除外）。大小五分位数的相关性相似。作为初步说明，负相关性表明财务分析师的预测与利润预测方向相反，因此SPF的利润预测很难用作解释长期预测的变动和价值的因素。换句话说，经济中的预期利润（根据SPF）不能作为解释金融分析师长期预测变动的因素。下一步是进行以下回归：（4）B/M五分位数的结果见表[26]。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2022-5-6 07:28:40

没有系数对整体样本有显著影响。1995年后价值型企业的滞后差异为负且显著，1996年前价值型企业的滞后差异系数为正且显著。在大多数情况下，Ris非常小。尺寸五分位数的结果见表[27]。同样，在整个时期内，没有任何系数是显著的。1995年之后的第一个五分位数和第四个五分位数有一个负显著系数，1996年之前有两个正显著系数。在这些案例中，Ris相对较高。结论是，利润预测似乎无法解释分析师长期预测的总体价值和变动。在大多数情况下，长期预测的变化似乎与当前或以前的利润预测无关，在大多数情况下，Ris较低。此外，与费城联储调查的预测者相比，金融分析师似乎对他们涵盖的所有类型的公司都过于乐观。例如，对于第一家从账面到市场的五分位（增长）公司，财务分析师预测自1981年以来，整个时期的年增长率始终高于20%。这意味着每个季度的平均增长率在5%左右。这是所有公司预测利润增长的2.5倍。对于价值型企业而言，平均每年约为11%，季度增长率约为2.75%，比SPF预测的平均1.9%高出45%。1995年后的预测就体现了这种乐观态度。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝