614 ГЛАВА 19

вать, но f/B/E/S предоставляет данные и по-
средством электронной почты. Например, к
данным можно получить доступ с помощью
системы передачи данных посредством опти-
ческого диска, которая быстро преобразует
данные об ожиданиях прибыли в электрон-
ную таблицу для детального анализа.

Клиенты I/B/E/S могут сейчас полу-
чать данные, сгруппированные различным
образом. Фирма предоставляет подписчи-
кам данные каждого аналитика, ежеднев-
ные изменения в прогнозах аналитиков, ис-
полняет индивидуальные заказы клиентов.
Фирма также дает собственные коммента-
рии и делает анализ рыночных тенденций,:

исходя из имеющихся оценок прибыли.

Систематический сбор прогнозных
оценок прибыли является неплохим приме-
ром факторов, которые увеличивают эф-
фективность фондового рынка. До того как
I/B/E/S приступила к сбору таких данных,
трудно было получить общерыночную
оценку прибыли и, кроме того, она была
крайне неопределенна. В настоящее время
такие оценки быстро обрабатываются и ши-
роко распространяются, что снижает веро-
ятность действий инвесторов на основе не-
полной или ошибочной информации.

13.8.3   Прогнозные оценки прибыли финансовых аналитиков

Если использовать для прогноза будущей прибыли данные за прошедший период и авто-
регрессионную модель первого порядка, то, как показано в уравнении (19.19), она будет
работать также эффективно, как и любая другая модель. Однако при разработке прогноза
финансовый аналитик не ограничивается только прошлыми данными о прибыли. Насколько
успешно аналитики могут прогнозировать прибыль? Включают ли их прогнозы иную ин-
формацию помимо прошлых данных о прибыли? Результаты двух исследований, дающих
некоторые ответы на эти вопросы, показаны в табл. 19.5 и 19.6.

Прогнозы аналитиков

В одном исследовании, результаты которого показаны в табл. 19.5, была проведена
проверка двух наборов прогнозов квартальной прибыли 50 фирм за период с 1971 по
1975 г.26 Первый набор прогнозов был получен на основе обработки прошлых данных
о прибыли каждой фирмы посредством сложных механических моделей, таких, как
авторегрессионная модель, представленная уравнением (19.19). Второй набор прогно-
зов получили исходя из прогнозов финансовых аналитиков, публикуемых в издании
Value Line Investment Survey". Полученные результаты свидетельствуют о том, что про-
гнозы аналитиков по качеству превосходят механические модели. Например, 63,5% про-
гнозов аналитиков оказались в пределах 25% от действительной величины прибыли, а
для механических моделей подобный показатель составил только 54,4% случаев. Дело
в том, что аналитики делают свои прогнозы исходя из данных о прошлой прибыли и
другой информации, причем последняя оказывается весьма полезной.

Таблица

Точность прогнозов прибыли, сделанных на основе механических моделей
и экспертных оценок

Ошибка прогноза прибыли,    Процентная доля прогнозов с небольшой ошибкой
процентах от действительной
прибыли

	Механическая	Прогнозы
	модель	аналитиков
5	15,0	18,0
10	26,5	32,0
25	54,5	63,5