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Enregistrement W2965289940 · doi:10.1111/1911-3846.12555

Bold Stock Recommendations: Informative or Worthless?

2019· article· en· W2965289940 sur OpenAlexvenueno aff
Dan Palmon, Bharat Sarath, Hua Xin

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock marketRationalityPsychologySet (abstract data type)EconomicsFinancial economicsPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We select a small set of recommendations that lie in the upper and lower tail of the empirical distribution of divergences between a recommendation, and the consensus over the window (−30, −1) days prior to that recommendation. We classify these extremely divergent recommendations as bold, and then subdivide them into informative bold recommendations that lead other analysts (leading‐bold) and those that are ignored by other analysts (contra‐bold) based on the consensus change in the 30 days after the announcement. We focus on the information conveyed to the market by these bold, leading‐bold, and contra‐bold recommendations through their effects on cumulative abnormal returns (CAR). We find that bold recommendations are not anticipated by market participants (CARs are negative before a bold buy and positive before a bold sell). The next finding is that the market responds strongly to both leading and contra‐bold recommendations over the (0, +4)‐day window and that these reactions are stronger than that to nonbold recommendations. In contrast, over the longer (0, +30)‐day window, leading‐bold recommendations earn additional returns whereas contra‐bold ones reverse significantly due to lack of confirmation. The overall pattern is one of rational market reaction both in the short and long windows. We support the rationality of the market reaction by showing that the percentage of leading‐bold recommendations exceeds that of contra‐bold recommendations, and that these two types of recommendations cannot be separated using observable analyst characteristics such as experience or brokerage size.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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