WYSTĘPOWANIE ANOMALII KALENDARZOWYCH NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO SEKTORA GPW W WARSZAWIE

Transkrypt

1 WYSTĘPOWANIE ANOMALII KALENDARZOWYCH NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO SEKTORA GPW W WARSZAWIE Kamila Budka, Dominik Kosiński, Artur Sobczak * Abstrakt Głównym celem pracy jest określenie jaki wpływ mają anomalie kalendarzowe na zmianę cen akcji spółki działającej w danym sektorze. W pracy postawiono hipotezę, iż anomalie kalendarzowe wywierają znaczny wpływ na stopy zwrotu akcji spółek. Podczas pisania pracy została wykorzystana literatura przedmiotu dotycząca anomalii kalendarzowych. Użyto również artykułów branżowych oraz literatury obcojęzycznej. W części empirycznej wykorzystano dane dotyczące cen akcji spółek podchodzących z Rynku Głównego GPW oraz arkusz kalkulacyjny Microsoft Excel. Słowa kluczowe JEL Code D04; D53; D92. Giełda Papierów Wartościowych, finanse, anomalie kalendarzowe. ACCEPTED: 31 st May 2017 PUBLISHED: 30 th September 2017 WSTĘP Zgodnie z hipotezą efektywnego rynku inwestorzy nie są w stanie w dłuższym okresie osiągać ponadprzeciętnej stopy zwrotu. Jednak w latach 80. XX w. odkryto odstępstwa od tego stwierdzenia, które nazwano anomaliami rynkowymi, bądź giełdowymi. Głównym celem pracy jest określenie jaki wpływ mają anomalie kalendarzowe na zmianę cen akcji spółki działającej w danym sektorze. W pracy postawiono hipotezę, iż anomalie kalendarzowe wywierają znaczny wpływ na stopy zwrotu akcji spółek. Praca składa się z dwóch części. W części pierwszej teoretycznej, scharakteryzowano anomalie kalendarzowe, a druga część pracy ma głównie charak- * Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Uniwersytet Łódzki. JCMBF 7

2 ter empiryczny. W pierwszej części zdefiniowano pojęcie anomalii kalendarzowych i ich rodzaje, natomiast w drugiej scharakteryzowano branżę oraz przeprowadzono badanie wpływu sezonowości na stopy zwrotu z akcji. Pod uwagę wzięto dzienne stopy zwrotu oraz średnie miesięczne stopy zwrotu. Podczas pisania pracy została wykorzystana literatura przedmiotu dotycząca anomalii kalendarzowych. Użyto również artykułów branżowych oraz literatury obcojęzycznej. W części empirycznej wykorzystano dane dotyczące cen akcji spółek podchodzących z Rynku Głównego GPW oraz arkusz kalkulacyjny Microsoft Excel. 1. ANOMALIE KALENDARZOWE UJĘCIE TEORETYCZNE Anomalie rynkowe są jedną z dziedzin jakimi zajmują się finanse behawioralne. Anomalie te pokazują, że istnieją specyficzne masowe zachowania powodujące konkretne ruchy cen. Są one jednym z podstawowych rodzajów anomalii rynkowych. Oczywiście wszystkie anomalie kalendarzowe różnią się między sobą i dzielą się na kilka rodzajów. Możemy wyróżnić np.: efekt dnia tygodnia, efekt miesiąca, efekt wakacji, efekt przełomu miesiąca, czy też efekt godziny w dniu. Jeśli chodzi o anomalie rynkowe to istnieją dwie podstawowe definicje w odniesieniu do rynków kapitałowych i giełdy. Jedna została sformułowana przez Edgara Petersa i mówi o tym, że anomalie powinniśmy odbierać jako sytuację umożliwiającą osiąganie dodatnich, ponadprzeciętnych stóp zwrotu [Peters 1997, s. 36]. Druga najbardziej znana była stworzona przez Monikę Czerwonkę i Bartłomieja Gorlewskiego [2008, s. 51]. Ich definicja przedstawiała anomalię jako technikę lub strategię będącą sprzeczną z założeniami teorii rynków efektywnych Efekt dni tygodnia W latach 70. i 80. efekt dni tygodnia był sprawdzany i analizowany wielokrotnie, przede wszystkim na rynkach akcji. Badacze tacy jak Cross, French, Hess, Gibbons, Stambaugh i Keim często mieli bardzo podobne wyniki do siebie i dochodzili do niemal identycznych wniosków. Bardzo często powtarzało się stwierdzenie, że statystyki stóp zwrotu w poniedziałki oraz piątki są inne niż w przypadku dziennych stóp zwrotu w pozostałe dni tygodnia. Wynikało z tego, iż poniedziałki są statystycznie istotnie ujemne, natomiast piątki są statystycznie istotnie dodatnie. Poprzez dodatkowe badania analizy zmienności dziennych stóp zwrotu notowanych dla poszczególnych dni tygodnia dowiedziono, że efekt dnia tygodnia tyczy się również zmienności dziennych stóp zwrotu. Prócz tego stwierdzono również występowanie efektu dnia tygodnia na rynku instrumentów pochodnych, stóp procentowych oraz rynku walutowym. 8 JCMBF

3 1.2. Efekt miesiąca Podczas badań dotyczących efektu miesiąca odkryto zaskakująco dużo wysokich styczniowych stóp zwrotu z akcji. Anomalia ta została z tego względu nazwana potocznie efektem stycznia. Istnienie tego efektu jest tłumaczone na dwa sposoby. Po pierwsze, uznawano, że styczniowe wysokie stopy zwrotu są spowodowane tym, iż na rynku jest wysoki popyt na akcje ze strony inwestorów, którzy kupują akcje taniej po grudniowych wyprzedażach, które zazwyczaj są dokonywane w celu uzyskania odpisu podatkowego oraz realizacji straty. Było to związane z argumentami, które dotyczyły rozwiązań podatkowych. Drugie wyjaśnienie natomiast było związane ze sposobem postępowania inwestorów instytucjonalnych, a mianowicie chodzi o to, iż ludzie zarządzający funduszami inwestycyjnymi są zmuszeni do ujawniania zawartości swoich portfeli akcyjnych na początku roku i przez to dokonują transakcji, które powodują, że osiągają oni pożądaną strukturę tych portfeli. W efektach miesiąca możemy również uwzględnić jeszcze efekt maja oraz efekt września. Te dwa efekty można wyjaśnić zachowaniem dużej części uczestników rynku. Efekt maja charakteryzuje się niskimi stopami zwrotu na rynku i jest to spowodowane tym, że uczestnicy rynku często w maju przed sezonem urlopowym zamykają swoje pozycje powodując tym samym zwiększenie podaży akcji. We wrześniu natomiast po skończonym sezonie urlopowym uczestnicy rynku otwierają nowe pozycje, a tym samym powodują zwiększenie popytu na akcje w tym miesiącu Inne efekty sezonowe Kolejną często analizowaną anomalią kalendarzową jest efekt wakacji. Obrazuje ona bardzo wysokie dodatnie stopy zwrotu, które są przede wszystkim notowane w okresie poprzedzającym dni, podczas których sesje giełdowe nie odbywały się ze względu na np. święta, a jednocześnie pokazuje stosunkowo małe lub wręcz ujemne stopy zwrotu podczas pierwszych sesji giełdowych, które następują po przykładowo wspomnianych świętach. Badania prowadzone przez Smidta oraz Lakonishoka na amerykańskim rynku akcji pokazały, że stopy zwrotu z dni poprzedzających święta są 20-krotnie wyższe od średnich dziennych stóp zwrotu. Kolejną z anomalii kalendarzowych jest tak zwany efekt przełomu miesiąca. Wg tegoż efektu dzienne stopy zwrotu notowane podczas kilku ostatnich sesji danego miesiąca oraz kilku kolejnych następnego miesiąca, są zazwyczaj 8-krotnie wyższe od średnich dziennych stóp zwrotu, a jednocześnie są w większej mierze dodatnie. Ten efekt udowodnili Smidt i Lakonishok w 1988 roku. JCMBF 9

4 Następną anomalią jest efekt godziny w dniu, która wskazuje na zależności czasowe w kształtowaniu się cen akcji oraz stóp zwrotu realizowanych w ciągu godziny lub nawet kwadransa. Starks i Smirlock analizowali godzinowe dane, które pokazywały jak kształtują się ceny indeksu Dow Jones Industrial Average w okresie roku. Efekt ten mówi, że zazwyczaj w pierwszej godzinie sesji w poniedziałki stopy zwrotu są zazwyczaj przeciętnie ujemne, jednak w inne dni średnie zwroty w pierwszych godzinach sesji są dodatnie. Harris poszedł o krok dalej i przeanalizował zmiany cen dla 15-minutowych odcinków czasu na rynkach. To spowodowało odkryciem dwóch bardzo silnych zależności. Jedna z nich mówi o tym, że pierwsze 45 minut sesji w poniedziałek odznacza się przeciętnie ujemnymi stopami zwrotu. Natomiast druga zaobserwowana zależność odnosi się do wszystkich dni tygodnia i mówi o tym, że w ostatnich 15 minutach sesji ceny akcji mają tendencję do gwałtownych wzrostów. Mimo wszystko, iż te zależności sprawdzają się na rynku to nie mają zastosowania w praktyce. Dzieje się tak, ponieważ nawet jeśli kupimy akcje w poniedziałek na rynku gdy minie pierwsze 45 minut sesji, a sprzedamy na koniec sesji w piątek, to nie pozwoli to nam osiągnąć ponadprzeciętnych zysków, a osobą która w rzeczywistości by zarobiła byłby przede wszystkim makler, gdyż inkasowałby prowizje od naszych transakcji. 2. EFEKTY KALENDARZOWE W PRAKTYCE 2.1. Opis wybranego sektora Indeks WIG-spożywczy to indeks sektorowy, notowany na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych, w którego skład wchodzą spółki zakwalifikowane do indeksu WIG oraz do sektora przemysł spożywczy. 31 grudnia 1998 rok jest datą bazową indeksu, a jego wartość w tym dniu wynosiła 1 279,56 pkt. Należy on do indeksów dochodowych i obliczany jest poprzez uwzględnienie ceny zawartych w nim akcji oraz dochodów z dywidend i praw poboru. Jego obliczona wartość jest publikowana przez GPW. W skład indeksu WIG-spożywczy wchodzą następujące spółki: Agroton Public Limited Ambra SA Astarta Holding NV AB Agrowill Group Colian Holding SA Gobarto SA Graal SA Industrial Milk Company SA 10 JCMBF

5 Indykpol SA Kernel Holding SA Kofola ČeskoSlovensko a.s. Zakłady Tłuszczowe Kruszwica SA Krynica Vitamin SA KSG Agro SA Makarony Polskie SA Marie Brizards Wine & Spirits Milkiland NV Zakłady Przemysłu Cukierniczego Otmuchów SA Ovostar Union N.V. Pamapol SA PBS Finanse SA Przedsiębiorstwo Przemysłu Spożywczego PEPEES SA Seko SA Tarczyński SA WAWEL SA Wilbo SA Zakłady Mięsne Henryk Kania SA 2.2. Opis wybranej spółki Spółka Kernel Holding SA to jedna z największych spółek działających w przemyśle spożywczym. Na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie jest notowana od listopada 2007 roku. Głównym przedmiotem działalności spółki jest produkcja olejów i tłuszczów pochodzenia roślinnego oraz zwierzęcego. Grupa Kernel dostarcza zboże, a także olej słonecznikowy na rynki międzynarodowe. Spółka zatrudniała w 2015 roku aż osób [www1, www2, www3, dostęp: ] Cel i metodyka badania Celem badania jest określenie, jaki wpływ na stopy zwrotu z akcji mają anomalie kalendarzowe (miesięczne i tygodniowe). Przy przeprowadzeniu oceny zostały wzięte pod uwagę następujące parametry: miesięczne stopy zwrotu oraz dzienne stopy zwrotu. Do analizy użyto danych spółki Kernel Holding SA oraz indeksu WIG- -spożywczy. Dane dotyczące cen akcji badanej spółki pochodzą z basy danych EMIS, natomiast dane indeksu zaczerpnięte zostały ze strony internetowej GPW Infostrefa. Badaniem objęto okres od 2013 roku do 2015 roku. JCMBF 11

6 Stopa zwrotu liczona w badanych okresach została obliczona za pomocą następującego wzoru: gdzie: stopa zwrotu w okresie t, cena akcji w okresie t, cena akcji w okresie t 1, dywidenda wypłacona w okresie t [Gajdka i Walińska 1998, s. 408]. W obliczeniach pominięty został wpływ dywidendy na stopę zwrotu. Średnia dzienna/miesięczna stopa zwrotu w badanych okresach obliczona zostanie przy pomocy następującego wzoru: Przeciętna stopa zwrotu = gdzie: R t n suma stóp zwrotu w badanym okresie, liczba obserwacji. Opis próby Do analizy wybrano spółkę Kernel Holding SA, ponieważ ma ona największy udział w indeksie WIG-spożywczy (55,41%). Ponadto dla porównania zbadano sam indeks WIG-spożywczy. Rozkład miesięcznych stóp zwrotu Do analizy wahań sezonowych związanych z funkcjonowanie giełdy użyto średnich miesięcznych stóp zwrotu. Celem badania jest określenie jak kształtują się stopy zwrotu w poszczególnych miesiącach. Dzięki czemu można określić, czy stopy zwrotu są stale wysokie w jednym miesiącu, a w innych różnorodne. Poprzez badanie można zweryfikować popularny w literaturze efekt stycznia, który polega na występowaniu dodatnich stóp zwrotu w pierwszym miesiącu danego roku [Durham 2001, s.1514]. 12 JCMBF

7 0,08% 0,06% 0,04% 0,02% 0,00% -0,02% -0,04% -0,06% -0,08% -0,10% -0,12% styczeń luty marzec kwiecień maj czerwiec lipiec sierpień wrzesień październ ik listopad grudzień Średnia -0,11% -0,01% -0,06% -0,06% -0,03% -0,04% 0,02% 0,01% 0,03% 0,05% 0,07% 0,07% Wykres 1. Średnie stopy zwrotu spółki Kernel w poszczególnych miesiącach w latach Źródło: opracowanie własne. 0,20% 0,15% 0,10% 0,05% 0,00% -0,05% -0,10% -0,15% -0,20% styczeń luty marzec kwiecień maj czerwiec lipiec sierpień wrzesień paździer nik listopad grudzień Średnia 0,09% -0,10% -0,10% -0,12% 0,16% -0,14% 0,11% 0,00% 0,15% 0,03% -0,01% -0,11% Wykres 2. Średnie stopy zwrotu indeksu WIG-spożywczy w poszczególnych miesiącach w latach Źródło: opracowanie własne. Rozkład dziennych stóp zwrotu W tej części pracy zbadano istotę anomalii związanych z dziennymi stopami zwrotu. Polega to na weryfikacji powtarzalności zależności pomiędzy stopami zwrotu w określonym dniach tygodnia. JCMBF 13

8 0,06% 0,04% 0,02% 0,00% -0,02% -0,04% -0,06% -0,08% -0,10% poniedziałek wtorek środa czwartek piątek Średnia -0,01% 0,02% -0,09% -0,01% 0,04% Wykres 3. Średnie stopy zwrotu spółki Kernel w poszczególnych dniach tygodnia w latach Źródło: opracowanie własne. 0,10% 0,08% 0,06% 0,04% 0,02% 0,00% -0,02% -0,04% -0,06% poniedziałek wtorek środa czwartek piątek średnia 0,00% 0,08% 0,00% -0,03% -0,05% Wykres 4. Średnie stopy zwrotu z WIG-spożywczy w poszczególnych dniach tygodnia w latach Źródło: opracowanie własne Wyniki badania Jak wynika z badania, w przypadku spółki Kernel Holding SA najwyższe średnie miesięczne stopy zwrotu spółka osiągnęła w miesiącach październik (0,5%), listopad i grudzień (po 0,7%). Wysokie średnie stopy zwrotu w grudniu mogą wskazywać, że już w grudniu w roku poprzedzającym zaczyna się efekt 14 JCMBF

9 stycznia. Jednak wartość stopy zwrotu zaprzecza tej tezie, osiągając najniższe średnie stopy zwrotu ( 0,11%) w porównaniu do innych miesięcznych okresów. Z kolei biorąc pod uwagę wartości średnich miesięcznych stóp zwrotu całego indeksu WIG-spożywczy można zauważyć jeden z najwyższych wzrostów w styczniu (0,09%), maju (0,16%) i we wrześniu (0,15%). Co może dowodzić o istnieniu efektu stycznia. Przeanalizowano również średnie dzienne stopy zwrotu ze spółki Kernel SA w latach Jak wynika z powyższego wykresu najwyższą stopę zwrotu osiągnięto w piątek (0,04%) i we wtorek (0,02%). Natomiast najniższe w środę ( 0,09%). W przypadku indeksu WIG-spożywczy wartości średnich stóp zwrotu w poszczególnych dniach tygodnia, znacznie odbiegają od tych dotyczących samej spółki. Najwyższą średnią dzienną stopę zwrotu osiągnięto we wtorek (0,08%), a najniższą w piątek ( 0,05%) Wnioski Po przeprowadzeniu badania można dostrzec, że opisane wcześniej anomalie kalendarzowe nie znajdują odwzorowania na danych wybranej spółki oraz indeksu WIG-spożywczy. Jedynie analizując wartości średnich miesięcznych stóp zwrotu całego indeksu, można zauważyć w małym stopniu efekt stycznia. Jednak otrzymane wyniki nie ukazują działania anomalii kalendarzowych. Może to wynikać z wyboru spółki, jak i danego sektora WIG. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że przy wyborze innej spółki lub przy wykonaniu badania w dłuższej perspektywie czasowej, wynik zgodziłby się z teoriami dotyczącymi efektów kalendarzowych. ZAKOŃCZENIE Istota anomalii kalendarzowych poruszana jest od dawna w literaturze przedmiotu. Jednak w dalszym ciągu nie ustalono stanowiska, czy wykorzystanie anomalii zapewni skuteczniejsze inwestowanie. Do najbardziej popularnych anomalii kalendarzowych zalicza się efekt miesiąca i efekt dni tygodnia. Efekt stycznia mówi o tym, że w tym miesiącu osiągane są dodatnie oraz najwyższe stopy zwrotu w porównaniu do innych miesięcy roku. Z kolei efekt dni tygodnia mówi o różnicach w stopach zwrotu w poszczególnych dniach tygodnia (szczególnie efekt poniedziałki i piątku tzw. efekt weekendu). W pracy poddano analizie jak kształtują się poszczególne średnie stopy zwrotu w danych miesiącach oraz dniach tygodnia. Badania przeprowadzono na da- JCMBF 15

10 nych indeksu WIG-spożywczy oraz należącej do niej spółki Kernel Holding SA w okresie Z otrzymanych wyników można wywnioskować, że anomalie kalendarzowe się nie sprawdzają. Jednakże może to w dużej mierze wynikać z przyjętych w tym badaniu danych. Być może przy innej spółce lub innym indeksie efekty te znalazłyby swoje zastosowanie. BIBLIOGRAFIA Czerwonka M., Gorlewski B., 2008, Finanse behawioralne, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Warszawa. Durham J. B., 2001, Sensitivity analyses of anomalie in developed Stock markets,,,journal of Banking and Finanse, vol. 25, no. 8. Gajdka J., Walińska E., 1998, Zarządzanie finansowe teoria i praktyka, Fundacja Rozwoju Rachunkowości w Polsce, Warszawa. Peters E., 1997, Teoria chaosu a rynki kapitałowe, WIG-Press, Warszawa. [www1] Strona internetowa Bankier.pl, [www2] Strona internetowa Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie [www3] Strona internetowa spółki Kernel Holding SA: THE PRESENCE OF ANOMALIES CALENDAR FOR A SELECTED SECTOR OF WARSAW STOCK EXCHANGE Abstract Keywords The main aim of this work is to determine the impact of anomalies on the calendar to change the share price of a company operating in the sector. The study hypothesized that calendar anomalies have a significant impact on the rate of return on shares in companies. When writing the work was used literature concerning anomalies calendar. Featured articles also trade and foreign literature. In the empirical part, the data on the share prices of companies approaching the WSE Main List and the Microsoft Excel spreadsheet. Stock Exchange, finance, anomalies calendar. 16 JCMBF