Предсказание ошибок прогноза доходов компаний аналитиками на российском фондовом рынке

Возможность предсказания, каким образом ошибаются аналитики в своих прогнозах по показателю EPS компаний на российском рынке и какие детерминанты оказывают на это влияние, актуальна как для внутреннего пользования любого инвестора, так и для построения стратегий на акциях компаний вокруг даты публикации отчетности. Ряд исследований демонстрирует положительно значимую аномальную доходность, когда фактическое значения EPS оказывалось выше прогнозного, отрицательно значимую – для обратной ситуации, при этом ошибки, близкие к нулю, влияние на поведение акций компаний не оказывают. Чаще всего, как на развитых, так и на развивающихся рынках, наблюдается оптимистичность аналитиков, в результате чего имеют место быть негативные ошибки в дату публикации отчетности анализируемых компаний. Однако часто менеджмент компании старается дать как можно больше информации рынку, чтобы избежать всплесков в ценах акций. Для правильного прогнозирования, необходимо понимать, какие характеристики аналитика, самой компании и рынка могут оказать влияние на полученные ошибки аналитиков на российском рынке. В данной работе была продемонстрирована совершенно новая применимо к существующим исследованиям на данную тематику модель – обобщенная упорядоченная логистическая регрессия, которая позволяет учесть, какие факторы влияют на изменение вероятности попадания ошибок аналитиков в определенные группы (1 группа - ошибки, статистически неотличимые от 0; 2 группа - ошибки статистически больше 0, положительные сюрпризы; группа 3 - ошибки статистически меньше 0, отрицательные сюрпризы). В ходе данной работы было выявлено, что аналитики настроены крайне оптимистично по компаниям российского рынка (средняя прогнозная ошибка EPS за период 2011-2018 гг. между фактом и прогнозом, приведенная к фактическому значению, составила -0.401). Кроме того на выборке из 32 компаний (172 уникальных аналитика) на годовых данных среднесрочных прогнозов за 2010-2017 года была обнаружена значимость таких показателей как: самоуверенность аналитика, количество компаний, по которым был дан прогноз аналитиком, "имя" компании аналитика, количество дней между публикацией последнего прогноза и годовой отчетности компании; размер компании, закредитованность компании, ликвидность акций компании, book-to-market ratio, количество новостей, доля инсайдеров в собственность компании, возраст компании, убыток компании за прошлый отчетный год; асимметрия информации на рынке. Кроме того, была проверена теория отслеживания рынка.