The Proportion of Non-Operating Income, and Analysts’ Forecasts
Notice bibliographique
Résumé
The US Senate Committee that investigated the Enron disaster assessed the role of analysts. At issue was whether analysts misled the public by ignoring warning signals that included a high proportion of non-operating income. Non-operating income derives from secondary activities like investments, but operating income is from the primary business activities like manufacturing. While the analysts admitted their limited ability to forecast Enron’s earnings, they denied any intentional deceit and claimed that they were misled by Enron. This study asks whether analysts’ ability to predict earnings is generally negatively associated with the proportion of non-operating income. The rationale is to determine whether the limited ability of analysts to predict earnings for Enron was an isolated incident or a pervasive one that applies to other firms. If pervasive, then another such disaster could occur without a warning from analysts. First, I examine the incentives for firms to resort more to non-operating income rather than focus on Operating income. Then I examine the association between analysts’ forecast attributes and the ratio of nonoperating to operating income. The results show that non-operating income and operating income are negatively associated, suggesting that firms use non-operating income to manage their operating results. Also, analysts’ forecast inaccuracy and dispersion are positively associated with the ratio of non-operating income to operating income. These results imply that analysts are generally inefficient in predicting earnings of firms with a high proportion of non-operating income.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».