Modele autoregresyjne w prognozowaniu kwartalnych wyników finansowych spółek - stopień dopasowania modelu do danych rzeczywistych a dokładność prognoz - Welc, Jacek (Simple Autoregressions in Forecasting Corporate Quarterly Financial Results - the Impact of Model's Fit to Actual Data and Forecasts Accuracy, 2009)
Prognozy wyników finansowych są nieodłącznym elementem wyceny spółek. Przy ich sporządzaniu analitycy wykorzystują wiele informacji. Badania relatywnej trafności prognoz nie są jednoznaczne, co może wynikać z tego, że większość z nich stosuje predykcje autoregresyjne jako benchmarki dla prognoz analityków z pominięciem oceny wpływu stopnia dopasowania modeli do danych rzeczywistych na jakość prognoz. W artykule zbadano wpływ stopnia tego dopasowania na dokładność autoregresyjnych prognoz kwartalnych wyników finansowych. Wykazano (w przypadku przychodów i zysku operacyjnego) większą dokładność analityków niż prognoz autoregresyjnych niezależnie od stopnia dopasowania modeli do danych rzeczywistych. Relatywne błędy prognoz mechanicznych wykazały tendencję do zmniejszania się wraz ze wzrostem współczynników determinacji modeli.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2009; Nr 84, s. 83-93
Keywords: modele autoregresyjne; prognozowanie wyników finansowych; dokładność prognoz