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Qualität und Effizienz der Gewinnprognosen von Analysten

In dieser Studie wird die Qualität der individuellen Gewinnprognosen von Finanzanalysten sowie deren Effizienz relativ zu einer naiven Random-Walk-Prognose untersucht. Die Datenbasis für die Untersuchung umfasst 171.281 Gewinnprognosen für Unternehmen des deutschen Kapitalmarktes. Die empirischen Ergebnisse für den Zeitraum von 1995 bis 2004 deuten darauf hin, dass die Analysten nur bedingt bessere Prognosen liefern als eine einfache naive Prognose. Insgesamt sind die Prognosen der Finanzanalysten ungenau und positiv verzerrt und der naiven Prognose lediglich bis zu einem Prognosehorizont von ca. 12 bis 15 Monaten überlegen. Analysten des deutschen Kapitalmarktes unterliegen einem Überoptimismus und einer Überreaktion auf neue Informationen. Allerdings existieren in den empirischen Ergebnissen signifikante Unterschiede zwischen den verschiedenen Prognosehorizonten, den Kalenderjahren, den Fiskaljahren und den Industriesektoren. Zudem beeinflusst eine Veränderung der Gewinnentwicklung der Unternehmen die Ergebnisse signifikant. Auch ergeben sich Hinweise auf ein Earnings Game zwischen Analyst und Unternehmensmanagement. Obwohl die Analystenprognosen zumindest teilweise eine höhere Qualität als die naiven Prognosen aufweisen, sind sie als nicht bedingt effizient zu bezeichnen. Überraschenderweise berücksichtigen die Analysten nicht alle Informationen, die in der naiven Prognose enthalten sind. (JEL G14, G24)

Language
Deutsch

Bibliographic citation
Journal: Kredit und Kapital ; ISSN: 1865-5734 ; Volume: 40 ; Year: 2007 ; Issue: 1 ; Pages: 89-129

Classification
Wirtschaft
Information and Market Efficiency; Event Studies; Insider Trading
Investment Banking; Venture Capital; Brokerage; Ratings and Ratings Agencies

Event
Geistige Schöpfung
(who)
Bessler, Wolfgang
Stanzel, Matthias
Event
Veröffentlichung
(who)
Duncker & Humblot
(where)
Berlin
(when)
2007

DOI
doi:10.3790/ccm.40.1.89
Last update
10.03.2025, 11:42 AM CET

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  • Stanzel, Matthias
  • Duncker & Humblot

Time of origin

  • 2007

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