近日，偉德國(guó)際官網(wǎng)會(huì)計(jì)系田暉老師與英國(guó)卡斯商學(xué)院合作者Andrew Yim教授及英國(guó)巴斯大學(xué)David Newton教授在管理學(xué)頂級(jí)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(rùn)率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)于投資者、分析師和公司尤為重要。文章研究表明，對(duì)于常見(jiàn)的會(huì)計(jì)盈利指標(biāo)，通過(guò)使用平均絕對(duì)值預(yù)測(cè)誤差(MAFE)損失函數(shù)，分位數(shù)回歸模型(Quantile Regression)中位數(shù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)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(jìn)一步研究了利潤(rùn)率分布如何影響上述發(fā)現(xiàn)。當(dāng)利潤(rùn)率分布呈厚尾分布的情況下，無(wú)論使用MAFE或是均方預(yù)測(cè)誤差(MSFE)損失函數(shù)，分位數(shù)回歸均比最小二乘回歸預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確。 此外，研究還發(fā)現(xiàn)利潤(rùn)率分布的不對(duì)稱性對(duì)于分位數(shù)回歸預(yù)測(cè)準(zhǔn)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(jī)制不僅展示了對(duì)于利潤(rùn)率預(yù)測(cè)的實(shí)用性，同時(shí)在公司現(xiàn)金流預(yù)測(cè)中也得到了檢驗(yàn)，驗(yàn)證了厚尾分布的正向效應(yīng)和偏度分布的倒U型效應(yīng)。
《ManagementScience》是管理學(xué)頂級(jí)期刊，具有極高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)。該期刊是美國(guó)德克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯分校遴選的24本商學(xué)院頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊（簡(jiǎn)稱UTD 24）之一，也是金融時(shí)報(bào)評(píng)定出的50本商學(xué)院頂級(jí)期刊之一(簡(jiǎn)稱FT 50)。同時(shí)，該期刊廣受世界各大高校認(rèn)可，是商學(xué)院/偉德國(guó)際1946bv官網(wǎng)排名、職稱晉升、科研項(xiàng)目與人才計(jì)劃評(píng)審的重要參考條件之一。
論文鏈接：https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2020.3694
