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61.
JOHN FIROR 《Contemporary economic policy》1990,8(3):3-15
During the hot, dry summer of 1988, nearly every newspaper, magazine, and television and radio station in the United States discussed the hot weather and its possible connection with the "greenhouse effect." This public discussion was needed to alert many people to an important topic, but it also led to many misunderstandings about the physical and technical facts and studies involved in considering future climate heating. Some of these misunderstandings originate with the media, some result from the manner in which climate modelers make heating calculations, and a few result from words having meanings that are slightly different to scientists than they are to the general public. The most basic facts that one must understand are as follows, (i) Theory foreseeing a rapid climate heating during the coming decades is based on some of the best understood features of the atmosphere, (ii) The average surface temperature of the earth has increased during the past 120 years, but this increase has been far from uniform and does not prove or disprove that a climate heating is under way. (Hi) The technology is available to begin decreasing rapidly the emission of infrared-trapping gases. 相似文献
62.
63.
JOHN AFFLECK-GRAVES LARRY R. DAVIS RICHARD R. MENDENHALL 《Contemporary Accounting Research》1990,6(2):501-517
Abstract. Previous research has shown that analysts' forecasts of quarterly earnings per share (EPS) are more accurate than those of accepted time-series models. In addition, some previous research suggests that, on average, analysts' forecasts tend to be optimistic (i.e., biased). Two explanations for analysts' superiority have been proposed: (1) analysts use more recent information than can time-series models and (2) analysts use forecast-relevant information not included in the time-series of past earnings. This paper provides evidence on a third potential source of analyst superiority: the possibility that humans can use past earnings data to predict future earnings more accurately than can mechanical time-series models. We find that human judges do no worse than accepted time-series models when both use the same information set: namely, the series of past EPS figures. To date, little or no research has attempted to determine why analyst bias might exist. Still, some possible reasons have been forwarded. First, pessimistic forecasts or reports may hinder future efforts of the analyst or the analyst's employer to obtain information from the company being analyzed. Second, forecast data bases may suffer a selection bias if analysts tend to stop following those firms that they perceive as performing poorly. This study proposes, and provides evidence regarding, a third possible explanation for analyst bias: the use of judgmental heuristics by analysts. Many studies have shown that human predictions are often biased because of the use of such heuristics. We present evidence that suggests this may be the case for analysts' forecasts of earnings per share. Résumé. De précédents travaux de recherche ont démontré que les prévisions des analystes relatives au bénéfice par action (BPA) trimestriel sont plus exactes que celles que permettent d'obtenir les modèles reconnus basés sur les séries chronologiques. De plus, les résultats de certains travaux de recherche laissent croire qu'en moyenne, les prévisions des analystes tendent à être optimistes (c'est-à-dire biaisées). Deux explications à cette supériorité ont été proposées: 1) l'information que les analystes utilisent est plus récente que celles utilisées dans les modèles fondés sur les séries chronologiques et 2) les analystes utilisent de l'information pertinente aux prévisions qui ne figure pas dans les séries chronologiques relatives aux bénéfices passes. Les auteurs attribuent à un troisième facteur potentiel cette supériorité: la possibilité pour les humains d'utiliser les données relatives aux bénéfices passés pour prédire les bénéfices futurs de façon plus précise que ne le peuvent les modèles fondés sur les séries chronologiques. Ils en viennent à la conclusion que les humains obtiennent des résultats tout aussi efficaces que les modèles chronologiques reconnus lorsqu'ils utilisent un jeu de renseignements identique, soit les données historiques relatives au BPA. Jusqu'à maintenant, peu de chercheurs, sinon aucun, ont tenté de déterminer à quoi tiendrait l'existence d'un biais chez l'analyste. Malgré tout, certaines explications possibles ont été proposées. Premièrement, les prévisions ou les rapports pessimistes peuvent faire obstacle aux efforts futurs de l'analyste ou de son employeur pour obtenir de l'information de la société faisant l'objet de l'analyse. Deuxièmement, les bases de données servant à la prévision peuvent être entachées d'un biais de sélection si les analystes ont tendance à cesser de suivre les entreprises qui leur semblent afficher une piètre performance. Les auteurs proposent et attestent une troisième explication possible du biais de l'analyste: l'utilisation de méthodes heuristiques fondées sur le jugement. De nombreuses études ont démontré que les prédictions humaines sont souvent biaisées par suite de l'utilisation de ces méthodes heuristiques. Les auteurs apportent des arguments qui permettent de croire que ce pourrait être le cas des prévisions des analystes du bénéfice par action. 相似文献
64.
To reduce the level of tax evasion, a shift of taxation away from income tax and towards a consumption tax has been proposed in Australia. This paper shows that for such a shift to maintain revenue but not induce trade unions to raise their wage demands, it is necessary that the income tax threshold be increased. Numerical examples of desirable tax packages are given. 相似文献
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