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Lo que los datos tradicionales no le dirán en esta temporada de ganancias

La temporada de ganancias es una prueba crucial de los flujos de trabajo de los analistas y administradores de carteras. Los analistas que pueden generar ideas únicas y tomar decisiones informadas y precisas con rapidez pueden mantenerse a la vanguardia. Aquellos que están atrapados en flujos de trabajo anticuados que les impiden descubrir datos interesantes podrían quedar rezagados.

El análisis fundamental tradicional, que se centra principalmente en los estados de resultados de una empresa como la ganancia por acción e ingresos, ya no es suficiente por sí solo. Las métricas tradicionales a menudo se pueden gestionar, las empresas podrían activar un mecanismo para monetizar tanto como sea posible de inmediato, pero eso podría alejar a clientes potenciales. A menudo hacen concesiones que dañan las métricas financieras tradicionales para obtener más clientes, bajo el supuesto de que más clientes ahora conducirán a mucho más dinero en el futuro. Los datos no tradicionales son cada vez más esenciales para que los analistas puedan diferenciarse y ayudar a sus empresas a generar alfa.

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Hoy en día se trata de ser el primero en llegar al mercado con datos únicos y lo que puede hacer con ellos. Esto significa disponer de las herramientas adecuadas para aprovecharlas en la generación de mejores ideas y sistemas sofisticados para procesar datos de manera eficiente. En conjunto, esta máquina de datos bien engrasada está lista para dejar a los analistas y administradores de carteras con ventaja para los resultados en cada temporada de ganancias.

“Los datos alternativos y no tradicionales se han vuelto tan integrales para los modelos financieros que algunos tipos de datos alternativos son casi necesarios para tener éxito. Los inversionistas que no los están utilizando están en desventaja porque no están obteniendo el panorama completo”, dijo Grant Gordon, gerente de productos de Bloomberg.

Combinar datos cada vez más granulares

Los datos no tradicionales y alternativos son una categoría en crecimiento que puede incluir cualquier cosa, desde el clima a los datos de transacciones de tarjetas de crédito hasta las ventas de Rx y el precio de venta promedio para un constructor de viviendas.

La gran cantidad de datos que se genera se ha incrementado en los últimos 18 meses debido a que más personas han estado pasando mucho tiempo en sus hogares trabajando y comprando en línea. El resultado ha sido más datos de redes sociales, compras en línea o datos de navegación por internet, todo lo cual puede ayudar a hacer un seguimiento y predecir una recuperación económica.

Una métrica de datos alternativos que ha capturado los titulares recientemente son los datos de geolocalización de los teléfonos inteligentes. Los datos pueden mostrar si las personas se están quedando en sus hogares, comenzando a moverse alrededor de sus barrios o patrones de tráfico casi normales. Eso puede derivar en extrapolaciones sobre el tráfico en tiendas en regiones específicas, barrios o tiendas.

Otro tipo de datos sobre movilidad, como las tendencias del transporte público o el recuento de pasajeros en los controles de seguridad de los aeropuertos, podría utilizarse para prever los desplazamientos. El acceso electrónico a los edificios de oficinas muestra los índices de ocupación de los inmuebles comerciales, mientras que las reservas de OpenTable para restaurantes y los datos sobre la percepción de los consumidores ilustran las tendencias de la hostelería.

Cuando UPS informó sus resultados del segundo trimestre de la temporada de ganancias anterior, reportó ganancias por acción y ventas superiores a las estimaciones de los corredores. Por lo general, un buen resultado como este conduce a un mejor desempeño de la acción (las estimaciones están incorporadas en el precio de la acción, el mejor desempeño respecto de las estimaciones conduce a un aumento del precio de la acción). Sin embargo, después de su informe de ganancias la acción de UPS cayó un 7% ese día, el mayor descenso en nueve meses. Eso se debe a que las no tradicionales métricas/KPI (indicadores clave de desempeño), incluido el volumen promedio de los paquetes diarios, fue inferior a las expectativas de los corredores y esos son los números reales que impulsan el desempeño de la empresa y cuentan la historia completa.

Los inversionistas interpretaron el descenso en el volumen de los paquetes como un indicio de que la tendencia de la demanda fomentada por la pandemia y que había impulsado al alza la acción, se estaba ralentizado.

La ventaja de Bloomberg

Cuando se trata de mejorar los flujos de trabajo a través de datos alternativos y no tradicionales, la amplitud y capacidad de análisis de Bloomberg proporcionan a los usuarios un salto cualitativo.

Bloomberg siempre está creciendo y mejorando. Debido a su posicionamiento histórico en la industria y su experiencia, Bloomberg tiene la capacidad y los recursos para desarrollar análisis para mantener a sus clientes competitivos.
“Tomamos datos desordenados, no estructurados a los que antes era difícil acceder, y los hacemos accesibles en una sola pantalla. Luego lo combinamos todo en un número de consenso”, dijo Gordon.

Bloomberg puede capturar partidas que otros pasan por alto. Más allá de los datos financieros habituales (como las ventas, ganancia neta, ingresos, EBITDA, etc.) Bloomberg también captura datos granulares como la cantidad de teléfonos inteligentes o vehículos eléctricos vendidos o el precio promedio de venta por unidad o desempeño dentro de las unidades de negocios, marcas, países o regiones. Los datos se capturan a medida que son informados por las empresas y luego se alinean con las estimaciones.

A través de la función financiera de la empresa (MODL), los usuarios de la Terminal Bloomberg obtienen acceso a los perfiles de empresas mejorados de más de 3.000 valores.

MODL proporciona todos los datos informados en todas las regiones.

MODL combina divulgaciones detalladas con las expectativas y modelos de los analistas. Para una empresa como Netflix, MODL proporciona todos los datos informados reales, estimaciones de corredores y estimaciones de Bloomberg para el número de membresías pagadas en diferentes regiones y el ingreso promedio por suscriptor en todas las regiones.

Bloomberg alinea los resultados con las estimaciones para que los analistas puedan visualizar fácilmente las expectativas frente al historial antes de los resultados. Una vez que la empresa informa las ganancias, los datos actualizados rápidamente identifican en minutos dónde una empresa superó o quedó rezagada en los resultados respecto de las estimaciones.

Evaluar las estrategias de inversión

La BQuant de Bloomberg es una herramienta de desarrollo interactiva que ayuda a los usuarios a gestionar los datos y evaluar las estrategias de inversión. Permite a los usuarios construir, probar y compartir la investigación. Y combina el rico universo de datos de Bloomberg con análisis con bibliotecas de análisis cuantitativo y visualizaciones interactivas compartibles. Los usuarios pueden manipular y analizar los datos para la investigación cuantitativa, incluido el análisis de factores y compartirlos a través de visualizaciones interactivas.

Sin importar dónde los analistas obtienen sus datos, deberían asegurarse de que los proveedores les proporcionen información oportuna y relevante para mantenerse al tanto. La amplitud de los datos y las herramientas de análisis de Bloomberg ayudan a los analistas y a los administradores de carteras a diferenciarse y hacer recomendaciones más rápido. Si está interesado en aprender más sobre MODL, BQuant u otras soluciones de Bloomberg para ayudarlo a obtener datos diferenciados, solicite una demostración gratuita de nuestra herramienta.

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