Aktiesplit och överavkastning

Transkript

1 UPPSALA UNIVERSITET Företagsekonomiska institutionen Magisteruppsats 10p HT 2007 Aktiesplit och överavkastning Författare: Anders Juhlin Daniel Klein Handledare: Joachim Landström

2 Sammandrag Författarna har i denna studie tagit reda på om överavkastning kan påvisas i samband med tiden före och efter genomförandet av en aktiesplit. Efter ett avstamp i den effektiva marknadshypotesen och tidigare forskning inom området så har en eventstudie med hjälp av marknadsmodellen satts upp. Författarna har valt att använda data för en period på tio år bakåt i tiden och därefter rensat för felaktiga eller inkompletta observationer. Man kan därefter i resultatet statistiskt säkerställa att det föreligger överavkastning under perioden på ett år innan split-dag. Dock kan man inte påvisa överavkastning under någon av perioderna efter splitdagen. Något som till viss del överrensstämmer med tidigare forskning. 2

3 Innehållsförteckning SAMMANDRAG 2 INNEHÅLLSFÖRTECKNING 3 INLEDNING 4 BAKGRUND OCH PROBLEMATISERING 4 ANGREPPSSÄTT 5 SYFTE 5 TEORI 6 TIDIGARE FORSKNING 7 METOD 10 DATA OCH URVAL 10 EVENTMETODIK 11 ATT MÄTA ÖVERAVKASTNING 12 RESULTAT 15 SLUTSATS 20 KÄLLFÖRTECKNING 21 3

4 Inledning Bakgrund och problematisering Trots att aktiesplittar inte är en transaktion som förändrar det fundamentala värdet på ett bolag så har tidigare forskning kunnat påvisa att företag ändå verkar uppleva överavkastning i samband med just aktiesplittar. Några olika hypoteser om vilka faktorer som indirekt kan tänkas ligga bakom denna överavkastning har ställts upp och studier på den amerikanska marknaden har exempelvis visat på att aktiesplittar kan vara en pålitlig signal från ledning till allmänheten om goda framtidsutsikter. Beslut om aktiesplit är vanligast i bolag som under en period upplevt stark tillväxt 1 och till som följd fått aktiekurser som enligt företagsledningen är så pass stora och därför inte längre är smidiga att hantera för investerare 2. En aktie split blir således bolagets sätt att justera ner kursen mot ett mer normalt handelsintervall. Till viss del kan en split sända signaler till marknaden om att företagsledningen väntar sig en gynnsam framtida utveckling. Dock finns forskare som menar att dessa signaler snarare handlar om att hålla tillbaka investerares inneboende rädsla för att företaget är på väg tillbaka mot mer industrinormala tillväxtnivåer. 3 På den svenska aktiemarknaden finns endast begränsad forskning om aktiesplittar och överavkastning genomförde två universitetsstudenter dock en undersökning av överavkastning i samband med ett antal nordiska aktiesplittar. Dessa studenter har med signifikans kunnat konstatera överavkastning under tidsperioder före såväl som efter split. Dock bör nämnas att studien inte tog hänsyn till varje akties systematiska risk i förhållande till något index, varför resultatet bör ifrågasättas. 4 1 Fama et al "The Adjustment of Stock Prices to New Information" 2 Lakonishok & Lev 1987: Stock splits and stock dividends: Why, who, and when 3 Ibid. 4 Bjerkeheim och Egerö 2005: Aktiesplitar 4

5 Angreppssätt Med den effektiva marknadshypotesen som grund används en marknadsmodell för att med eventstudie-metodik mäta eventuella överavkastningar aktiesplittar gjorda på stockholmsfondbörs. Med några undantag för utrensade observationer inkluderas samtliga splittar på Stockholms fondbörs under de senaste tio åren. Medan merparten av tidigare studier undersökt både annonseringsdag och genomförandedag för split så har vi valt att lägga vår huvudsakliga fokus på genomförandedagen. Denna dag är intressant eftersom den enligt den effektiva marknadshypotesen inte skall vara kursdrivande; Information om split förmedlades på annonseringsdagen och bör redan vara inkorporerad i aktiekursen genom marknadens aktörer. Syfte Rapporten avser mäta om överavkastning kan påvisas i samband med aktiesplittar på den svenska aktiemarknaden under de senaste tio åren. Vi kommer att studera och jämföra tidsperioder före och efter dagen för genomförande av en aktiesplit. 5

6 Teori Grunden för den typ av eventstudie som används i studien, och i de typer av studier som tidigare forskning använt, är Eugene Famas effektiva marknadshypotes, EMH. 5 EMH antar en marknad där aktiepriser ständigt svarar för värdet på kapital. Om kapitalmarknaden är effektiv bör all information om en tillgångs värdeförändringar vara inkorporerade i aktiepriset. I praktiken gör dock denna tanke att det bör vara omöjligt för enskilda aktörer att tjäna pengar på arbitrage. EMH klassificeras därför i svag, mellanstark och stark form. En svag form av marknadseffektivitet kännetecknas av att endast historisk information finns tillgänglig vilket kan förklara till synes slumpmässiga kursförändringar för aktier på kort sikt. I den starka formen av marknadseffektivitet antas istället att all historisk såväl som framtida offentlig information är känd. 6 Moderna marknader anses emellertid kännetecknas av en mellanstark form av marknadseffektivitet. I en sådan hypotes antas både historisk information och all offentlig information om värdeförändringar nu och i framtiden vara kända. 7 När den mellanstarka formen av marknadseffektivitet testas genomför forskare eventstudier för att kunna mäta hur snabbt de aggregerade marknadsaktörerna svarar på ny offentliggjord information. Om den mellanstarka formen av marknadseffektivitet håller bör priset på en aktie inte ändras när en värderelevant händelse väl sker, om information tidigare utgått. Marknadens bedömningar om ett aktievärde baseras således på ständiga förväntningar om framtiden och när dessa förväntningar förändras sker kontinuerliga marknadsjusteringar av börskursen. 8 Ett exempel på tidigare tester av den mellanstarka formen av marknadseffektivitet är Reilly och Drzycimskis undersökning av möjligheten att göra kortsiktiga vinster i samband med aktiesplittar. Genom att undersöka 130 företag med aktier som splittats på noterade på New York Stock Exchange (NYSE) kunde den mellanstarka formen av marknadseffektivitet bevisas. 9 5 Hamberg, Mattias, 2004, Strategic Financial Decisions 6 Fama et al "The Adjustment of Stock Prices to New Information" 7 Ibid 8 Ibid 9 Reilly & Drzycimski, 1981 "Short-Run Profits from Stock Splits" 6

7 Tidigare forskning En hel del internationell forskning har bedrivits kring vad som händer med aktiekurser under tidsperioderna omkring en aktiesplit fann Michael Brennan och Thomas Copeland stöd för positiva förändringar i systematisk risk under aktiens split-dag. 10 EMH förebådar dock förändringar i aktiekurs eller odiversifierbar risk endast vid annonseringsdagen och inte vid split-dagen. Det förbryllande resultatet överrensstämde dock i stort med vad även Dravid kommit fram till redan då han dragit slutsatsen att split-dagen också kan vara en händelse, ett event. Även Lamoureux och Poon fann skillnader mellan perioderna före och efter split-dagen. 12 Ingen av dessa kunde dock ge en rimlig förklaring till varför den systematiska variansen förändrades. Genom att undersöka aktiesplittars effekt på spridningen mellan köp- och säljkurser på NYSE konstaterade Conroy, Harris & Benet en del av förklaringen till ökningen av systematisk risk och större varians vid split-dagen. De fann att den procentuella spridningen i köp- och säljkurser ökade när aktierna blev fler och handlades till ett lägre pris, och menade därför att investerarna efter split får bära en viss likviditetskostnad utvidgade Michael Brennan, tillsammans med Patricia Hughes, sina observationer från Genom empiriska undersökningar av börsanalytikers informationsbehandling upptäcktes att företags planerade splittar resulterar i en ökad analysaktivitet i många mäklarhus. Antalet analytiker som gör prognoser visade sig negativt korrelerade till nivån på aktiepriser, medan förändringen i antal analytiker var positivt korrelerad till storleken på en split. Värdering blir alltså intressantare vid en split. Enligt Brennan och Hughes bör detta dels bero på att företagsledningen bedöms ha gynnsamma framtidsförväntningar på företaget, dels på att mäklarhusens kurtage ökar efter split-dagen då aktieposterna blir fler. Brennan och Hughes kan genom nordamerikansk data även bevisa att informationen som genereras av analytiker ökar efter split-dagen och de menar att detta förklarar den större systematiska risk som därefter följer Brennan and Copeland 1988: Beta changes around the stock splits, a note. 11 Dravid, Ajay, 1987, A Note on the Behavior of Stock Returns around Ex-Dates of Stock Distributions 12 Lamoureux & Poon 1987: The market reaction from stock splits 13 Robert Conroy, Robert Harris och Bruce Benet 1990: Stock splits and bid-ask spreads 14 Brennan and Hughes 1991: Stock Prices and the supply of information 7

8 1997 utvidgar Desai och Jain dessa resultat med ökad volatilitet efter split-dagen som Brennan och Hughes kom fram till. Men man visar även att abnormala avkastningsnivåer släpar efter och att kan fortsätta göra det under en längre tid efter det att splitten annonseras. Man finner stöd för en positiv abnormal överavkastning på 11,9% tre år efter det att splitten annonseras. Desai och Jain tolkar resultatet som att marknaden tar tid på sig att inkorporera den företagsspecifika information som en split kan innebära. 15 Lamoureux och Poon fann även de abnormal avkastning efter split-dagen. Skillnaden är dock att de inte ansåg denna överavkastning vara kvardröjande effekter från annonserings-dagen. Istället ansågs orsakerna vara olika. Medan annonseringseffekten orsakades av nya värderingar utifrån ett skatteperspektiv och enligt den mellanstarka formen av effektiva marknadshypotesen, var abnormal avkastning efter split-dagen resultatet av att fler aktier bytte ägare med varandra, så kallad clientele shifting 16 I olikhet med Desai och Jain samt Lamoureux och Poon kunde Lakonishok och Lev i sin studie inte finna någon statistiskt signifikant abnormal avkastning efter split-dagen. Abnormal avkastning på mellan tre och fyra procent konstaterades exempelvis vid perioden runt annonsering fram till split-dagen, men efter split var överavkastningen inte längre signifikant. Skillnaden i verksamhetsmässig omsättning mellan splittande och icke-splittande företag observerades till 12,4% under året före split mätt med median. När medelvärde användes var skillnaden 26,5% vilket indikerade att exceptionellt högpresterande företag fanns med i urvalet. Under året efter split var skillnaden i omsättning ungefär 3,0% och inga större skillnader mellan medel och median kunde observeras. Företagen hade slutat att överprestera i samband med sin aktiesplit, och Lakonishok och Lev tolkade detta som att företag splittar sina aktier för att visa marknaden att företaget har fortsatt goda framtidsutsikter för att förmå marknaden att inte tro att en tillbaka är på väg Desai & Jain 1997: Long-run common stock returns following stock splits and reverse splits 16 Lamoureux & Poon 1987: The market reaction from stock splits 17 Lakonishok & Lev 1987: Stock splits and stock dividends: Why, who, and when 8

9 9

10 Metod Data och urval Studien fokuserar på aktiesplittar som skett på stockholmsfondbörs mellan åren 1997 till All kursdata som används både vad gäller de enskilda aktierna och jämförelseindex är dagskurser hämtade för varje handelsdag under den angivna perioden. Denna rådata är hämtade från Stockholmsbörsen med hjälp av datainformationsprogrammet Datastream. All övrig information angående företag och datum för respektive genomförd split har inhämtats direkt från OMX hemsida 18. Som jämförelseindex för att kunna beräkna avkastningar har Affärsvärldens Generalindex (AFGX) använts. AFGX är Sveriges äldsta index och innehåller samtliga aktier noterade på Stockholmsbörsen. Siffrorna där är viktade för varje akties andel av det totala börsvärdet samt även justerade för utdelning och för genomförda splittar. Den senaste och nu gällande indexeringen till 100 är satt till början av Denna justering påverkar inte vår undersökning då vår kursdata faller utanför detta brytdatum. 19 I undersökningen studeras kursen för varje aktie ett år innan och ett år efter genomförandet av split 20. Detta för att få med ett så bra urval som möjligt från den studerade tidsperioden. För att inte falla bort från studien har fullständiga aktiekurser för företaget behövts för minst två år före och ett år efter split-dagen. Under vår tidsperiod har 113 splittar genomförts varav 16 har fått falla bort på grund av ofullständig kursdata. 21 Denna tidsperiod anser vi vara relevant då tidigare forskning visat på att det är månaderna före och efter split som är händelserika och på så sätt har relevans i studien Med år avses 250 handelsdagar, likaså gäller 5dagar vid användandet av vecka, 20 för månad etc. 21 Se bilaga 22 Reilly and Drzycimski, 1981 Short-Run profits from stock splits 10

11 Eventmetodik Evenstudier är en ofta använd form av undersökning inom ekonomiska forskningen för att mäta hur olika händelser påverkar en akties kursutveckling. 23 Metodik skapades redan på 1930-talet för att sedan kunna förfinas ända fram till idag. En av de mer framstående inom eventstudiemetodiken är Craig MacKinlay som i sin artikel Event studies in economics and finnance presenterar en metod med ett antal steg om hur en eventstudie bör går till 24. Metoden utgår ifrån att marknaden är effektiv och diskonterar in all tillgänglig information i aktiepriset. I Fama et als studie från 1969 studeras 940 aktiesplittar genomförda på New York Stock Exchange (NYSE). Den valda tidsperioden var 30 månader innan och 30 månader efter split. Genom att utesluta hela den månad då splitten genomfördes så skulle eventuell påverkan från splitten undvikas vid estimering av parametrarna 25. I Bar-Yosef och Browns artikel från 1977 kritiseras emellertid denna metod. Argumentet för att inte utesluta var att de systematiska riskerna förmodligen inte kunde antas vara oförändrade under hela månaden för split. Detta eftersom marknaden inte kan mäta osäkerheten kring framtida vinster och utdelningar. I Bar-Yosef och Browns metod användes istället glidande betavärden för att även täcka in perioden innan split. I detta fall föredrogs att ha en estimeringsperiod för vilken dagliga aktiekurser användes 26. I vår studie definieras tiden innan split-dagen som t -1 och avser ett år innan genomförandet. Det bör nämnas att det är någon gång under den här perioden som annonseringen sker. Eftersom vi fokuserar på själva split-dagen så räcker det att vi vet att annonsering vanligtvis sker i form av ett pressmeddelande ett par månader innan och aldrig så lång tid som ett år innan split genomförs. 23 MacKinlay, G, 1997, Event Studies in Economics and Finance 24 Ibid 25 Fama et al, 1969 "TheAdjustment of Stock Prices to New Information" 26 Bar-Yosef, Sasson and Lawrence D. Brown, 1977, "A Reexamination of Stock Splits Using Moving Betas" 11

12 För perioden som följer split-dagen studeras först överavkastning den första månaden efteråt, under period t +1. Reilly och Drzycimski undersöker i sin studie om det är möjligt att finna överavkastning på kort sikt i samband med aktiesplit. Överavkastningen mäts kring genomförandet av split men inget stöd för överavkastning kan bevisas 27. Vi vill med utgångspunkt för deras forskning därför mäta eventuell överavkastning även för ett halvår under period t +2 samt för ett år under perioden t +3. Eventperiod (ett år innan split) Eventperiod (ett år efter split) Att mäta överavkastning För att mäta överavkastning definieras en normalavkastningslinje för vilken aktiekursen torde utvecklas om ej händelsen har ägt rum. I Mackinlays studie används marknadsmodellen som statistiskt mått för att mäta avkastning. Marknadsmodellen är en empirisk metod av CAPM 28 och utgår från en enskild aktie is avkastning är korrelerad med utvecklingen för börsindexet R mt. t 0 t +1 t +2 t-1 t +3 Den normala avkastningen beräknas enligt marknadsmodellen: R it = α i + β i R mt Och överavkastning: AR it = R it (α i + β i R mt ) För att få den kumulativa överavkastningen för hela populationen och över tid används måttet CAR 29 som innebär att observationerna summeras. När det gäller valet av marknadsmodell råder det delade meningar kring hur estimeringen av parametrarna bör gå till. 27 Reilly and Drzycimski, 1981 Short-Run profits from stock splits 28 MacKinlay, G, 1997, Event Studies in Economics and Finance 29 Cumulative Abnormal Return = Kumulativ överavkastning 12

13 Kraus och Stoll har gjort eventstudier där de utgått från antagandet α = 0 och β = 1 och inte funnit några skillnader i resultat från den modell där de estimerat dessa parametrar 30. Även en studie av Hopewell och Schwartz har undersökt aktiekursrörelser kring ryktes spridning där de jämfört effekter med en marknadsjusterad modell och en med historiskt estimerade β, även de fann inga effekter på kort sikt 31. Dessa forskare har inte haft aktiesplitar som fokus för evenstudierna. I Bar-Yosef och browns artikel finner de stöd för att β tiden kring split inte är konstant. De finner att den marknadsjusterade modellen med konstanta parametrar får en hävstångseffekt på överavkastningen och att man tenderar att överskatta resultaten. De använder en metod med glidande β-värden som antingen kan estimeras symmetriskt eller släpande. Den symmetriska modellen sätter eventet i centrum och sedan beräknas β för tiden före och efter denna period. Den släpande modellen estimerar på historisk basis där man beräknar parametrarna enbart för tiden innan eventet. 32 För att ta hänsyn till den ökade systematiska risken kring aktiesplitar som Yosef och brown påvisat i sin forskning har vi använt glidande β-värden som estimerats ett år släpande. För att undvika bias rekommenderar Mackinlay att välja en estimeringsperiod på mellan 180 och 250 handelsdagar som aldrig på något sätt får överlappa event-dagen 33. Vi har valt att estimera parametrarna för ett år innan eventperioden. För att undvika estimering av parametrarna skall påverkas av eventet har exempelvis perioden t -1 till t 0 estimeras från perioden t -2 till t -1 enligt figuren nedan: Estemeringsperiod (ett år släpande) Eventperiod t -2 t -1 t 0 30 Kraus and Stoll. Price impact of block trading on the NYSE Hopewell and Schwartz, Temporary trading suspension in individual NYSE securities Bar-Yosef and Brown, "A Re-examination of Stock Splits UsingMoving Betas" MacKinlay, Event Studies in Economics and Finance

14 För att åskådliggöra den totala mätperioden för data som används illustreras detta enligt figuren nedan. Perioden före split-dagen t 0 består totalt av två år. Det första året bakåt t -1 består av halva eventperioden och CAR för denna period kommer att alltså att ingå i resultatet för undersökningen. Året t -1 t -2 är den tid som β estimeras med hjälp av. För varje mätning kommer estimeringsperioden dock att flyttas framåt, eller släpa efter, i och med vår valda estimeringsmetod. Under perioden efter t 0 kommer vi att mäta CAR för t +1 dvs en månad framåt, t +2 dvs sex månader framåt och t +3 som är ett år framåt från split-datum. Estemeringsperiod (Ett år) Offentliggörande av split (ett år innan händelsen) Eventperiod t -2 t t 0 t +1 t +2-1 t +3 14

15 Resultat Större delen av våra resultat kommer vi att visa med hjälp av kurvor som bygger på vår data och de uträkningar vi gjort. Nedan presenteras den kumulativa överavkastningen för våra observationer under tiden före split: CAR (t-1) -250 handelsdagar till dag CAR (index=100) t-1 t0 Diagram 1: Eventperiod till och med split-dag Utifrån diagrammet ovan kan vi konstatera en betydande överavkastning innan split-dagen t 0. Detta betyder att våra 98 företag presterar bättre än marknaden under de 250 första dagarna innan split-dagen med en uppåtgående trend med en CAR på 22%. Då vi har tagit hänsyn till den inneboende marknadsrisken β för varje aktie verkar detta vara ett tydligt resultat på överavkastning. Om man studerar trenden kan man se hur den följer linjärt tillstång till ungefär ett kvartal innan splittens genomförande. Den kumulativa överavkastningen ser ut att toppas för att sedan minska något strax innan split-dagen. 15

16 CAR dag 0 till 250 handelsdagar efter CAR (index=100) t0 t+1 t+2 t+3 Diagram 2: Eventperiod med CAR indexerad från och med split-dag På split-dagen syns en uppgång på ungefär 2 %. Det bör nämnas att samtliga observationer uppvisar överavkastning dag t 0. Under den första månaden efter split t +1 så syns en CAR på 1,2%. Här ingår dock själva split-dagen. Under de första sex månaderna, period t +2 ser vi att den kumulativa överavkastningen summeras till 2,4%. På ett års sikt är CAR lägre och ligger på 1,9 %. Intressant att se är att det varken på kort t +1, medellång t +2 eller lång sikt t +3 verkar finnas någon utläsbar trend liknande den för året innan split t 0. Ett annat intressant resultat är att man kan se hur variansen har ökat efter genomförandet av split. På en månads sikt kan vi se en fördubbling av variansen. Ett år efter splkt kan vi se hur variansen ligger på en högre nivå en tiden före split. CAR -250 till 0 CAR 0 till 20 CAR 0 till 125 CAR 0 till 250 0,220 0,012 0,0241 0,019 Tabell 1: Värden för CAR grupperade efter tidsperiod Var (CAR -250 till 0 Var (CAR 0 till 20 Var (CAR 0 till 125 Var (CAR 0 till 250 1,42529E-05 3,40402E-05 2,04064E-05 1,82663E-05 Tabell 2: Varianser för CAR grupperade efter tidsperiod 16

17 MEDEL (CAR -250 till +250) 0,025 0,02 0,015 0,01 0, , ,01-0,015 Digram 3: CAR som medelvärde för hela eventperioden -250 till +250 handelsdagar I dessa två diagram har vi beräknat överavkastning dels med medelvärde och dels med median. Detta har gjorts för att se hur de två måtten förhåller sig till varandra och upptäcka om det finns många extremvärden som har kunnat påverka våra resultat i en negativ riktning. Vid en jämförelse kan det konstateras att det framför allt verkar vara split-dagens medelvärde och median som sticker ut markant från mängden. Den avviker med ungefär 2% respektive ungefär 17%. Med hänsyn taget till hur lika de båda ser ut så är det ingen risk för att några extremvärden skall ha förvrängt resultaten i vår undersökning. Median (CAR -250 till +250) 0,025 0,02 0,015 0,01 0, ,005-0,01-0,015 Diagram 4: CAR som median för hela eventperioden, -250 till +250 handelsdagar 17

18 För att kunna visa att de resultaten vi kommit fram till är generaliserbara för populationen och inte endast fått fram dem av en slump så behöver vi göra ett hypotestest. Ett student t-test har utförts där signifikans på 99% - nivån har testats. Vår hypotes är: H 0 : CAR i t+n = 0 H 1 : CAR i t+n 0 Nollehypotesen förkastas om undersökta perioder inte uppfyller de kritiska t-värderna. Vårt urval är 97 observationer jämnt spridda över tidsperioden. Vi antar en normalfördelning och testet blir: t = CAR i t+n / n * ό(ar) CAR i t+n n ό(ar) Kumulativt avvikande avkasting för i antal företag under period t + n dagar Kvadratroten ur antalet dagar Standardfel av estimeringen av överavkastning Resultat av test: CAR -250 till 0 CAR 0 till 20 CAR 0 till 125 CAR 0 till 250 t-värde: 3,69 t-värde: 0,46 t-värde: 0,48 t-värde: 0,28 Sign på 99 % nivån Ej sign på 99 % nivån Ej sign på 99 % nivån Ej sign på 99 % nivån Tabell 3: Resultat av signifikans med α = 0,01 grupperade efter tidsperiod Vi har nu med 99% konfidens bevisat att under året före split-dagen uppvisar företagen överavkastning, medan vi inte finner något bevis för överavkastning för tiden efter split. I diagram 4 presenteras kumulativ överavkastning för hela vår period, över samtliga 500 handelsdagar. Tillsammans med vår tidigare tabell 2 så kan vi börja med att konstatera att vi finner stöd för samtlig tidigare forskning som konstaterat en ökad varians tiden direkt efter split. Något som även nämns i tidigare forskning. 18

19 Precis exempelvis Lamouruex och Poon, Lakonishok och Lev, Reilly och Drzycimski, samt Desai och Jain så finner vi signifikanta bevis för att företagen i vår undersökning är högpresterare och alltså uppvisar överavkastning under tiden före split-dagen. CAR -250 handelsdagar till CAR (index=100) t-1 t0 t+1 t+2 Diagram 4: CAR för den totala evenperioden För perioden efter split t 0 till t +3 blir resultatet annorlunda då vi inte kan bevisa överavkastning här. Detta stämmer dock väl överens med de resultat som Reilly och Drzycimski samt Lakonishok och Lev kommit fram till. Det kan mycket väl vara så att överavkastningen släpar efter något i tid på grund av mäklarhusens analyserande men det stämmer dåligt med resultaten vi har fått fram. Om man ser noga på diagram 4 så tycks den abnormala avkastningen svänga tillbaka något redan några månader innan split-dagen. Detta anser vi vara förbryllande då vi inte kan finna stöd för något liknande i tidigare forskning. Vi kan inte heller bedöma vad detta skulle kunna bero på annat än tillfälligheter. Detta är dock svårt att tro med tanke på vår genomförda marknadsmodell och normalstora urval. På det stora hela konstaterar vi dock en utplaning runt datumet för split och efteråt. 19

20 Slutsats Studien avsåg att mäta om överavkastning kan påvisas i samband med aktiesplittar på den svanska marknaden under de tio senaste åren. Vi har med signifikant resultat funnit att överavkastning förekommer men endast under tiden före genomförande av split. När perioderna före och efter split-dagen jämförs så kan en utplaning i överavkastning noteras. Vi finner ingen statistisk säkerställd överavkastning varken under första månaden, de första sex månaderna, eller det första året efter split-dagen. Detta har dock stöd i tidigare forskning. 20

21 Källförteckning Bar-Yosef, Sasson and Lawrence D. Brown, 1977, "A Reexamination of Stock Splits Using Moving Betas" Journal of Finance 32:4 (September), Bjerkeheim, Jan och Egerö, Gustav, 2005, Aktiesplitar Kandidatuppsats, Företagsekonomiska institutionen, Stockholms universitet Brennan, Michael J. and Thomas E. Copeland, 1988:2, "Stock Splits, Stock Prices, and Transaction Costs" Journal of Financial Economics 22:1 (October), Brennan, Michael J. and Patricia J. Hughes, 1991, "Stock Prices and the Supply of Information" Journal of Finance 46:5 (December), Conroy, Robert M., Robert S. Harris, and Bruce A. Benet, 1990, "The Effects of Stock Splits on Bid-ask Spreads" Journal of Finance 45:4 (September), Desai, H. & Jain, P. C. (1997). Long-Run Common Stock Returns following Stock Splits and Reverse Splits, Journal of Business, 70, Dravid, Ajay, 1987, A Note on the Behavior of Stock Returns around Ex-Dates of Stock Distributions The Journal of Finance, Vol. 42, No. 1 (Mar., 1987), pp Fama, Eugene F., Lawrence Fisher, Michael C. Jensen, and Richard Roll, 1969, "The Adjustment of Stock Prices to New Information" International Economic Review 10:1 (February), 1-21 Hamberg, Mattias, 2004, Strategic Financial Decisions. Andra uppl., Malmö: Liber Abstract Kraus, Alan and Hans Stoll (1972) Price Impacts of Block Trading on the New York Stock Exchange. Journal of Finance 27, Keller, Gerald och Warrack, Brian, 2003, Statistics for Management and Economics, 6 th Ed, Pacific Grove CA: Thomson Learning Körner, Svante och Wahlgren, Lars, 2000, Statistisk data-analys, Tredje upplagan, Lund: Studentlitteratur Lakonishok, Josef och Baruch Lev, 1987, "Stock Splits and Stock Dividends: Why, Who, and When" Journal of Finance 42:4 (September), Lamoureux, Christopher G. och Poon P., 1987, "The Market Reaction to Stock Splits, " Journal of Finance 42:5 (December),

22 Michael H. Hopewell, Arthur L. Schwartz, Jr. Stock Price Movement Associated with Temporary Trading Suspensions: Bear Market Versus Bull Market The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 11, No. 4, 1976, pp MacKinlay, Craig, Event studies in Economics and Finance Journal of Economic Literature Vol. XXXV (March 1997), pp McNichols Maureen and Dravid Ajay (1990), Stock Dividends, Stock Splits and Signalling, The Journal of Finance, vol. 45, no. 3, s Maloney, Michael T. and J. Harold Mulherin, 1992, "The Effects of Splitting on the Ex: A Microstructure Reconciliation" Financial Management 21:4 (Winter), Reilly, Frank K. and Eugene F. Drzycimski, 1981, "Short-Run Profits from Stock Splits" Financial Management 10:3 (Summer), 64-71Woolridge, J, Randall, 1983b

23 Bilaga AFGX , indexerat till 100 år 1995: Urval samt ratade företag: Företag 2006 RNB RETAIL AND BRANDS AB Öresund, Investmentab Castellum AB Splitdatum 03-jan 13-apr 25-apr Beijer Alma AB Protect Data AB AB Ångpanneföreningen SWECO AB BTS Group AB ser. B Kungsleden AB JC VBG Seco Tools AB ser. B Sandvik AB Q-MED 26-apr 26-apr 06-feb 05-apr 05-aug 05-sep 22-maj 08-maj 06-aug 06-aug 06-dec 23

24 NIBE Industrier JM SSAB Svenskt Stål AB Traction MTG AB Havsfrun Home Properties AB AB Electrolux 2005 RNB RETAIL AND BRANDS AB SKF AB Wallenstam Byggnads AB Kungsleden AB Atlas Copco AB Tele2 AB Hexagon AB ser. B Mekonomen AB ser. B Nefab AB ser. B JC AB New Wave Group AB ser. B Gambro AB SkiStar AB ser. B 2004 SkiStar AB ser. B Clas Ohlson AB Gunnebo AB New wave group AB 2003 Mekonomen AB Ser. B boss Media Getinge 2002 New Wave Group 2001 Proffice Beijer Alma AB ABB Skanska Clas Ohlson 2000 Kipling 14-jun 26-jun 26-jun 28-jun 28-jun 08-nov 12-jul 03-jan 05-apr 05-apr 06-jun 13-maj 17-maj 19-maj 26-maj 07-feb 06-jul 08-aug 08-aug 11-apr 20-dec 29-apr 10-maj 07-jun 28-jul 06-mar 25-nov 25-nov 30-jul 23-apr 15-maj 05-jul 18-jun 10-sep 20-jan 24

25 Adera Trustor Affärsstrategerna Nokia Telelogic Net Insight Technology Nexus IMS IBS Scandiaconsult WM-data Boss Media Resco HiQ Feelgood Svenska New Wave Nokia Ticket Travel Group Scandic Hotels Europolitan H&M ASSA ABLOY Entra Data Nokia Ticket Travel Ortivus Matteus Strålfors Skandia Industrivärden Electrolux Gambro (Incentive) Senea Akzo Nobel Latour IBS ABB feb 03-jan 06-mar 03-okt 19-apr 15-maj 15-maj 18-maj 19-maj 22-maj 22-maj 23-maj 13-jun 14-jun 28-jun 28-jul 06-dec 14-apr 05-mar 06-dec 17-maj 06-feb 04-sep 16-apr 21-apr 23-apr 05-nov 19-maj 20-maj 27-maj 06-feb 06-feb 06-apr 07-jan 23-nov 20-jan 21-apr 25

26 Ratos Hennes & Mauritz PriFast Eldon 24-apr 05-dec 15-maj 12-aug Ratade 1997 ITAB 1997 NEA 1997 Segerström&Svensson 1998 Effnet 1998 Enea Data 1998 Segerström & Svensson 1999 Tryckindustri Svenska 1999 Modul 1 Data 2000 Enea Data 2000 Adcore (f d Info. Highway) 2000 Framtidsfabriken 2000 Skribo Font 2000 Apiro Alcatel Alsthom Comp. Gen 2000 dé 2003 Enea Data 2004 Invik & Co AB ser. A/B 2005 Westergyllen, AB ser. B 2005 Meda AB ser. A 2005 Unibet Group Plc, SDB 2006 Hagströmer & Qviberg AB Svedbergs i Dalstorp Ab 2006 ser. B 2006 Custos 2006 Wihlborgs Fastigheter AB 26