Optimaal voorspellen door combineren
Beleid
Besliskunde
P lann ing

Drs. D. A. Kodde*

Optimaal voorspellen door combineren

1. Inleiding
Het verkrijgen van nauwkeurig inzicht met betrekking tot de onzekere
toekomst is in velerlei opzicht van belang. Het is dan ook niet verwonderlijk
dat men streeft naar methoden om nauwkeurige voorspellingen te bereke­
nen. Echter, de onzekerheid in de toekomst maakt dat voorspellingen meer
of minder onnauwkeurig zullen zijn. Bij het zoeken naar nauwkeurige
voorspelmethoden heeft de nadruk voornamelijk gelegen op het vergelijken
van de realisatie met voorspellingen verkregen door verschillende metho­
den. De nauwkeurigste methode wordt gekozen om voorspellingen te bere­
kenen. Door het volgen van deze analyselijn heeft men relatief weinig
aandacht besteed aan het combineren van meerdere voorspellingen tot een
nieuwe voorspelling. Deze nieuwe voorspelling zal in het algemeen nauw­
keuriger zijn dan de voorspellingen waaruit zij is samengesteld. De verbe­
tering van de voorspelkwaliteit hangt echter af van de nauwkeurigheid van
de oorspronkelijke voorspellingen en de mate waarin deze voorspellingen
samenhangen. De vraag doet zich dan voor of het combineren van voor­
spellingen wenselijk is in empirische situaties. Aan de hand van voorspel­
lingen voor omzet en nettowinst van Nederlandse ondernemingen gaan we
na in hoeverre de voorspelkwaliteit valt te verbeteren door voorspellingen
van managers en analisten te combineren.
 Het resterende deel van dit artikel is opgebouwd uit een viertal paragrafen
en een appendix. In paragraaf twee gaan we kort in op enige recente
Nederlandstalige literatuur met betrekking tot het voorspellen op bedrijfs­
economisch terrein. Daarnaast wijzen we op enige Engelstalige publicaties,
waaruit de conclusie getrokken kan worden dat voorspellen door combine­
ren zinvol is. Vervolgens laten we in de derde paragraaf zien hoe twee
voorspellingen optimaal tot een nieuwe voorspelling kunnen worden gecom­
bineerd, waarbij we tevens aangeven in welke mate de voorspelkwaliteit
toeneemt. De geschetste methode is nauw verwant aan de efficiënte porte­
feuille-theorie. In de vierde paragraaf bespreken we in hoeverre het com­
bineren van management-, analisten- en tijdreeksvoorspellingen van omzet
en nettowinst leidt tot een verbetering van de voorspelkwaliteit. Dit aspect
is met name van belang in verband met de discussie rond de verplichte
publicatie van prognostische informatie door ondernemingen. Daarnaast
wordt in deze paragraaf ook aandacht besteed aan de samenhang tussen
4-148

voorspellingen, zodat valt na te gaan op welke wijze managers en analisten
tijdreeksinformatie verwerken in hun prognoses. De laatste paragraaf be­
sluit met een samenvatting van de belangrijkste resultaten. In de meer
technisch georiënteerde appendix bespreken we hoe meer dan twee voor­
spellingen kunnen worden gecombineerd. Verder wordt in deze appendix
ook uiteengezet hoe de relatieve nauwkeurigheid van en de samenhang
tussen verschillende voorspellingen valt te bepalen. Voor het volgen van de
tekst is het echter niet noodzakelijk om deze appendix te raadplegen.
 2. Kort literatuuroverzicht
Vanuit de bedrijfseconomie is onlangs in Nederland weer uiting gegeven
aan de belangstelling voor de prognoseproblematiek. We noemen het ‘Plan­
ning and Forecasting’-nummer van het Maandblad voor Accountancy en
Bedrijfshuishoudkunde (juni-juli 1982) en de recent verschenen boeken van
Van der Meer (1981) en Schreuder en Klaassen (1982a). Van der Meer
(1981) heeft onder andere nagegaan in hoeverre jaarverslagen kwalitatieve
prognoses bevatten. Daarnaast heeft hij geanalyseerd in welke mate deze
kwalitatieve prognoses de richting van de winst juist hebben geïndiceerd.
Schreuder en Klaassen (1982a) analyseren de betrouwbaarheid van mana­
gement-, analisten- en tijdreeksvoorspellingen. Daarnaast gaan zij aan de
hand van voorspellingsintervallen na in welke mate de inherent aan voor­
spellen verbonden onzekerheid correct wordt ingeschat. In paragraaf vier
gebruiken we het datamateriaal van Schreuder en Klaassen (1982a) om te
analyseren in hoeverre het combineren van voorspellingen in deze empiri­
sche situatie aanleiding geeft tot een verbetering van de voorspelkwaliteit.
Voor het combineren van voorspellingen is het noodzakelijk om over meer­
dere prognoses te beschikken. Overzichten van diverse voorspelmethoden
worden onder andere gepresenteerd in Van Doorn en Van Vught (1982, p.
260), Leeflang (1982, p. 100) en Schreuder en Klaassen (1982a, hfdst. 5).
Het streven naar nauwkeurige voorspellingen kan op bedrijfseconomische
wijze worden benaderd door de verwachte baten van een nauwkeuriger
prognose te vergelijken met de bijbehorende kostenstijging. Van Doorn en
Van Vught presenteren een kostenoverzicht van verschillende voorspeltechnieken.
In een kosten-batenanalyse is het mogelijk dat econometrisch meer geavan­
ceerde voorspeltechnieken, zoals gebruikt in Kodde en Palm (1982), niet
altijd worden gekozen. De marginale kosten van het combineren van voor­
spellingen zijn echter gering. Het al dan niet combineren van voorspel­
lingen zal afhangen van de baten verkregen door een hogere voorspelkwa­
liteit.
 Empirische resultaten van Ruland (1978) wijzen indirect op het verbeteren
van voorspellingen door combineren. Uit zijn onderzoek blijkt, dat analisten
die hun voorspelling publiceren voordat de managementprognose bekend
is iets slechter voorspellen, maar dat analisten die na de managementsprog­
nose voorspellen wel iets nauwkeuriger zijn. De verschillen in voorspel­
kwaliteit zijn echter geenszins significant. De resultaten van Ruland (1978)
blijken niet op zich te staan. Zij worden namelijk bevestigd door soortgelijke
4-149

resultaten in Jaggi (1980). Granger en Newbold (1977) vinden direct bewijs
voor het verbeteren van voorspellingen door combineren. Zij vergelijken
echter geen management- en analistenvoorspellingen, maar voeren hun
analyses uit met verschillende tijdreeksvoorspellingen.
3. Het com bineren van voorspellingen
Het door ons te presenteren combineren van voorspellingen sluit aan bij de
analyses van Bates en Granger (1969) en Granger en Newbold (1977). In
deze paragraaf geven we aan hoe twee voorspellingen tot een nieuwe voor­
spelling kunnen worden gecombineerd. Het combineren van meerdere voor­
spellingen wordt behandeld in de appendix. Stel we beschikken over twee
voorspellingen, f] en f2.
We beperken ons hierbij tot voorspellingen die niet systematisch te hoog of
te laag voorspellen. In statistische termen wil dit zeggen dat de verwachte
voorspelfout gelijk is aan nul. De verwachte kwadratische voorspelfout van
beide voorspellingen wordt respectievelijk gegeven door en a22, deze
termen zijn equivalent met de variantie van de voorspelfout. Doordat beide
voorspellingen deels gebaseerd zijn op dezelfde ontwikkelingen, of mogelijk
door overleg tot stand zijn gekomen, bestaat de mogelijkheid dat de voor­
spellingen met elkaar samenhangen. Deze samenhang wordt aangegeven
met ct12 en is gelijk aan pcqc^, waarbij p de correlatiecoëfficiënt voorstelt.
 (In statistische termen is ctJ2 de covariantie tussen de voorspelfouten.) We
bepalen een gecombineerde voorspelling door de twee eerdere voorspel­
lingen fx en f2 te wegen met ?,enl-)., zodat de gecombineerde voorspelling
gegeven wordt door fc = X.f1+ (1-A.)f2. Kiezen we bijvoorbeeld X = 1/2 dan
wegen beide voorspellingen even zwaar. Ook voor de gecombineerde voor­
spelling geldt dat de verwachting van de voorspelfout gelijk is aan nul,
terwijl de verwachte kwadratische voorspelfout wordt gegeven door
X2a 2 + 2X(l-X)pCTjCT2 + (l-^ )2a2z.
(1)
Om nu een optimale voorspelling te verkrijgen moet het gewicht X zodanig
worden gekozen dat de uitdrukking in formule (1) minimaal is. Hieruit
volgt dat het gewicht voor een optimale voorspelling gelijk gesteld moet
worden aan
X = [c^-pcqcTa] / [CT12-2pa1CT2+CT22],
(2)
hetgeen volgt door (1) te differentiëren naar X en gelijk te stellen aan nul.
We kunnen de minimaal haalbare verwachte kwadratische voorspelfout
vinden door het gewicht X bepaald in (2) in te vullen in (1), zodat de
minimale kwadratische voorspelfout gegeven wordt door
CT2min = [d -p 2)a12a22] / [CT12-2pCT1a2+ a22].
(3)
Als we veronderstellen dat de voorspelkwaliteit van de eerste voorspelling
groter of gelijk is dan die van de tweede, d.w.z. cq2 ^ cr22, dan wordt de
4-150

verbetering van de voorspelnauwkeurigheid door te werken met een gecom­
bineerde voorspelling gegeven door CT2min/cTi2. In tabel 1 geven we de ver­
betering van de voorspelkwaliteit als functie van de verhouding van de
voorspelkwaliteiten van f, en f2, dit is
en de correlatie.
 Aan de hand van enkele numerieke voorbeelden zullen we bovenstaande
formules en tabel 1 illustreren. We nemen aan dat de verwachte kwadrati­
sche voorspelfout van het management en een financiële analist respectie­
velijk gelijk zijn aan 1 en 2. Hetgeen impliceert dat de verwachte absolute
voorspelfout van de analist 14% bedraagt als de verwachte absolute voor­
spelfout van het management gelijk is aan 10% (nl. 71/2 * 14%). We zullen
voor drie waarden van p aangeven wat de voorspelnauwkeurigheid wordt
door te combineren, nl. p is -0.7, 0.0 en 0.5, waarbij we opmerken dat een
negatieve correlatie niet waarschijnlijk is in reële situaties. Voor deze voor­
beelden krijgen we een optimale voorspelling indien we respectievelijk de
volgende gewichten aan de managementvoorspelling toekennen: 0.6, 0.67
en 0.82, zodat we de analistenvoorspelling respectievelijk moeten wegen
met een factor 0.4, 0.33 en 0.18. Deze gewichten zijn berekend met formule
(2). Uit tabel 1 kan afgelezen worden dat de verwachte kwadratische voor­
spelfout van de gecombineerde voorspelling gemeten ten opzichte van c^2
respectievelijk gelijk is aan 0.2, 0.67 en 0.95.
Bij de reeds gepresenteerde verwachte absolute voorspelfout van 10% en
14% voor management en analist bedraagt de verwachte absolute voorspel­
fout van de gecombineerde voorspelling bij een correlatie van -0.7, 0.0 en
0.5, respectievelijk 4.5 % (nl. 70.2 * 10 %), 8.2 % en 9.75 %, zodat de grootste
winst in voorspelkwaliteit kan worden bereikt bij lage correlaties. We be­
sluiten deze paragraaf met een drietal opmerkingen. Ten eerste merken we
op dat de voorspelkwaliteit van een gecombineerde voorspelling slechts te
verbeteren is indien pa2/crI niet gelijk is aan 1. Dit aspect is zichtbaar in
tabel 1.
 In de tweede plaats ligt het voor de hand om de voorspelkwaliteit steeds
verder te verbeteren door iedere keer een nieuwe voorspelling te berekenen
op basis van de vorige gecombineerde voorspelling en zeg ft. Deze gedachte
is echter niet correct, omdat in deze situatie pc^/cri = 1, zodat hier de eerste
opmerking geldt. In de appendix wordt dit punt formeel voor de algemene
situatie aangetoond.
Tenslotte geven we aan hoe het combineren van voorspellingen gerelateerd
is aan portfolio-analyse. Hiertoe veronderstellen we dat een belegger zijn
budget moet verdelen tussen een tweetal beleggingsobjecten met gelijke
rendementsverwachtingen, maar niet noodzakelijk met gelijke risico’s. Deze
belegger verkrijgt een Markowitz-efficiënte portefeuille, d.w.z. in dit geval
een portefeuille met minimaal risico bij een gegeven rendement, door zijn
budget op grond van formule (2) te verdelen over de beleggingsobjecten.
Het risico van deze portefeuille is dan gelijk aan a2min in formule (3).
 4-151

4-152

Tabel 1.  Realiseerbare verbetering van de voorspelkwaliteit door combineren (<32min/c i2)
corre latie
P
-.9
-.8
-.7
-.6
-.5

-.4

-.3
-.2
-.1
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9

verhouding voorspelkwaliteit van fj en f:2
1.00 1.05 1.10 1.15 1.20 1.25 1.30
0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.06 0.06
0.10 0.10 0.10 0.11 0.11 0.11 0.11
0.15 0.15 0.16 0.16 0.16 0.17 0.17
0.20 0.20 0.21 0.21 0.22 0.22 0.23
0.25 0.26 0.26 0.27 0.27 0.28 0.28
0.30 0.31 0.31 0.32 0.33 0.33 0.34
0.35 0.36 0.37 0.37 0.38 0.39 0.40
0.40 0.41 0.42 0.43 0.44 0.44 0.45
0.45 0.46 0.47 0.48 0.49 0.50 0.51
0.50 0.51 0.52 0.53 0.55 0.56 0.57
0.55 0.56 0.58 0.59 0.60 0.61 0.62
0.60 0.61 0.63 0.64 0.65 0.67 0.68
0.65 0.67 0.68 0.69 0.71 0.72 0.73
0.70 0.72 0.73 0.75 0.76 0.77 0.79
0.75 0.77 0.78 0.80 0.81 0.83 0.84
0.80 0.82 0.84 0.85 0.87 0.88 0.89
0.85 0.87 0.89 0.90 0.92 0.93 0.94
0.90 0.92 0.94 0.95 0.97 0.98 0.98
0.95 0.97 0.99 0.99 1.00 1.00 1.00

a 2zAV
1.40
0.06
0.12
0.18
0.23
0.29
0.35
0.41
0.47
0.53
0.58
0.64
0.70
0.75
0.81
0.86
0.91
0.96
0.99
0.98

1.50
0.06
0.12
0.18
0.24
0.30
0.36
0.42
0.48
0.54
0.60
0.66
0.72
0.77
0.83
0.88
0.93
0.97
1.00
0.96

1.60
0.06
0.12
0.19
0.25
0.31
0.37
0.43
0.49
0.56
0.62
0.67
0.73
0.79
0.85
0.90
0.95
0.98
1.00
0.94

1.70
0.06
0.13
0.19
0.26
0.32
0.38
0.44
0.51
0.57
0.63
0.69
0.75
0.81
0.86
0.91
0.96
0.99
1.00
0.91

1.80
0.07
0.13
0.20
0.26
0.33
0.39
0.45
0.52
0.58
0.64
0.70
0.76
0.82
0.88
0.93
0.97
1.00
0.99
0.89

1.90
0.07
0.13
0.20
0.27
0.33
0.40
0.46
0.53
0.59
0.66
0.72
0.78
0.83
0.89
0.94
0.98
1.00
0.98
0.86

2.00
0.07
0.14
0.20
0.27
0.34
0.41
0.47
0.54
0.60
0.67
0.73
0.79
0.85
0.90
0.95
0.98
1.00
0.98
0.84

2.25
0.07
0.14
0.21
0.29
0.36
0.42
0.49
0.56
0.63
0.69
0.76
0.82
0.87
0.92
0.96
0.99
1.00
0.95
0.78

2.50
0.07
0.15
0.22
0.30
0.37
0.44
0.51
0.58
0.65
0.71
0.78
0.84
0.89
0.94
0.98
1.00
0.99
0.93
0.73

2.75
0.08
0.15
0.23
0.31
0.38
0.46
0.53
0.60
0.67
0.73
0.80
0.86
0.91
0.95
0.99
1.00
0.98
0.90
0.68

3.00
0.08
0.16
0.24
0.32
0.39
0.47
0.54
0.61
0.68
0.75
0.81
0.87
0.92
0.96
0.99
1.00
0.97
0.88
0.65

4.  In de tweede subparagraaf geven we aan hoe deze grootheden wel geschat
kunnen worden. Vervolgens laten we in de derde en vierde subparagraaf
zien welke verbetering kan worden bereikt door het combineren van omzeten winstvoorspellingen.
4.1 De omzet- en nettowinstvoorspellingen
Door het Economisch en Sociaal Instituut van de Vrije Universiteit is een
onderzoek uitgevoerd naar de voorspelbaarheid van omzetten en winsten.
In het kader van dit onderzoek is eind 1979 aan management en financiële
analisten gevraagd om de omzetten en winsten voor 1980 te voorspellen.
Uiteindelijk konden we hierdoor voor 34 ondernemingen over zowel een
management- als een analistenvoorspelling van de omzet beschikken. Voor
de nettowinst waren dat 38 verschillende ondernemingen. Naast de mana­
gement- en analistenvoorspellingen zijn voor de genoemde grootheden ook
voorspellingen met behulp van tijdreekstechnieken berekend. Voor de om­
zet blijkt dat goede voorspellingen worden verkregen met het random walk
met driftmodel, het model geformuleerd in identieke veranderingen en het
Elton & Gruber-model. De winsten worden goed met het random walk­
model voorspeld. Het totale onderzoek, waaronder begrepen onderzoeksop­
zet, resultaten en evaluatie, wordt uitgebreid besproken in Schreuder en
Klaassen (1982a). De belangrijkste aspecten van de management- en ana­
listenvoorspellingen worden ook in Schreuder en Klaassen (1982b) aan de
orde gesteld. Kodde en Schreuder (1983) rapporteren over de voorspelkwa­
liteit van de tijdreekstechnieken en de vergelijking daarvan met manage­
ment en analisten. Vanwege het bestaan van bovengenoemde publicaties
gaan we in dit artikel niet in op deze resultaten. We vatten slechts enkele
resultaten kort samen. Het management voorspelt de omzet nauwkeuriger
dan de analisten. Het verschil in voorspelkwaliteit is echter niet significant.
 Voorspellingen van de omzet verkregen door het random walk met drift­
model zijn significant nauwkeuriger dan die van het management en ana­
listen. Voor de winst zijn geen significante verschillen in voorspelkwaliteit
te signaleren. De conclusies van het onderzoek worden uitgebreider gepre­
senteerd in Schreuder en Klaassen (1982a, p. 152 e.v.).
 4.2 Schatten van samenhang en nauwkeurigheid
We beschikken voor de omzet en de winst over voorspellingen en de reali­
satie. Op basis van deze gegevens kunnen we de correlatie en de verhouding
van de voorspelfoutvariantie schatten. Vanwege de verschillen in
4-153

grootte van de diverse ondernemingen zijn deze grootheden niet nauwkeurig
direct te bepalen. Daarom gebruiken we een methode die niet gevoelig is
voor de verschillen in grootte. De methode wordt in de appendix mathe­
matisch onderbouwd. We presenteren de methode aan de hand van de
winstvoorspellingen. Van de 38 winstvoorspellingen was de prognose van
het management in 20 gevallen nauwkeuriger. De analisten voorspelden in
18 gevallen nauwkeuriger. De fractie dat de voorspelfout van het manage­
ment kleiner is dan die van de analisten bedraagt derhalve 0.526 (dit is
20/38). Voor 7 van de 38 voorspellingen voorspelde de ene groep te hoog
terwijl de andere groep te laag voorspelde, zodat de fractie tegengestelde
voorspelfouten gelijk is aan 0.184 (nl. 7/38). Door het gebruik van deze
fractie en tabel 2 vinden we een geschatte correlatie van 0.85. We kunnen
nu in tabel 3 de verhouding van de verwachte kwadratische voorspelfouten
vinden door in de rij die behoort bij een correlatie van 0.85 te kijken naar
de waarde die het dichtst in de buurt van 0.526 komt. We vinden dan aan
de bovenkant van de bijbehorende kolom een waarde van 1.1 voor de
verhouding van de verwachte kwadratische voorspelfout. We zijn nu vol­
doende uitgerust om de mogelijke verbetering van de voorspelkwaliteit voor
deze empirische situatie te berekenen.
 4.3 Optimale omzetvoorspeüingen
Zoals in paragraaf 4.1 aangegeven beschikken we voor 34 ondernemingen
over een omzetvoorspelling van zowel management als analisten. Daarnaast
hebben we voor deze ondernemingen ook voorspellingen berekend met een
tweetal tijdreeksmodellen. Ons eerste model, geformuleerd in identieke
veranderingen extrapoleert de groei uit het afgelopen jaar. Het tweede
model betreft het Elton & Gruber-model (1972), formeel heet dit model
‘exponentially weighted moving average with no trend in trend’. Het model
is gebaseerd op de ontwikkelingen in zowel het niveau als in de trend. De
mathematische formules van de modellen worden gepresenteerd in Schreuder en Klaassen (1982a, p. 93 e.v.).
Voor deze 34 ondernemingen kunnen we de volgorde van de voorspelnauwkeurigheid bepalen. Het management voorspelde het nauwkeurigst, in af­
nemende mate van nauwkeurigheid gevolgd door het Elton & Gruber model,
het model in identieke verandering en de analisten. In tabel 4 presenteren
we in de eerste twee blokken de fracties tegengestelde voorspelfouten en
de fracties kleinere voorspelfouten. Op basis van de methoden uiteengezet
in paragraaf 4.2 berekenen we dan schattingen van de correlatie en de
verhouding van de verwachte kwadratische voorspelfout. Deze worden res­
pectievelijk in het derde en vierde blok van tabel 4 gegeven.
De fractie tegengestelde voorspelfouten van management ten opzichte van
analisten bedraagt 0.242, waaruit we op basis van tabel 2 een correlatie van
0.70 afleiden. Deze correlatie levert met behulp van tabel 3 en de fractie
kleinere voorspelfouten van 0.594 een geschatte verhouding van de ver­
wachte kwadratische voorspelfout van 1.5. Om een optimale voorspelling
van de omzet te vinden substitueren we de geschatte correlatie en variantieverhouding in formule (2). We moeten de managementvoorspelling dan
een gewicht geven van 0.82, zodat de analistenvoorspelling slechts met een
4-154

Tabel 2. Relatie tussen correlatie en fractie tegengestelde voorspelfouten.
 fractie te­
gengestelde 0.50 0.48 0.47 0.45 0.44 0.42 0.40 0.39 0.37 0.35 0.33 0.31 0.30 0.27 0.25 0.23 0.20 0.18 0.14 0.10
voorspel
fouten
correlatie
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95

Tabel 3. De fractie kleinere voorspelfout in relatie tot correlatie en verhouding verwachte kwadratische voorspelfout.
4-155

correlatie
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0.45
0.50
0.55
0.60
0.65
0.70
0.75
0.80
0.85
0.90
0.95

Verhouding verwachte kwadratische voorspelfout.
 1.00 1.05 1.10 1.15 1.20 1.25 1.30 1.40
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.54 0.55
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.54 0.55
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.54 0.55
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.54 0.55
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.54 0.55
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.54 0.56
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.54 0.56
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.54 0.56
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.55 0.56
0.50 0.51 0.52 0.52 0.53 0.54 0.55 0.56
0.50 0.51 0.52 0.53 0.53 0.54 0.55 0.56
0.50 0.51 0.52 0.53 0.53 0.54 0.55 0.56
0.50 0.51 0.52 0.53 0.54 0.54 0.55 0.57
0.50 0.51 0.52 0.53 0.54 0.55 0.55 0.57
0.50 0.51 0.52 0.53 0.54 0.55 0.56 0.57
0.50 0.51 0.52 0.53 0.54 0.55 0.56 0.58
0.50 0.51 0.53 0.54 0.55 0.56 0.57 0.59
0.50 0.51 0.53 0.54 0.55 0.57 0.58 0.60
0.50 0.52 0.53 0.55 0.57 0.58 0.59 0.62
0.50 0.52 0.55 0.57 0.59 0.61 0.63 0.66

1.50
0.56
0.56
0.56
0.56
0.57
0.57
0.57
0.57
0.57
0.57
0.57
0.58
0.58
0.58
0.59
0.60
0.60
0.62
0.64
0.68

1.60
0.57
0.57
0.57
0.57
0.58
0.58
0.58
0.58
0.58
0.58
0.59
0.59
0.59
0.60
0.60
0.61
0.62
0.63
0.66
0.71

1.70
0.58
0.58
0.58
0.58
0.59
0.59
0.59
0.59
0.59
0.59
0.60
0.60
0.60
0.61
0.61
0.62
0.63
0.65
0.68
0.73

1.80
0.59
0.59
0.59
0.59
0.59
0.60
0.60
0.60
0.60
0.60
0.61
0.61
0.61
0.62
0.63
0.63
0.65
0.66
0.69
0.74

1.90
0.60
0.60
0.60
0.60
0.60
0.60
0.60
0.61
0.61
0.61
0.61
0.62
0.62
0.63
0.64
0.65
0.66
0.68
0.70
0.76

2.00
0.61
0.61
0.61
0.61
0.61
0.61
0.61
0.61
0.62
0.62
0.62
0.63
0.63
0.64
0.65
0.66
0.67
0.69
0.72
0.77

2.25
0.63
0.63
0.63
0.63
0.63
0.63
0.63
0.63
0.64
0.64
0.64
0.65
0.65
0.66
0.67
0.68
0.69
0.71
0.74
0.80

2.50
0.64
0.64
0.64
0.64
0.64
0.65
0.65
0.65
0.65
0.66
0.66
0.66
0.67
0.68
0.69
0.70
0.71
0.73
0.76
0.81

2.75
0.65
0.65
0.66
0.66
0.66
0.66
0.66
0.66
0.67
0.67
0.67
0.68
0.69
0.69
0.70
0.71
0.73
0.75
0.78
0.83

3.00
0.67
0.67
0.67
0.67
0.67
0.67
0.67
0.68
0.68
0.68
0.69
0.69
0.70
0.71
0.72
0.73
0.74
0.76
0.79
0.84

factor 0.18 moet worden gewogen.  Tabel 4. Gegevens betreffende omzetvoorspelfouten.
fractie tegengestelde voorspelfouten
Manage- Elton & Identieke
ment
Gruber Verandering
Elton &
Gruber
Identieke
Verandering
Analisten

.273
.273
.242
Management

Elton &
Gruber
Identieke
Verandering
Analisten

.65
.65
.70

.172
.324
.206
geschatte correlatie
Elton & Identieke
Gruber Verandering
.85
.50

.80

fractie kleinere voorspelfouten
Manage- Elton & Identieke
ment
Gruber Verandering
.529
.588
.536
.594
.529
.529
geschatte verhouding verwachte
kwadratische voorspelfout
Manage- Elton & Identieke
Gruber Verandering
ment
1.15
1.5
1.5

1.1
1.15

1.1

We mogen hieruit concluderen dat de informatieve waarde van de ana­
listenvoorspellingen slechts gering is als we eenmaal over een manage­
mentprognose kunnen beschikken.
Een volgend aspect dat we uit tabel 4 naar voren willen halen betreft de
hoge geschatte correlatie tussen de analistenvoorspellingen en de voorspel­
lingen verkregen door het model in identieke veranderingen. Deze hoge
correlatie impliceert dat de methode waarop analisten tot een voorspelling
komen vrijwel equivalent is aan het doortrekken van de verandering in het
afgelopen jaar. De correlatie tussen de voorspellingen van het Elton &
Gruber-model en het model in identieke veranderingen volgt uit het feit
dat het laatste model een bijzonder geval is van het eerste.
We merken op dat analisten voor dit gegevensmateriaal hun voorspelnauwkeurigheid kunnen vergroten door de initiële voorspellingen te combineren
met het Elton & Gruber-model.
Op grond van tabel 1 signaleren we dat de nauwkeurigheid van analisten
met 30% toe kan nemen door te combineren met het Elton & Grubermodel. Combineren met het model in identieke veranderingen levert minder
winst op, nl. 14%. Het management kan haar nauwkeurigheid minder
vergroten door te combineren met de Elton & Gruber voorspelling. De
relatieve verbetering van de verwachte absolute voorspelfout zal slechts 6 %
bedragen.
 4.4 Optimale winstvoorspeilingen
Voor 38 ondernemingen beschikken we zowel over een management- als
4-156

een analistenvoorspelling van de winst. Deze voorspellingen hebben we nog
aangevuld met een tijdreeksvoorspelling, namelijk die van het pure random
walk-model. De voorspelling van de winst is gelijk aan de gerealiseerde
winst in het afgelopen jaar. Van de tijdreeksmodellen die voor het voorspel­
len van de winst zijn gebruikt, bleek het random walk-model optimale
voorspeleigenschappen te hebben. We verwijzen hiervoor naar Schreuder
en Klaassen (1982a, hfst. 5) en Kodde en Schreuder (1983). Evenals voor
de omzet presenteren we ook voor de winst de beide fracties en de schattin­
gen van correlaties en variantieverhouding.
Tabel 5. Gegevens betreffende winstvoorspelfouten.
 fractie tegengestelde voorspelfouten
Management
Analisten
Analisten
Random walk

.184
.184

.211

geschatte correlatie
Analisten
Random walk

Management

Analisten

.85
.85

.80

fractie kleinere voorspelfouten
Management

Analisten

.526
.526

.526

geschatte verhouding verwachte
kwadratische voorspelfout
Analisten
Management
1.10
1.10

1.10

We vinden dat de winstvoorspellingen van managers nauwkeuriger zijn dan
die van analisten, welke op hun beurt weer nauwkeuriger zijn dan de
voorspellingen verkregen met het pure random walk-model. De verschillen
in voorspelkwaliteit zijn echter allerminst significant. De hoge correlaties
tussen management en analistenvoorspellingen enerzijds en het pure ran­
dom walk-model anderzijds wijzen op het feit dat toekomstverwachtingen
van managers en analisten in hoge mate door de huidige gebeurtenissen
worden bepaald. Daarnaast impliceert de hoge correlatie dat alle voorspel­
lers dezelfde gebeurtenissen niet hebben voorzien. Het twee aan twee
combineren van voorspellingen verbetert de voorspelkwaliteit met maxi­
maal 6 % . Deze marginale verbeteringen impliceren ook dat het combineren
van zowel de management-, analisten- als random walk-voorspelling slechts
een kleine verbetering in de voorspelkwaliteit op zal leveren.5
5. Sam envatting en conclusies
In dit artikel hebben we een methode ontwikkeld om de voorspelkwaliteit
te verbeteren door het combineren van verschillende voorspellingen. De
realiseerbare voorspelkwaliteit is hoger naarmate in de verschillende voor­
spellingen niet dezelfde ontwikkelingen zijn meegenomen. De ontwikkelde
methode is toegepast op voorspellingen van omzetten en winsten van
Nederlandse ondernemingen voor 1980. Naast het verbeteren van de voor­
spelkwaliteit biedt de methode middels het analyseren van correlaties de
mogelijkheid om vast te stellen op welke wijze bepaalde voorspellingen tot
4-157

stand komen. Voor de omzet vinden we dat de managementvoorspellingen
niet te verbeteren zijn door te combineren met analistenvoorspellingen.
 Verder signaleerden we dat de methode waarop analisten tot een omzet voorspelling komen grote overeenkomst vertoont met een voorspelling die
op de groei in het afgelopen jaar is gebaseerd. Analisten kunnen hun
omzetvoorspelling verbeteren door rekening te houden met voorspellingen
die door het Elton & Gruber-model worden gegenereerd.
Voor de winst zijn de correlaties tussen de voorspelfouten van management,
analisten en random walk-model zeer hoog, hetgeen wil zeggen dat histo­
rische winstontwikkelingen slechts van geringe betekenis zijn bij het bepa­
len van een voorspelling. Voor dit gegevensmateriaal valt de winstvoorspelling slechts in zeer geringe mate te verbeteren door te combineren. Het
geheel overziende moeten we concluderen dat de voorspelkwaliteit slechts
in geringe mate wordt verbeterd door het combineren van omzet- en winstvoorspellingen.
M athem atische appendix
In deze appendix geven we aan hoe meerdere voorspellingen tot een opti­
male voorspelling kunnen worden gecombineerd. Dit betreft een uitbreiding
van de methode in paragraaf 3. Daarnaast onderbouwen we de schattingsprocedure van p en ct22/ cti2 uit paragraaf 4.2.
Combineren van meerdere voorspellingen
Stel we beschikken over n voorspellingen. De verwachting van de voorspelfout is 0. We geven de variantie-covariantiematrix van de voorspelfouten,
u, aan met V. De optimale voorspelling wordt gevonden door de vector van
gewichten te kiezen zodanig dat E(5'u)2 minimaal is en i'8 = 1, waarbij i
een vector van dimensie n gevuld met enen voorstelt. Deze gewichten
worden gevonden door het volgende Lagrange-multiplierprobleem op te
lossen: min Q = 5'V5 - k(i'8-l).
De oplossing wordt verkregen uit het volgende stelsel eerste-orde vergelij­
kingen: oQ/aS = 2V8-ki =0 aQ/sA. = i'8-1 = 0,
waaruit volgt dat de volgende keuze van de gewichten een optimale voor­
spelling levert 8 = [V_1i] / [i'V-1i].
De verwachte kwadratische voorspelfout is dan <7 2min = 1 / [i'V-1i].
 Op grond van formule (3) volgt dat de voorspelkwaliteit van een gecombi­
neerde voorspelling niet toeneemt indien p = <j1/a2.
Met behulp van deze eigenschap zullen we laten zien dat de voorspelkwa­
liteit niet wordt vergroot door meerdere keren dezelfde voorspelling te
combineren. Kies een willekeurige vector van gewichten, y, waarvoor geldt
i'y = 1. De verwachte kwadratische voorspelfout is dan gelijk aan y'Vy,
4-158

terwijl de covariantie tussen de twee gecombineerde voorspellingen wordt
gegeven door 5'Vy.
Zodat de correlatie gelijk is aan p = [5' Vyy(i' V_1i)] / /(y'Vy).
Om het gestelde aan te tonen substitueren we de vector van gewichten,
zodat p = [i' V_1Vy] / [J (y'Vy)/(i'V_1i)] = crmin/ay.
Het schatten van correlatie en variantieverhouding
De in dit artikel beschreven methoden kunnen toegepast worden als er een
schatting van de correlatie en de variantieverhouding van de verschillende
voorspellingen beschikbaar is. In dit deel van de appendix zullen we ma­
thematisch uiteenzetten hoe deze grootheden verkregen kunnen worden.
Omdat correlatie en variantieverhouding niet op de gebruikelijke wijze
direct kunnen worden berekend, een soortgelijk probleem komt naar voren
in Schreuder en Klaassen (1982a en 1982b) en Kodde en Schreuder (1983),
zullen we een methode ontwikkelen waarmee we wel betrouwbare schattin­
gen kunnen verkrijgen. Hierbij hanteren we de veronderstelling dat de
correlatie en verhouding van de verwachte kwadratische voorspelfout van
management- en analistenvoorspelling van bedrijf tot bedrijf gelijk zijn. We
nemen aan dat de voorspelfouten Uj en u2, welke respectievelijk behoren
bij voorspellingen f, en f2, normaal zijn verdeeld met verwachting nul en
variantie-covariantie matrix gelijk aan
1 p^y]
_p/y

1J

’

waarbij y staat voor de verhouding van de variantie a22/cr12.
 Op basis van ons empirische materiaal kunnen we nu de fractie berekenen
dat de voorspelfouten Uj en u2 een tegengesteld teken hebben. Dit wil
zeggen dat een van de voorspellingen te hoog is geweest en de ander te laag.
We zullen laten zien hoe op basis hiervan een schatting van de correlatie
kan worden verkregen. We berekenen daartoe
P(u1<0|u2>0) + P(u1>0|u2<0) =
2f 1 fUl|u2H u 2>dUi f (u2)du2 =
2 / (/27ty) f <P [(-pu2//y) / /(1-p2)] exp(-u22/2y)du2 =
2 / (y2n) O (p [—px/y(l —p2)] exp(-x2/2) dx,

f

O

waarbij <I> (x) de cumulatieve standaard normale verdeling in het punt x
weergeeft. De fU) en fUi|Ui) geven respectievelijk de dichtheidsfuncties van
de marginale verdeling van u2 en conditionele verdeling van U! gegeven u2
weer. De formule kan door numerieke integratie als functie van enkel p
worden bepaald. In tabel 2 wordt bovenstaande expressie voor een reeks
van positieve p-waarden gegeven. Als de fractie tegengestelde voorspelfou­
ten groter is dan 50%, dan kan de bijbehorende negatieve waarde van de
correlatiecoëfficiënt uit tabel 2 worden bepaald door de waarde van p, die
4-159

behoort bij 1-fractie tegengestelde voorspelfouten van een min-teken te
voorzien. Dit vanwege het feit dat geldt $ (x) = 1 - 0 (-x).
 Het empirische materiaal biedt ook de mogelijkheid om de fractie van het
aantal voorspellingen waar de ene voorspelfout in absolute waarde kleiner
is dan de andere te bepalen. Hierdoor kunnen we, nadat we een schatting
voor p hebben bepaald, de variantie-verhouding schatten. Mathematisch
kan de verwachte fractie weergegeven worden door
P(|ui|<|u2|) =
P(|ui| < u2|u2> 0) + P(|u1|< - u 2|u2<0) =
2F

l a fu1|u2(uilu2)dui

fu2(u2)du2 =

2 / (y2ny) f {O [u2(l-p / /y) / /(1-p2)] - O [u2( - l- p / /y) / /(1-p2)]}
exp(-u22/2y)du2
welke formule ook weer door numerieke integratie kan worden bepaald. In
tabel 3 worden deze kansen voor verschillende waarden van p en y gepre­
senteerd. De tabel is alleen voor positieve p gegeven, omdat een negatieve
waarde van p een identieke waarde geeft als de bijbehorende positieve
waarde, namelijk er geldt
$ (1-px) - (—1 —px) = 1- (—1+ px) —1 + O (1 + px) =
<ï> (1 + px) -<I>(-l + px).
O

Noten
* De auteur dankt H. Schreuder en de redactie van het MAB voor hun reacties op een
eerdere versie van dit artikel.
Literatuur

Bates, J. M. en Granger, C. W. J., 1969, The combination of forecasts, Operations Research
Quarterly.
Van Doom, J. W. M. en Van Vught, F. A., 1982, Toekomstonderzoek: een tour d’horizon d’un
tour de force, Maandblad voor Accountancy en Bedrijfshuishoudkunde, juni/juli.
Elton, E. J. en Gruber, M. J., 1972, Earnings estimates and the accuracy of expectational data,
Management Science.
Granger, C. W. J., en Newbold, R, 1977, Forecasting economic time series, New York, Academic
Press.
Jaggi, B., 1980, Further evidence on the accuracy of management forecasts vis-a-vis analysts’
forecasts, Accounting Review, January.
 Kodde, D. A. en Palm, F. C., 1982, Het genereren van voorspellingen van omzet en nettowinst,
Maandblad voor Accountancy en Bedrijfshuishoudkunde, juni/juli.
Kodde, D. A. en Schreuder, H., 1983, Forecasting corporate revenue and profit: Time-series
models versus management and analysts, Researchmemorandum, Vrije Universiteit. Te
verschijnen in Journal of Business Finance and Accounting.
Leeflang, P. S. H., 1982, Planning en forecasting in marketing, Maandblad voor Accountancy
en Bedrijfshuishoudkunde, juni/juli.
Ruland, W., 1978, The accuracy of forecasts by management and by financial analysts,
Accounting Review, april.
Schreuder, H. en Klaassen, J., m.m.v. D. A. Kodde, 1982a, De voorspelbaarheid van omzetten
en winsten, Leiden, Stenfert Kroese.
Schreuder, H. en Klaassen, J., 1982b, Confidential revenue and profit forecasts by management
and financial analysts, evidence from the Netherlands, Researchmemorandum, Vrije Uni­
versiteit. Te verschijnen in de Accounting Review.
4-160.
