Forecast Dispersion and Forecast Errors across Firms and Time

本論文は、1985年から2023年までの日本企業の包括的なデータセットを用いて、アナリスト予想のばらつきと予測誤差の特性を調査したものである。予想のばらつきと誤差の時系列指標を構築し、マクロ経済や金融市場の指標との関係を探った。分析の結果、予想のばらつきと誤差には正の相関があり、アナリスト間の意見の不一致が大きいほど、予測誤差が大きくなることがわかった。予想のばらつきは、アナリストのカバー率が高い大企業ほど小さくなる傾向があり、企業をカバーするアナリストの数は、企業の規模、年齢、株式のボラティリティと正の関係にある。予想のばらつきと誤差の指標は、経済政策の不確実性指数などの他の一般的な不確実性指標と相関があり、不確実性を高めるイベントに対応してスパイクが見られることがわかった。これらの指標は景気に反比例し、株式市場のパフォーマンスとは負の相関がある。これらの知見は、企業レベルの不確実性がマクロ経済の変動に果たす役割を浮き彫りにし、情報、不確実性、マクロ経済の関係を研究する上でのアナリスト予測データの有用性を示している。

This paper investigates the properties of analysts’ forecast dispersion and forecast errors using a comprehensive dataset of Japanese firms from 1985 to 2023. We construct time-series indices of forecast dispersion and errors and explore their relationships with macroeconomic and financial market indicators. Our analysis reveals that forecast dispersion and errors are positively correlated, indicating that greater disagreement among analysts is associated with larger forecast errors. Forecast dispersion tends to be smaller for larger firms with more analyst coverage, and the number of analysts covering a firm is positively related to its size, age, and stock volatility. We find that the forecast dispersion and error indices are correlated with other popular uncertainty measures like the Economic Policy Uncertainty index, with spikes corresponding to events that heightened uncertainty. The indices are also countercyclical and negatively correlated with stock market performance. Our findings highlight the role of firm-level uncertainty in macroeconomic fluctuations and demonstrate the usefulness of analyst forecast data in studying the relationship between information, uncertainty, and the macroeconomy.