Incentivos de los Analistas financieros para Pronosticar con Sesgo Optimista

Autor: Manuel Larrán Jorge, William Rees
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian
Rok vydání: 2000
Předmět:
Zdroj: Revista de Contabilidad: Spanish Accounting Review, Vol 3, Iss 06, Pp 81-114 (2000)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1138-4891
1988-4672
Popis: El objetivo, bajo diferentes perspectivas, del presente trabajo sería el análisis de los pronósticos de beneficios por acción emitidos por los analistas financieros en España. Nos centramos en los pronósticos de resultados, no porque sea el output más importante relacionado con el trabajo de los analistas, sino por ser una de las actividades o productos más visibles de los elaborados por este grupo de profesionales. La presupuestación que llevan a cabo los analistas tiene lugar en un entorno caracterizado por ser una mezcla de relaciones de agencia y de colaboración con otros agentes del mercado, donde el control y el flujo de información es crucial y donde los individuos, que aún asumiendo que tomen decisiones de forma racional, están sujetos a errores y sesgos. Nuestros resultados se derivan de tres estudios distintos: una muestra considerable de pronósticos de beneficios por acción publicados por 1BES, una entrevista con 18 analistas y gestores de carteras, y un cuestionario cumplimentado por 58 analistas. Aunque pudieran existir dificultades en combinar los resultados derivados de métodos tan diferentes, pensamos que en nuestro caso se reforzarían las conclusiones y refutación de hipótesis. En el trabajo encontramos evidencias acerca de que los pronósticos están sesgados, son inexactos o ineficientes para períodos superiores al corto plazo, aunque tanto analistas como gestores de carteras son conscientes del sesgo e irracionalidad inherentes al proceso de presupuestación. Nuestros resultados son consistentes con relación a que lo anterior se produce porque los analistas necesitan estimular la contratación y proteger su acceso a información privada más que por fallos en su capacidad de procesar datos. Puede ser que el proceso de presupuestación se caracterice por errores en el procesamiento humano de la información. Aunque en nuestro caso los entrevistados no son conscientes de ello, sí que pudiera existir aún no asumiéndolo.In this paper we focus on forecasting the earnings per share of Spanish firms issued by financial analysts in Spain. We concentrate on earnings forecasting, not because the output is the most important, but because it is one of the most visible of activities or products generated by this professional group. The forecasting takes place in an environment that we characterise as being a mixture of agency and collaborative relationships with other market agents, in which the control and flow of information is crucial and where individuals are not necessarily assumed to be rational decision makers but are subject to errors and biases Our results are derived from three different studies: a large sample analysis of the accuracy and bias of earnings forecasts published by IRES; a survey of fifty-eight Spanish analysts; and interviews with eighteen Spanish analysts and fund managers. Although there could be difficulties in combining the results from such a spread of research methods, in our case, we believe the conclusions could be reinforced and the null hypothesis refuted. We find that the earnings forecasts are biased, inaccurate or inefficient at anything longer than short-term horizons, but that both analysts and fund managers are well aware of the biases and irrationalities inherent in the forecasting process. Our results are consistent with these shortcomings being largely driven by the analysts' need to stimulate trading and to protect their access to private information rather than failures in their ability to process data. It may be that forecasting is characterised by errors in human information processing, but if this is so we have little evidence that either the providers or users of earnings forecasts are aware of this-although of course they need not necessarily be so.
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