Ex-post ist ein lateinischer Begriff, der wörtlich übersetzt „nachträglich“ bedeutet. Das Gegenteil von ex-post ist ex-ante, was im Umkehrschluss „vor der Tatsache“ bedeutet. Häufig werden diese Begriffe verwendet, um die Methode und den Zeitpunkt der Erhebung von Finanzdaten zu beschreiben. Wenn Daten ex-post erhoben und analysiert werden. es wird normalerweise verwendet, um zukünftige Gewinne und Verluste vorherzusagen.
Der Zweck der Erhebung und Analyse von Finanzdaten besteht darin, Markttrends zu ermitteln, vorherzusagen und zu beeinflussen. Das Sammeln von Ex-post-Daten zu den Gewinnen und Verlusten eines Unternehmens oder einer Einzelperson ermöglicht es, diese Informationen zu arrangieren, um einen Fahrplan für die Antizipation zukünftiger Trends zu erstellen. Dies wird in der Regel im Diagrammformat angezeigt, um das Verständnis zu erleichtern.
Wenn beispielsweise durch die Analyse dieser Art von Daten festgestellt wird, dass ein Unternehmen traditionell im ersten Quartal eines jeden Geschäftsjahres schlecht abschneidet, sich aber im dritten Quartal wieder erholt, können diese Informationen verwendet werden, um die Bedenken der Anleger hinsichtlich einer Underperformance zu zerstreuen . Die Kenntnis dieser Trends kann dazu beitragen, die Aktienkurse nach einem enttäuschenden ersten Quartal stabil zu halten. Umgekehrt, wenn dasselbe Unternehmen im ersten Quartal Rekordgewinne erzielt, können die Anleger aufgrund der Implikationen der verfügbaren Ex-post-Daten vorhersagen, dass das Unternehmen kurz vor einem hervorragenden Umsatzjahr steht.
Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass solche Daten zwar nützlich sein können, aber keine Garantie dafür bieten, dass ein bestimmter Trend auf unbestimmte Zeit anhält. Die Erhebung und Nutzung von Ex-post-Daten dient bestenfalls dazu, fundierte Vermutungen über die zukünftige Leistungsfähigkeit eines Unternehmens oder einer Branche zu formulieren. Die Daten sind keine Garantie für irgendetwas. In analoger Weise ist ein Finanzprofi, der Ex-post-Daten verwendet, ein bisschen wie ein Meteorologe, der das Wetter aus Satelliten- und Radarinformationen vorhersagt. Sie sind oft richtig, aber Fehler sind nicht nur möglich, sie werden von Zeit zu Zeit erwartet.
Wenn man all dies im Hinterkopf behält, werden Ex-post-Daten an ihren richtigen Platz gebracht. Obwohl es im Werkzeugkasten einer Finanzanalyse unverzichtbar ist, ist es kein perfektes Werkzeug. Im Allgemeinen gilt: Je volatiler der Markt ist – d. h. je höher die Schwankungen und Schwankungen bei Hochs und Tiefs im Vergleich zu typischen Trends sind – desto weniger nützlich sind diese Daten als Werkzeug zur Vorhersage des zukünftigen Verhaltens. Manchmal weicht der Markt von seinen traditionellen Trends ab und die Gültigkeit der zuvor gesammelten Daten wird angesichts der aktuellen Bedingungen irrelevant.