FOUCAULT Thierry

< Retour à ILB Patrimoine
Affiliations
  • 1993 - 2020
    Groupement de Recherche et d'Etudes en Gestion à HEC
  • 1993 - 2020
    Groupe HEC
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2011
  • 2010
  • 2005
  • 2004
  • 1994
  • Le Big Data améliore-t-il les prévisions financières ? L'effet Horizon.

    Thierry FOUCAULT, Olivier DESSAINT, Laurent FRESARD
    SSRN Electronic Journal | 2020
    Nous étudions comment l'abondance des données affecte l'informativité des prévisions des analystes financiers à différents horizons. Les analystes produisent des prévisions de bénéfices à court et à long terme et choisissent la quantité d'informations à collecter pour chaque horizon afin de minimiser leur erreur de prévision attendue, nette des coûts d'acquisition de l'information. Lorsque le coût d'obtention de l'information à court terme diminue (c'est-à-dire lorsque davantage de données sont disponibles), les analystes modifient leur stratégie de collecte de l'information d'une manière qui rend leurs prévisions à court terme plus informatives mais qui réduit éventuellement l'informativité de leurs prévisions à long terme. En utilisant un large échantillon de prévisions d'analystes à différents horizons et de nouvelles mesures de leur exposition à des données abondantes (par exemple, les données des médias sociaux), nous apportons un soutien empirique à cette prédiction, qui implique que l'abondance de données peut nuire à la qualité des prévisions à long terme.
Les affiliations sont détectées à partir des signatures des publications identifiées dans scanR. Un auteur peut donc apparaître affilié à plusieurs structures ou tutelles en fonction de ces signatures. Les dates affichées correspondent seulement aux dates des publications retrouvées. Pour plus d’informations, voir https://scanr.enseignementsup-recherche.gouv.fr