Введение

В финансовой экономике и бухгалтерских исследованиях дрейф после объявления о доходах, или PEAD (также известный как эффект SUE), — это тенденция к тому, что совокупная аномальная доходность акций движется в направлении неожиданности в отношении доходов в течение нескольких недель (и даже месяцев) после публикации отчета о доходах.

Причина и следствие

Как только текущая прибыль компании становится известной, информационное содержание должно быть быстро воспринято инвесторами и учтено в эффективной рыночной цене. Однако давно известно, что на практике это происходит не совсем так. У компаний, публикующих положительные результаты по итогам квартала, аномальная доходность ценных бумаг, как правило, продолжает расти в течение как минимум 60 дней после объявления результатов. Аналогично, у компаний, сообщающих об отрицательных результатах, аномальная доходность ценных бумаг, как правило, снижается в течение сопоставимого периода. Это явление называется пост-объявленческим дрейфом. Впервые оно было описано в исследовании информационного содержания, проведенном Рэем Дж. Баллом и П. Брауном, «Эмпирическая оценка показателей бухгалтерского дохода», Журнал бухгалтерских исследований, осень 1968 г., стр. 159–178. Являясь одной из основных аномалий прибыли, подтверждающей аргументы против теории эффективности рынка, пост-объявленческий дрейф считается устойчивым результатом и одной из наиболее изученных тем в литературе по финансовым рынкам.

Гипотезы

Это явление можно объяснить рядом гипотез. Наиболее общепринятым объяснением эффекта является недооценка инвесторами информации, содержащейся в объявлениях о прибылях. Bernard & Thomas (1989) и Bernard & Thomas (1990) представили всесторонний обзор исследований PEAD. Согласно Bernard & Thomas (1990), закономерности PEAD можно рассматривать как состоящие из двух компонентов. Первый компонент – это положительная автокорреляция между сезонными изменениями (то есть ошибки прогноза сезонного случайного блуждания – разница между фактической и прогнозируемой доходностью), которая наиболее выражена для соседних кварталов и остается положительной в течение первых трех лагов. Второй компонент – отрицательная автокорреляция между сезонными изменениями, отстоящими друг от друга на четыре квартала.