The Relation between Market Values, Earnings Forecasts, and Reported Earnings
Notice bibliographique
Résumé
Recently, much of the research into the relation between market values and accounting numbers has used, or at least made reference to, the residual income model (RIM). Two basic types of empirical research have developed. The “historical” type explores the relation between market values and reported accounting numbers, often using the linear dynamics in Ohlson 1995 and Feltham and Ohlson 1995 and 1996. The “forecast” type explores the relation between market value and the present value of the book value of equity, a truncated sequence of residual income forecasts, and an estimate of the terminal value at the truncation date. The analysis in this paper integrates these two approaches. We expand the Feltham and Ohlson 1996 model by including one- and two-period-ahead residual income forecasts to infer “other” information regarding future revenues from past investments and future growth opportunities. This approach results in a model in which the difference between market value and book value of equity is a function of current residual income, one- and two-period-ahead residual income, current capital investment, and start-of-period operating assets. The existence of both persistence in revenues from current and prior investments and growth in future positive net present value investment opportunities leads us to hypothesize a negative coefficient on the one-period-ahead residual income forecast and a positive coefficient on the two-period-ahead residual income forecast. Our empirical results strongly support our hypotheses with respect to the forecast coefficients.
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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 | 0,004 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».