«Финансовое прогнозирование – это наука, по сравнению с которой астрология выглядит респектабельной», – сказал однажды профессор экономики Принстонского университета Бертон Малкил.

Как вы знаете, аналитики, работающие в инвестиционных банках, отслеживают работу ряда компаний (обычно из какой-то одной отрасли), оценивают их и предлагают рекомендации – продавать, покупать или держать их акции.

Однако в среднем эти аналитики продавать советуют меньше чем примерно в 5 % случаев, хотя ясно, что в цене падают акции больше, чем у 5 % отслеживаемых компаний. Что же происходит?

Объяснения предлагаются разные, но одно из них состоит в том, что по разным причинам (касающимся побудительных мотивов) аналитики склонны поддерживать компании, акции которых, как ожидается, будут расти. Поэтому решение о том, какие компании поддерживать, возможно, даже важнее решения предлагать ли покупку, продажу или придержание акций.

И вот тут-то и начинается фокус (почти самореализующееся пророчество). Исследования показали, что курс акций компаний, получивших поддержку аналитика, начинает расти. Таким образом, один только факт, что исследовательский отдел банка (в котором работает аналитик) решает оказать поддержку такой-то компании, повышает курс ее акций. Возможно, это происходит потому, что компания становится более заметной, привлекает внимание новых инвесторов, которые позволяют ей быстрее нарастить капитал, и т. д.

Но на основе чего банки решают начать поддерживать какую-то компанию? Исследования профессоров Хагги Рао, Генриха Греве и Джерри Дейвиса показали, что очень большую роль в данном случае играет подражание. Они проанализировали 1442 компании, зарегистрированные на бирже NASDAQ, и рекомендации поддерживающих эти компании аналитиков. Сложный статистический анализ дал убедительные свидетельства того, что, когда один аналитик начинает поддерживать какую-то компанию, его коллеги из других инвестиционных банков склонны делать то же самое (независимо от показателей работы этой компании). Возникает «каскад» поддержек. Вспомните главу 1, где говорилось о жителях одного из городков в Калифорнии, которые начали экономить электроэнергию потому, что все вокруг экономили ее (или они только так думали?). Видимо, аналитики не отличаются от них: они идут за толпой, хотя, возможно, даже не осознают этого.

Однако затем Хагги и его коллеги выявили и еще кое-что. Их модели показали, что в таких «каскадах» аналитики-подражатели больше, чем обычно, склонны переоценивать будущие показатели поддерживаемых ими компаний. И это напоминает уже палку о двух концах. Поскольку аналитики склоны прекращать поддержку компаний, показатели которых оказались ниже их прогнозов (а из-за чрезмерного оптимизма аналитиков такое случается часто), компании, которые поначалу выиграли от усиленной поддержки, с большей вероятностью пострадают от ее прекращения.

Аналитики, подобно леммингам (мышкам-полевкам), бросаются кучей на поддержку лишь для того, чтобы обнаружить: место, где они оказались, вовсе не так привлекательно, как они ожидали. Тогда они, спасая свою шкуру, кидаются назад, оставляя компании, которые они поддерживали, побитыми и растоптанными.