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Enregistrement W1976304019 · doi:10.1177/0148558x14536185

CEO Optimism and Analyst Forecast Bias

2014· article· en· W1976304019 sur OpenAlexafffund
M.H. Franco Wong, Frank Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Auditing & Finance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésOptimismEarningsAttributionStock (firearms)Consensus forecastOptimism biasStock priceAttribution biasEconomicsActuarial scienceAccountingBusinessFinancial economicsEconometricsPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine analysts’ forecast behavior in a setting in which CEOs are optimistic and analysts react rationally to CEO optimism. We document that the bias in analysts’ consensus forecasts is negatively related to the level of CEO optimism. The negative relation is stronger for small firms, firms with low analyst followings, and firms with high uncertainty. Analysts revise downward their forecasts for next year’s earnings less relative to their revision for current year’s earnings for firms with more optimistic CEOs, a result consistent with optimistic CEOs are subject to self-attribution bias. The stock price reactions to downward forecast revisions and missing analysts’ forecasts are less negative for firms with optimistic CEOs, indicating that investors understand the implications of CEO optimism for analysts’ forecast bias and subsequent revisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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