С начала века количество спутников на орбите Земли увеличилось более чем на 800%, с менее 1000 до более чем 9000. Это изобилие имело ряд странных и тревожных последствий. Один из них заключается в том, что компании продают финансовым аналитикам данные спутниковых снимков парковок. Затем аналитики используют эту информацию, чтобы оценить посещаемость магазина, сравнить розничного продавца с конкурентами и оценить его доход.
Это всего лишь один пример новой информации, или «альтернативных данных», которые теперь доступны аналитикам и помогают им делать прогнозы относительно будущих показателей акций. Раньше аналитики делали прогнозы на основе публичной финансовой отчетности компаний.
Еженедельное электронное письмо на английском языке, в котором представлены экспертные знания ученых и исследователей. Он знакомит с разнообразием исследований, проводимых на континенте, и рассматривает некоторые ключевые проблемы, стоящие перед европейскими странами. Получайте информационный бюллетень!
Согласно нашему исследованию, обилие новых источников данных улучшило краткосрочные прогнозы, но ухудшило долгосрочный анализ, что могло иметь серьезные последствия.
В статье о влиянии альтернативных данных на финансовое прогнозирование мы насчитали более 500 компаний, которые продавали альтернативные данные в 2017 году, и это число резко возросло с менее чем 50 в 1996 году. Сегодня брокер альтернативных данных Datarade выставляет на продажу более 3000 альтернативных наборов данных.
Помимо спутниковых изображений, источники новой информации включают Google, статистику кредитных карт и социальные сети, такие как X или Stocktwits, популярную X-подобную платформу, где инвесторы делятся идеями о рынке. Например, пользователи Stocktwits делятся диаграммами, показывающими эволюцию цены конкретной акции (например, акций Apple) и объяснениями того, почему эта эволюция предсказывает повышение или снижение цены. Пользователи также упоминают о выпуске фирмой нового продукта и о том, вызывает ли он у них оптимистический или медвежий взгляд на акции компании.
Используя данные системы оценки институциональных брокеров (I/B/E/S) и регрессионного анализа, мы измерили качество прогнозов 65 миллионов аналитиков по акциям с 1983 по 2017 год, сравнивая прогнозы аналитиков с фактической прибылью на акцию компаний.
Мы обнаружили, как и другие, что доступность большего количества данных объясняет, почему биржевые аналитики становятся все лучше в составлении краткосрочных прогнозов. Однако мы пошли дальше и задали вопрос, как эти альтернативные данные влияют на долгосрочные прогнозы. И мы обнаружили, что за тот же период, когда наблюдалось повышение точности краткосрочных прогнозов, достоверность долгосрочных прогнозов снизилась.
По своей природе альтернативные данные – информация о компаниях на данный момент – полезны в основном для краткосрочных прогнозов. Более долгосрочный анализ – на период от одного до пяти лет – является гораздо более важным суждением.
Предыдущие статьи доказали здравый смысл, согласно которому аналитики обладают ограниченным вниманием. Например, если аналитикам приходится охватить большой портфель фирм, их разрозненная концентрация начинает приносить уменьшающуюся прибыль.
Мы хотели знать, вызвано ли повышение точности краткосрочных прогнозов и снижение точности долгосрочных прогнозов – которое мы наблюдали при анализе данных I/B/E/S – сопутствующим распространением альтернативных источников финансовой информации.
Чтобы проверить это предположение, мы проанализировали все обсуждения акций на Stocktwits, которые имели место в период с 2009 по 2017 год. Как и следовало ожидать, некоторые акции, такие как Apple, Google или Walmart, вызвали гораздо больше дискуссий, чем акции небольших компаний, которые даже не котируются на Nasdaq.
Мы предположили, что аналитики, которые следили за акциями, которые активно обсуждались на платформе – и, следовательно, которые были ознакомлены с большим количеством альтернативных данных – испытают большее снижение качества своих долгосрочных прогнозов, чем аналитики, которые следили за акциями, которые мало обсуждались. И после учета таких факторов, как размер фирмы, годы работы и рост продаж, мы обнаружили именно это.
Мы пришли к выводу, что, поскольку у аналитиков был легкий доступ к информации для краткосрочного анализа, они направляли туда свою энергию, а это означало, что они уделяли меньше внимания долгосрочному прогнозированию.
Последствия этого потока альтернативных данных могут быть глубокими. При оценке стоимости акций инвесторы должны учитывать как краткосрочные, так и долгосрочные прогнозы. Если качество долгосрочных прогнозов ухудшится, велика вероятность, что цены на акции не будут точно отражать стоимость компании.
Более того, фирма хотела бы, чтобы ценность ее решений отражалась в цене ее акций. Но если долгосрочные решения компании неправильно принимаются во внимание аналитиками, она может быть менее склонна делать инвестиции, которые окупятся только через годы.
Например, в горнодобывающей промышленности требуется время, чтобы построить новую шахту. Чтобы инвестиции начали приносить денежные потоки, потребуется, возможно, девять-десять лет. Компании могут быть менее склонны делать такие инвестиции, если, скажем, их акции могут быть недооценены, поскольку участники рынка имеют менее точные прогнозы о влиянии этих инвестиций на денежные потоки фирм. Это тема другой статьи, над которой мы работаем.
Еще более тревожным является пример инвестиций в сокращение выбросов углекислого газа. Подобные инвестиции также имеют тенденцию окупаться в долгосрочной перспективе, когда глобальное потепление станет еще более серьезной проблемой. У компаний может быть меньше стимулов для инвестиций, если стоимость этих инвестиций не будет быстро отражена в их оценке.
Результаты нашего исследования показывают, что финансовым фирмам было бы разумно разделить группы, которые изучают краткосрочные результаты, и те, которые делают долгосрочные прогнозы. Это облегчило бы проблему, когда один человек или команда наводнены данными, относящимися к краткосрочному прогнозированию, а затем также должны исследовать долгосрочные результаты. Наши результаты также заслуживают внимания инвесторов, ищущих выгодные сделки:хотя у плохого долгосрочного прогнозирования есть и недостатки, оно может предоставить возможность тем, кто способен выявить недооцененные фирмы.