Сторнирование поступлений и доходов означает прогнозам аналитиков

РЕЗЮМЕ

Предыдущие исследования свидетельствует, что аналитики играть роль в оценке рынков капитала. Мы распространяем это направление исследований, анализируя как выгодные и невыгодные нематериальных интенсивной фирм. Наши результаты показывают, что средняя аналитиков доходы прогнозов дать полезную информацию о рыночных цен на два вида доходов откат, по одной на прибыль GAAP, а другой для поступления, связанные с нематериальными активами. Мы также показывают, что средняя аналитиков доходы прогнозы помогают обнаружить влияние капитализации и амортизации нематериальных активов по балансовой стоимости отражается в безопасности ценам. Наши данные свидетельствуют о том, что участники рынка ожидают большего обращения в доход, вытекающих из нематериальных активов, чем от GAAP прибыль.

Ключевые слова: нематериальные Интенсивный фирмы; вспять доходы; доходы прогнозам аналитиков

1 ВВЕДЕНИЕ

До исследований свидетельствуют, что аналитики играть роль в оценке рынков капитала. Браун и Sivakumar (2003) показывают, что операционная прибыль сообщили аналитики большее значение, чем соответствующие по финансовой отчетности предприятий. Баррон, Бярд, Кил и Ридл (2002) показывают, что на общую аналитиков прогнозы доходов увеличивает учета доходов для фирм с высоким уровнем нематериальных активов. Смысл этих исследований является то, что доходы прогнозам аналитиков, не только помогают инвесторам прогнозировать изменения в будущем доходы, но и дополнять информацию о балансовой стоимости.

Мы считаем, что аналитики предсказывают будущее балансовой стоимости на основе оценки стоимости нематериальных капитализации и амортизации, и эмпирически изучить вопрос о средней аналитиков доходы прогнозы позволяют определить (1) постоянных и временных компонентов доходов, и (2) будущие последствия балансовой стоимости отражается в безопасности ценам. Мы также изучить вопрос о средней аналитиков прогнозы доходов предоставлять различную информацию о потере отчетности компаний, которые часто сообщили в фирме оценки анализа (Хайн 1995; Дарро и Е. 2007).

Мы показываем, что означает аналитиков, доходы прогнозов дать полезную информацию о рыночных цен на два вида доходов откат, по одному на прибыль GAAP, а другой для поступления, связанные с нематериальными активами. Мы также показывают, что средняя аналитиков доходы прогнозы помогают обнаружить влияние капитализации и амортизации нематериальных активов по балансовой стоимости отражается в безопасности ценам. Наши данные свидетельствуют о том, что участники рынка ожидают большего отход от доходов, вытекающих из нематериальных активов, чем от GAAP прибыль. Наши результаты также показывают, что разница в оценке коэффициентов на прибыль между утратой и прибыльных фирм возникает из-за того, что допущения непрерывности деятельности эффект находит свое отражение в коэффициенте на доходы, связанные с нематериальными активами.

2. ГИПОТЕЗЫ

Поскольку стоимость ценных бумаг отражают стоимость неучтенной нематериальных активов (например, Амир, Лев, и Sougiannis 2003 и др. Баррон. Др.. 2002), процесс распределения затрат, что соответствует стоимости нематериальных вложений с потоком доходов должны быть отражены в ценах безопасности . Мы ожидаем, что аналитиков ожидает, что эта процессе распределения и скорректировать свои прогнозы будущих доходов соответственно. В этом случае прибыль прогнозы аналитиков должен содержать прогнозы как прибыль GAAP и доходы, связанные с неучтенной нематериальных активов и, следовательно, обеспечить ценность соответствующей информации для участников рынка. Первый из них касается гипотезы вклад дополнительных доходов прогнозам аналитиков и доходы откат, который помогает определить ожидаемые постоянных и временных компонентов работами на нематериальные интенсивной фирм.

H1: средняя аналитиков доходы прогнозы постепенно стоимость соответствующих и помогают обнаружить учета откат возникающие в связи с капиталовложениями в нематериальные активы отражены в безопасности ценам.

Вторая касается гипотезы прогнозирования разворота GAAP прибыль. Начисленные доходы основанной результате прибыли откат, которые были задокументированы в ходе предыдущих исследований (например, бобр, Ламберт и Морса 1980; Burgstahler и Dichev 1997).

H2: средняя аналитиков доходы прогнозы помогают обнаружить изменение GAAP прибыль отражается в безопасности ценам.

Окончательный касается гипотезы влияния доходов прогнозам аналитиков по оценке коэффициента балансовой стоимости. Поскольку прогнозирование доходов, вытекающих из нематериальных активов требует оценки стоимости неучтенных нематериальных активов, мы утверждаем, что аналитиков доходы прогнозы на нематериальные интенсивной фирмы также влияют на отношения между безопасностью цены и балансовой стоимости. Поскольку нынешние процедуры нематериальных активов занижают балансовой стоимости и завышают будущие доходы, признавая нематериальные активы должны настроить для этих рамках и завышения. Это приводит к балансовой стоимости, сходящихся с рыночной стоимости. Мы ожидаем, что эта сходимость захватили в связи со значительным коэффициентом на балансовой стоимости.

H3: средняя аналитиков доходы прогнозы позволяют определить сходимости балансовой стоимости с рыночной стоимости.

3. ДАННЫЕ И выборки

Обращаем нашей выборке из всей I / B / E / S резюме и Compustat баз данных. Мы захвата аналитик информации из I / B / E / S годовой доход консенсус прогнозов. Мы ориентируемся на самые последние один-yearahead (FYR1) прогнозирует до фактического объявления заработок для более полного отражения личной информации аналитиков. Мы первые использовать все замечания и вычислить среднее для каждой переменной для каждой фирмы. Этот образец состоит из 21 035 фирмы-лет, 2028 фирм с 1982 по 2005. Из 2028 компаний, 1475, в среднем, доходные и 553, в среднем, потери отчетности компаний. Во втором анализе, мы делим данные на две группы, одна для последних лет фирма наблюдения для каждой фирмы по Compustat и I / B / E / S, а другой за предыдущие замечания. Мы используем этот последний образец для расчета среднего для каждой фирмы еще раз, и бывший образец для проверки знаки коэффициентов на доходы и прибыль GAAP возникающие в связи с неучтенной нематериальных активов, изменение с отрицательного на положительный. Мы определим высокого нематериальных фирм, принадлежащих к нематериальным отраслей определяется стандартной отраслевой классификации (SIC) коды на основе предварительного исследования. Мы определим 9 промышленности в качестве нематериальных интенсивно. Около половины образца фирм (48,53%) принадлежит к этой группе ..

4. Эмпирические модели

Мы следуем Баррон и др.. (2002) и использовать средние значения каждой переменной для каждой фирмы по всем доступным лет в период выборки. Чтобы изучить вклад аналитиков, в частности, к нематериальным интенсивной фирм, мы включаем фиктивная переменная, значение 1 для фирм в отраслях нематериального и нуль иначе. Мы настроить перехват за утрату отчетности фирм, поскольку предварительного исследования (Хайн 1995, Амир и Лев 1996; Дарро и Е. 2007) показывают, что модель оценки для этих фирм создает сложные проблемы. Мы также создаем взаимодействия термин, который является продуктом аналитиков доходы прогнозы и фиктивной переменной. Мы используем этот термин для проверки рыночных цен на заработки обращения, связанные с нематериальными активами. Мы также включить некоторые аналитики после изучения в интересах сбора информации. Таким образом, эмпирическая модель записывается в виде:

[P.sub.1] = [[бета]. Sub.0] [[бета]. Sub.1] INT [[бета]. Sub.2] NEG [[бета]. Sub.3] B [V. sub.t] [[бета]. sub.4] GE [N.sub.t] [[бета]. sub.5] AEN [[бета]. sub.6] Е. [N.sub.t] * INT [[бета]. sub.7] NUMF [[эпсилон]. sub.t] (1)

Мы используем обычные наименьших квадратов для оценки этой модели. P является цена Compustat складе 3 месяцев после окончания финансового года. Б. является балансовая стоимость на акцию. GEN является Compustat прибыль на одну акцию и AEN является I / B / E / S консенсуса FYR1 прогноз. NUMF это число аналитиков оценок. INT является фиктивной переменной значение 1, если фирма относится к нематериальным отраслью, и нуль иначе. NEG является фиктивной переменной множеств один за утрату отчетности компаний, и нуль иначе. Поскольку нынешние потери имеют разные временные ряды, чем фирмы с положительной прибыль, мы переоценить версия нашей модели оценки прибыльности и потери отчетности фирм, отделяя образцы на две группы. Потому что потери меньше интеллектуального будущего (Kasznik и Макниколс 1999; Дарро и Е. 2007), мы ожидаем, что стоимость скорректирована R2 будет ниже за утрату отчетности фирм, чем для прибыльных фирм.

5. Эмпирические результаты

Мы используем средние значения каждой переменной для каждой фирмы по всем доступным лет в период выборки и простых наименьших квадратов для оценки моделей. Группа таблицы 1 показывает результаты регрессии по всей выборке. Группа B сообщает о результатах прибыльных фирм и Группа C за утрату отчетности компаний. Каждая панель содержит результаты для четырех моделей. Включение доходов прогнозам аналитиков резко увеличивает стоимость скорректирована [] R.sup.2. В панели таблицы 4 значение скорректированного [] R.sup.2 в первой скачки модель от 4,85% до 17,51% один раз доходы прогнозам аналитиков включены. Дополнительных доходов вклад прогнозам аналитиков является 261%, измеренный процент изменения стоимости скорректированных [] R.sup.2. Включения взаимодействия срока дальнейшего увеличения стоимости скорректированных [R.sup.2] в 23,89%, дополнительные вклад 36%. Наконец, включение ряда аналитиков вновь поднимает стоимость скорректирована [R.sup.2] до 31,7%, дополнительные вклад 33%.

В панели коэффициент на прибыль GAAP (GEN) является статистически значимой и положительной (р-значение = 0,0005). Включение аналитиков прогнозы доходов (ДЭН) меняет знак на коэффициент прибыль GAAP с положительного на отрицательный. Коэффициента аналитиков прогнозы доходов является статистически значимой и положительной (р-значение = 0,0001) для всех трех моделей, а коэффициент на прибыль GAAP имеет отрицательный знак в последних трех моделей. Значительного коэффициента аналитика прогнозы доходов согласуется с гипотезой H1 и отрицательный коэффициент на прибыль GAAP согласуется с нашей гипотезой Н2. Коэффициента взаимодействия срок от аналитиков доходы прогнозы и фиктивной переменной для нематериальных интенсивной фирм является отрицательным и статистически значимым (р-значение = 0,0001), в соответствии с нашей гипотезой H1. Коэффициент на количество аналитик следующее (NUMF) является статистически значимо положительные (0,5743, р-значение = 0,0001). Включение этой переменной не имеет большого влияния на разницу в величине коэффициентов между тремя переменными, описанными выше.

Коэффициент на балансовую стоимость (BV), является незначительным по первым 3 моделей. Но, когда число аналитик следующие входит в модель, коэффициент становится статистически значимо отрицательным (- 0,0230, р-значение = 0,0001). Отрицательный коэффициент показывает, что прогнозы аналитиков о будущем амортизация больше, чем рыночных цен от стоимости нематериальных активов. Это может указывать на оптимистические прогнозы. Включение ряда аналитиков помогает выявить ожидается изменение отношений между безопасностью цены и балансовой стоимости.

Группа B показывает, что результаты для прибыльных фирм. Постепенное увеличение в процентах от стоимости скорректированных [R.sup.2] составляет 20%, дополнительные вклад взаимодействия срок составляет менее 1%, а для ряда аналитиков 9%. Коэффициентами на прибыль прогнозам аналитиков статистически достоверно положительным (р-значение = 0,0001) во всех четырех моделей. Четкое различие между результатами, приведенными на панели А и В, что коэффициенты на прибыль GAAP и взаимодействия переменных статистически значимо положительным (р-значения 0,0023 до 0,0001) для прибыльных фирм. Коэффициент на количество аналитиков, статистически значимо положительным. Коэффициента балансовой стоимости, является незначительным по первой модели, а также включение доходов прогнозам аналитиков дает весьма негативную (-0,0063, р-значение = 0,0265). Однако, включение взаимодействия срок составляет коэффициент незначительно (-0,0065, р-значение = 0,1108). Наконец, включение ряда аналитиков делает коэффициента балансовой стоимости статистически значимо отрицательным (-0,0229, р-значение = 0,0001).

Результаты для фирм потери отчетности представлены в панели C. Как и следовало ожидать эти результаты существенно отличаются от тех, для положительного фирмы прибыли. Стоимость скорректированных [R.sup.2] гораздо ниже, чем для прибыльных фирм, в соответствии с результатами предшествующих исследований (Хайн 1995; Браун 1998, Амир и др. Ал. 2003). Коэффициентами на прибыль GAAP имеют статистически значимые отрицательные признаки (р-значение = 0,0001) во всех четырех моделей. Коэффициента аналитиков доходы прогнозы (-0,0664), является незначительным по второй модели, но это становится существенно положительным (3,4331, р-значение = 0,0448), когда взаимодействие термин добавил. Включение ряда аналитиков мало влияет на расчетный коэффициент (3,1343, р-значение = 0,0520). Эти результаты подтверждают дополнительные вклад аналитиков доходы прогнозов.

Коэффициентами на срок взаимодействия статистически достоверно в этих отрицательных характеристик (-3,7486, р-значение = 0,0332 и -3,9801, р-значение 0,0165, соответственно), и величины выше, чем на аналитиков доходы прогнозы для обеих моделей. Это дает совокупную стоимость коэффициенты для -0,3155 -0,8458 и, соответственно. Поскольку эти фирмы имеют отрицательный доход, отрицательные коэффициенты подразумевают влияние на прибыль стоимость ценных бумаг положительно. Величина разворота заработок выше заработка, вытекающих из нематериальных активов, чем GAAP прибыль, что свидетельствует о признании нематериальных активов диски сильных последствий будущего обращения в доход с отрицательного на положительный. Коэффициента Ряд аналитиков следующие весьма значимы (р-значение = 0,0001), но включение этой переменной лишь незначительное влияние на знак и величину коэффициента заработка. Коэффициент, балансовая стоимость незначительна для всех четырех моделей. Это говорит о том, что коррективы, аналитиков, к балансовой стоимости сходятся к рыночному ценообразованию неучтенной нематериальных активов убыток отчетного фирм.

Результаты по выборке Последнее фирмы-летних наблюдений согласуются с предсказаниями (untabulated). Коэффициентами Б. В., GEN и взаимодействие срок все положительны. Расчетный коэффициент на БВ 0,4564 (р-значение = 0,001), на GEN является 0,4001 (р-значение = 0,0632), а также о взаимодействии крачка является 1,5834 (р-значение = 0,0004). Коэффициента AEN существенно положительным, 5,8835 (р-значение = 0,0001). Ряд аналитиков, которая является нашим прокси в пользу агрегации, имеет значительное влияние на стоимость ценных бумаг объяснить.

6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Все результаты подтверждают наше утверждение, что средняя аналитиков доходы прогнозы позволяют выявлять доходы откат отражение в безопасности ценам. Мы считаем, что оценки коэффициентов на прибыль GAAP и зарабатывать, вытекающих из неучтенных нематериальные активы являются отрицательными, что свидетельствует откат в природе системы бухгалтерского учета. Мы также считаем, что средняя аналитиков доходы прогнозы влияния оценки коэффициента балансовой стоимости. Наши результаты показывают, что прогнозы аналитиков о стоимости будущих амортизации нематериальных активов выше, чем у участников рынка. Этот результат согласуется с идеей, что аналитики прогнозы оптимистичны, как сообщалось в предыдущих исследованиях. Мы также считаем, что агрегирование информации аналитиков помогает различать различия в оценке моделей прибыльных и потери отчетности компаний. Наши результаты показывают, что участники рынка ожидают прибыль за утрату отчетности фирм становятся положительными в будущем. Это согласуется с допущения непрерывности деятельности том, что участники рынка ожидают восстановления в будущем деятельность компаний. Величина коэффициента на доходы, связанные с нематериальными активами активы больше, чем на прибыль GAAP, свидетельствующих о возможном существенное влияние неучтенных нематериальных активов на будущие доходы за утрату отчетности компаний.

Ссылки:

Амир, Эли, Лев, Барух и Sougiannis Теодор, "У Финансовых Аналитиков Получить Нематериальные активы?", Европейская учета Обзор: 2003, 635-659.

Баррон, Е. Ори, Бярд, Дональд, Кил, Чарльз и Ридл, Эдвард J., "Высокие технологии нематериальных активов и прогнозы аналитиков", журнал "Учет исследований. Том 40 (2), 2002, 289-312

Бивер, Уильям, Ламберт, Ричард Морс, Дейл. "Информационное содержание Безопасности Цены", журнал "Бухгалтерский учет и экономика. Том 2, 1980, 3-28.

Браун, Лоуренс D. "Управленческий поведения и смещения в доходы прогнозам аналитиков", 1998. Неопубликованные рукописи.

Браун, Лоуренс Д. и Sivakumar, Кумар, "Сравнение Соотношение Соответствие двух Операционная прибыль меры", "Обзор учета исследований, Vol. 8: 2003, 561-575.

Burgstahler, David C. и Dichev, Илиан D., "Прибыль, адаптация и стоимости акций", учет обзора. Том 72 (2), 1997, 187-215.

Дарро, Масако и Е., Цзяньмин, "Оценка потерь фирмы в наукоемкой экономике", "Обзор учета исследований. Том 12,2007, 61-93.

Хайн Карла ", информативности потери", журнал "Бухгалтерский учет и экономика. Том 20, 1995, 125-153.

Kasznik, Рон и Макниколс, Морин Ф., имеет значение ожиданиям? Доказательств аналитик Прогноз Изменения и цены акций ", Стэнфордский университет Working Paper, 1999.

Д-р Yoshie Сайто получил степень доктора философии в Temple University в 2006 году. Она в настоящее время доцент бухгалтерского учета в J. Уитни Бантинг Школе Бизнеса в Грузии колледж

Д-р Ричард А. Господь получил степень доктора философии в Университете Джорджии в 1993 году. В настоящее время он профессор финансов в Монклер государственного университета, где он является председателем департамента экономики