Should stock returns predictability be ‘hooked on’ long‐horizon regressions?

Abstract

This paper re-examines stock returns predictability over the business cycle using price-dividend and price-earnings valuation ratios as predictors. Unlike prior studies that habitually implement long-horizon/predictive regressions, we conduct a testing framework in the frequency domain. Predictive regressions support no predictability; in contrast, our results in the frequency domain verify significant predictability at medium and long horizons. To robustify predictability patterns, the analysis is executed repetitively for fixed-length rolling samples of various sizes. Overall, the stock returns are predictable for wavelengths higher than 5 years. This finding is robust and independent of time, window size and predictor. K E Y W O R D S frequency domain, long-horizon predictability, stock returns 'Prediction is very difficult, especially if it's about the future' Niels Bohr (Nobel laureate in Physics)

Efecto de los beneficios como predictores de los precios de las acciones en el largo plazo

“…A estos hallazgos se le suman Dergiades & Pouliasis (2021), quienes en su revisión de la literatura sobre la capacidad o efectividad de las regresiones predictivas llegaron a las mismas conclusiones que Rytchkov (2012), utilizando como variables principales de las regresiones los indicadores precio-beneficios. Dergiades & Pouliasis (2021) y Rytchkov (2012) dejan claro que, para que una variable principal funcione como predictora de los precios de las acciones en el largo plazo, es necesario que ésta no tenga cambios abruptos en sus tasas de crecimiento.…”