Stock return predictability and cyclical movements in valuation ratios

可预测性 经济 库存(枪支) 计量经济学 估价(财务) 现金流 预测能力 财务比率 金融经济学 货币经济学 财务 数学 统计 哲学 工程类 认识论 机械工程
作者
Deshui Yu,Difang Huang,Li Chen
出处
期刊:Journal of Empirical Finance [Elsevier BV]
卷期号:72: 36-53 被引量:39
标识
DOI:10.1016/j.jempfin.2023.02.004
摘要

According to present-value models, financial valuation ratios should predict future stock returns or cash flows; however, when tested empirically, these ratios show little power. This paper develops insights into stock return predictability and reconciles the contradictory findings about the information provided by financial ratios. We decompose a financial ratio into a slow-moving component that reflects the time-varying local mean, and a cyclical component that reflects the transitory deviations of the ratio from its local mean. The cyclical components deliver substantially improved in- and out-of-sample forecast gains of stock returns and cash flows relative to the original financial ratios and the historical average benchmark. Conversely, the slow-moving components fail to predict returns, and therefore they are found to disguise the predictive information contained in the financial ratios for stock returns and cash flows.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
精忠完成签到,获得积分10
2秒前
科研猫完成签到,获得积分10
4秒前
晃悠悠的可乐完成签到 ,获得积分10
5秒前
魔幻幻桃完成签到 ,获得积分10
8秒前
zzzzzyq完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
aajhajkahna应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
aajhajkahna应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
认真学飞雷神的林克完成签到,获得积分10
15秒前
自然的听南完成签到 ,获得积分10
16秒前
贪玩的刚完成签到,获得积分10
16秒前
川川完成签到 ,获得积分10
19秒前
22秒前
蒋清仪完成签到 ,获得积分10
25秒前
单身的芫完成签到,获得积分10
29秒前
兰州2026完成签到 ,获得积分10
41秒前
屈奕完成签到,获得积分10
50秒前
aguiguigui完成签到,获得积分10
50秒前
52秒前
科研小趴菜完成签到 ,获得积分10
56秒前
冷傲纸鹤完成签到 ,获得积分10
56秒前
嘻嘻完成签到 ,获得积分10
58秒前
ly1完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Guangquan_Zhang完成签到,获得积分10
1分钟前
GTR的我完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lulufighting完成签到,获得积分10
1分钟前
pingping完成签到,获得积分10
1分钟前
aajhajkahna举报阳光荔枝求助涉嫌违规
1分钟前
趁热拿铁完成签到 ,获得积分10
1分钟前
吃了就会胖完成签到 ,获得积分10
1分钟前
桃桃完成签到 ,获得积分10
1分钟前
好学的泷泷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小小脑CTS完成签到 ,获得积分10
1分钟前
斐波拉切土豆完成签到 ,获得积分10
1分钟前
bill完成签到,获得积分0
1分钟前
细腻老太完成签到 ,获得积分10
1分钟前
老实的小天鹅完成签到 ,获得积分10
1分钟前
风信子完成签到,获得积分10
1分钟前
糖糖完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7612955
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9188259
关于积分的说明 19683746
捐赠科研通 7186188
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270770
关于科研通互助平台的介绍 2434302
邀请新用户注册赠送积分活动 2265667