Come riconoscere un analista affidabile
Se siete alla ricerca di previsioni accurate sugli utili e sui prezzi futuri delle azioni di una società, potreste fare meglio a rivolgervi agli analisti che hanno recentemente divulgato un'ampia gamma di previsioni per la stessa società; non solo gli utili e gli obiettivi di prezzo, ma anche il flusso di cassa, i dividendi, il valore contabile, le spese in conto capitale, il margine lordo, l'utile operativo, le previsioni sull'utile prima delle imposte e così via, secondo un nuovo lavoro di Peter Pope del Dipartimento di Accounting e del recente PhD Bocconi Tong Wang, ora alla Barclays plc di Londra.
L'articolo si occupa in particolare di quella categoria di professionisti noti come "analisti sell-side"; il lavoro di un analista sell-side consiste nel seguire un elenco di società, tutte normalmente dello stesso settore, e produrre con una certa frequenza dei rapporti di ricerca per i clienti. Nell'ambito di questo processo, l'analista costruisce di regola dei modelli che proiettano i risultati finanziari futuri dell'azienda.
La qualità delle previsioni emesse dagli analisti finanziari è un elemento cruciale per il funzionamento dei mercati dei capitali e può essere importante per determinare la performance del portafoglio dei gestori di investimenti istituzionali. Pope e Wang studiano se esistano indicatori facilmente reperibili della qualità della ricerca di un analista che possano aiutare a decidere su quali previsioni fare affidamento.
Gli analisti sell-side sono altamente specializzati, poiché di solito si concentrano su settori o sottosettori molto specifici o su un numero limitato di aziende che operano in modo simile. Questo perché, comprensibilmente, una conoscenza approfondita della strategia commerciale e dell'ambiente competitivo di un'azienda è essenziale per valutare i rischi e le opportunità del mercato.
Negli ultimi due decenni si è assistito a un drastico aumento della frequenza con cui gli analisti sell-side riportano previsioni su altre voci di bilancio oltre all'utile per azione. Ora riportano frequentemente previsioni sul flusso di cassa, sui dividendi, sul valore contabile, sulle spese in conto capitale, sul margine lordo, sul reddito operativo, sull'utile ante imposte e su molto altro. Pope e Wang studiano il legame tra numero di tipi di previsioni (Number of Forecast Types, NFT) fornite, accuratezza delle previsioni sull'utile per azione e sul prezzo target e redditività delle raccomandazioni. Gli autori sostengono che una serie più diversificata di previsioni riflette una comprensione più completa delle condizioni di un'azienda ed è segno di una ricerca di qualità superiore.
Lo studio sul campo è stato condotto su un insieme completo di previsioni di singoli analisti su 23 diverse voci di bilancio per gli anni 2001-2020, il che significa diversi milioni di punti dati. I risultati confermano le previsioni: ad esempio, la differenza prevista nell'accuratezza delle previsioni sugli utili quando si confrontano l'analista con più alto NFT e l'analista con più basso NFT per ogni anno-azienda è del 4,9%, e la differenza prevista nell'accuratezza delle previsioni sui prezzi target quando si l'analista con più alto NFT e l'analista con più basso NFT per ogni anno-azienda è dell'1,9%. Gli autori dimostrano inoltre che un NFT più elevato è associato a migliori prospettive di carriera per gli stessi analisti, in quanto la probabilità di una promozione aumenta in modo statisticamente significativo con l'ampliarsi della gamma di previsioni.
"Abbiamo constatato che gli analisti che forniscono un maggior numero di tipi di previsioni hanno previsioni più accurate sugli utili e sui prezzi target, raccomandazioni azionarie più profittevoli, revisioni delle raccomandazioni più influenti e migliori risultati di carriera," spiega Peter Pope. "I nostri risultati indicano che le revisioni delle previsioni sugli utili e le raccomandazioni degli analisti che forniscono un numero più elevato di tipi di previsioni hanno più probabilità di successo nel prevedere i rendimenti azionari futuri. Pertanto, il nostro studio non solo suggerisce che gli analisti che forniscono una serie più ampia di tipi di previsioni, in media, sono più capaci o più diligenti e forniscono prestazioni di ricerca superiori. I nostri risultati fuori campione suggeriscono che la modellazione olistica dei big data degli analisti sell-side può essere utile ai "quants" (investitori quantitativi)."
Peter Pope, Tong Wang, "Analyst ability and research effort: non-EPS forecast provision as a research quality signal", Review of Accounting Studies, 11 settembre 2023, https://doi.org/10.1007/s11142-023-09791-8