Pre-Tax Corporate Profits Forecasts for the US Economy: An unresolved Challenge
Diese Studie analysiert die Prognosen für US-amerikanische Vorsteuergewinne von 1990 bis 2024 und offenbart die überraschende Anomalie, dass sich die Prognosegenauigkeit mit kürzeren Zeithorizonten nicht verbessert, neben Belegen für Herdenverhalten, einer Unterschätzung der Variabilität und einem Mangel an übermäßiger Optimismus unter den Prognostikern.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
In der Welt des Investierens ist die grundlegendste Frage simpel: Wird ein Unternehmen im nächsten Jahr mehr Geld verdienen als in diesem Jahr? Seit Jahrzehnten bauen Finanzexperten ihre Karrieren darauf auf, diese Frage zu beantworten. Sie studieren Geschäftsberichte, sprechen mit Managern und werten Zahlen aus, um die zukünftigen Gewinne von Unternehmen vorherzusagen. Diese Prognosen sind der Kompass für Anleger, die entscheiden, wohin sie ihr Geld investieren. Wenn die Experten glauben, dass die Unternehmen eines Landes florieren werden, fließt Kapital in den Aktienmarkt dieser Nation. Wenn die Experten Probleme sehen, ziehen sie sich zurück. Das gesamte System des aktiven Investierens beruht auf der Annahme, dass diese Experten die Zukunft besser sehen können als die Vergangenheit und dass ihre Schätzungen präziser werden, je näher sie dem eigentlichen Ereignis kommen. Es ist eine vernünftige Annahme: So wie eine Wettervorhersage für morgen normalerweise genauer ist als eine für nächsten Monat, sollte eine im Dezember getroffene Gewinnprognose zuverlässiger sein als eine im Januar.
Ein Team von Forschern aus Deutschland beschloss, diese Annahme mit einem massiven, langfristigen Blick auf die US-Wirtschaft zu testen. Sie sammelten alle monatlichen Prognosen, die von großen Banken und Forschungsinstituten von 1990 bis 2024 hinsichtlich der Veränderung der Unternehmensgewinne vor Steuern erstellt wurden. Sie verfolgten diese Prognosen über einen Zeitraum von zwei Jahren und beobachteten, wie sich die Vorhersagen Monat für Monat entwickelten, während sich das tatsächliche Ergebnis näherte. Ihr Ziel war es zu sehen, ob die Experten tatsächlich aus neuen Informationen lernten oder ob sie lediglich im Dunkeln tappten. Was sie fanden, war ein erschütternder Widerspruch zu allem, was die Finanzwelt darüber glaubt, wie Prognosen funktionieren.
Die Studie untersuchte eine riesige Sammlung von Daten und betrachtete, wie gut diese Experten die prozentuale Veränderung der US-Unterneşgewinne im Jahresvergleich vorhersagten. Die Forscher maßen die Distanz zwischen dem, was die Experten prognostizierten, und dem, was tatsächlich geschah. Sie erwarteten, ein klares Muster zu sehen: Mit fortschreitenden Monaten und dem Herannahen des Jahresendes sollten die Fehler in den Prognosen schrumpfen. Die Logik dahinter ist, dass im Laufe der Zeit mehr Informationen verfügbar werden. Unternehmen veröffentlichen Quartalsberichte, Wirtschaftsdaten werden finalisiert, und der Nebel der Ungewissheit sollte sich lichten. Die Daten erzählten jedoch eine völlig andere Geschichte. Der durchschnittliche Fehler in diesen Prognosen war enorm und lag im Durchschnitt bei fast 95 Prozent daneben. Noch schockierender war, dass diese massive Fehlerrate mit Annäherung an die Frist überhaupt nicht besser wurde. Eine Prognose, die vierundzwanzig Monate im Voraus gemacht wurde, war genauso ungenau wie eine, die erst einen Monat vor Bekanntwerden des Ergebnisses erstellt wurde. Die Experten wurden nicht besser; sie blieben am Anfang genau so falsch wie am Ende.
Dieses Ergebnis steht in starkem Kontrast dazu, wie Experten andere Wirtschaftsdaten behandeln. Als dieselben Forscher Prognosen für das Bruttoinlandsprodukt, die Inflation oder Wohnungsneubauten untersuchten, sahen sie das erwartete Muster. Für diese Themen wurden die Prognosen mit kürzer werdendem Prognosehorizont signifikant genauer. Die Experten wussten offensichtlich, wie man neue Informationen für diese Bereiche nutzt. Aber für Unternehmensgewinne trat diese Verbesserung einfach nicht ein. Die Forscher schlossen die Möglichkeit aus, dass die Experten lediglich zu langsam reagierten. Die Daten zeigten, dass die Experten ihre Zahlen häufig aktualisierten und oft von einem Monat zum nächsten wild schwankten. Sie ignorierten die Nachrichten nicht; sie reagierten auf sie, doch ihre endgültigen Schätzungen blieben genauso weit vom Ziel entfernt wie ihre ursprünglichen Vermutungen.
Die Forscher untersuchten dann, was die Experten untereinander taten. Sie bemerkten, dass die Genauigkeit zwar nicht zunahm, die Experten aber begannen, einander zuzustimmen. Mit Annäherung an die Frist für die tatsächlichen Gewinnzahlen verengte sich die Spanne ihrer Prognosen. Zu Beginn hatten die Experten sehr unterschiedliche Meinungen. Am Ende sagten sie alle fast das Gleiche. Diese Konvergenz deutet auf ein Verhalten hin, das als Herdenverhalten bekannt ist. Anstatt dass jeder Experte die neuen Daten unabhängig analysiert, um die wahre Antwort zu finden, schienen sie der Menge zu folgen. Sie passten ihre Ansichten der Mehrheitsmeinung an, vielleicht um das Risiko zu vermeiden, der Einzige zu sein, der falsch liegt, aber dadurch hörten sie auf, nach der tatsächlichen Wahrheit zu suchen. Sie wurden zu einer geeinten Gruppe, die alle gleichermaßen im Irrtum war.
Eine weitere überraschende Entdeckung war, dass die Experten nicht übermäßig optimistisch waren, was eine häufige Kritik in der Finanzwelt ist. Tatsächlich zeigten die Daten, dass sie zu vorsichtig waren. Wenn die tatsächlichen Gewinne um einen bestimmten Betrag stiegen, sagten die Experten konsistent eine geringere Wachstumsrate voraus. Sie unterschätzten das Potenzial der Wirtschaft. Sie konnten sich auch die Extreme nicht vorstellen. Die reale Welt erlebte enorme Schwankungen der Gewinne, sowohl massive Zuwächse als auch schwere Verluste, aber die Prognosen der Experten gruppierten sich stets in der Mitte. Sie unterschätzten die Volatilität der Realität und stellten sich eine glattere, ruhigere Welt vor, als sie tatsächlich existierte.
Die Implikationen dieser Ergebnisse sind tiefgreifend für jeden, der Geld verwaltet. Wenn die Experten, die dafür bezahlt werden, die Zukunft vorherzusagen, dies nicht können und wenn ihre Prognosen mit der Zeit nicht besser werden, dann ist die Strategie des aktiven Aktienauswahl basierend auf diesen Prognosen fundamental fehlerhaft. Die Studie legt nahe, dass die Unfähigkeit, Unternehmensgewinne präzise vorherzusagen, ein Hauptgrund dafür ist, warum es so schwierig ist, den Markt zu schlagen. Sie impliziert, dass die komplexen, aktiven Strategien, die viele Investmentfirmen anwenden, einem Geist hinterherjagen. Die Daten deuten darauf hin, dass für einen Investor in der US-Wirtschaft der beste Ansatz darin bestehen könnte, zu akzeptieren, dass die Zukunft unvorhersehbar ist, und sich an passive Strategien zu halten, die nicht auf diesen fehlerhaften Prognosen beruhen. Die Experten sehen die Zukunft nicht; sie folgen einander lediglich in einen Nebel, den sie nicht lichten können.
Ertrinken Sie in Arbeiten in Ihrem Fachgebiet?
Erhalten Sie tägliche Digests der neuesten Arbeiten passend zu Ihren Forschungsbegriffen — mit technischen Zusammenfassungen, in Ihrer Sprache.