Using internet search data to predict aggregate retail sales and enhance firm-level revenue expectations
成果类型:
Article
署名作者:
Lind, Gary; Ramesh, K.
署名单位:
Pennsylvania Commonwealth System of Higher Education (PCSHE); University of Pittsburgh; Rice University
刊物名称:
CONTEMPORARY ACCOUNTING RESEARCH
ISSN/ISSBN:
0823-9150
DOI:
10.1111/1911-3846.13043
发表日期:
2025
页码:
1557-1588
关键词:
time-series
Google Trends
earnings
INFORMATION
MARKET
analysts
摘要:
This study examines whether a simple measure of internet search intensity for publicly traded retail firms can enhance the capital market's firm-level revenue expectations and provide insights into economy-wide retail sales. At the firm level, the search index is predictive of analyst nowcast and forecast errors after controlling for past sales, deferred revenue, firm characteristics, and firm and time fixed effects. An implementable trading strategy generates abnormal returns of roughly 2% to 3% from the fiscal quarter end through the earnings announcement, well above transaction costs. We also find that approximately two-thirds of the abnormal returns occur around earnings announcements, with an even greater fraction for firms with coarser information environments. At the macro level, we find that the permanent, seasonal, and transitory components of our search intensity index align with those of the Census Bureau's retail sales data and US real gross domestic product, suggesting our measure is a leading indicator of personal consumption expenditures, a key driver of aggregate output. The aggregated search index nowcasts aggregated publicly traded retail firm sales both within and out-of-sample after controlling for past sales. Utilisation des donn & eacute;es de recherche internet pour anticiper les ventes au d & eacute;tail totales et am & eacute;liorer les pr & eacute;visions de revenus de l'entrepriseCette & eacute;tude examine comment, pour les entreprises de vente au d & eacute;tail cot & eacute;es en bourse, une mesure simple de l'intensit & eacute; des recherches Internet peut am & eacute;liorer les pr & eacute;visions de revenus de l'entreprise sur le march & eacute; financier et apporter des informations & eacute;conomiques sur les ventes au d & eacute;tail. Au niveau de l'entreprise, cet indice de recherche constitue un & eacute;l & eacute;ment pr & eacute;dictif des erreurs de pr & eacute;vision pour l'imm & eacute;diat et de pr & eacute;vision des analystes, en tenant compte des ventes r & eacute;alis & eacute;es, des revenus report & eacute;s, des caract & eacute;ristiques de l'entreprise et des effets li & eacute;s & agrave; l'entreprise et au d & eacute;lai. La mise en place d'une strat & eacute;gie de n & eacute;gociation g & eacute;n & egrave;re des rendements anormaux d'environ 2 & agrave; 3 % entre la fin du trimestre d'exercice et l'annonce des r & eacute;sultats, ce qui est largement sup & eacute;rieur aux co & ucirc;ts de transaction. Les auteurs constatent & eacute;galement qu'environ deux tiers des rendements anormaux surviennent au cours de la p & eacute;riode entourant les annonces de r & eacute;sultats, et ce, de mani & egrave;re plus marqu & eacute;e pour les entreprises & eacute;voluant dans un environnement informationnel plus d & eacute;favorable. Au niveau macro & eacute;conomique, ils observent que les valeurs permanentes, saisonni & egrave;res et transitoires de leur indice d'intensit & eacute; de recherche correspondent aux donn & eacute;es de ventes au d & eacute;tail du Bureau de recensement des & Eacute;tats-Unis et du PIB r & eacute;el des & Eacute;tats-Unis, sugg & eacute;rant que leur mesure est un indicateur avanc & eacute; des d & eacute;penses personnelles de consommation, un moteur cl & eacute; de la production globale. L'indice de recherche agr & eacute;g & eacute; fournit des pr & eacute;visions pour l'imm & eacute;diat sur les ventes au d & eacute;tail totales des entreprises cot & eacute;es en bourse, tant & agrave; l'int & eacute;rieur qu'& agrave; l'ext & eacute;rieur de l'& eacute;chantillon, en tenant compte des ventes r & eacute;alis & eacute;es.
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