我们从机构经纪人预测系统（I/B/E/S）国际概要文件获得预测数据，从I/B/E/S国际实际文件获得报告（或实际）数据。这些文件每月提供分析师公认的各种价值驱动因素的预测和报告数据。实际数据大多来自于最近公布的年度报告，预测数据是对下一个完整会计期间的月度数据的公允（平均）预测。例如，一家美国公司1990年5月的实际每股利润是指该公司每股利润（EPS）在1989年的报告值（通常在1990年初公布），而预测EPS指的是对1991年EPS的公允预测，预测基于1990年5月第三个星期五可获得的数据。 [1] 我们还从I/B/E/S获得每股价格的数据。虽然我们把前一年的EPS视为实际或报告EPS，但实际上I/B/E/S为移除一些分析师没有预测的一次性项目而经常调整这些数据。由于经营现金流来自于利润，所以I/B/E/S公布的实际经营现金流可能为移除某些一次项目而进行了调整。I/B/E/S对实际股息未作调整。
I/B/E/S目前收集了63个国家或地区的预测值，但很多国家或地区的观测数据相对较少。我们认为以下10个国家或地区可供利润预测的数据最多：澳大利亚、加拿大、法国、德国、中国香港、日本、南非、中国台湾、英国和美国。我们分别对这些国家或地区的EPS估值表现进行分析，但为了比较利润和现金流的倍数，我们使用的是这些国家或地区中选择误差对结果影响最小的子集。
预测经营现金流和股息不像盈利预测那样常见，所以存在潜在的选择偏好，尤其是在某些国家和部门。 [2] 几乎所有的分析师都会提供盈利预测，但对于经营性现金流和股息的预测似乎是一个可选的项目。特别地，现金流预测通常在那些利润预测信息较少而现金流预测信息较多的部门提供（例如，在DeFond和Hung2003的报告中为美国公司提供经营性现金流预测）。现金流预测是否有效具有非随机性，为减少由此而带来的选择偏好，被列为经营现金就和股息样本的国家必须满足以下两个条件：①该国应拥有大量可进行有效运营现金流和股利预测的公司，②这些预测的行业分布应类似于盈利预测相应的分布。在第一种情况下，我们要求30%的盈利预测意见也有现金流的预测（红利）。第二个条件，我们计算的盈利预测和经营现金流量相应的百分比在每个部门的样本公司的百分比之间的差的绝对值（股息），我们要求的平均绝对差在所有行业，国家应小于2%。我们还研究了国家年分布的三个价值驱动因素确认的预测并没有集中在某几年。
具备有效和典型的经营现金流预测的国家或地区有：澳大利亚、法国、中国香港、中国台湾和英国。具备有效和典型的股利预测的国家或地区有澳大利亚、法国、德国、中国香港、日本、南非和英国。我们用这些国家或地区的利润预测，分别与经营现金流和股息预测作比较。
通过比较关于收益和经营现金流预测的公司年度和样本中剩余的公司年度数据表明包含平均来说较大市值的公司的子集，P/Es更具有可比性。同样，包含收益和股息预测具有更大的市值的公司的子集，尽管差异比现金流样本小，在P/Es更具有可比性。
附录19A告诉我们I/B/E/S通常如何计算每股利润（EPS），每股经营现金流（OCPs）和每股股息（DPS），并在表中总结了这些变量在不同的国家如何计算，以及它们与I/B/E/S的标准之间有何区别。样本中股息的计算相互可比，经营现金流定义大体一致（约等于现金流量表中经营现金流量），而每股利润的测量则因各国会计规则和会计期间的不统一而不同。在德国，分析师们按照自己的习惯计算收益，而非当地的会计准则。 [3] 如果公司的运作建立在稀释的基础上，我们将使用I/B/E/S的稀释因子将每股变量转化为最初的基础。
为了便于举例，我们将概要文件和实际文件合并，然后我们选择观测值：价格、流通股价值和可获得的价值驱动因素的实际值与预测值（I/B/E/S分别报告每一个价值驱动因素的观测值）。 [4] 接下来，我们分别定义相对应的六个变量：每股利润（EPS）、每股经营现金流（OCPS）、每股股利（DPS）的实际值与预测值，创建一套公司月观测数据。为了保证每个价值驱动因素有尽可能大的样本，我们确保公司月度数据观测值六个变量中至少有一个为正。 [5] 最初的样本包括25843家公司的1559421个观测值，样本期间从1987年1月到2004年9月。
当两两比较时，我们的数据要求如下：①两个价值驱动因素都为正，②至少六个观测样本满足来自同一个国家-产业-月组合的第一个要求（因此至少五家公司均提供用于计算产业的倍数的价值驱动因素）。我们使用由I/B/E/S分类的部门/行业/组中间行业分类，因为由肉眼判断的包括在同一产业的公司的行业分类过于宽泛而不能筛选出同质的公司，而公司在不同群体的数量列表限制又表明，组分类过于狭窄，不能列入足够的可比公司。采用两两比较，相对于如果我们已要求非缺失数据的所有变量，能给我们留下了足够大的样本，这反过来又增加了到我们的研究结果可以推广的程度大得多的样本。
[1] 尽管分析师也可提供1990年整年的预期值，我们却选择了不去用它，因为他们代表的是该过渡期（1990年）已经报告的和剩余时期预测的混合“实际”值。
[2] I/B/E/S用使用专有的分类方案，根据业务线将企业分为同质群组。在美国，一个类似于标准普尔500指数的行业归类方案被采用。对于非美国公司，使用的是基于松散的摩根斯坦利国际资本的行业分类系统。I/B/E/S分类系统从三个层次对公司进行划分：领域（sector）、行业（industry）、团体（group）。领域（sector）又能划分成各个行业（industry），相应的，行业（industry）又能划分成各个团体（group）。
[3] 德国金融分析师协会，Deutsche Vereinigung fur Finanzanalyse und Asset Management（DVFA），已经开发出一种系统，分析师（或咨询公司）可用以调整财报数据，以提供一个接近永久或核心盈利的测度。这种调整方法会用到财报数据和公司内部数据。
[4] 为防止重复，我们删除了所有带有“二级”标签的观察值（实际值和预测值都这样操作）。同时，以确保公司合并前后的一致性，我们删除了那些实际值所对应的财政年度与预测值对应的财政年度相差不足24个月的观测值。
[5] 因为价格是正的，乘数方法要求：对比公司和目标公司都有正的价值驱动因素。观察值中拥有负数值的实际（预测）EPS和OCPS的占比分别是15%（5%）和8%（1%）；实际的和预测的DPS中没有负的观察值。价值驱动因素为0的情况很少，只出现在股利的观测中（实际股利中占比16%，预测股利中占比10%），并且偶尔出现在实际OCPS中（1%）。