近日，偉德國際官網(wǎng)會計系田暉老師與英國卡斯商學院合作者Andrew Yim教授及英國巴斯大學David Newton教授在管理學頂級期刊Management Science發(fā)表題為“Tail-Heaviness, Asymmetry, and Profitability Forecastingby Quantile Regression”的研究論文。
提高公司利潤率預測準確性對于投資者、分析師和公司尤為重要。文章研究表明，對于常見的會計盈利指標，通過使用平均絕對值預測誤差(MAFE)損失函數(shù)，分位數(shù)回歸模型(Quantile Regression)中位數(shù)預測的準確性要優(yōu)于普通的最小二乘回歸模型（均值回歸）。文章使用模擬數(shù)據(jù)和歸檔數(shù)據(jù)進一步研究了利潤率分布如何影響上述發(fā)現(xiàn)。當利潤率分布呈厚尾分布的情況下，無論使用MAFE或是均方預測誤差(MSFE)損失函數(shù)，分位數(shù)回歸均比最小二乘回歸預測更準確。 此外，研究還發(fā)現(xiàn)利潤率分布的不對稱性對于分位數(shù)回歸預測準確性呈U型或者倒U型影響。最后，文中使用的分布形態(tài)分析機制不僅展示了對于利潤率預測的實用性，同時在公司現(xiàn)金流預測中也得到了檢驗，驗證了厚尾分布的正向效應和偏度分布的倒U型效應。
《ManagementScience》是管理學頂級期刊，具有極高的學術聲譽。該期刊是美國德克薩斯大學達拉斯分校遴選的24本商學院頂級學術期刊（簡稱UTD 24）之一，也是金融時報評定出的50本商學院頂級期刊之一(簡稱FT 50)。同時，該期刊廣受世界各大高校認可，是商學院/偉德國際1946bv官網(wǎng)排名、職稱晉升、科研項目與人才計劃評審的重要參考條件之一。
論文鏈接：https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2020.3694
