¿Influye la Industria en la Precisión de los Analistas Financieros? Evidencia de Influencia Estructural Relevante - Moroño Moreno, Álvaro
| dc.contributor.advisor | Casarrubio Feijoo, Carlos | es-ES |
| dc.contributor.author | Moroño Moreno, Álvaro | es-ES |
| dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2025-07-17T21:19:34Z | |
| dc.date.available | 2025-07-17T21:19:34Z | |
| dc.date.issued | 2026 | es_ES |
| dc.description | Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics | es_ES |
| dc.description.abstract | Este estudio examina si la industria a la que pertenece una empresa influye en la precisión con la que los analistas financieros predicen su precio futuro, y en qué medida esas diferencias son estables en el tiempo. El análisis empírico parte de empresas que formaron parte del S&P 500 en algún momento del período 2020-2025, distribuidas en 20 industrias según la clasificación sectorial de FactSet. Las diferencias entre sectores son significativas, parcialmente robustas a distintas especificaciones metodológicas, y responden a un componente estructural relevante que persiste una vez controlados los shocks temporales comunes. A su vez, la persistencia de rankings exactos es baja e intermitente, aunque un análisis mediante clustering jerárquico revela que las industrias oscilan dentro de franjas de precisión relativamente estables. La inestabilidad temporal es una característica sistémica del conjunto, no exclusiva de subconjuntos específicos. Adicionalmente, el sesgo optimista del consenso es universal, y tiende a coexistir a nivel sectorial con la imprecisión de las predicciones. | es-ES |
| dc.description.abstract | This study examines whether the industry to which a company belongs influences the accuracy of financial analysts’ price forecasts, and to what extent such differences are stable over time. The empirical analysis draws on companies that were part of the S&P 500 at any point during 2020-2025, distributed across 20 industries following FactSet’s sectoral classification. Industry differences are significant, partially robust to different methodological specifications, and reflect a relevant structural component that persists once common temporal shocks are controlled for. Exact ranking persistence is low and intermittent, yet hierarchical clustering reveals that industries oscillate within relatively stable precision bands. Temporal instability is a systemic characteristic of the full set, not exclusive to specific subgroups. Additionally, the optimistic bias of analyst consensus is universal, and tends to coexist at the industry level with forecast imprecision. | en-GB |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/101522 | |
| dc.keywords | precios objetivo, analistas financieros, heterogeneidad industrial, persistencia temporal, clustering jerárquico | es-ES |
| dc.keywords | target prices, financial analysts, industry heterogeneity, temporal persistence, hierarchical clustering | en-GB |
| dc.language.iso | es-ES | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
| dc.subject.other | KBA | es_ES |
| dc.title | ¿Influye la Industria en la Precisión de los Analistas Financieros? Evidencia de Influencia Estructural Relevante - Moroño Moreno, Álvaro | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |