Прогнозы показателей фирмы

При работе с прогнозами показателей фирмы исследователи в настоящее время начинают концентрироваться на динамическом взаимодействии аналитических прогнозов и финансовых отчетов компаний как источников новой информации. Так например это делается в работе Chan, Faff и Ho (2007), которая кроме выявления позитивной ошибки прогнозов выявила двухстороннюю причинность по Грейнджеру между отчетами компаний и прогнозами аналитиков, особенно в краткосрочном периоде. Другим частым направлением в этой области является изучение того, как формируются прогнозы показателей компании. Работа Abarbanell (1991), посвященная этому вопросу, выявила, что прогнозы показателей аналитиками положительно коррелированы с предшествующими изменениями цен акций соответствующих компаний, но не полностью включают их. Одним из примеров такого поведения может служить тот факт, что долгосрочные прогнозы аналитиков остаются неизменными даже при существенных колебаниях цены акций. По мнению автора, объяснением данного феномена может быть то, что прогнозы аналитиков часто основаны на частной информации недоступной рынку. В этом случае аналитики будут склонны существенно изменять свои долгосрочные прогнозы только при изменении частной информации.

Рекомендации на покупку/продажу

Наибольшее число научных публикаций рассматривают рекомендации аналитиков на покупку/продажу акций. Как уже было сказано, большое внимание уделяется влиянию этих рекомендаций на рыночные показатели акций, особенно их стоимость и доходность. Многие исследования отмечают существенное влияние таких рекомендаций аналитиков на стоимость и доходность акций. К примеру, в работе Womack (1996) считает, что пересмотр своего прогноза или рекомендации финансовым аналитиком может быть признаком того, что он на основе существующей информации обнаружил ошибку в текущей цене актива. Как отмечается в исследовании, такие пересмотры прогнозов имеют существенное влияние на стоимость актива, как в краткосрочном (несколько дней), так и в долгосрочном (несколько месяцев) периоде. Некоторые из подобных работ рассматривают и влияние рекомендаций аналитиков и на прочие показатели акций, например волатильность и объем торгов. Работа Panchenko (2007) показывает, что публикация рекомендации аналитика имеет существенное влияние на стоимость акции, которое зависит от направления рекомендации, а также существенно увеличивает волатильность и объем торгов акции вне зависимости от значения рекомендации. Работа Gonzales и Gimeno (2008), в которой использовалась модель с двумя состояниями мира: с низкой и высокой волатильностью, также показала, что для фармацевтических компаний публикация мнения аналитика имеет существенную положительную корреляцию с волатильностью.

Наконец, в работе «Analyst Recommendations and Option Market Reactions» Kim автор оценивал и сравнивал предполагаемую волатильность за несколько дней до и после публикации рекомендации аналитика со средним значением предполагаемой волатильности за данный период:

(1).

где i обозначает каждую рекомендацию, j — количество дней до или после события. — фиктивные переменные для каждого из 21 дня, включенных в событийное окно (event window), а — средняя индуцированная волатильность за весь период. В данной работе Kim оценивал индуцированную волатильность как среднюю волатильность всех краткосрочных опционов, взвешенных по веге — первой производной стоимости опциона по волатильности. Таким образом,.

(2).

где — количество опционов, торгуемых на акцию i в день j, а — стоимость соответствующего опциона на акцию i в день j.

В результате, Kim пришел к выводу, что предполагаемая волатильность растет до публикации прогноза и остается на том же уровне после публикации, даже несмотря на то, что реализованная волатильность падает сразу после публикации прогноза. Таким образом, рост волатильности доходности до публикации послужило свидетельством скрытой информационной торговли на рынке, в то время как динамика предполагаемой волатильности после публикации прогноза свидетельствуют о чрезмерной реакции.