2015. őszBefektetések1 VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság Portfóliómenedzsment –Passzív portfóliómenedzsment –Aktív portfóliómenedzsment.

Az előadások a következő témára: "2015. őszBefektetések1 VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság Portfóliómenedzsment –Passzív portfóliómenedzsment –Aktív portfóliómenedzsment."— Előadás másolata:

1 2015. őszBefektetések1 VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság Portfóliómenedzsment –Passzív portfóliómenedzsment –Aktív portfóliómenedzsment A tőkepiaci árazódás magyarázatainak alapirányai –Tőkepiaci hatékonyság –Tőkepiaci mikrostruktúra –Pénzügyi viselkedéstan A viták mindmáig lezáratlanok, de azért megvannak az alappillérek. –Nobel-díjasok tömege Fama, Samuelson, Sharpe, Miller, Merton, Scholes, Arrow, Kahnemann (Black, Tversky, Treynor, DeBondt, Thaler, Shiller) 42

2 2015. őszBefektetések2 VI.1. Tökéletes tőkepiaci árazás „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.” 43

3 2015. őszBefektetések3 Hatékony tőkepiacok hipotézise (elmélete) –Efficient Market Hypothesis, EMH –Efficient Market Theory, EMT Az előző definíció túl általános, mert nem tér ki arra, hogy mit tekintünk „az információkat teljességgel tükrözőnek (fully reflect)”. Az EMH egyensúlyi modell nélkül nem vizsgálható. Ez az egyensúlyi modell a CAPM lesz. –„Közös hipotézis probléma” 43

4 2015. őszBefektetések4 1 E ( r M ) r f E ( r ) β β i E ( r i ) P 0 t P 1 Normál hozam Abnormális hozam Várható hozam 43

5 2015. őszBefektetések5 A EMH elfogadja az abnormális hozamok előfordulását, annyit állít csak, hogy ennek várható értéke minden pillanatban nulla. Nem tagadja, hogy az információk hatnak az árakra, de azt állítja, hogy információkkal nem lehet többlethozamokhoz jutni, mert az információbeépülés végtelenül gyors. Az árak csak az új információk hatására változnak, de az „új” információ attól „új”, hogy véletlenszerűen érkezik. Az árak tehát véletlenszerűen alakulnak. –(Log)normális eloszlással 43

6 2015. őszBefektetések6 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.” 44

7 2015. őszBefektetések7 Az EMH nyilván szélsőség, vizsgálatához szintekre, fokozatokra van szükség: –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. VI.2. Tőkepiaci hatékonyság szintjei 44

8 2015. őszBefektetések8 VI.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. 44

9 2015. őszBefektetések9 Az időtávok rövidsége miatt nem mindig indokolt elválasztani a normális és abnormális hozamot. Éppen ezért ilyen vizsgálatokat már a CAPM előtt is tudtak csinálni. Elképesztő irodalma van a témának 45

10 2015. őszBefektetések10 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.2.1.a Előrejelezhetőségi vizsgálatok egy értékpapír vagy index múltbeli árfolyamadatai alapján 45

11 2015. őszBefektetések11 T P 45

12 2015. őszBefektetések12 Indexsorozatok-számaelméleti érték ATX14841536.9 ATX(USD)14811548.4 BUX15461548.0 BUX(USD)15361544.2 PX14931543.9 PX(USD)15111539.1 WIG2015641551.9 WIG20(USD)15081550.4 DAX15481546.8 DAX(USD)15441549.8 FTSE15701550.7 FTSE(USD)15081547.7 S&P50016441542.0 46

13 2015. őszBefektetések13

14 2015. őszBefektetések14

15 2015. őszBefektetések15 Korreláció-vizsgálatok Van-e köze az árfolyamoknak saját múltjukhoz? –Általában (korreláció) –A megelőző időszakhoz (auto-korreláció) 46

16 2015. őszBefektetések16 T r 47

17 2015. őszBefektetések17 47 auto-korrelációk T 12345 Néhány részvény adatai BorsodChem0,052–0,002–0,015–0,003–0,022 Egis0,0650,047–0,035–0,012–0,025 OTP0,0660,003–0,044–0,018–0,056 Pick0,0900,046–0,0790,014–0,040 Zwack–0,055–0,002–0,0490,0910,009 14 hazai értékpapír összesített statisztikája Átlag0,0070,004–0,005–0,0020,000 Szórás0,0920,0470,0540,0450,037 Legnagyobb érték0,1190,1060,1150,0860,088 Legkisebb érték–0,232–0,074–0,144–0,088–0,075 Abszolút értékek átlaga 0,0720,0380,0480,0350,031 Indexek adatai MSCI World Index0,159–0,042–0,034–0,018–0,065 NYSE0,035–0,029–0,0430,001–0,028 BUX Ft0,0650,049–0,026–0,015–0,010 BUX USD0,0570,046–0,021–0,0080,002

18 2015. őszBefektetések18 Napi hozamok auto-korrelációi a megelőző 1-5. nappal (2000-2011) auto-korrelációk IndexT 12345 ATX0.0642-0.0363-0.0145-0.00940.0050 ATX(USD)0.0705-0.0232-0.01750.0138-0.0027 BUX0.0488-0.0757-0.02060.08720.0348 BUX(USD)0.0719-0.0524-0.01520.07940.0286 PX0.0713-0.0528-0.04950.02610.0455 PX(USD)0.0708-0.0439-0.03590.02170.0223 WIG200.0319-0.02050.00130.01350.0034 WIG20(USD)0.02960.0077-0.04210.0125-0.0126 DAX-0.0211-0.0194-0.03090.0401-0.0456 DAX(USD)0.0029-0.0258-0.03180.0387-0.0512 FTSE-0.0454-0.0544-0.08450.0781-0.0538 FTSE(USD)-0.0255-0.0496-0.08420.0620-0.0686 S&P500-0.0899-0.04850.01070.0022-0.0329 47

19 2015. őszBefektetések19 Konklúzió –a korrelációk nagyon kicsik –általában 0,1-nél kisebbek, ami 1% alatti hatást jelent –közel teljesen véletlen jelleg, „bolyongás” –a világon mindenhol 48

20 2015. őszBefektetések20 VI.2.1.b Előrejelezhetőségi vizsgálatok más értékpapírok, illetve indexek múltbeli adatai alapján Kereszt-korreláció 48

21 2015. őszBefektetések21 T riri T rjrj 49

22 2015. őszBefektetések22 49 ATXBUXPXWIG20 DAXFTSE S&P500 ATX1.000 BUX0.5421.000 PX0.6110.5681.000 WIG200.5170.5640.5861.000 DAX0.5810.4880.4740.51.000 FTSE0.6390.520.5370.5150.8111.000 S&P5000.3920.3380.3030.3250.6040.5281.000 ATX (USD) BUX (USD) PX (USD) WIG20 (USD) DAX (USD) FTSE (USD) S&P500 ATX(USD)1.000 BUX(USD)0.5801.000 PX(USD)0.641 1.000 WIG20(USD)0.5140.6320.6241.000 DAX(USD)0.6690.5150.5290.4831.000 FTSE(USD)0.6970.5300.5750.5020.8151.000 S&P5000.3640.3210.2990.2840.5810.5041.000 Napi hozamok közötti korrelációs együtthatók 2000-2011

23 2015. őszBefektetések23 49 Indexek napi hozamai és az 1 illetve 2 nappal korábbi napi hozamok közötti (kereszt) korrelációk 2000-2011 ATX(-1)BUX(-1)PX(-1)WIG20(-1)DAX(-1)FTSE(-1)S&P500(-1) ATX0.0640.1070.0850.0730.1240.1040.280 BUX0.0550.0490.0570.0710.1110.0820.252 PX0.1210.1090.0710.0860.1510.1200.325 WIG200.0050.0200.0000.0320.0810.0550.229 DAX-0.045-0.031-0.0370.000-0.021-0.0330.177 FTSE-0.048-0.024-0.057-0.0150.017-0.0450.275 S&P500-0.047-0.081-0.090-0.031-0.025-0.040-0.090 ATX (-2)BUX(-2)PX(-2)WIG20 (-2)DAX (-2)FTSE(-2)S&P500(-2) ATX-0.036-0.026-0.052-0.007-0.014-0.0230.004 BUX-0.063-0.076-0.050-0.008-0.023-0.030-0.024 PX-0.0400.005-0.0530.0170.007-0.007-0.011 WIG20-0.037-0.006-0.048-0.021-0.010-0.024-0.005 DAX-0.0210.001-0.026-0.010-0.019-0.014-0.028 FTSE-0.064-0.055-0.069-0.030-0.056-0.054-0.064 S&P500-0.041-0.019-0.027-0.018-0.046-0.055-0.049

24 2015. őszBefektetések24 VI.2.1.c Naptári “mintázat” vizsgálatok Havi hozamok „mintázata” „január-effektus” –adómegtakarítás „Mikulás rally” Halloween indicator –„Sell in May and go away” Mark Twain effektus 50

25 2015. őszBefektetések25 50

26 2015. őszBefektetések26 Hét napjain mért hozamok „mintázata” „hétvége effektus” 50

27 2015. őszBefektetések27 51

28 2015. őszBefektetések28 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.” 51

29 2015. őszBefektetések29 VI.2.2. 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. 51

30 2015. őszBefektetések30 VI.2.2.a. Események utáni árfolyamváltozások vizsgálata Az elmúlt időszak váratlanul bejelentett nyilvános eseményei utáni árfolyamváltozásokat vizsgálják. 51

31 2015. őszBefektetések31 Az ilyen vizsgálatok szokásos menete –Mérvadó hírforrások –10 csoport –Abnormális árfolyamgörbék –Átlagolás Nézzük az általános eredményt! 51

32 2015. őszBefektetések32 0 01020 30 Átlagos abnormális árfolyamok Események utáni napok 8

33 2015. őszBefektetések33 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok Tökéletes hatékonyság esetén: 52

34 2015. őszBefektetések34 Két jellegzetes eltérésre lehet számítani –Időbeli lassúság, illetve alulreagálás –Túlreagálás 52

35 2015. őszBefektetések35 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok 52

36 2015. őszBefektetések36 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok 52

37 2015. őszBefektetések37 Általános tanulságok: –1.Valóban “lereagálta” –2.A többlethozamok döntő hányada közvetlenül a bejelentéskor (kb. ± egy nap) mérhető. –3.A bejelentéseket követően enyhe túlreagálás érzékelhető. 53

38 2015. őszBefektetések38 54 -505101520 98,5 102,5 100,0 97,0 Árfolyam Idő percekben Tőzsdei nyitva tartáson kívüli események Tőzsdei nyitva tartás alatti események

39 2015. őszBefektetések39 VI.2.2.b. Kiugró árfolyamváltozások utáni árfolyamváltozások vizsgálata Ez más logikájú –Nem konkrét események, hanem kiugró abnormális árfolyamváltozások –A módszer előnye, hogy így sokkal egyszerűbben és nagyobb mennyiségben lehet „eseményeket” kiválasztani –Az „esemény” pillanata sokkal jobban beazonosítható Nézzük az általános eredményt! 54

40 2015. őszBefektetések40 0 01020 30 Átlagos abnormális árfolyamok Események utáni napok 55

41 2015. őszBefektetések41 Nézzük külön meg a gyorsaság kérdését! –Most már perces felbontás –15 percen belüli kiugró abnormális hozamok –Majd nyitás utáni reagálás 55

42 2015. őszBefektetések42 -20-100102030405060 -7 -6 -5 -4 -3 -2 0 1 idő (perc) Átlagos abnormális árfolyamok 55

43 2015. őszBefektetések43 -20-100102030405060 0 1 2 3 4 5 6 7 idő (perc) Átlagos abnormális árfolyamok 55

44 2015. őszBefektetések44 -20-100102030405060 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 idő (perc) Átlagos abnormális árfolyamok 56

45 2015. őszBefektetések45 idő (perc) Átlagos abnormális árfolyamok -20-100102030405060 0 2 4 6 8 10 12 14 56

46 2015. őszBefektetések46 A gyorsaság kulcsfontosságú mozzanat. –Ha a beépülési folyamat gyors, márpedig az, akkor mire valaki felismeri az információt, addigra az információ beépülése rendszerint már be is fejeződött. –Így az abnormális hozam elérésére már nem marad lehetősége. Kivéve – és ez egy-egy befektetőt szemlélve rendkívül ritka kell, hogy legyen – ha az első között fedezte fel, elemezte és adás-vételével lereagálta a történteket valaki, ráadásul, ezt különösebb extraköltségek nélkül tette meg. Összességében az eseményvizsgálatok eredményei a félerős szint fennállását alátámasztják. 56

47 2015. őszBefektetések47 VI.2.3. Tőkepiaci hatékonyság erős szintjének vizsgálatai Az exkluzív (monopol jelleggel birtokolt) információk kérdését vizsgálja. Az eseményvizsgálatokból látszik, hogy az információkhoz való „korábbi” hozzájutás, várható abnormális profitot eredményez. –Befektetési tanácsadó –Befektetési alapok (menedzsereinek) teljesítménye –Eseményvizsgálatok vonatkozó eredményei Esemény előtti abnormális árfolyamváltozások –„Saját céggel” kereskedők 56

48 2015. őszBefektetések48 Befektetési tanácsadók (például): –1933-ban 45 befektetési tanácsadó több száz részvényre adott tanácsait vizsgálta 1928-1932 között Több volt a rossz tanács –1970-ben 19 nagy, jó nevű elemző cég múltbeli prognózisait vetették össze a valósággal Se hosszabb, se rövidebb távon nem volt eredmény A specializálódottaknál sem „Konzisztensen nyerő nem akadt” –The Wall Street Journal Dartboard Contest 56

49 2015. őszBefektetések49 Befektetési alapok (például): –1968-ban 115 befektetési alap vizsgálata a 1945 és 1964 közötti időszakra vonatkozóan Röviden: nem voltak eredményesebbek a véletlennél Volt némi többlethozam, amit elvittek a többletköltségek Új definíció –Tökéletes tőkepiaci hatékonyság esetén az információk addig a szintig épülnek be az árakba, amíg az információszerzés és kereskedés költségei kisebbek az általuk elérhető hozamnál. –Elfogadunk tehát némi „hatékonytalanságot”, de ennek ellenére a várható normál profit marad. Vizsgáljuk meg az események előtti abnormális árfolyam-alakulásokat is! 57

50 2015. őszBefektetések50 0 01020 30 Átlagos abnormális árfolyamok Események előtti és utáni napok 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 -20-10 57

51 2015. őszBefektetések51 Átlagos abnormális árfolyamok Események előtti és utáni napok 58

52 2015. őszBefektetések52 „Saját vállalat” részvényeivel való kereskedés –Szerény többlethozam 58

53 2015. őszBefektetések53 VI.2.4. 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. 58-59

54 2015. őszBefektetések54 Az erős szinttel kapcsolatosan lehetnek leginkább fenntartásaink. Bár, amikor csoportokat vizsgáltunk, illetve amikor a költségeket is figyelembe vettük, nem nagyon találtunk az erős szint fennállása ellen szóló érveket sem. A tények a tőkepiacok rendkívül magas szintű hatékonyságát igazolják! ”a piaci hatékonyságot alátámasztó bizonyítékok nagy erejűek, és (a közgazdaságtanban szokatlan módon) az ellenbizonyítékok szerények.” (Fama) 59

55 2015. őszBefektetések55 A tökéletesen hatékony tőkepiac főbb jellegzetességei: –A múlt eredményei nem előrejelzői a jövőbeli eredményeknek. –A nyilvánosan ismert befektetési stratégiáktól nem várható abnormális hozam. –A befektetők normál hozamokra számíthatnak, se többre, se kevesebbre. –A profi befektetők nem vásárolnak jobb részvényeket, mint a „hétköznapi” befektetők. –A tőkepiacok csak akkor lesznek hatékonyak, ha elegendő befektető hiszi azt, hogy nem hatékonyak.