Our sample includes all firms from

Our sample includes all firms from selected industries (see below) with sufficient Compustat data to estimate industry-specific production-functions in any year of our five-year sample period (1993-1997)[5]. We exclude financial services and other regulated industries, such as transportation and utilities: these regulated industries are likely to have different operating environments (e.g. regulated vs. competitive), which may affect firms’ behavioral goals. The remaining industry-years represented in the sample are those with sufficient data to estimate the production frontier for that industry-year. At the frontier estimation stage, the data are tested for possible outliers
using the standardized residuals method; observations with standardized residuals in excess of two are deleted from the final dataset (Belsley et al., 1980). Data for firm-years with the required efficiency scores are matched with Compustat data for market capitalization and SIC codes, and IBES data used to calculate both analysts’ average absolute forecast errors and the variability in actual earnings over the prior five-year period.
We calculate the average forecast errors for individual analysts using forecasts of annual earnings for year tþ1 made during a 30-day forecast window immediately after the announcement of first quarter earnings for year tþ1. This choice of forecast period ensures that the individual forecasts for each firm are conditioned on the same publicly available information – the year t annual financial statements[6]. Our efficiency measures (EFFICit, ROA it, AROA it, and ROEit) are calculated using accounting data for year t, while our analyst forecast errors are based on forecasts of earnings for year tþ1. Our sample firm-years are from the sample period 1993 to 1997 that meet the following requirements:
The quarterly earnings announcement date for first quarter earnings for year tþ1 is available fromeither the activeor research Compustat quarterly files

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่างของเรามีบริษัททั้งหมดจากเลือกอุตสาหกรรม (ดูด้านล่าง) กับ Compustat ข้อมูลการประเมินเฉพาะอุตสาหกรรมผลิตฟังก์ชันในปีใด ๆ ของรอบระยะเวลาห้าปีอย่างเรา (1993-1997) [5] เรารวมบริการทางการเงินและอุตสาหกรรมต่าง ๆ มีการควบคุม การขนส่งและสาธารณูปโภค: อุตสาหกรรมควบคุมเหล่านี้มักจะมีการทำงานสภาพแวดล้อมต่าง ๆ (เช่นควบคุมเจอแข่งขัน), ซึ่งอาจส่งผลต่อเป้าหมายพฤติกรรมของบริษัท ปีอุตสาหกรรมคงเหลือที่แสดงในตัวอย่างจะมีข้อมูลเพียงพอเพื่อประเมินชายแดนผลิตสำหรับอุตสาหกรรมปี ในขั้นตอนการประเมินชายแดน ข้อมูลถูกทดสอบ outliers เป็นไปได้โดยใช้วิธีมาตรฐานเหลือ สังเกต ด้วยมาตรฐานเหลือเกินสองจะถูกลบออกจากในชุดสุดท้าย (Belsley et al. 1980) ข้อมูลบริษัทปีมีคะแนนประสิทธิภาพจำเป็นต้องตรงกับ Compustat สำหรับมูลค่าตลาดและรหัส SIC และ IBES ข้อมูลใช้ในการคำนวณข้อผิดพลาดแน่นอนการคาดการณ์รายเฉลี่ยนักวิเคราะห์และความแปรปรวนในกำไรที่แท้จริงในระยะเวลาห้าปีก่อนเราคำนวณเฉลี่ยการคาดการณ์ข้อผิดพลาดสำหรับนักวิเคราะห์แต่ละใช้ของกำไรประจำปีขึ้นระหว่างหน้าต่างการคาดการณ์ 30 วันหลังประกาศผลประกอบการไตรมาสแรกสำหรับปี tþ1 tþ1 ปี การคาดการณ์อันนี้ช่วยให้มั่นใจว่า คาดการณ์แต่ละบริษัทแต่ละมีเงื่อนไขเผยข้อมูลเดียวกัน – ปี t ประจำปีงบการเงิน [6] มาตรการของเราประสิทธิภาพ (EFFICit, ROA มัน AROA และ ROEit) คำนวณโดยใช้ข้อมูลบัญชีสำหรับปี t ในขณะที่นักวิเคราะห์ของเราคาดการณ์ผิดพลาดเป็นไปตามคาดการณ์ของกำไรสำหรับปี tþ1 ปีบริษัทของเราอย่างเป็นระยะอย่าง 1993 การ 1997 ที่ตอบสนองต่อความต้องการ: วันประกาศกำไรไตรมาสไตรมาสแรกกำไรสำหรับปี tþ1 จะมี fromeither activeor การวิจัยแฟ้มไตร Compustat

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างของเรารวมถึง บริษัท จากอุตสาหกรรมที่เลือก (ดูด้านล่าง) ที่มีข้อมูลเพียงพอที่จะ Compustat ประเมินเฉพาะอุตสาหกรรมการผลิตฟังก์ชั่นในปีใด ๆ ของรอบระยะเวลาตัวอย่างห้าปีเรา (1993-1997) [5] เราไม่รวมบริการทางการเงินและอุตสาหกรรมการควบคุมอื่น ๆ เช่นการขนส่งและสาธารณูปโภค: อุตสาหกรรมการควบคุมเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะมีสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันในการดำเนินงาน (เช่นการควบคุมกับการแข่งขัน) ซึ่งอาจมีผลต่อ บริษัท เป้าหมายพฤติกรรม ส่วนที่เหลืออีกอุตสาหกรรมปีเป็นตัวแทนในกลุ่มตัวอย่างเป็นผู้ที่มีข้อมูลเพียงพอที่จะประเมินชายแดนการผลิตสำหรับอุตสาหกรรมปี
ในขั้นตอนการประมาณชายแดนข้อมูลที่จะมีการทดสอบสำหรับค่าผิดปกติที่เป็นไปได้โดยใช้วิธีการที่เหลือมาตรฐาน; ข้อสังเกตที่มีเหลือในส่วนที่เกินมาตรฐานของทั้งสองจะถูกลบออกจากชุดสุดท้าย (Belsley et al., 1980) ข้อมูลสำหรับปี บริษัท ที่มีคะแนนประสิทธิภาพต้องมีการจับคู่กับข้อมูล Compustat สำหรับมูลค่าตลาดและรหัส SIC และข้อมูลการ IBES ใช้ในการคำนวณข้อผิดพลาดของการคาดการณ์ที่แน่นอนนักวิเคราะห์ทั้งสองเฉลี่ยและความแปรปรวนในผลประกอบการที่เกิดขึ้นจริงในช่วงก่อนระยะเวลาห้าปี.
เรา คำนวณข้อผิดพลาดที่คาดการณ์เฉลี่ยของนักวิเคราะห์ของแต่ละบุคคลโดยใช้การคาดการณ์ของผลประกอบการสำหรับปีtþ1ทำในระหว่างหน้าต่างการคาดการณ์ 30 วันทันทีหลังจากที่การประกาศผลประกอบการไตรมาสแรกสำหรับปีtþ1 ทางเลือกของระยะเวลาคาดการณ์เพื่อให้แน่ใจว่าการคาดการณ์ของแต่ละบุคคลสำหรับแต่ละ บริษัท มีการปรับอากาศในเดียวกันข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณชน - ปีทีงบการเงินประจำปี [6] มาตรการที่มีประสิทธิภาพของเรา (EFFICit, ROA มัน Aroa มันและ ROEit) จะคำนวณโดยใช้ข้อมูลทางบัญชีสำหรับ t ปีในขณะที่การคาดการณ์ของนักวิเคราะห์ข้อผิดพลาดของเราจะขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ของผลประกอบการในปีtþ1 ตัวอย่างของเรา บริษัท ปีจากระยะเวลาตัวอย่าง 1993-1997
ที่ตอบสนองความต้องการดังต่อไปนี้วันที่ประกาศผลประกอบการไตรมาสสำหรับผลประกอบการไตรมาสแรกประจำปีtþ1ใช้ได้fromeither วิจัย activeor Compustat ไฟล์ไตรมาส