The Relative Ability of Earnings and Cash Flow Data in Forecasting Future Cash Flows: Some Australian Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This paper examines the relative predictive ability of earnings, cash flow from operations as reported in the cash flow statement, and two traditional measures of cash flows (i.e. earnings plus depreciation and amortisation expense, and working capital from operations) in forecasting future cash flows for Australian companies. Further, an empirical investigation of the extent to which firm size, as a contextual factor, influences the predictability of earnings and cash flow from operations is presented.\nMethodology: Our sample includes 323 companies listed on the Australian Stock Exchange between 1992 and 2004 (3,512 firm-years). We employ the ordinary least squares and fixed effects approaches to estimate our regression models. To evaluate the forecasting performance of the regression models, both within-sample and out-of-sample forecasting tests are employed.\nFindings: We provide evidence that reported cash flow from operations has more power in predicting future cash flows than earnings and traditional cash flow measures. Further, the predictability of both earnings and cash flow from operations significantly increases with firm size. However, the superiority of cash flow from operations to earnings in predicting future cash\nflows is robust across small, medium and large firms.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».