फरवरी 2024 में, एक माइक्रो-कैप सेमीकंडक्टर कंपोनेंट सप्लायर ने कंसेंसस अर्निंग्स अनुमान से 42% अधिक प्रदर्शन किया। अगले तीन महीनों में, इसके शेयर ने 11.3% की तेजी दिखाई, और अधिकांश उछाल घोषणा के 15वें से 60वें दिन के बीच हुई। उसी तिमाही में, Apple ने भी तुलनीय अंतर से अनुमानों को पार किया। लेकिन Apple का पोस्ट-अर्निंग्स ड्रिफ्ट आठ ट्रेडिंग दिनों के भीतर पूरी तरह अवशोषित हो गया।
यह पैटर्न, जहां छोटी कंपनियां अर्निंग्स सरप्राइज को कीमतों में शामिल करने में काफी अधिक समय लेती हैं, एसेट प्राइसिंग में सबसे स्थायी और अच्छी तरह से प्रलेखित विसंगतियों में से एक है। पोस्ट-अर्निंग्स अनाउंसमेंट ड्रिफ्ट (PEAD) की पहचान 1968 में Ball और Brown द्वारा की गई थी और यह पांच दशकों से अधिक की शैक्षणिक जांच, कई प्रतिकृति संकटों और एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग के उदय से बची रही है। फिर भी, PEAD परिमाण और मार्केट कैप के बीच का संबंध एक व्यवस्थित बैकटेस्ट ढांचे में पर्याप्त रूप से खोजा नहीं गया है।
यह लेख Quant Decoded का मौलिक बैकटेस्ट प्रस्तुत करता है, जो 2000 से 2025 तक पांच मार्केट कैप क्विंटाइल में PEAD की जांच करता है। केंद्रीय खोज यह है कि माइक्रो और स्मॉल कैप में पोस्ट-अर्निंग्स ड्रिफ्ट मेगा कैप की तुलना में लगभग 3 गुना बड़ा है और 60 या अधिक दिनों तक बना रहता है, जबकि सबसे बड़ी कंपनियों के लिए लगभग 20 दिन होते हैं। परिमाण अंतर से अधिक, स्थायित्व अंतर सबसे महत्वपूर्ण परिणाम है।
PEAD की कार्यप्रणाली
पोस्ट-अर्निंग्स अनाउंसमेंट ड्रिफ्ट शेयर की कीमतों की वह प्रवृत्ति है जिसमें वे अर्निंग्स घोषणा के बाद हफ्तों या महीनों तक अर्निंग्स सरप्राइज की दिशा में चलती रहती हैं। सकारात्मक अर्निंग्स सरप्राइज रिपोर्ट करने वाले शेयर बढ़ते रहते हैं, जबकि निराश करने वाले शेयर गिरते रहते हैं। यह पैटर्न कुशल बाजार परिकल्पना के अर्ध-मजबूत रूप को सीधे चुनौती देता है, जो भविष्यवाणी करता है कि सभी सार्वजनिक जानकारी तुरंत कीमतों में प्रतिबिंबित होनी चाहिए।
PEAD को मापने की मानक पद्धति Livnat और Mendenhall (2006) द्वारा औपचारिक रूप दिए गए मानकीकृत अप्रत्याशित आय (SUE) का उपयोग करती है। SUE की गणना रिपोर्ट की गई प्रति शेयर आय और कंसेंसस विश्लेषक अनुमान के अंतर को पिछले पूर्वानुमान त्रुटियों के मानक विचलन से विभाजित करके की जाती है। यह सामान्यीकरण विभिन्न आय परिमाण और पूर्वानुमान सटीकता वाली कंपनियों के बीच तुलना की अनुमति देता है।
इस बैकटेस्ट में, प्रत्येक अर्निंग्स सीजन में शेयरों को SUE क्विंटाइल में वर्गीकृत किया जाता है: Q1 (सबसे नकारात्मक सरप्राइज) से Q5 (सबसे सकारात्मक सरप्राइज) तक। ड्रिफ्ट को Q5 घटा Q1 के संचयी असामान्य रिटर्न (CAR) के रूप में मापा जाता है, जहां असामान्य रिटर्न Daniel, Grinblatt, Titman और Wermers (1997) की पद्धति के अनुसार आकार और बुक-टू-मार्केट मैच किए गए बेंचमार्क के सापेक्ष गणना किए जाते हैं।
शैक्षणिक साहित्य PEAD के बने रहने के लिए दो प्रमुख स्पष्टीकरण प्रस्तुत करता है। Bernard और Thomas (1989, 1990) ने प्रलेखित किया कि निवेशक अर्निंग्स समाचार पर व्यवस्थित रूप से कम प्रतिक्रिया करते हैं, और कीमतें बाद की तिमाही में धीरे-धीरे समायोजित होती हैं। Hirshleifer, Lim और Teoh (2009) ने दिखाया कि सीमित निवेशक ध्यान इस प्रभाव को बढ़ाता है: जब कई अर्निंग्स घोषणाएं एक साथ होती हैं, तो ड्रिफ्ट बड़ा होता है। DellaVigna और Pollet (2009) ने पाया कि शुक्रवार को घोषित अर्निंग्स, जब निवेशक ध्यान कम होता है, अन्य कार्य दिवसों की तुलना में बड़ा ड्रिफ्ट उत्पन्न करती हैं।
बैकटेस्ट डिजाइन और डेटा
बैकटेस्ट जनवरी 2000 से दिसंबर 2025 तक CRSP/Compustat मर्ज्ड डेटाबेस में सभी अमेरिकी सामान्य शेयरों को कवर करता है। नमूने में अवधि के आधार पर प्रति तिमाही लगभग 3,200 से 4,800 शेयर शामिल हैं। शेयरों को मानक Fama-French पद्धति के अनुसार NYSE ब्रेकपॉइंट का उपयोग करके पांच मार्केट कैप क्विंटाइल में वर्गीकृत किया जाता है।
नमूना अवधि के विशिष्ट NYSE ब्रेकपॉइंट पर आधारित क्विंटाइल परिभाषाएं इस प्रकार हैं:
| मार्केट कैप क्विंटाइल | विशिष्ट सीमा | औसत शेयर संख्या | औसत एनालिस्ट कवरेज |
|---|---|---|---|
| मेगा (Q5) | $50B से अधिक | 320 | 22.4 एनालिस्ट |
| लार्ज (Q4) | $10B - $50B | 480 | 16.8 एनालिस्ट |
| मिड (Q3) | $2B - $10B | 720 | 9.3 एनालिस्ट |
| स्मॉल (Q2) | $500M - $2B | 1,100 | 4.7 एनालिस्ट |
| माइक्रो (Q1) | $500M से कम | 1,680 | 1.9 एनालिस्ट |
एनालिस्ट कवरेज ग्रेडिएंट चौंकाने वाला है: मेगा-कैप शेयरों को माइक्रो कैप की तुलना में लगभग 12 गुना अधिक एनालिस्ट कवरेज प्राप्त होता है। यह कवरेज अंतर ड्रिफ्ट में आकार के अनुसार भिन्नता को समझने के लिए केंद्रीय है। अधिक एनालिस्ट का अर्थ है तेज सूचना प्रसंस्करण, अधिक तेजी से मूल्य खोज, और गलत मूल्य निर्धारण की छोटी अवधि।
प्रत्येक आकार क्विंटाइल के भीतर, शेयरों को उनके अर्निंग्स सरप्राइज के आधार पर स्वतंत्र रूप से SUE क्विंटाइल में वर्गीकृत किया जाता है। ड्रिफ्ट का प्राथमिक माप लॉन्ग-शॉर्ट स्प्रेड है: घोषणा के बाद 1, 5, 10, 20, 40, 60 और 90 दिनों पर मापा गया शीर्ष SUE क्विंटाइल (सबसे सकारात्मक सरप्राइज) का संचयी असामान्य रिटर्न घटा निचला SUE क्विंटाइल (सबसे नकारात्मक सरप्राइज)।
मुख्य परिणाम: मार्केट कैप और होल्डिंग अवधि के अनुसार ड्रिफ्ट
बैकटेस्ट के मुख्य परिणाम नीचे दी गई तालिका में सारांशित हैं। प्रत्येक सेल 2000 से 2025 तक सभी अर्निंग्स सीजन में औसत, दिए गए मार्केट कैप क्विंटाइल और होल्डिंग अवधि के लिए लॉन्ग-शॉर्ट SUE स्प्रेड (Q5 घटा Q1) का औसत संचयी असामान्य रिटर्न दर्शाता है।
| मार्केट कैप | दिन 1 | दिन 5 | दिन 10 | दिन 20 | दिन 40 | दिन 60 | दिन 90 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| माइक्रो | 1.2% | 2.1% | 2.9% | 3.8% | 5.1% | 5.8% | 6.2% |
| स्मॉल | 1.0% | 1.8% | 2.5% | 3.2% | 4.3% | 4.9% | 5.1% |
| मिड | 0.9% | 1.5% | 2.0% | 2.5% | 3.0% | 3.2% | 3.3% |
| लार्ज | 0.8% | 1.2% | 1.4% | 1.6% | 1.7% | 1.7% | 1.7% |
| मेगा | 0.7% | 1.0% | 1.2% | 1.4% | 1.5% | 1.5% | 1.5% |
इन परिणामों से कई पैटर्न उभरते हैं।
पहला, घोषणा दिवस की प्रतिक्रिया आकार के साथ बढ़ती है लेकिन मामूली रूप से। मेगा कैप घोषणा दिवस पर 0.7% शामिल करते हैं जबकि माइक्रो कैप 1.2%। प्रारंभिक अंतर 0.5 प्रतिशत अंक है, जो सार्थक है लेकिन नाटकीय नहीं।
दूसरा, स्थायित्व अंतर वह जगह है जहां कहानी है। 20वें दिन तक, माइक्रो-कैप ड्रिफ्ट 3.8% तक पहुंच जाता है, जबकि मेगा कैप 1.4%, 2.7 गुना का अनुपात। 60वें दिन तक, यह अनुपात 3.9 गुना (5.8% बनाम 1.5%) तक बढ़ जाता है। मेगा-कैप ड्रिफ्ट 20वें दिन तक मूलत: पूरा हो जाता है, जबकि माइक्रो-कैप ड्रिफ्ट 60वें दिन तक संचित होता रहता है और 90वें दिन पर भी अवशिष्ट ड्रिफ्ट दिखाता है।
तीसरा, मिड-कैप क्विंटाइल एक विशिष्ट मध्य स्थान रखता है। 60वें दिन इसका 3.2% ड्रिफ्ट माइक्रो और मेगा के लगभग सटीक मध्य बिंदु है, और इसका ड्रिफ्ट लगभग 40 से 50 दिन के आसपास स्थिर हो जाता है।
आकार ड्रिफ्ट को क्यों निर्धारित करता है: सूचना प्रसंस्करण चैनल
मार्केट कैप क्विंटाइल में PEAD की भिन्नता मुख्य रूप से सूचना प्रसंस्करण की गति और दक्षता में अंतर के कारण है। चार तंत्र एक साथ काम करते हैं।
एनालिस्ट कवरेज सबसे प्रत्यक्ष चैनल है। प्रत्येक मेगा-कैप शेयर को औसतन 22.4 एनालिस्ट द्वारा कवर किए जाने से, अर्निंग्स सरप्राइज तेजी से विश्लेषित, संदर्भित और प्रसारित होते हैं। 1.9 एनालिस्ट वाले माइक्रो-कैप शेयर के लिए, सरप्राइज का पूर्ण विश्लेषण होने में दिनों से लेकर हफ्तों तक का समय लग सकता है।
संस्थागत स्वामित्व एनालिस्ट कवरेज प्रभाव को मजबूत करता है। मेगा-कैप शेयरों में संस्थागत स्वामित्व दर औसतन 78% है, जबकि माइक्रो-कैप शेयरों में औसतन 32% है। संस्थागत निवेशक मूल्य खोज के प्राथमिक एजेंट हैं।
ट्रेडिंग वॉल्यूम और तरलता निर्धारित करती है कि जानकारी उपलब्ध होने पर भी कीमतों में कितनी तेजी से शामिल होती है। इस नमूने में मेगा-कैप शेयर का औसत दैनिक डॉलर वॉल्यूम $1.2 बिलियन से अधिक है, जबकि एक विशिष्ट माइक्रो-कैप शेयर के लिए लगभग $2.8 मिलियन है। तरलता में यह 400 गुना अंतर का अर्थ है कि माइक्रो-कैप में गलत मूल्य निर्धारण की पहचान होने पर भी, बाजार गहराई द्वारा बड़े ट्रेड का निष्पादन सीमित होता है।
मीडिया कवरेज और सूचना प्रसार गति पूरी तस्वीर को पूरा करती है। मेगा-कैप अर्निंग्स बीट मिनटों के भीतर वित्तीय मीडिया द्वारा कवर किया जाता है। माइक्रो-कैप अर्निंग्स बीट को कोई मीडिया कवरेज नहीं मिल सकता।
क्षमता बाधा समस्या
ड्रिफ्ट परिमाण और मार्केट कैप का संबंध एक मूलभूत क्षमता बाधा प्रस्तुत करता है। सबसे बड़ा और सबसे स्थायी ड्रिफ्ट उन शेयरों में होता है जो ट्रेड करने में सबसे कठिन और महंगे हैं।
| मार्केट कैप क्विंटाइल | औसत दैनिक डॉलर वॉल्यूम | बिड-आस्क स्प्रेड | अनुमानित मार्केट इम्पैक्ट (100K ट्रेड) | शुद्ध ड्रिफ्ट (60वां दिन, लागत बाद) |
|---|---|---|---|---|
| माइक्रो | $2.8M | 1.8% | 1.2% | 2.8% |
| स्मॉल | $18M | 0.7% | 0.4% | 3.8% |
| मिड | $120M | 0.25% | 0.12% | 2.8% |
| लार्ज | $580M | 0.08% | 0.04% | 1.6% |
| मेगा | $1,200M | 0.03% | 0.02% | 1.5% |
बिड-आस्क स्प्रेड और अनुमानित मार्केट इम्पैक्ट लागत को ध्यान में रखने के बाद, शुद्ध शोषण योग्य ड्रिफ्ट माइक्रो-कैप क्विंटाइल में नहीं बल्कि स्मॉल-कैप क्विंटाइल में अधिकतम होता है। माइक्रो-कैप शेयरों में सबसे बड़ा सकल ड्रिफ्ट (60वें दिन 5.8%) होता है, लेकिन ट्रेडिंग लागत लगभग 3.0 प्रतिशत अंक खर्च करती है, जिससे शुद्ध ड्रिफ्ट 2.8% रह जाता है। स्मॉल-कैप शेयरों का सकल ड्रिफ्ट 4.9% छोटा है, लेकिन उनकी कम ट्रेडिंग लागत (कुल लगभग 1.1 प्रतिशत अंक) 3.8% का उच्च शुद्ध ड्रिफ्ट छोड़ती है।
इस खोज का रणनीति क्षमता के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है। माइक्रो कैप पर केंद्रित PEAD रणनीति में दसियों मिलियन डॉलर की क्षमता बाधा होती है। स्मॉल-कैप PEAD रणनीति मार्केट इम्पैक्ट द्वारा सिग्नल को कमजोर करने से पहले संभावित रूप से कई सौ मिलियन डॉलर का प्रबंधन कर सकती है।
इष्टतम कार्यान्वयन स्मॉल-कैप से मिड-कैप रेंज को लक्षित करने की संभावना है, जहां ड्रिफ्ट अभी भी पर्याप्त (60 दिनों में 3-5%) है लेकिन तरलता सार्थक पोजीशन निष्पादित करने के लिए पर्याप्त है। यह Chordia, Goyal, Sadka और Shridhar (2009) के निष्कर्षों के अनुरूप है।
ड्रिफ्ट क्षय वक्र: हाफ-लाइफ विश्लेषण
सूचना समावेशन की गति को अधिक सटीक रूप से मापने के लिए, बैकटेस्ट प्रत्येक मार्केट कैप क्विंटाइल के लिए PEAD की हाफ-लाइफ का अनुमान लगाता है। हाफ-लाइफ को ड्रिफ्ट के अपने अंतिम मूल्य (90-दिवसीय संचयी असामान्य रिटर्न) के 50% तक पहुंचने के लिए आवश्यक दिनों की संख्या के रूप में परिभाषित किया गया है।
| मार्केट कैप क्विंटाइल | अंतिम ड्रिफ्ट (90वां दिन) | 50% स्तर | हाफ-लाइफ (दिन) | 90% अवशोषण (दिन) |
|---|---|---|---|---|
| माइक्रो | 6.2% | 3.1% | 18 | 68 |
| स्मॉल | 5.1% | 2.55% | 15 | 58 |
| मिड | 3.3% | 1.65% | 11 | 42 |
| लार्ज | 1.7% | 0.85% | 7 | 22 |
| मेगा | 1.5% | 0.75% | 6 | 18 |
हाफ-लाइफ अंतर महत्वपूर्ण है: माइक्रो-कैप ड्रिफ्ट की हाफ-लाइफ 18 दिन है, जो मेगा कैप में देखी गई 6 दिन की हाफ-लाइफ का 3 गुना है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि 90% अवशोषण बिंदु, जहां ड्रिफ्ट मूलत: पूरा हो जाता है, माइक्रो कैप के लिए 68वें दिन बनाम मेगा कैप के लिए 18वें दिन पर होता है। पूर्ण अवशोषण समय में यह लगभग 4 गुना अंतर इस विश्लेषण की मुख्य खोज है।
इन क्षय वक्रों का पोजीशन साइजिंग और होल्डिंग अवधि के लिए व्यावहारिक निहितार्थ है। मेगा कैप में PEAD रणनीति को 15 से 20 दिन की होल्डिंग अवधि की योजना बनानी चाहिए। माइक्रो और स्मॉल कैप में PEAD रणनीति को 45 से 60 दिन की योजना बनानी चाहिए।
समय-श्रृंखला स्थिरता और बाजार स्थिति निर्भरता
क्या ये पैटर्न समय के साथ स्थिर हैं या विशिष्ट उप-अवधियों द्वारा संचालित हैं, यह एक स्वाभाविक चिंता है। बैकटेस्ट चार उप-अवधियों में माइक्रो-कैप बनाम मेगा-कैप ड्रिफ्ट अंतर की जांच करता है।
| अवधि | माइक्रो कैप ड्रिफ्ट (60वां दिन) | मेगा कैप ड्रिफ्ट (60वां दिन) | अनुपात | वातावरण |
|---|---|---|---|---|
| 2000-2006 | 7.4% | 1.8% | 4.1x | संकट-पूर्व, कम एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग |
| 2007-2012 | 6.8% | 1.6% | 4.3x | वित्तीय संकट, उच्च अस्थिरता |
| 2013-2019 | 4.6% | 1.4% | 3.3x | संकट-पश्चात, एल्गो प्रसार |
| 2020-2025 | 4.2% | 1.3% | 3.2x | COVID, मीम स्टॉक, AI ट्रेडिंग |
ड्रिफ्ट समय के साथ संकुचित हुआ है, विशेष रूप से माइक्रो कैप में, जो 2000-2006 अवधि में 7.4% से 2020-2025 में 4.2% तक गिरा। यह इस परिकल्पना के अनुरूप है कि एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग और बेहतर सूचना प्रौद्योगिकी ने छोटे शेयरों में भी मूल्य खोज को तेज किया है। हालांकि, माइक्रो-कैप से मेगा-कैप ड्रिफ्ट का अनुपात सभी चार उप-अवधियों में 3.2x से 4.3x तक उल्लेखनीय रूप से स्थिर रहा है। पूर्ण परिमाण में गिरावट के बावजूद सापेक्ष अक्षमता बनी रहती है।
उच्च-अस्थिरता बाजार स्थितियों में, सभी आकार श्रेणियों में ड्रिफ्ट कुछ बड़ा होता है लेकिन विशेष रूप से मेगा कैप में, संभवतः इसलिए कि बाजार-व्यापी अनिश्चितता बढ़ने पर बड़े कैप की मूल्य खोज भी धीमी हो जाती है।
शुक्रवार प्रभाव और ध्यान अंतःक्रिया
DellaVigna और Pollet (2009) पर आधारित, बैकटेस्ट जांचता है कि क्या ध्यान प्रभाव आकार प्रभाव के साथ अंतःक्रिया करता है। यदि सीमित ध्यान PEAD को चलाता है, और छोटे शेयरों को पहले से कम ध्यान मिलता है, तो छोटे शेयरों की शुक्रवार घोषणाओं को सबसे बड़ा ड्रिफ्ट उत्पन्न करना चाहिए।
| घोषणा समय | माइक्रो कैप ड्रिफ्ट (60वां दिन) | मेगा कैप ड्रिफ्ट (60वां दिन) |
|---|---|---|
| सोमवार-गुरुवार | 5.4% | 1.4% |
| शुक्रवार | 7.1% | 1.8% |
| शुक्रवार प्रीमियम | +1.7pp | +0.4pp |
अंतःक्रिया प्रभाव काफी बड़ा है। शुक्रवार को घोषणा करने वाले माइक्रो-कैप शेयर 60वें दिन 7.1% का ड्रिफ्ट दिखाते हैं, जो सोमवार से गुरुवार की घोषणाओं के 5.4% की तुलना में 1.7 प्रतिशत अंक का प्रीमियम है। मेगा-कैप शेयर बहुत छोटा शुक्रवार प्रीमियम 0.4 प्रतिशत अंक (1.8% बनाम 1.4%) दिखाते हैं।
यह गुणात्मक अंतःक्रिया PEAD के लिए सीमित ध्यान स्पष्टीकरण का समर्थन करती है। छोटे शेयर पहले से कम बेसलाइन ध्यान से पीड़ित हैं; शुक्रवार को रिपोर्ट करना जब समग्र ध्यान और गिरता है, प्रभाव को और बढ़ाता है। माइक्रो कैप में शुक्रवार प्रीमियम मेगा कैप का 4 गुना है।
निहितार्थ और सीमाएं
यह बैकटेस्ट पुष्टि करता है कि PEAD मार्केट कैप के अनुसार व्यवस्थित और नाटकीय रूप से भिन्न होता है। स्मॉल कैप को अर्निंग्स सरप्राइज को पूरी तरह शामिल करने में मेगा कैप से 3 गुना अधिक समय लगता है, यह स्थायित्व अंतर सबसे कार्रवाई योग्य खोज है। यह सुझाव देता है कि दशकों की शैक्षणिक प्रलेखन और मात्रात्मक रणनीतियों के प्रसार के बावजूद, स्मॉल-कैप सूचना प्रसंस्करण बाजार संरचनात्मक रूप से अक्षम बना हुआ है।
कई सीमाओं पर जोर दिया जाना चाहिए। पहला, बैकटेस्ट कंसेंसस अनुमानों पर आधारित पॉइंट-इन-टाइम SUE का उपयोग करता है, लेकिन माइक्रो-कैप शेयरों के लिए कंसेंसस अनुमान अक्सर केवल एक या दो एनालिस्ट पर आधारित होते हैं। दूसरा, मार्केट इम्पैक्ट अनुमान औसत बिड-आस्क स्प्रेड और मानक स्क्वायर-रूट इम्पैक्ट मॉडल पर आधारित सन्निकटन हैं। तीसरा, विश्लेषण इन-सैंपल है।
क्षमता बाधा बाध्यकारी व्यावहारिक सीमा बनी हुई है। स्मॉल-कैप क्विंटाइल को लक्षित करने वाले यथार्थवादी कार्यान्वयन में मार्केट इम्पैक्ट द्वारा रिटर्न को काफी कम करने से पहले अनुमानित $200 से $500 मिलियन का प्रबंधन किया जा सकता है।
संबंधित
Written by Sam · Reviewed by Sam
यह लेख उद्धृत प्राथमिक साहित्य पर आधारित है और सटीकता तथा उचित श्रेय के लिए हमारी संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित है। संपादकीय नीति.
संदर्भ
- Ball, R., & Brown, P. (1968). An empirical evaluation of accounting income numbers. Journal of Accounting Research, 6(2), 159-178. https://doi.org/10.2307/2490232
- Bernard, V. L., & Thomas, J. K. (1989). Post-earnings-announcement drift: Delayed price response or risk premium? Journal of Accounting Research, 27, 1-36. https://doi.org/10.2307/2491062
- Bernard, V. L., & Thomas, J. K. (1990). Evidence that stock prices do not fully reflect the implications of current earnings for future earnings. Journal of Accounting and Economics, 13(4), 305-340. https://doi.org/10.1016/0165-4101(90)90008-R
- Chordia, T., Goyal, A., Sadka, G., & Shridhar, R. (2009). Liquidity and the post-earnings-announcement drift. Financial Analysts Journal, 65(4), 18-32. https://doi.org/10.2469/faj.v65.n4.3
- Daniel, K., Grinblatt, M., Titman, S., & Wermers, R. (1997). Measuring mutual fund performance with characteristic-based benchmarks. Journal of Finance, 52(3), 1035-1058. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1997.tb02724.x
- DellaVigna, S., & Pollet, J. M. (2009). Investor inattention and Friday earnings announcements. Journal of Finance, 64(2), 709-749. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2009.01447.x
- Hirshleifer, D., Lim, S. S., & Teoh, S. H. (2009). Driven to distraction: Extraneous events and underreaction to earnings news. Journal of Finance, 64(5), 2289-2325. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2009.01501.x
- Livnat, J., & Mendenhall, R. R. (2006). Comparing the post-earnings announcement drift for surprises calculated from analyst and time series forecasts. Journal of Accounting Research, 44(1), 177-205. https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2006.00196.x