Pre-Tax Corporate Profits Forecasts for the US Economy: An unresolved Challenge
यह अध्ययन 1990 से 2024 तक के अमेरिकी प्री-टैक्स कॉर्पोरेट लाभ पूर्वानुमानों का विश्लेषण करता है और इस आश्चर्यजनक विसंगति को प्रकट करता है कि पूर्वानुमान की सटीकता कम क्षितिज (शॉर्टर होराइजन्स) के साथ बेहतर नहीं होती है, साथ ही इसमें हर्डिंग व्यवहार, परिवर्तनशीलता के कम आकलन और पूर्वानुमानकर्ताओं के बीच अत्यधिक आशावाद की कमी के प्रमाण भी मिलते हैं।
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निवेश की दुनिया में, सबसे मौलिक प्रश्न सरल है: क्या कोई कंपनी अगले वर्ष इस वर्ष की तुलना में अधिक पैसा कमाएगी? दशकों से, वित्तीय विशेषज्ञों ने इसी का उत्तर देने पर अपने करियर बनाए हैं। वे व्यावसायिक रिपोर्टों का अध्ययन करते हैं, प्रबंधकों से बात करते हैं और निगमों के भविष्य के लाभों की भविष्यवाणी करने के लिए आंकड़ों का विश्लेषण करते हैं। ये भविष्यवाणियां उन निवेशकों के लिए दिशा-सूचक यंत्र (कम्पास) का काम करती हैं जो यह तय करते हैं कि अपना पैसा कहाँ लगाएं। यदि विशेषज्ञों का मानना है कि किसी देश की कंपनियां समृद्ध होंगी, तो निवेशक उस राष्ट्र के शेयर बाजार में नकदी झोंक देते हैं। यदि विशेषज्ञ संकट देखते हैं, तो वे पीछे हट जाते हैं। सक्रिय निवेश (एक्टिव इन्वेस्टिंग) की पूरी प्रणाली इस धारणा पर टिकी है कि ये विशेषज्ञ भविष्य को अतीत की तुलना में बेहतर देख सकते हैं, और जैसे-जैसे वे वास्तविक घटना के करीब आते हैं, उनके अनुमान अधिक सटीक होते जाते हैं। यह एक तर्कसंगत विश्वास है: जिस तरह कल के मौसम का पूर्वानुमान अगले महीने के पूर्वानुमान की तुलना में आमतौर पर अधिक सटीक होता है, उसी तरह दिसंबर में किया गया लाभ का अनुमान जनवरी में किए गए अनुमान की तुलना में अधिक विश्वसनीय होना चाहिए।
जर्मनी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने संयुक्त राज्य अमेरिका की अर्थव्यवस्था पर एक विशाल, दीर्घकालिक नज़र डालते हुए इस धारणा का परीक्षण करने का निर्णय लिया। उन्होंने 1990 से 2024 तक प्रमुख बैंकों और अनुसंधान संस्थानों द्वारा प्री-टैक्स कॉर्पोरेट प्रॉफिट (कर-पूर्व कॉर्पोरेट लाभ) में परिवर्तन के संबंध में किए गए प्रत्येक मासिक अनुमान को एकत्र किया। उन्होंने इन पूर्वानुमानों को दो साल की अवधि तक ट्रैक किया, और यह देखा कि वास्तविक परिणाम के करीब आने पर महीने-दर-महीने ये भविष्यवाणियां कैसे विकसित हुईं। उनका लक्ष्य यह देखना था कि क्या विशेषज्ञ वास्तव में नई जानकारी से सीखते हैं, या वे केवल अंधेरे में अनुमान लगा रहे हैं। उन्हें जो पता चला वह वित्तीय जगत के इस विश्वास के बिल्कुल विपरीत था कि पूर्वानुमान कैसे काम करता है।
अध्ययन ने डेटा के एक विशाल संग्रह का परीक्षण किया, जिसमें यह देखा गया कि इन विशेषज्ञों ने अमेरिकी कॉर्पोरेट लाभ में वार्षिक प्रतिशत परिवर्तन की कितनी अच्छी भविष्यवाणी की। शोधकर्ताओं ने विशेषज्ञों द्वारा की गई भविष्यवाणी और वास्तव में जो हुआ, उसके बीच की दूरी को मापा। उन्हें एक स्पष्ट पैटर्न दिखने की उम्मीद थी: जैसे-जैसे महीने बीतते और वर्ष का अंत निकट आता, भविष्यवाणियों की त्रुटियां कम होनी चाहिए। तर्क यह है कि समय के साथ अधिक जानकारी उपलब्ध होती है। कंपनियां त्रैमासिक रिपोर्ट जारी करती हैं, आर्थिक डेटा अंतिम रूप से तैयार हो जाता है, और अनिश्चितता का कोहरा छंट जाना चाहिए। हालांकि, डेटा ने एक पूरी तरह से अलग कहानी सुनाई। इन भविष्यवाणियों में औसत त्रुटि बहुत बड़ी थी, जो औसतन लगभग 95 प्रतिशत तक चूक गई थी। अधिक चौंकाने वाली बात यह थी कि जैसे-जैसे समय सीमा नजदीक आई, इस भारी त्रुटि दर में बिल्कुल भी सुधार नहीं हुआ। चौबीस महीने पहले किया गया अनुमान उतना ही गलत था जितना कि परिणाम ज्ञात होने से ठीक एक महीने पहले किया गया अनुमान। विशेषज्ञ बेहतर नहीं हो रहे थे; वे शुरुआत में जितने गलत थे, उतने ही बने रहे।
यह परिणाम अन्य आर्थिक आंकड़ों के मामले में विशेषज्ञों के व्यवहार के बिल्कुल विपरीत है। जब उन्हीं शोधकर्ताओं ने सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी), मुद्रास्फीति या हाउसिंग स्टार्ट के पूर्वानुमानों को देखा, तो उन्हें अपेक्षित पैटर्न दिखाई दिया। उन विषयों के लिए, जैसे-जैसे पूर्वानुमान की अवधि कम हुई, भविष्यवाणियां काफी सटीक होती गईं। विशेषज्ञ उन विषयों के लिए नई जानकारी का उपयोग करना जानते थे। लेकिन कॉर्पोरेट लाभ के लिए, वह सुधार बिल्कुल नहीं हुआ। शोधकर्ताओं ने इस विचार को खारिज कर दिया कि विशेषज्ञ केवल प्रतिक्रिया देने में धीमे थे। डेटा ने दिखाया कि विशेषज्ञ अपने नंबरों को बार-बार अपडेट करते थे, जो अक्सर एक महीने से दूसरे महीने में बहुत तेजी से बदलते थे। वे समाचारों को अनदेखा नहीं कर रहे थे; वे उन पर प्रतिक्रिया दे रहे थे, फिर भी उनके अंतिम अनुमान शुरुआती अनुमानों की तुलना में उतने ही दूर रहे।
शोधकर्ताओं ने फिर यह देखा कि विशेषज्ञ एक-दूसरे के साथ क्या कर रहे थे। उन्होंने गौर किया कि जबकि सटीकता में सुधार नहीं हुआ, विशेषज्ञों के बीच आपसी सहमति बढ़ने लगी। जैसे-जैसे वास्तविक लाभ के आंकड़ों के लिए समय सीमा नजदीक आई, उनके भविष्यवाणियों का प्रसार कम होता गया। शुरुआत में, विशेषज्ञों की राय बहुत भिन्न थी। अंत तक, वे लगभग एक जैसा ही कह रहे थे। यह अभिसरण (कन्वर्जेंस) एक व्यवहार को दर्शाता है जिसे 'हर्डिंग' (भेड़चाल) कहा जाता है। वास्तविक सत्य खोजने के लिए प्रत्येक विशेषज्ञ द्वारा स्वतंत्र रूप से नए डेटा का विश्लेषण करने के बजाय, वे भीड़ का अनुसरण करते प्रतीत हुए। वे अपनी राय को बहुमत की राय के साथ संरेखित कर रहे थे, शायद अकेले गलत होने के जोखिम से बचने के लिए, लेकिन ऐसा करने में, उन्होंने वास्तविक सत्य खोजने का प्रयास करना छोड़ दिया। वे लोगों का एक ऐसा समूह बन गए जो सभी समान रूप से गलत थे।
एक अन्य आश्चर्यजनक खोज यह थी कि विशेषज्ञ अत्यधिक आशावादी नहीं थे, जो वित्त जगत में एक आम आलोचना है। वास्तव में, डेटा ने दिखाया कि वे बहुत अधिक सतर्क (सावधान) थे। जब वास्तविक लाभ एक निश्चित मात्रा में बढ़ा, तो विशेषज्ञों ने लगातार कम विकास दर की भविष्यवाणी की। उन्होंने अर्थव्यवस्था की क्षमता को कम करके आंका। वे चरम स्थितियों की कल्पना करने में भी विफल रहे। वास्तविक दुनिया में लाभ के बड़े उतार-चढ़ाव देखे गए—भारी लाभ और भारी नुकसान दोनों—लेकिन विशेषज्ञों की भविष्यवाणियां हमेशा बीच में केंद्रित थीं। उन्होंने वास्तविकता की अस्थिरता (वोलेटिलिटी) को कम करके आंका, एक ऐसी दुनिया की कल्पना की जो वास्तव में मौजूद दुनिया की तुलना में अधिक सुचारू और शांत थी।
इन निष्कर्षों के निहितार्थ उन लोगों के लिए बहुत गहरे हैं जो धन का प्रबंधन करते हैं। यदि वे विशेषज्ञ, जिन्हें भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए भुगतान किया जाता है, ऐसा नहीं कर सकते हैं, और यदि उनकी भविष्यवाणियां समय के साथ बेहतर नहीं होती हैं, तो इन पूर्वानुमानों के आधार पर सक्रिय रूप से स्टॉक चुनने की रणनीति मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण है। अध्ययन बताता है कि कॉर्पोरेट लाभ का सटीक पूर्वानुमान लगाने में असमर्थता, सक्रिय रूप से बाजार को पछाड़ने (बीट द मार्केट) की कोशिश करना इतना कठिन क्यों है, इसका एक प्रमुख कारण है। यह संकेत देता है कि कई निवेश फर्मों द्वारा उपयोग की जाने वाली जटिल, सक्रिय रणनीतियां एक काल्पनिक साये (घोस्ट) का पीछा कर रही हैं। डेटा इंगित करता है कि अमेरिकी अर्थव्यवस्था के लिए, एक निवेशक के लिए सबसे अच्छा दृष्टिकोण यह स्वीकार करना हो सकता है कि भविष्य अप्रत्याशित है और उन निष्क्रिय (पैसिव) रणनीतियों के साथ बने रहना चाहिए जो इन टूटी हुई भविष्यवाणियों पर निर्भर नहीं हैं। विशेषज्ञ भविष्य को नहीं देख रहे हैं; वे बस एक-दूसरे का अनुसरण करते हुए उस कोहरे में जा रहे हैं जिसे वे साफ नहीं कर सकते।
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