Tuesday, May 22, 2012

Ценность оценок аналитиков


Как показывают многие исследования*, фондовые аналитики склонны к избыточному оптимизму. Это может объясняться рядом факторов: желанием привлечь клиентов на брокерское обслуживание, стремлением сохранить хорошие отношения с менеджментом компаний, групповым мышлением, и др. В результате, рекомендации чаще всего бывают положительными почти у всех акций. Поскольку на самом деле на фондовом рынке часто бывают периоды падений, эффективность информации, исходящей от аналитиков, подвержена сомнениям. Я изучил полезность аналитических отчетов на российском фондовом рынке с начала 2009 года. Мои результаты представлены ниже. Исходные данные можно загрузить по ссылке в конце этого сообщения.

* Например, A. Beyer and I. Guttman (2011) The Effect of Trading Volume on Analysts’ Forecast Bias. Accounting Review, Vol. 86, No. 2, pp. 451-481; Mokoaleli-Mokoteli, T., Taffler, R. J. and Agarwal, V. (2009), Behavioural Bias and Conflicts of Interest in Analyst Stock Recommendations. Journal of Business Finance & Accounting, 36: 384–418.; A. Ali, A. Klein and J. Rosenfeld (1992) Do Analysts Properly Use Information About Permanent and Transitory Earnings Components in Setting Their Forecasts of Annual EPS? Accounting Review, Vol. 67, 183-198.

Я собрал прогнозы цен акций, входящих в Индекс ММВБ, произведенные аналитиками и размещенные на сайте fincake.ru (в рубриках «Инвест идеи» и «Обзоры аналитиков»), где отчеты аналитиков публикуются полностью в оригинальном формате, или опубликованные на сайте finmarket.ru, который входит в группу Интерфакс. Вот ссылки на источники информации:




Мое исследование покрыло период с 31 декабря 2008 года по 31 марта 2012 года. 

Я исключил из расчета прогнозы, которые были даны более 6 месяцев до начала каждого исследуемого квартала. Такое ограничение по сроку давности дало удобное количество прогнозов для расчета. Также, оно позволило уменьшить ошибку из-за уточнений, которые возможно давали аналитики, но которые не попали в мои источники данных. Поскольку все использованные мною данные есть в публикуемых мною таблицах (см. ссылку ниже), интересующийся читатель может изменить ограничение срока давности прогнозов как ему требуется.

Собрав вместе оценки за последние 6 месяцев, я посчитал их медиану. Я удостоверился в том, что в каждом периоде у каждой компании было по крайней мере 3 оценки. Таким образом, при расчете медианы отсекались по крайней мере самая высокая и самая низкая оценки, уменьшая эффект от ошибок отдельных аналитиков. Вычислив медиану оценок на начало каждого квартала для одной бумаги, я сравнил полученное с котировкой этой бумаги. Таким образом, у меня получилась средняя недооценка/переоценка акции по мнению аналитиков. Используя собранную информацию, я произвел три расчета:

1) Для отдельно взятых акций, я рассчитал корреляцию между недооценкой акции по мнению аналитиков на начало квартала и изменению в ее котировке за этот квартал. Как и ожидалось, аналитики в среднем были черезчур оптимистичны – из 360 замеров, только в 67 случаех аналитики указывали на переоцененность акции, когда как акции падали в 132 случаях. Кроме этого, недооценка на начало квартала достаточно слабо влияет на изменение котировки за этот квартал – коэффициент составляет 0,096. То есть, от недооценка в 100% (акция стоит половину от справедливой стоимости) в среднем добавляла к росту котировки акции за квартал 9,6%. Хотя коэффициент наклона и невелик, по его t-статистике можно заключить что он положителен с вероятностью более 99%. Таким образом, внимание к оценкам аналитиков не гарантирует успех, но несколько улучшает шансы.

2) Чтобы перенести выводы на более длинные сроки инвестирования, на начало каждого квартала, из акций, входящих в Индекс ММВБ, я выделил две группы – 10 самых недооцененных и 10 самых переоцененных по мнению аналитиков. Затем, я посчитал среднее увеличение или уменьшение котировок акций в каждой группе в этом квартале. Потом я сделал то же самое для следующего квартала, и так далее для всех 13 кварталов в покрытом периоде. Сравнив показатели двух групп, я заметил, что в краткосрочной перспективе между двумя портфелями почти не было разницы – в 7 кварталах инвестор получил бы предпочтительный результат следуя рекоммендациям аналитиков, в 6 кварталах – действуя наоборот. Разница проявилась сильнее за весь исследуемый период. Инвестор с портфелями недооцененных акций превратил бы 1 рубль в 4,13 рублей за 3 года, переоцененных – 2,18 рублей. Разница создалась в основном в 2009 году, когда рынок был наиболее нестабилен, а также сильно недооценен на начало года. 

Из второго расчета снова можно сделать вывод о том, что данные аналитиков мало влияют на краткосрочные результаты, но полезны для более долгосрочных инвесторов.

3) Наконец, я построил график зависимости движения рынка за квартал и средней недооценки на его начало. При относительно невысокой недооценке (до 25%), не видно никакой зависимости. Однако, в тех 6 кварталов, на начало которых недооценка акций в среднем превышала 25%, рынок не упал ни разу. Причем, эти кварталы были разнесены по времени – первый и второй кварталы 2009 года, третий и четвертый кварталы 2010 года, четвертый квартал 2011 года и первый квартал 2012 года. Из этого можно заключить, что рынок в целом склонен корректировать сильную недооценку акций. Об эффекте переоценки в выбранном периоде судить было невозможно, так как аналитики сочли рынок переоцененным только в одном квартале, и то только на 1,78%.

Из всего проделанного можно сделать следующие выводы:

1) Аналитики, как правило, чересчур оптимистичны.

2) В оценках аналитиков есть польза. Она заметнее в долгосрочной перспективе, возможно потому что в краткросрочной перспективе текущие события для отдельных эмитентов важнее.

3) Рынок в целом склонен корректировать сильную недооценку.

Не буду скрывать, что на это исследование меня подвигли удручающие результаты моих собственных рекоммендаций. Оказалось, что в среднем профессиональные аналитики все таки делают свою работу лучше, что поделаешь, так и должно быть.

Замечу, что в моих расчетах я собрал вместе оценки самых разных аналитиков – из именитых банков и малоизвестных инвест. компаний, мировых и российских и т.д. Используя собранную мною информацию, можно рассчитать, какие аналитики были эффективнее других, но я не стал этого делать, так как не ставил такую цель. Теоретические аргументы можно сделать в поддержку аналитиков из фирм самых разных размеров и местонахождений.

Еще одним возможным улучшением исследования было бы расширения срока, который им покрыт. Используя fincake.ru как источник, я был ограничен началом 2009 года – на том сайте немного обзоров аналитиков, опубликованных раньше этой даты. Однако, используя finmarket.ru как основной источник, можно копать и глубже.

Вот ссылка на мои расчеты:

3 comments:

  1. Очень интересная работа!
    Спасибо!

    ReplyDelete
  2. Правда, возник вопрос: как Вы получили такое уравнение регрессии? (см. лист "Результаты 1")
    Если принимать за входной интервал по Y данные ячеек А, а за входной интервал по Х - В, то получаются иные коэффициенты (при этом значения R^2 и F-статистики совпадают с Вашими)

    ReplyDelete
  3. Здравствуйте!

    Поскольку меня интересовало насколько оценки аналитиков полезны в прогнозировании изменения котировки, в моей регрессии я посчитал влияние недооценки по расчетам аналитиков на последующее изменение котировки. Поэтому, я использовал недооценки по расчетам аналитиков (в столбце A) для независимой переменной X, а изменения котировок (в столбце B) - для зависимой переменной Y.

    Как я понял из Вашего комментария, Вы использовали данные изменений котировок (в столбце B) для независимой переменной X, а данные недооценки по расчетам аналитиков (в столбце A) - для зависимой переменной Y. То есть, наоборот. В этом случае, у вас наверное получились коэффициент наклона m = 0,870 и постоянная b = 0,388.

    Возможно, так получилось, потому что названия столбцов "Разница" и "Изменения" неточно описывали их содержание. Поэтому я эти названия изменил. По ссылке в сообщении теперь можно загрузить обновленный файл расчетов.

    ReplyDelete