Equity Valuation Employing the Ideal versus Ad Hoc Terminal Value Expressions
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Penman and Sougiannis (1998) and Francis, Olsson and Oswald (1999) compared the bias and accuracy of the dividend discount model (DDM), discounted cash flow model (DCF), and Edwards-Bell-Ohlson residual income model (RIM) in explaining the relation between value estimates and observed stock prices. Both studies report that, with non price-based terminal values, RIM outperforms DCF and DDM. Our primary research objective is to explore whether, over a five-year valuation horizon, DDM, DCF and RIM are empirically equivalent when Penman's (1998) theoretically terminal value expressions are employed in each model. Using Value Line terminal stock price forecasts at the horizon to proxy for such values, we find empirical support for the prediction of equivalence between these three price-based valuation models. Our secondary research objective is to demonstrate that, within each class of the DCF and RIM valuation models, the model that employs Value Line forecasted price in the terminal value expression will generate the lowest pricing errors, compared to models that employ non price-based terminal value under an arbitrary growth assumption. Results indicate that, for both DCF and RIM, price-based valuation models outperform the corresponding non price-based models by a wide margin. We also revisit the issue of the apparent superiority of RIM, and find that this result does not hold in a level playing field where an approximation of ideal terminal values is employed. In fact, the price-based RIM model is marginally outperformed by the price-based DCF and DDM models, in terms of pricing errors as well as its ability to explain current market price.
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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».