所有专家都一样优秀吗？分析师盈余预测的一项研究
计算机与社会
2018-06-19 v1 计算机科学与博弈论
机器学习
摘要
我们研究专家在进行预测时是否拥有差异化的专长。我们注意到，这将使得把多个预测聚合为一个比其一致平均更准确的结果成为可能，并且改进前景随差异化程度的增大而提高。反过来看，我们展示了如何通过加权聚合相对于简单平均的改进程度来衡量差异化。以股票市场分析师作为其领域内的专家，我们利用大型上市公司的历史季度盈余预测与实际结果进行了一项回顾性研究。我们借此对 Sinha 等人（1997）的结果提出新的见解，表明分析师确实拥有个体专长，但他们的差异化程度有限。另一方面，他们具有显著的个体偏差。综合起来，这些使得相对于一致平均的准确度提高了 20%–30%。
引用
@article{arxiv.1806.06654,
title = {Are All Experts Equally Good? A Study of Analyst Earnings Estimates},
author = {Amir Ban and Yishay Mansour},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06654},
year = {2018}
}