An Examination of the Statistical Significance and Economic Relevance of Profitability and Earnings Forecasts from Models and Analysts

In this paper, we propose and empirically test a crossâ€ sectional profitability forecasting model which incorporates two major improvements relative to extant models. First, in terms of model construction, we incorporate mean reversion through the use of a twoâ€ stage partial adjustment model and inclusion of a number of additional relevant determinants of profitability. Second, in terms of model estimation, we employ least absolute deviation (LAD) analysis instead of ordinary least squares because the former approach is able to better accommodate outliers. Results reveal that forecasts from our model are more accurate than three extant models at every forecast horizon considered and more accurate than consensus analyst forecasts at forecast horizons of two through five years. Further analysis reveals that LAD estimation provides the greatest incremental accuracy improvement followed by the inclusion of income subcomponents as predictor variables, and implementation of the twoâ€ stage partial adjustment model. In terms of economic relevance, we find that forecasts from our model are informative about future returns, incremental to forecasts from other models, analystsâ€™ forecasts, and standard risk factors. Overall, our results are important because they document the increased accuracy and economic relevance of a crossâ€ sectional profitability forecasting model which incorporates improvements to extant models in terms of model construction and estimation.Les auteurs proposent et testent de faA§on empirique un modA¨le prA©visionnel de rentabilitA© transversal comportant deux amA©liorations importantes par rapport aux modA¨les existants. En premier lieu, au chapitre de la structure du modA¨le, les auteurs incorporent la rA©gression A la moyenne en utilisant un modA¨le d'ajustement partiel A deux paliers et plusieurs dA©terminants pertinents supplA©mentaires de la rentabilitA©. En second lieu, au chapitre de l'estimation du modA¨le, les auteurs, plutA´t que d'appliquer la mA©thode classique des moindres carrA©s, ont recours A l'analyse du moindre A©cart absolu parce qu'elle permet de mieux traiter les valeurs extrAames. Ils constatent que les prA©visions produites par leur modA¨le sont plus exactes que celles de trois modA¨les existants, et cela pour tous les horizons prA©visionnels du plan de recherche, et qu'elles sont A©galement plus exactes que les prA©visions consensuelles des analystes, pour les horizons prA©visionnels de deux A cinq ans. Une analyse plus poussA©e indique que l'estimation du moindre A©cart absolu procure l'amA©lioration marginale la plus importante de l'exactitude, suivie de l'inclusion des sousâ€ A©lA©ments du revenu A titre de variables indA©pendantes et de l'emploi du modA¨le d'ajustement partiel A deux paliers. Pour ce qui est de la pertinence A©conomique, les auteurs observent que les prA©visions produites par leur modA¨le sont plus rA©vA©latrices des rendements futurs que celles que fournissent les autres modA¨les, que les prA©visions des analystes et que les facteurs de risque standard. Dans l'ensemble, l'importance des rA©sultats de lâ€™A©tude tient au fait qu'ils corroborent l'exactitude et la pertinence A©conomique supA©rieures d'un modA¨le prA©visionnel de rentabilitA© transversal comportant des amA©liorations par rapport aux modA¨les existants, au chapitre de la structure et de l'estimation du modA¨le.