вать, но I/B/E/S предостаиляег данные и посредством элск-фонной почты. Напри.мер, к данным .можно пол>-чить лост\п с помошью системы передачи данных посредством оптического диска, когорая быстро преобразует данные об ожиданиях прибыли в электронную таблицу для детального анализа.

Клиенты I/B/E/S мог>т сейчас получать данные, сгруппированные различным образом. Фирма предоставляет подписчикам данные каждого аналитика. ежед1гев-ные изменения в прогнозах аналитиков, исполняет индивидуальные заказы клиентов. Фирма также лае г собственные коммента-

рии и делает анализ рыночных тенденций, исходя из имеющихся оценок прибыли.

Систематический сбор прогнозных оценок прибыли яв.чяегся неплохим примером факторов, которые увеличивают эффективность фондового рынка. До того как I/B/t/S приступила к сбору таких данных, трудно было получить общерыночную оценку прибыли и, кроме того, она была крайне неопределенна. В настоящее время такие оценки быстро обрабатываются и широко распространяются, что снижает вероятность действий инвесторов на основе неполной или ошибочной информации.

1Э.8.3 Прогнозные оценки прибыли финансовых аналитиков

Если использовать для прогноза будущей прибыли данные за прошедший период и авторегрессионную модель первого порядка, то, как показано в уравнении (19.19), она будет работать также эффективно, как и любая другая модель. Однако при разработке прогноза финансовый аналитик не Офаничивается только прошлыми данными о прибыли. Насколько успешно аналитики могут прогнозировать прибыль? Включают ли их прогнозы иную информацию помимо прошлых данных о прибыли? Результаты двух исследований, дающих некоторые ответы на эти вопросы, показаны в табл. 19.5 и 19.6.

Прогнозы аналитиков

В одном исследовании, результаты которого показаны в табл. 19.5, была проведена проверка двух наборов прогнозов квартальной прибыли 50 фирм за период с 1971 по 1975 г.2 Первый набор прогнозов был получен на основе обработки прошлых данных о прибыли каждой фирмы посредством сложных механических моделей, таких, как авторегрессионная модель, представленная уравнением (19.19). Второй набор прогнозов получили, исходя из прогнозов финансовых аналитиков, публикуемых в издании Value Line Investment Survey-. Полученные результаты свидетельствуют о том, что прогнозы аналитиков по качеству превосходят механические модели. Например, 63,5% прогнозов аналитиков оказались в пределах 25% от действительной величины прибыли, а для механических моделей подобный показатель составил только 54,4% случаев. Дело в том, что аналитики делают свои прогнозы, исходя из данных о прошлой прибыли и другой информации, причем последняя оказывается весьма полезной.

Таблица 19.5

Точность прогнозов прибыли, сделанных на основе механических моделей

и экспертных оценок

Ошибка прогноза прибыли, в процентах от действительной прибыли

Процентная доля прогнозов с небольшой ошибкой

5 10 25

Механическая модель

15,0 26,5 54,5

Прогнозы аналитиков

18,0 32,0 63,5

Источник: Lawrence D. Brown and Michael S. Rozeff, «The Superiority of Analyst Forecasts as Measures of Expectations: Evidence from Earnings*, Journalof Finance, 33, no. 1 (March 1978), pp. 7-8.

В другом исследовании были изучены прогнозы прибыли за год, сделанные аналитиками приблизительно за 240, 180, 120 и 60 дней до даты объявления о фактической прибыли". Эти дни обычно приходятся на день, предшествующий дате объявления о прибыли в соответствующем квартале финансового года. Поэтому 240 дней приблизительно соответствуют промежутку времени между объявлением о прибыли за прошлый год и объявлением о прибыли за первый квартал текущего года; 180 дней соответствуют времени между объявлениями о прибыли за первый и второй кварталы и т.д. Данные прогнозы, сделанные аналитиками от 50 до 130 брокерских фирм за период с 1975 по 1982 г., были взяты из базы данных Institutional Brokers Estimate System (I/B/E/S), разработанной брокерской фирмой Lynch, Jones & Ryan.

В табл. 19.6 сравнивается точность четырех прогнозов. Первый прогноз, обозначенный RW, - это ежегодный прогноз, сделанный на основе модели, напоминающей модель случайных колебаний (см. уравнение (19.16)). Второй прогноз, обозначенный AR, - это ежегодный прогноз на основе авторегрессионной модели, которая похожа на модель из уравнения (19.19). Третий прогноз - это средний прогноз, опубликованный I/B/E/S, и четвертый - это последний прогноз, публикуемый I/B/E/S.

Таблица 19.6

Точность прогноза прибыли на основе моделей времвиного ряда и моделей

ценных бумаг (в долл.)

Дни до ежегодной даты объявления

Источник: Составлено по: Patricia С. OBrien, "Analysts Forecasts as Earnings Expectations", Journal of Accounting and Economics, 10, no. 1 (January 1988), Table 4.

Точность прогноза для конкретной модели и фирмы измерена с помощью показателя абсолютной ошибки прогноза:

ЕЕ= A-F

(19.22)

где /"обозначает прогнозное значение прибыли я А - соответствующую величину фактической прибыли фирмы.

Таблица 19.6 позволяет сделать несколько интересных наблюдений. Во-первых, по мере приближения к дате объявления прибыли все прогнозные модели становятся более точными. Это неудивительно, так как чем ближе дата объявления прибыли, тем боль-

шее количество информации становится доступным для прогноза. Во-вторых, для длительного периода и средний и последний прогнозы являются более точными, нежели прогноз любой из моделей временного ряда. В-третьих, наиболее распространенный прогноз более точен, чем любой из прогнозов других моделей. Однако последующие исследования прогнозов показывают, что средний прогноз был более точен, чем последний прогноз при одном условии, а именно: если ни один из отдельных прогнозов, использованных при определении среднего прогноза, не был устаревшим (т.е. был не более недельной давности). Такой результат получается, поскольку усреднение уменьшает ошибку прогноза - ошибки отдельных прогнозов взаимоуничтожаются (т.е. положительные ошибки гасят отрицательные ошибки, что обеспечивает меньшую ошибку для среднего прогноза).

Другое интересное наблюдение состоит в том, что прогнозы финансовых аналитиков обычно слишком оптимистичны, т.е. смещены в сторону лучших результатов (подробнее об этом см. ниже). Поэтому корректировка оценок типичных аналитиков обычно имеет понижательную направленность. Одно из объяснений данного явления состоит в том, что многие аналитики работают для брокерских фирм и поэтому предпочитают в интересах служащих (и потому в своих собственных интересах) избегать конфронтации с любой корпорацией, которая является потенциальным клиентом инвестиционного банка".

Лучшие американские аналитики

Ежемесячник Institutional Investor в октябре каждого года проводит опрос 2000 финансовых менеджеров, с тем чтобы определить лучших финансовых аналитиков Америки - попавшие в их число получают статус «Лучшая американская исследовательская команда» (All-American Research Team). Этих менеджеров просят оценить финансовых аналитиков на основе: (1) рекомендаций в отношении акций; (2) прогнозов прибыли; (3) письменных сообщений; (4) действий инвесторов. Поданным оценкам отобранных аналитиков причисляют к определенной «команде» (существуют «Первая команда», «Вторая команда», «Третья команда» и «Финалисты второго места») по 60 отраслям, а также в таких областях, как стратегия управления портфелем, количественный анализ, экономика и фиксация рынка".

В одном исследовании рассматривается относительная способность прогнозирования лучших американских аналитиков и аналитиков, не имеющих этого статуса, за период с 1981 по 1985 финансовые годы. Каждый прогноз прибыли в расчете на акцию для одной и той же фирмы лучшего американского аналитика сравнивался с прогнозом обыкновенного аналитика. Все прогнозы давались за одинаковое число дней до окончания финансового года. Точность прогноза оценивалась на основе уравнения (19.22). Табл. 19.7(a) показывает, что средняя ошибка прогноза лучшего американского аналитика была равна $0,95, а ошибка аналитика, не имеющего этого статуса, - $0,98. Таким образом, прогнозы прибыли в расчете на акцию лучших американских аналитиков оказались точнее прогнозов обыкновенных аналитиков приблизительно на $0,03 на акцию.

В исследовании также рассматривались результаты прогнозирования аналитиков за три года, предшествовавших получению ими статуса лучших американских аналитиков, и результаты аналитиков за три года до потери ими этого статуса и перехода в число бывших лучших американских аналитиков.

Это было сделано следующим образом.

1. Результаты будущих лучших американских аналитиков сравнивали с результатами аналитиков, которые не имели и не имеют подобного статуса. Табл. 19.7(6) показывает, что будущие лучшие американские аналитики за три года до того, как они получили этот статус, были в своих прогнозах только чуть более точными - на $0,01 ($0,00 + $0,01 + $0,02%/3) в среднем на акцию, - чем обыкновенные аналитики.