компания была недооценена или переоценена. Предвзятость появляется и на этапе сбора информации, необходимой для оценки. Годовой отчет и другие финансовые отчеты включают в себя не только бухгалтерские данные, но и комментарии руководства о результатах деятельности, что часто заставляет воспринимать эти цифры наилучшим образом.
У профессиональных аналитиков есть институциональные факторы, которые усугубляют эту и без того существенную предвзятость. Аналитики фондового рынка, например, чаще рекомендуют покупать, чем продавать, потому что им нужно поддерживать хорошие отношения с отслеживаемыми компаниями, а также из-за давления своих работодателей, имеющих дополнительные источники дохода от оценок. К этому можно добавить систему мотиваций сотрудников, обнаруживших недооцененные или переоцененные компании.
Аналитики, чье вознаграждение зависит от того, считают ли они фирму дешевой или дорогой, будут предвзяты.
Исходные данные, которые вы используете при оценке, отражают ваши оптимистичные или пессимистичные взгляды. Вы с большей вероятностью предположите более высокие темпы роста и увидите меньший риск в компаниях, к которым предрасположены. Вы также можете приукрасить финальную оценку: увеличить стоимость, добавляя премии за позитивные факторы (синергию, контроль и качество управления), или уменьшить, давая скидку за негативные факторы (низкую ликвидность и высокий риск).
Всегда будьте честны в своих предубеждениях: почему вы выбрали эту компанию для оценки? Вам нравится или не нравится ее корпоративное управление? У вас уже есть ее акции? Изложите свои доводы на бумаге, если это возможно, прежде чем начать. Кроме того, ограничивайте предварительное исследование компании источниками информации, а не источниками мнений. Другими словами, тратьте больше времени на изучение финансовой отчетности компании, чем на чтение отчетов об анализе цены ее акций. Если смотрите на чужую оценку компании, всегда учитывайте мотивы и потенциальные предубеждения, которые могут повлиять на суждения аналитика. Как правило, чем больше предубеждений, тем меньший вес вы должны придавать такой оценке.
Большинство оценок (даже хороших) ошибочны
С самого раннего возраста нас учат, что если вы будете следовать правильным шагам, то получите правильный ответ, а раз ответ неточный, значит вы сделали что-то не так. В то время как точность хороша в математике или физике, это плохая мера качества оценки. Ваши лучшие оценки будущего не совпадут с реальными значениями по нескольким причинам. Во-первых, даже если источники информации безупречны, вы должны преобразовать сырые данные в прогнозы, и любые ошибки на этом этапе снизят точность оценки. Во-вторых, ваши представления о траектории развития фирмы могут оказаться кардинально неверными. Она может работать намного лучше или намного хуже, чем вы думали, поэтому итоговые доходы и денежные потоки будут отличаться от ожидаемых. Учитывайте эту специфичную для фирмы неопределенность. Например,
