Post-earnings announcement drift : a literature survey

Die vorliegende Masterarbeit beschäftigt sich mit ungewöhnlichen Überrenditen im Zusammenhang mit Gewinnankündigungen für Unternehmen. Diese Anomalie ist in der Finanzliteratur auch als post-earnings announcement drift (PEAD) bekannt. Gewinne sind eine der wichtigsten Kennzahlen für Investoren und Investorinnen und sollten demnach auch im Aktienpreis des Unternehmens auf effizienten Aktienmärkten berücksichtigt werden. Im Gegensatz zur Theorie erzielen Unternehmen mit einer positiven Abweichung des erzielten Gewinns von Prognosen höhere Renditen als Unternehmen mit einer negativen Abweichung. In einem effizienten Kapitalmarkt ist so eine Entwicklung nicht möglich, da sich die Aktienpreise an die Information in den Gewinnankündigungen sehr schnell anpassen. Somit ist der PEAD eine der bekanntesten Anomalien und existiert auch auf modernen Kapitalmärkten. Die Arbeit erklärt den PEAD und gibt einen Überblick über die Ereignisstudie, die bevorzugte Methodik für die Analyse von Überrenditen. Als Gegenstück werden auch die bekannten Experimente zum PEAD erläutert. Der Hauptteil der Arbeit konzentriert sich auf die bisher vorgeschlagenen Erklärungen für den Effekt. Obwohl einige Theorien über die Jahre entwickelt wurden, gibt es keine einheitliche Erklärung für den PEAD. Unter den Erklärungsfaktoren finden sich risikobasierte Ansätze, Unterschätzung der Autokorrelation in Gewinnen, Informationsunsicherheit, verhaltensökonomische Ideen, Liquidität, Inflation und Rechnungslegungsmaßnahmen. Insbesondere haben sich die Unterschätzung der Autokorrelation in Gewinnen, vorgeschlagen von Bernard und Thomas (1989), und Informationsunsicherheit, beschrieben von Francis et al. (2007), als Erklärungen bewährt. Der abschließende Abschnitt der Arbeit geht auf die Beziehung zwischen dem PEAD und anderen berühmten Anomalien ein. Schlussendlich können nur neue Forschungsansätze, eventuell verhaltenswissenschaftlicher Natur, einen Beitrag zur endgültigen Erklärung des PEAD leisten.This master thesis deals with the anomaly of excess stock returns after earnings announcements, widely known as the post-earnings announcement drift (PEAD). Earnings are one of the most important numbers available to investors and thus earnings information should be reflected in stock prices if markets are efficient. However, firms with a positive earnings surprise tend to have higher returns whereas firms with a negative earnings surprise suffer from returns lower than predicted for about 6 months after an earnings announcement. In an efficient capital market such an observation would be impossible since the prices would adjust rapidly to the earnings news and return movements would be independent of previous earnings announcements. The PEAD is a very famous anomaly since it has not disappeared after its discovery. The thesis explains the effect in detail as well as giving an overview of the event study methodology, which is the standard procedure of analysing the PEAD. As a comparison to the event study the few existing experiments on the matter are also described. The main part of the thesis is concerned with the literature on the explanations on the PEAD that have been suggested thus far. Different theories have been developed throughout the years to explain the PEAD and yet no prevalent theory exists. Among other factors the most important ones are: risk-based explanations, underreaction to autocorrelation in earnings, information uncertainty, limits to arbitrage, behavioural biases, liquidity, inflation and accounting measures. Especially autocorrelation in earnings proposed by Bernard and Thomas (1989) and information uncertainty by Francis et al. (2007) have gained popularity in explaining the PEAD. The last section of the thesis reviews other financial anomalies and their connection to the PEAD as well as related issues. Eventually, further research and new, perhaps behavioural approaches are required to resolve the PEAD puzzle.Adele TheilerAbweichender Titel laut Übersetzung des Verfassers/der VerfasserinZusammenfassungen in Deutsch und EnglischKarl-Franzens-Universität Graz, Masterarbeit, 2017(VLID)219635