Enhancing the accuracy of the EPS estimates consensus using a meta-model

Abstract

El beneficio por acción es considerado como como uno de los factores más relevantes en la determinación del precio de acciones y valor de empresas. Así́ pues, aparte de que la mayoría de los inversores individuales basan sus decisiones de inversión en este ratio, el EPS estimado es crucial en la valoración de empresas y acciones. Debido a su importancia, uno de los objetivos de los analistas es estimar el EPS. Aunque los analistas tengan poder predictivo, es importante tener en cuenta el porcentaje de error en sus predicciones ya que las sorpresas causadas el desvío del EPS real del estimado influyen enormemente en el mercado. Empresas que reportan EPS mayores que los esperados suelen experimentar una apreciación de las acciones y viceversa. Así́ pues, las desviaciones de las estimaciones de los analistas pueden derivar en fluctuaciones de los precios de acciones de acuerdo con la hipótesis del mercado eficiente. Teniendo todo lo anterior en cuenta, este trabajo estudiará, en primer lugar, los efectos que tienen en el mercado las desviaciones del EPS de sus predicciones. En segundo lugar, se calcularán los errores de predicción a la hora de estimar el EPS de distintos brókeres y, por último, se diseñará́ un metamodelo a partir de las estimaciones individuales de analistas EPS. La eficacia de este metamodelo será́ después comparada con aquella de los analistas para estudiar si hay margen de mejora en cuanto a las predicciones del EPS.

Earnings per share is considered one of the most relevant factors in determining the price of shares and the value of companies. So, apart from the fact that most individual investors base their investment decisions on this ratio, the estimated EPS is crucial in the valuation of companies and stocks. Due to its importance, one of the objectives of analysts is to estimate the EPS. Even though analysts have predictive power, it is important to take into account the percentage of error in their predictions as surprises caused the influencer's estimated actual EPS to drift from the market influencer. Companies that report higher-than-expected EPS typically experience stock appreciation and vice versa. Thus, deviations from analyst estimates can lead to fluctuations in stock prices in accordance with the efficient market hypothesis. Taking all of the above into account, this paper will study, first of all, the effects that EPS deviations from their predictions have on the market. Secondly, the prediction errors will be calculated when estimating the EPS of different brokers and, finally, a meta-model will be designed based on the individual estimates of EPS analysts. The effectiveness of this meta-model will then be compared with the accuracy of simple mean EPS consensus estimates to explore whether there is room for improvement in terms of EPS predictions.