Explaining Investors' Fixation on Increasing Revenue: An Experimental Investigation of the Differential Reaction to Revenues versus Expenses*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Prior research has demonstrated that investors have differential reactions to revenue increases versus expense decreases in firms with positive earnings surprises. We use the experimental method to explain how this differential reaction is, at least in part, due to a heuristic‐like process in investors' decision‐making processes. Critical to our study, we further demonstrate that when revenue increases explain even a small portion of that surprise, investors make more positive judgments about the firm than one might expect. This somewhat surprising result occurs even though those same investors provide similar earnings forecasts for the next period, indicating that our results are not entirely caused by differential judgments regarding the persistence of the earnings surprise. These findings are consistent with the halo effect, a phenomenon described in psychology literature in which, when making evaluations, one's focus on a certain salient factor impacts assessments regarding other factors. This article helps to explain some of the complexities with individual investor behavior when evaluating the impact of changes in revenues and expenses. Specifically, investors' preference for revenue increases as compared to expense decreases is partially caused by biases that are not obvious to investors, making it difficult for them to adjust for these biases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».