Institutional Brokers’ Estimate System (IBES) adalah basis data yang digunakan oleh pialang dan investor aktif untuk mengakses estimasi yang dibuat oleh analis saham mengenai laba masa depan perusahaan Amerika yang diperdagangkan secara publik. IBES sering ditulis sebagai “I/B/E/S.”
Memahami IBES
IBES berfungsi sebagai lokasi pusat untuk semua estimasi analis terkini untuk saham. Sistem ini juga menggabungkan panduan perusahaan, estimasi laba masa depan yang diproyeksikan yang dipublikasikan perusahaan setiap triwulan dan tahunan, dan diperbarui secara berkala sesuai kebutuhan.
Iterasi pertama basis data IBES dibuat oleh perusahaan pialang pada tahun 1976 dan beberapa kali berpindah tangan, hingga akhirnya sampai ke perusahaan analitik keuangan Primark, sebelum dibeli oleh Thomson Reuters pada tahun 2000.
Basis data ini menyediakan informasi ringkasan dan proyeksi terperinci yang dikumpulkan dari analis dan pialang dari pialang internasional utama serta analis independen lokal. Basis data ini menggunakan estimasi analis pada ukuran kinerja untuk perusahaan di semua industri. Ini termasuk estimasi pendapatan, laba per saham, target harga, utang bersih, nilai perusahaan, dan laba bersih, di antara faktor-faktor lainnya. Pengguna dapat memecah data berdasarkan tahun, kuartal fiskal, dan kerangka waktu lain yang digunakan untuk mengukur dan mengantisipasi kinerja perusahaan. Basis data tersebut mencakup rekomendasi dari para analis tentang apakah akan membeli, menahan, atau menjual saham di perusahaan publik yang mereka liput.
Bagaimana IBES Digunakan
IBES bertujuan untuk menjadi sistem terpusat yang ringkas untuk membantu dalam pengambilan keputusan tentang sekuritas. Sistem ini memungkinkan akses ke estimasi konsensus yang lebih luas daripada mengandalkan penilaian sempit yang dapat dibuat dari hari ke hari saat analis menerbitkan laporan mereka.
IBES dapat digunakan dalam berbagai cara. Model perkiraan untuk hasil laba per saham, misalnya, dapat dibuat menggunakan IBES sebagai tolok ukur. Basis data tersebut juga digunakan dalam penelitian akuntansi.
Spinoff IBES
Thomson Reuters memiliki basis data berbeda lainnya berdasarkan IBES. Misalnya, data panduan IBES dan estimasi pendapatan tersedia bagi akademisi di Wharton School of the University of Pennsylvania untuk meninjau dan mengevaluasi ekspektasi bagi perusahaan. Basis data historis IBES digunakan untuk membandingkan dan menguji teori investasi. IBES adalah salah satu dari sejumlah basis data yang digunakan oleh manajer keuangan dan investor. Center for Research on Security Prices telah mengembangkan basis data untuk harga saham termasuk informasi pasar harian dan bulanan, penelitian, dan data historis.
Keuntungan dan Kerugian IBES
Kelebihan IBES
IBES menggabungkan estimasi pendapatan dari berbagai analis sell-side, termasuk dari bank investasi, perusahaan pialang, dan lembaga keuangan lainnya. Cakupan yang luas ini mencakup berbagai industri, sektor, dan wilayah geografis, yang berarti ada banyak informasi berbeda yang tersedia untuk berbagai tujuan.IBES menggabungkan estimasi pendapatan analis ke dalam satu basis data. Ini menghemat waktu investor dengan bertindak sebagai platform terpusat untuk mendapatkan prakiraan dan informasi yang relevan. Ini juga memberikan stabilitas dan aksesibilitas ke estimasi dan revisi pendapatan historis.IBES memperbarui basis datanya secara berkala dengan estimasi pendapatan terbaru, memastikan bahwa investor memiliki akses ke informasi terkini. Anda dapat menganggap data IBES mendekati waktu nyata. Anda tidak hanya akan memiliki akses cepat ke informasi, IBES menerapkan pemeriksaan validasi, prosedur pembersihan data, dan verifikasi kredensial untuk memastikan setiap data masukan benar.
Kekurangan IBES
IBES bergantung pada estimasi pendapatan yang diberikan oleh analis sisi penjualan. Penting untuk dicatat bahwa orang-orang ini mungkin memiliki bias atau konflik kepentingan, karena mereka mungkin terdorong untuk menjaga hubungan dengan perusahaan yang mereka liput atau pemberi kerja mereka. Data yang dimasukkan ke dalam IBES mungkin berupa estimasi optimis atau pesimis yang tidak secara akurat mencerminkan fundamental yang mendasarinya.
Metodologi khusus yang digunakan oleh analis individu untuk merumuskan prakiraan mereka mungkin tidak selalu transparan. Kurangnya transparansi ini dapat mempersulit investor untuk menilai keandalan dan kredibilitas estimasi. Ditambah lagi, meskipun ada pemeriksaan data, data IBES mungkin masih dapat mengalami kesalahan atau kekeliruan.
Meskipun IBES memperbarui basis datanya secara berkala, mungkin masih ada keterlambatan dalam mencerminkan revisi analis terhadap estimasi pendapatan. Dalam industri tempat semua orang berjuang untuk mendapatkan informasi yang sama, sedikit keterlambatan dalam aksesibilitas data dapat merugikan. Selain itu, IBES mungkin memiliki cakupan terbatas untuk perusahaan yang lebih kecil atau perusahaan dalam industri khusus. Anda mungkin tidak selalu memiliki akses ke informasi spesifik yang Anda cari.
Kelebihan
- Cakupan analis yang luas untuk berbagai industri
- Menyederhanakan penelitian dengan data terpusat dan terstandarisasi
- Akses ke tren historis membantu evaluasi prakiraan
- Memberikan pembaruan tepat waktu untuk keputusan yang tepat
- Memastikan keakuratan data melalui kontrol kualitas
Kekurangan
- Bias analis memengaruhi keakuratan prakiraan
- Kurangnya transparansi dalam metodologi prakiraan
- Estimasi rentan terhadap kesalahan dan variabilitas
- Potensi keterlambatan dalam mencerminkan revisi
- Cakupan terbatas untuk perusahaan yang lebih kecil, industri khusus
Kesimpulan
IBES, atau Institutional Brokers’ Estimate System, menggabungkan estimasi pendapatan dari analis sisi jual, menyediakan cakupan komprehensif di berbagai industri. Sistem ini menawarkan kepada investor akses tepat waktu ke data yang terkonsolidasi dan dapat disesuaikan, membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat dan evaluasi ekspektasi pasar.
