## Management Earning Forecast dan Analyst Forecast : Sebuah Studi Meta Analysis
Karen Priscilla Wibowo 1* , Vena Purnamasari 2
1,2) Universitas Katolik Soegijapranata
1) dbrkaren21@gmail.com , 2) vena@unika.ac.id
*Corresponding Author Diajukan : 25 Januari 2023 Disetujui : 13 Februari 2023 Dipublikasi : 1 Juli 2023

## ABSTRACT
Management  earnings  forecast  (MEF)  is  information  that  is  needed  by  users  of  accounting information,  therefore  MEF  must  be  precise  and  transparent  so  that  it  is  relevant  for  decision making. An analyst also relies on MEF as one of the information as a basis for making the right estimate. MEF's research on forecasting corporate earnings by analysts is carried out in various industries,  so  a  meta-analysis  is  needed  to  prove  whether  management's  earnings  forecasts consistently  affect  analysts'  forecasts.  The  sample  in  this  study  are  8  journals  that  discuss management  earnings  forecasts  on  analyst  forecasts  from  1987  to  2020.  The  results  of  the heterogeneity  test  with  meta-analysis  show  a  p-value  of  0.013,  which  means  that  the  sampling error  is  relatively  high.  The  results  of  the  correlation  analysis  calculations  show  a  p-value  of 0.012 which means that the MEF in analyst forecasts is heterogeneous. Heterogeneous research results  are  caused  by  differences  in  the  samples  used  in  the  study.  Some  studies  use  quarterly reports as samples and some use annual reports as samples.
Keywords:  analyst  forecast,  accounting  information,  accuracy,  management  earning  forecast, meta analysis.

## PENDAHULUAN
Keputusan investasi yang dilakukan oleh investor membutuhkan informasi perusahaan yang mungkin  terjadi  di  masa  depan,  informasi  tersebut  didapatkan  dari  pengungkapan  manajer  atas ramalan  laba.  Ramalan  laba  manajemen  atau  sering  disebut management  earning  forecast merupakan informasi yang banyak dibutuhkan oleh pengguna informasi akuntansi, sehingga MEF haruslah  tepat  dan  transparan  sehingga  relevan  bagi  pengambilan  keputusan.  Oleh  sebab  itu, pengungkapan management  earning  forecast yang  dilakukan  oleh  perusahaan  merupakan informasi  penting  bagi  seorang  analis  untuk  mengetahui  apa  yang  sebenarnya  terjadi  dan  yang akan terjadi pada perusahaan di masa depan.
Management  earning  forecast memberikan  informasi  tentang  laba  masa  depan  yang diharapkan  oleh  perusahaan  tertentu  (Jensen  &  Plumlee,  2013). Management  earning  forecast yang  diungkapkan  oleh  perusahaan  terbukti  berpengaruh  pada  harga  saham,  perkiraan  analis ( analyst  forecast) (Baginski  &  Hassell,  1990),  dan bid-ask  spread (Coller  &  Yohn,  1997). Manajer  perusahaan  harus  merilis management  earning  forecast untuk  mengantisipasi  bahwa kinerja perusahaan mungkin menyimpang dari harapan awal. Hal ini memberikan informasi bagi pihak  luar  dan  mengurangi  asimetri  informasi  di  pasar  modal.  Selain  itu,  pengungkapan management  earning  forecast yang  dilakukan  perusahaan  juga  memberikan  banyak  informasi dan  meningkatkan  kualitas  prediksi  analis  (Libby  et  al.,  2006).  Namun  kesalahan  dan ketidakpastian dalam management earning forecast juga dapat mempengaruhi keakuratan (Barron et  al.,  1998)  dan  dispersi  perkiraan  analis  (Zhang,  2006).  Jika  manajer  perusahaan  membuat
pengungkapan  selektif  seperti  beberapa  perkiraan  yang  signifikan,  maka  kualitas  dan  kuantitas analis  terhadap  informasi  publik  dapat  berubah  dan  pada  akhirnya  mempengaruhi  kualitas perkiraan mereka. Penelitian sebelumnya yang membahas tentang management earning forecast menemukan  bahwa management  earning  forecast terkait  dengan  reaksi  harga  saham  yang signifikan  secara  statistik  dan  sangat  disarankan  bahwa management  earning  forecast memberikan informasi baru yang sebelumnya tidak tercermin dalam keyakinan investor tentang prospek pendapatan perusahaan (Ajinkya & Gift, 1984).
Sebagai  seorang  analis,  mengandalkan  informasi  publik  merupakan  hal  yang  penting  untuk membuat  perkiraan  dan  membuat  analis  lebih  sensitif  terhadap  kualitas  dan  kuantitas  informasi yang ada. Perkiraan analis ( analyst forecast ) melakukan perkiraan kondisi keuangan perusahaan di masa depan dengan menganalisis informasi perusahaan yang tersebar di publik sehingga dapat mengambil keputusan yang tepat terhadap investasi yang dilakukan. Seorang analis juga menjadi alasan  bagi  manajer  untuk  mengungkapkan  ramalan  laba  atau  tidak,  karena  analis  mencari pengungkapan  informasi  yang  berwawasan  kedepan  seperti  ramalan  laba  dan  cenderung berinvestasi  pada  perusahaan  yang  memiliki  banyak  pengungkapan  dimasa  depan.  Analis mengandalkan  informasi  publik  dan  pribadi  untuk  membentuk  perkiraan  mereka  sendiri (Baldwin, 2014). Penelitian sebelumnya menyelidiki apa dan bagaimana informasi publik seperti laporan  tahunan,  laporan  segmen  dan manamegent  earning  forecast mempengaruhi analyst forecast (Hodder et al., 2008). Penelitian yang dilakukan oleh Wang et al., (2015) menunjukkan bahwa seberapa sering manajer mengungkap management earning forecast tetap mempengaruhi analyst  forecast .  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Liu &  Zhuang,  (2011)  juga  menunjukkan bahwa  pengungkapan management  earning  forecast yang  diungkap  oleh  perusahaan  dengan komite  audit  yang  efektif  secara  positif  mempengaruhi analyst  forecast .  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Bryan,  (2020)  juga  mengungkapkan  bahwa  keakuratan  pengungkapan management earning forecast yang dilakukan perusahaan juga mempengaruhi analyst forecast . Meta  analysis merupakan  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk  merangkum  dua  temuan penelitian  atau  lebih  dengan  tujuan  untuk  menggabungkan,  meninjau  dan  meringkas  penelitian sebelumnya (Velte, 2019). Meta analysis dapat meringkas penelitian yang ada dan meningkatkan kualitas hasil penelitian (Nieuwenstein et al., 2015). Kelebihan meta analysis adalah lebih sedikit subjektif  dan  judgement  dibandingkan  dengan  tiga  metode  lainnya. Meta  analysis banyak mengambil  sampel  sehingga  hasil  bisa  lebih  representatif  dan  hasil  akhirnya  dinamakan  “ effect size ”,  memungkinkan  kombinasi  berbagai  macam  hasil  penelitian  terdahulu  yang  sejenis (Mansyur & Iskandar, 2017). Berdasarkan latar belakang tersebut, maka tujuan dari penelitian ini yaitu  untuk  mengetahui  apakah  ada  dampak  dari management  earning  forecast pada analyst forecast .
Kontribusi penelitian yang dilakukan yaitu (1) berkontribusi pada dampak dari management earning  forecast serta  memberikan  kemampuan  untuk  melakukan  generalisasi  secara  kuantitatif melalui  pengambilan  sampel  secara  empiris,  sehingga  dapat  melengkapi  ulasan  naratif  terkait konsekuensi pengungkapan management earning forecast dalam memahami berbagai bukti yang disajikan;  (2)  menjelaskan  terkait  faktor  bukti  yang  menjadi  penjelasan  secara  masuk  akal  atas hasil  yang  berbeda  dalam  literatur  yang  ada,  dilakukan  dengan  pengumpulan  hasil  studi  dan merangkum  temuan  yang  ada  sehingga  dapat  diberikan  pengembangan  secara  teoritis  dan memberikan  arahan  empiris;  (3)  mampu  memberikan  demonstrasi  dan  penerapan  lebih  lanjur melalui teknik meta-analisis dalam riset akuntansi.

## STUDI LITERATUR
Pengungkapan management  earning  forecast merupakan  informasi  perusahaan  yang mengungkap  laba  masa  depan  perusahaan  yang  penting  bagi  pengguna  informasi  akuntansi. Informasi yang diungkap oleh perusahaan berdasarkan hasil perkiraan manajer perusahaan. Oleh sebab itu, perkiraan manajer perusahaan harus akurat dan relevan dengan laporan keuangan yang dimiliki  oleh  perusahaan.  Pengungkapan management  earning  forecast berpengaruh  pada keakuratan analyst  forecast. Oleh  sebab  itu,  perubahan  yang  terjadi  pada  informasi  yang diungkap perusahaan dapat mempengaruhi keakuratan dan keputusan analyst forecast (Jensen & Plumlee,  2013). Analyst  forecast lebih  memilih  perusahaan  yang  secara  rutin  mengungkapkan
management  earning  forecast dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  jarang  melakukan pengungkapan management  earning forecast .  Hal ini disebabkan  karena tingkat keakuratan  dan relevansi yang ada pada perusahaan yang secara rutin mengungkap management earning forecast lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang jarang melakukan pengungkapan management earning forecast (Hutira, 2016) .
Dasar  teori  yang  menjelaskan  hubungan  antara mangement  earning  forecast dan analyst forecast adalah s ignaling theory atau teori sinyal. Signalling theory adalah suatu keputusan yang diambil  oleh  manajer  perusahaan  untuk  memberikan  petunjuk  kepada  pihak  luar  tentang bagaimana  manajer  memandang  prospek  perusahaan.  Teori  ini  mengarahkan  perhatian  pada masalah  inti  yang  dihadapi  pengambilan  keputusan  strategis,  yaitu  bagaimana  manajer  dapat menggunakan  sinyal  untuk  mengurangi  ketidakpastian  yang  terkait  dengan  membuat  pilihan diantara  pilihan  yang  ditetapkan  situasi  yang  memiliki  informasi  yang  tidak  lengkap  dan terdistribusi  secara  asimetris  (Spence,  1973).  Menurut  (Kirmani  &  Rao,  2000),  contoh  umum yang  menggambarkan  model  sinyal  dasar  adalah  perusahaan  berkualitas  tinggi  dan  perusahaan berkualitas  rendah.  Perusahaan  dalam  contoh  ini  mengetahui  kualitas  mereka  sendiri,  namun pihak  luar  tidak  mengetahuinya  sehingga  terdapat  asimetri  informasi.  Permasalahan  ini  dapat diselesaikan  dengan  memberikan  sinyal  kepada  pihak  luar  yang  berisi  informasi  keuangan perusahaan dan prospek perusahaan di masa depan. (Bergh et al., 2014).
Berdasarkan signaling theory ,  diasumsikan  bahwa management  earning forecast berpengaruh pada analyst  forecast .  Hubungan  antara management  earning  forecast dan analyst  forecast didukung  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Liu  &  Zhuang,  2011)  menyatakan  bahwa management  earning  forecast yang  diungkapkan  oleh  perusahaan  berpengaruh  pada analyst forecast .  Hal  ini  menyebabkan  diusulkannya  hipotesis  sebagai  berikut  untuk  melakukan  uji empiris menggunakan meta analysis yaitu :
Ha : Management earning forecast berpengaruh pada keakuratan analyst forecast .

## METODE
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  jurnal  yang  membahas  tentang  “ management earning forecast dan analyst forecast ” dari tahun 1987 sampai 2020. Kata kunci ini dapat dicari melalui  connectedpappers,  GoogleScholar,  Sciencedirect,  JSTOR,  SSRN,  ELSEVIER  dan WILEY.  Sampel  digunakan  untuk  mengurangi  populasi  dalam  jumlah  besar  yang  disebabkan penelitian  hanya  membutuhkan  sebagian  kecil  dalam  pelaksanaan  penelitian  (A.  Adib  Abadi, 2006).  Sampel  awal  terdiri  dari  9  jurnal,    namun  1  jurnal  dihilangkan  karena  tidak  melaporkan informasi  statistik  yang  cukup  untuk  analisis  lebih  lanjut,  sehingga  terdapat  8  jurnal  yang dijadikan sampel dalam penelitian ini.
Teknik  pengumpulan  data  didapat  menggunakan  kombinasi  kata  kunci  untuk  mendapatkan studi  yang  relevan  tentang  dampak  “ management  earning  forecast dan analyst  forecast ”.  Kata kunci yang digunakan yaitu ” management earning forecast dan analyst forecas” . Pencarian studi relevan melalui  berbagai  sumber  editoral  yang berbeda  yaitu  connectedpappers,  GoogleScholar, Sciencedirect,  JSTOR,  SSRN,  ELSEVIER  dan  WILEY.  Eksplorasi  lebih  lanjut  terkait  dengan berbagai jurnal akuntansi dan keuangan yang relevan dengan topik yang diangkat. Pencarian studi relevan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  studi  empiris  lain  yang  bekaitan  dan  mampu mendukung topik yang diangkat.
Teknik analisis data dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan pengujian hasil korelasi atas  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Penelitian  dilakukan  dengan  pengolahan data  melalui  teknik  analisis  secara  kuantitatif  melalui  hasil  penelitian  korelasi  yang  dilakukan dalam penelitian dengan bantuan aplikasi Comprehensive Meta-Analysis 3.7 . Meta analisis adalah suatu teknik yang digunakan untuk merangkum dua penelitian atau lebih dengan tujuan untuk menggabungkan, meninjau dan meringkas penelitian sebelumnya (Mansyur &  Iskandar,  2017).  Meta  analisis  juga  dapat  digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan  yang  ada menggunakan  hasil  penelitian  yang  sudah  dipublikasikan  (Nieuwenstein  et  al.,  2015)  dan penelitian tersebut harus sejenis (Paldam, 2015). Perhitungan korelasi dilakukan untuk mengukur besaran  asosiasi  antara  variabel  dependen  dan  variabel  independen.  Pada  penelitian  yang melaporkan  koefisien  korelasi  (r)  statistik  digunakan  untuk  mengukur  korelasi,  sedangkan  pada
penelitian  yang melaporkan  hasil  t-statistik atau  z-statistik  dihitung  dengan  : √ 𝑡² (𝑡²+𝑑𝑓) atau 𝑧 √𝑁 , dimana df atau degree  of  freedom adalah  jumlah  sampel  yang  dikurangi  variabel  bebas  atau variabel independen (Shindy et al., 2021).
Tabel 1 Penelitian dalam Meta Analysis PENELITIAN SAMPEL IV Df t (Baginski & Hassell, 1990) 147 4 143 0,00167 (Jennings, 1987) 88 2 86 0,01624 (Zhu et al., 2016)  10.905 16 10.889 0,00015 (Bryan, 2020) 10.675 4 10.671 0,00024 (Wang et al., 2015) 2.613 2 2.611 0,00025 (Kim  &  Song, 2013) 978 3 975 0,00026 (Liu  &  Zhuang, 2011) 25.677 3 25.678 0,00001 (Baginski  et  al., 2011) 978 5 973 0,02154
Sumber : Data diolah 2022

## HASIL
Hasil penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan aplikasi meta analisis, dengan  menggunakan  analisis  heterogenitas  dan  analisis  korelasi.  Analisis  heterogenitas digunakan  untuk  mengetahui  apakah  antar  penelitian  terdahulu  terdapat  perbedaan (heterogenitas). Heterogenitas dapat terjadi karena beberapa faktor, antara lain; lokasi penelitian, besar  sampel  dan  populasi  studi  yang  digunakan.  Sedangkan  analisis  korelasi  dari meta analisis digunakan  untuk  menguji  signifikansi.  Penelitian  ini  menggunakan  tingkat  signifikansi  5%  atau 0,05. Jika hasil uji t dalam analisis korelasi dibawah 0,05 maka dapat dikatakan signifikan, namun jika hasil uji t dalam analisis korelasi diatas 0,05 maka dapat dikatakan tidak signifikan. Berikut hasil  perhitungan  menggunakan  meta  analisis  dengan  hasil  analisis  heterogenitas  dan  analisis korelasi.
Tabel 2 Hasil Heterogenitas Model Q-value Df (q) P-value I-squared Fixed 6,034 7 0,013 12,239
Sumber : Data diolah 2022
Tabel 3 Analisis Korelasi Model No Nama Penelitian Statistik Effect  Size  dan  95% Interval Test of null (2 tail) t Korelasi Lower Limit Upper Limit Z- Value P- Value 1 (Baginski  &  Hassell, 1990) 0,020 -0,142 0,181 0,240 0,810 0,020 2 (Jennings, 1987) 0,0151 -0,060 0,349 1,402 0,160 0,151 3 (Zhu et al., 2016) 0,016 -0,002 0,034 1,670 0,094 0,016 4 (Bryan, 2020) 0,025 0,006 0,043 2,583 0,009 0,025 5 (Wang et al., 2015) 0,013 -0,025 0,051 0,664 0,506 0,013 6 (Kim & Song, 2013) 0,008 -0,054 0,070 0,249 0,802 0,008 7 (Liu & Zhuang, 2011) 0,002 -0,009 0,014 0,368 0,712 0,002 8 (Baginski et al., 2011) 0,010 -0,052 0,072 0,331 0,740 0,672 Fixed 0,010 0,002 0,019 2,491 0,012
Sumber : Data diolah 2022

## PEMBAHASAN
Tabel 2 menunjukkan hasil analisis heterogenitas dari meta analisis 3.7, dengan menggunakan fixed  model .  Hasil  perhitungan fixed  model menunjukkan  bahwa p-value 0,013  dimana p-value kurang  dari    0,05  yang  artinya  nilai p-value adalah  signifikan  dan  hasil  penelitian  bersifat heterogen.    Selain  itu,  hasil  penelitian  yang  bersifat  heterogen  menimbulkan  dugaan  mengenai sampling  error yang  cukup  tinggi  pada  keseluruhan  sampel  penelitian. Sampling  error yang tinggi  disebabkan  karena  sampel  penelitian  diambil  dari  berbagai  negara  yang  berbeda  dan besarnya sampel dalam penelitian.
Tabel  3  menyajikan  hasil  dari  analisis  korelasi  dari  meta  analisis  untuk  menguji  signifikansi. Peneliti  menggunakan  nilai  signifikansi  0,05  atau  5%  yang  berarti  jika  nilai  t  <  0,05  maka hasilnya  signifikan  dan  sebaliknya.  Berdasarkan  hasil  uji  t,  terdapat  6  penelitan  yang menunjukkan hasil uji t kurang dari 0,05 namun terdapat 2 penelitian yang menunjukkan hasil uji t  lebih  dari  0,05;  karena  terdapat  adanya  perbedaan  hasil  dalam  uji  t,  penelitian  ini  bersifat heterogen.  Keseluruhan  rata-rata  hasil  uji  t  pada  penelitian  ini  menunjukkan  hasil  positif  dan signifikan  karena  nilai  t  kurang  dari  nilai  signifikansi  yaitu  0,05.  Dapat  disimpulkan  bahwa  Ha pada  penelitian  ini  diterima,  yang  artinya management  earning  forecast berpengaruh  terhadap analyst forecast .
Hasil  perhitungan  pada  tabel  3  dilakukan  dengan  menggunakan  8  jurnal  penelitian  yang membahas  ” management  earning  forecast dan analyst  forecast ”. Management  earning  forecast yang  diungkapkan  oleh  perusahaan cukup  mempengaruhi analyst  forecast karena  setiap pengungkapan yang dilakukan perusahaan mempengaruhi keakuratan prediksi seorang analis dan mempengaruhi keputusan investasi yang akan diambil. Melalui uji meta analisis yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa hubungan management earning forecast dengan analyst forecast bersifat heterogen. Terdapat 6 penelitian yang menghasilkan hubungan positif signifikan dan 2 penelitian yang  menghasilkan  hubungan  negatif  dan  signifikan.  Munculnya  bias  pada  hasil  penelitian  ini karena  adanya  perbedaan  sampel  yang  digunakan.  Terdapat  6  penelitian  menggunakan  laporan tahunan  untuk  dijadikan  sampel,  sedangkan  2  penelitian  lainnya  menggunakan laporan  triwulan untuk dijadikan sampel, sehingga hasil penelitian ini bersifat heterogen.

## KESIMPULAN
Management  earning  forecast yang  diungkapkan  oleh  perusahaan  merupakan  salah  satu informasi  yang  dibutuhkan  oleh analyst  forecast .  Berdasarkan  perhitungan  meta  analisis  yang dilakukan,  hasil management  earning  forecast terhadap analyst  forecast memberikan  hasil heterogen  karena  adanya  perbedaan  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Terdapat  6 penelitian  menggunakan  sampel  laporan  tahunan  dan  menunjukkan  hasil  positif  signifikan, sedangkan  2  penelitian  yang  menggunakan  sampel  laporan  triwulan  yang  menunjukkan  hasil negatif signifikan. Namun, lebih banyak hasil penelitian yang menunjukkan bahwa management earning  forecast dan analyst  forecast memiliki  hubungan  positif  dan  signifikan,  yang  artinya pengungkapan management  earning  forecast yang  dilakukan  perusahaan  tetap  mempengaruhi analyst  forecast .  Hasil  penelitian  yang  heterogen  disebabkan  karena  adanya sampling  error dimana sampel yang digunakan berbeda pada beberapa penelitian.

## REFERENSI
A.  Adib  Abadi.  (2006).  Problematika  Penentuan  Sampel  Dalam  Penelitian  Bidang  Perumahan Dan Permukiman. DIMENSI (Jurnal Teknik Arsitektur) , 34 (2), 138–146. http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/ars/article/view/16546
Ajinkya, B. B., & Gift, M. J. (1984). Corporate Managers’ Earnings Forecasts and Symmetrical Adjustments  of  Market  Expectations. Journal  of  Accounting  Research , 22 (2),  425. https://doi.org/10.2307/2490657
Baginski,  S.  P.,  &  Hassell,  J.  M.  (1990). The  Market  Interpretation  of  Management  Earnings Forecasts  as  a  Predictor  of  Subsequent  Financial  Analyst  Forecast  Revision . 65 (1),  175– 190.
Baginski,  S.  P.,  Hassell,  J.  M.,  &  Wieland,  M.  M.  (2011).  An  examination  of  the  effects  of management earnings forecast form and explanations on financial analyst forecast revisions. Advances in Accounting , 27 (1), 17–25. https://doi.org/10.1016/j.adiac.2011.01.005 Baldwin,  B.  A.  (2014). Segment  Earnings  Disclosure  and  the  Ability  of  Security  Analysts  to Forecast Earnings Per Share . 59 (3), 376–389.
Barron, O. E., Kim, O., Lim, S. C., & Stevens, D. E. (1998). Using analysts’ forecasts to measure properties of analysts’ information environment. Accounting Review , 73 (4), 421–433.
Bergh, D. D., Connelly, B. L., David J. Ketchen, J., & Shannon, L. M. (2014). Signalling theory and  equilibrium  in  strategic  management  research:  An  assessment  and  a  research  agenda. Journal of Management Studies , 51 (8), 1334–1360. https://doi.org/10.1111/joms.12097 Bryan,  D.  (2020). The  Credibility  of  Management  Earnings  Forecasts  for  Firms  that  Meet  or Beat Analysts ’ Forecast Benchmarks The Credibility of Management Earnings Forecasts for Firms that Meet or Beat Analyst s ’ Forecast Benchmarks Abstract . October .
Coller,  M.,  &  Yohn,  T.  L.  (1997).  Management  Forecasts  and  Information  Asymmetry:  An Examination  of  Bid-Ask  Spreads. Journal  of  Accounting  Research , 35 (2),  181. https://doi.org/10.2307/2491359
Hodder,  L.,  Hopkins,  P.  E.,  &  Wood,  D.  A.  (2008).  The  effects  of  financial  statement  and informational  complexity  on  analysts  cash flow  forecasts. Accounting  Review , 83 (4),  915– 956. https://doi.org/10.2308/accr.2008.83.4.915
Hutira,  S.  (2016).  Determinants  of  Analyst  Forecasting  Accuracy. Joseph  Wharton  Research Scholars , 45. http://repository.upenn.edu/joseph_wharton_scholars/15
Jennings, R. (1987). Unsystematic Security Price Movements , Management Earnings Forecasts , and  Revisions  in  Consensus  Analyst  Earnings  Forecasts  Author  (  s  ):  Robert  Jennings University  of  Chicago  Stable  URL :  http://www.jstor.org/stable/2491260  Unsystematic Security Price. Journal of Accounting Research , 25 (1), 90–110. Jensen,  T.  K.,  &  Plumlee,  M.  A.  (2013). Understanding  the  Role  of  Management  Earnings Forecast Range .
Kim,  Y.,  &  Song,  M.  (2013).  Management  Earning  Forecast  and  Value  of  Analyst  Forecast Revision. JSTOR .
Kirmani,  A.,  &  Rao,  A.  R.  (2000).  No  pain,  no  gain:  A  critical  review  of  the  literature  on signaling  unobservable  product  quality. Journal  of  Marketing , 64 (2),  66–79.
https://doi.org/10.1509/jmkg.64.2.66.18000 Libby, R., Tan, H. T., & Hunton, J. E. (2006). Does the form of management’s earnings guidance affect analysts’ earnings forecasts? Accounting Review , 81 (1), 207–225. https://doi.org/10.2308/accr.2006.81.1.207
Liu, M. H. C., & Zhuang, Z. (2011). Management earnings forecasts and the quality of analysts ’ forecasts : The moderating effect of audit committees. Journal of Contemporary Accounting & Economics , 7 (1), 31–45. https://doi.org/10.1016/j.jcae.2011.03.002
Mansyur, & Iskandar, A. (2017). Meta Analisis Karya Ilmiah Mahasiswa Penelitian dan Evaluasi Pendidikan. Jurnal Sientific Pinisi , 3 (April), 72–79.
Nieuwenstein, M. R., Wierenga, T., Morey, R. D., Wicherts, J. M., Blom, T. N., Wagenmakers, E. J., & van Rijn, H. (2015). On making the right choice: A meta-analysis and large-scale replication attempt of the unconscious thought advantage. Judgment and Decision Making , 10 (1), 1–17.
Paldam,  M.  (2015).  Meta-analysis  in  a  nutshell:  techniques  and  general  findings. Economics ,
9 (December). https://doi.org/10.5018/economics-ejournal.ja.2015-11
Shindy,  S.,  Aidid,  M.  K.,  &  Nusrang,  M.  (2021).  Analisis  Meta  Regresi  untuk  Menjelaskan Heterogenitas  Hasil  Penelitian  pada  Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue. VARIANSI: Journal  of  Statistics  and  Its  Application  on  Teaching  and  Research , 3 (1),  1. https://doi.org/10.35580/variansiunm14643 Spence,  M.  (1973).  Job  Market  Signaling. The  Quaterly  Journal  of  Economic , 87 (4),  355–374. https://doi.org/10.1055/s-2004-820924
Velte,  P.  (2019).  What  do we  know  about meta-analyses  in accounting,  auditing,  and  corporate governance? Meditari Accountancy Research , 27 (1), 17–43.
https://doi.org/10.1108/MEDAR-03-2018-0317 Wang, Y., Chen, Y., & Wang, J. (2015). Management earnings forecasts and analyst forecasts : Evidence  from  mandatory  disclosure  system. CHINA  JOURNAL  OF  ACCOUNTING RESEARCH . https://doi.org/10.1016/j.cjar.2014.09.001
Zhang,  F.  (2006).  Information  Uncertainty  and  Analyst  Forecast  Behavior. SSRN  Electronic Journal , 773 , 1–41. https://doi.org/10.2139/ssrn.756565
Zhu, N. Z., Wang, K. T., & Wilson, M. (2016). The Effect of Conditional Management Earning Forecast  Mandates  on  Voluntary  Disclosure  and  Analyst  Forecast  Revision. Https://Medium.Com/ ,  1–49.  https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case- a7e576e1b6bf