The Value of Ranked Analysts’ Recommendations
- Autores: Yury Kucheev
- Directores de la Tesis: Felipe Ruiz López (dir. tes.), Tomas Sorensson (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Jesús Juan Ruiz (presid.), Carlos Casanueva Nárdiz (secret.), Mats Wilhelmsson (voc.), Francisco J. López Lubián (voc.), Pol Fernández López (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
- Resumen
“To shoot: to propel (as a ball or puck) toward a goal by striking or pushing with part of the body (as the hand or foot) or with an implement; also, to score by so doing "shoot the winning goal"; also, to begin to speak —usually used as an imperative "OK, shoot, what do you have to say".“ “Shooting Star: a streak of light in the night sky that looks like a star falling but that is actually a piece of rock or metal (called a meteor) falling from outer space into the Earth's atmosphere.” Merriam Webster Online, Retrieved Nov 2015.
Los analistas financieros desempeñan un papel clave en la recopilación, procesamiento y difusión de la información del mercado de valores. La selección de los mejores analistas, entre miles de ellos, es una tarea importante para los inversores, que determina la rentabilidad futura de sus inversiones. Amplia investigación se ha dedicado a encontrar los mejores analistas (analistas "estrella") en el mercado, basándose en diversos criterios para diferentes tipos de clientes. El estado del arte en este proceso se desarrolló en los llamados "Star Rankings", con las listas de los principales analistas que, en ejercicios anteriores, superaron a sus compañeros de profesión. ¿Cómo de útiles son las clasificaciones de analistas "estrella"? ¿Las recomendaciones de los analistas "estrella" tienen un mayor valor para la rentabilidad de las inversiones que las de los no "estrellas"? (Es decir, las recomendaciones de analistas "estrella" aciertan con mejor precisión, tanto antes como después de ser seleccionados como "estrellas"). O, ¿las clasificaciones de analistas "estrellas" simplemente representan rentabilidades pasadas, que tenderán a revertir a la media en el futuro? (Es decir, en realidad las "estrellas" no son "estrellas" y desaparecen rápidamente del cielo) El objetivo de esta tesis doctoral es investigar empíricamente los resultados de las recomendaciones de los analistas "sell-side", centrándose en un grupo de analistas "estrella". Esta tesis se compone de cuatro partes que abordan dos preguntas generales: (1) ¿Las clasificaciones de los analistas "estrella" capturan habilidades reales y, por lo tanto, los inversores pueden confiar dichas clasificaciones? (Partes I y II) En otras palabras, ¿hay algún valor, desde el punto de vista de las rentabilidades de las inversiones, en las recomendaciones de los analistas "estrella"? (2) ¿Cómo afectan las condiciones del mercado a los analistas "estrella"? (Partes III y IV) En primer lugar, la tesis examina la persistencia de las rentabilidades de las recomendaciones de inversión de los analistas que figuran en cuatro clasificaciones diferentes: la revista Institutional Investor, los "Top Earnings Estimators" y "Top Stock Pickers" de StarMine y el The Wall Street Journal, y muestra el poder predictivo de cada metodología de evaluación. Mediante la investigación de la precisión de las señales que utilizan las distintas metodologías para determinar quiénes son los analistas "estrella", el estudio distingue entre las metodologías de selección de "estrellas" que capturan la rentabilidad en la selección de acciones a corto plazo, y las metodologías que hacen hincapié en las habilidades más persistentes de los analistas. Como resultado, este estudio documenta que hay métodos de selección de analistas "estrella" que seleccionan sobre la base de habilidades de analista más duraderas y, por lo tanto, las rentabilidades de las recomendaciones de sus "estrellas" persisten, incluso después del anuncio de la clasificación. Los resultados indican que la elección de la clasificación ("ranking") de analistas que se utiliza tiene un impacto económico importante en las rentabilidades de las decisiones de inversión.
En segundo lugar, esta tesis investiga la estructura de las carteras construidas en base a las recomendaciones de los analistas "sell-side" y confirma que los rendimientos anormales se explican principalmente por la capacidad de selección de acciones ("stock picking") de los analistas, y sólo parcialmente por el efecto del exceso de peso en las acciones de pequeña capitalización. El estudio examina el número de acciones de las carteras, los pesos asignados a los deciles de diferentes importes de capitalizaciones bursátiles, los sectores en la "Clasificación Global Estándar de Sectores" ("Global Industry Classification Standard" ó "GICS"), y también realiza un análisis de atribución que identifica las fuentes del valor añadido en las rentabilidades.
En tercer lugar, esta tesis examina las diferencias en los patrones estacionales de las rentabilidades esperadas en los precios objetivos de los analistas "estrella" y no "estrella". Aunque los rendimientos del mercado en el período estudiado no poseen ninguno de los efectos estacionales investigados, los resultados muestran que ambos grupos de analistas, "estrellas" y no "estrellas", exhiben patrones estacionales, con precios más optimistas durante el verano, y con los analistas no "estrella" siendo más optimistas que los "estrella". Curiosamente, los resultados muestran que los analistas son muy optimistas en mayo, lo que está en contra del adagio "Vende en mayo y vete" ("Sell in May and go away"), pero en línea con la hipótesis de generar negocio: ya que, al enfrentarse los analistas "sell-side" a un conflicto de intereses, emiten recomendaciones y precios sesgados para generar negocio. El análisis detallado revela que el ciclo optimista está relacionado con el calendario de anuncios de beneficios de las empresas, en lugar de con efectos específicos del mercado.
Por último, esta tesis analiza cómo un cambio en las condiciones económicas afecta a la competitividad de los analistas "sell-side". La atención se centra en los cambios provocados por la crisis financiera de 2007-2009, y el período de "incertidumbre" post-crisis de 2010-2013. El estudio sigue a Bagnoli et al. (2008), utilizando el cambio en la rotación de las clasificaciones ("rankings") como medida de la transformación en las ventajas competitivas de los analistas. El estudio extiende su investigación y documenta cómo diferentes sistemas de clasificación capturan la capacidad de un analista para tener en cuenta los cambios en el entorno económico. Los resultados de este estudio muestran que las condiciones del mercado afectan a los grupos de analistas de manera diferente, dependiendo de las ventajas competitivas del grupo.
