Un'applicazione degli studi della finanza comportamentale sugli errori di previsione degli analisti finanziari sugli EPS di società quotate italiane. I risultati ottenuti mostrano la presenza di un eccessivo ottimismo nelle previsioni. Dall’istogramma di pagina 4 e 5 si vede che per le 70 società quotate del campione, la maggior parte dei valori sono negativi e in particolare nel 2009. Nella pagina seguente, la tabella mostra un errore di previsione crescente in valore assoluto e stesso discorso vale per il grado di dispersione. Questo perché nei periodi di crisi, gli analisti non “sembrano” capaci di prevederne gli effetti sugli utili delle società analizzate e data la tendenza verso l’ottimismo, l’errore di previsione è ancora più elevato, contribuendo ad amplificare la percezione della crisi.. Confrontando i risultati per settore attraverso il calcolo dell’errore di previsione medio, come mostrato dalla tabella di pagina 7, si vede chiaramente che la tendenza all’ottimismo è generalizzata. Osservando infine la relazione tra dimensione delle società, espressa dalla capitalizzazione di Borsa, e l’errore di previsione, si nota che all’aumentare della dimensione il grado di accuratezza migliora, sia perché gli analisti tendono a seguire società più grandi e profittevoli poiché il livello atteso di commissione è più elevato ma sia perché questo società hanno livello di trasparenza più stringenti con la conseguenza di un maggior numero di informazioni trasferite al mercato. Questo comporta uno shock sul mercato azionario italiano data la presenza prevalente di una struttura di medie-piccole imprese. Questi risultati sono dovuti, secondo gli studi di finanza comportamentale, per la presenza di errori cognitivi e trappole mentali, in particolare gli analisti sarebbero caratterizzati da overconfidence ossia dall’eccessiva fiducia in sé stessi e nelle proprie capacità predittive, da “ancoraggio” e dal “senno di poi” che li porterebbero ad attaccarsi a determinati dati e cifre e a ritenere che quelle possano essere quelle esatte per prevedere andamenti futuri. Inoltre questa tendenza generalizzata, trova spiegazione nel fenomeno detto herding behaviour secondo il quale le stime vengono costruite cercando il consenso, a tutto discapito della professionalità dell’analista e della sorte degli investitori. Dato questo contesto, per cercare di ridurre queste imperfezioni e di conseguenza l’inefficienza del mercato risulta fondamentale strutturare meglio la regolamentazione finanziaria attraverso un mix di educazione finanziaria, regole di disclosure adeguate, nonché l’incentivazione della consulenza finanziaria al servizio del cliente e non tanto agli interessi dell’intermediario, secondo le prescrizioni della finanza comportamentale.

1. Università degli Studi di Roma "Tor Vergata“
Facoltà di Economia
Corso di laurea in
Economia dei Mercati e degli Intermediari Finanziari
Tesi in Economia del Mercato Mobiliare
"L’applicazione della Prospect Theory al mercato azionario italiano durante la crisi
finanziaria”
Il Relatore
Chiar.mo Prof. Gianluca Mattarocci
La laureanda
Silvia Cerlenco
Anno accademico 2010/11

2. Dati campione
• 70 società quotate
• 10 settori: health & care, banks, personal good,
pharmaceutical, gas e multiutilities , media, nolife insurance,
household goods, financial services, real estate
• periodo di riferimento: 2007-2009
• Prezzo azionario 31/12/t
• EPS 31/12/t
• Report analisti disponibili al 2007
• Capitalizzazione di Borsa
2

3. METODOLOGIA
Dove:
EPSt = utili correnti realizzati nel periodo t
FEPSyt = utili previsti dall’analisti y nel periodo t
Pt = ultimo prezzo disponibile per il periodo t
3

4. RISULTATI 1/2
2007
2008
2009
4

5. RISULTATI 2/2
2007
2008
2009
5

6. ANNO ERRORE DI PREVISIONE
MEDIO
DEVIAZIONE STANDARD
2007 -0,05 0,22
2008 -0,13 0,73
2009 -0,30 1,08
6

7. SETTORE N. osservazioni Composizione %
Errore di
previsione medio
Health & Care 2 2,86 -0,05
Banks 11 15,71 -0,01
Personal Goods 10 14,29 -0,07
Pharmaceutical 1 1,43 0,04
Gas & Multiutilities 13 18,57 0,00
Media 6 8,57 -0,13
Nolife Insurance 5 7,14 -0,30
Household goods 9 12,86 -0,26
Financial services 7 10,00 -0,05
Real Estate 6 8,57 -0,96
TOT 70 100 -1,80
7

8. ERRORI DI PREVISIONE
errori negativi
errori positivi NA,
errori negativi,
135, 64%
errori negativi
errori positivi NA,
errori positivi, 58,
28%
errori negativi
errori positivi NA,
NA, 17, 8%
errori negativi
errori positivi
NA
8

9. ERRORI DI PREVISIONE PER MARKET
VALUE
0-2000
2000-4000
4000-6000
6000-8000
8000-10000
30000-50000
9

10. 10
Eccessivo
ottimismo
Over
confidence
Ancoraggio
Herding
behaviour
Senno di
poi

11. SOLUZIONI POSSIBILI
• Educazione finanziaria
• Regole di disclosure strutturate
• Consulenza finanziaria al servizio del cliente
11

12. GRAZIE PER L’ATTENZIONE
12