Returns to buying upward revision and selling downward revision stocks
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the role of earnings forecast revisions by equity analysts in predicting Canadian stock returns Design/methodology/approach The sample covers 420 Canadian firms over the period 1998-2009. It analyses investors’ reactions to 27,271 upward revisions and 32,005 downward revisions of analysts’ forecasts for Canadian quoted companies. To test whether analysts’ earnings forecast revisions affect stock return continuation, forecast revision portfolios similar to Jegadeesh and Titman (2001) are constructed. The paper analyses the returns gained from a trading strategy based on buying the strong upward revisions portfolio and short selling the strong downward revisions portfolio. It also separates the sample into upward and downward revisions. Findings The authors find that new information in the form of analyst forecast revisions is not impounded efficiently into stock prices. Significant returns persist for a trading strategy that buys stocks with recent upward revisions and short sells stocks with recent downward revisions. Good news is impounded into stock prices more slowly than bad news. Post-earnings forecast revisions drift is negatively related to analyst coverage. The effect is strongest for stocks with greatest number of upward revisions. The introduction of the better disclosure standards has made the Canadian stock market more efficient. Originality/value The paper adds to the limited evidence on the effect of analyst forecast revisions on the returns of Canadian stocks. It sheds light on the importance of analysts’ earnings forecast information and offers support for the investor conservatism and information diffusion hypotheses. It also shows how policy can improve market efficiency.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».