Ex-post yra lotyniškas terminas, kuris pažodžiui išvertus reiškia „po fakto“. Ex-post priešingybė yra ex-ante, kuri, atvirkščiai, reiškia „prieš faktą“. Dažnai šie terminai vartojami apibūdinti finansinių duomenų rinkimo metodą ir laiką. Kai duomenys gaunami ir analizuojami ex-post būdu. jis paprastai naudojamas prognozuoti būsimą pajamas ir nuostolius.
Finansinių duomenų rinkimo ir analizės tikslas – nustatyti, numatyti ir daryti įtaką rinkos tendencijoms. Renkant ex-post duomenis apie įmonės ar asmens pelną ir nuostolius, šią informaciją galima sutvarkyti taip, kad būtų sudarytas ateities tendencijų numatymo planas. Tai paprastai rodoma diagramos formatu, kad būtų lengviau suprasti.
Pavyzdžiui, jei analizuojant tokio tipo duomenis nustatoma, kad įmonei tradiciškai blogai sekasi pirmąjį kiekvienų fiskalinių metų ketvirtį, tačiau trečiąjį ketvirtį ji atsistato, ta informacija gali būti panaudota norint išsklaidyti investuotojų susirūpinimą dėl nepakankamo veiklos rezultatų. . Šių tendencijų žinojimas gali padėti išlaikyti akcijų kainas stabilias po nuviliančio pirmojo ketvirčio. Ir atvirkščiai, jei ta pati įmonė pirmąjį ketvirtį uždirbs rekordinį pelną, žinodami turimų ex-post duomenų pasekmes, investuotojai galės prognozuoti, kad bendrovės pardavimai bus nepaprasti.
Tačiau svarbu suprasti, kad nors tokie duomenys gali būti naudingi, jie negarantuoja, kad tam tikra tendencija tęsis neribotą laiką. Geriausiu atveju ex-post duomenų rinkimas ir naudojimas yra naudojami pagrįstiems spėjimams dėl verslo ar pramonės veiklos rezultatų suformuluoti. Duomenys nieko negarantuoja. Analogiškai tariant, finansų profesionalas, naudojantis ex-post duomenis, yra šiek tiek panašus į meteorologą, prognozuojantį orus iš palydovo ir radaro informacijos. Dažnai jos būna teisingos, tačiau klaidų ne tik galimos, karts nuo karto jų tikimasi.
Turint visa tai galvoje, ex-post duomenys pateikiami tinkamoje vietoje. Nors tai yra būtina finansinės analizės priemonių rinkinyje, tai nėra tobula priemonė. Apskritai, kuo labiau nepastovi rinka, ty kuo didesnis svyravimų lygis ir aukščiausiųjų bei žemiausių rodiklių svyravimai, palyginti su tipiškomis tendencijomis, tuo tokio tipo duomenys tampa mažiau naudingi kaip priemonė prognozuoti būsimą elgesį. Kartais rinka nukrypsta nuo tradicinių tendencijų, o anksčiau surinktų duomenų pagrįstumas dabartinėmis sąlygomis tampa nereikšmingas.