Desempenho de analistas sell-side no mercado de ações brasileiro
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional Memoria (IFRN) |
Texto Completo: | http://memoria.ifrn.edu.br/handle/1044/839 |
Resumo: | O objetivo desta pesquisa foi analisar o comportamento de analistas Sell-Side e propor uma classificação de analistas, considerando o desempenho das previsões de preços e recomendações (vender-manter-comprar) no mercado de ações brasileiro. Para isso, o primeiro passo foi analisar o consenso dos analistas para entender a importância dessa medida coletiva no mercado; o segundo foi analisar os analistas individualmente para compreender como melhoram suas análises no tempo. Terceiro foi compreender como são as principais metodologias de classificação utilizadas em mercados mundiais. Por último, propor uma forma de classificação que possa refletir os aspectos anteriores discutidos. Para investigar as hipóteses propostas no estudo foram utilizados modelos lineares em painel, para captar elementos no tempo. Os dados das previsões de preços e recomendações de analistas individualmente e em consenso, no período de 2005 a 2013 foram obtidos da plataforma Bloomberg○ R . Os principais resultados foram: (i) desempenho superior das previsões e recomendações do consenso, em comparação com as análises individuais; (ii) a associação do número de analistas emitindo recomendações com a melhoria da acurácia possibilita supor que esse quantitativo pode estar associado ao aumento da força do consenso e, consequentemente, a acurácia; (iii) o efeito de ancoragem dos analistas nas revisões do consenso faz com que suas previsões sejam viesadas, sobreavaliando os ativos; (iv) os analistas necessitam ter maior cautela em momentos de turbulência econômica, observando também mercados externos como o norte-americano. Pois, essas variações podem provocar alterações nos vieses entre otimismo e pessimismo; (v) efeitos provenientes de mudanças no viés, como o aumento do pessimismo, podem provocar o aumento excessivo do número de recomendações de compra. Nesse caso, os analistas podem devem ter mais cautela na realização das análises, principalmente na coerência entre a recomendação e o preço previsto; (vi) a experiência do analista com o setor econômico do ativo e com o ativo contribui para a melhoria das previsões, porém, a experiência geral mostrou indícios contrários; (vii) o otimismo associado a essa experiência geral, com o passar do tempo, mostra um comportamento semelhante a um excesso de confiança, podendo provocar redução da acurácia; (viii) o efeito conflitante da experiência geral entre a acurácia e o retorno observado mostra indícios de que, com o passar do tempo, o analista apresenta efeitos semelhantes ao de apego sobre o ativo, o que acarretaria em uma análise conflituosa entre recomendações e previsões; (ix) apesar do foco em menos setores contribuir para a qualidade da acurácia, o mesmo não ocorre com o foco em ativos. Então, é possível que os analistas possam ter ganhos de escala quando cobrem mais ativos dentro do mesmo setor; e por último, (x) foi possível elaborar uma proposta de classificação de analistas que pondere tanto retornos como a consistência dessas previsões, chamado de Coeficiente de Análise. Esse ranking resultou melhores resultados, considerando o retorno/desvio Padrão. |
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Os dados das previsões de preços e recomendações de analistas individualmente e em consenso, no período de 2005 a 2013 foram obtidos da plataforma Bloomberg○ R . Os principais resultados foram: (i) desempenho superior das previsões e recomendações do consenso, em comparação com as análises individuais; (ii) a associação do número de analistas emitindo recomendações com a melhoria da acurácia possibilita supor que esse quantitativo pode estar associado ao aumento da força do consenso e, consequentemente, a acurácia; (iii) o efeito de ancoragem dos analistas nas revisões do consenso faz com que suas previsões sejam viesadas, sobreavaliando os ativos; (iv) os analistas necessitam ter maior cautela em momentos de turbulência econômica, observando também mercados externos como o norte-americano. Pois, essas variações podem provocar alterações nos vieses entre otimismo e pessimismo; (v) efeitos provenientes de mudanças no viés, como o aumento do pessimismo, podem provocar o aumento excessivo do número de recomendações de compra. Nesse caso, os analistas podem devem ter mais cautela na realização das análises, principalmente na coerência entre a recomendação e o preço previsto; (vi) a experiência do analista com o setor econômico do ativo e com o ativo contribui para a melhoria das previsões, porém, a experiência geral mostrou indícios contrários; (vii) o otimismo associado a essa experiência geral, com o passar do tempo, mostra um comportamento semelhante a um excesso de confiança, podendo provocar redução da acurácia; (viii) o efeito conflitante da experiência geral entre a acurácia e o retorno observado mostra indícios de que, com o passar do tempo, o analista apresenta efeitos semelhantes ao de apego sobre o ativo, o que acarretaria em uma análise conflituosa entre recomendações e previsões; (ix) apesar do foco em menos setores contribuir para a qualidade da acurácia, o mesmo não ocorre com o foco em ativos. Então, é possível que os analistas possam ter ganhos de escala quando cobrem mais ativos dentro do mesmo setor; e por último, (x) foi possível elaborar uma proposta de classificação de analistas que pondere tanto retornos como a consistência dessas previsões, chamado de Coeficiente de Análise. Esse ranking resultou melhores resultados, considerando o retorno/desvio Padrão.The purpose of this study was to analyze the behavior of Sell-Side analysts and analysts propose a classification, considering the performance of the price forecasts and recommendations (sell-hold-buy) in the Brazilian stock market. For this, the first step was to analyze the consensus of analysts to understand the importance of this collective intervention in the market; the second was to analyze the analysts individually to understand how improve their analysis in time. Third was to understand how are the main methods of ranking used in markets. Finally, propose a form of classification that reflects the previous aspects discussed. To investigate the hypotheses proposed in the study were used linear models for panel to capture elements in time. The data of price forecasts and analyst recommendations individually and consensus, in the period 2005-2013 were obtained from Bloomberg○ R . The main results were: (i) superior performance of consensus recommendations, compared with the individual analyzes; (ii) associating the number of analysts issuing recommendations with improved accuracy allows supposing that this number may be associated with increased consensus strength and hence accuracy; (iii) the anchoring effect of the analysts consensus revisions makes his predictions are biased, overvaluating the assets; (iv) analysts need to have greater caution in times of economic turbulence, noting also foreign markets such as the USA. For these may result changes in bias between optimism and pessimism; (v) effects due to changes in bias, as increased pessimism can cause excessive increase in purchase recommendations number. In this case, analysts can should be more cautious in analysis, mainly for consistency between recommendation and the expected price; (vi) the experience of the analyst with the asset economic sector and the asset contributes to the improvement of forecasts, however, the overall experience showed opposite evidence; (vii) the optimism associated with the overall experience, over time, shows a similar behavior to an excess of confidence, which could cause reduction of accuracy; (viii) the conflicting effect of general experience between the accuracy and the observed return shows evidence that, over time, the analyst has effects similar to the endowment bias on assets, which would result in a conflict analysis of recommendations and forecasts ; (ix) despite the focus on fewer sectors contribute to the quality of accuracy, the same does not occur with the focus on assets. So it is possible that analysts may have economies of scale when cover more assets within the same industry; and finally, (x) was possible to develop a proposal for classification analysts to consider both returns and the consistency of these predictions, called Analysis coefficient. This ranking resulted better results, considering the return / standard deviation.Submitted by Melquiades Pereira de Lima Junior (melquiades.pereira@ifrn.edu.br) on 2016-06-19T23:11:38Z No. of bitstreams: 1 Tese_Melquiades.pdf: 1014458 bytes, checksum: 7dba1bb53ed6489f47d7ea2d7f98f79c (MD5)Approved for entry into archive by Jose Yvan Pereira Leite (jyp.leite@ifrn.edu.br) on 2016-06-20T10:55:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Melquiades.pdf: 1014458 bytes, checksum: 7dba1bb53ed6489f47d7ea2d7f98f79c (MD5)Made available in DSpace on 2016-06-20T10:55:03Z (GMT). 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