6 ANALYS
Kapitlet består av en analys av utfallet för respektive undersökning. Resultaten kopplas ihop med tidigare redovisade studier, samt egna reflektioner.
6.1 Samtliga sektorer Q1 2001 Q4 2008
Resultatet för hela urvalet är signifikant på en konfidensnivå på 96,9 procent, vilket tyder på att analytikerna är överoptimistiska i sina prognoser.
Analytikerna ligger i snitt 8,3 procent över de verkliga utfallet men medianvärdet visar att analytikerna ligger i linje med det verkliga utfallet. Detta resultat indikerar att analytiker tenderar att vara överoptimistiska i sina prognoser, vilket bekräftar tidigare studie av konsensusprognoser gjord av De Bondt & Forbes (1999).
Det positiva β -värdet för perioden visar på en marginell men signifikant underreaktion från analytikerna i sina prognoser. Amir & Ganzach (1998) menar att beteendemönstret försiktighet är en bidragande orsak till underreaktion hos analytikerna. Detta kan även ligga bakom våra resultat, då de visar på att analytikerna underreagerar men samtidigt är överoptimistiska. Då analytiker visat sig vara mer villiga att lämna sina referenspunkter och justera upp prognoserna vid positiv information, bidrar den negativa informationen till försiktighet. Denna försiktighet bidrar till att analytiker inte justerar ned sina prognoser tillräckligt. Underreaktionen bidrar till att prognoserna i dessa fall överstiger de verkliga utfallen. Det kan även förklaras av resultaten från tidigare studier om flockbeteende. Analytiker undviker att vara först att presentera negativ information, av rädsla från att avvika från övriga.
R2adj -värdet ligger på 92,0 procent och visar på en hög förklaringsgrad. De höga förklaringsgraderna är genomgående för samtliga undersökningar och visar på märkbart högre värden än tidigare studier. Anledningen till de höga förklaringsgraderna i vår studie tror vi kan ha sin förklaring i att vi valt att studera ett högre led i resultaträkningen. Då vi valt att
fram till att just oväntade skattejusteringar kan ha en stor inverkan på det slutgiltiga resultatet och då även sambandet mellan variablerna.
6.2 Sektorsvis Q1 2001 Q4 2008
Vid test av olika sektorer visar α-värdena på en stor spridning. De sektorer som enligt vår empiri visar indikationer på överoptimism är sektorerna Energi, Material, Finans, Industri, Hälsovård samt Telecom med negativa α-värden. Lägsta α-värde på -0,119 är i Energisektorn, vilket tyder på överoptimism i prognoserna. Däremot är det endast Industrisektorn och Hälsovård som visar på statistiskt signifikanta värden med en konfidensnivå på 98,3 procent respektive 92,4 procent. Industrisektorn har även det högsta absoluta medelfelet jämfört med de övriga. Industrisektorn kännetecknas då inte bara utav överoptimism, utan är även den sektor som analytikerna har störst fel och därmed lägst träffsäkerhet.
Samtliga β- värden är signifikanta med ett p-värde på 0,000. De sektorer som analytikerna
tenderar att systematiskt underreagera är Industri, Hälsovård, Finans och Telecom. Analytiker för Finanssektorn tenderar att underreagera med nio procent, vilket kan bero på att analytikerna är försiktiga med att justera ned eller upp sina prognoser. Det kan ha sin förklaring i att Finanssektorn är förhållandevis konjunkturkänslig. Bolagen tillhörande Finanssektorn har under den studerade tidsperioden påverkats av konjunktursvängningar i högre grad än vad analytiker förutspått.
Förklaringsgraden (85,3 procent) som är den lägsta av samtliga ger även indikationer på att felmarginalerna inte enbart kan förklaras av avvikelser när resultatet är nära noll. Patz (1989) fann i sin studie liknande resultat, att Industrisektorn var den mest svårprognostiserade i jämförelse med övriga sektorer. Anledningen till graden av överoptimism och låg träffsäkerhet i sektorn Industri tror vi kan förklaras av att sektorn innefattar företag som tillverkar varor och tjänster som är mer konjunkturkänsliga än övriga sektorer. Detta bidrar till att konjunkturella svängningar får en stor inverkan på dessa företags resultat, vilka kan vara svåra för analytiker att förutse.
I sektorn Sällanköp och Dagligvaror är analytikerna systematiskt pessimistiska eftersom α-värdet är positivt, 0,052 respektive 0,162. Sektorerna har även en relativt hög konfidensnivå på 87,5 respektive 85,6 procent. Dagligvarusektorn är enligt resultatet från vår empiri den
sektor som visar sig vara mindre svår att prognostisera i jämförelse med Industrisektorn. De absoluta felmarginalerna är signifikant lägre än för Industrisektorn. Detta indikerar på högre träffsäkerhet, vilket även överrensstämmer med Patz (1999) resultat. Samtliga procentuella felmarginaler är låga för Dagligvaror i förhållande till övriga sektorer och även de absoluta felmarginalerna är förhållandevis låga. Dagligvarusektorn är till skillnad från Industrisektorn mindre känslig för konjunktursvängningar, vilket vi tror kan förklara den högre träffsäkerheten.
6.3 Storleksindelning Q1 2001 – Q4 2008
Vid indelning av urvalet efter storlek kan en märkbar skillnad mellan bolag noterade på Mid Cap och Large Cap urskiljas. Analytiker för mindre bolag visar på sämre träffsäkerhet och är systematiskt positiva i sina prognoser. Nollhypotesen för Mid Cap förkastas på en konfidensnivå på 96,4 procent. Detta styrks även av de absoluta felmarginalerna för Mid Cap, som visar på signifikant större fel än för Large Cap.
Detta resultat bekräftar hypotesen om att träffsäkerheten varierar beroende på företagens storlek. Anledningen till detta tror vi kan vara att intresset för Mid Cap -bolag i allmänhet är mindre än för Large cap bolag. Färre, samt mindre erfarna analytiker, mindre genomsnittlig tid som läggs ned på bevakning av bolagen samt investerarkommunikation är troligen några faktorer som bidrar till den bristande kvalitén i prognoserna. Patz (1989) och Bhushnan (1989) förde liknande resonemang i sina studier om att bättre träffsäkerhet förelåg i analyser avseende större företag.
Analytikerna som bevakar Mid Cap bolag tenderar även att överreagera medan analytiker som täcker Large Cap bolag tenderar att underreagera på vinstinformation. Båda p-värden för β är
signifikanta. Detta tror vi kan bero på att analytiker för Large Cap bolag är mer försiktiga. Anledningen till det kan ha sin förklaring i att det finns ett större intresse för de bolagen. Det kan även ha sin orsak i att de större bolagen täcks av fler och mer erfarna analytiker. Av karriärmässiga skäl finns det därmed incitament för att undvika att presentera prognoser som avviker från mängden, vilket i framtiden skulle kunna resultera i minskat förtroende. Det finns
6.4 Kvartalsvis Q1 2001 – Q4 2008
Vid analysen för de olika kvartalen visar resultatet på en anmärkningsvärd trend. Prognoserna för kvartal tre och fyra är mindre träffsäkra och mer överoptimistiska än för de två föregående kvartalen. Kvartal fyra är det som visar på störst överoptimism. Kvartal tre samt fyra är även det enda kvartalen som visar på signifikanta resultat på en konfidensnivå på 97,1 respektive 96,6 procent. Den procentuella felmarginalen styrker detta resultat då kvartal fyra innefattar störst negativa fel. Även felmarginalen i absoluta tal redovisar liknande resultat för kvartal fyra. β-värdena visar däremot inte några tecken på över – eller underreaktion för kvartal fyra.
Anledningen till den märkbara skillnaden i träffsäkerheten för kvartal fyra i förhållande till de övriga kvartalen kan bero betydande engångsposter. En anledning tror vi kan vara att företagen av redovisningstekniska skäl inför bokslut väljer att ta upp okommunicerade engångskostnader, omstruktureringskostnader och nedskrivningar i större omfattning än för de övriga kvartalen.
6.5 Sektorindelning marknadstrend Q1 2001 Q4 2008
För samtliga sektorer i urvalet under en uppåtgående marknadstrend visar resultatet på ett icke signifikant resultat, vilket innebär att det inte går att dra några slutsatser om analytiker är överoptimistiska eller överpessimistiska. Sektorsvis visar däremot Dagligvaror samt Sällanköp på signifikanta värden som visar på att analytikerna undervärderar dessa sektorers resultat under en uppåtgående marknadstrend.
För en nedåtgående marknadstrend undervärderar däremot analytikerna systematiskt marknadstrenden och har högre prognoser än verkligt utfall. Minst träffsäkra är analytikerna som bevakar bolag för sektorn Industri. Detta stödjer det tidigare resonemanget om att företag inom Industrisektorn är mer konjunkturkänsliga än övriga sektorer och påverkas mer och snabbare av svängningar på marknaden. Resultatet från studien visar även på att rådande marknadstrend inte har någon betydande inverkan på skillnader i hur analytiker reagerar på information. I båda fallen, för hela urvalet, visar β- värdena på underreaktion.
För sektorerna däremot finns det tecken som tyder på att det finns skillnader. För sektorerna Material och Industri visar resultatet på att analytiker övergår från överreaktion i en uppåtgående marknadstrend till att bli mer försiktiga och underreagera i en nedåtgående marknadstrend. Motsatta förhållanden gäller för sektorerna It och Telecom.
En anledning till att prognoserna har stor avvikelse kan vara att analytikerna tenderar att undervärdera konjunktursvängningarna och inte justerar ner sina prognoser tillräckligt. Detta kan ävenkopplas till tidigare studie om flockbeteende (De Bondt & Forbes 1999). Analytiker vill enligt denna ogärna vara först ut med att presentera negativ information, vilket troligtvis är mer vanligen förekommande i nedåtgående marknadstrend, varför det finns tecken på att de undervärderar, eller kanske medvetet väljer att inte justera ned sina prognoser i samma omfattning som vid positiv information.
Vid en jämförelse av absoluta tal visar nedåtgående marknadstrend på signifikant större fel av analytikerna än för uppåtgående. Detta kan ha sin orsak i att högre volatilitet och större osäkerhet om framtiden råder i en nedåtgående marknadstrend.
Nedan redovisas en sammanställning över de regressioner i undersökningen som visar på signifikanta resultat. Urval Antal obs α Pα β Pβ R2 adj Hela Urvalet 1484 -0,039 0,031** 1,020 0,000** 92,0% Industri 510 -0,083 0,017** 1,01 0,000** 85,3% Hälsovård 105 -0,110 0,076* 1,05 0,000** 95,6% Mid Cap 328 -0,087 0,036** 0,97 0,000** 90,1% Q3 340 -0,077 0,029** 1,04 0,000** 93,1% Q4 340 -0,107 0,034** 1,00 0,000** 87,9%
Sällanköp - uppåtgående markn. trend 94 0,111 0,053* 0,944 0,000** 90,0% Dagligvaror - uppåtgående markn. trend 44 0,203 0,091* 0,977 0,000** 95,6% Samtliga nedåtgående markn. trend 670 -0,067 0,026** 1,010 0,000** 91,2% Industri - nedåtgående markn. trend 240 -0,148 0,004** 1,040 0,000** 85,6% Tabell 6.5.1 Sammanställning över signifikanta värden från samtliga regressionsanalyser
*= Signifikant på 10 procent **= Signifikant på 5 procent