情報係数とは何ですか？

情報係数は、株価の予測の質を評価するために使用される数値です。 在庫の予測リターンと実際のリターンの違いについて説明します。 企業は情報係数を使用して、特定の財務アナリストの有効性を判断します。 情報係数が高いほど、予測は良くなります。

情報係数は、アナリストがどのように取得されたかに関係なく、アナリストの予測の最終的な成功を表します。 この数は、予測株価と実際の株価との相関係数を計算することによって取得されます。 情報係数1は、アナリストが株価を完全に予測したことを示しています。 係数0は、分析者がタイプライターを使用している平均的な猿よりも効果的ではなかったことを示しています。 有意に負の情報係数は、アナリストの予測が正反対の傾向があることを示唆しています。

予測の情報係数が高いアナリストは、雇用主にとって非常に高い価値があります。 投資銀行に、信頼性の高い株価の変化を予測できるアナリストがいる場合、この情報に基づいて大きな利益を得ることができます。 スターアナリストが、来年中に会社の株が2倍になると予測した場合、会社はこの株を大量に購入し、その価値が上昇したら売ることができます。 購入を推奨するアナリストの平均情報係数が高いほど、おそらくより安全な賭けになります。

他の人が情報を取得する前に情報を取得するのは、金融アナリストの仕事です。 彼らは、その価値についての評価を形成するために、企業に関する公開情報を研究しています。 アイデアは、アナリストがこの公開データを使用して、研究する企業に関するより良い情報を構成する高品質の予測を作成できるということです。 もちろん、情報の価値は、インサイダー取引などの違法行為の動機付けにもなります。

企業が投資からお金を稼ごうとするとき、彼らは競合他社に先んじる情報を持っていることに依存しています。 ある程度真実であることが証明されている効率的な市場仮説によれば、公開されているすべての情報は、入手可能になるとすぐに市場価格にエンコードされます。 たとえば、会社が新製品をリリースしている場合、そのリリースに関する情報が利用可能になると、株価に対する主な影響が発生します。 価格の二次的な変化は、消費者の反応や欠陥の出現などの新しい情報の結果としてのみ現れます。