Discussion—Regulation Fair Disclosure and Analysts' First-Forecast Horizon
Notice bibliographique
Résumé
Surya Janakiraman, Suresh Radhakrishnan, and Rafal Szwejkowski (2007), hereafter JRS, examine the impact of regulation fair disclosure (RFD) on the number of days between analysts' first earnings forecasts for the quarter and the fiscal quarter-end (first-forecast horizon). JRS conclude that the first-forecast horizon decreased by twelve days post-RFD; it decreased for both analysts whose average annual first-forecast horizon put them in the top 25 percent for each firm (designated by JRS as leaders) and the bottom 25 percent for each firm (designated by JRS as followers); and it decreased about the same amount for both leaders and followers. JRS interpret their results as follows. RFD reduced the first-forecast horizon on average overall; it reduced the first-forecast horizon for both leaders and followers; and it did not eliminate the timing advantage of leaders versus followers. My discussion proceeds along the following lines. First, I examine whether RFD reduced the first-forecast horizon. Second, I examine whether RFD decreased the first-forecast horizon for both leaders and followers. Third, I examine whether RFD decreased the first-forecast horizon for leaders versus followers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».