Жарияланған табыс туралы хабарламадан кейінгі қозғалыс құбылысы
Post–earnings-announcement drift
Жаңа есептер жарияланғаннан кейін акция бағасының өзгеруі (PEAD) – кірістің күтпеген өсуіне байланысты қайталанған үрдіс. Инвесторлар нарығындағы бұрмалаушылықтар.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Қаржылық экономика және есептеу зерттеулерінде, табыс жарияланғаннан кейінгі дрейф немесе PEAD (сондай-ақ SUE эффектісі деп аталады) – бұл акцияның жиынтық қалыптан тыс кірістілігінің табыс туралы күтпеген жаңалықтар бағытында бірнеше апта (тіпті бірнеше ай) бойына өзгеру тенденциясы.
In financial economics and accounting research, post–earnings announcement drift or PEAD (also named the SUE effect) is the tendency for a stock’s cumulative abnormal returns to drift in the direction of an earnings surprise for several weeks (even several months) following an earnings announcement.
Себеп-салдар
Фирманың ағымдағы табысы белгілі болғаннан кейін, ақпараттың мазмұны инвесторлар тарапынан жылдам қабылданып, тиімді нарықтық бағаға енгізілуі тиіс. Алайда, бұл әрдайым осылай бола бермейтіні бұрыннан мәлім. Есептік тоқсандық табыста жақсы жаңалықтарды жариялаған фирмалардың акцияларының артық кірісі, табыс жарияланғаннан кейін кемінде 60 күн бойы өсу тенденциясын көрсетеді. Сол сияқты, жағымсыз нәтижелерді жариялаған фирмалардың акцияларының артық кірісі де ұқсас кезеңде төмендеуге бейім. Бұл құбылыс жариялаудан кейінгі дрейф деп аталады. Бұл алғаш рет Ray J. Ball және P. Brown-ның «Бухгалтерлік есептік табыс көрсеткіштерінің эмпирикалық бағалауы» атты зерттемесінде, «Журнал бухгалтерлік зерттеулер», 1968 жылғы күз, 159–178 беттерде жарияланған. Нарықтық тиімділік теориясына қарсы пікірді қолдайтын табыстың маңызды аномалияларының бірі ретінде PEAD сенімді нәтиже және қаржы нарығындағы әдебиеттерде ең көп зерттелген тақырыптардың бірі саналады.
Once a firm's current earnings become known, the information content should be quickly digested by investors and incorporated into the efficient market price. However, it has long been known that this is not exactly what happens. For firms that report good news in quarterly earnings, their abnormal security returns tend to drift upwards for at least 60 days following their earnings announcement. Similarly, firms that report bad news in earnings tend to have their abnormal security returns drift downwards for a similar period. This phenomenon is called post announcement drift. This was initially proposed by the information content study of Ray J. Ball & P. Brown, 'An empirical evaluation of accounting income numbers', Journal of Accounting Research, Autumn 1968, pp. 159–178. As one of major earnings anomalies, which supports the counterargument against market efficiency theory, PEAD is considered a robust finding and one of the most studied topics in financial market literature.
Гипотезалар
Бұл құбылысты бірнеше гипотеза арқылы түсіндіруге болады. Бұл әсердің ең көп қабылданған түсіндірмесі – инвесторлардың табыс туралы жарияламаларға толыққанды реакция жасамауы. Бернард және Томас (1989) және Бернард және Томас (1990) PEAD зерттеулерінің жан-жақты шолуын жасады. Бернард пен Томас (1990) бойынша, PEAD үлгілерін екі компоненттен тұратын деп қарастыруға болады. Бірінші компонент – маусымдық айырмашылықтың оң автокорреляциясы (яғни, маусымдық кездейсоқ жүріс болжамының қателіктері – нақты және болжамды табыстар арасындағы айырмашылық), ол ең күштісі көршілес тоқсандарда байқалады, алғашқы үш тоқсан оң мәнді болады. Екіншіден, төрт тоқсан аралығындағы маусымдық айырмашылықтар арасында теріс автокорреляция бар.
The phenomenon can be explained with a number of hypotheses. The most widely accepted explanation for the effect is investor under reaction to earnings announcements. Bernard & Thomas (1989) and Bernard & Thomas (1990) provided a comprehensive summary of PEAD research. According to Bernard & Thomas (1990), PEAD patterns can be viewed as including two components. The first component is a positive autocorrelation between seasonal difference (i. e., seasonal random walk forecast errors – the difference between the actual returns and forecasted returns) that is strongest for adjacent quarters, being positive over the first three lag quarters. Second, there is a negative auto correlation between seasonal differences that are four quarters apart.