Kejutan Laba yang Distandardisasi (SES) adalah ukuran klasik dari efek pergeseran harga pasca-laba (PEAD). Efek PEAD mengacu pada fakta bahwa ketika laba aktual perusahaan melebihi (atau kurang dari) ekspektasi analis, harga saham akan terus menyesuaikan ke atas (atau ke bawah) dalam beberapa minggu atau bahkan bulan setelah pengumuman laba. SES menggunakan standar deviasi kejutan laba selama delapan kuartal terakhir untuk menstandarisasi kejutan laba kuartal saat ini, yang membantu mengidentifikasi kejutan laba yang benar-benar di atas atau di bawah level historis. Secara umum, nilai SES yang lebih tinggi menunjukkan efek pergeseran harga positif, sedangkan nilai SES yang lebih rendah menunjukkan efek pergeseran harga negatif. Faktor ini dapat digunakan sebagai sinyal kualitas laba dan dikombinasikan dengan faktor lain dalam model pemilihan saham kuantitatif untuk meningkatkan pengembalian portofolio.

Penjelasan lebih rinci:

• Kejutan Laba: Menggunakan perbedaan antara laba per saham kuartal saat ini dan periode yang sama empat kuartal lalu dapat secara efektif menghilangkan dampak musiman laba perusahaan, sehingga lebih akurat mencerminkan kinerja aktual periode saat ini.
• Standardisasi: Menstandardisasi kejutan laba dengan membagi dengan standar deviasi kejutan laba selama delapan kuartal terakhir membuat kejutan laba dapat dibandingkan antar perusahaan dan dari waktu ke waktu. Ini membantu mengidentifikasi perusahaan yang memiliki penyimpangan signifikan dari level historis.
• Efek PEAD: Fenomena pergeseran harga setelah pengumuman laba terkait dengan bias kognitif dalam keuangan perilaku, seperti efek penjangkaran. Investor cenderung kurang bereaksi terhadap kejutan laba, sehingga menghasilkan penyesuaian harga secara bertahap. Faktor SES dapat digunakan untuk menangkap peluang investasi yang dihasilkan dari kurangnya reaksi ini.
• Aplikasi Praktis: Dalam aplikasi praktis, investor dapat mengurutkan saham berdasarkan ukuran SES, memilih saham SES tinggi untuk investasi, atau menggunakan SES sebagai faktor penting dalam model portofolio kuantitatif.