Ex-post ir latīņu termins, kas burtiskā tulkojumā nozīmē “pēc fakta”. Ex-post pretstats ir ex-ante, kas, gluži pretēji, nozīmē “pirms fakta”. Bieži vien šie termini tiek izmantoti, lai aprakstītu finanšu datu vākšanas metodi un laiku. Kad dati tiek iegūti un analizēti ex-post veidā. to parasti izmanto, lai prognozētu nākotnes ienākumus un zaudējumus.
Finanšu datu vākšanas un analīzes mērķis ir noteikt, prognozēt un ietekmēt tirgus tendences. Ex-post datu vākšana par uzņēmuma vai privātpersonas ieguvumiem un zaudējumiem ļauj sakārtot šo informāciju, lai izveidotu ceļvedi nākotnes tendenču prognozēšanai. Tas parasti tiek parādīts diagrammas formātā, lai atvieglotu izpratni.
Piemēram, ja, analizējot šāda veida datus, tiek konstatēts, ka uzņēmumam tradicionāli ir slikti rezultāti katra finanšu gada pirmajā ceturksnī, bet tas atgriežas trešajā ceturksnī, šo informāciju var izmantot, lai kliedētu ieguldītāju bažas par nepietiekamu sniegumu. . Zinot šīs tendences, var palīdzēt saglabāt akciju cenas stabilas pēc neapmierinošā pirmā ceturkšņa. Un otrādi, ja viens un tas pats uzņēmums pirmajā ceturksnī gūst rekordlielu peļņu, zinot pieejamo ex-post datu ietekmi, investori varēs prognozēt, ka uzņēmumam drīz būs izcils pārdošanas gads.
Tomēr ir svarīgi saprast, ka, lai gan šādi dati var būt noderīgi, tie negarantē, ka konkrēta tendence turpināsies bezgalīgi. Labākajā gadījumā ex-post datu vākšana un izmantošana tiek izmantota, lai formulētu pamatotus minējumus par uzņēmuma vai nozares turpmāko darbību. Dati negarantē neko. Līdzīgi runājot, finanšu speciālists, kas izmanto ex-post datus, ir nedaudz līdzīgs meteorologam, kurš prognozē laikapstākļus no satelīta un radara informācijas. Bieži vien tie ir pareizi, taču kļūdas ir ne tikai iespējamas, tās ik pa laikam ir gaidāmas.
Paturot to visu prātā, ex-post dati tiek ievietoti pareizajā vietā. Lai gan tas ir neaizstājams finanšu analīzes rīku komplektā, tas nav ideāls rīks. Kopumā, jo nepastāvīgāks ir tirgus, proti, jo augstāks ir svārstību līmenis un augstāko un zemāko rādītāju svārstības salīdzinājumā ar tipiskām tendencēm, jo mazāk noderīgi šāda veida dati kļūst par nākotnes uzvedības prognozēšanas rīku. Dažreiz tirgus atšķiras no tradicionālajām tendencēm, un iepriekš savākto datu derīgums pašreizējos apstākļos kļūst nenozīmīgs.