Bold Stock Recommendations: Informative or Worthless?

Autor: Dan Palmon, Bharat Sarath, Hua Christine Xin
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Contemporary Accounting Research. 37:773-801
ISSN: 1911-3846
0823-9150
Popis: We select a small set of recommendations that lie in the upper and lower tail of the empirical distribution of divergences between a recommendation, and the consensus over the window (−30, −1) days prior to that recommendation. We classify these extremely divergent recommendations as bold, and then subdivide them into informative bold recommendations that lead other analysts (leading‐bold) and those that are ignored by other analysts (contra‐bold) based on the consensus change in the 30 days after the announcement. We focus on the information conveyed to the market by these bold, leading‐bold, and contra‐bold recommendations through their effects on cumulative abnormal returns (CAR). We find that bold recommendations are not anticipated by market participants (CARs are negative before a bold buy and positive before a bold sell). The next finding is that the market responds strongly to both leading and contra‐bold recommendations over the (0, +4)‐day window and that these reactions are stronger than that to nonbold recommendations. In contrast, over the longer (0, +30)‐day window, leading‐bold recommendations earn additional returns whereas contra‐bold ones reverse significantly due to lack of confirmation. The overall pattern is one of rational market reaction both in the short and long windows. We support the rationality of the market reaction by showing that the percentage of leading‐bold recommendations exceeds that of contra‐bold recommendations, and that these two types of recommendations cannot be separated using observable analyst characteristics such as experience or brokerage size. Les recommandations de titres audacieuses sont‐elles informatives ou sans valeur? Les auteurs selectionnent un ensemble limite de recommandations qui se situent dans les extremites superieure et inferieure de la distribution empirique des divergences entre une recommandation et le consensus exprime au cours de la periode allant de 30 jours a 1 jour avant l'emission de cette recommandation. Ils classent ces recommandations d'une extreme divergence dans la categorie des recommandations audacieuses qu'ils subdivisent ensuite en recommandations audacieuses informatives qui guident les autres analystes (recommandations audacieuses influentes) et en recommandations que negligent les autres analystes (recommandations audacieuses non influentes), en fonction de l'evolution du consensus dans les trente jours suivant l'annonce. Les auteurs s'interessent plus particulierement a l'information transmise au marche par ces recommandations audacieuses, audacieuses influentes et audacieuses non influentes selon leur incidence sur les rendements anormaux cumulatifs. Ils constatent que les participants au marche n'anticipent pas les recommandations audacieuses (les rendements anormaux cumulatifs sont negatifs avant un achat audacieux et positifs avant une vente audacieuse). Ils observent ensuite que le marche reagit fortement aux recommandations audacieuses, tant influentes que non influentes, au cours de la periode allant du jour de l'annonce au quatrieme jour suivant l'annonce, et que ces reactions sont plus marquees que celles que suscitent les recommandations prudentes. En revanche, au cours de la periode plus longue s'echelonnant du jour de l'annonce au trentieme jour suivant l'annonce, les recommandations audacieuses influentes generent des rendements supplementaires, alors que les recommandations audacieuses non influentes entrainent l'inversion des rendements initiaux par suite de l'absence de confirmation. Le profil global est celui d'une reaction rationnelle du marche tant a court terme qu'a long terme. Les auteurs etayent la rationalite de la reaction du marche en montrant que le pourcentage de recommandations audacieuses influentes excede celui des recommandations audacieuses non influentes, et que les caracteristiques observables des analystes, comme l'experience ou la taille de la maison de courtage, ne permettent pas de distinguer ces deux types de recommandations.
Databáze: OpenAIRE
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