We put forward a model in which ana

We put forward a model in which analysts are uncertain about a firm’s earnings process. Faced with the possibility of using a misspecified model, analysts issue forecasts that are robust to model misspecification. We estimate that this mechanism explains approximately 60% of the autocorrelation in analysts’ forecast errors. The remainder stems from the cross-sectional variation in mean forecast errors and in analysts’ estimation errors of the persistence of earnings growth shocks. Consistent with our model, we find that analysts learn about some features of the earnings process but not others, and this learning reduces, but does not eliminate, the autocorrelation of forecast errors as firms age. Other potential explanations for the autocorrelation of analyst forecast errors are rejected. Our model of robust forecasting applies not only to analysts’ forecasts but also to all model-based forecasts.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi đưa ra một mô hình mà trong đó các nhà phân tích là không chắc chắn về một công ty thu nhập quá trình. Đối mặt với khả năng sử dụng một mô hình misspecified, các nhà phân tích vấn đề dự báo đó là mạnh mẽ để mô hình misspecification. Chúng tôi ước tính rằng cơ chế này giải thích khoảng 60% của autocorrelation, nhà phân tích dự báo lỗi. Phần còn lại bắt nguồn từ sự biến đổi mặt cắt có nghĩa là lỗi thời và nhà phân tích ước tính lỗi của persistence của các khoản thu nhập tăng trưởng chấn động. Phù hợp với mô hình của chúng tôi, chúng tôi thấy rằng các nhà phân tích tìm hiểu về một số tính năng của quá trình thu nhập, nhưng không phải những người khác, và học tập này làm giảm, nhưng không loại trừ, autocorrelation dự báo lỗi như công ty tuổi. Khác giải thích tiềm năng cho autocorrelation của nhà phân tích dự báo lỗi bị từ chối. Chúng tôi mô hình dự báo mạnh mẽ áp dụng không chỉ để nhà phân tích dự báo, nhưng cũng có để tất cả dựa trên mô hình dự báo.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đưa ra một mô hình trong đó các nhà phân tích chắc chắn về quá trình thu nhập của một công ty. Đối mặt với khả năng sử dụng một mô hình misspecified, các nhà phân tích đưa ra dự báo rằng là mạnh mẽ để mô hình thông số sai lệch. Chúng tôi ước tính rằng cơ chế này giải thích khoảng 60% số tự tương quan trong các lỗi dự báo của giới phân tích. Phần còn lại bắt nguồn từ sự thay đổi mặt cắt ngang trong các lỗi dự báo trung bình và trong các lỗi ước lượng các nhà phân tích của sự tồn tại của những cú sốc tăng trưởng lợi nhuận. Phù hợp với mô hình của chúng tôi, chúng tôi thấy rằng các nhà phân tích tìm hiểu về một số tính năng của quá trình thu nhập nhưng không phải người khác, và học tập điều này làm giảm, nhưng không loại trừ, tự tương lỗi dự báo là các công ty tuổi. giải thích tiềm năng khác cho tương quan của các lỗi dự báo phân tích được từ chối. mô hình của chúng tôi dự báo mạnh mẽ không chỉ áp dụng để dự báo của giới phân tích mà còn cho tất cả các dự báo dựa trên mô hình.