The Post‐earnings Announcement Drift: A Pre‐earnings Announcement Effect? A Multi‐period Analysis
Notice bibliographique
Résumé
For many years, the post‐earnings announcement drift (PEAD) has been accepted as an anomaly to the efficient markets hypothesis. This drift subsequent to earnings announcements has been ascribed to the incomplete incorporation by the market of the information in these earnings announcements. Interestingly, over the past five decades of extensive research, no rational economic explanation of the PEAD has been found. In addition, there has been no specific consideration of the effect of new economic information subsequent to the earnings announcements. Our multi‐year examination of the cumulative abnormal return (CAR) incorporates the effect of economic information subsequent to the earnings announcement of traditional PEAD studies. Our analysis shows that a drift of CAR versus time can arise without recourse to invoking market inefficiency. Our results are consistent for three samples covering the period 1974–2016. We do not assert that we prove that there is no component of the traditional PEAD due to market inefficiency. Rather, our results show that studies to determine whether there is a market inefficiency component of the PEAD should use a multi‐period approach in order to account for the effect of economic information subsequent to the earnings announcements and thereby focus more precisely upon the cause of the PEAD reported in previous research studies.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».