Hol tartunk… Sehol… csak annyit tudunk, hogy milyen az egyén aki számára modellt építenénk… hasznosságmaximalizáló minden körülmények között önérdek követő.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A bizonytalanság és a kockázat
Advertisements

© GfK 2013 | Fogyasztói Bizalom Index | III. negyedév1 Fogyasztói Bizalom Index III. negyedév szeptember.
Vállalatfinanszírozás
Új klasszikus makroökonómia
A kamatlábak lejárati szerkezete és a hozamgörbe
A diákat jészítette: Matthew Will
Hitelfelvételi problémák
Csávás Csaba elemző munkatárs, MNB A főbb hazai pénzügyi piacok meghatározó szereplői és jellemző kereskedési stratégiái november 8.
Venni vagy eladni? Részvénybefektetések az intézményi befektető szemével Horváth István, CFA K&H Befektetési Alapkezelő Zrt.
Fazakas Gergely Részvények árazása
Befektetési döntések Bevezetés
Siker a tőzsdén A/19 Az árfolyam csatornákról egy kicsit gyakorlatiasabban ! Az árfolyam csatornákról egy kicsit gyakorlatiasabban ! a a a Átlépve a csatorna.
Vállalati pénzügyek alapjai
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések1.
A Tőzsde és ami mögötte van Előadó: Pál Árpád. Piacok Értékpapírok piaca  elsődleges  másodlagos Időtáv szerint  pénz piac (ideiglenes újraelosztás)
2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 Hol tartunk… Tökéletes tőkepiaci árazódás Tőkepiaci hatékonyság –kapcsolt hipotézis Tőkepiaci.
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›6 Tőkejavak árazódása –6.1 Várható hasznosság modellje –6.2 Kockázatkerülési együttható –6.3 Relatív.
2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 Hol tartunk… III. Portfólióelmélet és a CAPM IV. Tőkepiaci hatékonyság Tökéletes tőkepiaci.
2013. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 Részvényportfóliók fedezése Hatékony portfóliók –β paraméter megmutatja mennyire érzékenyen reagálnak.
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›6 Tőkejavak árazódása –6.1 Várható hasznosság modellje –6.2 Kockázatkerülési együttható –6.3 Relatív.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések1.
Tisztelt Hallgatók! A Befektetések (BMEGT35ML25) tárgy számonkérése három tétel kidolgozásból, valamint néhány egyszerűbb befektetéssekkel kapcsolatos.
Befektetések Dr. Bóta Gábor Pénzügyek Tanszék őszBefektetések2 I. Bevezetés Befektetések –A tőkepiac működésével kapcsolatos alapvető fogalmak,
Gazdaságstatisztika Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
2015. őszBefektetések1 VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság Portfóliómenedzsment –Passzív portfóliómenedzsment –Aktív portfóliómenedzsment.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések1.
Dr. Ormos Mihály, Befektetések1 Hol tartunk… Tőkepiaci hatékonyság Tőkepiaci hatékonyságnak ellentmondani látszó tények, anomáliák –Releváns információ.
BME Üzleti gazdaságtan konzultáció - szigorlat Andor György.
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.
2013. őszBefektetések1 Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok –IV.1. Folytonos és diszkrét hozam –IV.2. Számtani és mértani átlag –IV.3. Átlagos és várható.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Dr. Bóta Gábor Pénzügyek Tanszék
Származtatott termékek és reálopciók
V. Optimális portfóliók
VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság
Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Pénzügy szigorlat Üzleti gazdaságtan
Befektetés és fianszírozás
Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok
Nyerő stratégia, vagy csak anomália?
Hedge fund-ok Urbán András
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Andor György ~ Pénzügyek
Hol tartunk… Az átlaghoz visszatérő árfolyammozgás Galton
Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Sikeres felkészülést kívánunk! Bóta Gábor és Ormos Mihály
Gazdaságstatisztika Konzultáció a korreláció- és regressziószámítás, idősorok elemzése témakörökből.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok
SZÁMVITEL.
Befektetések Dr. Ormos Mihály, Befektetések, Eötvös Loránd Tudományegyetem, Gazdálkodástudományi Intézet.
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
A évi kompetenciamérés FIT-jelentéseinek új elemei
Készítette: Perecz Patrik
Kereskedés a tőzsdén.
Előadás másolata:

Hol tartunk… Sehol… csak annyit tudunk, hogy milyen az egyén aki számára modellt építenénk… hasznosságmaximalizáló minden körülmények között önérdek követő racionális Neumann-Morgenstern féle axióma rendszer Portfólió elmélet CAPM Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Értékpapír-piaci egyenes A CAPM Értékpapír-piaci egyenes Piaci portfólió Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Árfolyam-előrejelzési próbálkozások I. Belső érték (fundamentális elemzés) Jövőbeli várható jövedelmek és kockázat Az árfolyamok a „piac” belső értékre adott becsléseit tükrözik. (A piac „így” áraz.) Ha a piaci ár a belső érték alá megy, akkor venni, ha fölé megy, akkor eladni kell. Lehet ezt tehetséggel, szakszerűséggel vagy exkluzív információkkal. „Közgazdasági logika” Makrogazdasági, iparági, vállalati stb. elemzések Dr. Ormos Mihály, Befektetések

? rf E(r) β E(Fn) E(F2) E(F1) E(FN) … P0 N n 2 1 Jók Rosszak Hozam P0 E(r) β rf ? Jók Rosszak Hozam Kockázat Dr. Ormos Mihály, Befektetések

rf E(r) β E(Fn) E(F2) E(F1) E(FN) … P0 P0 N n 2 1 „Olcsó” P0 P0 E(r) β rf „Olcsó” „Megfelelő árú” Hozam Kockázat Dr. Ormos Mihály, Befektetések

… … … E(r) β rf … Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Árfolyam-előrejelzési próbálkozások II. Légvár (buborék) elmélet (technikai elemzés) Ez a pszichológiai tényezőkre épít, de legalábbis nem közgazdaságiakra. Ha a pillanatnyi ár a piac általános vélekedése szerint sem tükrözi a szintén általános vélekedés szerinti belső értéket. A befektetés nyilvánvalóan „nem ér annyit”. Akkor alakul ki, ha a piac szereplői arra számítanak, hogy az ár belső értéktől való távolodása még tovább tart, azaz az áremelkedés (illetve árcsökkenés) minden fundamentális hatás nélkül tovább folytatódik. Idősorok (diagramok, táblázatok stb.) szerkesztése és értelmezése. Chartelemzők, chartisták Visszatérő, így előrejelezhető viselkedési sémák, motívumok keresése. Céljuk inkább annak megjóslása, hogy más befektetők miként fognak cselekedni a jövőben. Az árfolyamoknak van emlékezete. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Befektetések I. Piacok és eszközök Hozamok és árfolyamok Pénzügyi közvetítés Kockázat, információ, likviditás Szabályozottság Elsődleges és másodlagos piacok Értékpapírok váltó, kötvény, jelzáloglevél, letéti jegy, részvény, befektetési jegy Tőzsde ajánlatvezérelt piac vs. árjegyzői piac Hozamok és árfolyamok Diszkrét és folytonos hozam közti különbség Állandó várható hozam és szórás (volatilitás) valamint emlékezet nélküliség! Dr. Ormos Mihály, Befektetések

EMH Tökéletesen árazó tőkepiaci világ árazása Hatékonyság Egységesen informált, racionális befektetők, tranzakciós költségek nélküli, végtelen gyors reakciói. A befektetések állandó kockázatosságai (bétái) miatt állandó hozamelvárások. Az új információk („hírek”) nulla várható értéke és időben állandó szórása miatt állandó volatilitás és időbeli függetlenség („emlékezetnélküliséget”). Hatékonyság Eugene Fama „Tökéletes tőkepiaci árazásról beszélünk, ha a tőkepiaci árfolyamok minden pillanatban az akkor rendelkezésre álló összes információt teljességgel tükrözik, egyensúlyban vannak, amely egyensúlyból csak új információ hatására mozdulhatnak ki.” „Mindebből az is következik, hogy a piac az újonnan megjelenő információkra azonnal és helyesen reagál.” Dr. Ormos Mihály, Befektetések

EMH Tőkepiaci hatékonyság szintjei Tőkepiaci hatékonyság gyenge szintje A pénzügyi változók (árak, osztalékok, kamatok, számviteli eredmények stb.) idősorozatának információit teljességgel tükrözik az árfolyamok. (tesztek:sorozat tesztek, egységgyök tesztek, auto- és keresztkorreláció, variancia hányados, naptári hozammintázatok) Tőkepiaci hatékonyság félerős szintje Az árfolyamok teljességgel tükrözik a nyilvánosan bejelentett (public) vállalat, részvény jövőjére vonatkozó információkat. (tesztek: eseményvizsgálatok) Tőkepiaci hatékonyság erős szintje Az árfolyamok a magán (private) információkat is teljességgel tükrözik. (teszt: események előtti periódus) Dr. Ormos Mihály, Befektetések

EMH Tőkepiaci hatékonyság vizsgálatai – konklúzió Technikai elemzés Az árfolyam-alakulások véletlen jelleget tükröznek, azaz a gyenge szint nagyjából fennáll. „Nem megy” Fundamentális elemzés A véletlenül érkező új információk többi elemzőnél gyorsabb, helyesebb elemzése. Az eseményvizsgálatok eredményei, azaz a félerős szint nagyjábóli fennállása, szertefoszlatja, reménytelenné teszi ezt is. Marad az exkluzív információkból nyerhető abnormális hozam reménye. ”a piaci hatékonyságot alátámasztó bizonyítékok nagy erejűek, és (a közgazdaságtanban szokatlan módon) az ellenbizonyítékok szerények.” (Fama, 1970) Mitől a nagy hatékonyság? Komplex alkalmazkodó rendszerek. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Átlagos abnormális árfolyamok Értjük… 10 20 30 Átlagos abnormális árfolyamok Események utáni napok Értjük a hatékonyság hipotézisét, de akkor: Mi a magyarázat a túlreagálásra? Van e ráció az alulreagálásban? Mitől létezik a hozamok megfordulása, ha létezik? Mitől az a nagy volatilitás? Ha ezek jellemzőek, akkor ki is lehet használni őket, akkor van ingyen ebéd. Vajon biztos nem kiszámítható mindez? 8 Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Befektetések II. 3 Eddigi tanulmányainkban döntően a tökéletes tőkepiaci hatékonyság hipotézisét alátámasztó tények bemutatására fókuszáltunk, és kevéssé a hipotézist megingató vizsgálatok, megközelítések ismertetésére. Most a hatékonyságnak ellentmondó tényekre alapozott újabb irányzatokkal ismerkedhetünk majd meg. Az egyik első ilyen eredmény DeBondt és Thaler 1985-ös munkája Azt vizsgálták, hogy a tőkepiaci árfolyamok túlreagálást mutatnak-e? Eredményeik szerint a befektetőkben mélyen él egy kognitív torzítás, ami miatt átlagosan túlreagálják a hosszútávon érkező negatív híreket, így előrejelezhetően félreárazzák az értékpapírokat. (részletek később) Ellenállás A tradicionális pénzügyi közgazdaságtan alapvetően az ilyen irányú eredményeket szkepszissel fogadja, mert nem fér bele a paradigmába. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Magyarázatok A szerzők bizonyára programozási hibát vétettek. 3 A szerzők bizonyára programozási hibát vétettek. Az eredmények korrektek, de a szerzők nem véletlenszerűen választották ki a részvényeket a portfóliókba (adathorgászat). Az eredmények korrektek és robosztusak (azaz nem történt adathorgászat), de valójában nem kognitív torzítás révén történő félreárazásról van szó, hanem egy új kockázati paramétert fedeztek fel a szerzők. Richard Thaler a Pénzügyi viselkedéstan vége (The end of BF, ‘99). A diszciplína ma már nem ellentmondásokat feszeget, hanem egyszerűen a hétköznapi pénzügyi oktatás és pénzügyi közgazdaságtan része. a pénzügyi viselkedéstan, mint fogalom el is fog tűnni, hiszen a két fogalom, pénzügy és viselkedéstan lényegében ugyanazt fogja jelenteni, azaz redundáns kifejezéssé válik, és joggal tehetjük fel a kérdést: miféle pénzügy van még. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Ceteris paribus 4 Minél valóságosabbak a gazdasági szereplőkről alkotott feltételezéseink, annál jobb a közgazdaságtan és annál pontosabban írja le a befektetés-elmélet a képződő árakat. Törekszünk arra, hogy az emberekkel kapcsolatos feltevéseink pszichológiai szempontból minél valóság hűbbek legyenek. A hagyományos közgazdaságtan emberekkel, befektetőkkel kapcsolatos alaphipotézisei a következők voltak: 100%-os önérdekkövetés, teljes racionalitás, tökéletes önuralom, tökéletes informáltság stb. Ezek azért mind támadhatók akár empirikusan, akár elméletileg. A modellépítés szempontjait nézve a feltételezések elfogadása lényegében elfogadható, hiszen így a modell gyengébb, de legalább van modell. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Tőkepiaci árazás korai anomáliái és következményei A tőkepiaci hatékonyságnak ellentmondani látszó kutatási eredmények közül néhány jellegzetes egyedi jelenséget emelünk ki, a következő alkalmakkal amelyek alapvetően befolyásolták a befektetés elméletet 1990-es évek közepétől. Érdemes megjegyezni, hogy az eredmények sokkal korábbra datálódnak, csak a 90-es évek közepére állt össze és feszült egymásnak a két irányzat. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Releváns információ nélküli árfolyam változás lehetősége 4 Scholes (1972) – Nobel díj 1997 Az egyik első olyan tanulmány, amelyik felhívja a figyelmet arra, hogy új információ nélküli abnormális árfolyamváltozások is előfordulhatnak. A nagy-volumenű tranzakciók tőkepiaci hatását vizsgálva három egymástól elkülönülő, adott helyzetekben egymásnak ellentmondó hipotézist állított fel, arra hívva fel ezzel a figyelmet, hogy a tőkepiaci árazódás logikája éppenséggel el is térhet a hatékonyság hipotézise által diktálttól. helyettesítési hipotézis (substitution hypothesis) információs hatás hipotézis (information effect hypothesis) árnyomás hipotézis (price pressure hypothesis) Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Helyettesítési hipotézis 4 A piacon nagyszámban találunk minden adott részvényhez hasonló tulajdonságú helyettesítőket, azaz az értékpapírok végtelenül helyettesíthetők, így egy részvény keresleti görbéje tökéletesen ár-rugalmas. Tudjuk, hogy az értékpapírok várható hozam – kockázat paramétereikkel adhatók meg, amely paraméterekkel rendelkező portfóliók végtelen számban előállíthatók. Erre építve még a kifejezetten nagy-volumenű tranzakciók kapcsán sem lehetséges az, hogy az egyensúlyi árat pusztán a tranzakció volumene megváltoztassa, hiszen a kifejezetten nagy volumenű tranzakciók is eltörpülnek a tőkepiac egésze mellett. A helyettesítési hipotézis tehát azt mondja ki, hogy a piac szereplői mindenképpen árelfogadók, így cselekedeteik az alapvető piaci árazási modellekkel (mint pl. a CAPM) leírhatók. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Információs hatás hipotézis 4 Az árfolyamokra a nagyobb tranzakciók mégis csak hatással vannak, méghozzá információ-értékük alapján, attól függően, hogy a tranzakciót melyik oldalról kezdeményezték. Ha a nagy volumenű tranzakciót az eladó kezdeményezte, a piac szereplői azt a következtetést vonják le, hogy a tranzakció valamilyen „rossz hír” hatására jött létre, ha a vevő oldaláról történt a kezdeményezés, akkor pedig „jó hír” állhat a háttérben. A tranzakció volumene (mérete) pedig a hír erősségéről árulkodik. Önmagában a tranzakció, mint információ ármeghatározóvá válhat (nyájhatás?). Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Árnyomás hipotézis 5 Egy részvény árfolyamára hatással vannak a keresletében, illetve kínálatában beálló jelentősebb átmeneti változások, függetlenül az új információktól. Feltételezhető, hogy kisebb volumenek esetén mindig akadnak vevő-eladó párok, de nagyobb volumenek esetén ez már nem valószínű. Például ha egy nagyobb volumenű vételi szándék jelentkezik, az várhatóan árfolyam-növekedést idéz elő azért, hogy az egyensúlyi áron még passzív eladókat „meggyőzze”. Amikor az átmeneti kereslet-kínálat eltolódás elül, az árfolyam visszatér az egyensúlyi szintjére, hiszen új információ nem érkezett. E hipotézis tehát ellentmond az értékpapírok tökéletesen helyettesíthetőségének, amit a fentebbi helyettesítési hipotézis állított. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Scholes mondanivalója 5 Az árfolyamok új információ nélkül, kizárólag a tranzakciók miatt is elmozdulhatnak egyensúlyi helyzetükből. Ez azért problémának tűnik… Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Scholes mondanivalója 5 Az árfolyamok új információ nélkül, kizárólag a tranzakciók miatt is elmozdulhatnak egyensúlyi helyzetükből. Ez azért problémának tűnik… Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Végtelen rugalmasság Andrei Shleifer (1986) és Harris és Gurel (1986) 12 Andrei Shleifer (1986) és Harris és Gurel (1986) Azok a részvények, amelyek bekerültek S&P 500 indexbe lényegében azonnal átlagosan 3%-al emelkedtek. Szerintük új információ nélkül, pusztán az előbbi tény miatt történt az árfolyammozgás. Az árfolyamemelkedés annak köszönhető, hogy az index-alapok, vagy egyéb befektetési alapok, amelyek követni szeretnék az index mozgását megnövelték a keresletet az adott részvények iránt. Ezzel konzisztens, hogy ez a hatás hangsúlyosabbá vált az utóbbi években, amikor az indexkövető befektetési tevékenység egyre inkább képezi szerves részét a befektetési piac termékeinek. Harris és Gurel mérései alapján ez az árváltozás csak átmeneti volt, és a többlethozam három hét alatt eliminálódott. Ha elfogadjuk a részvények lefelé görbülő kínálati görbéjét, életre kelhet sok lehetséges magyarázat az anomalikus ármozgásokra. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hol tartunk… Hasznosság Kockázatkerülés Portfólió elmélet CAPM Tökéletes árazódás Tőkepiaci hatékonyság Tőkepiaci hatékonyságnak ellentmondani látszó tények, anomáliák Releváns információ nélküli árfolyamváltozás lehetőségének felvetése helyettesítési hipotézis információs hatás hipotézis árnyomás hipotézis Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Naptári hozammintázatokról újra 5 Tőkepiaci hatékonyság gyenge szintje. Thaler 1987-ben foglalja össze a hozammintázatokhoz kapcsolódó anomáliákat két cikkben. Részletesen kitér arra, hogy miért a tőkepiacon érdemes árazási anomáliákat keresni. Leginkább azért, mert ha itt találunk, akkor minden más piacon is kell, hogy legyenek, hiszen hihetetlen mennyiségű adat áll rendelkezésre 1920-tól elemezhetjük a NYSE-n jegyzett társaságok részvényadatait. a tőkepiac tekinthető a leghatékonyabbnak a piacok közül az itt fellelhető anomáliákért kevéssé lehet felelőssé tenni a tranzakciós költségeket, vagy egyéb piaci torzításokat Vannak az árazáshoz kapcsolódó elméleti modellek, amelyeket tesztelni lehet pl. CAPM Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Naptári hozammintázatokról újra 5 A tőkepiaci hatékonyság korai vizsgálatai részvényárfolyamok és hozamok idősorain végzett rövidtávú leginkább autokorrelációs vizsgálatok voltak, amelynek eredményei egybevágtak a hipotézissel, hiszen szignifikáns korrelációt nem tudtak mérni. A hatékonyságot megingató első szezonalítást mutató eredmények 1931-ben (Fields), illetve 1976-ban (Rozeff és Kinney) jelentek meg. Szezonalitások: január effektus – kiscég effektus (ez utóbbira később kitérünk…) hétvége effektus szünnap vagy ünnepnap effektus hónapforduló effektus napon belüli hozammintázatok Dr. Ormos Mihály, Befektetések

A január effektus Rozeff és Kinney (1976) Lakonishok és Smidt (1986) 1904 és 1974 közötti periódus, NYSE, egyenlően súlyozott index januári hónapok átlagosan 3,5%-os, míg az év egyéb hónapjai átlagosan 0,5%-os hozamot produkált. Ez azt jelenti, hogy a fenti időszakban átlagosan a hozamok több, mint egyharmadát januárban realizálhattuk volna. Lakonishok és Smidt (1986) Kizárólag nagy cégek részvényeiből összeállított portfólión a hatás nem érvényesül! A két eredmény alapján a januári abnormális hozamok leginkább a kis cégek számlájára írható. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Január a kiscégeknél 6 Donald Keim (1983) dolgozatát Banz (1981) inspirálta az abnormális hozamoknak átmeneti, eltérő koncentrációja figyelhető meg az időben. Az abnormális hozamok felét januárban realizálhatták a befektetők, ráadásul a januári hozam fele a hónap első öt kereskedési napján jelent meg. Marc Reinganum (1983) összegez valóban a kis cégek abnormális hozamai a jellemzőek viszont csak azok a kis céges részvények mutattak abnormális hozamokat január első öt napjában, amelyek árfolyamai az előző évben estek, a kis „nyerő” cégek részvényeire nem volt jellemző a pozitív abnormális hozam. Magyarázattal is szolgál: az adóelkerülés által motivált likvidáció (tax-loss selling) hiszen azok a részvények, amelyek árfolyama esett lehetőséget nyújt a befektetőknek, hogy az itt elszenvedett veszteségeket realizálva a tőkejövedelmen keletkező adófizetési kötelezettségeket csökkentsék, így az eladási oldal túlsúlya további csökkenést hoz a részvények árfolyamában; következő évben, amikor az eladói nyomás enyhül, a részvények árfolyamai növekedhetnek. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Adóoptimalizálás likvidációval (tax-loss selling) 7 Richard Roll (1983) ez nyilvánvalóan abszurd magyarázat, néhány befektetőnél elképzelhető, azonban a jelentős számúnál nem. Gultekin és Gultekin (1983) 16 ország tőzsdéjének szezonális viselkedését vizsgálta 15-nél jellemző volt a januári többlethozam. pl. Belgiumban, Hollandiában és Olaszországban a januári hozamok meghaladták az egész év átlagos hozamát. A nemzetközi eredmények megerősítik az adóoptimalizálás hipotézisét, de valami mégis hibádzik… Kato és Schallheim (1985) Japánban is megfigyelték a január effektust, habár Japánban nem kellett adózni a tőkejövedelem után. Berges, McConnell, és Schlarbaum (1984) Kanadában 1972-ig nem létezett adó a tőkejövedelmek után, mégis a január effektusról számoltak be az 1972 előtti időkről. Nagy-Britannia és Ausztrália tőkepiacain is megjelent a január effektus, bár a pénzügyi év április 1-jén illetve július 1-jén kezdődik. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

CAPM januárra… Tinic és West (1984) Keim (1986) 7 Tinic és West (1984) A CAPM modellt vizsgálták, és a kockázati prémium szezonalítására bukkantak. A kockázatosabb (magasabb -jú) részvények hozama exkluzívan januárban jelentkezett, minden más hónapra és a többi hónapra összességében a kockázatosabb részvények nem produkáltak magasabb hozamot. Ezek szerint a CAPM egy exkluzív januári modell! Keim (1986) A nem negatív osztalékot fizető cégek részvényeinek hozama az osztalékhozam növekedésével párhuzamosan emelkedett. A többlethozam mind a magas osztalékú, mind a zéró osztalékú részvényeknél januárra koncentrálódott. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Nyerő stratégia, vagy csak anomália? 7 Erre nincs egyértelmű válasz. Ha tökéletes piac a tőkepiac (nulla tranzakciós költség), akkor igen. Bár ha az, akkor ez az anomália nem állhatna fenn… Ha vannak tranzakciós költségek, akkor már nem biztos… A kis cégek esetén alacsony kereskedési volumen és széles ajánlati sáv nehezíti a magas hozam elérését. Ezen anomáliákra építő stratégiák egyike sem kecsegtet hatalmas lehetőségekkel kisbefektetők számára (a megszokott tranzakciós költségekkel számolva). Viszont, ha a befektető rendelkezik megtakarításokkal, és amúgy is befektetne januárban, miért ne tehetné ezt inkább már decemberben? Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Néhány gondolat a napi hozamokról… 8 Napi hozam: Ha ezt a definíciót használjuk, akkor vajon hogyan értelmezzük a hétfői hozamokat, összevethető-e ez bármely más napi hozammal? Kenneth French (1980): „naptári” és „kereskedési” idő hipotézis naptári idő hipotézis az árfolyamnak valamennyivel többet kell nőnie hétfőnként a többi naphoz viszonyítva, hiszen a pénteki zárás és a hétfői zárás közötti időszak három nap, szemben a többi napra számított hozammal, amelyeknél ez a periódus csak egy nap. Eszerint viszont a hétfői hozamnak átlagosan háromszor akkorának kell lennie, mint a többi nap átlagos hozamának. kereskedési idő hipotézis hozam kizárólag aktív kereskedési időben generálódik, azaz minden nap átlagosan ugyanakkora hozam kell, hogy legyen. Ez még elméletileg is erősen sántít… heti egy kereskedés nyáron… Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hétfő - hétvége effektus 8 Morris Fields (1931) Azt a hagyományos wall streeti tapasztalatot vizsgálta, amely szerint „a befektetők nem akarják cipelni a pozícióikat egy bizonytalan hétvégén keresztül, ezért szombaton likvidálják long pozícióikat, és ennek következtében az árfolyamok esni fognak szombaton. (1953-ig) 1915 és 1930, a DJIA indexet vizsgálta Összevetette a pénteki, a szombati és a hétfői hozamokat. Az árfolyamok szombaton emelkedtek, 717 hétvégén (szombaton) 0,1 dollárral volt magasabb az átlagár, mint a péntek-hétfő átlagár (az esetek 52%-ában, alacsonyabb egyébként 36%-ában volt). Frank Cross (1973) 1953 és 1970 között, S&P 500 A hozamok a pénteki napok 62%-ában voltak pozitívak, míg a hétfői napoknak csak 39,5%-ban. Az átlagos hozam a pénteki napokon 0,12% volt, míg hétfőnként -0,18%. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hétfő - hétvége effektus 8 Kenneth French (1980) 1953-1977 közötti időszak, S&P 500. A hétfői hozamok átlaga negatív (-0,168) a teljes periódusra és minden ötéves alperiódusra is. A hét többi napjain az átlagos hozam pozitív volt, pénteki és szerdai kiugró hozamokkal. A jelenséget „zárt piac effektus”-ként definiálja. Ha ilyen effektus létezne, akkor szünnapok és hétvégék után a hétfőkhöz hasonlóan mindig alacsonyabb hozamot kellene mérni. Ehelyett azt találta, hogy az átlagos hozamok – legyen ez bármilyen nap keddet kivéve – ünnepnap után az átlagot meghaladóak voltak. A keddi kereskedési napokon, ha az hétfői szünnap után volt, negatív hozamokat mértek. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hétfő vagy hétvége? 9 Cross és French a pénteki és a hétfői záróárak segítségével határozta meg a hétfői hozamot. Akkor most hétfőn vagy a pénteki zárás és a hétfői nyitás között esnek az árak? Richard Rogalski (1984) 1974. október 1. és 1984. április 30. között DJIA és 1979. január 2. és 1984. április 30. S&P 500. Nyitó és záró árak felhasználásával készítette az elemzést. Hétfőnként az árfolyamok átlagosan emelkednek a nyitástól a zárásig, a negatív hozamok tehát a pénteki zárás és a hétfői nyitás közti időszakra estek. Smirlock és Starks (1986) 1963-1983, DJIA 1963-1968 a negatív hozamok a hétfői kereskedés idején realizálódtak, 1968-74 között a hétfői kereskedési idő elejére koncentrálódtak, 1974-től pedig a zárási időszakra tevődtek át. A hétfői napok januárban mások, mint az év más hónapjaiban, januárban a hétvégék és a hétfők egyaránt pozitív hozamokat produkáltak és erős korrelációt mutattak a cégmérettel. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Csak a részvényeknek fáj a hétvége? 9 Gibbons és Hess (1981) kincstárjegyek hozamait elemezte A hétfői hozamok szignifikánsan alacsonyabbak más napokénál. Magyarázatuk: elszámolási periódus hipotézise 1962-től 1968-ig az elszámolási periódus négy munkanap volt, azóta öt munkanap. Az 1968 előtti időkben ha hétfőn adtunk el részvényt, akkor négy nap múlva, míg más napon csak hat nap múlva jutottunk pénzhez. Mivel 1968 után is tapasztalták a negatív hétfői hozamokat, így ez a magyarázat nem elégséges. Általános védekezés: adathalászat, statisztikai bűvészkedés, jól megválasztott periódusok. De, ha elég sokan vizsgálják ugyanazt az adathalmazt, esetleg más-más periódusokban és ugyanazokra az eredményekre jutnak, akkor ezek csak nyers tények. Tőzsde labor (Coursey és Dyl, 1986) A „zárási” periódusok előtti „napokon” az eszközök hozama szignifikánsan magasabb volt, mint más „napokon”. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Szünnap vagy ünnepnap effektus 10 Morris Fields (1934) DJIA index alapján igazolta, hogy az ünnepnapok előtti napokon magasabb hozam realizálható. Robert Ariel (1985) az ünnepnapok előtti 160 nap hozamát vizsgálta 1963 és 1982 között, egyenlő súlyozású részvényindexet felhasználva. Az ünnepnapok előtti napon átlagosan 0,529% hozamot mért, szemben a többi nap átlagos 0,056%-os hozamával. Érték-súlyozott indexet használva az ünnepnap előtti hozam 0,365%, míg a többi nap átlaga 0,026%, itt már 14-szeres az eltérés. Lakonishok és Smidt (1987) 90 éves DJIA index adatbázison ünnepnap előtt átlagosan 0,219% szemben az átlagos 0,0094% hozammal, ez kicsit több, mint 21-szeres hozamot jelent ünnepnap előtti napokon. 90 év távlatában a teljes hozam 51%-a az évenkénti nagyjából 10 kereskedési szünnap előtti napok hozamaiból adódott a DJIA indexet vizsgálva. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hónapforduló effektus 10 Robert Ariel (1987) 1963-1981 perióduson minden hónapot két részre osztott. Ezt követően összevetette a kumulatív hozamokat a két periódusra nézve, egyenlően-súlyozott és értéksúlyozott indexekre egyaránt. Az átlagos hozamok a „második” hónap-félre negatívak. Lakonishok és Smidt (1987) 90 év hosszú DJIA vizsgálat a hónap fordulójának négy napján mérhető átlagos hozam (beleértve az előző hónap utolsó napját is) 0,473% (az átlagos 4 napos hozam 0,0612%). Ha a hónapforduló négy kezdőnapját vizsgáljuk (kihagyva az előző hónap utolsó napját, azaz egy nappal eltolva az előző mérést) akkor is átlagosan 0,35%-os hozamot találunk, ami magasabb az átlagos havi hozamnál. Azaz leszámítva a hónapok első négy napját a DJIA valójában folyamatosan esik! Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Napon belül: napvége effektus 11 Francis Emory Fitch adatbázis minden az NYSE-n kereskedett részvény tranzakcióját tartalmazza 1981. december 1. és 1983. január 31. között (ez 15 millió tranzakciót). Lawrence Harris (1986) 15 perces hozam minden részvényre a nyitvatartási idő alatt. A hétvége effektus a hétfői kereskedés első 45 percére koncentrálódott, ezen idő alatt estek az árak. A hét többi napján emelkedtek az árak az első 45 percben, hasonlóan a kereskedés utolsó időszakához, ahol meredek emelkedés volt. Támadásokra válaszul kizárta, hogy ezek a különleges árváltozások az adatbázis hibájából, vagy a specialisták manipulációjából erednének. Logikusan azt kéne látnunk, hogy ha a záráskor átlagosan magasabb hozamokat mérünk, akkor másnap reggel a nyitáskor átlagosan negatív hozamok realizálódnak, de nem így van. Laboratóriumi kísérletek is alátámasztották ezt a jelenséget. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hozammintázatok összességében 11 Abnormális hozamadatokra bukkanunk amikor az év-forduló napját, a hónap-forduló napot, a hét-fordulót, vagy a nap-fordulót, vagy épp a szünnapok előtti napok hozamadatait vizsgáljuk. A legtöbb racionális és nem racionális magyarázat bukik. Az biztos, hogy senki sem tudta megjósolni ezeket az eredményeket 1975-ben, amikor a hatékony tőkepiac hipotéziséről, mint az egyik legjobban alátámasztott közgazdasági modellről nyilatkoztak a pénzügyi közgazdászok. Mivel a fentiek hatása nem elég nagy ahhoz, hogy a kereskedők kihasználják normál tranzakciós költségek mellet, így ezek valódi rejtélyek maradnak. A befektető, aki csak egyszerűen venni szeretne, igenis tudja ezek alapján úgy időzíteni a tranzakcióit, hogy abból „hasznot húzzon”. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

7. óra Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hol tartunk… Tőkepiaci hatékonyság Tőkepiaci hatékonyságnak ellentmondani látszó tények, anomáliák Releváns információ nélküli árfolyamváltozás lehetőségének felvetése Naptári hozammintázatok január effektus – januári többlethozamok hétvége effektus – hétvégi negatív hozamok szünnap vagy ünnepnap effektus – szünnap előtti napok hozamtöbblete hónapforduló effektus – hónapfordulón kiugró hozamok napon belüli hozam koncentráció – nap elején és végén jelentős hozam többlet Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hozammintázatok összességében 11 Abnormális hozamadatokra bukkanunk amikor az év-forduló napját, a hónap-forduló napot, a hét-fordulót, vagy a nap-fordulót, vagy épp a szünnapok előtti napok hozamadatait vizsgáljuk. A legtöbb racionális és nem racionális magyarázat bukik. Az biztos, hogy senki sem tudta megjósolni ezeket az eredményeket 1975-ben, amikor a hatékony tőkepiac hipotéziséről, mint az egyik legjobban alátámasztott közgazdasági modellről nyilatkoztak a pénzügyi közgazdászok. Mivel a fentiek hatása nem elég nagy ahhoz, hogy a kereskedők kihasználják normál tranzakciós költségek mellet, így ezek valódi rejtélyek maradnak. A befektető, aki csak egyszerűen venni szeretne, igenis tudja ezek alapján úgy időzíteni a tranzakcióit, hogy abból „hasznot húzzon”. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hozammintázat magyarázatok 11 Szokások, amelyek hatással vannak a tőke áramlására. A nyugdíj alapok és a befektetési alapok talán adott időpontokban jutnak újabb pénzekhez, amelyek egybevágnak a naptári váltásokkal, mondjuk azért, mert vállalatok és egyének szokásoknak megfelelően teljesítenek be és kifizetéseket rendszeres időközökkel. Ritter (1987 ) egyéni befektetőket vizsgált a kisvállalatok árfolyammozgásai az év-fordulókhoz közel az egyéni befektetők vételével és eladásával (összevetve az intézményi befektetőkkel, nagyobb hányadban tartják a kisvállalatok részvényeit, szemben a nagyvállalatokkal) függhetnek össze. A Merrill Lynch nem-intézményi ügyfelei körében mért vételi és eladási ajánlatok hányadosa is ezt mutatja, amelyek magasak január első napjaiban és alacsonyak december utolsó napjaiban. Az egyéni befektetők, mint egy nagy csoport december végén eladnak, január elején vesznek. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hozammintázat magyarázatok 12 Intézményi befektetők szezonális portfólió átrendezése A portfóliókezelők a jelentési kötelezettséget megelőző időpontban kitisztítják, rendbe hozzák portfólióikat, megszabadulnak kínos befektetéseiktől. Mivel a portfólió jelentések időpontjai nagyjából egybeesnek az egyszerű naptári fordulókkal. Ezek okai lehetnek az év végéi, hónap végi hatásoknak. Jó és a rossz hírek érkezésének szisztematikus időzítése. Leginkább a hétvége effektusnál tűnik elfogadhatónak, ha a rossz hírek szisztematikusan a pénteki zárást követően kerülnek felszínre. E magyarázatok szépek, de teljesen ellentmondanak az EMH-nak. Az elmélet szerint egy végtelenül rugalmas kínálattal rendelkező arbitrázsőr csoport áll rendelkezésre a piacokon, és ők bármikor hajlandóak eladni vagy venni, ha az értékpapír értéke eltérne annak belső értékétől. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Pszichológiai magyarázatokat keressünk… 13 Coursey és Dyl (1986) Viselkedésbeli, pszichológiai magyarázatokat javasol. Olyanokra gondoltak, mint eltérő preferenciák az összetett és egyszerű játékokban, vagy a piaci szereplők hangulatváltozásai (jó hangulat péntekenként, vagy szünnapok előtt, rossz hangulat hétfőn stb.) Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Következtetések 13 Akkor most mit is jelent az, hogy anomália? Marc Reinganum (1984 , p. 839) „Az anomália azt jelenti, hogy a tőkejavak árazási elmélete vagy más néven a tőkepiaci árfolyamok modellje (legalábbis akkor, ha ez a részvénypiacot is magában foglalja…) megdőlt. Az anomália azt jelenti, hogy a legérdekesebb részeit az árfolyamok viselkedésének épp csak elkezdtük felfedezni. Az anomália azt jelenti, hogy a folytonos versengés az elmélet és az empíria közt azt hozta, hogy most az elméleti modellezők térfelén a labda.” Richard Thaler (1987) azért óvatosabban fogalmaz: „Én ezzel nem értek egyet! A labda még mindig a kísérleti közgazdászok oldalán pattog. A kulcs, amelyekkel megfejthetjük e rejtvényeket további ökonometriai és kísérleti vizsgálatokat igényel, és ha már minden részletre fény derült, akkor jöhetnek a modell-alkotó elméleti közgazdászok hogy e részeket összeillesztve magyarázzák egyetlen modellel az árfolyamok mozgását. A kihívás tehát minden közgazdásznak szól, hogy magyarázatot adjunk arra, hogy ezek a szezonális mozgások hogyan maradhattak fenn a ’90-es évekig, és hogyan magyarázzuk, hogy az első publikálást követően is legalább további 50 évig mérhetőek voltak”. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Lehet, hogy unalmasnak tűnik, hogy minden gondolatot így kezdünk… Az átlaghoz visszatérően véletlenszerű árfolyammozgás (Mean Reverting Walk Down Wall Street) 13 Lehet, hogy unalmasnak tűnik, hogy minden gondolatot így kezdünk… A piacok, különösképpen a pénzügyi piacok hatékonyak, ami annyit jelent, hogy az értékpapírok árfolyamai minden pillanatban megegyeznek belső értékükkel. Ha részvényekről beszélünk, akkor az árfolyam minden a vállalat jövőjére vonatkozó információt és előrejelzést hibátlanul tükröz, így értéke megegyezik a jövőbeli osztalékok jelenértékével. Így jövőbeli árváltozások előrejelezhetetlenek, a hatékony tőkepiacnak nincs memóriája. Ha az árfolyamok előrejelzhetőek a befektetők olcsón vásárolnának és drágán eladnának, de hamarosan a piaci verseny és a racionális arbitrázs garantálná, hogy az árfolyamok beállnak valós értékükre, amely értékből csak előre nem látható, nem anticipálható események, hírek, információk mozdíthatják ki. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Némi eltérés azért lehetséges… 14 Keynes (1936) vagy Williams (1938) is felismerték már, hogy „az árfolyamok túl nagymértékben épülnek a jelenlegi jövedelemtermelő képességre, és túl kevéssé a hosszú távú osztalékfizetésre”. Újabb magyarázatok szerint Shiller (1984 ), De Long, Shleifer, Summers, és Waldmann (1987 ), vagy Shefrin és Statman (1988) A befektetők attitűdje (vagy egyéb szisztematikus „irracionalitása”) alapján lehetséges az árak értéktől való elmozdulása. A gazdaságot racionális (információ-) kereskedők valamint irracionális (zaj-) kereskedők segítségével próbálják leírni. A racionális kereskedő érti a hozamok valószínűségi eloszlását, a feltételes valószínűséget, és mindent tud az adott pillanatban. A zajkereskedő hibás feltételes valószínűségekre építi stratégiáját. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Különleges világ 14 Itt nem biztos, hogy a racionális kereskedők dominálnak a piacon, hogy a zajkereskedők kihalnak, eltűnnek veszteségeiket realizálva, még hosszútávon sem. Sőt valójában akár még elfogadható körülményeket teremtve a zajkereskedők akár felül is múlhatják a racionális arbitrázsőröket. De ha elfogadjuk, hogy létezik az a tendencia, amely szerint az árak visszagravitálnak a fundamentális értékhez, akkor ez az átlaghoz való visszatérést eredményezi hosszútávon. Így az árfolyamok valamilyen mértékben igenis előrejelezhetők, azaz nem véletlenszerű mozgást követnek. Különösen a hosszútávot vagy a múltban bekövetkezett extrém árváltozáson keresztülesett egyedi részvények árfolyammozgását analizálva. A részvények hozamai szignifikáns negatív autokorrelációt mutatnak, másként mondva az árak visszatérnek az átlaghoz. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Visszatérés az átlaghoz a részvénypiacokon 15 A tőkepiaci hatékonyság alapvetései kismintás adatbázisokon végzett, rövidtávú korrelációs elemzések voltak. Fama (1965) DJIA részvényeit vizsgálta 1957-1962 Napról napra számított korrelációkat nézve a 30 részvényre. Statisztikailag nem szignifikáns korrelációs együtthatókat mért. French és Roll (1986) Fama tesztjei NYSE és AMEX részvényekre az 1963-1982 periódusra. Szignifikáns negatív autokorrelációról számoltak be a napi hozamok tekintetében Ha a periódus hosszát megnöveljük és az elemzésbe sokkal több részvényt vonunk be teljesen más mintákkal találkozunk. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Visszatérés az átlaghoz a részvénypiacokon 15 A tőkepiaci hatékonyság alapvetései kismintás adatbázisokon végzett, rövidtávú korrelációs elemzések voltak. Fama (1965) DJIA részvényeit vizsgálta 1957-1962 Napról napra számított korrelációkat nézve a 30 részvényre. Statisztikailag nem szignifikáns korrelációs együtthatókat mért. French és Roll (1986) Fama tesztjei NYSE és AMEX részvényekre az 1963-1982 periódusra. Szignifikáns negatív autokorrelációról számoltak be a napi hozamok tekintetében Ha a periódus hosszát megnöveljük és az elemzésbe sokkal több részvényt vonunk be teljesen más mintákkal találkozunk. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Még hosszabb időtáv 15 Fama és French (1988) egyszerű regresszió 1926-1985-ra, az NYSE egyedi részvényeire piaci indexek (egyenlően súlyozott, és érték-súlyozott ), részvények, portfóliók (kapitalizáció szerint összeállítottak) T hosszúságú idősorán úgy, hogy magyarázó és magyarázott változó ugyanaz, csak annyiban térnek el egymástól, hogy el vannak csúsztatva időben. Ha az árfolyamok véletlenszerűek, akkor a regressziós egyenes meredeksége nulla kell, hogy legyen. Ha az árfolyamok átlaghoz visszatérő tulajdonságot mutatnak, akkor a meredekség negatív kell, hogy legyen. A regressziós egyenes meredeksége negatív volt a 18 hónaptól 5 évig terjedő időszakokat vizsgálva. Mind a determinációs együttható (R2), mind a regressziós egyenes meredeksége az idő hosszával arányosan növekedett 5 évig, majd ezt követően csökkent. A meredekség negatívabb volt a kis cégekből összeállított portfóliók és az egyenlő súlyozású index esetén Tény, hogy az árfolyamok az átlaghoz visszatérnek, azaz előrejelezhetők. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Előrejelezhetőség 15 Komoly előrejelző képességgel bír, ha regresszáljuk a három-öt éves jövőbeli hozamokat a múltbeliekkel. Az egyenlősúlyozású index valamint a legkisebb cégekből összeállított portfólió R2-e 0,4 körüli volt, a középső kvintiliés 0,3 és a legnagyobbak cégek, valamint az értéksúlyozott indexé is 0,2 fölött. Azaz nagyjából 25-40%-a a három-öt éves hozamoknak előrejelezhető a múltbeli hozamok segítségével. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Variancia hányados 15 Poterba és Summers (1989) variancia hányadost alkalmaznak Ha az árfolyamok logaritmusa véletlen folyamatot követ, akkor a hozam varianciája egyenesen arányos kell, hogy legyen a hozam időhorizontjával. Azaz a havi hozamok varianciája 1/12-e kell, hogy legyen az éves varianciának, ez pedig 1/5-e kell, hogy legyen az 5 éves hozamok varianciájának. A varianciahányadost úgy skálázzuk, hogy amennyiben a hozamok korrelálatlanok, akkor a hányados értéke 1,0 legyen. Ha a hányados értéke az egységnyinél kisebb, akkor az negatív autokorrelációt mutat, ha egységnyinél nagyobb, akkor pozitívat. Megerősítik Fama és French eredményeit A hozamok varianciája nyolc évre számítva nagyjából négyszerese az éves varianciának, a nyolcszoros helyett bár az évesnél rövidebb horizontokra a hozamok némi pozitív autokorrelációt mutatnak. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Az USA-n kívül Poterba és Summers (1989) 16 Poterba és Summers (1989) 17 ország tőkepiacait vizsgálták meg. Kanada és Anglia hasonló eredményeket hozott, mint az USA. Dél-Afrikát és Spanyol országot leszámítva minden ország negatív autokorrelációt mutat hosszútávon. Nem olyan nagy és kevésbé szofisztikált tőkepiacokon erősebben van jelen az átlaghoz való visszatérés. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Pénzügyi változók az előrejelzésben 16 Itt keresztmetszeti elemzésekben tapasztalhatjuk majd az átlaghoz való visszatérést. azt keressük, hogy adott változók hogyan hatnak egymásra az adott időperióduson, vagy pillanatban. Benjamin Graham (1949) Ő azt javasolta, hogy olyan részvényeket vásároljunk, amelyek értéke alacsony fundamentális értékükhöz viszonyítva. Ez azt jelenti, hogy az ár csak ideiglenesen alacsony, és azt várhatjuk, hogy visszapattan. A modern kutatási eredmények is azt sugallják, hogy az ellentétes irányú árfolyammozgáson alapuló stratégiák igen is többlethozamot eredményezhetnek. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

P/E ráta 16 Basu (1977): „… igenis láthatunk olyan faktorokat, amelyek alkalmasak lehetnek a részvényhozam-változások előrejelzésére…” Megvizsgálta a P/E mutató és a hozamok kapcsolatát 1400 vállalatra, 1956-1971 periódusra Az alacsony P/E rátájú értékpapírok több mint 7%-kal túlteljesítették túl a magas P/E hányadosúakat. „A különböző eredményszorzatokkal rendelkező értékpapírok kereskedésének vizsgálataiból, úgy tűnik ezek egymáshoz képest nem megfelelően vannak árazva, így a befektetőknek lehetőségük nyílik abnormális hozam elérésére.” Az egyensúlyi hozamot a CAPM alapján becsülte és a kettős hipotézis problémája nem merül fel írásában. Magyarázata az árfolyamhányados hipotézis: Az alacsony P/E rátájú részvények ideiglenesen alulértékeltek, mert a piac helytelenül pesszimista a mostani vagy a jövőbeli nyereségeket illetően. Végül, amikor az aktuális nyereségek növekedése eltér az előrejelzett növekedéstől, ez beépül az árfolyamokba. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

E/P, Div/P, B/M Nyereség hozam hatás (Basu, 1978) E/P 17 Nyereség hozam hatás (Basu, 1978) E/P A bejelentést megelőző 12 hónapban a nem várt növekedés a nyereségben nagyobb pozitív változást eredményez a hozamban az alacsony P/E rátájú vállaltoknál, mint a magas P/E rátájú cégeknél. Osztalék hozam Div/P a magas osztalékhozam azt sugallja, hogy a részvények alulértékeltek. azok a részvények, amelyek magas osztalékhozammal bírnak, azok átlagos hozama jóval meghaladja a kockázathoz illeszkedő „normál hozamot”. Árfolyam és az egy részvényre jutó könyvszerinti érték hányadosa a Book to market equity reciproka, M/B azok a részvények, amik nagyon alacsony árfolyam – könyvszerinti érték hányadossal bírnak, azok átlagos hozama jóval meghaladja a kockázathoz illeszkedő „normál hozamot”. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Túlreagálás De Bondt és Thaler (1985 , 1987) 17 De Bondt és Thaler (1985 , 1987) hipotézise szerint az „ellenhatású” stratégiák azért lehetnek sikeresek, mert a befektetők szisztematikusan túlreagálnak. Pszichológiai magyarázat szerint: az egyének hajlamosak túl nagy súlyt adni a „mostanában” érkező, friss adatoknak a döntéshozatal vagy előrejelzés során. Ha ez igaz, akkor az elmúlt időszakban extrém pozitív vagy negatív hozamot produkáló részvényeknél átlaghoz való visszatérést kell tapasztalnunk. A hipotézis igazolásához a következő módszertant alkalmazták: Portfólió befektetések múltbeli teljesítményét vizsgálták (35 részvényre, 50 részvényre és decilisenként), úgy, hogy a portfóliókba múltbeli „nyertesek” és „vesztesek” kerültek, és a „múlt” 1-től 5 évig terjedt, amelyet végigtoltak a tesztperióduson. 1926-1982 perióduson az NYSE-n forgalmazott összes részvénnyel, havi adatok alapján dolgoztak Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Eredmények a túlreaglálshoz 18 -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

Válaszok 19 Valamilyen kapcsolat van a „mérethatás” és a „vesztes hatás” között. A vesztesek komoly leértékelődésen mentek keresztül, így kapitalizációjuk is komolyan csökkent a portfólió összeállításáig. Viszont a vesztesek nem azonosak azokkal a kisvállatokkal, amelyekre a kiscég effektus során gondolunk. 1987-ben újabb vizsgálatba már bevonták az AMEX részvényeket is. A vesztes portfólióknál nagyjából 25% abnormális hozam a portfólió összeállítását követő négy év alatt. Ezek a cégek átlagosan 304 millió dollár piaci kapitalizációval bírtak, míg a méret szerinti legkisebbeknél az átlagos piaci kapitalizáció 9 millió dollár. Ezek a társaságok átlagosan 30%-kal hoztak többet négy év alatt a piacnál, de köztük nagyon sokan vesztesek is. Azaz a felmutatott eredmények két hatás eredőjeként jöttek létre. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Ellenvélemény: megnőhetett a kockázat 19 A veszteseknél vagy a kiscégeknél mért többlethozam a kockázatért járó kompenzáció, azonban igazolást nem nyert a működési kockázatok mérésének hiányában. Tegyük hozzá, hogyha ez igaz akkor baj van a CAPM-mel, mert meg- növekedett b paraméter nem mérhető ezeknél a társaságoknál. Ha a bétákat a portfólió összeállítási periódus alatt mérjük, a vesztes portfólió szisztematikus kockázata alacsonyabb a nyerő portfólió kockázatánál. Chan (1988 ), Vermaelen és Verstringe (1986 ) szerint ilyenkor nem a portfólió összeállítási időszakában mért kockázat a releváns, hanem a tesztperióduson mért kockázat, lehet, hogy a kockázat a „nyerés” és a „vesztés” során változik meg. Ha így van akkor pedig a béták stabilitásával van baj. (azért tudunk érvelni ez ellen is…MM II., megváltozó tevékenység stb.) Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Repost 20 A tesztperiódusban a kockázat a veszteseknél 1,263, míg a nyerteseknél (1,043) ez a különbség viszont nem elég a hozamkülönbség magyarázatára. A béták különbözőségéből adódó magyarázat félrevezető lehet úgy a veszteseknél, ahogy a nyerőknél, hiszen ezeknek egészen eltérő és különleges időbeli hozam lefutásuk van. Ennek szemléltetésére a portfóliókhoz két különböző típusú bétát is számoltak: az egyiket olyan periódusokra, amikor a piac egésze növekedett, és egyet olyan periódusra, amikor a piac egésze esett. A tesztperiódusban a vesztes portfólió bétája „bika piacon” 1,39 volt, míg „medve piacon” 0,88. (ez azért nem tűnik túl kockázatosnak…) Ezzel szemben a nyerő portfólió „bika” bétája 0,99, míg a „medve” béta 1,2 volt Jegyezzük meg, ha a kettőből egy arbitrázs portfóliát állítunk össze, akkor az a bika időszakban 0,4-es, a medve időszakban -0,32-es bétát adna. Ez annyit jelentene, hogy az arbitrázs portfólió felfelé megy, ha a piac felmegy, és felfelé megy akkor is, ha a piac esik. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

9. óra 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

Túlreagálások – konklúzió 25 Az anomáliák, nem jelentik azt, hogy a pénzügyi elméletek akármennyivel is rosszabbak vagy gyengébbek lennének más területek elméleteinél. Sőt itt azért találunk egyáltalán anomáliákat, mert ezek a modellek jól és a közgazdaságtan más területeihez képest részletekbe menően specifikáltak, valamint egy adatban gazdag területről van szó. E kettő kombinációja eredményez megannyi kutatható anomáliát, és ettől érdekes és jól kutatható a befektetések világa. Paradigmaváltás előtt állunk, ha nem vagyunk már most a közepén… Nem gondoljuk, hogy a tradicionális modellek (ahol minden piaci szereplő racionális) megoldást jelenthetnek, de e pillanatig nem nagyon rendelkezünk olyannal ami sokkal többet nyújtana ezeknél és tesztelhető is volna. Ígéretesebbnek tűnnek azok a próbálkozások, amelyek megengedik néhány szereplő irracionális várakozásait, vagy hibás kockázatérzékelését. Talán a jegyzet és a félév végére megértjük, milyen újabb modellekkel is szolgál a pénzügyi közgazdaságtan, bár még nem tudjuk, hogy ezek tesztjei is hasonló anomáliákkal szolgálnak-e majd, mint a mostani vizsgálódások a tradicionálisra... Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Az egyensúlyi modell finomítása 26 The CAPM is Wanted Dead or Alive. Eddig mindenre az volt a válasz, hogy valamilyen új kockázati paraméterre lenne szükség az egyensúlyi modell jobb valóság-leíróképességéhez. Térjünk vissza oda, hogy van egy egyfaktoros modellünk, amely leírja a tőkepiaci egyensúlyt. Nézzük meg, hogy milyen tényezőkkel kell kiegészítenünk, hogyan kell módosítanunk, ahhoz hogy a fenti anomáliákra valamelyest választ adjanak. Azaz a következőkben mintegy esélyt adunk az „öreg modellnek” a túlélésre… Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Egy vagy több periódus 26 A CAPM egyik alapfeltételezése, hogy a befektetők szemlélete rövidtávú, és ugyanazon értékpapír-tartási időszakra terveznek. A valóságban sok befektető élete végéig tartó fogyasztási tervben gondolkodik, és lehet, hogy örökséget is akar hagyni. Ez nehezen összeegyeztethető a homo-oeconomicussal… A fogyasztási terv jelenlegi vagyonunk és befektetett portfóliónk hozamának a függvénye. A befektetők át fogják rendezni portfóliójukat, valahányszor vagyonuk változása ezt megköveteli. Fama (1970) igazolja, hogy a több periódusra kiterjesztett modell, megegyezik az egyperiódusú CAPM-mel, ha a rövidtávú tervezési időszak feltételezését azzal helyettesítetjük, hogy a befektetők preferenciái az időben változatlanok és a kockázatmentes kamatláb, valamint az értékpapírhozamok valószínűség-eloszlása is csak előrejelezhető módon változik az idő múlásával. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

A CAPM és a likviditás: a likviditásprémium elmélete 26 Likviditás: milyen könnyen és mekkora költségek mellett lehet egy eszközt pénzzé tenni, azaz eladni. Mindannyian érezzük, hogy a likviditás hiánya jelentősen lenyomja az árfolyamokat. (nem vagyunk hajlandóak olyan sokat fizetni érte…) Pratt (1989): a kevés tulajdonossal bíró (és ezért nem forgalmazott) vállalatok részvényeit a piac több mint 30%-kal alulértékeli. Amihud és Mendelson (1986) fejlesztette ki a likviditás értékének kezelését. Chordia, Roll és Subrahmanyam (2000) szignifikáns kovarianciát mértek a jegyzett vételi és eladási ajánlatok árfolyamkülönbözete, az ajánlattevők száma, a tényleges árfolyam-különbözetek, valamint a piaci és az iparági likviditás között. E szerint a likviditási kockázat szisztematikus, azaz nem diverzifikálható... Ha ez igaz, akkor a likviditás a standard értékelés részét kell képezze. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Illikviditási prémium 27 Tőkepiac: Sok befektető van, akik árelfogadók Az adóknak és a törvényi szabályozóknak nincs hatása a befektetői preferenciákra Tökéletes az informáltság Nincsenek tranzakciós költségek Minden ügyletnek van tranzakciós költsége, azaz egyetlen értékpapír sem tökéletesen likvid. A befektetők a likvidebb eszközöket preferálják, amelyeknek alacsonyabbak a tranzakciós költségei, így világos, hogy a viszonylag illikvid eszközök alacsonyabb áron forognak, vagy másként az illikvid eszközök várható hozama magasabb. Így az illikviditási prémiumot minden eszköz árában figyelembe kell venni. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Építsünk egyszerű modellt 27 A legegyszerűbb esetből indulunk ki ahol a szisztematikus kockázat elhanyagolható. Képzeljük el, hogy csak sok korrelálatlan értékpapír van. Ebből következően az ezekből létrehozott jól diverzifikált portfóliók hozamának szórása a zérushoz közelít, azaz piaci portfólió éppen olyan biztonságos, mint a kockázatmentes eszköz. Ekkor a piac kockázati prémiuma zérus. Így annak ellenére, hogy minden értékpapír bétája 1, minden értékpapír várható hozama egyenlő a kockázatmentes kamatlábbal, amelyet a kincstárjegy hozamának tekintünk. Dr. Ormos Mihály, Befektetések