Valuation Implications of Unconditional Accounting Conservatism: Evidence from Analysts' Target Prices
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We examine whether financial analysts understand the valuation implications of unconditional accounting conservatism when forecasting target prices. While accounting conservatism affects reported earnings, conservatism per se does not have an effect on the present value of future cash flows. We examine whether analysts adjust for the effect of conservatism included in their earnings forecasts when using these forecasts to estimate target prices. We find that signed target price errors (actual minus forecast) have a significant positive association with the degree of conservatism in forward earnings, suggesting that target prices are biased due to accounting conservatism. Cross‐sectional analysis suggests that more sophisticated analysts and superior long‐term forecasters adjust for conservatism to a greater extent than other analysts. In additional analyses, we explore the mechanism through which conservatism leads to bias in target prices. We first show that analysts' earnings forecasts are negatively associated with the degree of conservatism; that is, analysts include the effect of unconditional conservatism in their earnings forecasts. Based on alternative earnings‐based valuation models that analysts may use, our evidence suggests that analysts fail to appropriately adjust their valuation multiple for the effect of conservatism included in their earnings forecasts when using these forecasts to derive target prices. As a consequence, we find that, for extreme changes in conservatism, the bias in analysts' target prices due to conservatism leads to a distortion of market prices. The evidence highlights the concern that analysts may not appreciate the valuation implications of conservative accounting which could inhibit price discovery.
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 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 | 0,011 | 0,133 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».