Multifaktormodell för förväntad aktieavkastning

Det råder vitt skilda meningar om tekniken för beräkning av den förväntade aktieavkastningen. Å ena sidan finns de som påstår att marknaden är effektiv, d v s att ny information återspeglas i aktiepriser på ett snabbt och effek- tivt sätt. Det lönar sig helt enkelt inte att försöka ”slå” marknaden g...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Alexandersson, Ulf, Obradovic, Natasha
Format: Others
Language:Swedish
Published: Linköpings universitet, Ekonomiska institutionen 2005
Subjects:
EMH
Online Access:http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-2738
id ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-liu-2738
record_format oai_dc
spelling ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-liu-27382013-01-08T13:11:59ZMultifaktormodell för förväntad aktieavkastningsweMultifactor Model for Expected Stock ReturnAlexandersson, UlfObradovic, NatashaLinköpings universitet, Ekonomiska institutionenLinköpings universitet, Ekonomiska institutionenEkonomiska institutionen2005Business and economicsfaktormodellaktieavkastningCAPMEMHmarknadseffektivitetanomalierekonometrifinansieringEkonomiBusiness and economicsEkonomiDet råder vitt skilda meningar om tekniken för beräkning av den förväntade aktieavkastningen. Å ena sidan finns de som påstår att marknaden är effektiv, d v s att ny information återspeglas i aktiepriser på ett snabbt och effek- tivt sätt. Det lönar sig helt enkelt inte att försöka ”slå” marknaden genom att tillämpa några analysmetoder som helst. Andra avfärdar den effektiva marknadshypotesen och hävdar att det finns beprövade metoder med vars hjälp felprissättningar kan upptäckas och därmed ovanligt stora vinster tjänas. Syftet med denna studie är att, med en multifaktormodell, testa huruvida aktieavkastningen kan förutses med hjälp av företagsspecifika nyckeltal. Studien grundar sig på tvärsnittsdata, d v s månadsdata för företagsspecifika nyckeltal för de 68 företag noterade på Stockholmsbörsen. Tidsperioden, för vilken modellen testas, sträcker sig från februari 1996 – oktober 2004. Modellen söker förklara variationen i avkastningen samt förutse den förväntade avkastningen med hjälp av multipelregressionsanalys där förklaringsvariabler består av företagsspecifika nyckeltal. Det som konstateras är att modellens förmåga att förutse den förväntade avkastningen ökar avsevärt mot slutet av den undersökta perioden. En tänkbar implikation för modellen som undersöks i denna studie är ett förenklat urval av aktier som skulle bilda en optimal portfölj, förutsatt dess precision. Modellen ger eventuellt indikation på olika prissättningsanomalier, vars förekomster är svåra att upptäcka då de varierar över tiden och uppvisar olika mönster och samband med den faktiska och förväntade avkastningen. Att olika variabler över tiden uppvisar starkare och svagare samband med den faktiska avkastningen kan tyda på att anomalier är ostabila, vilket talar för en effektiv marknad. Student thesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesistexthttp://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-2738application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccess
collection NDLTD
language Swedish
format Others
sources NDLTD
topic Business and economics
faktormodell
aktieavkastning
CAPM
EMH
marknadseffektivitet
anomalier
ekonometri
finansiering
Ekonomi
Business and economics
Ekonomi
spellingShingle Business and economics
faktormodell
aktieavkastning
CAPM
EMH
marknadseffektivitet
anomalier
ekonometri
finansiering
Ekonomi
Business and economics
Ekonomi
Alexandersson, Ulf
Obradovic, Natasha
Multifaktormodell för förväntad aktieavkastning
description Det råder vitt skilda meningar om tekniken för beräkning av den förväntade aktieavkastningen. Å ena sidan finns de som påstår att marknaden är effektiv, d v s att ny information återspeglas i aktiepriser på ett snabbt och effek- tivt sätt. Det lönar sig helt enkelt inte att försöka ”slå” marknaden genom att tillämpa några analysmetoder som helst. Andra avfärdar den effektiva marknadshypotesen och hävdar att det finns beprövade metoder med vars hjälp felprissättningar kan upptäckas och därmed ovanligt stora vinster tjänas. Syftet med denna studie är att, med en multifaktormodell, testa huruvida aktieavkastningen kan förutses med hjälp av företagsspecifika nyckeltal. Studien grundar sig på tvärsnittsdata, d v s månadsdata för företagsspecifika nyckeltal för de 68 företag noterade på Stockholmsbörsen. Tidsperioden, för vilken modellen testas, sträcker sig från februari 1996 – oktober 2004. Modellen söker förklara variationen i avkastningen samt förutse den förväntade avkastningen med hjälp av multipelregressionsanalys där förklaringsvariabler består av företagsspecifika nyckeltal. Det som konstateras är att modellens förmåga att förutse den förväntade avkastningen ökar avsevärt mot slutet av den undersökta perioden. En tänkbar implikation för modellen som undersöks i denna studie är ett förenklat urval av aktier som skulle bilda en optimal portfölj, förutsatt dess precision. Modellen ger eventuellt indikation på olika prissättningsanomalier, vars förekomster är svåra att upptäcka då de varierar över tiden och uppvisar olika mönster och samband med den faktiska och förväntade avkastningen. Att olika variabler över tiden uppvisar starkare och svagare samband med den faktiska avkastningen kan tyda på att anomalier är ostabila, vilket talar för en effektiv marknad.
author Alexandersson, Ulf
Obradovic, Natasha
author_facet Alexandersson, Ulf
Obradovic, Natasha
author_sort Alexandersson, Ulf
title Multifaktormodell för förväntad aktieavkastning
title_short Multifaktormodell för förväntad aktieavkastning
title_full Multifaktormodell för förväntad aktieavkastning
title_fullStr Multifaktormodell för förväntad aktieavkastning
title_full_unstemmed Multifaktormodell för förväntad aktieavkastning
title_sort multifaktormodell för förväntad aktieavkastning
publisher Linköpings universitet, Ekonomiska institutionen
publishDate 2005
url http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-2738
work_keys_str_mv AT alexanderssonulf multifaktormodellforforvantadaktieavkastning
AT obradovicnatasha multifaktormodellforforvantadaktieavkastning
AT alexanderssonulf multifactormodelforexpectedstockreturn
AT obradovicnatasha multifactormodelforexpectedstockreturn
_version_ 1716511615822594048