Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 σ(r)σ(r) E(r)E(r) A B1B1 B2B2 Markowitz csak étlapot kínál, a többi „emberi” dolog. Hatékony.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 σ(r)σ(r) E(r)E(r) A B1B1 B2B2 Markowitz csak étlapot kínál, a többi „emberi” dolog. Hatékony."— Előadás másolata:

1 2009. tavaszTőzsdei spekuláció1

2 2009. tavaszTőzsdei spekuláció2 σ(r)σ(r) E(r)E(r) A B1B1 B2B2 Markowitz csak étlapot kínál, a többi „emberi” dolog. Hatékony portfóliók

3 2009. tavaszTőzsdei spekuláció3 rfrf C2C2 C1C1 σ(r)σ(r) E(r)E(r) A M Nem lehet más, mint a piaci portfólió!

4 2009. tavaszTőzsdei spekuláció4 Piaci portfólió σ(r)σ(r) E(r)E(r) M Tőkepiaci egyenes E(rM)E(rM) σ(rM)σ(rM) rfrf

5 2009. tavaszTőzsdei spekuláció5 Teljes kockázat Piaci kockázat (Nem diverzifikálható) (Szisztematikus) Egyedi kockázat (Diverzifikálható) (Nem szisztematikus)

6 2009. tavaszTőzsdei spekuláció6 piaci portfolió értékpapírpiaci egyenes E ( r M ) 1 E ( r ) β r f Ez a tőkepiaci árfolyamok modellje, a CAPM…

7 2009. tavaszTőzsdei spekuláció7 IV. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság A tőkepiaci árazódás alapirányai –Tőkepiaci hatékonyság –Tőkepiaci mikrostruktúra –Pénzügyi viselkedéstan A viták mindmáig lezáratlanok, de azért megvannak az alappillérek. –Nobel-díjasok tömege Samuelson, Sharpe, Miller, Merton, Scholes, Arrow, Lucas, Kahnemann (Black, Tversky, Treynor, Fama, DeBond, Thaler)

8 2009. tavaszTőzsdei spekuláció8 IV.1. Tőkepiaci hatékonyság „Hatékonyság” –„jóság” –Itt hatékony árazás –„efficient market” „Tőkepiaci hatékonyság” „Tökéletes tőkepiaci hatékonyság” „Tökéletes tőkepiaci árazás”

9 2009. tavaszTőzsdei spekuláció9 Samuelson „A megfelelően anticipált árak véletlen ingadozásának bizonyítéka” („Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly”) (1965) című alapművének érvelését: –”Versenyző piacokon (…) azt várhatjuk, hogy az emberek önérdekeik követése közben előre figyelembe veszik a jövőbeni események olyan elemeit, amelyeket (...) várhatónak tartanak. –(…) a versenyző áraknak olyan árváltozásokat kell mutatniuk, (…) amelyek mindenféle előre jelezhető tendencia nélkül bolyonganak.” 17

10 2009. tavaszTőzsdei spekuláció10 –Tőkepiaci hatékonyság gyenge szintje A pénzügyi változók (árak, osztalékok, kamatok, számviteli eredmények stb.) idősorozatának információit teljességgel tükrözik az árfolyamok. –Tőkepiaci hatékonyság félerős szintje Az árfolyamok teljességgel tükrözik a nyilvánosan bejelentett (public) vállalat, részvény jövőjére vonatkozó információkat. –Tőkepiaci hatékonyság erős szintje Az árfolyamok a magán (private) információkat is teljességgel tükrözik. IV.2. Tőkepiaci hatékonyság szintjei 18

11 2009. tavaszTőzsdei spekuláció11 IV.2.1. Tőkepiaci hatékonyság gyenge szintjének vizsgálatai „Különböző pénzügyi változók (például árak, volumenek, osztalékok, kamatok, számviteli eredmények stb.) idősorának információ- tartalmát teljességgel tükrözik az árfolyamok.” Mindezt múltbeli adatok vizsgálatával ellenőrizhetjük. –Olyan módszereket keresünk, amelyek ilyen pénzügyi változók sorozata alapján eredményesek voltak. –Ha találunk ilyeneket, akkor nem áll fenn a szint, ha nem, akkor fennáll. 18

12 2009. tavaszTőzsdei spekuláció12 Sorozat-tesztek Hányszor vált előjelet a hozamok sorozata, azaz az árfolyam fel-le mozgásában hány váltás van. –„+ - - - + + 0 - -” –(0 negatívnak számít) –4 sorozat A teljesen véletlenszerű folyamathoz tartozik egy elméleti sorozatszám-érték. Ha ennél kevesebbet kapunk, az pozitív korrelációt mutat, ha többet, az negatívot, ha ugyanakkorát, az nullát. VI.1.3.a Előrejelezhetőségi vizsgálatok egy értékpapír vagy index múltbeli árfolyamadatai alapján 56-57

13 2009. tavaszTőzsdei spekuláció13 T P 57

14 2009. tavaszTőzsdei spekuláció14 –Konklúzió: majdnem teljesen véletlen jelleg gyenge pozitív korreláció fejlettebb tőkepiacok esetén határozottabb a véletlen jelleg 57-58

15 2009. tavaszTőzsdei spekuláció15 Korreláció-vizsgálatok Van-e köze az árfolyamoknak saját múltjukhoz? 58

16 2009. tavaszTőzsdei spekuláció16 T r 58

17 2009. tavaszTőzsdei spekuláció17 59

18 2009. tavaszTőzsdei spekuláció18 59

19 2009. tavaszTőzsdei spekuláció19 Előző 10 napElőző 5 nap 59

20 2009. tavaszTőzsdei spekuláció20 Konklúzió –a korrelációk nagyon kicsik –általában 0,1-nél kisebbek, ami 1% alatti hatást jelent –közel teljesen véletlen jelleg, „bolyongás” –a világon mindenhol 60

21 2009. tavaszTőzsdei spekuláció21 VI.1.3.b Előrejelezhetőségi vizsgálatok más értékpapírok, illetve indexek múltbeli adatai alapján Kereszt-korreláció 60-61

22 2009. tavaszTőzsdei spekuláció22 T riri T rjrj 61

23 2009. tavaszTőzsdei spekuláció23 61 1 napos kereszt-korrelációk MSCINYSEBUX USD BUX FtDanu- bius ZwackPick MSCI0,0070,0270,0310,0030,0160,011 NYSE0,0350,0820,0120,0080,022 BUX USD0,093 – 0,025 – 0,001 0,040 BUX Ft – 0,021 0,0140,043 Danubius – 0,001 ~0 Zwack0,020

24 2009. tavaszTőzsdei spekuláció24 61 1 napos korrelációk MSCINYSEBUX USD BUX FtDanu- bius ZwackPick MSCI0,8100,7760,7120,5230,8210,871 NYSE0,8980,8100,6750,7490,735 BUX USD0,9620,5780,6170,334 BUX Ft0,5580,5890,297 Danubius0,3560,259 Zwack0,159

25 2009. tavaszTőzsdei spekuláció25 VI.1.3.c Naptári “mintázat” vizsgálatok Havi hozamok „mintázata” „január-effektus” –adómegtakarítás 62

26 2009. tavaszTőzsdei spekuláció26

27 2009. tavaszTőzsdei spekuláció27

28 2009. tavaszTőzsdei spekuláció28 Hét napjain mért hozamok „mintázata” „hétvége effektus” –hétfő alacsony - péntek magas

29 2009. tavaszTőzsdei spekuláció29

30 2009. tavaszTőzsdei spekuláció30

31 2009. tavaszTőzsdei spekuláció31

32 2009. tavaszTőzsdei spekuláció32 Stb. stb. stb.: –„Szisztéma”-tesztek Kisember-elmélet Holdjárás, földrengés Szoknyahossz

33 2009. tavaszTőzsdei spekuláció33 Chartok „…az ügyesebbek érezhették, hogy a cápa jóval nagyobbra már nem igazán tudja tátani száját. És jött is a zakó, a cotton árfolyama közel felére esett a márciusi csúcsa óta.” „Szintén a gyapot piacánál maradva a Wall Street Journal bemutat egy másik formációt, mely a jéghegynek ütköző Titanic történetére hajaz. Minél nagyobbra dagad a hegy a hajó előtt, annál nagyobb a valószínűsége és a mértéke is a bekövetkező süllyedésnek.”

34 2009. tavaszTőzsdei spekuláció34 Összességében –Lényegében előrejelezhetetlenséget –Alátámasztott gyenge tőkepiaci hatékonyság –Ritka és szerény anomáliák A részvényárfolyamok eddigi változásaiból nem lehet a továbbiakra következtetni. A tőzsdei árfolyamoknak nincs memóriája. A különböző pénzügyi változók sorozatának információi teljességgel beépülnek az árfolyamokba. Mindebből egyúttal a technikai elemzések hasznavehetetlensége is következik. –Véletlenszerűségnél a múltbeli adatok statisztikai, „technikai” jellegű vizsgálata alapján történő előrejelzésének kísérletei értelmetlenek, hasztalanok. – “A technikai elemzés olyan, mint az asztrológia, és épp annyira tudományos is.”

35 2009. tavaszTőzsdei spekuláció35 VI.1.4. Tőkepiaci hatékonyság félerős szintjének vizsgálatai A félerős szint tesztjei azt vizsgálják, hogy a nyilvánosan bejelentett információk milyen gyorsan és pontosan épülnek be az árfolyamokba. Az vizsgáljuk, hogy gyorsasággal, pontossággal milyen reményeink lehetnek. Az ilyen vizsgálatokat eseményvizsgálatoknak nevezik.

36 2009. tavaszTőzsdei spekuláció36 VI.1.4.a. Események utáni árfolyamváltozások vizsgálata Az elmúlt időszak váratlanul bejelentett nyilvános eseményei utáni árfolyamváltozásokat vizsgálják.

37 2009. tavaszTőzsdei spekuláció37 Az ilyen vizsgálatok szokásos menete –Mérvadó hírforrások –10 csoport –Abnormális árfolyamgörbék –Átlagolás Nézzük az általános eredményt!

38 2009. tavaszTőzsdei spekuláció38 0 01020 30 Átlagos abnormális árfolyamok Események utáni napok 8

39 2009. tavaszTőzsdei spekuláció39 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok Tökéletes hatékonyság esetén:

40 2009. tavaszTőzsdei spekuláció40 Két jellegzetes eltérésre lehet számítani –Időbeli lassúság, illetve alulreagálás –Túlreagálás

41 2009. tavaszTőzsdei spekuláció41 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok

42 2009. tavaszTőzsdei spekuláció42 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok

43 2009. tavaszTőzsdei spekuláció43 Általános tanulságok: –1.Valóban “lereagálta” –2.A többlethozamok döntő hányada közvetlenül a bejelentéskor (kb. ± egy nap) mérhető. –3.A bejelentéseket követően enyhe túlreagálás érzékelhető.


Letölteni ppt "2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 σ(r)σ(r) E(r)E(r) A B1B1 B2B2 Markowitz csak étlapot kínál, a többi „emberi” dolog. Hatékony."

Hasonló előadás


Google Hirdetések