À medida que a StarMine SmartEstimate® se aproxima do seu 20º aniversário, Tim Gaumer oferece uma descrição geral de como a solução de modelos financeiros continuou tendo um grande desempenho e proporcionando valor aos investidores.
- A pesquisa recente levada a cabo pela Refinitiv mostra que a StarMine SmartEstimate continua sendo tão preditiva hoje quanto era há 20 anos.
- A StarMine SmartEstimate continua sendo a versão mais precisa das previsões do consenso dos analistas e prediz a direção de suas futuras revisões.
- Quando é comparada com as previsões do consenso, a StarMine SmartEstimate prognostica as surpresas de lucros e a direção dessas surpresas.
Para obter mais informação baseada em dados em sua caixa de entrada, cadastre-se no boletim semanal da Refinitiv Perspectives.
A StarMine SmartEstimate (SE) é uma reavaliação das estimativas dos analistas I/B/E/S. Atribui mais importância às estimativas mais recentes e aos analistas mais precisos.
Alocar uma maior ponderação às estimativas dos analistas historicamente mais precisos sobre uma empresa em particular funciona porque é uma habilidade constante. Aqueles analistas que estiveram entre os mais precisos no passado têm aproximadamente quatro vezes mais probabilidades de permanecer nessa categoria do que de cair naquela dos menos precisos.
Quando é comparada com a média ponderada de I/B/E/S (ou estimativa de “consenso”), a diferença porcentual entre ambas é chamada de porcentagem da StarMine Predicted Surprise (PS%).
Quando há uma diferença significativa de mais de ± 2%, a porcentagem da Predicted Surprise prognostica a direção das surpresas de lucros corretamente em aproximadamente 70% das vezes. Quanto maior for o PS%, maior será a porcentagem de acertos. Os sinais de confirmação, como as revisões da média na mesma direção, também melhoram sua precisão. Para mais informação, solicite uma cópia de nosso White Paper SmartEstimates e Predicted Surprise: Interpretação e precisão.
A origem da StarMine SmartEstimate
Como a SmartEstimate surgiu
A origem da SmartEstimate remonta ao final da década de 1990 e à fundação da StarMine. Antes de ser adquirida pela Reuters em janeiro de 2008, a StarMine era uma empresa privada independente respaldada por capital de risco. Era basicamente uma das primeiras empresas de FinTech (antes que o termo fosse cunhado).
O início remonta ao fundador e diretor geral da StarMine, Joe Gatto. Eu entrei em contato com ele para falar da gênese da SmartEstimate.
Ele me disse: “Eu me lembro de que, lá pelo ano de 1995, tentava avaliar quantitativamente o investimento na DELL. Sabia que as estimativas precisas dos lucros futuros eram fundamentais por duas razões. Em primeiro lugar, os lucros futuros servem como nível de referência para comparar com o preço (o “E” de P/E). Em segundo lugar, os lucros futuros significam uma taxa de crescimento e as empresas com maior crescimento têm um P/E (na sigla em inglês) mais alto. Portanto, conseguir um melhor E a futuro é duplamente essencial para a valorização.
“Eu vi as estimativas da Dell (na CompuServe via modem de acesso telefónico). A estimativa mais alta para o seguinte ano fiscal foi de 4,14 dólares, a estimativa mais baixa foi de 1,98 dólares, e a média das estimativas dos analistas foi de aproximadamente 3 dólares por ação.
“Eu fiquei rindo porque a média era chamada de “consenso”. A palavra “consenso” geralmente significa “acordo”, mas é claro que não havia acordo entre os analistas da Dell. Isso me levou a pensar em medir a precisão dos analistas no passado e criar automaticamente estimativas mais inteligentes colocando mais peso nos analistas mais precisos”,
“Demorei alguns anos em aprofundar a ideia e conseguir fundos para criar uma empresa. E assim nasceu a StarMine”.
É possível que a StarMine seja mais conhecida por seu método para medir objetivamente o desempenho dos analistas do lado da venda. Atualmente, os melhores analistas do setor recebem os “Prêmios StarMine” em muitos países do mundo.
Gatto recrutou uma excelente equipe de gestão (a contratação foi uma de suas grandes habilidades). Ele foi acompanhado por David Lichtblau, como vice-presidente de gestão de produtos e marketing; Lyle Tripp, como diretor de tecnologia; Vinesh Jha, como diretor de pesquisa quantitativa e Haim Mozes, professor da Universidade de Fordham – que tinha estado pesquisando sobre os grupos de revisão –, como consultor.
Juntos criaram a SmartEstimate. Esse e outros modelos quantitativos posteriores construíram a empresa e sua reputação de desenvolver análise de classificação de valores rentáveis. A equipe de gestão da StarMine aumentou as vendas até chegar a 33 milhões de dólares anuais de receita recorrentes e a StarMine entrou na lista Inc 500 de empresas americanas de crescimento mais rápido durante três anos consecutivos antes de ser adquirida pela Reuters.
Passado e presente
Visto no aplicativo de pesquisa original da StarMine Professsional, a SmartEstimate e a Predicted Surprise tinham este aspecto:
Em janeiro de 2021, a SmartEstimate da Entain Plc, em azul, aumentou muito por cima da média I/B/E/S, em ouro.
Ficou 2,8% por cima, o que representa a porcentagem da Predicted Surprise prevista. Observe, na parte superior, que a StarMine calcula essas métricas não só em EPS, mas sobre uma série de estimativas que os analistas enviam a I/B/E/S. De fato, a precisão do Predicted Surprise Revenue na previsão da direção das surpresas posteriores é ainda superior à do EPS, com uma taxa de precisão histórica de 78%.
A tabela abaixo mostra a formulação de EPS SmartEstimate da Entain.
A maior ponderação é outorgada ao analista mais preciso com uma estimativa muito recente. Os analistas recebem de 1 a 5 estrelas, sendo 5 a mais precisa. Normalmente apareceria o nome do analista e da agência de valores; aqui foram apagados para proteger a propriedade intelectual dos brokers.
A seguir, mostramos as mesmas vistas que na Eikon/Workspace com imagens melhoradas. Isso pode ser encontrado na vista “Estimativas detalhadas” (ESTD).
Os dados estão codificados por cores; verde brilhante (ou vermelho) quando uma empresa tem uma grande porcentagem de Predicted Surprise positiva (negativa), uma grande porcentagem positiva (negativa) de “Revisão média” ou uma “Estimativa audaz” positiva (negativa).
Há também uma coluna adicional na seção do analista titulada “% de diferença a respeito da média”, que é um gráfico de barras que mostra o desvio entre a estimativa do analista e o consenso. Isto permite aos usuários identificarem facilmente os valores atípicos ou ordenar a coluna para ver quantos analistas estão por cima ou por baixo do consenso.
Desempenho e persistência
Já publicamos os resultados da porcentagem de precisão da SmartEstimate e Predicted Surprise três vezes durante sua existência.
O primeiro conjunto de dados foi publicado em 2001. Nele, foi analisada a taxa de sucesso da predição da surpresa dos lucros a respeito dos componentes do Russell 3000. A taxa de sucesso foi de quase 70% e consistente tanto nas ações de grande e pequena capitalização quanto no crescimento em relação aos de valor e por setor. Além disso, quanto maior era a surpresa prognosticada, mais precisa era a predição.
A segunda vez que publicamos os resultados de precisão foi no white paper da StarMine de fevereiro de 2009 já citado, SmartEstimates and the Predicted Surprise: Interpretação e Precisão. Nele se encontraram resultados semelhantes:
“1) A SmartEstimates é sistematicamente mais precisa do que o consenso;
2) Quando a SmartEstimates difere do consenso em 2% ou mais, o sinal prediz com sucesso a direção da surpresa real com uma taxa de sucesso de aproximadamente 70% em todas as regiões, topes de mercado, setores e medidas financeiras; e
3) A SmartEstimates demonstra uma maior precisão na hora de predizer as surpresas de lucros quando vão acompanhados de revisões de consenso na mesma direção”.
Nossa análise mais recente a respeito da sua precisão foi publicada em um documento de 2018, An update on the performance of the StarMine SmartEstimate and Predicted Surprise. Originalmente foi escrito por Maria Vieira, Ph.D., Hugh Genin, Ph.D. e Shirley Birman da equipe de Pesquisa Quantitativa da StarMine, dirigida por Joe Rothermich.
O documento analisou as taxas de sucesso para dois períodos diferentes: desde 1/1/1998 até 30/11/2008 e desde 1/12/2008 até 30/11/2017. Comprovou que “o desempenho do modelo ficou essencialmente sem mudanças ao longo dos anos para diferentes setores, capitalizações e regiões”.
Além disso, acrescentou: “A SmartEstimate continua demonstrando uma maior precisão do que o consenso dos analistas, e a Predicted Surprise continua predizendo com exatidão as surpresas reais. Este desempenho duradouro destaca como os modelos da StarMine estão formulados de forma sólida baseando-se em anomalias de comportamento duradouras, e como continuam contribuindo com valor para os investidores”
Potenciação dos modelos quant da StarMine
Como estimativa mais precisa, a StarMine utiliza o SmartEstimate em seus modelos quantitativos de classificação de ações sempre que é necessária uma estimativa prospectiva. Foi aplicada pela primeira vez ao que agora é chamado de Modelo de Revisões de Analistas (ARM, na sigla em inglês).
Os dados de entrada são as mudanças nas estimativas de elementos das demonstrações financeiras na demonstração de resultados e em vários períodos fiscais. Utilizam a porcentagem da Predicted Surprise como sinal de reforço. Também levam em conta as mudanças nas recomendações de compra/venda/retenção dos analistas.
Outros modelos da StarMine que incorporam a SmartEstimate incluem o modelo de Valorização Relativa, que utiliza proporções de valorização tanto retrospectivas como prospectivas. Outro enfoque de valorização é o modelo de Valorização Intrínseca. Começa com a SmartEstimate e depois ajusta o viés de otimismo que encontramos nas estimativas no longo prazo, especialmente entre as empresas de crescimento mais rápido.
Além dos modelos geradores de alfa, podemos encontrar a SmartEstimate no modelo SmartRatios Credit Risk. Esse, igual que o modelo de Valorização Relativa, utiliza tanto os ratios reais históricos quanto os ratios futuros a 12 meses.
Obtenha mais informação sobre o conjunto de modelos e análise da StarMine.
Veja: StarMine – O modelo de alfa combinado
Resultados do boletim
Desde há muitos anos, minha equipe de pesquisa e eu temos estado nos esforçando e publicando nossas próprias predições de cinco empresas que prognosticamos que obterão bons resultados e cinco que não obterão bons resultados durante cada temporada.
Nos últimos 36 trimestres, nossas predições nos Estados Unidos foram 75% precisas. Superamos o desempenho da porcentagem da Predicted Surprise, na qual se baseiam nossas previsões, aplicando umas poucas regras e uma leve superposição humana.
Na Europa e Ásia, onde temos um histórico mais breve de publicação de previsões, tivemos uma precisão de 83% na Europa durante os últimos três anos. Na Ásia, exceto no Japão, a precisão foi de 73%. Há um ano publicamos nossa primeira previsão para o Japão para o ano fiscal de 2009 e acertamos 9 de 10 direções.
Mais precisos ainda em tempos de incerteza
Poderia ter sido prognosticado que o ano de 2020 iria colocar à prova a precisão destas métricas.
A economia mundial sofreu um forte impacto durante um duro fechamento e muitas empresas e indústrias foram gravemente afetadas. Como podia se esperar que os analistas do lado da venda publicassem estimativas de benefícios precisas?
De fato, a SmartEstimate e Predicted Surprise se destacaram nesses tempos de incerteza.
As quatro predições que publicamos para a América do Norte tiveram uma precisão média de 90%. Nossa predição para a Europa/UKI foi 100% correta, obtendo 10 de 10. E os resultados para a Ásia também estiveram por cima da média, atingindo 80% de acerto.
A pesar da extraordinária persistência e precisão no longo prazo da StarMine SmartEstimate, ela obteve alguns de seus melhores resultados durante estes tempos de incerteza e continua proporcionando um grande valor para os investidores.
Joe Gatto ideou a SmartEstimate para resolver um problema que ele tinha. Estava procurando um “acordo” de consenso onde não tinha. Talvez por esse motivo é que novamente funcionou tão bem no ano de 2020. Talvez nunca tivesse sido um ano com tão poucas opiniões consensuadas sobre as previsões de rentabilidade, ou sobre muitas outras coisas.
A SmartEstimate e outros modelos quantitativos e analíticos da StarMine estão disponíveis na mesa da Eikon/Workspace e em QAD/QAC ou como feed para os investidores quânticos.
