Nadreaktywność GPW w Warszawie analiza empiryczna
|
|
- Seweryna Marek
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 855 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 74, t. 1 (2015) DOI: /frfu /1-15 s Nadreaktywność GPW w Warszawie analiza empiryczna Paweł Sekuła * Streszczenie: Cel Badania w zakresie finansów behawioralnych sugerują, że większość ludzi wykazuje tendencję do przesadnej reakcji na niespodziewaną wiadomość. Zrealizowane badanie analizuje hipotezę o nadreaktywności w warunkach GPW w Warszawie. Metodologia badania Test De Bondta i Thalera przeprowadzono na danych z GPW w Warszawie. Badano nadmierną reakcję kursów na giełdzie w okresie od stycznia 1999 r do grudnia 2013, przy wykorzystaniu miesięcznych stóp zwrotu. Wynik Empiryczne wyniki nie są zgodne z hipotezą o nadreaktywności rynku. Spółki spadkowe odnotowały silniejsze korekcyjne zwroty niż akcje spółek zwyżkujących, ale wyniki badań nie były istotne statystycznie. Oryginalność/wartość Wyniki badań mogą być przydatne w dalszych pracach nad reakcjami kursów akcji. Słowa kluczowe: teoria efektywności rynku, reakcja rynku, hipoteza nadreaktywności Wprowadzenie Badania z zakresu finansów behawioralnych pokazują, że decyzje podejmowane przez inwestorów w wielu przypadkach nie są w pełni racjonalne i obarczone szeregiem obciążeń poznawczych. Dowodzi się na przykład, że inwestorzy emocjonalnie reagują na nowe informacje, wykazując skłonność do nadawania zbyt wysokiej wagi nowym danym, niedoważając informacji historycznych (Kahneman i in. 1982). Niedoskonałości poznawcze inwestorów mogą mieć skutki dla funkcjonowania rynków, o sposobie działania których decyduje zbiorowość podatnych na emocje inwestorów. Stąd nurt badań, analizujących zmienność rynku i reakcje na napływające informacje. Rozwój polskiego rynku kapitałowego, dzięki któremu poszerza się baza informacji i danych, skłonił do przeprowadzenia testu nadreaktywności rynku akcji. Za cel postawiono przeprowadzenie, w warunkach GPW w Warszawie, klasycznego testu De Bondta i Thalera, badającego nadmierne reakcje rynkowe. * dr Paweł Sekuła, Katedra Finansów i Strategii Przedsiębiorstwa, Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego, ul. Matejki 22/26, Łódź, pasek@uni.lodz.pl.
2 172 Paweł Sekuła 1. Przegląd badań Hipotezę o nadmiernej reakcji kursów spółek, jako jedni z pierwszych, testowali De Bondt i Thaler (1985). Dowodzili, że w długim horyzoncie czasowym, od 3 do 5 lat, występuje efekt korekcyjnych zmian cena na rynku akcji w Stanach Zjednoczonych. Portfele spółek, które wcześniej poniosły ponadprzeciętne starty, w przyszłych okresach uzyskiwały wysokie zwroty, pokonując portfele akcji, które wcześniej znacząco zyskały. Portfele wzrostowe natomiast w okresie przyszłym traciły i odnotowywały ujemne stopy zwrotu. De Bondt i Thaler dowodzili, że przyczyną tego zjawiska była skłonność inwestorów do nadmiernych reakcji na napływające informacje. Inwestorzy pierwotnie reagowali zbyt emocjonalnie na nowe i nieoczekiwane informacje, powodując nieracjonalne zmiany cen. Dopiero po upływie czasu i uświadomieniu sobie popełnionych błędów dokonywali zmian swoich ocen, co skutkowało odwróceniem się cen akcji. Kolejne badania w dużym stopniu potwierdziły spostrzeżenia De Bondta i Thalera. Pokazywały, że nadmierne zmiany cen akcji nie mogły być objaśnione tylko efektami kalendarzowymi (De Bondt, Thaler 1987), efektem wielkości spółki (Zarowin, 1990), czy wysokim ryzykiem systematycznym spółki (Braun i in. 1995). Nadreaktywność rynków akcji badano nie tylko w długich okresach, ale również w krótkich. Na przykład Jegadeesh (1990) stwierdził występowanie istotnych korekcyjnych zmian dla portfeli tworzonych na podstawie stóp zwrotu z ostatniego miesiąca, a Lehman (1990) nadmierne reakcje kursów akcji dla tygodniowych okresów, dowodząc nadreaktywności w przypadku portfeli o największych spadkach i wzrostach w okresach przeszłych. Analizując tygodniowe stopy zwrotu Lo i Mackinlay (1990) doszli do wniosku, że korekcyjne zmiany cen, w badaniu nazywane kontrariańskimi zyskami, nie zależą głównie od nadmiernych reakcji tylko są efektem występujących opóźnień. Jednak Jegadeesh i Titman (1995) podważyli te spostrzeżenia. Dowodzili, że zyski kontrariańskie nie wynikają z efektu opóźnienia. Wykorzystali większą próbę badawczą i dla tygodniowych stóp zwrotu wykazali, że zyski kontrariańskie mogą być efektem nadmiernych reakcji cen na giełdach amerykańskich. Badania w tym zakresie prowadzono również na innych rynkach. Griffin, Kelly i Nardari (2010) przeanalizowali dane z 56 rynków akcji, formując portfele akcji w oparciu o tygodniowe stopy zwrotu. Doszli do wniosku, że osiągnięte zyski kontrariańskie portfeli były istotne dla 21 spośród 26 rynków rozwiniętych i dla 14 spośród 17 rynków wschodzących. Biorąc pod uwagę dotychczasowe badania przeprowadzone na rynkach zagranicznych zdecydowano się na realizację testu nadreaktywności cen akcji na GPW w Warszawie. Jeśli ceny akcji miałyby nadmiernie reagować na napływające informacje, to odwrócenie ruchu cenowego, przykładowo nastąpienie wzrostów po wcześniejszych silnych spadkach, powinno nie mieć związku z napływającymi informacjami o charakterze fundamentalnym tylko wynikać z gry podaży i popytu na rynku oraz stanu emocjonalnego inwestorów. Dlatego zaproponowano weryfikację następujących hipotez badawczych:
3 Nadreaktywność GPW w Warszawie analiza empiryczna Po ponadprzeciętnych wzrostach cena akcji następują ponadprzeciętne spadki cen lub po ponadprzeciętnych spadkach cen akcji następują ponadprzeciętne ich wzrosty. 2. Im większa zmiana cen akcji, tym silniejszy korekcyjny ruch cenowy akcji. Postawione w pracy hipotezy badawcze testują słabą hipotezę rynku efektywnego (EMH), o uwzględnianiu w wycenach rynkowych wszystkich informacji historycznych. Oznacza to, że jeśli udałoby się potwierdzić nadmierną zmienność cenową akcji, to czynniki fundamentalne miałyby ograniczony wpływ na kształtowanie kursów akcji, co byłoby niezgodne z założeniami rynku efektywnego i podważało hipotezę EMH na poziomie słabym. 2. Metoda badawcza Procedura przeprowadzonego testu jest oparta na badaniach zrealizowanych przez De Bondta i Thalera (1985). Wprowadzone zmiany wynikały z konieczności dostosowania testu do warunków polskiego rynku kapitałowego. Głównym problemem był zakres czasowy analizowanych danych. W warunkach amerykańskich historia notowań i liczba spółek na giełdach jest nieporównywalnie większa od danych z polskiego rynku, dlatego wprowadzono korekty w długości okresów formowania portfeli i liczebności portfeli spółek. Nie zmieniło to jednak podstawowych założeń testu, który w realizowanym wariancie, badał różnice w przeciętnych stopach zwrotu portfeli akcji, charakteryzujących się ponadprzeciętnymi zmianami kursów. Przedmiotem analizy były miesięczne stopy zwrotu zrealizowane przez akcje spółek notowanych na GPW w Warszawie w latach , a dokładnie okres od stycznia 1999 do grudnia 2013 roku. Z badania wyłączono informacje o notowaniach z lat , było to spowodowano zbyt niską liczbą notowanych spółek, co w praktyce uniemożliwiałoby przeprowadzenie testu. Dane o kursach akcji, wymagane do wyznaczenia miesięcznych stóp zwrotu, pozyskano ze źródeł GPW, z serwisu GPWInfoStrefa. Konieczne korekty przy kalkulacji stóp zwrotu akcji, spowodowane przez zmiany wartości nominalnej akcji lub datę ustalenia praw do dywidendy, przeprowadzono na podstawie danych zamieszczonych w Rocznikach Giełdowych, publikowanych przez GPW w Warszawie. W pierwszym etapie testu dla każdej j-tej spółki notowanej na GPW były wyznaczane miesięczne stopy zwrotu r, liczone na podstawie kursów rozliczeniowych ostatniej sesji w miesiącach t 1 i t, przy uwzględnieniu korekt wynikających ze zmiany wartości nominalnych akcji i wypłacanych dywidend. W przypadku każdego z analizowanych miesięcy obliczano również rynkowe miesięczne stopy zwrotu r m, które były średnią arytmetyczną z miesięcznych stóp zwrotu wszystkich notowanych w danym miesiącu spółek. Dzięki temu dla każdej notowanej j-tej spółki, w każdym t-tym okresie wyznaczono miesięczną nadwyżkową stopę zwrotu u j,t = r j,t r m,t, która oznaczała zwrot z danej akcji uzyskany ponad rynek.
4 174 Paweł Sekuła Wyznaczanie miesięcznych nadwyżkowych stóp zwrotu poszczególnych spółek u j,t przeprowadzono dla czterech okresów badawczych, obejmujących po 36 miesięcy. Pierwszy okres rozpoczynał się w styczniu 1999 i kończył się w grudniu 2001, drugi okres rozpoczął się w styczniu 2002 i kończył w grudniu 2004, itd., analogicznie w kolejnych okresach, aż do grudnia W każdym z okresów przyjmowano, że pierwszy miesiąc jest oznaczany jako t = 35, a ostatni jako t = 0. Miesięczne nadwyżkowe stopy zwrotu u j,t były wyznaczane w każdym z okresów dla spółek, które posiadały historię notowań we wszystkich 36 miesiącach. Jeżeli spółka nie była notowana na GPW przez cały analizowany okres, to wówczas była eliminowana z badania i nie brała udziału w wyznaczaniu stóp zwrotu. Następnie w każdym z czterech analizowanych okresów, dla każdej j-tej spółki, wyznaczono skumulowane nadwyżkowe stopy zwrotu CU j, które były sumą 36 miesięcznych nadwyżkowych stóp zwrotu u j,t osiągniętych w danym okresie (CU j = Σ t=0 t= 35 u j,t ). W kolejnym etapie dla każdego z czterech okresów sporządzono rankingi skumulowanych nadwyżkowych stóp zwrotu spółek. Dokonując szeregowania od wartości najwyższych do najniższych. Na tej podstawie dokonano formowania portfeli akcji. Spółki ze szczytu rankingu tworzyły portfele akcji z najwyższymi zwrotami, oznaczane jako H. Spółki z dołu rankingu składały się natomiast na portfele akcji z najniższymi zwrotami, oznaczane jako L. Zarówno w jednym i drugim przypadku stworzono po osiem portfeli, składających się z akcji 5 spółek, 10, 15, 20, 25, 30, 35 i 40. Jeśli spółki wybrane z rankingów do tworzenia portfeli nie miały pełnej historii notowań, w okresie od t = 1 do t = 36 były eliminowane i na ich miejsce przyjmowano walory z kolejnych pozycji rankingowych. Tak więc, poszczególne portfele były tworzone względem skumulowanych nadwyżkowych stóp zwrotu, z data formowania przypadającą na koniec miesiąca t = 0. Kalkulując stopy zwrotu portfeli przyjęto okresy 36 miesięczne, kierując się argumentami podnoszonymi przez De Bondta i Thalera, którzy uzasadniali, że korekta wcześniejszych znaczących zmian kursów akcji wymaga od około półtora roku do dwóch i pół roku (De Bondt, Thaler 1985: 799). W kolejnym etapie testu, dla każdego z czterech analizowanych okresów i dla każdego z ośmiu portfeli o najwyższych i najniższych zwrotach CU, wyznaczono skumulowane średnie miesięczne stopy zwrotu CAR, które obliczono na podstawie miesięcznych zwrotów w kolejnych 36 miesiącach, przypadających po dacie formowania portfeli, czyli od t = 1 do t = 36. Oznaczało to, że kalkulacje CAR dla portfeli z pierwszego okresu zrealizowano przy wykorzystaniu miesięcznych stóp zwrotu z okresu od stycznia 2002 do grudnia Dla kolejnych okresów badawczych postępowano analogicznie i w przypadku ostatniego okresu formacji portfeli wykorzystano dane od stycznia 2011 do grudnia Procedura wyznaczania CAR polegała najpierw na obliczeniu skumulowanych stóp zwrotu każdej j-tej spółki z portfela, na podstawie miesięcznych stóp zwrotu (cr j = Σ t=36 t=1 r j,t ). Następnie wyznaczano średnią arytmetyczną z skumulowanych stóp zwrotu m spółek, tworzących dany portfel (CAR = (Σ m j=1 cr j ) / m). Obliczenia zrealizowano zarówno dla portfeli z najwyższych i najniższych pozycji w rankingach (H i L), dla każdego z czterech n-tych analizowanych okresów (n = 1,, N; N = 4). Kalkulacji CAR dokonano ponadto w różnych wariantach
5 Nadreaktywność GPW w Warszawie analiza empiryczna 175 zakresu czasowego, z którego pochodziły dane. Najpierw brano pod uwagę tylko jeden miesiąc następujący po dacie formowania portfeli (czyli t = 0), następnie dwa miesiące itd., aż w ostatecznym wariancie dla 36 miesięcy. Czyli uzyskano średnie stopy zwrotu portfeli dla okresu jednego miesiąca po terminie formacji, dla okresu dwóch miesięcy, itd., aż do 36 miesięcy. W efekcie otrzymano dla portfeli 1152 różnych CAR H,n,t i 1152 CAR L,n,t. W kolejnym kroku dla potrzeb testu wyznaczono ACAR, który był średnią arytmetyczną z CAR policzonych dla czterech analizowanych okresów (ACAR = (Σ N=4 n=1 CAR n ) / N). ACAR był kalkulowany dla każdego z ośmiu portfeli z najwyższych i najniższych pozycji rankingowych (H i L), dla każdego miesiąca z zakresu od t = 1 do t = 36. Oznaczało to, że otrzymano 288 ACAR H,t i 288 ACAR L,t. Dla potrzeb realizacji testu przyjęta hipoteza o nadreaktywności rynku akcji przewidywała dla t > 0, że ACAR H,t < 0 i ACAR L,t > 0. Wynikało więc z tego, że jeśli rynek giełdowy wykazywał skłonność do nadmiernej reakcji kursów akcji, to (ACAR L,t ACAR H,t ) > 0. W celu ustalenia, czy w każdym z analizowanych 36 okresów, dla których obliczano CAR, rzeczywiście występuje istotna statystycznie różnica w stopach zwrotu z portfeli z najwyższych i najniższych pozycji rankingowych, wyznaczono wariancje dla każdego CAR t St = n= 1( CARH, nt, ACARHt,) + n= 1( CARLnt,, ACARLt,) / 2( N 1). Następnie na tej podstawie obliczono wartość statystyk T. T ACAR ACAR S N 2 t = ( Lt, Ht, )/ 2 t /. Kalkulacji statystyk T dokonano dla każdego miesiąca z zakresu od t = 1 do t = 36 i dla każdego z ośmiu portfeli, otrzymując 288 wyników oszacowań. Przeprowadzony test był oparty na pewnych arbitralnych założeniach, na przykład dotyczących 36 miesięcznego okresu obserwacji, czy daty formowania portfeli przypadającej na koniec grudnia. W pracy zdecydowano się jednak zachować wiele założeń pierwotnego testu De Bondta i Thalera, chcąc zweryfikować jego wyniki w warunkach polskiego rynku giełdowego. 3. Wyniki testu Wyniki przeprowadzonego testu w warunkach polskiego rynku giełdowego okazały się dość niejednoznaczne. Dane uzyskane w badaniu zaprezentowano w tabelach 1 3. Zamieszczono w nich różnice między średnimi skumulowanych stóp zwrotu portfeli akcji (ACAR L,t ACAR H,t ), tworzonymi przez spółki z najwyższych i najniższych pozycji rankingowych, wyliczone dla poszczególnych miesięcy (od 1 do 36), następujących po dacie formowania portfeli. Obok stóp zwrotu w tabelach zamieszczono również wartość statystyk T dla poszczególnych parametrów. Otrzymane wyniki pokazują, że w zdecydowanej większości
6 176 Paweł Sekuła wariantów, zarówno biorąc pod uwagę liczebność portfela i długość okresu, różnica między średnimi skumulowanych stóp zwrotu portfeli akcji z dołu i szczytu rankingu przyjmuje wartości dodatnie. Oznaczałoby to, że odreagowanie kursów akcji spadkowych jest zdecydowanie silniejsze i mogłoby stanowić poparcie hipotezy o nadmiernej reakcji rynku. Czyli wcześniejsze zbyt emocjonalne zachowania inwestorów, powodujące wyprzedaż i silny spadek kursów, po upływie pewnego czasu zostaje wyeliminowane, skutkując silną korektą wzrostową kursów, wywołaną zakupami nadmiernie przecenionych akcji. Tabela 1 Różnica między stopami zwrotu ACAR, wyznaczonymi dla portfeli spadkowych i wzrostowych, w okresie od 1 do 12 miesięcy po formowaniu portfeli Portfel Różnica między ACAR (statystyka t) Liczba Liczba miesięcy po formowaniu portfela akcji ,0399 0,0912 0,0739 0,1562 0,0723 0,1359 0,0589 0,1693 0,0377 0,1104 0,2024 0,1318 (0,62) (1,30) (0,79) (1,27) (0,43) (0,50) (0,23) (0,73) (0,13) (0,29) (0,40) (0,22) 10 0,0020 0,0587 0,0269 0,0539 0,0229 0,0046 0,0529 0,0620 0,0006 0,0401 0,1426 0,1065 ( 0,04) (0,95) (0,31) (0,46) (0,18) (0,02) ( 0,24) (0,37) (0,00) (0,14) (0,37) (0,24) 15 0,0043 0,0504 0,0053 0,0295 0,0233 0,0163 0,0200 0,0342 0,0065 0,0158 0,0664 0,0242 (0,07) (0,72) (0,06) (0,27) (0,17) (0,08) ( 0,09) (0,19) (0,03) (0,05) (0,18) (0,06) 20 0,0142 0,0421 0,0070 0,0108 0,0070 0,0102 0,0236 0,0056 0,0450 0,0390 0,0196 0,0703 (0,25) (0,62) (0,08) (0,10) (0,06) (0,06) ( 0,12) (0,03) ( 0,19) ( 0,13) ( 0,05) ( 0,16) 25 0,0213 0,0386 0,0224 0,0269 0,0309 0,0258 0,0031 0,0104 0,0266 0,0319 0,0089 0,0503 (0,42) (0,66) (0,33) (0,28) (0,28) (0,15) (0,02) (0,06) ( 0,12) ( 0,12) ( 0,03) ( 0,13) 30 0,0196 0,0265 0,0088 0,0137 0,0185 0,0026 0,0153 0,0077 0,0449 0,0464 0,0164 0,0548 (0,37) (0,45) (0,14) (0,15) (0,17) (0,02) ( 0,09) ( 0,05) ( 0,22) ( 0,18) ( 0,05) ( 0,15) 35 0,0126 0,0241 0,0016 0,0042 0,0112 0,0003 0,0300 0,0168 0,0498 0,0483 0,0412 0,0630 (0,25) (0,45) ( 0,03) (0,05) (0,11) (0,00) ( 0,19) ( 0,11) ( 0,24) ( 0,19) ( 0,14) ( 0,18) 40 0,0019 0,0165 0,0045 0,0004 0,0133 0,0007 0,0234 0,0175 0,0484 0,0471 0,0489 0,0691 (0,04) (0,29) ( 0,08) (0,00) (0,13) (0,00) ( 0,14) ( 0,10) ( 0,23) ( 0,18) ( 0,16) ( 0,19) Źródło: opracowanie własne. Tabela 2 Różnica między stopami zwrotu ACAR, wyznaczonymi dla portfeli spadkowych i wzrostowych, w okresie od 13 do 24 miesięcy po formowaniu portfeli Portfel Różnica między ACAR (statystyka t) Liczba Liczba miesięcy po formowaniu portfela akcji ,3462 0,4812 0,4153 0,3444 0,3197 0,3663 0,3479 0,3798 0,3080 0,3927 0,3922 0,4650 (0,54) (0,67) (0,60) (0,58) (0,57) (0,69) (0,60) (0,64) (0,50) (0,62) (0,55) (0,62) 10 0,2021 0,3008 0,2613 0,2195 0,2068 0,2382 0,2465 0,2740 0,2855 0,3714 0,3776 0,4157 (0,39) (0,52) (0,46) (0,44) (0,45) (0,54) (0,52) (0,60) (0,60) (0,79) (0,72) (0,77)
7 Nadreaktywność GPW w Warszawie analiza empiryczna ,1626 0,2483 0,1960 0,1517 0,1481 0,1737 0,1787 0,1685 0,1854 0,2248 0,2482 0,2755 (0,32) (0,43) (0,36) (0,30) (0,31) (0,38) (0,37) (0,36) (0,38) (0,46) (0,46) (0,49) 20 0,0078 0,0802 0,0343 0,0329 0,0358 0,0680 0,0759 0,4973 0,4725 0,5035 0,5107 0,5392 (0,01) (0,14) (0,06) (0,06) (0,07) (0,14) (0,14) (1,09) (1,02) (1,02) (0,97) (1,03) 25 0,0396 0,1079 0,0888 0,0920 0,0933 0,1034 0,1225 0,4609 0,4256 0,4417 0,4453 0,4624 (0,08) (0,20) (0,16) (0,17) (0,18) (0,21) (0,23) (1,06) (0,96) (0,92) (0,86) (0,90) 30 0,0441 0,0979 0,0778 0,0680 0,0837 0,0891 0,0982 0,3688 0,3353 0,3478 0,3504 0,3602 (0,10) (0,19) (0,15) (0,14) (0,18) (0,20) (0,21) (0,92) (0,82) (0,77) (0,72) (0,74) 35 0,0328 0,0803 0,0586 0,0631 0,0709 0,0645 0,0794 0,3128 0,2816 0,2904 0,2971 0,3158 (0,07) (0,16) (0,12) (0,13) (0,16) (0,15) (0,17) (0,80) (0,69) (0,64) (0,61) (0,65) 40 0,0260 0,0749 0,0700 0,0667 0,0813 0,0730 0,0908 0,2864 0,2642 0,2851 0,3005 0,3205 (0,06) (0,15) (0,14) (0,14) (0,18) (0,17) (0,19) (0,70) (0,62) (0,61) (0,60) (0,63) Źródło: opracowanie własne. Tabela 3 Różnica między stopami zwrotu ACAR, wyznaczonymi dla portfeli spadkowych i wzrostowych, w okresie od 25 do 36 miesięcy po formowaniu portfeli Portfel Różnica między ACAR (statystyka t) Liczba Liczba miesięcy po formowaniu portfela akcji ,6418 0,6105 0,6018 0,5608 0,5596 0,5588 0,4924 0,4514 0,3670 0,4100 0,3968 0,3957 (0,73) (0,66) (0,57) (0,51) (0,52) (0,51) (0,46) (0,44) (0,35) (0,39) (0,38) (0,38) 10 0,5151 0,4813 0,4784 0,4405 0,3848 0,3710 0,3260 0,3151 0,2737 0,3210 0,3036 0,2778 (0,84) (0,75) (0,64) (0,56) (0,48) (0,45) (0,42) (0,42) (0,36) (0,43) (0,42) (0,38) 15 0,3511 0,3179 0,3307 0,2863 0,2208 0,1992 0,1715 0,1746 0,1873 0,2244 0,2153 0,1846 (0,57) (0,51) (0,47) (0,37) (0,29) (0,25) (0,23) (0,25) (0,27) (0,33) (0,33) (0,28) 20 0,6350 0,6125 0,6224 0,5984 0,5485 0,5235 0,5080 0,5172 0,5290 0,5594 0,5266 0,5030 (1,12) (1,09) (1,00) (0,89) (0,80) (0,73) (0,77) (0,84) (0,88) (0,94) (0,91) (0,89) 25 0,5503 0,5311 0,5388 0,5261 0,4720 0,4494 0,4341 0,4480 0,4523 0,4678 0,4321 0,4143 (0,98) (0,95) (0,85) (0,77) (0,67) (0,62) (0,65) (0,71) (0,74) (0,78) (0,75) (0,73) 30 0,4411 0,4222 0,4260 0,4137 0,3702 0,3445 0,3361 0,3572 0,3646 0,3776 0,3513 0,3349 (0,82) (0,78) (0,71) (0,64) (0,56) (0,51) (0,54) (0,60) (0,63) (0,66) (0,64) (0,63) 35 0,3896 0,3744 0,3842 0,3722 0,3316 0,3102 0,3038 0,3280 0,3325 0,3462 0,3331 0,3255 (0,73) (0,69) (0,64) (0,58) (0,50) (0,45) (0,48) (0,55) (0,57) (0,61) (0,61) (0,60) 40 0,3742 0,3573 0,3662 0,3581 0,3297 0,3084 0,3011 0,3285 0,3275 0,3432 0,3343 0,3347 (0,68) (0,64) (0,60) (0,54) (0,49) (0,44) (0,47) (0,54) (0,55) (0,58) (0,60) (0,60) Źródło: opracowanie własne. Różnice między średnimi stopami zwrotu ACAR mają dość szeroki przedział i zależne są od długości okresu kalkulacji stopy. Zauważalne są również w przypadku wszystkich portfeli, zarówno o węższym i szerszym składzie. Przykładowo różnica w ACAR dla portfela składającego się z 5 spółek waha się w przedziale od 3,99% do 64,18%, a dla portfela 40 elementowego od 6,91% do 37,42%. Wyniki te były dość zbliżone do spostrzeżeń w teście
8 178 Paweł Sekuła De Bondta i Thalera. Wyznaczone statystyki T nie potwierdziły jednak istotności różnic między średnimi skumulowanych stóp zwrotu portfeli, tworzonymi przez spółki z najwyższych i najniższych pozycji rankingowych. Oszacowane statystyki w większości przypadków przyjmowały niskie wartości i tylko w niektórych wariantach obliczeń przekraczały poziom 1,00. Oznaczało to, że otrzymane wyniki nie mogły być podstawą do pozytywnej weryfikacji hipotezy o nadreaktywności rynku akcji. De Bondt i Thaler wskazywali również w swoich badaniach na występowanie zjawiska asymetrii w stopach zwrotu generowanych przez spółki z wysokich i niskich pozycji rankingowych (1985: 799). Spółki spadkowe zdecydowanie silniej reagowały w trakcie korekty niż spółki wzrostowe. Zjawisko silniejszej zmiany kursu akcji w odpowiedzi na wcześniejsze ponadprzeciętne zmiany cen można również zaobserwować w przeprowadzonym teście. Jednak charakter obserwowanych zmian był zdecydowanie odmienny od odnotowanych w badaniach amerykańskich. 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 0,2 0, Portfel wzrostowy Portfel spadkowy Rysunek 1. Stopy zwrotu ACAR dla 40 elementowych portfeli spadkowych i wzrostowych, w okresie od 1 do 36 miesięcy po formowaniu portfeli Źródło: opracowanie własne. De Bondt i Thaler wykazali, że po ponadprzeciętnych zmianach cen akcji następują również znaczne wahania cen, które mają charakter korekty wcześniejszych ruchów cenowych. Oznaczało to, że po silnych spadkach kursów następują również znaczne wzrosty cen akcji, a po wcześniejszych silnych wzrostach mają miejsce duże spadki. W przeprowadzonym teście zmiany kursów akcji przebiegały inaczej (rys. 1). W przypadku portfeli spadkowych rzeczywiście następowały w późniejszym terminie znaczne wzrosty, które były korektą wcześniejszej zmian cen, natomiast portfele wzrostowe zachowywały się odmiennie. Zamiast korekcyjnych spadków następowały dalsze wzrosty, tylko ich zakres był w większości przypadków wyraźnie mniejszy niż miało to miejsce dla portfeli spadkowych. Obserwowane stopy zwrotu portfeli były więc niezgodne z postawioną hipotezą o ponadprzeciętnie
9 Nadreaktywność GPW w Warszawie analiza empiryczna 179 silnej korekcie ceny akcji, która następuje po wcześniejszej ponadprzeciętnie dużej zmianie kursu. Z uwagi na brak istotnych statystycznie różnic w stopach zwrotu ACAR nie można wyciągać zbyt daleko idących wniosków z uzyskanych danych, ale można je w pewnym zakresie porównać ze spostrzeżeniami De Bondta i Thalera. W badaniach rynku amerykańskiego podkreślano, że wyraźne różnice między przeciętnymi stopami zwrotu portfeli można było obserwować dopiero po około 12 miesiącach od daty formowania portfeli, czyli w drugim i trzecim roku testowanego okresu (De Bondt, Thaler 1985: ). Podobne zależności można było zaobserwować w przeprowadzonym teście, dopiero od około 12 miesiąca zaczęła występować bardziej wyraźna różnica między średnimi skumulowanymi stopami zwrotu portfeli wzrostowych i spadkowych. Należy jednak podkreślić, że przebieg w czasie różnicy stóp zwrotu był inny. W przypadku rynku amerykańskiego wraz z upływem czasu różnica stóp zwrotu narastała, natomiast w przeprowadzonym teście po początkowym wzroście w trzecim roku zaczęła stopniowo spadać. W badaniu rynku amerykańskiego podkreślano również zjawisko efektu stycznia, czyli znaczącego wzrostu różnicy stóp zwrotu w styczniu, spowodowanej ponadprzeciętnymi zwyżkami stóp zwrotu portfeli (De Bondt, Thaler 1985: ). Pewne obserwacje w tym zakresie można było również odnotować w przeprowadzonym teście. Rzeczywiście w 13 i 25 miesiącu testowanego okresu, czyli w styczniu, różnica stóp zwrotu z portfeli wzrastała silniej, ale nie można było tego traktować jako istotnych różnic i wymaga to raczej osobnych badań efektów kalendarzowych. De Bondt i Thaler wskazywali ponadto wpływ liczebności portfela na osiągane różnice w średnich skumulowanych stopach zwrotu (1985: 801). Im portfel był mniej liczny, tym większe były różnice stóp zwrotu. Czyli, im spółki odnotowywały większą zmianę cen, tym następowała silniejsza korekta kursów. W przeprowadzonym teście też możemy obserwować zjawisko wzrastania różnicy w stopach zwrotu portfeli w miarę zmniejszania ich liczebności, ale wyciąganie z tego wniosków uniemożliwia brak istotności różnic stóp zwrotu ACAR oraz bark występowania korekty kursów w przypadku portfeli akcji spółek wzrostowych. Uwagi końcowe Zrealizowany test nie pozwolił na potwierdzenie hipotezy o nadreaktywności rynku akcji w Polsce. Wprawdzie wystąpiły dodatnie różnice między średnimi skumulowanymi miesięcznymi stopami zwrotu portfeli akcji spółek wzrostowych i spadkowych, były jednak nieistotne statystycznie i nie mogły być podstawą do weryfikacji postawionych hipotez. Zaobserwowano ponadto ograniczony zakres występowania zjawiska korekty kursów po wcześniejszych ponadprzeciętnych zmianach cen akcji. Po silnych spadkach cen akcji występowały później znaczące wzrosty, natomiast po wzrostach nie pojawiały się spadki, jak zakładano w hipotezie, tylko kolejne wzrosty, jedynie w mniejszym wymiarze. Było to w sprzeczności z postawioną hipotezą, zakładającą najpierw znaczne przereagowanie kursów akcji, czy to nadmiernymi wzrostami, czy spadkami, a następnie równie silne
10 180 Paweł Sekuła korekcyjne ruchy cenowe. W konkluzji testu należy jednak podkreślić specyfikę badań w warunkach polskiego rynku kapitałowego. De Bondt i Thaler, analizując rynek amerykański, mogli skorzystać ze znacznie szerszej bazy danych, badany okres był znacznie dłuższy i znacząco większa liczba spółek. W warunkach rynku polskiego można było przeprowadzić kalkulacje tylko w czterech okresach obliczeniowych, a liczba spółek też była znacząco niższa. Mogło to nie pozostać bez wpływu na otrzymane wyniki. Dlatego zasadna wydaje się próba przeprowadzenia testu w innym wariancie, na przykład skrócenie czasu formowania portfeli, co skutkowałoby zwiększeniem liczby okresów badawczych i dawało szansę na bardziej dokładne oszacowania parametrów. Literatura Braun P., Nelson D., Sunier A. (1995), Good news, bad news, volatility and betas, Journal of Finance vol. 50, s De Bondt W.F.M., Thaler R. (1985), Does the stock market overreact?, Journal of Finance vol. 40, s De Bondt W.F.M., Thaler R. (1987), Further evidence on investor overreaction and stock market seasonality. Journal of Finance vol. 42, s Griffin J.M., Kelly P.J., Nardari F. (2010), Do market efficiency measures yield correct inferences? A comparison of developed and emerging markets, Review of Financial Studies vol. 23, s Jegadeesh N. (1990), Evidence of predictable behavior of security returns, Journal of Finance vol. 45, s Jegadeesh N., Titman S. (1995), Overreaction, delayed reaction, and contrarian profits, Review of Financial Studies vol. 8, s Kahneman D., Slovic P., Tversky A. (1982), Judgment under uncertainty: Heuristics and biases, Cambridge University Press, Cambridge. Lehmann B. (1990), Fads, martingales, and market efficiency Quarterly Journal of Economics vol. 105, s Lo A., Mackinlay C. (1990), When are contrarian profits due to stock market overreaction?, Review of Finan-cial Studies,vol. 3, s Zarowin P. (1990), Size, seasonality, and stock market overreaction, Journal of Financial and Quantitative Analysis vol. 25, s The Warsaw Stock Exchange Overreaction Empirical Analysis Abstract: Purpose Research in behavioral finance suggests that most people tend to overreact to unexpected news. This study investigates the overreaction hypothesis on the WSE. Design/methodology/approach The De Bondt and Thaler test was performed on data from the WSE. Study investigated the stock market overreaction from January 1999 to December 2013 using monthly return data. Findings The empirical evidence is not consistent with the overreaction hypothesis. Loser stocks experienced a stronger return reversals than winner stocks but the test results were not statistically significant. Originality/value The results of this study may be useful for future work on market reactions. Keywords: efficient market theory, market reaction, overreaction hypothesis Cytowanie Sekuła P. (2015), Nadreaktywność GPW w Warszawie analiza empiryczna, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 855, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 74, t. 1, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin, s ;
Strategia momentum na GPW w Warszawie
Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 4/2016 (82), cz. 2 DOI: 10.18276/frfu.2016.4.82/2-24 s. 289 298 Strategia momentum na GPW w Warszawie Paweł Sekuła * Streszczenie: W artykule zbadano rentowność
Efekt momentum na GPW w Warszawie w latach 2003 2010
Ekonomia Menedżerska 2011, nr 9, s. 63 74 Tomasz Wójtowicz* Efekt momentum na GPW w Warszawie w latach 2003 2010 1. Wstęp Badania efektywności rynków kapitałowych zaowocowały wykryciem wielu zjawisk, które
Efektywność źródłem bogactwa. Tomasz Słoński Piechowice, r.
Efektywność źródłem bogactwa inwestorów Tomasz Słoński Piechowice, 24.01.2012 r. Plan wystąpienia Teoretyczne podstawy pomiaru efektywności rynku kapitałowego Metodologia badań nad efektywnością rynku
Zjawisko momentum a efekty kalendarzowe
AGH Managerial Economics 2012, nr 11, s. 115 125 http://dx.doi.org/10.7494/manage.2012.11.115 Tomasz Wójtowicz * Zjawisko momentum a efekty kalendarzowe 1. Wstęp Liczne prace empiryczne (m.in. [5], [7],
Test wskaźnika C/Z (P/E)
% Test wskaźnika C/Z (P/E) W poprzednim materiale przedstawiliśmy Państwu teoretyczny zarys informacji dotyczący wskaźnika Cena/Zysk. W tym artykule zwrócimy uwagę na praktyczne zastosowania tego wskaźnika,
ACTA UNIVERSITATIS LODZI ENSIS. Paweł Sekuła * PROSTY TEST SŁABEJ HIPOTEZY RYNKU EFEKTYWNEGO W WARUNKACH GPW W WARSZAWIE
ACTA UNIVERSITATIS LODZI ENSIS FOLIA OECONOMICA 287, 2013 Paweł Sekuła * PROSTY TEST SŁABEJ HIPOTEZY RYNKU EFEKTYWNEGO W WARUNKACH GPW W WARSZAWIE 1. WPROWADZENIE Analiza i testy poziomu efektywności rynków
Notowania kontraktów terminowych na pszenicę konsumpcyjną na rynku FOREX jako przykład anomalii rynku kapitałowego
Rafał Balina Katedra Ekonomiki i Organizacji Przedsiębiorstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Notowania kontraktów terminowych na pszenicę konsumpcyjną na rynku FOREX jako przykład anomalii
EV/EBITDA. Dług netto = Zobowiązania oprocentowane (Środki pieniężne + Ekwiwalenty)
EV/EBITDA EV/EBITDA jest wskaźnikiem porównawczym stosowanym przez wielu analityków, w celu znalezienia odpowiedniej spółki pod kątem potencjalnej inwestycji długoterminowej. Jest on trudniejszy do obliczenia
ZMIDEX analiza zdolności prognostycznej
ZMIDEX analiza zdolności prognostycznej 1 KURS ZAMKNIECIA WIG 40000 45000 50000 55000 ZMIDEX, a poziom indeksu ZMIDEX vs. WIG Regresja Liniowa (KMRL) Istotny dodatni związek ZMIDEX-u ze wszystkimi badanymi
Finanse behawioralne. Finanse 110630-1165
behawioralne Plan wykładu klasyczne a behawioralne Kiedy są przydatne narzędzia finansów behawioralnych? Przykłady modeli finansów behawioralnych klasyczne a behawioralne klasyczne opierają się dwóch założeniach:
Analiza zdarzeń Event studies
Analiza zdarzeń Event studies Dobromił Serwa akson.sgh.waw.pl/~dserwa/ef.htm Leratura Campbell J., Lo A., MacKinlay A.C.(997) he Econometrics of Financial Markets. Princeton Universy Press, Rozdział 4.
Pobrane z czasopisma Annales H - Oeconomia Data: 10/07/ :14:29
DOI:10.17951/h.2016.50.4.413 ANNALES UNIVERSITATIS MARIAE CURIE-SKŁODOWSKA LUBLIN POLONIA VOL. L, 4 SECTIO H 2016 Uniwersytet Łódzki. Wydział Zarządzania pasek@uni.lodz.pl Strategia wartości test na GPW
Inwestowanie w IPO ile można zarobić?
Inwestowanie w IPO ile można zarobić? W poprzednich artykułach opisano w jaki sposób spółka przeprowadza ofertę publiczną oraz jakie może osiągnąć z tego korzyści. Teraz należy przyjąć punkt widzenia Inwestora
Wprowadzenie. Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa 2006, str
Dr hab. prof. SGH Krzysztof Borowski Katedra Bankowości SGH Analiza wybranych efektów sezonowości stóp zwrotu na przykładzie indeksu WIG w okresie 16.04.1991 30.06.2012 Wprowadzenie Problemem efektywności
Portfel Globalnego Inwestowania
Portfel Globalnego Inwestowania CEL INWESTYCYJNY Możliwości wzrostu kapitału z giełd globalnych przy stosowaniu strategii minimalizacji ryzyka. W SKRÓCIE Na bieżąco dostosowujemy inwestycję złożoną z 4
Efektywność strategii momentum w inwestowaniu na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 855 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 74, t. 1 (2015) DOI: 10.18276/frfu.2015.74/1-38 s. 447 454 Efektywność strategii momentum w inwestowaniu na
Cena do wartości księgowej (C/WK, P/BV)
Cena do wartości księgowej (C/WK, P/BV) Wskaźnik cenadowartości księgowej (ang. price to book value ratio) jest bardzo popularnym w analizie fundamentalnej. Informuje on jaką cenę trzeba zapład za 1 złotówkę
Jorge Chan-Lau (2001) Corporate Restructuring in Japan: An Event- Study Analysis IMF Working Paper WP/01/202.
Jorge Chan-Lau (2001) Corporate Restructuring in Japan: An Event- Study Analysis IMF Working Paper WP/01/202. Modelowanie Rynków Finansowych 1 Japoński system bankowo-przemysłowy akcjonariat krzyżowy brak
dr hab. Renata Karkowska 1
dr hab. Renata Karkowska 1 Miary zmienności: obrazują zmiany cen, stóp zwrotu instrumentów finansowych, opierają się na rozproszeniu ich rozkładu, tym samym uśredniają ryzyko: wariancja stopy zwrotu, odchylenie
Kondycja ekonomiczna drzewnych spółek giełdowych na tle innych branż
Annals of Warsaw Agricultural University SGGW Forestry and Wood Technology No 56, 25: Kondycja ekonomiczna drzewnych spółek giełdowych na tle innych branż SEBASTIAN SZYMAŃSKI Abstract: Kondycja ekonomiczna
Rynek akcji. Jeden z filarów rynku kapitałowego (ok 24% wartości i ok 90% PKB globalnie) Źródło: (dn.
Wykład 3 Rynek akcji nisza inwestorów indywidualnych Rynek akcji Jeden z filarów rynku kapitałowego (ok 24% wartości i ok 90% PK globalnie) Źródło: http://www.marketwatch.com (dn. 2015-02-12) SGH RYNKI
Asset Management w Domu Maklerskim DIF Broker S.A.
Asset Management w Domu Maklerskim DIF Broker S.A. Dla naszych Klientów prowadzimy unikalne portfele oraz strategie inwestycyjne. Strategie dostępne są dla portfeli od 50 000 USD, natomiast portfel inwestycyjny,
Wykład 8 Rynek akcji nisza inwestorów indywidualnych Rynek akcji Jeden z filarów rynku kapitałowego (ok 24% wartości i ok 90% PK globalnie) Źródło: http://www.marketwatch.com (dn. 2015-02-12) SGH, Rynki
Test strategii Psy Dowa na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 803 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 66 (2014) s. 161 170 Test strategii Psy Dowa na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie Paweł Sekuła *
Instrumenty rynku akcji
Instrumenty rynku akcji Rynek akcji w relacji do PK Źródło: ank Światowy: Kapitalizacja w relacji do PK nna Chmielewska, SGH, 2016 1 Inwestorzy indywidualni na GPW Ok 13% obrotu na rynku podstawowym (w
Korekty prognoz finansowych a kształtowanie się kursów akcji na GPW
Adam Szyszka Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Katedra Inwestycji i Rynków Kapitałowych Korekty prognoz finansowych a kształtowanie się kursów akcji na GPW 1. Wprowadzenie W poprzednim numerze nrk przedstawiłem
Inwestycje finansowe. Wycena obligacji. Stopa zwrotu z akcji. Ryzyko.
Inwestycje finansowe Wycena obligacji. Stopa zwrotu z akcji. yzyko. Inwestycje finansowe Instrumenty rynku pieniężnego (np. bony skarbowe). Instrumenty rynku walutowego. Obligacje. Akcje. Instrumenty pochodne.
Efekt wartości księgowej do rynkowej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie
dr Mieczysław Kowerski Katedra Informatyki i Inżynierii Wiedzy Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu Efekt wartości na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie Wprowadzenie Zgodnie z
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 640 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 38 2011
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 640 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 38 2011 LESZEK CZERWONKA WEZWANIA DO SPRZEDAŻY AKCJI CENY WEZWAŃ A NADZWYCZAJNE STOPY ZWROTU Wprowadzenie Kadra
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 761 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 761 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 60 2013 PAWEŁ SEKUŁA SZACOWANIE EFEKTU WIELKOŚCI SPÓŁKI NA GPW W WARSZAWIE Słowa kluczowe: premia za wielkość
MICHAŁ LEWANDOWICZ, KRZYSZTOF BOROWSKI (SGH) ANALIZA ZJAWISKA NADREAKCJI RYNKU NA GPW W WARSZAWIE W OKRESIE WSTĘP
MICHAŁ LEWANDOWICZ, KRZYSZTOF BOROWSKI (SGH) ANALIZA ZJAWISKA NADREAKCJI RYNKU NA GPW W WARSZAWIE W OKRESIE 1992-2014 WSTĘP Na współczesnych rynkach finansowych często stosowane są strategie inwestowania
Fundusze ETF w Polsce październik 2012 r. (Exchange-traded funds in Poland October 2012)
1.1.12 2.1.12.1.12 4.1.12 5.1.12 8.1.12 9.1.12 1.1.12 11.1.12 12.1.12 15.1.12 16.1.12 17.1.12 18.1.12 19.1.12 22.1.12 2.1.12 24.1.12 25.1.12 26.1.12 29.1.12.1.12 1.1.12 listopada 212 r. Fundusze ETF w
Fundusze 2w1 za czy przeciw?
Open Finance, 12.02.2009 r. Fundusze 2w1 za czy przeciw? Fundusze mieszane zrównoważone i stabilnego wzrostu są najczęściej wybieranym typem funduszy inwestycyjnych w naszym kraju. Alternatywą dla nich
Fundusze ETF w Polsce grudzień 2012 r. (Exchange-traded funds in Poland December 2012)
stycznia r. Fundusze ETF w Polsce grudzień r. (Exchange-traded funds in Poland December ) Rynek wtórny Po fatalnym listopadzie, w grudniu wartość obrotów sesyjnych tytułami uczestnictwa trzech funduszy
Porównanie opłacalności kredytu w PLN i kredytu denominowanego w EUR Przykładowa analiza
Porównanie opłacalności kredytu w PLN i kredytu denominowanego w EUR Przykładowa analiza Opracowanie: kwiecień 2016r. www.strattek.pl strona 1 Spis 1. Parametry kredytu w PLN 2 2. Parametry kredytu denominowanego
CU Gwarancja Globalne Inwestycje III
W ofercie od 25 sierpnia do 19 września 2008 roku. Produkty gwarantowane CU Gwarancja Globalne Inwestycje III Dzięki mechanizmowi zabezpieczenia korzystnych stóp zwrotu i jednoczesnej ochronie 100% wpłaconego
Wycena opcji. Dr inż. Bożena Mielczarek
Wycena opcji Dr inż. Bożena Mielczarek Stock Price Wahania ceny akcji Cena jednostki podlega niewielkim wahaniom dziennym (miesięcznym) wykazując jednak stały trend wznoszący. Cena może się doraźnie obniżać,
System transakcyjny oparty na średnich ruchomych. ś h = + + + + gdzie, C cena danego okresu, n liczba okresów uwzględnianych przy kalkulacji.
Średnie ruchome Do jednych z najbardziej znanych oraz powszechnie wykorzystywanych wskaźników analizy technicznej, umożliwiających analizę trendu zaliczyć należy średnie ruchome (ang. moving averages).
Fundusze ETF w Polsce listopad 2012 r. (Exchange-traded funds in Poland November 2012)
2.11.12 5.11.12 6.11.12 7.11.12 8.11.12 9.11.12 12.11.12 1.11.12 14.11.12 15.11.12 16.11.12 19.11.12 2.11.12 21.11.12 22.11.12 2.11.12 26.11.12 27.11.12 28.11.12 29.11.12.11.12 1 grudnia 212 r. Fundusze
Pierwszy indeks polskiego rynku sztuki
Pierwszy indeks polskiego rynku sztuki Kaja Retkiewicz-Wijtiwiak XI Warszawskie Targi Sztuki 12 października 2013 Współczesny rynek sztuki w Polsce Młody rynek: Pierwsze aukcje miały miejsce w 1988 r.
Sprawy organizacyjne
Sprawy organizacyjne forma zajęć warunki uczestnictwa warunki zaliczenia Modelowanie Rynków Finansowych 1 Hipoteza Random Walk na wschodzących rynkach Europejskich Graham Smith, Hyun-Jung Ryoo (2003) Variance
Strategia DALI no Bogey
Strategia DALI no Bogey CEL: Wysoki potencjał zysków, przy ograniczonym ryzyku OSIĄGNIĘCIA: Największa historyczna roczna strata: -16,64%, średnio roczny zysk z ostatnich 10 lat: +14,02%, zysk skumulowany
Teoria portfelowa H. Markowitza
Aleksandra Szymura szymura.aleksandra@yahoo.com Teoria portfelowa H. Markowitza Za datę powstania teorii portfelowej uznaje się rok 95. Wtedy to H. Markowitz opublikował artykuł zawierający szczegółowe
Emocje, czy chłodna kalkulacja
Emocje, czy chłodna kalkulacja zasady podejmowania decyzji inwestycyjnych Dr Robert Jagiełło Warszawa, 28 sierpnia 2012 r. Plan Podstawy analizy technicznej wykresy, formacje, Podstawy analizy behawioralnej
Podstawowe pojęcia Testy hipotezy o efektywności Bąble spekulacyjne. Efektywność rynku. Jerzy Mycielski. 12 października 2017
12 października 2017 Rodzaje efektywności rynkowej (Fama 1970) Problem hipotezy łącznej Rodzaje efektywności rynkowej (Fama 1970) Efektywność słaba: ceny na rynkach finansowych odzwierciedlają całą informację
ANALIZA SPÓŁEK 21.08.2006. Witam.
ANALIZA SPÓŁEK 21.08.2006 Witam. DWORY Spółka zadebiutowała na GPW w grudniu 2004 roku. Przez pierwszych dziesięć miesięcy notowania przebiegały w bardzo wąskiej stabilizacji. Cena akcji wahała się pomiędzy
Prace magisterskie 1. Założenia pracy 2. Budowa portfela
1. Założenia pracy 1 Założeniem niniejszej pracy jest stworzenie portfela inwestycyjnego przy pomocy modelu W.Sharpe a spełniającego następujące warunki: - wybór akcji 8 spółek + 2 papiery dłużne, - inwestycja
OPCJE MIESIĘCZNE NA INDEKS WIG20
OPCJE MIESIĘCZNE NA INDEKS WIG20 1 TROCHĘ HISTORII 1973 Fisher Black i Myron Scholes opracowują precyzyjną metodę obliczania wartości opcji słynny MODEL BLACK/SCHOLES 2 TROCHĘ HISTORII 26 kwietnia 1973
System transakcyjny oparty na wskaźnikach technicznych
Druga połowa ubiegłego stulecia upłynęła pod znakiem dynamicznego rozwoju rynków finansowych oraz postępującej informatyzacji społeczeństwa w skali globalnej. W tym okresie, znacząco wrosła liczba narzędzi
Krzywa dochodowości. Kontrakty na obligacje w praktyce. Jesteś tu: Bossafx.pl» Edukacja» Magazyn Bossa
Jesteś tu: Bossafx.pl» Edukacja» Magazyn Bossa Kontrakty na obligacje w praktyce Wielu inwestorów postrzega, obligacje skarbowe, jako mało atrakcyjne instrumenty, na których nie ma dużej zmienności. Innymi
Aviva Gwarancja Akcje Europejskie
inwestycje Aviva Gwarancja Akcje Europejskie W ofercie od 15 czerwca do 10 lipca 2009 roku AVIVA_Gwarancja_broszura_A4x8_v05.indd 1 2009-06-05 17:34:28 Recepta na sukces jest prosta buduj mosty zamiast
Ekonomista 2014/4. Benedykt Puczkowski. Efekt regresji do średniej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie przed i po kryzysie finansowym
Benedykt Puczkowski Anna Rutkowska-Ziarko Alicja Cichocka* Efekt regresji do średniej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie przed i po kryzysie finansowym Wstęp Hipoteza efektywnego rynku zakłada,
WPŁYW EFEKTU STYCZNIA NA WIG20 12
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŁÓDZKIEJ Nr 1214 ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE, z. 67 2017 BERENIKA KARASZKIEWICZ IWONA STANIEC Katedra Zarządzania Politechnika Łódzka WPŁYW EFEKTU STYCZNIA NA WIG20 12 Celem
Fundusze ETF w Polsce sierpień 2012 r. (Exchange-traded funds in Poland August 2012)
1.8.12 2.8.12.8.12 6.8.12 7.8.12 8.8.12 9.8.12 1.8.12 1.8.12 14.8.12 16.8.12 17.8.12 2.8.12 21.8.12 22.8.12 2.8.12 24.8.12 27.8.12 28.8.12 29.8.12.8.12 1.8.12 28 września 212 r. Fundusze ETF w Polsce sierpień
Inwestowanie społecznie odpowiedzialne jako strategia alokacji długoterminowych oszczędności emerytalnych
Inwestowanie społecznie odpowiedzialne jako strategia alokacji długoterminowych oszczędności emerytalnych dr Tomasz Jedynak Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie Warszawa, 21 czerwiec 2016 r. Agenda 1. Przesłanki
Analiza inwestycji i zarządzanie portfelem SPIS TREŚCI
Analiza inwestycji i zarządzanie portfelem Frank K. Reilly, Keith C. Brown SPIS TREŚCI TOM I Przedmowa do wydania polskiego Przedmowa do wydania amerykańskiego O autorach Ramy książki CZĘŚĆ I. INWESTYCJE
ANALIZA WYBRANYCH MIAR RYZYKA PŁYNNOŚCI DLA AKCJI NOTOWANYCH NA GPW W WARSZAWIE W LATACH
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS nr 323 2013 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia tendencje światowe a rynek polski ISSN 1899-3192
QUERCUS Multistrategy FIZ Emisja nowych certyfikatów: 7-29 IV 2016 r. Cena emisyjna: 1027,26 zł Minimalna liczba certyfikatów: 10 sztuk
QUERCUS Multistrategy FIZ Emisja nowych certyfikatów: 7-29 IV 2016 r. Cena emisyjna: 1027,26 zł Minimalna liczba certyfikatów: 10 sztuk dr hab. Sebastian Buczek, Prezes Zarządu Quercus TFI S.A. Warszawa,
Inwestowanie w obligacje
Inwestowanie w obligacje Ile zapłacić za obligację aby uzyskać oczekiwaną stopę zwrotu? Jaką stopę zwrotu uzyskamy kupując obligację po danej cenie? Jak zmienią się ceny obligacji, kiedy Rada olityki ieniężnej
ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII Streszczenie W artykule przedstawiono
Akademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Strategie inwestycyjne na rynku kapitałowym dr Dominika Kordela Uniwersytet Szczeciński 31 marzec 2016 r. Plan wykładu Rynek kapitałowy a rynek finansowy Instrumenty rynku kapitałowego
OGŁOSZENIE O ZMIANACH STATUTU SFIO AGRO Kapitał na Rozwój
Warszawa, 31 lipca 2013 r. OGŁOSZENIE O ZMIANACH STATUTU SFIO AGRO Kapitał na Rozwój Niniejszym Towarzystwo Funduszy Inwestycyjnych AGRO Spółka Akcyjna z siedzibą w Warszawie ogłasza poniższe zmiany statutu
Ranking funduszy inwestycyjnych (sierpień 2018)
FUNDUSZE INWESTYCYJNE ZWIĘKSZAMY WARTOŚĆ INFORMACJI Ranking funduszy inwestycyjnych (sierpień 2018) września W sierpniowym Rankingu Analiz Online nadaliśmy 380 ocen funduszom inwestycyjnym w horyzoncie
Zyskowność i statystyczna istotność reguł analizy technicznej
Katarzyna Sagan nr albumu: 240006 Robert Chyliński nr albumu: 239779 Zyskowność i statystyczna istotność reguł analizy technicznej White's Reality Check Praca zaliczeniowa wykonana w ramach przedmiotu:
Optymalizacja parametrów w strategiach inwestycyjnych dla event-driven tradingu dla odczytu Australia Employment Change
Raport 4/2015 Optymalizacja parametrów w strategiach inwestycyjnych dla event-driven tradingu dla odczytu Australia Employment Change autor: Michał Osmoła INIME Instytut nauk informatycznych i matematycznych
Ocena nadzoru właścicielskiego Rating PINK 2010Y
Ocena nadzoru właścicielskiego Rating PINK 2010Y analiza danych na dzień 20 czerwca 2011 roku W tym tygodniu Polski Instytut Nadzoru Korporacyjnego (PINK) postanowił po raz pierwszy opublikować stopy zwrotu
Materiały uzupełniające do
Dźwignia finansowa a ryzyko finansowe Przedsiębiorstwo korzystające z kapitału obcego jest narażone na ryzyko finansowe niepewność co do przyszłego poziomu zysku netto Materiały uzupełniające do wykładów
Matematyka bankowa 1 1 wykład
Matematyka bankowa 1 1 wykład Dorota Klim Department of Nonlinear Analysis, Faculty of Mathematics and Computer Science, University of Łódź, Banacha 22, 90-238 Łódź, Poland E-mail address: klimdr@math.uni.ldz.pl
CU Gwarancja Nowe Horyzonty
inwestycje Produkty gwarantowane CU Gwarancja Nowe Horyzonty W ofercie od 9 marca do 3 kwietnia 2009 roku Dzięki ochronie 100% wpłaconego kapitału możesz osiągać stabilne zyski wbrew obecnym trendom rynkowym
Alchemia funduszy ETF / SEZONOWOŚĆ NA GIEŁDZIE
Alchemia funduszy ETF / SEZONOWOŚĆ NA GIEŁDZIE "Sell in May and go away" co znaczy sprzedawaj w maju, stare, dobre giełdowe powiedzenie, które pozostaje ciągle prawdziwe. Prawidłowość, iż giełdy mają tendencje
Piąty z rzędu wzrost cen mieszkań
KOMENTARZ Open Finance, 08.06.2010 r. Piąty z rzędu wzrost cen mieszkań Indeks cen mieszkań stworzony przez Open Finance wzrósł w maju po raz piąty z rzędu tym razem o 0,7 proc. Towarzyszył temu wzrost
OPCJE W to też możesz inwestować na giełdzie
OPCJE NA WIG 20 W to też możesz inwestować na giełdzie GIEŁDAPAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH WARSZAWIE OPCJE NA WIG 20 Opcje na WIG20 to popularny instrument, którego obrót systematycznie rośnie. Opcje dają ogromne
Struktura terminowa rynku obligacji
Krzywa dochodowości pomaga w inwestowaniu w obligacje Struktura terminowa rynku obligacji Wskazuje, które obligacje są atrakcyjne a których unikać Obrazuje aktualną sytuację na rynku długu i zmiany w czasie
Metody niedyskontowe. Metody dyskontowe
Metody oceny projektów inwestycyjnych TEORIA DECYZJE DŁUGOOKRESOWE Budżetowanie kapitałów to proces, który ma za zadanie określenie potrzeb inwestycyjnych przedsiębiorstwa. Jest to proces identyfikacji
Porównanie metod szacowania Value at Risk
Porównanie metod szacowania Value at Risk Metoda wariancji i kowariancji i metoda symulacji historycznej Dominika Zarychta Nr indeksu: 161385 Spis treści 1. Wstęp....3 2. Co to jest Value at Risk?...3
W okresie pierwszych dwóch i pół roku istnienia funduszu ponad 50% podmiotów było lepszych od średniej.
W okresie pierwszych dwóch i pół roku istnienia funduszu ponad 50% podmiotów było lepszych od średniej. Istnieje teoria, że fundusze inwestycyjne o stosunkowo krótkiej historii notowań mają tendencję do
ANALIZA SPÓŁEK Witam.
ANALIZA SPÓŁEK 24.04.2006 Witam. NOWAGALA Czytelnicy moich analiz już zauważyli, że lubię wykresy tygodniowe. Taki też zastosowałem przy analizie tej spółki. Nowagala miała swój debiut w lipcu 2004 roku.
Asset Management z domem maklerskim DIF Broker S.A.
Asset Management z domem maklerskim DIF Broker S.A. Geneza W czasie ostatniego okresu bessy do marca 2009, amerykańskie indeks Dow Jones stracił na wartości 54%, wielu inwestorów dowiedziało się, iż zarządzanie
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 50 2012 ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 5 212 EWA DZIAWGO ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE Wprowadzenie Proces globalizacji rynków finansowych stwarza
Podstawy inwestowania na rynku Forex, rynku towarowym oraz kontraktów CFD
Podstawy inwestowania na rynku Forex, rynku towarowym oraz Poradnik Inwestora Numer 12 Admiral Markets Sp. z o.o. ul. Aleje Jerozolimskie 133 lok.34 02-304 Warszawa e-mail: Info@admiralmarkets.pl Tel.
Podstawy inwestowania na rynku Forex, rynku towarowym oraz kontraktów CFD
Podstawy inwestowania na rynku Forex, rynku towarowym oraz Poradnik Inwestora Numer 10 Admiral Markets Sp. z o.o. ul. Aleje Jerozolimskie 133 lok.34 02-304 Warszawa e-mail: Info@admiralmarkets.pl Tel.
Market Multiples Review
Sierpień Market Multiples Review Sektor energetyczny Charakterystyka sektora sektor energetyczny Zapraszamy Państwa do zapoznania się z raportem Market Multiples Review na temat kształtowania się mnożników
Nazwa UFK: Data sporządzenia dokumentu: Fundusz Akcji r.
Załącznik do Dokumentu zawierającego kluczowe informacje Ubezpieczeniowe fundusze kapitałowe Umowa dodatkowa na życie z ubezpieczeniowymi funduszami kapitałowymi (UFK) zawierana z umową ubezpieczenia Twoje
MACD wskaźnik trendu
MACD wskaźnik trendu Opracowany przez Geralda Appela oscylator MACD (Moving Average Convergence/Divergence) to jeden z najpopularniejszych wskaźników analizy technicznej. Jest on połączeniem funkcji oscylatora
W tym roku dywidendowe żniwa będą wyjątkowo obfite.
W tym roku dywidendowe żniwa będą wyjątkowo obfite. Ostatnio prawie każdego dnia inwestorzy dowiadują się, że przypada termin ustalenia prawa do dywidendy lub jej wypłaty przez kolejne spółki. Czy wiesz,
Efektywność wybranych funduszy akcji małych i średnich spółek w latach 2010 2014
DOI:10.17951/h.2015.49.4.413 ANNALES UNIVERSITATIS MARIAE CURIE-SKŁODOWSKA LUBLIN POLONIA VOL. XLIX, 4 SECTIO H 2015 Politechnika Koszalińska, Wydział Nauk Ekonomicznych agnieszka.moskal@tu.koszalin.pl,
Grupa LOTOS od ponad 10 lat na GPW
Grupa LOTOS od ponad 10 lat na GPW Akcje Grupy LOTOS notowane są na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (GPW) od czerwca 2005 roku. Znajdujemy się w indeksie WIG20, czyli 20 największych
Czy inwestorzy wierzą analitykom? Analiza reakcji inwestorów na rekomendacje giełdowe na GPW w Warszawie *
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 862 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 75 (2015) DOI: 10.18276/frfu.2015.75-09 s. 111 121 Czy inwestorzy wierzą analitykom? Analiza reakcji inwestorów
Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie oferuje inwestorom nową możliwość zawierania transakcji.
Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie oferuje inwestorom nową możliwość zawierania transakcji. Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie oferuje inwestorom nową możliwość zawierania transakcji. Od
CU Gwarancja Mistrzowie Inwestowania
W ofercie od 25 sierpnia do 19 września 2008 roku. Produkty gwarantowane CU Gwarancja Mistrzowie Inwestowania Mogę zarabiać, korzystając z wiedzy i doświadczenia liderów światowych inwestycji. Najważniejsze
Zarządzanie Kapitałem
Zarządzanie kapitałem kluczem do sukcesu W trakcie prac nad tworzeniem profesjonalnego systemu transakcyjnego niezbędne jest, aby uwzględnić w nim odpowiedni model zarządzania kapitałem (ang. money management).
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
ANALIZA SPÓŁEK 20.02.2006. Witam.
ANALIZA SPÓŁEK 20.02.2006 Witam. VISTULA Trend wzrostowy na akcjach spółki VISTULA jest bardzo ostrożny. Moją uwagę na tą spółkę zwróciła świeczka z dnia 13 stycznia. Kurs akcji poszedł wtedy w górę o
β i oznaczmy współczynnik Beta i-tego waloru, natomiast przez β w - Betę całego portfela. Wykaż, że prawdziwa jest następująca równość
Zestaw 7 1. (Egzamin na doradcę inwestycyjnego, I etap, 2013) Współczynnik beta akcji spółki ETA wynosi 1, 3, a stopa zwrotu z portfela rynkowego 9%. Jeżeli oczekiwna stopa zwrotu z akcji spółki ETA wynosi
Do końca 2003 roku Giełda wprowadziła promocyjne opłaty transakcyjne obniżone o 50% od ustalonych regulaminem.
Opcje na GPW 22 września 2003 r. Giełda Papierów Wartościowych rozpoczęła obrót opcjami kupna oraz opcjami sprzedaży na indeks WIG20. Wprowadzenie tego instrumentu stanowi uzupełnienie oferty instrumentów
ROC Rate of Charge. gdzie ROC wskaźnik szybkości zmiany w okresie n, x n - cena akcji na n-tej sesji,
ROC Rate of Charge Analityk techniczny, który w swej analizie opierałby się wyłącznie na wykresach uzyskiwałby obraz możliwości inwestycyjnych obarczony sporym ryzykiem. Wnioskowanie z wykresów bazuje
Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty. Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Plan prezentacji 1. Opis metody wyceny opcji rzeczywistej
Efektywność rynku w przypadku FOREX Weryfikacja hipotezy o efektywności dla FOREX FOREX. Jerzy Mycielski. 4 grudnia 2018
4 grudnia 2018 Zabezpieczony parytet stóp procentowych (CIP - Covered Interest Parity) Warunek braku arbitrażu: inwestycja w złotówkach powinna dać tę samą stopę zwrotu co całkowicie zabezpieczona inwestycja
WYKORZYSTANIE ANALIZY TECHNICZNEJ W PROCESIE PODEJMOWANIA DECYZJI INWESTYCYJNYCH NA PRZYKŁADZIE KGHM POLSKA MIEDŹ S.A.
Uniwersytet Wrocławski Wydział Prawa, Administracji i Ekonomii Instytut Nauk Ekonomicznych Zakład Zarządzania Finansami Studia Stacjonarne Ekonomii pierwszego stopnia Krzysztof Maruszczak WYKORZYSTANIE
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego