Befektetések II. 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 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

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