Hệ thống Ước tính của Nhà môi giới Thể chế (IBES) là một cơ sở dữ liệu tập hợp và tổng hợp các ước tính khác nhau được thực hiện bởi các nhà phân tích chứng khoán về thu nhập trong tương lai của phần lớn các công ty giao dịch công khai của Hoa Kỳ.
Phá vỡ hệ thống ước tính của các nhà môi giới thể chế (IBES)
IBES là một vị trí trung tâm, theo đó các nhà đầu tư có thể nghiên cứu các ước tính phân tích khác nhau cho bất kỳ cổ phiếu cụ thể nào mà không nhất thiết phải tìm kiếm cho từng nhà phân tích riêng lẻ.
Cơ sở dữ liệu IBES được Thomson Reuters duy trì và được biên soạn lần đầu tiên vào năm 1976. Hệ thống này dựa trên ước tính của các nhà phân tích đối với hơn 230 loại biện pháp khác nhau cho các công ty trong nhiều ngành công nghiệp. Những biện pháp này bao gồm nhưng không giới hạn doanh thu, thu nhập trên mỗi cổ phiếu, mục tiêu giá, nợ ròng, giá trị doanh nghiệp và thu nhập ròng.
Cơ sở dữ liệu có thể trình bày tóm tắt cũng như các ước tính chi tiết hơn được thu thập từ các nhà phân tích và môi giới từ các nhà môi giới quốc tế lớn cũng như các nhà phân tích cá nhân, địa phương.
Tại sao IBES có liên quan đến quyết định đầu tư
IBES bao gồm các ước tính cho một số lượng ngày càng tăng của các công ty. Cơ sở dữ liệu bao gồm các khuyến nghị từ các nhà phân tích về việc mua, nắm giữ hoặc bán cổ phần trong một công ty đại chúng. Cơ sở dữ liệu chứa dữ liệu ước tính về các giai đoạn hàng năm, quý tài chính và các khung thời gian khác nơi hiệu suất của một công ty có thể được đo lường và dự đoán. IBES dự định cung cấp một hệ thống tập trung ngắn gọn để người dùng cơ sở dữ liệu truy cập như một công cụ để đưa ra quyết định và dự đoán về bảo mật. Việc thu thập dữ liệu cho phép ước tính đồng thuận rộng hơn thay vì phán đoán hẹp rút ra từ một nhóm ý kiến nhỏ về một cổ phiếu nhất định.
IBES có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau để nghiên cứu các cơ hội đầu tư. Ví dụ, các mô hình dự báo thu nhập trên mỗi kết quả chia sẻ, ma được tạo bằng IBES làm điểm chuẩn. Cơ sở dữ liệu có thể được sử dụng trong nghiên cứu kế toán. Ngoài ra còn có các cơ sở dữ liệu riêng biệt dựa trên IBES được cung cấp bởi Thomson Reuters. Ví dụ, dữ liệu hướng dẫn và ước tính thu nhập của IBES có sẵn cho các học giả thông qua Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania để xem xét và đánh giá kỳ vọng cho các công ty. Cơ sở dữ liệu lịch sử IBES có thể được sử dụng để so sánh và kiểm tra lý thuyết đầu tư. Các trường kinh doanh khác cũng có thể cung cấp cho các học giả của họ quyền truy cập vào IBES để giúp họ đánh giá triển vọng của công ty và hiệu suất lịch sử thực tế.
Có các loại cơ sở dữ liệu khác có thể được sử dụng cho các nhu cầu tương đương. Trung tâm nghiên cứu về giá bảo mật đã phát triển cơ sở dữ liệu về giá cổ phiếu - bao gồm thông tin thị trường hàng ngày và hàng tháng, nghiên cứu và dữ liệu lịch sử, cùng với dữ liệu cho mục đích học thuật.
