Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
2016. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 III. Fedezeti ügyletek Határidős ügylet segítségével rögzíthető a jövőbeli ár –árfolyamkockázat kiküszöbölése.
Advertisements

Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések1. 2 Az átlaghoz visszatérően véletlenszerű árfolyammozgás (Mean Reverting Walk Down Wall Street) Lehet,
A kifizetési kérelem összeállítása TÁMOP-3.2.9/B-08 Audiovizuális emlékgyűjtés.
Származtatott termékek és reálopciók Dr. Bóta Gábor Pénzügyek Tanszék.
2013. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 Fedezeti ügyletek Határidős ügylet segítségével rögzíthető a jövőbeli ár –árfolyamkockázat kiküszöbölése.
Beruházási és finanszírozási döntések kölcsönhatásai 1.
Értékelési modellek. Az előadás témái 1.Bevezetés – az egytényezős modellek áttekintése 2.Alkalmazás 3.Az egyindexes modell felépítése és alkalmazása.
Számvitel S ZÁMVITEL. Számvitel Hol tartunk… Beszámoló –Mérleg –Eredménykimutatás Értékelés – – – –2004- –Immateriális javak,
2015. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 II. Határidős árfolyamok A lejáratkor a határidős és az azonnali ár megegyezik. Milyen kapcsolat van.
2016. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 II. Határidős árfolyamok A lejáratkor a határidős és az azonnali ár megegyezik. Milyen kapcsolat van.
A vállalatok marketingtevékenysége és a Magyar Marketing Szövetség megítélése Kutatási eredmények az MMSZ részére (2008. július)
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések1.
2016. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 II. Határidős árfolyamok A lejáratkor a határidős és az azonnali ár megegyezik. Milyen kapcsolat van.
Dr. Ormos Mihály, Befektetések1 Hol tartunk… Sehol… csak annyit tudunk, hogy milyen az egyén aki számára modellt építenénk… –hasznosságmaximalizáló –minden.
Palotás József elnök Felnőttképzési Szakértők Országos Egyesülete
Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Valószínűségi kísérletek
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
A FELÜGYELŐBIZOTTSÁG BESZÁMOLÓJA A VSZT
Komplex természettudomány 9.évfolyam
Értékpapír-piaci egyenes
Kiegészítő melléklet és üzleti jelentés
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
A közigazgatással foglalkozó tudományok
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Szigorlat.
Egy üzemben sok gyártósoron gyártanak egy bizonyos elektronikai alkatrészt. Az alkatrészek ellenállását időnként ellenőrzik úgy, hogy egy munkás odamegy.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Észlelés és egyéni döntéshozatal, tanulás
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
IV.5. Állandó volatilitású, időben független hozam feltételezése
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
SZÁMVITEL.
Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
SZÁMVITEL.
Egyéb gyakorló feladatok (I.)
Szervezetfejlesztés II. előadás
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
V. Optimális portfóliók
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
SZÁMVITEL.
Befektetések Dr. Ormos Mihály, Befektetések, Eötvös Loránd Tudományegyetem, Gazdálkodástudományi Intézet.
IV.2. Hozam számtani és mértani átlaga
„Visszapillantó tükörből előre”
Átlagos abnormális árfolyamok
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Kvantitatív módszerek
A márkázás Marketing gyakorlat 6..
KÉPZÉSSEL A MUNKAERŐ-HIÁNY ELLEN?
CONTROLLING ÉS TELJESÍTMÉNYMENEDZSMENT DEBRECENI EGYETEM
Munkanélküliség.
A ragadozás hatása a zsákmányállatok populációdinamikájára
Compliance és Corporate Governance
Környezeti Kontrolling
A csoportok tanulása, mint a szervezeti tanulás alapja
14 év szakmai tapasztalat
SZAKKÉPZÉSI ÖNÉRTÉKELÉSI MODELL I. HELYZETFELMÉRŐ SZINT FOLYAMATA 8
A szállítási probléma.
Foglalkoztatási és Szociális Hivatal
Binomiális fák elmélete
Mikro- és makroökonómia
Generali Alapkezelő beszámolója Gyöngyház Nyugdíjpénztár részére
12 év szakmai tapasztalat
KOHÉZIÓS POLITIKA A POLGÁROK SZOLGÁLATÁBAN
Előadás másolata:

Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hol tartunk… Az átlaghoz visszatérő árfolyammozgás Többen mértek negatív autokorrelációt hosszútávon. Fama is, így ellentmondó eredményeket közöl 1965-ös cikkével. A magyarázó és a magyarázott változó ugyanaz, csak időben eltolva A regressziós egyenes meredeksége negatív volt a 18 hónaptól 5 évig terjedő időszakokat vizsgálva. Múltbeli hozamok segítségével nagyjából 25-40%-a előrejelezhető a három-öt éves hozamoknak. Variancia hányadossal hasonló eredmények. Nem csak az USA-ban. Pénzügyi változók az előrejelzésben P/E , Div/P , M/B  Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hol tartunk… 18 Tanulságok: -0,10 -0,05 0,05 0,10 0,15 0,20 Kumulált átlagos reziduumok Vesztes portfólió Nyertes portfólió 5 10 15 20 25 30 35 Portfólió összeállítás után eltelt hónapok száma Tanulságok: 1. A nyerő és a vesztes portfóliók hozamai egyaránt átlaghoz visszatérő viselkedést mutatnak. 2. Az 5 éves árfolyam visszafordulás a vesztes részvényeknél sokkal hangsúlyosabb , mint a nyerőknél (veszteseknél + 30%, míg a nyerteseknél -10% többlethozam). – túlélési torzítás 3. A vesztesek többlethozamának legnagyobb része januárban realizálódott, ahogy az ábra három nagy „árfolyam” ugrása is mutatja. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Átlaghoz való visszatérés rövidtávon 20 A rövidtáv azért jó, mert ha egy részvény pl. 10%-ot esik vagy emelkedik egy nap, attól még a kockázata nem valószínű, hogy arányosan megváltozott volna, a társaság mérete viszont pontosan 10%-kal változott. Azaz, ha a hozam megfordulás átlagosan megfigyelhető rövidtávon, akkor a mérettől és a b-tól eltérő faktor „mozgatja” az árakat. Egészen sok rövdtávú tanulmány született… kettőt nézünk át részletesebben Bremer és Sweeney (1988) és Lehmann (1988) Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Eredmények 21 Így nincs mérethatás, hiszen ez az 500 legnagyobb cég. Szerzők Minta Módszertan Eredmények Dyl és Maxfield (1987) Napi hozamok 1974-1984 NYSE és AMEX részvények Adni vagy venni a 3 legnagyobb 1 napos nyereséget / veszteséget produkáló részvényt 200 véletlenszerűen kiválasztott kereskedési napon következő 10 kereskedési napon a nyertesek: -1.8%; vesztesek: +3.6% Bremer és Sweeney (1988) Napi hozamok 1962-1986 Fortune 500 részvényei Az összes részvénnyel kereskedni, amelyik 7.5, 10 vagy 15%-nál nagyobb elmozdulást produkált. következő 5 kereskedési napon a nyertesek: -0.004%; vesztesek: 3.95% Brown, Harlow és Tinic (1988) Napi hozamok 1963-1985 A S&P500 200 legnagyobb részvénye Az összes részvénnyel kereskedni, amelyik a piaci modell szerint várható hozamnál 2.5%-nál nagyobb elmozdulást produkált. következő 10 kereskedési napon a nyertesek: +0.003%; vesztesek: +0.37% Howe (1986) Heti hozamok 1963-1981 NYSE és AMEX részvények Azokkal a részvényekkel dolgozott, amelyek egy hét alatt legalább 50%-os árváltozás produkáltak következő 10 kereskedési héten a nyertesek: -13.0%; vesztesek +13.8% Lehmann (1988) Heti hozamok 1962-1986 NYSE és AMEX részvények Az összes olyan részvényt megvette, amelyek a piaci átlag alatti hozamokat produkálta (vesztesek) az elmúlt héten, és rövidre eladta az azokat, amelyek a piac felett teljesítettek (nyerők). a stratégiával 39%-os hozamot generált hat hónap alatt, amely hozam 2/3-át a vesztesek hosszú pozíciója eredményezett. Rosneberg, Reid és Lanstein (1985) havi hozamok 1945-1980 NYSE részvények Megvette az összes olyan részvényt, amelyik a (többfaktoros piaci modell alapján) negatív hozamot generált és rövidre eladta az ellenkező előjelűeket. a stratégiával 1.36%-os havi hozamot generált, amelynek nagy részét a vesztesek hosszú pozíciója eredményezte. Jagedeesh (1987) havi hozamok 1981-1984 NYSE részvények Egyszerű CAPM alapján az elmúlt hónap és év teljesítménye alapján képzett decilis portfóliók. 2.5%-os többlethozam az extrém decilisek portfóliójával. Brown és Harlow (1988) 1-től 6 hónapos hozamok 1946-1983 NYSE részvények CAPM alapján számított többlethozamok alapján azokat mérte, amelyek értéke 20% és 65% között volt 1 és 6 hónap között. nagy visszafordulás a veszteseknél, alacsony csökkenés a nyerteseknél, kivéve az első hónapot. Így nincs mérethatás, hiszen ez az 500 legnagyobb cég. Nem jelent problémát, hogy a nagyon alacsony árú részvényeknél az árfolyamváltozás jelentős része az ajánlati sávon keresztül csapódhat le. 1305 „esést” és 3218 „növekedést” vizsgáltak. Miután az „eseményeket, ugrásokat” azonosították a részvények árfolyamát 20 napig követték. A 10%veszteseknél öt nap alatt átlagosan 3,95% hozamot mértek (az esés 13% volt…) 7,5%-os és a 15%-os esésnél az eredmények 2,84% és 6,18% többlethozam 5 napra. A nyerteseknél nem volt többlethozam (negatív vagy pozitív) közvetlenül az „esemény” után. Ez nagyon hasonlít ahhoz, amit hosszútávon mértek, azaz szignifikáns korrelációt mérhetünk a veszteseknél, de nincs korreláció a nyerteseknél, és ez a korreláció arányosan növekszik az árfolyamban bekövetkezett „ugrás” mértékével. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Eredmények 22 Szerzők Minta Módszertan Eredmények Dyl és Maxfield (1987) Napi hozamok 1974-1984 NYSE és AMEX részvények Adni vagy venni a 3 legnagyobb 1 napos nyereséget / veszteséget produkáló részvényt 200 véletlenszerűen kiválasztott kereskedési napon következő 10 kereskedési napon a nyertesek: -1.8%; vesztesek: +3.6% Bremer és Sweeney (1988) Napi hozamok 1962-1986 Fortune 500 részvényei Az összes részvénnyel kereskedni, amelyik 7.5, 10 vagy 15%-nál nagyobb elmozdulást produkált. következő 5 kereskedési napon a nyertesek: -0.004%; vesztesek: 3.95% Brown, Harlow és Tinic (1988) Napi hozamok 1963-1985 A S&P500 200 legnagyobb részvénye Az összes részvénnyel kereskedni, amelyik a piaci modell szerint várható hozamnál 2.5%-nál nagyobb elmozdulást produkált. következő 10 kereskedési napon a nyertesek: +0.003%; vesztesek: +0.37% Howe (1986) Heti hozamok 1963-1981 NYSE és AMEX részvények Azokkal a részvényekkel dolgozott, amelyek egy hét alatt legalább 50%-os árváltozás produkáltak következő 10 kereskedési héten a nyertesek: -13.0%; vesztesek +13.8% Lehmann (1988) Heti hozamok 1962-1986 NYSE és AMEX részvények Az összes olyan részvényt megvette, amelyek a piaci átlag alatti hozamokat produkálta (vesztesek) az elmúlt héten, és rövidre eladta az azokat, amelyek a piac felett teljesítettek (nyerők). a stratégiával 39%-os hozamot generált hat hónap alatt, amely hozam 2/3-át a vesztesek hosszú pozíciója eredményezte. Rosneberg, Reid és Lanstein (1985) havi hozamok 1945-1980 NYSE részvények Megvette az összes olyan részvényt, amelyik a (többfaktoros piaci modell alapján) negatív hozamot generált és rövidre eladta az ellenkező előjelűeket. a stratégiával 1.36%-os havi hozamot generált, amelynek nagy részét a vesztesek hosszú pozíciója eredményezte. Jagedeesh (1987) havi hozamok 1981-1984 NYSE részvények Egyszerű CAPM alapján az elmúlt hónap és év teljesítménye alapján képzett decilis portfóliók. 2.5%-os többlethozam az extrém decilisek portfóliójával. Brown és Harlow (1988) 1-től 6 hónapos hozamok 1946-1983 NYSE részvények CAPM alapján számított többlethozamok alapján azokat mérte, amelyek értéke 20% és 65% között volt 1 és 6 hónap között. nagy visszafordulás a veszteseknél, alacsony csökkenés a nyerteseknél, kivéve az első hónapot. Stratégiája a hozammegfordulásra épít: a múlt heti nyerők (minden olyan részvényről, amely a piaci átlag felett teljesített) rövidre való eladásából finanszírozza a múltbeli vesztesekben (minden részvényt beleértve, amely a piaci átlag alatt volt múlt héten) felvett hosszú pozíciót. Itt sokkal több papírról van szó, hiszen lényegében minden NYSE és AMEX részvény szerepel. Az így kialakított arbitrázs portfólióban az egyes részvények súlya arányos volt az előző heti többlet hozammal, azaz ezek súlya sokkal nagyobb a portfólióban. A stratégia átlagosan 2000 vétel-eladás tranzakciót eredményezett hetente, ez sok…és költséges Ha ct=0,1% minden lábon és a hosszú pozíció értéke (a múlt hét veszteseiben) 100 millió dollár, hasonlóan a rövidre eladások (múlt hét nyerteseiben) értéke 100 millió dollár. Az így összeállt arbitrázs portfólió hat hónap alatt átlagosan 38,77 millió dollárt eredményezett, amelynek 2/3-át a vesztesek hosszú pozíciója eredményezte. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Makacs tények 22 A már megismert anomáliákra általában a válasz a következő: A hatékonyság direkt módon, önmagában nem tesztelhető. A kapcsolt hipotézis nem hagyható figyelmen kívül. Az anomália, amelyet felfedeztek lehetséges, hogy pontosabb egyensúlyi modellt igényel és már meg is szűnik. Fama és French (1986) a visszafordulásról: „A tendencia, amely a „visszafordulás” felé mutat, talán az időben változó várható hozamokra reflektál, amelyet a racionális befektetők generáltak válaszul makro-ökonómiai változók dinamikus változására. Másik oldalról elképzelhető, hogy a „visszafordulásokat” egy az árfolyamokban (mint folyamatban) fellelhető állandó (stacionárius) komponens okozza, amely egy az egész piacra jellemző, hullámokban megjelenő túlreagálásból ered, és így az egész nem hatékony. … Az előrejelezhetőség, akár a piac hatékonytalanságából ered, akár időben-változó várható hozamokból, amelyet racionális befektetői magatartás generál úgy tűnik fennmaradt, de az oka e pillanatig még nem igazolt.” Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Kockázat – kockázatérzékelés 23 Válasszuk el a túlreagálást és a kockázatot, mint a hozamok átlaghoz való visszafordulásának magyarázatát. Ha a többlethozamot, vagy a piaci indexek átlaghoz visszatérését a – számunkra e pillanatban még kevéssé átlátható – kockázatmérés megfelelően magyarázza, akkor már csak az hiányzik, hogy bebizonyítsuk, hogy az (időben változó) kockázat „valódi”. A másik magyarázat szerint az érzékelt kockázat és a valós (aktuális) kockázat eltérhet egymástól. Ez azért súlyos állítás… Dr. Ormos Mihály, Befektetések

A magyarázó modell alappillérei 23 Példa az érzékelt és valós kockázat közti különbségre: Várhatóan miben halnánk meg nagyobb valószínűséggel Afrikában: gyilkosság, diabétesz, daganat, hasmenés, ebola, szívroham, agyvérzés, AIDS… Tegyük fel, hogy a befektető a vesztesek és a nyertesek kockázatát egyaránt magasabbnak érzékeli, mint az valójában. A vesztesek nagyon kockázatosnak érezhetők, a csőd lehetősége, a pénzügyi nehézségek miatt. A nyerők meg azért, mert „olyan magasságokba szárnyalt, ahonnan már csak esni lehet”… Ha ezek igazak, akkor az áraknak esniük kellene. Tegyük fel még, hogy a befektetők túlreagálják az újonnan érkező információkat pl. a nyereségekről, így elhibázzák a Bayes tételen alapuló, a jövőre vonatkozó előrejelzéseiket. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Különleges kombináció 23 A hibásan érzékelt kockázatoknak és hibás döntéshozatalnak vagy előrejelzésnek kombinációja megmagyarázhatja azt a hozam-aszimmetriát, amelyet a vesztesek és nyerők hozamában mértünk. A vesztesek árfolyama a túlreagálás és a többlet kockázati prémium egyaránt lefelé mozgatják az árfolyamot. Ez addig tart amíg nem érkezik új információ, amely azt mutatja, hogy félelmeik túlzóak és nyereségvárakozásaik túl pesszimisták, túl alacsonyak voltak, majd az árfolyam elkezd emelkedni. A nyerőknél a túlreagálás hatása túl magasra mozgatja az árfolyamot, ezzel szemben a többlet kockázati prémium lefelé mozgatná, mivel a két hatás ellentétes a visszafordulás kisebb, vagy nem is mérhető. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Az információk hatásánál erőteljesebb ingadozás 24 Schiller (1981) részvényárfolyamok egységnyi időszakra eső szórásai (a volatilitások) jóval (5-13 szorosan) meghaladták a későbbi osztalék-kifizetésekben mutatkozó változékonyságot 1871 és 1979 között. Ez az eltérés olyan hatalmas, hogy a részvényárfolyam ingadozását lehetetlen a jövőbeni osztalékokra vonatkozó új információkkal magyarázni. French és Roll (1985) Mérésük szerint a részvényhozamok változékonysága sokkal alacsonyabb olyan időszakokban, amikor a tőkepiacok (tőzsdék) zárva vannak, mint amikor a nyitva. Az értékre vonatkozó hírek előfordulásának valószínűsége nagyjából egyenletes kell, hogy legyen – pláne a mai globalizált világban. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Kiscég effektus Banz (1981) 24 Banz (1981) A kis (alacsony tőkéjű, kapitalizációjú) cégekbe történő befektetések hosszú távú hozamait vizsgálta 1931-1975 között A legkisebb ötven amerikai részvény szignifikánsan jobb teljesítményt nyújtott, mint az ötven legnagyobb. Átlagosan havi 1% abnormális hozameltérés, ami jelentős különbség. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

IPO – első piacra lépés Ritter (1991) 24 Ritter (1991) az új részvénykibocsátások negatív hosszú távú teljesítményével kapcsolatban 1526 darab 1975-84 közötti eseményt vizsgált. Ezekbe a részvényekbe történt kezdeti befektetés (a kereskedés első napjának zárásától) három év alatt jelentősen átlag alatti teljesítményt hozott. A gyenge teljesítmények három magyarázatát tartotta lehetségesnek: (1) rossz kockázatmérés (kockázatbecslés), (2) balszerencse (véletlen), (3) túlzott optimizmus vagy ehhez hasonló szeszély. 2002-re a jelenség eltűnt… Dr. Ormos Mihály, Befektetések