摘要：
人们在解释和判断新信息时，常常与之前观察到的信息进行对比，这时对新信息的认识可能发生扭曲。这种情况被称之为对比效应（contrast effect）。例如，Pepitone和DiNubile（1976）表明，在接触了非常严重的犯罪案例后，人们会认为随后的犯罪案例较轻。对比效应在我们的日常生活中无处不在，会影响我们对信息的感知和决策。本次要分享的学术文献是Samuel M. Hartzmark和Kelly Shue于2018年4月发表在《The Journal of Finance》的论文《A Tough Act to Follow: Contrast Effects in Financial Markets》。本文测试了对比效应是否存在于金融市场这个重要的现实场景中。该论文首次提供了证据，证明对比效应可能会扭曲在复杂且流动性良好的金融市场中的投资决策。研究表明，投资者在面对收益公告时，往往会根据之前的盈余意外情况来调整对当期收益的预期，从而导致错误的投资决策。作者通过一系列的实证分析，揭示了对比效应在金融市场中如何产生偏差，并指出了这些偏差对投资行为的深远影响。
研究方法
作者探讨了对比效应是否在金融市场中存在。金融市场作为研究对比效应的一个重要现实世界背景，具有特别的研究价值。使用金融市场的数据，可以检测对比效应是否会扭曲成熟市场的均衡价格和资本配置决策。
该研究分析了对比效应是否会扭曲市场对公司盈利公告的反应。季度盈利公告是上市公司发布的主要新闻来源，通常会引发市场对公司前景预期的调整。对比效应理论预测，前一天的盈余意外（earnings surprise）与当天的盈余意外反应之间存在负相关关系，即如果昨天的盈余意外是正向的，那么今天的好消息可能看起来不那么令人印象深刻，反之亦然。尽管盈余意外是一个具体的数字，但其对价格的影响在很大程度上取决于投资者如何解读该盈余意外与公司未来发展的关系。因此， 文中测试了投资者对消息的解读（即利好消息的正面程度或者利空消息的负面程度）是否因对比效应而产生偏差。
图1 盈余公告对收益反应中的对比效应
作者的主要发现如图1所示，图中展示了公司盈利公告前后回报率与前一个交易日大型公司的加权平均盈余意外之间的负相关关系：在控制当天的盈利新闻后，回报率对当天盈利公告的反应与前一天的盈余意外 成反比。该效应的影响是相当大的，前一天盈余意外的十分位数组的两个极端组对应的当天盈利公告回报的差值为53个基点。
作者还发现了一个简单的方向性效应，即前一天的高盈余意外使得当天的任何盈余意外（即使是更正面的盈余意外）看起来都比前一天盈余意外较低时要差。换句话说，回报扭曲的程度主要取决于前一天的盈余意外，而不显著依赖于当天和前一天盈余意外之间的交互关系。
尽管研究结果与对比效应的理论一致，但有可能仅仅是捕捉到了之前盈利公告信息传递的影响。文中通过测试反驳了这一猜想：数据显示，不考虑t日的收益新闻， 负面预测了计划发布盈利公告的公司的未来回报。这一发现促使作者提出了一个简单的交易策略：如果前一天的盈余意外较低，则对今天计划宣布的公司做多；如果前一天的盈余意外较高，则做空。通过对规模排名前五分之一的企业执行这种交易策略，每年可获得大约15%的超额回报，表明对比效应可以影响大型公司的回报。
研究还表明，对比效应的回报影响在接下来的50个交易日内会反转，表明这种错误定价最终会被纠正。这种反转也有助于排除投资者对早期公告传递的信息有延迟反应的猜想。
作者探讨了多种可能的解释，但在数据中未能找到支持这些解释的证据。作者检查了多种代表套利资金限制的代理变量，发现没有证据表明这些因素驱动了实证模式。固定的公司层面的风险暴露也不太可能解释这些结果，因为分析中使用了特征调整后的回报。
此外，作者发现，日常风险因子暴露的变化、回报波动率、交易量和其他交易摩擦的度量指标并未随着前一天的盈余意外 而变化。最后，作者还探讨了公司是否会策略性地提前或推迟盈利公告，或者操纵盈利公告本身，结果发现，即使在不太可能从事此类行为的公司子样本中，也得到了类似的结果。
在补充分析中，作者探讨了对比效应在金融市场中表现的时间和边界。虽然在其他领域的研究中已表明，最近性（即最近观察到的信号）是影响对比效应的主要因素，但是在金融领域中，投资者对收益的看法是否遵循相同的模式、投资者认为多长时间内的信息算是“最近”的，这些问题仍然有待解答。研究发现，当检查跨多个交易日的对比效应时，投资者对当天宣布的公司盈利的解读会受到前一天其他公司发布的盈余意外的影响。
数 据
研究人员使用了I/B/E/S的详细历史数据，包含分析师预测数据和盈利公告的日期及数值。样本仅限于在市场开放日期公布的盈利公告。数据包括还每日股票回报率、市场超额回报率、无风险利率、SMB、HML、UMD等信息，来源于CRSP、Compustat以及Kenneth French数据图书馆。
为考虑标准的风险调整回报，作者使用了特征调整后的回报，即原始回报减去具有类似特征的股票组合的回报。研究人员依据Daniel等人的方法（1997），根据股票的规模、市值和动量，将股票排序并分为五分位，然后将每只股票的回报匹配到这三个特征的五分位组的股票组合中。
为确保特征调整后的回报不被潜在的盈利相关漂移所扭曲，作者引入了一个修改：从特征匹配组合中剔除当天股票的自身回报以及前一天公告公司股票的回报。除非另有说明，本文中研究中的回报通常指的是特征调整后的回报。
文中衡量t日的收盘至收盘回报为从t-1日市场收盘到t日市场收盘的回报；衡量t日的开盘至开盘回报为从t日市场开盘到t+1日市场开盘的回报。除非特别指明使用开盘至开盘回报，分析中使用的回报为收盘至收盘回报。
因子构造
分析中的关键变量是与给定盈余公告相关的盈余意外（earnings surprise，也被译为盈余惊喜）。盈余意外通常被定义为公告的盈利与投资者在公告前的预期之间的差异。类似于DellaVigna和Pollet（2009）的做法，作者选择每位分析师的最新预测，限制每位分析师只有一个预测，然后在特定的时间窗口内取每家公司的预测中值作为基准预测。最终，盈余意外的估计公式为：
为了测试对比效应假设，作者需要考虑前一天发生的盈余意外。理想的变量是专注于t-1日的显著盈利公告，因为这是投资者在评估当天公告的盈利时会进行比较的基准。研究中使用的一个衡量标准是t-1日最大公司公布的盈余意外，而另一个基准衡量标准是当天所有大公司加权的平均盈余意外。作者将大公司定义为市值高于纽约证券交易所每月市值90%分位数的公司。
基于此，前一天盈余意外的基准衡量公式为：
为减少极端值的影响，作者对盈余意外值在1%和99%处进行了缩尾处理（winsorize），并取加权平均值以生成 。
数据总结
表1 汇总统计
作者使用的数据涵盖了从1984年到2013年的样本期。主要分析集中于控制了公司的自身盈余意外后，公司在t日发布盈利公告时，其回报反应与前一天（t-1）其他公司发布的盈余意外之间的关系。
为了被包含在样本中，公司必须在公告前的t-2至t-15天之间至少有一个分析师的预测。此外，作者要求 的度量值非缺失，这意味着在t-1日市值处于90%分位数以上的公司必须至少有一个分析师的盈利预测。在应用这些筛选条件后，作者保留了75,897个独特的盈利公告。
研究还发现，盈利公告日通常伴随着正向回报，平均值和中位数分别为18和7个基点。这与先前Beaver（1968）、Frazzini和Lamont（2007）以及Barber等（2013）的研究描述的盈余公告溢价一致。表1还显示，典型的盈余意外接近于零。平均市值约为77亿美元，25百分位数的市值约为4.4亿美元，这表明样本中包含了许多小型公司。基准分析则侧重于较大的公司，因为对每个观测值进行了市值加权。就分析师而言，许多公司只有一个分析师预测，中位数为2，平均数接近4。最后一行描述了用于构建 的公司数量，中位数为6，均值为7.6。
研究结果
1.基线结果
在最简单的模型中，作者测试了某公司盈余意外的回报反应是否会受到前一天大型公司发布的盈余意外的影响。在无摩擦、有效市场假设下，使用过去公开信息来预测未来回报是不可能的。然而，对比效应理论预测，t-1日的盈余意外 将负面影响t日的回报。因此，作者使用了以下回归模型：
其中，因变量是公司在t日开盘至t+2日开盘期间的特征调整后回报， 是主要关注的系数。研究结果显示， 为负且高度显著。表2的第一列中，使用前一天发布公告的最大公司的盈余意外指标， 为-0.526。第二列中，使用所有大型公司（前一天发布公告且市值在NYSE的90%分位数以上）加权的平均盈余意外指标， 为-0.846。第三列中，使用大型公司加权平均的盈余意外指标， 为-0.780。这些结果表明，回报的可预测性基于过去公开的历史信息，从而排除了一个无摩擦的有效市场模型，在这种模型中，投资者会理性地处理来自早期公告的信息。
表2 基线结果
尽管回归方程中的负 与对比效应假设一致，但它并不是最直接的对比效应测试。例如，负 也可能与另一种行为解释一致，即投资者可能对前一天的盈余意外有误解，认为它对当天公司的公告是积极的消息，导致t-1日正回报和t日负回报修正。为更直接地测试对比效应假设，作者构建了以下回归模型：
这个回归模型对之前的方程进行了两方面的修改：首先，作者将回报窗口扩展至 公布之前（即从t-2日开盘开始测量），这样一来，负 不会因为t日公司的公告发布后回报的过度反应和修正而导致。其次，作者控制了公司自身的盈余意外影响。通过将公司盈余意外的大小划分为20个相等的区间（bins），作者可以灵活控制这些区间，并非参数地允许每个区间与不同的平均回报水平相关联。
表2的第4到第6列报告了 的估计值，在使用扩展回报窗口和公司自身盈余意外控制后， 仍然显著为负且与之前的估计值类似。例如，第6列中的 = -0.924，即前一日盈余意外的增加与下一日公司回报减少16个基点有关。
图1和图2展示了与表2回归结果对应的图形表示。图1对应之前的方程，显示 强烈负向预测了计划在下一个交易日公布的公司的未来回报。图2对应新的方程，显示在使用扩展的回报窗口并控制公司自身的盈余意外后，负相关关系依然存在。这两张图都支持对比效应导致了前一天盈余意外与当天盈利公告回报反应之间的负相关关系。
图2 在不考虑自身盈余意外的情况下，对前一天的盈余意外的收益反应
对比效应假设预测，如果昨天的消息为负面消息，那么今天某一盈余意外的回报反应将会更高，反之亦然。这个简单的方向性效应如图3所示，该图展示了 如何影响公司自身盈余意外的回报反应曲线。图中的蓝线和红线分别表示公司在前一天盈余意外非常正面（前10%）或非常负面（后10%）的情况下，其当天发布公告后的回报反应。对于这两个组别，公告日的回报与公司自身盈余意外之间存在显著的正相关关系。
更重要的是，图3显示，蓝线始终位于红线下方，这表明，如果昨天的盈余意外处于最高十分位，今天的公司自身盈利公告回报反应会显著降低。此外，图3还显示，对比效应的幅度（即两条线之间的垂直距离）并不会因为今天发布的盈余意外的程度而有显著变化。换句话说，昨天的正面盈余意外会使今天的盈余意外看起来稍显逊色，即使这些盈余意外本身也非常正面。
图3 对自身盈余意外的收益反应
在表3中，作者直接测试了潜在交互效应，通过将前一天的盈余意外 与公司自身盈余意外的各种度量（原始值、20个区间、五分位数）进行交互。研究发现，当天的盈余意外更加负面时，对比效应的幅度可能略有增加，但这些交互效应均非显著不为零。此外，即使考虑了交互效应，作者仍然发现回报与前一天盈余意外之间存在强烈的负相关关系。换句话说，前一天的盈余意外负面影响了当天盈利公告的回报反应，但这种扭曲的程度并不显著依赖于当天的盈余意外水平。因此，研究关注直接的对比效应，而并不声称排除那些可能存在于数据中但由于噪声太大而难以准确估计的交互效应。
表3 潜在交互效应
2.长期反转
如果回报模式代表了由于对比效应导致的心理偏差引发的错误定价，那么 的负系数应该会随着时间推移而反转，因为价格最终会回归到基本价值。表4考察了公告发布后的回报，并发现了在50个交易日内显著的反转。第一个列复制了基线情况，专注于短期的回报反应。列2到4则关注更长期的回报窗口，从t-1开始，最长到t+75。研究发现，对比效应在25个交易日内持续存在，但在公告后50个交易日变得与零无显著差异。
列5到7则直接关注t+2后的回转期，初步反应期结束后，在这一窗口内，反转应表现为 的正系数。在最初的25个交易日内，研究没有发现显著的回转。但在t+26到t+50期间，研究发现显著的正向效应，幅度与从t-1到t+1的基础效应大致相同。最后，在t+51到t+75期间，研究没有发现进一步的显著反转。这些证据表明，对比效应导致的错误定价在公告后大约50个交易日内会反转。
表4 长期反转
3.交易策略
初步结果的一个重要含义是，当不考虑公司的自身盈余意外时，可以利用前一天可获得的信息预测t日及未来的回报。这一结果表明，可以基于前一天的盈余意外进行交易，并为预定在下一天发布盈利公告的公司赚取可预测的更高或更低的回报。为验证这一点，作者构建了一个基于对比效应的简单日历时间交易策略。
交易策略是一个每日的多空策略。在t-1日盈余意外低于前一季度25%分位数时，作者买入计划在t日发布公告的公司；如果t-1日盈余意外高于75%分位数时，则做空这些公司。持仓期为从t日至t+1日开盘，组合仅包括市值最高的公司。
表5的结果显示，该策略在五因子模型下的alpha为19个基点，且t统计量大于3。如果将这些每日的alpha累积以估算基于对比效应交易策略的年化alpha，每天19个基点的回报将产生年化超额回报45%以上。然而，由于盈利公告通常集中在每个季度，因此策略在一年中的76个交易日内可以执行，年化超额回报约为15%。
作者还考察了长期回转的稳健性，使用与上述策略相同的方法，但将持仓时间延长至t+2日至t+50日。结果表明，回转策略的日alpha为负2.6个基点，符合预期。
表5 交易策略
其他可能的解释
1.信息传递
研究结果迄今为止强烈支持对比效应假设。作者在此讨论其他可能的解释，这些解释涉及到投资者对信息传递的理性反应、偏差反应、延迟反应。为了更好地讨论这一点，作者提供了一个简单的例子：假设公司A在t-1日发布了正面的盈余意外，而公司B计划在t日发布盈利公告。研究的实证证据显示，在A发布正面盈余意外后，B在t日的实际盈利公告可能会导致回报低于预期。这种现象能否通过信息传递的解释来合理化？
首先，基线测试结果已经排除了两类主要的信息传递解释。第一，表2中的回报可预测性证据排除了在有效市场中涉及理性信息传递的任何解释。如果信息在t-1日发布，并且被快速且正确地纳入价格，那么该信息就不应该对未来回报有预测能力。这意味着，如果市场是有效的，那么在t-1日发布的信息应该已经完全反映在价格中，之后的价格变动不应再受到这些信息的影响。作为进一步的反证，表4显示，A公司的盈余意外并未预测B公司的盈利，市场也未表现出A的公告中包含与B相关的信息。也就是说，A的盈余意外并未给B的盈利前景提供有意义的指示。
表6 信息传递
其次，基线测试结果表明，无法通过对正面相关新闻的过度反应来解释经验模式。例如，投资者可能会错误地过度反应，认为A公司的正面盈余意外对B公司也是好消息。这种过度反应可能会导致B公司在t-1日的回报为正，但在t日，当B公司实际发布盈利公告时，价格会因之前的过度反应而在平均水平上修正为负。然而，根据研究的数据，A公司的正面盈余意外不应对B公司的累计回报产生负面影响，尤其是在从t-1日到t+1日的累计回报（从t-2日市场收盘开始测量）。研究在表2的列4到6中详细探讨了这一点。一般而言，新闻中的正相关性应该导致A公司的盈余意外与B公司累计回报之间的正相关性，而不是研究中观察到的负相关性。
因此，如果要用信息传递来解释这些结果，投资者必须相信新闻中存在负相关性，即A公司的正面盈余意外对于B公司而言是坏消息。一个可能的原因是，A和B公司在资源上存在竞争关系。因此，A公司的好消息可能意味着B公司的坏消息。但是，这种信息传递的反应不应延迟到t日，如果市场是有效的，这一信息传递应在t-1日就已经被市场完全反映。作者在文中指出，在合理的市场条件下，理性的投资者不应对信息产生延迟反应。
其次，信息处理的延迟不应导致研究中观察到的长期反转现象。如果信息传递在市场中的反应是逐步完成的，那么研究中所看到的反应应该逐渐消失，而非反转。因此，作者在分析中逐步排除了信息传递可能导致的解释，尤其是在排除长期反转现象时。
综上所述，研究结果表明，大多数合理的信息传递解释都无法解释这些结果。尽管完全排除所有信息传递的可能性非常困难，但剩下的唯一解释必须非常复杂且包含以下几个关键要素：
投资者认为A公司在t-1日发布的正面盈余意外包含了B公司负面信息（这与表6中的证据相矛盾）。
这种负面信息不仅与B公司的盈利相关，还与B公司的整体前景相关。
理性的投资者本不应延迟到t日再对t-1日发布的信息做出反应。然而，市场确实延迟到了t日才做出反应。
当市场在t日对这一信息做出反应时，它以一种带有偏差的方式反应，从而导致了长期的反转现象。
虽然这种复杂的信息传递解释难以完全排除，但作者者认为，对比效应假设提供了一种更为简洁且直观的心理现象解释，这也更加符合观察到的经验结果。
2.预期与感知的区别
作者研究的一个独特优势在于能够将对比效应识别为感知错误，而非预期错误。预期错误发生在对前一个案例的接触影响了对下一个案例质量的预期。例如，“赌徒谬误”就是一种预期错误：在看到一个高质量的案例后，法官错误地认为下一个案例更可能是低质量的，从而影响其判断。相比之下，感知错误（如对比效应）则发生在看到一个高质量的案例后，法官在审查下一个案例的特征时会认为该案例的质量较低。两者的区别主要在于法官在何时做出偏差判断：预期错误是指法官在看到下一个案例之前对其质量持有错误的信念，而感知错误则是在看到下一个案例后才产生的质量评估偏差。
在金融环境中，这种感知偏差可以更容易地与预期错误区分开来，因为市场价格是连续交易的，并且反映了市场对每个公司的当前看法。作者举例说明：假设公司A在t-1日发布了正面的盈余意外，而公司B计划在t日发布公告。如果A的公告改变了市场对B的预期，我们应该在t-1日看到B的股价变化；如果这些信念存在偏差，那么在B的信息公布时，价格会部分或完全反转。而如果A的公告只影响了市场对B的感知而未改变预期，那么B的股价在t-1日不会变化，而是在t日以偏差的方式调整。作者发现，价格扭曲仅在B发布公告后发生，这表明这些现象更符合感知偏差而非预期错误。
3.风险、交易摩擦与资金限制
另一个可能的担忧是，回报反应可能代表了对 所影响的风险或交易摩擦的补偿。稳定的公司层面的因子暴露不太可能解释研究结果，因为本文研究使用了特征调整后的回报。基于风险或摩擦的解释需要前一天的负面盈余意外增加当日的风险因子或交易摩擦，从而导致投资者要求更高的回报作为补偿。
表7的Panel A测试了这一过程。研究修改了基础模型，将回报回归到四个因子（市场超额回报率、SMB、HML和动量），并加入这些因子与 的交互项。如果公司与市场因子的协方差在前一天有更多负面盈余意外时系统性增大，那么预期交互项的系数应为显著负值。然而，研究在特征调整回报（列1）和原始回报（列2）的分析中未能找到支持这一假设的证据。
此外，作者考虑了流动性的问题。一般来说，盈利公告前后的流动性较低。然而，若要以流动性溢价来解释这些结果，那么必须存在一种机制，使得前一天的负面盈余意外降低了当天发布公告公司的流动性，从而更高的回报是对低流动性的补偿。表7的列3和4显示，昨天的盈余意外与当天的成交量或买卖价差（两种流动性代理指标）没有相关性。
表7 风险、交易摩擦与资本限制
接下来，作者探讨了与有限资金相关的解释。机构投资者可能在正面 后重仓投资，使其难以在次日再投资于新发布的好消息公司。因此，若这些投资者在资金有限的情况下被约束，其难以进行新的投资，这可能导致t日发布公告的公司价格较低，从而导致研究观察到的负相关关系。然而，研究表明有限资金效应在这一设定中并不显著。作者发现，如果投资者因为高 而导致资金有限，那么应预期这些公司在次日的交易量和流动性异常低。然而，研究发现对次日公告公司交易量或买卖价差没有影响。
如果资金限制影响了从事广泛市场策略的投资者，那么正面的 应导致t日所有公司的回报降低，而不仅仅是当天发布盈利的公司。然而，作者发现， 与t日市场回报之间的相关性为正值（0.07），而不是负值。表7的Panel B显示，在控制t-1日的市场回报后， 的系数几乎没有变化。此外，t-1日的市场回报对t日发布盈利公司的回报有边际显著的负面影响，这可能与资金限制或基于市场的对比效应有关，但它似乎是与 捕捉的效果不同的独立效应。
作者进一步分析了与有限资金相关的解释的可能性，尤其是关注那些专注于盈利套利的投资者的资金限制。表7的Panel C探讨了三种与套利资金限制相关的解释，其中之一是在市场下跌期间，套利资金可能更为有限。例如，2008年第四季度市场回报为-22%，而对比效应策略在此期间产生了较高的回报。研究显示，即使排除市场回报低于-5%的季度，仍然能够发现显著的对比效应。接着，作者考察了VIX对于对比效应的影响，发现即使在控制了VIX及其与 的交互作用后， 仍对发布盈利公司的回报反应有显著负面影响。
最终，作者还使用了Hanson和Sunderam（2014）创建的套利资金度量工具，并控制了其与 的交互作用，发现 的负系数仍然显著。此外，研究未发现回报反应与盈利套利资金之间有显著关系。总体而言，研究并未发现有限资金是驱动结果的主要因素。
4.盈利公告的策略性时机选择
已有研究表明，公司可能会调整或延迟其盈利公告的时间，相较于上一年的时间表，或者通过调整自由裁量性应计项目来操纵盈利公告本身。然而，这种策略性操纵只有在公司根据其他公司在t-1日发布的盈余意外调整其公告时间时，才会对研究结果产生偏差。短期内在单一交易日内进行这种操作的可能性不大。通常，公司会在实际公告前一周或更早时间公开其计划的公告时间，而其他公司的盈余意外则通常难以预测，因为这些意外是相对于预期来衡量的。因此，公司不太可能策略性地选择跟随其他公司发布更为正面或负面的盈余意外。
为直接测试策略性时机选择的影响，作者分别考察了那些相较于前一年同一季度的公告日，移动或保持不变的公告时间的公司。公司通常每年在大致相同的日期发布盈利公告，只有小幅变化，例如每年在同一天发布。因此，对应于策略性时机选择的解释，应该是那些偏离其正常公告日期的公司在驱动结果。作者将公司定义为那些相较于之前的同季度日期前后移动五天或以上的公司。大约80%的公司保持日期不变，10%公司将日期提前超过五天，10%公司则将日期推后。
表8中分析了这些公司的表现，作者发现，策略性时机选择无法解释回报反应与t-1日盈余意外之间的负相关性。特别是那些没有大幅移动公告日期的公司，其系数为-0.965，数值为负向且显著，而那些移动公告日期的公司则对于对比效应有不显著的估计值，且伴有较大的标准误差。这表明，在策略性时机选择的假设下，那些调整了公告日期的公司应当能够解释这一负相关性。
表8 盈利公告的策略性时机选择
结 论
论文提供了在复杂金融市场中对比效应的证据：投资者将当前盈利公告中的信息与之前的内容进行对比，错误地将当前的盈利公告解读为（与实际情况相比）更好或更差的信息。也就是说，市场价格不仅仅是对新闻的绝对内容做出反应，而且会受到新闻内容的相对变化的影响。
作者还提到，对比效应在金融市场之外的各种现实决策中可能会产生偏见，如司法判决、招聘和晋升决策、公司项目选择和家庭购买决策等。在金融市场内，因对比效应导致的定价错误在大约50个交易日内发生反转，而这种反转在其他非交易环境中如招聘决策或公司项目选择中不太可能发生。因此，对比效应可能在非金融环境中导致成本更高的错误。
研究还指出，对比效应可能为非标准偏好提供心理基础，如内部习惯形成（internal habit formation ），这是许多宏观经济学和金融模型的基础。在内部习惯形成下，个人会根据之前的经验而不是绝对水平来评价消费增益。
此外，为了获得清晰的对比效应的度量指标，作者选择了一个公司无法策略性地利用对比效应的金融环境，即公司必须事先承诺何时发布盈利。然而，在其他环境中，拥有信息披露时间自由裁量权的管理者可能会对对比效应加以利用。这种策略性利用对比效应的方式可能是未来研究的一个有价值的方向。
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