larger (smaller) client base and mo

larger (smaller) client base and more (less) experience. Accordingly, we expect the coefficient
on the interaction to be negative.
Firm size (SIZE) and number of analysts following (NANA) are included based on Lang
and Lundholm (1996), who document a positive association between firm size, analyst
following, and forecast accuracy. Absolute value of the earnings surprise (SURPRISE) is
also based on Lang and Lundholm (1996), who find that larger changes in earnings are
associated with less accurate forecasts. The loss indicator variable (LOSS) is included based
on Hwang et al. (1996), who find that analysts’ forecasts for loss-reporting firms are on
average less accurate than forecasts for profit-reporting firms. Zmijewski’s (1984) financial
distress score (ZMIJ) is also included because financially distressed firms tend to have less
accurate forecasts. Per Brown (2001), we control for forecast horizon (HORIZON), which
is the natural logarithm of the average number of calendar days between the forecast announcement
date and corresponding actual earnings announcement date. It is expected
that a forecast announced closer to the actual earnings announcement date (i.e., short forecast
horizon) is more accurate than a forecast announced in the earlier period (i.e., long
forecast horizon). Earnings volatility (STDROE) is included based on Kross et al. (1990),
who have shown that analysts’ earnings forecasts are less accurate for firms with higher
long-term earnings volatility. Because Eames and Glover (2003) report that earnings level
is related to forecast accuracy, we include the earnings per share variable (EL).12
Second, to test H2, we use the following Equation (3).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขนาดใหญ่ (ขนาดเล็ก) ไคลเอ็นต์พื้นฐาน และเพิ่มเติม (น้อย) ประสบการณ์การ ดังนั้น เราคาดว่าค่าสัมประสิทธิ์ในการโต้ตอบที่เป็นค่าลบขนาดของบริษัท (ขนาด) และจำนวนของนักวิเคราะห์ต่อ (นานา) มีอยู่ตามหลังและ Lundholm (1996), ที่เอกสารความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่างขนาดของบริษัท นักวิเคราะห์ความถูกต้อง และต่อไปนี้ คาดการณ์ ค่าสัมบูรณ์ของความประหลาดใจกำไร (แปลกใจ)ยัง ตามหลังและ Lundholm (1996), ผู้ที่มีขนาดใหญ่การเปลี่ยนแปลงในกำไรเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ถูกต้องน้อยกว่า ตัวแปรบ่งชี้ขาดทุน (ขาดทุน) มาใช้บน Hwang et al. (1996), คนหาที่คาดการณ์ของนักวิเคราะห์ในบริษัทรายงานขาดทุนอยู่ค่าเฉลี่ยที่ถูกต้องน้อยกว่าการคาดการณ์สำหรับรายงานกำไรบริษัท ของ Zmijewski (1984) การเงินทุกข์คะแนน (ZMIJ) อยู่เนื่องจากบริษัทเป็นเงินทุกข์มักจะ มีน้อยคาดการณ์แม่นยำ ต่อน้ำตาล (2001), เราควบคุมสำหรับการคาดการณ์ขอบฟ้า (ฟ้า), ซึ่งคือลอการิทึมธรรมชาติของจำนวนวันในปฏิทินระหว่างประกาศการคาดการณ์เฉลี่ยวันและวันประกาศกำไรจริงที่สอดคล้องกัน คาดว่าการคาดการณ์ประกาศใกล้วันประกาศกำไรจริง (นั่นคือ โดยคาดการณ์ว่าขอบฟ้า) ได้ถูกต้องมากกว่าการคาดการณ์ที่ประกาศในรอบระยะเวลาก่อนหน้านี้ (เช่น ยาวการคาดการณ์ขอบเขต) ความผันผวนของกำไร (STDROE) มาใช้ในบริษัทและ al. (1990),ที่มีแสดงคาดการณ์กำไรของนักวิเคราะห์ถูกต้องน้อยกว่าสำหรับบริษัทมีสูงหรือไม่ความผันผวนของกำไรระยะยาว เนื่องจาก Eames และโกลเวอร์ (2003) รายงานว่า ระดับรายได้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์แม่นยำ เรารวมกำไรต่อหุ้นแปร (เอล) .12สอง การทดสอบ H2 เราใช้สมการต่อไปนี้ (3)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขนาดใหญ่ (ขนาดเล็ก) ฐานลูกค้าและอื่น ๆ (หัก) ประสบการณ์ ดังนั้นเราคาดว่าค่าสัมประสิทธิ์การ
ในการทำงานร่วมกันที่จะลบ
ขนาดของ บริษัท (ขนาด) และจำนวนของนักวิเคราะห์ต่อไปนี้ (นานา) จะถูกรวมอยู่บนพื้นฐานของ Lang
และ Lundholm (1996) ซึ่งเอกสารความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างขนาด บริษัท ที่นักวิเคราะห์
ต่อไปนี้ ความถูกต้องคาดการณ์ ค่าสัมบูรณ์ของผลประกอบการที่น่าประหลาดใจ (แปลก) จะ
ยังขึ้นอยู่กับหรั่งและ Lundholm (1996) ที่พบว่าการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่ในรายได้
ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ที่ถูกต้องน้อยลง ตัวแปรตัวบ่งชี้การสูญเสีย (ขาดทุน) รวมอยู่ตาม
ที่ฮวงและคณะ (1996) ที่พบว่าการคาดการณ์ของนักวิเคราะห์ 'สำหรับ บริษัท สูญเสียการรายงานอยู่ใน
ค่าเฉลี่ยความแม่นยำน้อยกว่าการคาดการณ์สำหรับ บริษัท กำไรรายงาน Zmijewski ของ (1984) การเงิน
ความทุกข์คะแนน (ZMIJ) รวมอยู่ยังเป็นเพราะ บริษัท มีความสุขทางการเงินมักจะมีน้อยกว่า
คาดการณ์ที่ถูกต้อง ต่อบราวน์ (2001) เราควบคุมสำหรับการคาดการณ์ขอบฟ้า (HORIZON) ซึ่ง
เป็นลอการิทึมธรรมชาติของค่าเฉลี่ยของจำนวนวันตามปฏิทินระหว่างการประกาศการคาดการณ์
วันที่และสอดคล้องกับรายได้ที่เกิดขึ้นจริงวันที่ประกาศ มันเป็นที่คาด
ว่าการคาดการณ์ประกาศใกล้ชิดกับวันที่ประกาศผลการดำเนินงานที่เกิดขึ้นจริง (เช่นการคาดการณ์ระยะสั้น
ขอบฟ้า) มีความถูกต้องมากขึ้นกว่าที่คาดการณ์การประกาศในช่วงก่อนหน้านี้ (เช่นยาว
คาดการณ์ขอบฟ้า) กำไรผันผวน (STDROE) รวมอยู่บนพื้นฐานของ Kross และคณะ (1990)
ที่ได้แสดงให้เห็นว่านักวิเคราะห์คาดการณ์ผลประกอบการ 'จะไม่ถูกต้องสำหรับ บริษัท ที่มีสูงกว่า
ความผันผวนของผลประกอบการในระยะยาว เพราะเมสและโกลเวอร์ (2003) รายงานว่าระดับผลประกอบการ
ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ความถูกต้องเรารวมกำไรต่อตัวแปรหุ้น (EL) 0.12
ประการที่สองเพื่อทดสอบ H2 เราจะใช้สมการดังต่อไปนี้ (3)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขนาดใหญ่ ( เล็ก ) และฐานลูกค้ามากกว่า ( น้อยกว่า ) ประสบการณ์ ดังนั้นเราคาดว่าค่า
ว่าด้วยปฏิสัมพันธ์ที่จะลบ .
ขนาด ( size ) และจำนวนของนักวิเคราะห์ต่อไปนี้ ( นานา ) รวมอยู่กับแลง
และ ลันด์โฮล์ม ( 1996 ) ที่เอกสารสมาคมบวกระหว่างขนาด บริษัท , นักวิเคราะห์
ต่อไปนี้และพยากรณ์ความ ค่าสัมบูรณ์ของความประหลาดใจ ( Surprise )
ล้านบาทยังขึ้นอยู่กับ Lang และลันด์โฮล์ม ( 1996 ) ที่พบว่ามีการเปลี่ยนแปลงในรายได้ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์
ถูกต้องน้อยลง การสูญเสียบ่งชี้ตัวแปร ( ขาดทุน ) อยู่ตาม
เมื่อฮวาง et al . ( 1996 ) ที่พบว่า การคาดการณ์ของนักวิเคราะห์ บริษัทขาดทุนรายงานบน
เฉลี่ยความถูกต้องน้อยกว่าคาดการณ์กำไรรายงานบริษัท zmijewski ( 1984 ) การเงิน
คะแนนความทุกข์ ( zmij ) รวมอยู่ด้วย เพราะ บริษัท ทางการเงินเป็นทุกข์มักจะมีน้อย
การคาดการณ์ที่ถูกต้อง . ต่อสีน้ำตาล ( 2001 ) , เราควบคุมการคาดการณ์ขอบฟ้า ( Horizon ) ซึ่ง
คือลอการิทึมธรรมชาติของตัวเลขเฉลี่ยของวันปฏิทินระหว่างการคาดการณ์ประกาศ
วันที่สอดคล้องประกาศกำไรจริงวันที่ คาดว่า
ที่พยากรณ์ประกาศใกล้ประกาศผลประกอบการจริงวันที่ ( เช่นสั้นคาดการณ์
Horizon ) ถูกต้องมากกว่าการคาดการณ์ประกาศในช่วงก่อนหน้านี้ ( เช่น ยาว
คาดฟ้า ) หุ้นผันผวน ( stdroe ) จะรวมอยู่กับ Kross et al . ( 1990 ) ,
ที่แสดงที่นักวิเคราะห์ ' ผลประกอบการมีความถูกต้องน้อยกว่าสำหรับ บริษัท ที่มีกำไรสูงกว่า
ระยะยาวเพิ่มขึ้นและเพราะอีม โกลเวอร์ ( 2003 ) รายงานว่า กำไรระดับ
เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ความถูกต้อง เรารวมกำไรต่อหุ้นตัวแปร ( EL ) . 12
ที่สองเพื่อทดสอบ H2 , เราใช้สมการต่อไปนี้ ( 3 )