High-Technology Intangibles and Analysts' Forecasts
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the association between firms' intangible assets and properties of the information contained in analysts' earnings forecasts. We hypothesize that analysts will supplement firms' financial information by placing greater relative emphasis on their own private (or idiosyncratic) information when deriving their earnings forecasts for firms with significant intangible assets. Our evidence is consistent with this hypothesis. We find that the consensus in analysts' forecasts, measured as the correlation in analysts' forecast errors, is negatively associated with a firm's level of intangible assets. This result is robust to controlling for analyst uncertainty about a firm's future earnings, which we also find to be higher for firms with high levels of internally generated (and expensed) intangibles. Given that analyst uncertainty increases and analyst consensus decreases with the level of a firm's intangible assets, we also expect and find that the degree to which the mean forecast aggregates private information and is more accurate than an individual analyst's forecast increases with a firm's intangible assets. Finally, additional analysis reveals that lower levels of analyst consensus are associated with high-technology manufacturing companies, and that this association is explained by the relatively high R&D expenditures made by these firms. Overall, our results are consistent with financial analysts augmenting the financial reporting systems of firms with higher levels of intangible assets (in terms of contributing to more accurate earnings expectations), particularly R&D-driven high-tech manufacturers.
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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 | 0,033 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».