শতাব্দীর শুরু থেকে, পৃথিবীকে প্রদক্ষিণকারী উপগ্রহের সংখ্যা 800%-এর বেশি, 1,000-এর কম থেকে 9,000-এর বেশি বেড়েছে৷ এই প্রফুল্লতার বেশ কিছু অদ্ভুত এবং বিরক্তিকর প্রতিক্রিয়া হয়েছে। এর মধ্যে একটি হল কোম্পানিগুলি পার্কিং লটের স্যাটেলাইট ইমেজ থেকে আর্থিক বিশ্লেষকদের কাছে ডেটা বিক্রি করছে। বিশ্লেষকরা তখন এই তথ্য ব্যবহার করে দোকানের পায়ের ট্রাফিক পরিমাপ করতে, একজন খুচরা বিক্রেতাকে প্রতিযোগীদের সাথে তুলনা করতে এবং তার আয়ের অনুমান করতে সাহায্য করে।
এটি নতুন তথ্যের মাত্র একটি উদাহরণ, বা "বিকল্প ডেটা", যা এখন বিশ্লেষকদের কাছে উপলব্ধ রয়েছে যাতে তারা ভবিষ্যতের স্টক কর্মক্ষমতা সম্পর্কে তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করে। অতীতে, বিশ্লেষকরা ফার্মের পাবলিক ফিনান্সিয়াল স্টেটমেন্টের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতেন।
পণ্ডিত এবং গবেষকদের দক্ষতা সমন্বিত ইংরেজিতে একটি সাপ্তাহিক ই-মেইল। এটি মহাদেশ থেকে বেরিয়ে আসা গবেষণার বৈচিত্র্যের একটি সূচনা প্রদান করে এবং ইউরোপীয় দেশগুলির মুখোমুখি কিছু মূল সমস্যাগুলি বিবেচনা করে। নিউজলেটার পান!
আমাদের গবেষণা অনুসারে, তথ্যের নতুন উত্সের আধিক্য স্বল্পমেয়াদী ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে উন্নত করেছে কিন্তু দীর্ঘমেয়াদী বিশ্লেষণকে আরও খারাপ করেছে, যার গভীর পরিণতি হতে পারে৷
আর্থিক পূর্বাভাসের উপর বিকল্প ডেটার প্রভাব সম্পর্কিত একটি গবেষণাপত্রে, আমরা 2017 সালে বিকল্প ডেটা বিক্রি করে এমন 500 টিরও বেশি কোম্পানি গণনা করেছি, একটি সংখ্যা যা 1996 সালে 50-এর থেকে কম ছিল৷ আজ, বিকল্প ডেটা ব্রোকার Datarade বিক্রির জন্য 3,000টিরও বেশি বিকল্প ডেটাসেট তালিকাভুক্ত করেছে৷
স্যাটেলাইট ইমেজ ছাড়াও, নতুন তথ্যের উৎসগুলির মধ্যে রয়েছে Google, ক্রেডিট কার্ডের পরিসংখ্যান এবং সোশ্যাল মিডিয়া যেমন X বা Stocktwits, একটি জনপ্রিয় X-এর মতো প্ল্যাটফর্ম যেখানে বিনিয়োগকারীরা বাজার সম্পর্কে ধারণা শেয়ার করে। উদাহরণস্বরূপ, স্টকটুইট ব্যবহারকারীরা একটি প্রদত্ত স্টকের মূল্যের বিবর্তন (যেমন অ্যাপল স্টক) এবং কেন বিবর্তন মূল্য বৃদ্ধি বা হ্রাসের পূর্বাভাস দেয় তার ব্যাখ্যা দেখানো চার্টগুলি ভাগ করে। ব্যবহারকারীরা একটি ফার্মের দ্বারা একটি নতুন পণ্য লঞ্চ করার কথাও উল্লেখ করে এবং এটি তাদের ফার্মের স্টক সম্পর্কে বুলিশ বা বেয়ারিশ করে কিনা তাও উল্লেখ করে৷
ইনস্টিটিউশনাল ব্রোকারস এস্টিমেট সিস্টেম (I/B/E/S) এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ডেটা ব্যবহার করে, আমরা 1983 থেকে 2017 পর্যন্ত 65 মিলিয়ন ইক্যুইটি বিশ্লেষকের পূর্বাভাসের গুণমান পরিমাপ করেছি কোম্পানির শেয়ার প্রতি প্রকৃত আয়ের সাথে বিশ্লেষকদের ভবিষ্যদ্বাণীর তুলনা করে।
আমরা খুঁজে পেয়েছি, অন্যদের মতো, আরও ডেটার প্রাপ্যতা ব্যাখ্যা করে কেন স্টক বিশ্লেষকরা স্বল্পমেয়াদী অনুমান তৈরিতে ক্রমশ আরও ভাল হয়ে উঠেছে। এই বিকল্প ডেটা কীভাবে দীর্ঘমেয়াদী অনুমানগুলিকে প্রভাবিত করেছে তা জিজ্ঞাসা করে আমরা আরও এগিয়ে গেলাম। এবং আমরা দেখতে পেয়েছি যে একই সময়ে স্বল্প-মেয়াদী অনুমানগুলির যথার্থতা বৃদ্ধি পেয়েছে, দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসের বৈধতা হ্রাস পেয়েছে৷
এর প্রকৃতির কারণে, বিকল্প ডেটা - এই মুহূর্তে সংস্থাগুলি সম্পর্কে তথ্য - বেশিরভাগ স্বল্পমেয়াদী পূর্বাভাসের জন্য দরকারী। দীর্ঘমেয়াদী বিশ্লেষণ - ভবিষ্যতে এক থেকে পাঁচ বছর - একটি অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ রায়৷
পূর্ববর্তী কাগজপত্রগুলি সাধারণ জ্ঞানের প্রস্তাবটি প্রমাণ করেছে যে বিশ্লেষকদের মনোযোগ সীমিত পরিমাণে রয়েছে। যদি বিশ্লেষকদের কভার করার জন্য ফার্মগুলির একটি বড় পোর্টফোলিও থাকে, উদাহরণস্বরূপ, তাদের বিক্ষিপ্ত ঘনত্ব হ্রাসকারী রিটার্ন দিতে শুরু করে।
আমরা জানতে চেয়েছিলাম যে স্বল্প-মেয়াদী পূর্বাভাসের বর্ধিত নির্ভুলতা এবং দীর্ঘমেয়াদী ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সঠিকতা হ্রাস - যা আমরা আমাদের I/B/E/S ডেটা বিশ্লেষণে লক্ষ্য করেছি - আর্থিক তথ্যের জন্য বিকল্প উত্সগুলির সহগামী বিস্তারের কারণে হয়েছে৷
এই প্রস্তাবটি তদন্ত করার জন্য, আমরা 2009 থেকে 2017 সালের মধ্যে স্টকটুইটস-এর সমস্ত আলোচনা বিশ্লেষণ করেছি। যেমনটি আশা করা যেতে পারে, অ্যাপল, গুগল বা ওয়ালমার্টের মতো নির্দিষ্ট স্টকগুলি ছোট কোম্পানিগুলির তুলনায় অনেক বেশি আলোচনা তৈরি করেছে যেগুলি এমনকি Nasdaq-এ তালিকাভুক্ত নয়৷
আমরা অনুমান করেছি যে বিশ্লেষকরা যারা প্ল্যাটফর্মে ব্যাপকভাবে আলোচিত স্টকগুলি অনুসরণ করেছেন – এবং তাই, যারা প্রচুর বিকল্প ডেটার সংস্পর্শে এসেছেন – তাদের দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসের গুণমানে বৃহত্তর পতনের সম্মুখীন হবেন বিশ্লেষকদের তুলনায় যারা অল্প আলোচিত স্টক অনুসরণ করে। এবং ফার্মের আকার, ব্যবসার বছর এবং বিক্রয় বৃদ্ধির মতো বিষয়গুলি নিয়ন্ত্রণ করার পরে, আমরা ঠিক এটিই পেয়েছি।
আমরা অনুমান করেছি যে বিশ্লেষকদের স্বল্প-মেয়াদী বিশ্লেষণের জন্য তথ্যের সহজ অ্যাক্সেস ছিল, তারা তাদের শক্তিকে সেখানে নির্দেশ করেছিল, যার অর্থ দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসের প্রতি তাদের মনোযোগ কম ছিল।
বিকল্প ডেটার এই প্লাবনের পরিণতি গভীর হতে পারে। একটি স্টকের মূল্য মূল্যায়ন করার সময়, বিনিয়োগকারীদের অবশ্যই স্বল্প এবং দীর্ঘমেয়াদী উভয় পূর্বাভাস বিবেচনা করতে হবে। যদি দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসের গুণমান অবনতি হয়, তাহলে একটি ভাল সম্ভাবনা রয়েছে যে স্টক মূল্যগুলি একটি ফার্মের মূল্যকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করবে না৷
অধিকন্তু, একটি ফার্ম তার সিদ্ধান্তের মূল্য দেখতে চায় তার স্টকের দামে প্রতিফলিত হয়। কিন্তু যদি একটি ফার্মের দীর্ঘমেয়াদী সিদ্ধান্তগুলি ভুলভাবে বিশ্লেষকদের দ্বারা বিবেচনা করা হয়, তবে এটি এমন বিনিয়োগ করতে কম ইচ্ছুক হতে পারে যা শুধুমাত্র বছরের পর বছর পরিশোধ করবে।
খনি শিল্পে, উদাহরণস্বরূপ, একটি নতুন খনি তৈরি করতে সময় লাগে। একটি বিনিয়োগ থেকে নগদ প্রবাহ তৈরি হতে নয়, 10 বছর সময় লাগতে পারে। কোম্পানিগুলি এই ধরনের বিনিয়োগ করতে কম ইচ্ছুক হতে পারে যদি, তাদের স্টকগুলিকে অবমূল্যায়ন করা হতে পারে কারণ বাজারের অংশগ্রহণকারীদের এই বিনিয়োগগুলির ফার্মগুলির নগদ প্রবাহের উপর প্রভাব সম্পর্কে কম সঠিক পূর্বাভাস রয়েছে - যা আমরা কাজ করছি অন্য একটি গবেষণাপত্রের বিষয়৷
কার্বন হ্রাসে বিনিয়োগের উদাহরণ আরও উদ্বেগজনক। এই ধরনের বিনিয়োগও দীর্ঘমেয়াদে পরিশোধের প্রবণতা রাখে, যখন বৈশ্বিক উষ্ণতা আরও বড় সমস্যা হবে। যদি সেই বিনিয়োগের মূল্য তাদের মূল্যায়নে দ্রুত প্রতিফলিত না হয় তবে ফার্মগুলির বিনিয়োগ করার জন্য কম উত্সাহ থাকতে পারে৷
আমাদের গবেষণার ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে আর্থিক সংস্থাগুলির পক্ষে স্বল্প-মেয়াদী ফলাফল এবং দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাস তৈরি করে এমন দলগুলিকে আলাদা করা বুদ্ধিমানের কাজ হতে পারে। এটি স্বল্প-মেয়াদী পূর্বাভাসের সাথে প্রাসঙ্গিক ডেটা দ্বারা প্লাবিত হওয়া এক ব্যক্তি বা দলের সমস্যাকে উপশম করবে এবং তারপরে দীর্ঘমেয়াদী ফলাফলগুলি গবেষণার আশাও করবে। আমাদের ফলাফলগুলি দর কষাকষির সন্ধানকারী বিনিয়োগকারীদের জন্যও লক্ষণীয়:যদিও দুর্বল দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসের নেতিবাচক দিক রয়েছে, তবে এটি যারা অবমূল্যায়িত সংস্থাগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম তাদের জন্য একটি সুযোগ উপস্থাপন করতে পারে৷