Как хедж-фонды прогнозируют прибыль и доходы компаний?

За последние годы процесс формирования ожиданий по корпоративным отчетам компаний претерпел существенных изменений.

Если в 90-х и начале 20-х фирмы создавали финансовые модели на основе разговоров с руководством компаний и экспертами в отрасли, которую охватывали. Среднее значение оценок доходов среди менеджеров фирм и было де-факто рыночным ожиданием, а изменения в этих оценках часто оказывали сильное влияние на цены акций.

То сейчас процесс совершенно другой, потому что институциональные инвесторы имеют доступ к огромному количеству информации, недоступной еще даже 10 лет назад.

Вот несколько примеров:

• Спутниковые снимки парковок магазинов по всей стране для оценки посещаемости розничных магазинов каждые несколько дней по отдельным компаниям.
• Анонимные квитанции по электронной почте, которые могут в режиме реального времени предоставлять информацию о тенденциях доходов интернет-магазинов.
• Данные о продажах конкретных товаров, полученные с помощью сканеров на кассах магазина.
• Извлечение веб-данных, чтобы быть в курсе последних тенденций ценообразования и отсутствия на складе любых потребительских или промышленных товаров/услуг, продаваемых через Интернет.
• Сложный алгоритмический анализ больших неструктурированных наборов данных для поиска взаимосвязей, помогающих прогнозировать выручку и прибыль за текущий квартал.

На этой почве у вас может появиться мысль, что весь этот анализ данных делает акции менее волатильными, поскольку рынки будут отражать цены, установленные этими крупными инвесторами, имеющими ежедневный доступ к информации в режиме реального времени. Но очевидно, что это не так.

Волатильность фондового рынка в процентах сейчас такая же, как и в 80-х и 90-х годах. Во-первых, потому что макроэкономические факторы, такие как процентные ставки и экономические циклы, по-прежнему создают значительную неопределенность.

Во-вторых, рыночная психология может превзойти фундаментальные принципы, ведь даже самые свежие данные и самые точные алгоритмы не дают идеально предсказуемых результатов.

Подумайте об этом так: управлять автомобилем легко по сравнению с прогнозированием цен на акции, но беспилотные автомобили все еще далеки от повседневной реальности.