Pre-Tax Corporate Profits Forecasts for the US Economy: An unresolved Challenge
Este estudio analiza los pronósticos de beneficios corporativos antes de impuestos de EE. UU. desde 1990 hasta 2024 y revela la sorprendente anomalía de que la precisión de los pronósticos no mejora con horizontes más cortos, junto con evidencia de comportamiento de rebaño, subestimación de la variabilidad y una falta de optimismo excesivo entre los pronosticadores.
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En el mundo de las inversiones, la pregunta más fundamental es sencilla: ¿ganará una empresa más dinero el próximo año de lo que ganó este año? Durante décadas, los expertos financieros han construido sus carreras respondiendo a esto. Estudian informes empresariales, hablan con directivos y analizan números para predecir los beneficios futuros de las corporaciones. Estas predicciones son la brújula para los inversores que deciden dónde poner su dinero. Si los expertos creen que las empresas de un país prosperarán, los inversores inyectan efectivo en el mercado de valores de esa nación. Si los expertos ven problemas, se retiran. Todo el sistema de la inversión activa se basa en la suposición de que estos expertos pueden ver el futuro mejor que el pasado, y que sus conjeturas se vuelven más precisas cuanto más se acercan al evento real. Es una creencia razonable: así como un pronóstico del tiempo para mañana suele ser más exacto que uno para el próximo mes, una predicción de beneficios hecha en diciembre debería ser más fiable que una hecha en enero.
Un equipo de investigadores de Alemania decidió poner a prueba esta suposición con un análisis masivo y a largo plazo de la economía de los Estados Unidos. Recopilaron cada predicción mensual realizada por grandes bancos e institutos de investigación desde 1990 hasta 2024 con respecto al cambio en los beneficios corporativos antes de impuestos. Rastrearon estas previsiones durante un periodo de dos años, observando cómo evolucionaban las predicciones mes a mes a medida que se acercaba el resultado real. Su objetivo era ver si los expertos realmente aprendían de la nueva información o si simplemente estaban adivinando a ciegas. Lo que encontraron fue una contradicción sorprendente a todo lo que el mundo financiero cree sobre cómo funciona la previsión.
El estudio examinó una vasta colección de datos, analizando qué tan bien predijeron estos expertos el cambio porcentual en los beneficios corporativos de EE. UU. año tras año. Los investigadores midieron la distancia entre lo que los expertos predijeron y lo que realmente sucedió. Esperaban ver un patrón claro: a medida que pasaban los meses y se acercaba el cierre del año, los errores en las predicciones deberían reducirse. La lógica es que queda más información disponible con el paso del tiempo. Las empresas publican informes trimestrales, se finalizan los datos económicos y la niebla de la incertidumbre debería disiparse. Sin embargo, los datos contaron una historia completamente diferente. El error promedio en estas predicciones fue enorme, fallando el tiro por casi un 95 por ciento en promedio. Más impactante aún, esta tasa de error masiva no mejoró en absoluto a medida que se acercaba la fecha límite. Una predicción hecha con veinticuatro meses de antelación era tan inexacta como una hecha apenas un mes antes de que se conociera el resultado. Los expertos no estaban mejorando; se mantenían exactamente tan equivocados como al principio.
Este resultado contrasta fuertemente con la forma en que los expertos manejan otros números económicos. Cuando los mismos investigadores analizaron los pronósticos para el producto interno bruto, la inflación o el inicio de la construcción de viviendas, vieron el patrón esperado. Para esos temas, las predicciones se volvieron significativamente más precisas a medida que el horizonte de previsión se acortaba. Los expertos claramente sabían cómo utilizar la nueva información para esos asuntos. Pero para los beneficios corporativos, la mejora simplemente no ocurrió. Los investigadores descartaron la idea de que los expertos fueran simplemente lentos para reaccionar. Los datos mostraron que los expertos sí actualizaban sus cifras con frecuencia, variando drásticamente de un mes a otro. No estaban ignorando las noticias; estaban reaccionando a ellas, pero sus conjeturas finales seguían estando tan lejos de la marca como sus conjetras iniciales.
Los investigadores analizaron entonces lo que los expertos hacían entre sí. Notaron que, si bien la precisión no mejoró, los expertos comenzaron a estar de acuerdo entre ellos. A medida que se acercaba la fecha límite para los números de beneficios reales, la dispersión de sus predicciones se estrechaba. Al principio, los expertos tenían opiniones muy divergentes. Al final, todos decían casi lo mismo. Esta convergencia sugiere un comportamiento conocido como comportamiento de rebaño (herding). En lugar de que cada experto analizara independientemente los nuevos datos para encontrar la respuesta verdadera, parecían estar siguiendo a la multitud. Se estaban alineando con la opinión de la mayoría, quizás para evitar el riesgo de ser el único equivocado, pero al hacerlo, dejaron de intentar encontrar la verdad real. Se convirtieron en un grupo unificado de personas que estaban igualmente equivocadas.
Otro descubrimiento sorprendente fue que los expertos no eran excesivamente optimistas, una crítica común en las finanzas. De hecho, los datos mostraron que eran demasiado cautelosos. Cuando los beneficios reales crecieron en cierta cantidad, los expertos predijeron consistentemente una tasa de crecimiento menor. Subestimaron el potencial de la economía. También no lograron imaginar los extremos. El mundo real experimentó grandes oscilaciones en los beneficios, tanto ganancias masivas como pérdidas severas, pero las predicciones de los expertos siempre se agrupaban en el medio. Subestimaron la volatilidad de la realidad, imaginando un mundo más suave y tranquilo de lo que realmente existía.
Las implicaciones de estos hallazgos son profundas para cualquiera que gestione dinero. Si los expertos que cobran por predecir el futuro no pueden hacerlo, y si sus predicciones no mejoran con el tiempo, entonces la estrategia de seleccionar acciones activamente basándose en estos pronósticos es fundamentalmente errónea. El estudio sugiere que la incapacidad para pronosticar con precisión los beneficios corporativos es una razón importante por la cual intentar superar al mercado es tan difícil. Implica que las complejas estrategias activas utilizadas por muchas firmas de inversión podrían estar persiguiendo un fantasma. Los datos indican que, para la economía de EE. UU., el mejor enfoque para un inversor podría ser aceptar que el futuro es impredecible y aferrarse a estrategias pasivas que no dependan de estas predicciones fallidas. Los expertos no están viendo el futuro; simplemente están siguiendo unos a otros hacia una niebla que no pueden despejar.
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