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  1. Noise in Expectations
    Evidence from Analyst Forecasts
    Autor*in: De Silva, Tim
    Erschienen: 2021
    Verlag:  National Bureau of Economic Research, Cambridge, Mass

    This paper quantifies the amount of noise and bias in analysts' forecast of corporate earnings at various horizons. We first show analyst forecasts outperform statistical forecasts at short-horizons, but underperform at longer horizons. We next... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    Sächsische Landesbibliothek - Staats- und Universitätsbibliothek Dresden
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Freiburg
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    This paper quantifies the amount of noise and bias in analysts' forecast of corporate earnings at various horizons. We first show analyst forecasts outperform statistical forecasts at short-horizons, but underperform at longer horizons. We next decompose the relative accuracy of these forecasts into three components: (i) noise, (ii) bias and (iii) analysts' information advantage over statistical forecasts. We find the information advantage is constant across forecasting horizons, while both noise and bias are increase linearly. We then show most existing models lack a mechanism to account for these facts. To generate such a mechanism, we consider a parsimonious variant of the model of Patton and Timmermann (2010) with a noisy cognitive default and show it quantitatively fits the data. The intuition underlying this model is that forecasters rely on their biased and noisy defaults more at longer horizons, as rational forecasts are less accurate. This model also quantitatively matches two non-targeted empirical relationships: (i) analyst disagreement increases with horizon and (ii) noise is an increasing function of volatility

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: NBER working paper series ; no. w28963
    Schlagworte: Erwartungsbildung; Finanzanalyse; Systematischer Fehler; Noise Trading; Prognose
    Umfang: 1 Online-Ressource, illustrations (black and white)
    Bemerkung(en):

    Hardcopy version available to institutional subscribers
  2. Dispersed information and asset prices
    Autor*in: AlbagIi, Elias; Hellwig, Christian; Tsyvinski, Aleh
    Erschienen: January 2021
    Verlag:  Toulouse School of Economics, [Toulouse]

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 330
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Working papers / Toulouse School of Economics ; no 1172
    Schlagworte: Kapitaleinkommen; Börsenkurs; Informationsverbreitung; Noise Trading; Risikoprämie; Theorie
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 46 Seiten), Illustrationen