分析师预测的准确性
u盘文件加密分析师预测的准确性：你的能力，资源和投资组合的复杂性问题呢？
摘要
以前的研究已经确定了分析师的盈利预测准确性系统性和持续时间的差异，但没有解释为何存在差异。使用I/ B / E/ S的详细历史资料库，本研究发现，预测的准确性是积极的与分析师的经验（一个代理人为分析师的能力和技能）与用人单位的大小（一个用于替代现有的资源）有关，与企业和产业其次是分析师（任务措施的数量复杂性）负相关。结果表明，分析师特性可以是在预测有用。在预测的性能差异，以及市场预期的研究可以通过模拟这些特性得到改善。1999 Elsevie科学B.V.保留所有权利。
1。介绍
先前的研究提供了好坏参半的结果是否系统的金融分析师的预测精度存在差异。而许多早期研究不确定显著差异的预测准确性,最近的研究文件系统的差异。特别是,早期研究的理查兹(1976),O ' brien布朗和Rozeff(1980),(1987),O ' brien考金和亨特(1989),(1990)和巴特勒和朗(1991)不到系统的预测精度的差异。更多最近的研究包括Stickel(1992)和Sinha,布朗和达
斯(1997),然而,文档系统分析师的预测准确性的差异。本文构建在最近的研究调查分析师的特征可能与预测精度。
研究预测精度的影响因素很重要，至少有两个原因。首先，给定的分析师专家金融中介的作用（即，专家们在使用和解释财务信息），会计人员都知道在预测准确度存在差异，造成差异的因素有兴趣。之前的研究可能没有在预测精度的差异是因为他们没有造成差异的因素控制。第二，对预测精度的影响因素的理解是会计研究人员使用分析师预测作为资本市场的期望收益的代理很重要。如果分析师预测的精度不同，可以预见的是，如果资本市场认识到这些差异，然后更准确的盈利预期的代理可以通过施加较大的权重，更准确的分析预测了。
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好的游戏名字Stickel（1992）发现，机构投资者所有美国分析师的预测比Non-All美国人更准确的预测。他认为，所有美国人都更准确的预测，预测更频繁，他们的预测向上修正对股票价格产生较大影响要比做NonAll美国人的上调。资本市场回应Stickel记录向上修正表明，资本市场参与者相信预测的准确性存在差异。
如何才能赚钱辛哈，布朗和达斯（1997）（以下简称SBD）的识别分析中的较大体预测精度的系统性差
异。从1984-1990使用I / B / E / S的数据，它们扩展奥布莱恩的工作。注意到预测误差往往是序列相关的，它们包括在他们的模型预测近因控制。他们的研究结果表明，系统的事后差异存在于分析师预测的准确性。 SBD也执行预测的准确性事前测试。他们发现，分析师列为优于在一个时期继续在以后期间被列为优异，但分析师列为劣势在一个时期不要继续在后期被列为下等。
虽然Stickel和SBD确定预测精度的差异，他们没有解释为什么存在差异。这些研究的目的是确定系统的差异是否存在。这可能是在能力，资源和投资组合的复杂性差异导致在预测精度的差异。本研究的目的是出与该差异有关分析师的特点。
我用横截面回归分析，以调查是否分析师的预测误差都与他们的经验，结合相关的，“有效值和行业的数字后面，和用人单位的大小。的能力，任务的复杂性和资源的联合分析是因为重要的。三人都可能相关。另外，我也控制了公司年度变化在这两个因变量和自变量，这很重要，因为一个公司的盈利可预见性可以跨越时间有所不同（见克莱门特，1998）。
我发现，预测的准确性是积极与一般和公司特定的预报经验和用人单位的大小有关，并与企业和行业的数量呈负相关紧随其后。由于回归系数和回归变量的分布的大小，我的总的
结论是单靠雇主大小，或结合所采取的其他变量，可以提供信息，为资本市场参与者预测预报准确率在经济上有意义的差异。例如，谁的大型雇主工作，有分析师平均预测误差是比其他分析师小7.7％。
由米哈伊尔，和Willis（1997）（以下简称MWW）和雅各，Lys和尼尔（1997）（以下简称JLN）同时进行的研究还考察因素，可能导致分析师的预测精度。 MWW使用时间序列方法，并到准确的预测和预报经验是相关的。像Stickel，MWW的结果可能不具有普遍性，因为MWW检查一小分析师的表现。为了估计时间序列的参数，它们会限制他们的样本，谁拥有预测公司32连续季度分析师。这个要求导致要排除潜在样品的97％。我研究过MWW的增量贡献是，我使用一个更大的样本和一组变量更广（即，资源和任务的复杂性），调查预测精度的差异。
JLN研究的经验和经纪行变量对分析师预测的属性，包括预测的准确度，频率和地平线的贡献。符合我的研究中，他们发现用人单位的大小与预测的准确性有关。他们还发现，预测的准确性是积极与行业专业化的经纪公司的关联度，并与经纪公司的营业额呈负相关。不像我的学习和MWW，JLN没有到证据表明，有经验的预测精度提高。在结果中的对比
度可能是由于在研究设计上的差异。例如，我控制了公司年度固定效应，而JLN没有。在另一方面，JLN包括不包括在我的研究中，如预测的频率变量。
扫黑风暴王政角介绍第2节概述了假设。第3节说明变量的测量值。第4节报告的实证结果和第5节总结。
2，假设
2.1假说的能力
而能力是不可观察的，我们可以通过这样的分析劳动力市场功能观察能力的指标。该分析师劳动力市场假设充当比赛中表现较强的继续，而较弱的表演都是逼出来的职业。据米尔格罗姆和罗伯茨（1992），或者需要在比赛中使用的唯一表现信息是关于谁做更好的相对，有序的信息。这与所使用的经纪公司和客户评估分析的方法是一致的。例如，当基金经理被要求列入对所有美国队排名的分析师，他们被要求对在同行业中其他分析师排名的分析师。如果这些序列排名影响分析师的任期内，那么我们应该期待更多有经验的分析师更准确。（这是可能的，但是，分析师可能长期存活由于运气而不是技巧。）另一个原因是分析师与更多的经验可以提供更准确的预测是，他们的一般技能和知识，改善与时间。例如，分析师可能成为在分析财务报表，或确认经济趋势，因为他们积累的经验更好。
除了收购通用技能，分析师也取得企业特定的技能，随着时间的推移（即，具体到他们遵循的是企业的技能）。例如，这些技能可能包括更好地了解某公司的报道手法或分析师的特质可能会建立与业内人士更好的关系，从而获得对经理人的私人信息更好的访问。给定这些观察，是假设为能力如下：
H1：持有资源（雇主大小）及投资组合的复杂性（企业和产业的数字后面）不变，预测精度随预报经验。
H2：持有资源（雇主大小）及投资组合的复杂性（企业和产业的数字后面）不变，预测准确度与增加企业特有的预报经验。
2.2假设投资组合的复杂性
分析师的投资组合的复杂性也可能与预测的准确性有关。企业和行业遵循的数字作为依据的假设，它更故意出难题要遵循一套“有效值和行业的大投资组合的复杂性代理。换句话说，较大的组合让分析师投入较少关注到每一个人。公司。此外，LEES（1981）的结论是有规模经济下的企业在特定的行业。在哪里分析师面临相同的努力限制和收益递减的努
力设定，预测误差的大小会增加，分析师增加数量的公司和行业遵循这些观察导致有关投资组合的复杂性如下假设：
H3：控股能力和资源不变，预测准确度与企业数量减少紧随其后。
H4：保持能力和资源不变，预测准确度与产业的数量减少紧随其后。
2.3假设资源
大型券商可提供有助于其分析师的预测准确度优势资源。例如，通过分析大型券商采用可能获得更好的数据集和行政支持。他们也可能有管理者在他们遵循的是企业的私人信息更好的访问。 Stickel（1995）提供的证据表明，资本市场参与者应对更多的买入和卖出分析师大行相对于其他分析师聘用的建议。他认为造成这种差异的大公司“更先进的分销网络，这让大公司更好地传播他们的分析师的建议纳入资本市场。如果大券商“均方根分发团购提供优越的资源和卖出的建议，他们也可能会在履行其研究分析员提供优越的资源。这些观察结果表明，当能力和投资组合的复杂性保持不变，分析师大型券商就业提供更准确的预测比其他分析师。这一假说是说正式为：
H5：保持能力和产品组合的复杂性不断，谁是大型券商分析师受聘提供更准确的预测比其他分析师。
2.4相关的能力，复杂性和资源
的能力，复杂性和资源的联合分析是重要的，因为这三个因素可能相关。从分析的相关变量的遗漏会导致性能和各个变量之间的关系，偏估计。下面的讨论说明了一些设置，其中的变量会被相关。
 如果最能分析家按照最复杂的组合能力和复杂性将相关。能力将与资源相关​​联，如果高能力分析中，提供更多资源的环境下工作。同样，如果大企业雇佣更多的能够分析两个因素将相互关联。最后，复杂性将与资源相关​​联，如果谁的大雇主工作遵循的分析师数量较少的企业和行业比作谁为其他雇主工作的分析师。
前面的讨论表明，能力强，产品组合的复杂性，以及资源应共同分析，以防止各因素与预测精度之间的关系有偏估计。这些观察也提高的可能性，影响预测的准确性的因素可能共同决定。例如，最能分析家可以选择，或者进行分配，按照最复杂的投资组合。或最能分
析师可能已经劳工市场最大的机会和可能选择工作的雇主谁提供了最大的资源。如果确定预测精度的因素共同决定的话，估计在下面的分析中回归系数可能患有同时性偏差。为了解决这个问题，经纪公司的资源分配模型是必需的。这种模式的发展已经超出了本研究的范围，是今后研究的一个潜在领域。
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