Ex-post es un término latino que, literalmente traducido, significa «después del hecho». Lo contrario de ex-post es ex-ante, que, por el contrario, significa «antes del hecho». Con frecuencia, estos términos se utilizan para describir el método y el momento de la recopilación de datos financieros. Cuando los datos se obtienen y analizan a posteriori. normalmente se usa para predecir ganancias y pérdidas futuras.
El propósito de recopilar y analizar datos financieros es establecer, predecir e influir en las tendencias del mercado. La recopilación de datos ex post sobre las ganancias y pérdidas de una empresa o de un individuo permite que esa información se organice con el fin de crear una hoja de ruta para anticipar las tendencias futuras. Esto normalmente se muestra en formato gráfico para facilitar la comprensión.
Por ejemplo, si se establece a través del análisis de este tipo de datos que una empresa tradicionalmente tiende a tener un mal desempeño en el primer trimestre de cada año fiscal, pero se recupera en el tercero, esa información se puede usar para calmar las preocupaciones de los inversores sobre el bajo rendimiento . Conocer estas tendencias puede ayudar a mantener estables los precios de las acciones después de un primer trimestre decepcionante. Por el contrario, si la misma compañía registra ganancias récord en el primer trimestre, conocer las implicaciones de los datos ex post disponibles permitirá a los inversores predecir que la compañía está a punto de tener un año sobresaliente en ventas.
Sin embargo, es importante comprender que, si bien estos datos pueden ser útiles, no ofrecen garantías de que una tendencia particular continuará indefinidamente. En el mejor de los casos, la recopilación y utilización de datos ex post se utilizan para formular conjeturas informadas sobre el rendimiento futuro de una empresa o industria. Los datos no son garantía de nada. En términos análogos, un profesional financiero que utiliza datos ex post es un poco como un meteorólogo que pronostica el clima a partir de información satelital y de radar. A menudo son correctos, pero los errores no solo son posibles, sino que se esperan de vez en cuando.
Tener todo esto en mente pone los datos ex post en su lugar correcto. Aunque es indispensable en la caja de herramientas de un análisis financiero, no es una herramienta perfecta. En general, cuanto más volátil sea el mercado, es decir, cuanto mayor sea el nivel de fluctuación y fluctuaciones en las altas y bajas en comparación con las tendencias típicas, menos útil será este tipo de datos como herramienta para predecir el comportamiento futuro. A veces, el mercado difiere de sus tendencias tradicionales, y la validez de los datos recopilados previamente se vuelve irrelevante a la luz de las condiciones actuales.
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