近日，偉德國際官網會計系田暉老師與英國卡斯商學院合作者Andrew Yim教授及英國巴斯大學David Newton教授在管理學頂級期刊Management Science發表題為“Tail-Heaviness, Asymmetry, and Profitability Forecastingby Quantile Regression”的研究論文。
提高公司利潤率預測準確性對于投資者、分析師和公司尤為重要。文章研究表明，對于常見的會計盈利指標，通過使用平均絕對值預測誤差(MAFE)損失函數，分位數回歸模型(Quantile Regression)中位數預測的準確性要優于普通的最小二乘回歸模型（均值回歸）。文章使用模擬數據和歸檔數據進一步研究了利潤率分布如何影響上述發現。當利潤率分布呈厚尾分布的情況下，無論使用MAFE或是均方預測誤差(MSFE)損失函數，分位數回歸均比最小二乘回歸預測更準確。 此外，研究還發現利潤率分布的不對稱性對于分位數回歸預測準確性呈U型或者倒U型影響。最后，文中使用的分布形態分析機制不僅展示了對于利潤率預測的實用性，同時在公司現金流預測中也得到了檢驗，驗證了厚尾分布的正向效應和偏度分布的倒U型效應。
《ManagementScience》是管理學頂級期刊，具有極高的學術聲譽。該期刊是美國德克薩斯大學達拉斯分校遴選的24本商學院頂級學術期刊（簡稱UTD 24）之一，也是金融時報評定出的50本商學院頂級期刊之一(簡稱FT 50)。同時，該期刊廣受世界各大高校認可，是商學院/偉德國際1946bv官網排名、職稱晉升、科研項目與人才計劃評審的重要參考條件之一。
論文鏈接：https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2020.3694
