A pesquisa apresenta um estudo sobre a superioridade dos analistas de mercado com relação aos modelos random walk na previsão de resultados futuros das empresas brasileiras de capital aberto a curto e longo prazo. A literatura tradicional indica superioridade irrestrita dos analistas de mercado sobre os modelos de séries temporais por conta das vantagens de tempo e informação desses agentes. No entanto, estudos recentes da literatura internacional apontam para a necessidade de reavaliação dessa superioridade indicando que, para determinadas características da empresa e principalmente para estimativas de longo prazo, não se verifica superioridade dos analistas com relação aos modelos de séries temporais. Partindo desses achados, essa pesquisa defende a TESE de que para o caso brasileiro a superioridade dos analistas não é irrestrita. Este trabalho avalia as previsões de lucro dos analistas e dos modelos random walk, simples e com crescimento, a curto e longo prazo, para as empresas brasileiras de capital aberto no período de 2010 a 2015. Os dados foram obtidos via plataforma da Thomson Reuters®, nas bases de dados do I/B/E/S® e Thomson Financial. Seguindo a literatura, foram utilizados testes de diferença de média. Como diferencial da pesquisa, foi realizada uma análise de dados em painel no sentido de permitir uma avaliação mais precisa sobre os determinantes da superioridade dos analistas para o caso brasileiro. Ainda, foi proposto um modelo de regressão linear simples para avaliar o conteúdo informacional das previsões dos analistas de mercado e dos modelos random walk. Os resultados indicam: i) maior acurácia de previsão paras os modelos random walk simples quando comparados com os modelos de random walk com crescimento; ii) para a amostra total, nota-se maior acurácia da previsão dos modelos random walk a curto e longo prazo, com superioridade dos analistas apenas para previsões com três meses de defasagem; iii) além da defasagem de previsão, a variabilidade dos lucros, a quantidade de analistas, a dispersão das estimativas dos analistas, o tamanho da empresa, o resultado positivo ou negativo, a listagem em índice de mercado e a idade da empresa no mercado de capitais são fatores que alteram a superioridade dos analistas para o caso brasileiro; iv) maior conteúdo informacional das previsões random walk para previsão de lucros futuros das empresas. Esses resultados são importantes nas decisões de investimento. Ainda, os achados são relevantes para pesquisas da área de finanças e contabilidade que utilizam essa variável para responder a diferentes questões de pesquisa, uma vez que, ao contrário do apontado pela literatura internacional, as evidências sugerem superioridade de previsão dos modelos random walk quando comparados às previsões dos analistas de mercado / The research presents a study regarding the superiority of market analysts in relation to the random walk models in the forecast of future results of Brazilian companies in the short and long term. The traditional literature indicates unrestricted superiority of market analysts on time series models because of the time and information advantages of these agents. However, recent studies in the international literature point to the need for a reassessment of this superiority, indicating that, for certain company characteristics and especially for long-term estimates, there is no superiority of analysts with respect to time series models. Based on these findings, this research advocates that in the case of Brazil, the superiority of analysts is not unrestricted. This paper evaluates the analysts\' forecasts and the random walk models, both simple and with growth, in the short and long term, for Brazilian publicly traded companies during the period from 2010 to 2015. Data was obtained via the Thomson Reuters® platform, in the I/B/E/S® and Thomson Financial®databases. Following the literature, mean-comparison tests (t-test) were used. As a research differential, a panel data analysis was carried out in order to allow a more precise evaluation of the determinants of analysts\' superiority for the case of Brazil. Furthermore, a simple linear regression model was proposed to evaluate the informational content of market analysts\' forecasts and random walk models. The results indicate: i) greater accuracy of prediction for the simple random walk models, when compared to the random walk models with growth ii) that for the total sample, we can see a greater accuracy of the forecast of random walk models in the short and long term, with analyst superiority only for forecasts with a 3-month lag; (iii) in addition to forecast lag, profit variability, analyst size, dispersion of analysts\' estimates, company size, positive or negative result, market index listing and age of the company in the capital market are factors that alter the superiority of the analysts in the case of Brazil; iv) greater informational content of the random walk forecasts for the prediction of future companies\' profits. These results are important for investment decisions. Moreover, the findings are relevant for research in the field of finance and accounting that use this variable to answer different research questions, since, contrary to the international literature, the evidence suggests forecasting superiority of the random walk models when compared to the market analysts\' forecasts.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-28032018-163418 |
| Date | 29 January 2018 |
| Creators | Rafael Confetti Gatsios |
| Contributors | Fabiano Guasti Lima, Luiz Eduardo Gaio, Elizabeth Krauter, Antonio Lopo Martinez, Wilson Toshiro Nakamura, Rodrigo Lanna Franco da Silveira |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Controladoria e Contabilidade, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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