Analiza dyskryminacyjna w prognozowaniu cen akcji

Transkrypt

1 Dorota Wiśniewska Analiza dyskryminacyjna w prognozowaniu cen akcji Nowa koncepcja konstruowania prognoz jakościowych

2 2

3 SPIS TREŚCI WSTĘP... 5 ROZDZIAŁ 1 PROGNOZOWANIE ZMIAN CEN AKCJI W ŚWIETLE ZNANYCH KONCEPCJI RYNKU KAPITAŁOWEGO Istota i przesłanki prognostyczne analizy technicznej Istota i przesłanki prognostyczne analizy fundamentalnej Ceny akcji w świetle hipotezy rynków efektywnych Reakcje inwestorów i wycena akcji w świetle finansów behawioralnych...54 ROZDZIAŁ 2 PROGNOZOWANIE WYNIKÓW INWESTYCYJNYCH W KONTEKŚCIE ZAGADNIEŃ KLASYFIKACJI I NALIZY DYSKTYMINACYJNEJ Idea i pojęcie dyskryminacji, klasyfikacji oraz analizy dyskryminacyjnej ZałoŜenia i ograniczenia liniowej funkcji dyskryminacyjnej Konstrukcja liniowej funkcji dyskryminacyjnej i klasyfikacyjnej Dobór zmiennych opisujących do funkcji dyskryminacyjnej Weryfikacja statystyczna i ocena jakości funkcji dyskryminacyjnej Analiza dyskryminacyjna w historii prognozowania zjawisk rynku kapitałowego Połączenie analizy dyskryminacyjnej i analizy technicznej jako nowa propozycja w zakresie konstruowania prognoz zmian cen akcji ROZDZIAŁ 3 OPTYMALIZACJA WSKAŹNIKÓW TECHNICZNYCH NA POTRZEBY ANALIZY DYSKRYMINACYJNEJ Istota i kryterium optymalizacji parametrów wskaźników technicznych Przedmiot i zakres badań empirycznych Prezentacja i analiza wyników Ogólna charakterystyka przebiegu funkcji celu Wyniki optymalizacji a horyzont czasowy prognozy i sposób definicji klas Ocena moŝliwości standardyzacji wskaźników technicznych

4 Wyniki optymalizacji w świetle własności dyskryminacyjnych typowych wskaźników technicznych ROZDZIAŁ 4 SZACOWANE FUNKCJE DYSKRYMINACYJNE I OCENA ICH JAKOŚCI Procedura doboru zmiennych do szacowanych funkcji Prezentacja i analiza wyników Ocena jakości funkcji dyskryminacyjnych w świetle metod wnioskowania o centroidach populacji Ocena trafności klasyfikacji w przedziale uczącym Ocena trafności klasyfikacji w przedziale walidacyjnym Jakość funkcji dyskryminacyjnej a wielkość i płynność spółki ROZDZIAŁ 5 PRAKTYCZNE ASPEKTY STOSOWANIA PROPONOWANEJ JAKOŚCIOWEJ METODY PROGNOZOWANIA Potencjalne przyczyny błędów klasyfikacji WspółzaleŜność i niestacjonarność zmiennych dyskryminujących Znaczenie zakresu czasowego analiz Rozkład wskaźników technicznych Efekty zastosowania analizy dyskryminacyjnej w czasie Kryzysu Finansowego Zakres i przedmiot badań w czasie kryzysu Prezentacja i ocena jakości prognoz ZAKOŃCZENIE Bibliografia

5 WSTĘP Zrozumienie procesów generujących zmiany cen na giełdach papierów wartościowych było celem wielu zarówno praktyków, jak i teoretyków. Rozwinięte koncepcje rynku kapitałowego, takie jak koncepcja błądzenia losowego, koncepcja rynków efektywnych, teoria chaosu, czy teŝ koncepcja finansów behawioralnych stanowią ambitne próby wyjaśnienia natury rynku giełdowego i prawdopodobnie ułatwiają zrozumienie procesów, które na nim zachodzą. Nie dają one jednak Ŝadnej gwarancji, a nawet obietnicy, zwiększenia precyzji prognozowania stóp zwrotu. Co więcej, opinie dotyczące moŝliwości prognozowania zmian cen walorów, są bardzo podzielone. Z jednej strony, zwolennicy hipotezy rynków efektywnych juŝ od lat 60-tych XX wieku próbują gromadzić dowody na to, Ŝe prognozowanie nie tylko stóp zwrotu, ale i kierunku zmian cen, w warunkach tzw. rynku efektywnego, nie jest moŝliwe (dowody te w duŝej mierze opierają się na badaniu przypadkowego charakteru zmian cen oraz na weryfikacji skuteczności wybranych narzędzi analizy technicznej). Z drugiej strony, wyniki badań, mające potwierdzać hipotezę rynków efektywnych, często okazywały się dyskusyjne. Krytkę wzbudzało, między innymi, nadmierne upraszczanie analizy technicznej w badaniach poświęconych weryfikacji skuteczności technicznych strategii inwestycyjnych. RozwaŜając moŝliwość przewidywania ruchów cen, nie moŝna jednak pominąć faktu, Ŝe kaŝdego dnia rzesza praktyków (maklerów, doradców czy inwestorów) analizuje wykresy kursów giełdowych, próbując poprzez zastosowanie analizy technicznej zidentyfikować punkty zwrotne i momenty odpowiednie dla sprzedaŝy lub kupna danego waloru. Prawdopodobnie równie liczną rzeszę stanowią ci, którzy poprzez zastosowanie analizy fundamentalnej poszukują tych walorów, których ceny są w danym momencie niedoszacowane lub przeszacowane i podejmują decyzje inwestycyjne, ufając, Ŝe rynek skoryguje rozbieŝności między wartością wewnętrzną akcji a ceną rynkową. Autorka niniejszej ksiąŝki jest przekonana, Ŝe poszukiwanie metod prognozowania cen walorów jest sprawą otwartą. Na pewno nowe moŝliwości kreuje postęp w dziedzinie informatyki (czego wyrazem jest na przykład podejmowanie prób konstruowania sieci neuronowych). Osobiście, skłania się ona jednak ku opinii, Ŝe konstrukcja precyzyjnych prognoz ilościowych (czyli precyzyjne ustalenie ceny waloru w przyszłości) nie jest moŝliwa. Jest jednocześnie przekonana, Ŝe warto zajmować się poszukiwaniem metod wyznaczania prognoz jakościowych, czyli np. prognoz kierunków zmian cen na giełdzie lub prognoz skali zmian. 5

6 Biorąc pod uwagę przedstawione powyŝej rozwaŝania, celem niniejszego opracowania nie stało się rozstrzygnięcie sporu o to, która ze znanych koncepcji rynku kapitałowego jest najwłaściwsza. Za waŝniejszą kwestię autorka uznała natomiast fakt, Ŝe kaŝda z tych koncepcji w pewnym okresie i przy pewnych załoŝeniach została uznana za tę, która powinna być brana pod uwagę przez inwestorów rynku kapitałowego. Wydaje się, Ŝe ich poznanie daje szansę lepszego zrozumienia, niewątpliwie skomplikowanych, procesów zachodzących na rynkach giełdowych. MoŜe równieŝ przyczynić się do powstania nowych koncepcji dotyczących moŝliwości prognozowania tych procesów. Prezentacja nowego pomysłu na to, w jaki sposób prognozować zmiany cen akcji jest niewątpliwie podstawowym wyróŝnikiem tego opracowania opracowania, które składa się z dwóch odróŝniających się charakterem części: teoretycznej i metodologiczno-praktycznej. Część teoretyczną stanowi pierwszy rozdział, w którym w sposób syntetyczny przedstawione zostały najbardziej znane podejścia do prognozowania rynku kapitałowego. Jako pierwsze przedstawiono najstarsze koncepcje zwolenników analizy technicznej i fundamentalnej koncepcje określane preskryptywnymi, bowiem dostarczają narzędzi analizy i prognozowania kursów. DuŜą wagę przywiązano przy tym do wskazania zalet i wad proponowanych metod. Następnie, uwaga została skupiona na koncepcji rynków efektywnych, która poddaje w wątpliwość sens stosowania jakichkolwiek metod analizy i jakichkolwiek strategii inwestycyjnych, mających na celu osiąganie ponadprzeciętnych zysków. Zaprezentowana została równieŝ najmłodsza z koncepcji, to jest koncepcja finansów behawioralnych, która odrzucając silne załoŝenie racjonalności inwestora, wskazuje na duŝe znaczenie psychiki ludzkiej i skłonności (inklinacji) behawioralnych dla procesu wyceny papierów wartościowych. Wszystkie zaprezentowane koncepcje mają pewną wspólną cechę. Przyjmują tak zwany paradygmat liniowości rynku 1 i stanowią waŝny głos w dyskusji nad moŝliwością prognozowania zmian cen. Co waŝne, autorka ma nadzieję, Ŝe lektura części teoretycznej przekona czytelnika, Ŝe opinie dotyczące moŝliwości prognozowania zmian cen walorów mają prawo być nadal podzielone. Celem części teoretycznej jest pokazanie, Ŝe poszukiwanie metod prognozowania cen walorów jest sprawą otwartą i Ŝadnej z koncepcji rynku kapitalowego nie moŝna wykluczyć, jak równieŝ skłonienie Czytelników ku opinii, Ŝe 1 Podstawą paradygmatu liniowego jest załoŝenie, Ŝe inwestorzy reagują na informację w sposób liniowy (proporcjonalny). Reakcja inwestorów następuje wtedy, gdy informacja zostanie odebrana, a nie jest powodem skumulowania się zdarzeń (nowych informacji). Za: E.F. Peters, Teoria chaosu a rynki kapitałowe. Nowe spojrzenia na cykle, ceny i ryzyko, WIG-Press, Warszawa, 1997, s. 29 6

7 konstrukcja precyzyjnych prognoz ilościowych (czyli precyzyjne ustalenie ceny waloru w przyszłości) nie jest moŝliwa. Część metodologiczo-empiryczna, którą stanowią rozdziały 2-5, poświęcona jest autorskiej metodzie ustalania prognoz jakościowych cen akcji, czyli prognoz kierunków zmian cen (lub w pewnym zakresie równieŝ prognoz skali zmian cen). W celu konstrukcji takich prognoz, zaproponowano nowatorskie zastosowanie analizy dyskryminacyjnej metody dość szeroko znanej, lecz wykorzystywanej, jak dotąd, przede wszystkim w naukach przyrodniczych i społecznych, jak równieŝ w celu diagnozowania schorzeń (w medycynie), czy teŝ w celu prognozowania upadłości przedsiębiorstw (w dziedzinie ekonomii). Zaproponowana metoda konstruowania prognoz jakościowych polega (najogólniej) na połączeniu analizy dyskryminacyjnej i wybranych narzędzi analizy technicznej, w celu rozdzielenia okresów notowań poszczególnych walorów na wyróŝnione klasy. W przeprowadzonych badaniach empirycznych przyjęto dwa główne sposoby definiowania klas, zgodnie z którymi, zaproponowana metoda miała umoŝliwić: - trafne rozdzielenie (innymi słowy: zidentyfikowanie, wskazanie) okresów poprzedzających wzrost cen danego waloru od okresów poprzedzających spadki jego cen (przypadek klasyfikacji kierunków zmian cen), - trafne rozdzielenie poprzedzających wzrost cen danego waloru, gwarantujący zwrot wyŝszy niŝ w przypadku inwestycji w walory wolne od ryzyka, od okresów poprzedzających zmiany cen, które by takiej zyskowności nie gwarantowały (przypadek ten określono klasyfikacją skali zmian cen). Dodatkowo postanowiono przyjąć róŝne horyzonty inwestycyjne (horyzonty prognozy), przez które rozumiana jest ilość sesji, w czasie których inwestor zamierza utrzymywać walor w portfelu, a jednocześnie ilość sesji, na podstawie których ustalony jest ostateczny wynik z inwestycji (ogólny kierunek lub skala zmian cen). Podstawowym celem części metodologiczo-empirycznej tego opracowania jest zatem rozpoznanie moŝliwości, jakie w zakresie prognozowania kierunków (jak równieŝ skali) krótko- i długookresowych zmian cen akcji na giełdzie daje połączenie dwóch typów analiz: analizy wskaźników technicznych i analizy dyskryminacyjnej. Z realizacją tego celu wiąŝe się realizacja kilku celów szczegółowych. Są nimi: - prezentacja idei dyskryminacji i analizy dyskryminacyjnej (rozdział 2), - identyfikacja tych narzędzi analizy technicznej, które mogą stanowić zmienne funkcji dyskryminacyjnej oraz wskazanie potencjalnych zalet takiego podejścia (rozdział 2), 7

8 - zaproponowanie, zastosowanie i ocena metody ustalania parametrów wskaźników technicznych, w celu ich dostosowania do przyjętego horyzontu inwestycyjnego (rozdział 3), - konstrukcja liniowych funkcji dyskryminacyjnych dla róŝnych horyzontów prognozy (jednosesyjnego, tygodniowego, dwutygodniowego, miesięcznego, kwartalnego, półrocznego i rocznego) oraz ocena ich jakości (rozdział 4), - porównanie wyników badań uzyskanych dla róŝnych spółek, w celu dokonania moŝliwych generalizacji (rozdział 3 i 4). Badaniom empiryczne zmierzały do weryfikacji następujących trzech hipotez badawczych: I. wskaźniki analizy technicznej mogą stanowić zmienne funkcji dyskryminacyjnej, konstruowanej w celu prognozowania kierunków zmian cen akcji na giełdzie; II. poprawę własności dyskryminacyjnych wskaźników technicznych moŝna uzyskać poprzez odpowiednią optymalizację sposobu ich (a dokładnie, poprzez optymalizację ich parametrów); III. indywidualne własności dyskryminacyjne wskaźników technicznych, jak równieŝ jakość funkcji dyskryminacyjnej (mierzona na przykład współczynnikiem trafnych klasyfikacji) zaleŝą od horyzontu czasowego prognozy i sposobu definiowania klas. Zasadniczą część badań empirycznych, mających na celu zweryfikowanie powyŝszego układu hipotez, przeprowadzono w pierwszej połowie 2008 roku. Badania te były obszerne. W ich ramach rozwiązano 1920 zadań decyzyjnych, których celem było zidentyfikowanie optymalnych parametrów wskaźników technicznych, czyli ustalenie ich opóźnień czasowych. KaŜde takie zadanie decyzyjne dotyczyło jednego z 16 analizowanych wskaźników, jednej z 15 wybranych spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie i jednego z 8 szczegółowych sposobów definiowania klas. Wskaźniki o zoptymalizowanych parametrach stały się następnie zmiennymi w funkcjach dyskryminacyjnych w części zasadniczej badań oszacowano w sumie 120 funkcji dyskryminacyjnych. Ocenę jakości oszacowanych liniowych funkcji dyskryminacyjnych przeprowadzono zarówno w przedziale uczącym (obejmującym 1506 sesji giełdowych w latach ), jak i w przedziale walidacyjnym (obejmującym około 500 sesji giełdowych w latach ). RozwaŜono równieŝ wpływ wielkości i płynności spółki na jakość funkcji dyskryminacyjnych. W ostatnim, szóstym rozdziale zasadnicza część badań empirycznych została uzupełniona o dodatkowe analizy, obejmujące swym zakresem lata Ich celem 8

9 było poznanie efektów zastosowania proponowanej metody w czasie Kryzysu Finansowego oraz ustalenie diagnozy fazy rynku w 2009 roku. W rozdziale tym wskazano równieŝ potencjalne przyczyny błędnych klasyfikacji. Część empiryczna tego opracowania, a zwłaszcza optymalizacja parametrów wskaźników technicznych, w celu poprawy ich własności dyskryminacyjnych, wiązała się ze Ŝmudnymi obliczeniami, a gotowe narzędzia optymalizacyjne niestety okazały się zawodne. W celu ułatwienia i przyspieszenia optymalizacji parametrów wskaźników technicznych opracowano program komputerowy, co zwiększa aplikacyjne walory proponowanej metody. Z kolei część obliczeń związana z szacowaniem parametrów funkcji dyskryminacyjnych i klasyfikacyjnych przeprowadzona została przy wykorzystaniu oprogramowania Statistica 8.0. W wyniku przeprowadzonych obliczeń, zgromadzono obszerną bazę wyników, której szczegółowa prezentacja okazała się niemoŝliwa. W rozdziałach dokonano zatem prezentacji tylko wybranych przykładów, skupiając się przede wszystkim na opisie i analizie wyników zbiorczych. Z wszystkimi wynikami szczegółowymi (przedstawionymi głównie w formie tabelarycznej) moŝna się zapoznać poprzez stronę internetową Warto równieŝ wyjaśnić, Ŝe zasadnicza cześć niniejszego opracowania jest efektem realizacji promotorskiego projektu badawczego: Ocena moŝliwości połączenia analizy technicznej i analizy dyskryminacyjnej w celu prognozowania zmian cen akcji na GPW w Warszawie, finansowanego ze środków na naukę Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa WyŜszego w latach (numer projektu N /3884). Kierownikiem projektu była prof. dr hab. Wiesława Przybylska-Kapuścińska. Za pomoc, wsparcie i zrozumienie, jakie Pani Profesor Wiesława Przybylska- Kapuścińska okazywała mi na kaŝdym etapie powstawania tej pracy naleŝą jej się wyrazy szczerych podziękowań bez jej zaangaŝowania i Ŝyczliwości nie doszłoby prawdopodobnie do publikacji tego opracowania. Za Ŝyczliwą ocenę i konstruktywne uwagi dziękuję równieŝ Recenzentom przygotowanej przeze mnie rozprawy doktorskiej: Profesorowi Waldemarowi Tarczyńskiemu i Profesorowi Witoldowi Jurkowi. Pragnę równieŝ podziękować Rodzinie, a zwłaszcza MęŜowi, za pomoc i poświęcenie dowody ich miłości. 9