Nel team quant di MDT, esploriamo a fondo i fattori poco esplorati che potrebbero aiutarci a prevedere la sovraperformance azionaria. Questi fattori possono a volte sembrare solo vagamente correlati alla performance aziendale, eppure crediamo che alcune delle nostre idee migliori siano nate da considerazioni apparentemente estrinseche. In precedenza, ad esempio, abbiamo parlato dell’età e del vantaggio competitivo dell’azienda come due fattori che riteniamo possano aiutare a prevedere la performance. Un altro fattore di questo tipo è la copertura degli analisti.
Nel 2016, i ricercatori accademici Charles MC Lee ed Eric C. So hanno scoperto che le aziende con una copertura di analisti anormalmente elevata hanno ottenuto risultati migliori rispetto a quelle con una copertura anormalmente bassa. Ma perché qualcosa di apparentemente così semplice dovrebbe fare la differenza, soprattutto considerando che il conteggio degli analisti non considera nemmeno se tale copertura sia positiva, neutrale o negativa?
Se riescono a individuare i vincitori, gli analisti avranno buoni rapporti col management.
La nostra ricerca, che si basa su quella di Lee e So, mostra che gli analisti hanno spesso motivazioni personali nel coprire le aziende. Il più delle volte, la loro copertura si concentra su fattori che si sono dimostrati in grado di promuovere la crescita del prezzo delle azioni. Ciò significa che, in generale, tendono a coprire aziende che ritengono più propense a salire che a scendere. Se riescono a individuare i vincitori, gli analisti avranno buoni rapporti con il management. Se le aziende deludono, gli analisti tendono infine ad abbandonare la copertura piuttosto che criticarle costantemente. Potrebbero non voler mettere a repentaglio i rapporti con le investment bank, anche laddove i buffer istituzionali offrono protezione, o potrebbero semplicemente preferire raccontare storie positive.
Un principio chiave del nostro modello di previsione azionaria basato su un albero decisionale è che l’aspetto più importante di un fattore è il modo in cui ci aiuta a spiegare i rendimenti nel contesto di tutti gli altri fattori. Di conseguenza, una ricerca più approfondita ci ha aiutato a scoprire una relazione tra la copertura degli analisti e i nostri fattori basati sui prezzi. Il nostro modello ha rilevato che per le aziende con prezzi azionari profondamente depressi, i risultati futuri avuto una forte correlazione positiva con la copertura degli analisti. Se la comunità degli analisti rimane fedele a un’azienda durante un periodo difficile, questo potrebbe essere un buon segno per le prospettive di ripresa del prezzo delle sue azioni.
Invece, tra i titoli azionari con momentum abbiamo osservato un comportamento diverso. La performance futura di un titolo con rendimenti recenti elevati tende a essere ancora più elevata se tale titolo è relativamente sconosciuto alla comunità degli analisti. Pertanto, ancora una volta, crediamo che il framework dell’albero decisionale sia in grado di individuare fattori di rendimento potenziali intuitivi, ma difficili da prevedere ex ante.
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