Pre-Tax Corporate Profits Forecasts for the US Economy: An unresolved Challenge
Questo studio analizza le previsioni sugli utili lordi delle società statunitensi dal 1990 al 2024 e rivela l'anomalia sorprendente per cui l'accuratezza delle previsioni non migliora con orizzonti temporali più brevi, insieme a prove di comportamento di gregge, sottostima della variabilità e mancanza di eccessivo ottimismo tra i previsori.
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Nel mondo degli investimenti, la domanda più fondamentale è semplice: un'azienda guadagnerà più soldi l'anno prossimo rispetto a quest'anno? Per decenni, gli esperti finanziari hanno costruito le proprie carriere rispondendo a questo quesito. Studiano i rapporti aziendali, parlano con i dirigenti e analizzano i numeri per prevedere i profitti futuri delle corporazioni. Queste previsioni sono la bussola per gli investitori che decidono dove collocare il proprio denaro. Se gli esperti credono che le imprese di un paese prospereranno, gli investitori riversano liquidità in quel mercato azionario. Se gli esperti vedono problemi, si ritirano. L'intero sistema dell'investimento attivo si basa sull'assunto che questi esperti possano vedere il futuro meglio del passato e che le loro ipotesi diventino più precise man mano che ci si avvicina all'evento reale. È una convinzione ragionevole: proprio come una previsione meteorologica per domani è solitamente più accurata di una per il mese prossimo, una previsione di profitto fatta a dicembre dovrebbe essere più affidabile di una fatta a gennaio.
Un team di ricercatori tedeschi ha deciso di testare questo assunto con un esame massiccio e a lungo termine dell'economia degli Stati Uniti. Hanno raccolto ogni previsione mensile effettuata da grandi banche e istituti di ricerca dal 1990 al 2024 riguardante la variazione degli utili lordi delle società. Hanno monitorato queste previsioni per un periodo di due anni, osservando come evolvessero mese dopo mese man mano che il risultato effettivo si avvicinava. Il loro obiettivo era vedere se gli esperti imparassero davvero dalle nuove informazioni o se stessero semplicemente tirando a indovinare al buio. Ciò che hanno scoperto è stata una contraddizione sorprendente rispetto a tutto ciò che il mondo della finanza crede sul funzionamento delle previsioni.
Lo studio ha esaminato una vasta collezione di dati, analizzando quanto bene questi esperti prevedessero la variazione percentuale degli utili delle società statunitensi anno su anno. I ricercatori hanno misurato la distanza tra ciò che gli esperti prevedevano e ciò che accadeva realmente. Si aspettavano di vedere un modello chiaro: con il passare dei mesi e l'avvicinarsi della fine dell'anno, gli errori nelle previsioni avrebbero dovuto diminuire. La logica è che nel tempo diventano disponibili più informazioni. Le aziende pubblicano i rapporti trimestrali, i dati economici vengono finalizzati e la nebbia dell'incertezza dovrebbe diradarsi. Tuttavia, i dati hanno raccontato una storia completamente diversa. L'errore medio in queste previsioni era enorme, mancando il bersaglio di quasi il 95% in media. Ancora più scioccante è stato che questo tasso di errore massiccio non è migliorato affatto con l'avvicinarsi della scadenza. Una previsione fatta con ventiquattro mesi di anticipo era altrettanto imprecisa di una fatta appena un mese prima che il risultato fosse noto. Gli esperti non stavano migliorando; rimanevano esattamente errati come all'inizio.
Questo risultato contrasta nettamente con il modo in cui gli esperti gestiscono altri dati economici. Quando gli stessi ricercatori hanno esaminato le previsioni per il prodotto interno lordo, l'inflazione o l'avvio di nuove costruzioni edilizie, hanno visto il modello atteso. Per quei temi, le previsioni diventavano significativamente più accurate man mano che l'orizzonte temporale si accorciava. Gli esperti sapevano chiaramente come utilizzare le nuove informazioni per tali argomenti. Ma per gli utili societari, il miglioramento semplicemente non avveniva. I ricercatori hanno escluso l'idea che gli esperti fossero solo lenti a reagire. I dati hanno dimostrato che gli esperti aggiornavano frequentemente i loro numeri, spesso oscillando selvaggiamente da un mese all'altro. Non stavano ignorando le notizie; stavano reagendo ad esse, eppure le loro stime finali rimanevano errate tanto quanto le loro stime iniziali.
I ricercatori hanno poi esaminato il comportamento degli esperti l'uno verso l'altro. Hanno notato che, mentre l'accuratezza non migliorava, gli esperti iniziavano a concordare tra loro. Con l'avvicinarsi della scadenza per i dati reali sugli utili, la dispersione delle loro previsioni si restringeva. All'inizio, gli esperti avevano opinioni molto diverse. Alla fine, dicevano quasi tutti la stessa cosa. Questa convergenza suggerisce un comportamento noto come "herding" (comportamento del gregge). Inveve di analizzare indipendentemente i nuovi dati per trovare la risposta vera, sembravano seguire la massa. Allineavano le proprie visioni con l'opinione della maggioranza, forse per evitare il rischio di essere gli unici a sbagliare, ma facendo così smettevano di cercare la verità effettiva. Diventavano un gruppo unificato di persone che erano ugualmente in errore.
Un'altra scoperta sorprendente è stata che gli esperti non erano eccessivamente ottimisti, una critica comune in finanza. In realtà, i dati mostravano che erano troppo cauti. Quando gli utili reali crescevano di una certa percentuale, gli esperti prevedevano costantemente un tasso di crescita inferiore. Sottostimavano il potenziale dell'economia. Inoltre, non riuscivano a immaginare gli estremi. Il mondo reale vedeva enormi oscillazioni negli utili, sia guadagni massicci che perdite severe, ma le previsioni degli esperti erano sempre raggruppate nel mezzo. Sottostimavano la volatilità della realtà, immaginando un mondo più fluido e calmo di quello che effettivamente esisteva.
Le implicazioni di queste scoperte sono profonde per chiunque gestisca denaro. Se gli esperti pagati per prevedere il futuro non possono farlo, e se le loro previsioni non migliorano con il passare del tempo, allora la strategia di scegliere attivamente i titoli basandosi su queste previsioni è fondamentalmente fallace. Lo studio suggerisce che l'incapacità di prevedere accuratamente gli utili societari è una ragione fondamentale per cui cercare di battere il mercato è così difficile. Implica che le complesse strategie attive utilizzate da molte società di investimento potrebbero inseguire un fantasma. I dati indicano che, per l'economia statunitense, la strategia migliore per un investitore potrebbe essere accettare che il futuro sia imprevedibile e attenersi a strategie passive che non dipendano da queste previsioni difettose. Gli esperti non stanno vedendo il futuro; stanno semplicemente seguendo l'un l'altro in una nebbia che non riescono a diradare.
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