Determinants of Earnings Forecast Error, Earnings Forecast Revision and Earnings Forecast Accuracy

143 Pages·2012·13.84 MB·English

by  Sebastian Gell (auth.)

Quantitatives Controlling
Herausgegeben von
C. Homburg, Köln, Deutschland
Die Schriftenreihe dient als Forum für hervorragende Forschungsergebnisse auf
dem Gebiet des Controlling. Ihr liegt ein weites Controllingverständnis zugrunde,
das über Problemstellungen der traditionellen internen Unternehmensrechnung
hinaus geht und beispielsweise auch Aspekte der Verhaltenssteuerung einschließt.
Der Schwerpunkt der Reihe liegt auf quantitativen Analysen aktueller Controlling-
fragen. Hierbei werden formal-analytische ebenso wie empirisch ausgerichtete
Arbeiten in Betracht gezogen.
Herausgegeben von
Professor Dr. Carsten Homburg,
Universität zu Köln
Sebastian Gell
Determinants of
Earnings Forecast Error,
Earnings Forecast
Revision and Earnings
Forecast Accuracy
With a foreword by Prof. Dr. Carsten Homburg
RESEARCH
Sebastian Gell
Cologne, Germany Bernhard Schmidt
Voestalpine Langenhagen, Deutschland
Linz, Österreich
Dissertation University of Cologne, 2011
ISBN 978-3-8349-3936-4 ISBN 978-3-8349-3937-1 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-8349-3937-1
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Geleitwort
1m Rahmen ihrer Funktion als Informationsintennediiire erstellen Finanzanaiysten
Gewinnprognosen. Nieht zuletzt die aktuelle Finanzkrise hat gezeigt, class solehe Pro
gnosen verzerrt sind und in ihrer Gesamtheit den erzielten Gewinn nieht erwartungs
lIeu abbilden. In der wissenschaftliehen Forschung ist man sich der Verzerrung von
Gewinnprognosen bewnsst und hat verschiedene Anreize fiir diese identiflzieren
konnen.
In der vorliegenden Dissertationssehrift werden die Griinde fiir die Verzerrung von
Gewinnprognosen aufgezeigt und es wird untersucht, wie sich Veriinderungen im
Anreizsystem in Revisionen von Gewinnprognosen widerspiegein. Zudern wird
anaiysiert, von welehen Faktoren die individuelle Prognosegenauigkeit einzelner
Analysten abhiingt.
1m Fokus der Arbeit stehen darnit folgende drei Fragestellungen:
1) Wie wirl<l sieh cIas Anreizsystem bei Prognoseabgabe auf die Verzerrung in
der Gewinnprognose aus?
2) Wie wirkt sieh eiDe Veriinderung des Anreizsystems zwischen zwei PrognOSI>
abgaben auf die Veriinderung der Gewinnprognosen aus?
3) Von welehen Faktoren hiingt die Genauigkeit der Gewinnprognose ab?
In Hinbliek auf die erste Forsehungsfrage werden zuniiehst die Adressaten von
Gewinnprognosen und ihre Interessen sowie Mogliehkeiten zur direkten und in
direkten Einflussna1une auf die Hohe der Gewiunprognose erlauter!. Aufhauend auf
der Darstellung des sogenannten Forecast Environments und den daraus entstehenden
Anreizen fiir Ana1ysten ihre Gewinnprognosen zu verzerren, gibt Kapitel 2 einen aus
fiihrliehen Uberbliek iiber empirisehe Studien in der Forecast Error Literatur. Urn
einem dynamisehen und darnit weehselnden Anreizsystem Reehnung zu !ragen,
zweiteilt der Verrasser den Literaturiiberbliek in Abhiingigkeit des Zeitpunktes der
Prognosebekauntgabe und die Detenninanten fiir den anfangliehen und fmalen Fehler
in Gewiunprognosen auf. Dabei wird von einem anfangliehen (fina1en) Prognosefehler
gesproehen, wenD die zugrundeliegende Prognose relativ friih (spat) innerhalb des
Fiskaljahres erstelit wurde.
In Hinbliek auf die zweite Forsehungsfrage in Kapitel 3 is! es moglieh, class sieh die
Anreize, die einen Analysten zur Verzerrung seiner Prognose veran1assen, im Laufe
eines Fiskaljahres versehieben. So belegen zahlreiehe Studien einen anf'angliehen
v
Optimismus und einen finalen Pessimismus von Gewinnprognosen. Dcr Wcchscl von
cincm a.nflinglichen Optimismus zugunstcn cines finalen Pessimismus ist dmch cine
Veriinderung im Anreizsystem im Laufe eines Jahres bergriindet und zwingt einen
Analysten dazu, seine Frognose entsprechend aozupassen. Basierend auf der
Beziehung zwischen Prognosefehler und Revision wird ein umfassendes Modell fiir
die Veriinderungen in Gewinnprognosen hergeleitet. Neben dem direlaen Einfluss von
Nacbrichten werden nach diesern Modell Revisionen auch indirela durch eine
Veriinderung des Anreizsystetns hervorgerufen. Mithilfe eines komplexen Datensatzes
(Daten aus mES, CRSP und Compustat), bestehend aus mebr als 18.000 Firmenjabren
als Beobachtungspunkte, kfumen die Hypothesen ernpirisch belegt werden. Neben dem
als trivial geltenden Zusammenhang zwischen Nacbrichten und Revisionen wird
gezeigt, dass Veriinderungen im Anreizsystern maBgeblich fiir Frognoserevisionen
verantwort1ich sind.
Die vom Verfasser dargestellte Beziehung zwischen Prognosefehler und -revision und
das daraus abgeleitete Modell vennitteln ein neues und profundes Verstiindnis von
Revisionen in Gewinnprognosen.
In Hinblick auf die dritte Forschungsftage in Kapitel4 verlangen Investoren niliglichst
genaue Gewinnprognosen urn Fehlbewertungen am Kapita1markt zu erkennen und
entsprechende Investitionen zu tiitigen. Jedoch unterscheiden sich Ana1ysten systema
tisch in ihrer Fiihigkeit Unternehmensgewinne zu prognostizieren, so dass der Erfolg
eines Investors stark von der Qua1itiit der ibm zugetragenen Prognose abbiingt. Aus
diescm Grund ist es fUr Investorcn wichtig, sich der cinzclnen Dctcrminanten dcr
Prognosegenauigkeit bewusst zu sein. Zuniichst wird ein Uberblick iiber die Forecast
Accuracy Literatur gegeben, in welchern umfassend auf die unterschiedlichen Deter
minanten der Prognosegenauigkeit von Ana1ysten eingegangen wird. 1m Anschluss
daran untersucht der Verfasser den Einfluss der generellen Prognosehiiufigkeit sowie
der Existenz von Investitionsempfehlungen auf die Qualitiit der zugrundeliegenden
Gewinnprognose. Aufgrund eines zeitnahen und intensiven Research-Prozesses sollten
Ana1ysten, die im Allgemeinen hiiufiger Frognosen abgeben oder diese in Kombi
nation mit Investitionsempfehlungen tiitigen, iiher mehr private Informationen
verfiigen und genauere Prognosen abgeben. Dariiber hinaus sollten Ana1ysten mit ho
her genereller Prognosehiiufigkeit Informationen schneller verarbeiten und ihre
Frognosen entsprechend frillier anpassen kfumen. In diesem Fall spricht man von
einern sogenannten Analystenfiihrer. Sowohl die univariaten als auch die multivatiaten
Analysen belegen einen hOheren Anteil an privaten Informationen und eine bessere
Prognosequalitiit fiir Ana1ysten, die im Allgcmcinen hiiufigcr Gewinnprognoscn abge-
VI
ben odcr diese in Verbindung mit Investitionsempfehlungen tiitigen. Ebenso finder
sich die Hypothese bestiitigt, dass Analysten mit hoher Prognosebiiufigkeit Analystcn
fiihrer sind.
Als wichtigen Beitrag fiir die aktuelle Forschung im Bereich der Prognosegenauigkeit
von Untemehmensgewinnen zeigt der Verfasser zwei neue Determinanten, niim1ich
die generelle Prognosebiiufigkeit und die Existenz von Investitionsernpfehlungen, auf.
In einer direkten Anwendung zeigt er, dass Investoren genauere Scbiitzungen kiinftiger
Gewinne erhalten, wenn sie ausschlieBlich auf Prognosen fokussieren, die in Kornbi
nation mit Investitionsempfehlungen abgegeben werden. Insgesamt sind die empi
rischen Analysen handwerklich auf hohern Niveau und die hergeleiteten Modelle sind
sehr innovativ.
Prof. Dr. Carsten Homburg
VII
Vorwort
Die vorliegende Arbeit enlsland wiihrend meiner Tiitigkeit a1s wissenschaftlieher
Mitarbeiter am Controllingseminar der Universitiit zu Koln. Nach erfolgreichem
Abschluss der Arbeit moehte ieh ntieh an dieser Stelle bei denjenigen Mensehen
bedanken, die zum Gelingen der Arbeit beigetragen haben.
leh danke meinern Doktorvater Prof. Dr. Carsten Homburg fiir die Unterstiitzung
w8hrend Meiner Dissertationszeit. Er gab mir die notwendige Weisung urn diese
Arbeit erfolgreieh abzusehlieBen und gleichzeitig die griiBtmogliehe Freiheit um
meinen eigenen Interessen nachzugehen und ldeen zu verwirkliehen. Ein groBer Dank
gilt auch dem Forderverein fiir Controlling. Die kontinuierliehe finanzielle Fiirderung
ermogliehte die Besehaffimg der fiir die Forsehung notwendigen empirisehen Daten
und die TeiIna1une an internationalen Fachtagrmgen und Konferenzen. Ebenso moehte
ieh reeht herzlieh Herm Prof. Dr. Dieter Hess fiir die Erstellung des Zweitgutachteus
und die anregenden Faehgespriiche und Diskussionen dankcn.
Ein groBer Dank gilt den Mitarbeitem des Controlling Lehrstuhls ntit denen ieh
wiihrend meiner Promotionszeit zusammenarbeiten durfte. Besonders moehte ieh ntieh
bei Frau Elisabeth Tokarski-Eieh bodanken. Mit ihrcr pcrsonliehen Starke und Wiirmo
ist sie ein Garant fiir den Zusammenhalt am Sentinar. Ihre Offenheit, Hilfsbereitsehaf't
und Erfahrung triigt maBgeblieh zu dem herzliehen Arheitsklima am Lehrstuhl bei. Ein
weiterer Dank gilt meinern ehema1igen Kollegen Marcus Berghiiuser, der GroBartiges
fiir den Lehrstuhl geleistet hat und dem ieh viel Gliick fiir die Zukunft wiinsche. Ich
danke Ka\ia Sehulze fiir die toile Zusarnmenarbeit und die gemeinsam verbrachte Zeit.
Bedanken miichte ieh ntieh auch bei meinen weiteren ehema1igen Kollegen Daniel
Baumgarten, Max Berens, Ute Bonenkamp, Ulf Briiggemann, Dontinika GOdde,
Stefan Henschke, Tanja Klettke, Michael Lorenz, Christian Miiller, Julia Nasev,
Philipp Plank, Kristina Reimer, Peter Seherpereel und Nikolaus Wrede fiir die tolle
gemeinsarne Zeit am Lehrstuhl. Nieht zuletzt moehte ieh ntieh bei den studentisehen
Hilfskriiften des Lehrstuhls bedanken, die ntieh immerfort und hilfsbereit in Lehre und
Forsehung unterstiitzt haben und dantit auch einen groBen Teil zum erfolgreiehen
Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben.
Privat moehte ieh Meinen Eltem Annelie und Wolfgang sowie meinen Gesehwistem
Miriam und Chtistian danken. Ihr habt durch Eure Liebe den notwendigen Riickhalt
geboten und durch Euren Rat in vielen Lebenssitoationen die niitige Weisung gegeben.
Ein groBcr Dank goht an moinen Freundeskreis, insbesondere an meincrn langjiihrigen
IX
Mitbewohner Jenz und an die Konsorten. Vieleo liebeo Dank fUr die tollen Slunden
fcmab vom Geschchcn an der Universitiit.
Diese Arbcit widme ich meinem iiltesteo Freund Martin sowie seineo wunderbaren
Eltcm Traudel und Dieter Popping. Wie Bruder aufgewachscn hat Martin uns alle
durch seine Lebensfreude begeistert und uns gezeig!, wie wertvoll das Lebeo ist. Er
hat Briicken zwischen Menschen geschlagen und Gn:nzen aufgelast. Seine
humorvolle, neckische Art, sem Licheln und sein aufgeweckter Geist werden auf
Ewig in unser Erinnerung sein.
Vielen liebeo Dank fUr die gerneinsame Zeit.
Sebastian Gell
x
Table of Content
List of Abbreviations .................................................................................................. XIII
List of Symbols ............................................................................................................ XV
List of Figures ............................................................................................................ XXI
List of Tables ........................................................................................................... XXIII
I Introduction ........................................................................................................ I
1.1 Motivation .......................................................................................................... I
1.2 Research objectives and structure of thesis ....................................................... 3
2 Determinants of earnings forecast errors ........................................................... 9
2.1 The forecast environment .................................................................................. 9
2.1.1 Financial analysts and users of research reports ................................................ 9
2.2 Empirical evidence on determinants offorecast errors ................................... 13
2.2.1 Forecast bias explanations ............................................................................... 13
2.2.2 Determinants of the initial forecast error ......................................................... 15
2.2.3 Determinants of the fina1 forecast error ........................................................... 18
3 Using forecast errors to explain revisions ....................................................... 21
3.1 Introduction ...................................................................................................... 21
3.2 Relation to prior research ................................................................................. 23
3.3 Research design and data ................................................................................. 25
3.3.1 The relation between forecast error and revision ............................................ 25
3.3.2 Regression model and hypotheses development ............................................. 26
3.3.3 Sample selection .............................................................................................. 36
3.3.4 Descriptive statistics ........................................................................................ 39
3.4 Empirical results .............................................................................................. 43
3.4.1 Test of Hypothesis 3.1 ..................................................................................... 43
3.4.2 Test of Hypothesis 3.2a and Hypothesis 3.2b ................................................. 45
3.5 Market reaction to forecast revisions ............................................................... 46
3.5.1 Research design ............................................................................................... 46
3.5.2 Results .............................................................................................................. 47
3.6 Predicting revisions and price changes ............................................................ 49
3.6.1 Research design ............................................................................................... 49
3.6.2 Results .............................................................................................................. 50
3.7 Conservatism in analyst forecast revisions ...................................................... 52
XI