WYSTĘPOWANIE EFEKTÓW KALENDARZOWYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE

Transkrypt

1 WYSTĘPOWANIE EFEKTÓW KALENDARZOWYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE Mikołaj Bogdański * Abstrakt Celem niniejszej pracy jest zweryfikowanie hipotezy mówiącej o tym, że efekty kalendarzowe występują wśród spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie i mogą stanowić podstawę strategii inwestycyjnych dających wyższą stopę zwrotu niż portfele rynkowe. W dalszej części artykułu przedstawione zostaną najważniejsze efekty kalendarzowe oraz wybrane wyniki badań tychże anomalii. Następnie zbadane zostaną historyczne stopy zwrotu największych polskich indeksów giełdowych w latach w podziale na dni tygodnia i miesiące. Słowa kluczowe JEL Code D04; D53; D92. Giełdza Papierów Wartościowych, efekty kalendarzowe, finanse. ACCEPTED: 30 th March 2017 PUBLISHED: 30 th June 2017 WSTĘP Hipoteza: Efekty kalendarzowe występują wśród spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie i mogą stanowić podstawę strategii inwestycyjnych dających wyższą stopę zwrotu niż portfele rynkowe. Zmienność stóp zwrotu z instrumentów notowanych na rynkach finansowych w różnych okresach czasu jest od wielu lat jednym z głównych tematów badań inwestorów na całym świecie. W związku z ponadprzeciętnymi możliwościami zarobkowymi jakie daje inwestowanie na rynkach finansowych, dążą oni do odkrywania wszelkich zależności między ceną tych instrumentów a wybranymi czynnikami. Jedną z dziedzin naukowych, zajmującą się badaniem tych powiązań są finanse behawioralne będące połączeniem nauk ekonomicznych i psychologicznych. Koncentrują się one szczególnie na badaniu indywidualnych * Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Uniwersytet Łódzki. JCMBF 35

2 zachowań inwestorów w kontekście podejmowania decyzji inwestycyjnych na rynkach kapitałowych. W czasach ogólnodostępnej informacji jako jedno z najważniejszych pojęć dotyczących rynków finansowych traktuje się hipotezę o ich efektywności. Teoria ta głosi, że rynki finansowe są efektywne informacyjnie co oznacza równy, natychmiastowy dostęp do informacji dla wszystkich uczestników rynku oraz bezzwłoczne uwzględnienie danej informacji w cenie papieru wartościowego, czego konsekwencją jest fakt, iż ceny te zawsze odzwierciedlają prawdziwą wartość waloru. Formalne definicje rynku efektywnego sformułował w 1970 r. Eugene F. Fama [1970, s ] z Uniwersytetu w Chicago. Fama rozważał trzy wersje hipotezy rynku efektywnego: Słabą zakładającą, że obecne ceny papierów wartościowych odzwierciedlają wszystkie historyczne informacje oraz dane cenowe; Posilną mówiącą, że obecne ceny papierów wartościowych odzwierciedlają wszystkie publicznie dostępne informacje, włączając w to dane historyczne, raporty finansowe, prognozy ekonomiczne itp. Silną zakładającą, że obecne ceny papierów wartościowych odzwierciedlają wszystkie dostępne informacje, zarówno publiczne, jak i niepubliczne. Hipoteza ta w najsilniejszej formie głosi, że ani analiza techniczna, ani fundamentalna czy nawet insider trading nie dają użytecznych informacji i możliwości do oszacowania przyszłych ruchów cenowych i co za tym idzie do osiągnięcia ponadprzeciętnej stopy zwrotu z inwestycji. Zgodnie z tym założeniem w warunkach rynku efektywnego nie powinny zatem występować żadne trwałe zależności sezonowe. Większość badań przeprowadzonych na rynku amerykańskim jak i na pozostałych giełdach światowych wskazuje jednak na pewne odstępstwa od tej teorii (anomalie), do których można zaliczyć między innymi efekty kalendarzowe czyli efekty charakteryzujące się regularnym wzrostem, lub spadkiem kursu akcji w określonych regularnych odstępach czasowych (np. wzrost cen akcji w styczniu każdego roku, czy spadki cen akcji w piątki). Anomalie te są jedną z dziedzin, którą zajmują się wcześniej wspomniane finanse behawioralne i ich występowanie przeczy hipotezie o efektywności rynków. Celem niniejszej pracy jest zweryfikowanie hipotezy mówiącej o tym, że efekty kalendarzowe występują wśród spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie i mogą stanowić podstawę strategii inwestycyjnych dających wyższą stopę zwrotu niż portfele rynkowe. W dalszej części artykułu przedstawione zostaną najważniejsze efekty kalendarzowe oraz wybrane wyniki badań tychże anomalii. Następnie zbadane zostaną historyczne stopy zwrotu największych polskich indeksów giełdowych w latach w podziale na dni tygodnia i miesiące. 36 JCMBF

3 1. WYBRANE EFEKTY KALENDARZOWE I PRZEGLĄD ICH BADAŃ Jak już wcześniej wspomniano efekty kalendarzowe to okresowe wahania stóp zwrotu instrumentów finansowych, które mogą być istotnie wyższe lub niższe w zależności od pory dnia, dnia tygodnia czy też miesiąca. Do efektów kalendarzowych zaliczyć można między innymi: Efekt stycznia; Efekt Marka Twaina; Letni Rajd ( Summer rally ); Efekt grudnia (rajd Świętego Mikołaja); Efekt przełomu miesiąca; Efekt dnia tygodnia. Efekt stycznia jest najczęściej rozpoznawalnym efektem sezonowym. był on tematem bardzo wielu badań teoretycznych oraz empirycznych. Rozeff i Kinney w swoich badaniach z 1976 roku wykazali, że na NYSE (New York Stock Exchange) średnie stopy zwrotu w styczniu są istotnie wyższe od średnich stóp zwrotu występujących w pozostałych miesiącach. Dalsze badania w tym zakresie doprowadziły do odkrycia, że anomalia ta dotyczy głównie spółek o niskiej kapitalizacji, gdzie efekt stycznia odpowiada prawie za połowę rocznej stopy zwrotu [Keim 1983]. Do podobnych wniosków doszli również w 1988 roku Lakonishok i Smidt opierając swoje badania na 90-letnich historycznych stopach zwrotu z indeksu Dow Jones. Występowanie efektu stycznia tłumaczy się obecnie przede wszystkim kwestiami podatkowymi. Inwestorzy pod koniec roku zamykają stratne pozycje w celu pomniejszenia dochodu do opodatkowania, przez co presja podażowa wpływa na spadek cen akcji. Po nowym roku następuje odkupienie tych instrumentów, a ich cena często wraca do pierwotnego poziomu początkując styczniowe wzrosty. Wcześniej wspomniane badania Keima wykazały, że największa aktywność wzrostowa występuje przez pierwsze pięć sesji giełdowych nowego roku. Efekt Marka Twaina to założenie mówiące, że październik jest najgorszym miesiącem dla inwestorów pod względem osiąganych stóp zwrotu. Letni Rajd ( Summer rally ) to hipoteza zakładająca, że najwyższe stopy zwrotu towarzyszom inwestorom najczęściej w okresie letnim/wakacyjnym. Rajd św. Mikołaja lub efekt grudnia to efekt polegający na wzroście stóp zwrotu w okresie od początku do końca grudnia. Spowodowany jest on w głównej mierze polepszeniem nastrojów inwestorów spodziewających się efektu stycznia. Już na początku grudnia generują oni popyt na akcje, licząc na ich odsprzedanie w trakcie styczniowej hossy. Efekt przełomu miesiąca polega na pojawianiu się istotnie wyższych średnich stóp zwrotu podczas kilku ostatnich sesji giełdowych w danym miesiącu i kilku pierwszych dni miesiąca następnego. Według badań Lakonishoka JCMBF 37

4 i Smidta stopy zwrotu w tym okresie są około ośmiokrotnie wyższe od średnich dziennych stóp zwrotu i w głównej mierze są one dodatnie. Dowody na występowanie efektu przełomu miesiąca, zarówno na rynkach amerykańskich jak i pozostałych rynkach światowych, przedstawili w swoich badaniach również między innymi Cadsby i Ratner w 1992 roku oraz Hensel i Ziemba w 1994 roku [Hensel i in.] oraz 1996 roku. Na polskim rynku akcji hipoteza ta była testowana przez Szyszkę [1999], który wykazał, że stopy zwrotu na GPW w pierwszym pełnym tygodniu handlowym w danym miesiącu są dodatnie i znacznie wyższe od średnich stóp zwrotu w kolejnych pełnych tygodniach danego miesiąca. Za główną przyczynę tego efektu uważa się przede wszystkim reinwestowanie części otrzymanych wynagrodzeń. Efekt dnia w tygodniu polega na występujących, powtarzalnych różnicach w stopach zwrotu z instrumentów finansowych (np. akcji) w poszczególnych dniach tygodnia lub na jego koniec efekt weekendu [Czerwonka i Gorlewski 2012]. Wielokrotne badanie wykazały, że efekt ten faktycznie występuje na rynkach kapitałowych. W 1980 roku French w swoich badaniach dowiódł, że na początku tygodnia, w poniedziałki, średnia stopa zwrotu jest ujemna w porównaniu do innych dni tygodnia, które mają średnią stopę zwrotu dodatnią, przy czym najwyższą można zaobserwować w piątki. Podobne wnioski w swojej pracy wyciągnęli Lakonishok i Shmidt oraz Gibbons i Hess [1981], którzy zauważyli większy wzrost cen akcji na giełdzie pod koniec tygodnia w porównaniu do pozostałych dni. Próbę weryfikacji występowania efektu dni tygodnia na polskim rynku akcji podjął Jakub Keller [2015, s ], który w swojej pracy wykazał, że wśród wybranych grup spółek na GPW (WIG20, mwig40 iswig80) efekt ten nie występuje w sposób jednoznaczny. 2. ANALIZA STÓP ZWROTU WYBRANYCH INDEKSÓW GPW W LATACH W celu weryfikacji hipotezy mówiącej o występowaniu efektów kalendarzowych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie dokonano analizy dziennych stóp zwrotu z głównych indeksów WIG, WIG20, mwig40 oraz swig80 w latach Dane wejściowe zostały zgrupowane i przedstawione w postaci tabel prezentujących średnie dzienne stopy zwrotu w poszczególnych latach w podziale na dni tygodnia i miesiące. Dodatkowo obliczono i zaprezentowano również miary zmienności odchylenie standardowe oraz współczynnik zmienności dla każdego z tych okresów. W pierwszej kolejności przetestowano występowanie efektów miesięcznych tj. efektu stycznia, efektu grudnia oraz efektu Marka Twaina. Uzyskane wyniki przedstawiono w tab JCMBF

5 Tabela 1. Średnie dzienne stopy zwrotu z indeksu WIG w poszczególnych miesiącach miesiąc średnia st. Zwodch. Std wsp. Zm styczeń 0,29% 0,37% -0,67% -0,47% 0,01% -0,03% 0,41% -0,06% -0,04% 0,07% -0,01% 0, ,79 luty 0,14% -0,24% -0,01% -0,61% -0,16% 0,04% 0,07% -0,06% 0,29% 0,12% -0,04% 0, ,43 marzec 0,16% 0,48% 0,07% 0,48% 0,40% 0,11% -0,03% -0,12% -0,12% 0,07% 0,16% 0, ,60 kwiecień 0,51% 0,21% -0,12% 0,97% 0,11% 0,14% -0,12% -0,11% -0,04% 0,22% 0,17% 0, ,93 maj -0,48% 0,30% 0,00% 0,06% -0,19% 0,00% -0,30% 0,40% 0,02% -0,08% -0,03% 0, ,73 czerwiec 0,14% 0,20% -0,59% 0,19% -0,25% -0,15% 0,39% -0,32% -0,01% -0,19% -0,06% 0, ,81 lipiec 0,59% -0,16% 0,14% 0,66% 0,34% -0,12% 0,07% 0,21% -0,16% -0,04% 0,15% 0, ,53 sierpień -0,25% -0,20% -0,23% 0,37% -0,02% -0,47% 0,16% 0,20% 0,18% -0,12% -0,04% 0, ,13 wrzesień 0,08% -0,02% -0,34% -0,03% 0,32% -0,42% 0,26% 0,15% 0,26% -0,13% 0,01% 0, ,08 październik 0,33% 0,20% -1,13% 0,11% 0,11% 0,36% -0,05% 0,28% -0,07% 0,04% 0,01% 0, ,95 listopad 0,29% -0,50% -0,20% 0,16% -0,09% -0,19% 0,19% 0,11% -0,07% -0,24% -0,05% 0, ,48 grudzień 0,02% -0,10% 0,03% 0,05% 0,21% -0,23% 0,31% -0,36% -0,18% -0,15% -0,04% 0, ,80 Jak widać na podstawie tab. 1 w przypadku indeksu WIG nie można mówić ani o efekcie stycznia, ani o efekcie grudnia. W obu przypadkach średnia dzienna stopa zwrotu w całym dziesięcioletnim okresie była ujemna, odpowiednio ( 0,01%) w styczniu oraz ( 0,04%) w grudniu przy czym średnie ryzyko mierzone współczynnikiem zmienności było niemal czterokrotnie wyższe w styczniu. W badanym okresie styczeń tylko raz charakteryzował się najwyższą stopą zwrotu w ciągu roku. Było to w 2012 roku (0,41%). Jeśli chodzi o Rajd Świętego Mikołaja to wyniki są znacznie gorsze. Nie dość, że w grudniu ani razu nie uzyskano najwyższej stopy w ciągu roku, to dodatkowo dwa lata pod rząd osiągnął on najgorszy wynik w porównaniu do pozostałych miesięcy: ( 0,36%) w 2013 roku i ( 0,18%) w 2014 roku. Efekt Marka Twaina zaobserwowano jedynie w 2008 roku, kiedy to odnotowano najniższy wynik spośród wszystkich badanych okresów ( 1,13%). Tabela 2. Średnie dzienne stopy zwrotu z indeksu WIG20 w poszczególnych miesiącach miesiąc średnia st. Zwodch. Std wsp. Zm styczeń 0,26% 0,28% -0,69% -0,55% -0,01% -0,07% 0,40% -0,16% -0,08% 0,06% -0,05% 0, ,23 luty 0,07% -0,34% -0,02% -0,70% -0,24% 0,03% -0,03% -0,08% 0,34% 0,06% -0,09% 0, ,33 marzec 0,05% 0,38% 0,12% 0,47% 0,43% 0,16% -0,06% -0,17% -0,09% 0,06% 0,14% 0, ,99 kwiecień 0,61% 0,11% -0,08% 0,91% 0,11% 0,18% -0,10% -0,10% -0,05% 0,24% 0,18% 0, ,78 maj -0,58% 0,08% -0,03% 0,03% -0,20% -0,01% -0,31% 0,35% -0,02% -0,15% -0,09% 0, ,64 czerwiec 0,15% 0,16% -0,54% 0,19% -0,32% -0,17% 0,42% -0,49% -0,04% -0,23% -0,09% 0, ,14 lipiec 0,49% -0,02% 0,28% 0,62% 0,40% -0,13% -0,03% 0,16% -0,16% -0,17% 0,14% 0, ,34 sierpień -0,33% -0,14% -0,28% 0,19% -0,08% -0,45% 0,15% 0,12% 0,21% -0,12% -0,08% 0, ,11 wrzesień -0,06% 0,06% -0,36% -0,02% 0,34% -0,48% 0,25% 0,03% 0,16% -0,20% -0,03% 0, ,81 październik 0,29% 0,29% -1,07% 0,19% 0,07% 0,40% -0,10% 0,25% -0,06% -0,01% 0,02% 0, ,51 listopad 0,17% -0,42% -0,18% 0,19% -0,07% -0,16% 0,21% 0,12% -0,10% -0,33% -0,06% 0, ,94 grudzień 0,12% -0,14% 0,16% 0,08% 0,23% -0,30% 0,38% -0,41% -0,22% -0,17% -0,02% 0, ,68 Źródło: opracowanie własne na podstawie danych pobranych z gpwinfostrefa.pl/. Wyniki w przypadku indeksu WIG20 są podobne. Średnie dzienne stopy zwrotu w dziesięcioletnim okresie w styczniu i grudniu są również ujemne. Dla stycznia stopa ta jest nawet niższa, niż w przypadku indeksu WIG i wynosi JCMBF 39

6 ( 0,05%) przy niskiej wartości współczynnika zmienności, co może świadczyć, że spadki w tym miesiącu przebiegały w sposób ciągły. Efekt Marka Twaina, tak samo jak poprzednio wystąpił jedynie w 2008 roku. Był on jednak nieznacznie słabszy, ponieważ stopa zwrotu w październiku wyniosła wówczas ( 1,07%). Tabela 3. Średnie dzienne stopy zwrotu z indeksu mwig40 w poszczególnych miesiącach miesiąc średnia st. Zwodch. Std wsp. Zm styczeń 0,89% 0,58% -0,78% -0,50% -0,07% 0,04% 0,38% 0,08% 0,06% 0,08% 0,08% 0, ,21 luty 0,04% -0,02% -0,05% -0,45% -0,01% 0,08% 0,24% 0,02% 0,29% 0,17% 0,03% 0, ,83 marzec 0,14% 0,54% 0,06% 0,49% 0,35% 0,06% 0,06% 0,04% -0,12% 0,09% 0,18% 0, ,13 kwiecień 0,30% 0,28% -0,20% 1,01% 0,11% 0,05% -0,18% -0,14% -0,04% 0,17% 0,13% 0, ,53 maj -0,49% 0,58% -0,14% 0,18% -0,14% 0,03% -0,35% 0,49% 0,04% -0,02% 0,02% 0, ,98 czerwiec 0,05% 0,07% -0,79% 0,08% -0,19% -0,18% 0,13% -0,06% -0,06% -0,20% -0,12% 0, ,43 lipiec 0,51% -0,52% -0,24% 0,63% 0,23% -0,19% -0,03% 0,23% -0,19% 0,15% 0,06% 0, ,29 sierpień -0,06% -0,24% -0,21% 0,65% 0,03% -0,50% -0,02% 0,26% 0,16% -0,16% -0,01% 0, ,18 wrzesień 0,46% -0,21% -0,27% -0,14% 0,25% -0,48% 0,28% 0,30% 0,32% -0,12% 0,04% 0, ,26 październik 0,45% 0,09% -1,36% -0,04% 0,20% 0,32% 0,10% 0,28% -0,10% 0,13% 0,00% 0, ,12 listopad 0,44% -0,59% -0,18% 0,11% -0,14% -0,32% 0,19% 0,03% 0,02% -0,04% -0,05% 0, ,34 grudzień -0,19% -0,09% -0,16% 0,13% 0,19% 0,01% 0,11% -0,26% -0,12% -0,12% -0,05% 0, ,62 Źródło: opracowanie własne na podstawie danych pobranych z gpwinfostrefa.pl/. Nieco inaczej wygląda sytuacja w przypadku małych i średnich spółek. Mimo faktu iż w grudniu nie zaobserwowano istotnych zmian i średnie stopy zwrotu w analizowanym okresie również były ujemne, to w przypadku stycznia wyniki były istotnie wyższe. Dla indeksu mwig40 średnia dzienna stopa zwrotu w styczniu wyniosła 0,08%, a sam styczeń aż trzykrotnie był najbardziej dochodowym miesiącem w roku. Osiągnięte stopy zwrotu to odpowiednio 0,89% w 2006 roku, 0,58% w 2007 roku oraz 0,38% w 2012 roku. Tabela 4. Średnie dzienne stopy zwrotu z indeksu swig80 w poszczególnych miesiącach miesiąc średnia st. Zwodch. Std wsp. Zm styczeń 1,03% 0,59% -0,49% -0,16% 0,19% 0,13% 0,49% 0,34% 0,02% 0,16% 0,24% 0, ,10 luty 0,50% -0,02% 0,08% -0,41% 0,02% 0,09% 0,47% -0,09% 0,03% 0,29% 0,10% 0, ,55 marzec 0,48% 0,80% -0,13% 0,62% 0,32% -0,01% -0,05% -0,05% -0,25% 0,07% 0,19% 0, ,35 kwiecień 0,64% 0,51% -0,26% 1,07% 0,03% 0,07% -0,17% -0,20% -0,21% 0,12% 0,15% 0, ,86 maj -0,25% 0,35% -0,17% 0,25% -0,32% -0,04% -0,31% 0,46% 0,00% 0,00% 0,00% 0, ,52 czerwiec -0,24% 0,30% -0,59% 0,16% -0,30% -0,26% 0,13% 0,09% -0,12% -0,30% -0,12% 0, ,12 lipiec 0,44% -0,35% -0,40% 0,48% 0,29% -0,39% 0,03% 0,08% -0,36% 0,13% -0,01% 0, ,20 sierpień 0,15% -0,31% -0,11% 0,52% 0,05% -0,62% 0,02% 0,34% 0,02% -0,01% 0,00% 0, ,22 wrzesień 0,43% -0,09% -0,28% -0,10% 0,11% -0,38% 0,25% 0,19% 0,32% -0,03% 0,04% 0, ,10 październik 0,47% 0,10% -1,09% -0,11% -0,04% 0,20% -0,01% 0,50% -0,05% 0,17% 0,01% 0, ,33 listopad 0,57% -0,63% -0,11% 0,01% -0,11% -0,24% 0,07% 0,03% -0,07% -0,09% -0,06% 0, ,18 grudzień -0,09% -0,04% -0,20% 0,03% 0,19% -0,13% 0,28% -0,25% -0,08% -0,06% -0,04% 0, ,26 Do ciekawych wniosków można dojść analizując dane dla indeksu małych spółek swig80. Wyniki przedstawione w tab. 4 mogą stanowić podstawę do przyjęcia hipotezy mówiącej o występowaniu efektu stycznia na tym rynku. 40 JCMBF

7 Styczniowa średnia dzienna stopa zwrotu w badanym okresie wynosi 0,24% i jest znacznie wyższa od wyników z pozostałych miesięcy, jednocześnie przy wyjątkowo niskiej wartości współczynnika zmienności na poziomie 5,10. Co ciekawe wyniki te potwierdzają badania Keima [1983], który zauważył, że efekt stycznia ma zastosowanie głównie w przypadku spółek o niskiej kapitalizacji i odpowiada on prawie za połowę rocznej stopy zwrotu. 0,30% 0,25% 0,20% 0,15% 0,10% 0,05% 0,00% -0,05% -0,10% -0,15% WIG swig80 Wykres 1. Średnie dzienne stopy zwrotu z indeksów WIG i swig80 w podziale na miesiące W dalszej części badań przeanalizowano dzienne średnie stopy zwrotu z tych samych indeksów w podziale na poszczególne dni tygodnia. Otrzymane wyniki przedstawiono w tab.5 8. Analizując dane dotyczące indeksów WIG i WIG20 można dojść do wniosków sprzecznych z badaniami Frencha czy Lakonishoka i Shmidta, którzy zauważyli, że z początkiem tygodnia w poniedziałki stopy zwrotu są bardzo niskie lub ujemne, a główne wzrosty występują w piątki. W przypadku WIG i WIG20 mamy do czynienia z odwrotną sytuacją. Poniedziałkowe stopy zwrotu są najwyższe w porównaniu do pozostałych dni tygodnia i wynoszą odpowiednio 0,048% dla WIG i 0,065% dla WIG20. Z kolei w piątki WIG notuje bardzo niewielkie wzrosty na poziomie 0,004% dziennie, a WIG20 największe dzienne spadki w badanej próbie ( 0,05%). JCMBF 41

8 Tabela 5. Średnie dzienne stopy zwrotu z WIG w poszczególnych dniach tygodnia dzień tygodnia ednia st. Zwro odch. Std wsp. Zm poniedziałek 0,27% -0,04% -0,27% 0,29% 0,41% -0,24% 0,09% 0,10% 0,04% -0,16% 0,048% 0, ,17 wtorek -0,09% 0,05% 0,12% -0,10% -0,09% 0,03% 0,19% -0,05% 0,13% -0,12% 0,007% 0, ,83 środa 0,23% 0,06% -0,34% 0,21% 0,19% 0,07% -0,02% 0,03% -0,11% 0,02% 0,034% 0, ,44 czwartek 0,24% 0,03% -0,37% 0,37% -0,13% -0,24% 0,06% -0,06% -0,04% 0,23% 0,008% 0, ,09 piątek 0,10% 0,13% -0,48% 0,08% -0,01% -0,04% 0,23% 0,16% -0,01% -0,15% 0,004% 0, ,87 Tabela 6. Średnie dzienne stopy zwrotu z WIG20 w poszczególnych dniach tygodnia dzień tygodnia ednia st. Zwro odch. Std wsp. Zm poniedziałek 0,29% -0,08% -0,16% 0,36% 0,51% -0,20% 0,10% 0,04% -0,01% -0,18% 0,065% 0, ,93 wtorek -0,19% 0,08% 0,32% -0,25% -0,13% 0,05% 0,15% -0,11% 0,13% -0,19% -0,014% 0, ,60 środa 0,20% 0,05% -0,44% 0,22% 0,18% 0,06% -0,05% -0,03% -0,12% -0,02% 0,004% 0, ,23 czwartek 0,20% 0,02% -0,34% 0,39% -0,22% -0,29% 0,04% -0,15% -0,02% 0,25% -0,010% 0, ,84 piątek -0,01% 0,09% -0,57% -0,03% -0,02% -0,06% 0,23% 0,13% -0,03% -0,26% -0,050% 0, ,46 Tabela 7. Średnie dzienne stopy zwrotu z mwig40 w poszczególnych dniach tygodnia dzień tygodnia ednia st. Zwro odch. Std wsp. Zm poniedziałek 0,26% 0,06% -0,42% 0,18% 0,23% -0,35% 0,02% 0,28% 0,11% -0,11% 0,024% 0, ,41 wtorek 0,00% -0,05% -0,23% 0,12% 0,02% 0,06% 0,26% -0,04% 0,11% -0,07% 0,018% 0, ,65 środa 0,14% 0,02% -0,26% 0,14% 0,18% 0,08% 0,03% 0,03% -0,06% 0,04% 0,034% 0, ,03 czwartek 0,39% -0,02% -0,52% 0,24% -0,04% -0,26% -0,07% 0,08% -0,06% 0,20% -0,005% 0, ,28 piątek 0,28% 0,20% -0,45% 0,23% -0,01% 0,00% 0,14% 0,22% 0,00% 0,02% 0,065% 0, ,83 Źródło: opracowanie własne na podstawie danych pobranych z gpwinfostrefa.pl/. Wyniki z indeksów małych i średnich spółek również w kwestii efektów dnia w tygodniu przynoszą odmienne rezultaty niż WIG i WIG20. Indeks mwig40 wykazuje najwyższe wzrosty w piątki średnio 0,065% dziennie, natomiast wyniki indeksu swig80 niemal idealnie wpisują się w wyniki badań z 1980 roku. Średnia stopa zwrotu w poniedziałki jest ujemna ( 0,028%), a w pozostałe dni (z wyjątkiem czwartku, kiedy to notuje niewielkie spadki) wyniki są wzrostowe i osiągają maksimum w piątki na średnim poziomie 0,143% dziennie. 42 JCMBF

9 Tabela 7. Średnie dzienne stopy zwrotu z swig80 w poszczególnych dniach tygodnia dzień tygodnia ednia st. Zwro odch. Std wsp. Zm poniedziałek 0,38% 0,11% -0,56% 0,05% 0,16% -0,41% 0,02% 0,21% -0,06% -0,15% -0,028% 0, ,60 wtorek 0,06% 0,06% -0,33% 0,08% -0,14% -0,18% 0,12% 0,03% 0,07% 0,01% -0,023% 0, ,43 środa 0,27% 0,13% -0,18% 0,25% 0,10% 0,03% 0,06% -0,05% -0,20% 0,15% 0,057% 0, ,84 czwartek 0,52% -0,01% -0,34% 0,41% 0,01% -0,20% 0,06% 0,16% -0,14% 0,15% 0,064% 0, ,70 piątek 0,49% 0,23% -0,22% 0,20% 0,07% 0,08% 0,21% 0,30% 0,01% 0,03% 0,143% 0, ,85 0,200% 0,150% 0,100% 0,050% 0,000% -0,050% -0,100% poniedziałek wtorek środa czwartek piątek WIG WIG20 mwig40 swig80 Wykres 2. Średnie dzienne stopy zwrotu z indeksów w podziale na dni tygodnia 0,300% 0,250% 0,200% 0,150% 0,100% 0,050% 0,000% -0,050% -0,100% -0,150% WIG WIG20 mwig40 swig80 Wykres 3. Średnie dzienne stopy zwrotu z WIG w poszczególnych dniach miesiąca JCMBF 43

10 Ostatnią badaną hipotezą jest występowanie efektu przełomu miesiąca na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. W celu jej weryfikacji dane wejściowe pogrupowano według dni w miesiącu, a następnie utworzono sześć pięciodniowych przedziałów. Otrzymane wyniki przedstawiono na wykresie 3 pokazującym średnie dzienne stopy zwroty z indeksów w poszczególnych przedziałach czasu. Co ciekawe otrzymane wyniki badania są częściowo zgodne z założeniami efektu przełomu tygodnia, który polega na pojawianiu się istotnie wyższych średnich stóp zwrotu podczas kilku ostatnich sesji giełdowych w danym miesiącu i kilku pierwszych dni miesiąca następnego. O ile wyniki na początku miesiąca nie są istotnie wysokie, to ostatnie pięć dni w miesiącu dla każdego indeksu przynosi ponadprzeciętne wzrosty. W okresie obejmującym dzień miesiąca średnie stopy zwrotu wyniosły odpowiednio 0,131% dla WIG, 0,094% dla WIG20, 0,0135 dla mwig40 oraz aż 0,257% dziennie dla swig80. Wyniki te są w pewnym stopniu zgodne z badaniami Lakonishoka i Smidta [1988], według których stopy zwrotu na przełomie dwóch miesięcy są w głównej mierze dodatnie oraz około ośmiokrotnie wyższe od średnich dziennych stóp zwrotu. ZAKOŃCZENIE Podsumowując wyniki przedstawionych wyżej badań dotyczących występowania anomalii sezonowych na polskim rynku akcji można dojść do następujących wniosków: Po pierwsze w przypadku indeksów WIG i WIG20 nie możemy mówić o żadnym z wymienionych efektów miesiąca tj. o efekcie stycznia oraz efekcie grudnia nazywanym inaczej Rajdem Świętego Mikołaja. Średnie dzienne stopy zwrotu dla tych indeksów w obu miesiącach były ujemne. Niezauważalny jest również efekt Marka Twaina ; Po drugie przeprowadzona analiza pozwala stwierdzić występowanie silnego efektu stycznia w przypadku indeksu spółek o niskiej kapitalizacji swig80 co jest zgodne z przytoczonymi w tekście wynikami badań dotyczących innych rynków. Średnia stopa zwrotu z tego indeksu wyniosła 0,24% dziennie i była aż dwanaście razy większa od średniego wyniku z pozostałych miesięcy. W kwestii anomalii dotyczących dni tygodnia można zauważyć tendencję do kształtowania się znacznie wyższych stóp zwrotu w poniedziałki na indeksie WIG oraz WIG20. Wyniki dla indeksów małych i średnich spółek natomiast charakteryzują się występowaniem tzw. efektu piątku czyli osiąganiem najwyższych stóp zwrotu w ostatniej sesji giełdowej w tygodniu. 44 JCMBF

11 Dla wszystkich badanych indeksów zauważalny jest efekt przełomu miesiąca. Średnie stopy zwrotu w ostatnich pięciu dniach miesiąca w badanym okresie są dodatnie i istotnie wyższe od pozostałych dni. Przedstawiona na początku pracy hipoteza o efektywności rynków kapitałowych głosi, że ceny akcji odzwierciedlają wszystkie publicznie dostępne informacje i w związku z tym niemożliwe jest uzyskanie przewagi nad innymi uczestnikami rynku poprzez analizowanie historycznych stóp zwrotu. Jako że przeprowadzone badania potwierdzają występowanie co najmniej kilku efektów kalendarzowych oraz wskazują na pewne zależności w kształtowaniu się okresowych stóp zwrotu z akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie, można stwierdzić, że rynek ten jest nieefektywny. W związku z powyższym możliwe jest stworzenie strategii inwestycyjnej opierającej się na wykorzystaniu efektów kalendarzowych, która przyniesie wyższą stopę zwrotu niż portfel rynkowy. BIBLIOGRAFIA Cadsby C. B., Ratner M., 1992, Turn-of-Month and Pre-Holiday Effects on Stock Returns: Some International Evidence, Journal of Banking and Finance, No. 16. Czerwonka M., Gorlewski B., 2012, Finanse behawioralne. Zachowania inwestorów i rynku, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa. Fama E. F., 1970, Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work, Journal of Finance, No. 25(2). French K., 1980, Stock returns and the weekend effect, Journal of Financial Economics. Gibbons M. R., Hess P., 1981, Day of the Week Effects and Asset Returns, The Journal of Business, No. 4(54). Hensel C. R., Sick G., Ziemba W. T., 1994, The Turn of the Month Effect in the S&P 500, Review of Futures Markets, No. 13. Hensel C. R., Ziemba W. T., 1996, Investment Results from Exploiting Turn-of-the-Month Effects: Should You Pay Attention to the Turn of the Month?, Journal of Portfolio Management, No. 22(3). Keim D. B., 1983, Size-Related Anomalies and Stock Return Seasonality: Further Empirical Evidence, Journal of Financial Economics, No. 12. Keller J., 2015, Efekt dni tygodnia w różnych segmentach rynku głównego GPW, [w:] Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, nr 74, Szczecin. Lakonishok J., Smidt S., 1988, Are Seasonal Anomalies Real?: A Ninety Year Perspective, Review of Financial Studies, No. 1. Rozeff M.S., Kinney W.R., 1976, Capital Market Seasonality: the Case of Stock Returns, Journal of Financial Economics, No. 3. Szyszka A., 1999, Efektywność rynku a anomalie w rozkładzie stóp zwrotu w czasie, Nasz Rynek Kapitałowy, nr 108. JCMBF 45

12 THE PRESENCE OF CALENDAR EFFECTS ON THE STOCK EXCHANGE IN WARSAW Abstract Keywords The aim of this study is to verify the hypothesis that the calendar effects are among the companies listed on the Stock Exchange in Warsaw and may form the basis of investment strategies offering a higher rate of return than portfolios of the market. The rest of this article will be presented the main calendar effects and selected results of these anomalies. Then will explore the historical returns of the largest Polish stock market indices in the years broken down by day of the week and months. Stock Exchange, calendar effects, finance. 46 JCMBF