Handelsvolym och Finansiella Rapporter - en studie av marknadsreaktioner

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Handelsvolym och Finansiella Rapporter - en studie av marknadsreaktioner"

Transkript

1 Handelsvolym och Finansiella Rapporter - en studie av marknadsreaktioner Kandidatuppsats 15 hp Företagsekonomiska institutionen Uppsala universitet HT 2016 Datum för inlämning: Olof Matson Gustav Näslund Handledare: dri de Ridder

2 Sammandrag Denna studie undersöker marknadsreaktioner kring finansiella rapporter med urvalsgruppen, företag som gjort återköp på Stockholmsbörsen under åren För att besvara forskningsfrågan undersöks variablerna handelsvolym och antal handelsorder kring finansiella rapporter för att sedan beräkna en omsättningsratio. Studien grundar sig i ett urval om 1467 observationer från 113 företag. Vi finner en tydlig ökning i både handelsvolym och antal handelsorder vid publicerandet av en finansiell rapport fram till +2 dagar efter. I studien jämförs även handelsvolym och antal handelsorder mellan perioderna och I resultat finner vi belägg för att antal handelsorder har ökat med tiden medan handelsvolymen minskat. Slutligen förkastar vi vår nollhypotes och menar på att en skillnad går att finna mellan den genomsnittliga omsättningsration -20 dagar till -1 dag före en finansiell rapport offentliggörs och dag +1 till +20 dagar efter. Nyckelord: ktieåterköp; Finansiella rapporter; Handelsvolym; Omsättningsratio bstract This study examines market reactions around financial reports of the selection group, companies that have made repurchases on the Stockholm Stock Exchange during the years To answer the research question we examine the variables trading volume and number of trading orders around the date of financial reports in order to calculate the turnover ratio. The study is based on a sample of 1467 observations from 113 companies. We find a clear increase in both trading volume and number of trading orders following the publication of a financial report until +2 days after. The study also compared the trade volume and number of trading orders between the periods and In the result, we find evidence that the number of trading orders has increased with time while trading volume has decreased. Finally, we reject our null hypothesis and believe that a difference can be found in the average turnover ratio day -20 to -1 day before a financial report is published, and day +1 to +20 days days after. Keywords: Stock repurchase; Financial reports; Trading volume; Turnover-ratio 2

3 1. Inledning Frågeställning Syfte 6 2. Tidigare studier Regelverk för aktieåterköp i Sverige Variabler för mätning av marknadsreaktioner Signalhypotesen Studier av handelsvolym där aktieåterköp ej utgör urval 9 3. Metod Urval och data Variabler och regressioner Test av data Hypoteser Förväntat utfall Resultat och analys 16 Tabell 1: Översikt, Tabell 2: Deskriptiv statistik för genomsnittligt antal handelsorder och genomsnittlig handelsvolym, Figur 1: Genomsnittligt antal handelsorder per dag, Figur 2: Genomsnittlig handelsvolym per dag, Tabell 3: Wilcoxon Signed-Rank Test: Parat två-sampel för medelvärde på genomsnittligt antal handelsorder 22 Tabell 4: T-test: Parat två-sampel för medelvärde på genomsnittlig handelsvolym 23 Tabell 5: Regression dag -20 till Tabell 6: Regression dag +1 till Slutsats och vidare forskning Slutsats Vidare forskning 28 Referenser 30 ilaga 1: Företag som har genomfört aktieåterköp mellan åren samt aktieslag. 33 ilaga 2 : Genomsnittligt antal handelsorder per dag, ilaga 3: Genomsnittlig handelsvolym per dag, ilaga 4: Rang och dagar, ilaga 5: Regression dag -20 till ilaga 6: Regression dag +1 till ilaga 7: Histogram för handelsvolym & antal handelsorder år ilaga 8: Kritiska värden för Wilcoxon Signed-Rank Test 43 3

4 1. Inledning År 1956 genomför John Lintner en studie där företagsledare tillfrågas angående utdelningspolicy. Det konstateras att utdelning är ett långsiktigt utbetalningsmedel som är beroende av framtida vinster. rav et al. (2005) genomför en kvalitativ undersökning där 384 företagsledare i US intervjuas angående utdelningspolitik. De tillfrågade representerar både företag som använder sig av återköp och utdelning men också företag som inte använder sig av någon form av utbetalningspolitik. Syftet är att studera resonemang gällande utdelningar och återköp. Konklusionen är att utdelning, av naturliga skäl, betraktas som en konservativ metod i sammanhanget, då återköp är yngre till sin existens. Resultaten i studien tyder även på att aktieutdelning som utdelningsform anses leda till en minskad flexibilitet för företagen. Detta eftersom att en eventuell minskning av aktieutdelning sänder ut negativa signaler till företagets intressenter. Vissa tillfrågade menar till och med på att de blivit tvungna att sälja av tillgångar, minska antalet anställda och förbisett investeringar med positivt nuvärde, för att upprätthålla utdelning på en efterfrågad nivå. ktieåterköp beskrivs istället som ett mer flexibelt alternativ av respondenterna. Dock menar (realey et al., 2011) att återköp signalerar till marknaden att aktien är undervärderad. Följaktligen kan värderingen av bolaget påverkas då vinsten per aktie blir högre vilket i många fall leder till bättre nyckeltal. tt tolka innehållet av en finansiell rapport är svårt men att förutspå reaktionerna för densamma är svårare. För de företag som väljer att dela ut sin vinst årligen eller kvartalsvis är, enligt tidigare studier av rav et.al. (2005), en konstant eller ökad nivå av utdelningen näst intill förväntad. Oavsett informationsinnehållet i rapporterna, lär marknaden alltid reagera på den beslutade utdelningsnivån och aktieomsättningen öka. Företag som presenterat ett återköpsprogram är inte skyldiga att genomföra återköp utan lämnas mer flexibilitet då de kan välja mellan att använda en eventuell vinst till att antingen återköpa eller återinvestera. När investerare inte har en tydlig måttstock såsom aktieutdelning blir reaktioner på information i delårsrapporter svårare att förutspå. I en stor andel av de studier som har gjorts av aktielikviditet vid publicerade av finansiell information, konstateras det att aktielikviditeten tydligt ökar efter offentliggörandet (t.ex. eaver, 1968; Cready & Ramanan, 1995; De Ridder & Kryzanowski, 2016). ktielikviditet innebär att ju oftare en aktie omsätts desto mer likvid är den. För att studera hur en aktie påverkas av informationen i en finansiell rapport finns flertalet möjliga variabler att 4

5 undersöka såsom pris, antal handelsorder samt handelsvolym. Denna studie har valt att främst fokusera på variablerna handelsvolym och omsättningsratio. Detta baserat på studier av bl.a. eaver (1968) samt Cready och Hurtt (2002) där de i båda fallen finner belägg för att en akties handelsvolym är mer användbart som mätvariabel än pris vid studier av händelser kring finansiella rapporter. Detta eftersom reaktioner i handelsvolym anses reflektera förväntningar hos individuella investerare medan priset enbart reflekterar marknadens förändrade förväntningar som helhet. I flertalet studier förekommer dock mått som kompletterar den variabel som huvudsakligen undersöks. För denna studie mäts även antal handelsorder och pris, vid sidan av handelsvolym och omsättningsratio. Pris används då variabeln förekommer i flera studier som kompletterande mått till handelsvolym (t.ex., eaver, 1968; Kim & Verrecchia, 1991). ntal handelsorder har för denna uppsats valts, då flera studier finner variabeln utgöra ett bra mått för marknadsreaktioner vid finansiella rapporter (t.ex., eaver, 1968; Cready & Ramanan, 1995). Under senare år har flertalet studier publicerats som ämnar förklara aktiemarknadens reaktioner vid offentliggörandet av finansiell information såsom i kvartalsrapporter (t.ex., Landsman & Maydew, 2002; Frazzini & Lamont, 2006; Huang & Li, 2014). Urvalen i studierna tenderar däremot att skilja sig åt där aktiemarknader eller specifika näringslivssektorer utgör de mest förekommande undersökningsområdena. Vad som dock är gemensamt för en majoritet av dessa är att de finner en tydlig ökning i antal omsatta aktier under samma vecka som företag offentliggör finansiella rapporter. tt annonsering av aktieåterköp leder till abnormal avkastning finnes som slutsats i åtskilliga studier. Enligt signalhypotesen beror den abnormala avkastningen på att återköp signalerar till marknaden att aktien är undervärderad. I en studie av Råsbrant (2012) undersöks den abnormala avkastningen för bolag med initierade återköpsprogram noterade på OMX Nasdaq Stockholm. Den bestämda tidsramen för studien är -20 dagar innan till +20 dagar efter annonsering av aktieåterköp. Råsbrant finner stöd för att marknaden reagerar på den finansiella informationen som utges i samband med en annonsering av återköp och att en abnormal avkastning går att finna. Resultatet visar en negativ abnormal avkastning under de - 20 dagar som föregår annonserandet. Under dagen då beslutet om ett återköp offentliggörs, d.v.s. dag 0, till dag +1 efter annonseringen visar studien istället en positiv och statistiskt signifikativ abnormal avkastning på 1,94 %. 5

6 Vi anser denna bakgrund ge indikationer om att vidare studier inom området marknadsreaktioner vid finansiella rapporter med aktieåterköpande företag som urvalsgrupp kan leda till intresseväckande fynd. Urvalsgruppen för studien är företag noterade på OMX Nasdaq Stockholm med aktieåterköp som utbetalningspolicy. Denna studie ämnar således studera finansiella rapporter och dess innehålls påverkan på aktiemarknaden genom att undersöka om variablerna handelsvolym, handelsorder samt pris påverkas kring rapportdatumet. Detta görs i syfte att utröna huruvida marknaden tolkar och reagerar på finansiella rapporter samt att finna belägg för eventuella mönster i marknadens reaktioner vid en finansiell rapport. 1.1 Frågeställning Vad händer med en akties omsättningsratio i samband med offentliggörandet av en finansiell rapport? 1.2 Syfte Syftet med denna uppsats är att studera aktiers omsättningsratio före och efter publiceringen av en finansiell rapport samt att försöka utröna ett eventuellt mönster i marknadens reaktioner. 6

7 2. Tidigare studier 2.1 Regelverk för aktieåterköp i Sverige Återköp av egna aktier regleras olika beroende på marknad. Det svenska regelverket skiljer sig från det amerikanska samtidigt som det finns flera likheter med Storbritanniens regleringar. tt initiera ett återköpsprogram i Sverige och Storbritannien är ett beslut som fattas på den årliga bolagsstämman medan det i US beslutas om ett eventuellt genomförande av återköpsprogram av styrelsen (De Ridder & Kryzanowski, 2016). I Sverige gäller vanligen beslutet om ett återköpsprogram från en bolagsstämma till den nästföljande, ett år senare. En skillnad mellan Stockholmsbörsen och den amerikanska aktiemarknaden är graden av transparens. De svenska regleringarna kräver att varje noterat företag som återköper sina aktier skall redovisa sina köp på daglig basis, antalet aktier och återköpspris per aktie (Lee et al., 2010). Det lagliga ramverket på Stockholmsbörsen kräver dessutom att företaget måste meddela alla återköp som har gjorts så snart som möjligt, men inte senare än 30 minuter innan börsen öppnar dagen som följer återköpet (De Ridder & Råsbrant, 2011). Dessutom får återköp i Sverige, till skillnad från US, enbart göras med företagets eget kapital och alltså inte finansieras genom exempelvis lånade medel. På Stockholmsbörsen finns även regleringar angående omfattningen av antalet egna aktier samt antalet aktier som är tillåtet att återköpa på daglig basis. Ett företag som har initierat ett återköpsprogram får endast inneha 10 % av bolagets totala utestående aktier (19 kap. 15 ktiebolagslagen). Samtidigt är det inte heller tillåtet att återköpa aktier under en dag som överstiger 25 % av den genomsnittliga dagliga omsättningen under de föregående fyra veckorna (De Ridder & Råsbrant, 2011). Företag får ej heller genomföra aktieåterköp under den tysta perioden. Den tysta perioden är i regel de 30 kalenderdagar som förekommer en finansiell rapport och under denna tid får företag inte återköpa aktier. 2.2 Variabler för mätning av marknadsreaktioner tt mäta likviditeten för en aktie kan göras med hjälp av flera variabler. En likvid aktie är en aktie som handlas och omsätts flertalet gånger under en handelsdag. Köp-sälj spridning, antalet handladelsorder och handelsvolym är några exempel. I en studie av eaver (1968) konstateras det att en akties handlade volym ger mer insyn i marknadsreaktioner än variabeln pris. Med detta menas att handelsvolymens reaktioner reflekterade förväntningar hos individuella investerare medan prisets reaktioner endast reflekterar marknadens förändrade

8 förväntningar som helhet. eaver fann även att handelsorder, vid sidan av handelsvolym, är den mest användbara mätvariabeln för studier inom området. Före eavers studie ansågs marknadens pris kunna reflektera all offentlig och privat information (Fama, 1970). I en studie av Cready och Ramanan (1995), anser författarna att handelsorder utgör det mest lämpliga måttet för studier av marknadsreaktioner eftersom antalet handelsorder vanligtvis inte varierar i samma utsträckning som handelsvolym. Dock kommer de även fram till att antalet observationer inte bör vara mer än 100 vid användandet av antalet handelsorder som variabel. De menar också att detta är mer användbart när studien fokuserar på individuella beslut snarare än för att bedöma reaktioner för en hel marknad. Från 80-talet och framåt har en stor mängd studier publicerats som syftar till att vidare förstå marknadens reaktioner på finansiella rapporter, med handelsvolym som mätvariabel. Ross (1989, 1994) menar att det inte finns någon mening i att tro sig förstå marknadens pris på en aktie om handelsvolymen förblir en gåta. De följande åren är antalet studier inom området betydligt fler (t.ex., Ziebart, 1990; Stice, 1991; Cready & Mynatt, 1991; li et al. 2008). Studierna presenterade resultat som visade att handelsvolym är den mest användbara variabeln i en förklaringsmodell för marknadsreaktioner vid en finansiell händelse. Dock förekommer variabeln pris i flera av dessa studier som kompletterande mått till handelsvolym (t.ex., eaver, 1968; Kim & Verrecchia, 1991). nvändandet av handelsvolym och pris som mätvariabler undersöktes i en studie av Karpoff (1987) där det konkluderades att dessa är positivt korrelerade, då aktiepriser tenderar till att öka vid en uppgång i handelsvolym samt minska vid en nedgång i handelsvolym. 2.3 Signalhypotesen Signalhypotesen bygger på teorier om informationsasymmetri mellan ledningen i ett företag och dess investerare (Ikenberry & Vermaelen, 1996). Genom ett beslut att initiera eller annonsera ett återköpsprogram sänder företagsledningen ut signaler om att aktien är undervärderad (Vermaelen, 1981; Stephens & Weisbach, 1998; realey et al., 2011). Detta bygger på idén om att ett företag inte vill köpa tillbaka sina aktier i ett läge där återköpet på lång sikt leder till en kapitalförlust. Vidare styr detta investerare till att tolka annonseringen av återköpet som en signal från företagsledningen att en positiv framtid är att vänta för företaget (Peyer & Vermaelen, 2005; Grullon & Michaely, 2004). Enligt signalhypotesen, agerar marknaden positivt utifrån denna bakgrund. 8

9 I en studie av rav et al. (2005) styrks signalteorin då 167 amerikanska företagsledare får frågan om de anser att beslut om aktieåterköp inom sina bolag förmedlar information till marknaden. Resultatet i studien blir att 85 % av de tillfrågade anser att när deras bolag tagit beslut om aktieåterköp så förmedlar företaget information av stor vikt till investerare. I en studie av Vermaelen (1981) har signalhypotesen studerats empiriskt. Han finner en abnormal avkastning i samband med att information om kommande aktieåterköp görs tillgänglig för offentligheten och menar att signalhypotesen är förklaringen. Flertalet studier har gjorts inom området där man konkluderar liknande resultat om en abnormal avkastning under de dagar som omger annonseringen av aktieåterköp (Ikenberry et al., 1995; Peyer & Vermaelen, 2005; Råsbrant, 2012). I studien av Råsbrant (2012) undersöks den abnormala avkastningen för bolag med initierade återköpsprogram noterade på OMX Nasdaq Stockholm. Tidsramen för studien är -20 dagar före till +20 dagar efter annonsering av aktieåterköp. I studien finner Råsbrant att marknaden reagerar på den finansiella informationen som offentliggörs i samband med en annonsering av återköp och att en abnormal avkastning går att finna. Resultatet visar en negativ abnormal avkastning under de -20 dagar som föregår annonserandet. Under dagen då beslutet om ett återköp offentliggörs, d.v.s. dag 0, till dag +1 efter annonseringen visar studien istället en positiv och statistiskt signifikativ abnormal avkastning på 1,94 %. 2.4 Studier av handelsvolym där aktieåterköp ej utgör urval Under åren har det publicerats ett flertal studier där aktiers handelsvolym undersöks vid offentliggörandet av finansiell information. Ett antal av dessa studier har urval som utgörs av exempelvis ägarstruktur, utdelningspolicy eller branschtillhörighet, medan vissa har valt att avgränsa sina studier genom slumpmässiga urval eller genom att enbart inkorporera särskilda årtal. Några av de mest kända studierna inom de två sistnämnda grupperna kommer att belysas i detta avsnitt i syfte att utgöra jämförande underlag för utfallet i denna studie. Det som anses utgöra fundamentet för studier inom området handelsvolym vid finansiella rapporter är en studie av eaver som publicerades år Det som i princip samtliga studier inom området enas i är att en ökad handelsvolym observeras för aktier i samband med offentliggörandet av finansiell information (se sammanställning nedan, t.ex., eaver, 1968; Morse, 1981; Landsman & Maydew, 2002; Frazzini & Lamont, 2006). Den mest betydande ökningen observeras i flertalet av dessa studier under dag 0, d.v.s. rapportdagen. Vid dag 0 uppmäts, i dessa studier, en ökning i handelsvolym mellan 12 till 50 % i jämförelse med perioden före den finansiella rapporten. I ett par fall noteras motsvarande siffror även under 9

10 dag -1. I flertalet av studierna fortsätter handelsvolymen vara på nivåer högre, än perioden före rapportdagen, i upp till en vecka efter. Studierna är således relativt homogena i sina utfall trots att aktiemarknad, antal observationer och tid varierar. Ett intressant resultat i studien av Landsman och Maydew (2002), där perioderna och jämförs, är att aktiemarknaden reagerar i större utsträckning på finansiell information utifrån handelsvolym under den senare av perioderna. I studien konkluderas det att detta antas bero på en ökad informationsrikedom i kvartalsrapporter. I studien av Huang och Li (2014) konkluderas det att innehåll i finansiella rapporter ändrar marknadens inställning till aktien vilket i sin tur leder till att aktier byter ägare och prissättning. I studien av Frazzini och Lamont (2006) finner de resultat i likhet med de i studien av Karpoff (1987) då de deras resultat pekar på att det finns positiv korrelation mellan handelsvolym och aktiepris. 10

11 Studie Undersökningsperiod ktiemarknad Urval Resultat eaver (1968) NYSE Företag med brutna räkenskapsår Morse (1981) NYSE 50 slumpmässigt valda företag per år Landsman och , NYSE, NYSE 1000 slumpmässigt Maydew MKT och valda företag per år. (2002) NSDQ Två perioder jämförs i syfte att urskönja om någon förändring har skett. Frazzini och NYSE, NYSE Inget urval Lamont (2006) MKT och NSDQ Huang och Li NYSE, SSE Inget urval för (2014) och SZSE NYSE och -aktier för SSE och SZSE Medelvärdet för handelsvolym under veckan för finansiella rapporter är 33 % högre än under de 8 veckor som föregår respektive efterföljer veckan. Handelsvolymen är mindr än genomsnittet under de 8 veckor innan veckan för finansiell rapport och något över det normala under de 4 veckor som följer. Daglig handelsvolym är abnormal från en dag före till 5 dagar efter finansiella rapporten i studien. Det högsta värdet, 37 % över genomsnittlig handelsvolym, noteras dag -1 och det näst högsta värdet 32 % finnes dag 0. I studien finnes att handelsvolymen är 20 % över genomsnittet under dagen före finansiell rapportering under båda perioderna. Vidare observeras de högsta värdena under dag 0 respektive +1 där handelsvolymen är cirka 35 % högre under den första tidsperioden respektive 50 % högre under den senare. Från dag +3 och framåt observeras återigen värden inom vad som bör betraktas som normalt. Reaktionerna i handelsvolym vid finansiella rapporter har ökat under åren 1972 till Medelvärdet för handelsvolym under veckan för finansiella rapporter är konstant högre än under veckan innan. Som mest noteras en handelsvolym som är 50 % större än genomsnittet under dag 0 och +1. I den delen av studien där den amerikanska aktiemarknaden undersöks, noteras en ökning om 38 % av handelsvolymen under veckan för finansiell rapport. För den kinesiska aktiemarknaden uppmäts en ökning om 12 % under motsvarande period. 11

12 3. Metod 3.1 Urval och data I denna studie studeras omsättningsratio för aktier under en period av -20 dagar före till +20 dagar efter en finansiell rapport offentliggörs Detta för de 145 företag på OMX Nasdaq Stockholm som drivit återköpsprogram sedan nya regler infördes år 2000 till halvåret 2016 (se bilaga 1). Data för denna studie har erhållits från en databas vid Uppsala Universitet Campus Gotland, OMX Nasdaq Stockholm och respektive företags hemsida. Informationen från OMX Nasdaq Stockholm består av företagsnamn, datum och pris. Vidare har informationen kompletterats med bolagsvärde, antalet utelöpande aktier, handelsvolym och antalet handelsorder, varje dag för perioden 20 dagar före till 20 dagar efter en finansiell rapport. Denna data har tillhandahållits av Uppsala Universitet Campus Gotland. Utifrån de 145 företag på Stockholmsbörsen som någon gång genomfört återköp har 32 sållats bort. I de fall där företag har genomfört återköp genom flera aktietyper har urvalet begränsats till den mest omsatta aktietypen och för de aktier där information om datum för finansiella rapporter har saknats är även de uteslutna ur det slutliga urvalet då dessa anses oanvändbara för att uppnå syftet med denna studie. Ytterligare bortfall har skett för företag där information om handelsvolym och antalet handelsorder har saknats under en period om totalt 10 handelsdagar eller mer. Detta eftersom för många nollvärden kan leda till missvisande resultat. Med utgångspunkt i dataunderlaget har sedan datum för finansiella rapporter och bolagsstämmor har erhållits från respektive företags hemsida från samtliga återköpande bolag. Till de kvarstående 113 aktierna i denna studie har sammanlagt 1467 rapportdagar hänförts. 3.2 Variabler och regressioner Utifrån given bakgrund i avsnitt 2.2 används handelvolym, antal handelsorder samt pris som undersöksvariabler för denna studie. Handelsvolym används som huvudsaklig variabel då det enligt flera studier anses vara det mest användbara instrumentet vid undersökning av marknadsreaktioner (t.ex., eaver, 1968; Cready & Ramanan, 1995). Pris används då det förekommer som kompletterande mått till handelsvolym i flertalet studier (t.ex., eaver, 1968; Kim & Verrecchia, 1991). Dessutom finner flera studier att det finns en positiv korrelation mellan handelsvolym och aktiepris (t.ex., Karpoff, 1987; Frazzini & Lamont, 2006). nledningen till att pris inte används som huvudvariabel är för att studier har funnit att det enbart reflekterar marknadens förändrade förväntningar som helhet, till skillnad från 12

13 exempelvis handelsvolym som reflekterar förväntningar hos individuella investerare. ntal handelsorder har för denna uppsats använts, då flera studier finner att variabeln utgör ett lämpligt mått för marknadsreaktioner vid finansiella rapporter (t.ex., eaver, 1968; Cready & Ramanan, 1995). Dock menar Cready och Ramanan (1995) att handelsorder inte bör användas som huvudvariabel om antalet observationer överstiger 100. Med detta i beaktande figurerar variabeln handelsorder, likt pris, enbart som en kompletterande mätvariabel vid sidan av handelsvolym. Ett genomsnitt för varje dag och variabel har kalkylerats i syfte att åskådliggöra data tydligare. För denna studie används den beroende variabeln µ(genomsnittlig) omsättningsratio av en aktie, som räknas ut för varje dag och alla företag, -20 dagar innan en finansiell rapport till +20 dagar efter. Variabeln räknas ut genom att dividera den genomsnittliga handelsvolymen (µ handelsvolym) med företagens utlöpande aktier för de båda tidsperioderna. µ Omsättningsratio = µ Handelsvolym (dag -20 till -1 eller dag +1 till +20) / ntalet utelöpande aktier (1) Även två regressionsanalyser har genomförts, vilka behandlar varsina perioder. Den första regressionen undersöker perioden dag -20 till dag -1, där antalet handelsorder samt aktiepris är beräknat för samma period medan bolagsvärdet istället är beräknat för dag -20 till dag +20. Detta eftersom beräkningar av variabeln bolagsvärde endast är utförda för denna period p.g.a. tillgänglighet av data. För den andra regressionen behandlas perioden dag +1 till dag +20 och då kalkyleras den beroende variabeln omsättningsratio samt två av de oberoende variablerna, antalet handelsorder och aktiepris, för samma period. olagsvärdet är kalkylerat för hela perioden om -20 dagar före till +20 efter rapporten. Syftet med regressionerna är att försöka utröna eventuella samband mellan de beroende variablerna och den oberoende variabeln samt att undersöka huruvida dessa skiljer sig för perioden före samt efter, den finansiella rapporten. Som oberoende variabler används µ handelsorder, µ bolagsvärde, och µ pris. µ Handelsorder och µ pris räknas ut för alla företag och i två perioder, dag -20 till -1 före en finansiell rapports offentliggörande samt dag +1 till +20 efter. µ olagsvärde räknas ut under hela intervallet dag -20 till +20 då data är begränsad för denna variabel. Regressionen ser ut som följer: 13

14 µ Omsättningsratio = µ Handelsorder + µ olagsvärde + µ Pris (2) 3.3 Test av data För att kunna bedöma om resultaten i denna studie är relevanta och signifikanta krävs att tester av data utförs. Tre typer av tester har genomförts, varav det första är är Wilcoxons signed-rank test för variabeln handelsorder. Detta är det icke-parametriska test som motsvarar t-testets funktion, vilket är att ranka skillnader mellan en population vid två olika tillfällen (Wilcoxon, 1945). För att genomföra ett t-test krävs att data är normalfördelad, vilket har undersökts genom histogram (se bilaga 7). Här konstateras dock en snedvridning av data för variabeln handelsorder. Detta gör ett icke-parametriskt test mer relevant för att studera eventuella skillnader för variabeln handelsorder över tid. Efter att skillnader i de två tidsperioderna har rankats adderas de negativa och positiva skillnaderna varav det lägsta absoluta värdet jämförs med ett kritiskt värde. Det kritiska värdet för Wilcoxons signed-rank test hämtas ur tabell (se bilaga 8). Det kritiska värdet beror på antalet observationer samt på vilken signifikansnivå testet utförs. Om det statistiska absoluta värdet är lägre än det kritiska värdet innebär det med statistisk signifikans att det föreligger en skillnad under tid för populationens variabel. För testet i denna studie används data för under motsvarande perioder som för handelsvolym, vilket innebär dagarna -10 till +10 för åren samt Den andra typen av test som genomförs är ett t-test. Syftet med ett t-test är att bedöma om två olika urvalsgrupper för samma variabel skiljer sig. T-testet presenteras i tabell 4 för variabeln handelsvolym och rymmer dagarna -10 till +10 under perioderna samt nledningen till att dessa tidsperioder har använts, och inte perioden , är för att det under dessa perioder är betydligt färre bortfall än för den sistnämnda perioden. T-testet har avgränsats till att undersöka perioden -10 till +10 eftersom resultatet i samtliga av studierna nämnda i avsnitt 2.4 finner att mest aktivitet pågår under dessa dagar för de undersökta variablerna (t.ex., eaver, 1968; Morse, 1981). Den tredje typen av test som genomförs är två multivariata regressionsanalyser. Här testas tre oberoende variabler för att undersöka huruvida dessa påverkar eller har ett signifikativt samband med vår beroende variabel omsättningsratio. De oberoende variablerna som används är bolagsvärde, antal handelsorder samt aktiepris. olagsvärde testas då Vermaelen (1981) menar att bolagets storlek påverkar hur marknaden tolkar information enligt signalhypotesen. Pris används som en faktor för att 14

15 undersöka huruvida priset är korrelerat med aktieomsättningen och på så sätt kunna utröna eventuella skillnader i marknadsreaktioner och hur dessa utspelar sig. Den tredje oberoende variabeln, antal handelsorder, används då forskning av bl.a. Cready och Ramanan (1995) menar att handelsorder och handelsvolym är de två mest lämpade sätten att tolka marknadens reaktioner. Stämmer detta bör det alltså finnas en korrelation mellan aktieomsättningen, som är baserat på bolagsvärdet dividerat med handelsvolymen, och antalet handelsorder. 3.4 Hypoteser Utifrån tidigare nämnda studier och litteraturbakgrund testas en hypotes. I den undersöks om en förändring i omsättningsratio skett mellan perioden före respektive efter en finansiell rapport för aktieåterköpande företag på Stockholmsbörsen. För den undersökta variabeln omsättningsratio gäller följande hypoteser: H0: Ingen skillnad går att finna i omsättningsratio -20 dagar före och +20 dagar efter en finansiell rapport offentliggörs. H1: En skillnad går att finna i omsättningsratio -20 dagar före och +20 dagar efter en finansiell rapport offentliggörs. 3.5 Förväntat utfall Utifrån denna bakgrund ges vissa förväntningar kring vad för resultat som kan väntas i denna studie. Mycket tyder på att en ökad handelsvolym kommer uppmätas under dag 0, d.v.s. rapportdagen, och eventuellt även under några dagar efter. Detta eftersom samtliga studier i tabellen i avsnitt 2.4 finner en ökad handelsvolym under dessa dagar. Dock skiljer sig dessa studiers utformning från denna studie i vissa hänseenden då de inte använder aktieåterköpande företag som urvalsgrupp. Hur denna skillnad kommer påverka utfallet är svårbedömd. Däremot kan det konstateras utifrån signalhypotesen i avsnitt 2.3 att aktieåterköp sänder ut signaler till marknaden om att en företags aktie är undervärderad. Eftersom företagen i vår studie under den aktuella undersökningsperioden genomför återköp tror vi att detta kan bidra till en ökning av variablerna som undersöks i denna studie, d.v.s. handelsvolym, handelsorder och pris. 15

16 4. Resultat och analys Tabell 1: Översikt, I tabell 1 åskådliggörs µ #handelsorder, µ handelsvolym samt µ pris. Tabellen är baserad på 1467 rapportdatum för 113 företag som genomfört aktieåterköp mellan år 2000 till halvåret Samtliga värden gäller vid börsstängning. Datum för observerad finansiell rapport är dag är 20 dagar före och +20 är 20 dagar efter samma rapport. µ µ µ µ Dag #Handelsorder Handelsvolym Pris Omsättningsratio , , ,076 0,2887 % , , ,989 0,3166 % , , ,329 0,1891 % , , ,923 0,2864 % , , ,591 0,2655 % , , ,074 0,2562 % , , ,267 0,2609 % , , ,672 0,2743 % , , ,929 0,2915 % , , ,930 0,1921 % , , ,055 0,2060 % , , ,392 0,2618 % , , ,575 0,2898 % , , ,660 0,2676 % , , ,686 0,2984 % , , ,726 0,3009 % , , ,906 0,2123 % , , ,453 0,2068 % , , ,509 0,2841 % 16

17 -1 544, , ,752 0,2943 % 0 939, , ,202 0,6707 % , , ,965 0,4863 % , , ,669 0,4288 % , , ,194 0,2272 % , , ,528 0,2259 % , , ,329 0,3215 % , , ,261 0,3038 % , , ,983 0,2966 % , , ,148 0,3096 % , , ,866 0,3204 % , , ,034 0,1882 % , , ,780 0,2107 % , , ,318 0,2907 % , , ,404 0,3049 % , , ,831 0,2992 % , , ,746 0,2968 % , , ,410 0,3198 % , , ,639 0,1901 % , , ,452 0,1907 % , , ,054 0,2859 % , , ,860 0,2813 % I tabell 1 är µ pris den variabel som fluktuerar i minst utsträckning utan att det går att urskönja något tydligt mönster. Inte ens kring dag 0 sker några förändringar i pris värda att kommentera. Värdena för både µ #handelsorder och µ handelsvolym varierar i stor utsträckning mellan observationsdagarna. tt µ pris och µ handelsvolym inte följer varandra 17

18 strider mot fynden i studierna av Karpoff (1987) samt Frazzini och Lamont (2006) där det konstateras en positiv korrelation i prisutveckling och handelsvolym vid offentliggörande av finansiell information. Resultaten för rapportdagen, d.v.s. dag 0, visar en tydlig uppgång för både µ #handelsorder och µ handelsvolym. För µ #handelsorder är värdet dag 0 dubbelt så stort i jämförelse med flera andra observerade dagar. µ Handelsvolym är till och med tre gånger större dag 0 jämfört med de 9 observationer med lägst värde (se bilaga 4). tt handelsvolymen är som störst dag 0 är i enlighet med tidigare studier av bl.a. Landsman och Maydew (2002) samt Frazzini och Lamont (2006). Däremot är den ökning vi finner under dag 0 mer än 100 % för handelsvolym, i jämförelse med föregående handelsdag. I studien av Frazzini och Lamont (2006) observeras det högsta värdet under dag 0 av de jämförande studier som finns i avsnitt 2.4. Frazzini och Lamont (2006) uppmäter en ökning om 50 % i handelsvolym under dag 0 vilket innebär att ökningen som finnes i denna uppsats studie är klart större. Dock uppvisar vår studie inga tecken på ökad omsättning under dag -1, till skillnad från studien av Morse (1981). Under dagarna +1 till +2, konstateras höga värden för µ #handelsorder samt µ handelsvolym. De största värdena för µ #handelsorder, förutom dag 0, uppmäts i fallande skala under dagarna +1, + 5, +2 samt +4. För µ handelsvolym noteras motsvarande för dag +1, +2, +5 samt +9. Detta stämmer överens med resultatet från exempelvis Morse (1981) studie där handelsvolym observerades vara på onormalt höga nivåer fram till fem dagar efter offentliggörandet av finansiell information. För dagarna -5 till dag -1 är de uppmätta siffrorna för µ handelsvolym och µ #handelsorder varken höga eller låga i relation till de undersökta dagarna. Det skall tilläggas att den onormalt höga omsättningsration under dag 0 till dag +2 till viss del kan bero på att företagen återigen har rätt till att genomföra återköp efter den tysta perioden. Som tidigare nämnts får företagen inte återköpa aktier för mer än 25 % av den dagliga omsättningen vilket innebär att aktieåterköp inte kan förklara hela den ökning som noteras dag 0 till +2. Således visar resultaten att marknaden reagerar på informationen som delges i finansiella rapporter, vilket överensstämmer med resultaten i Huang och Li (2014), om än mer än i de jämförande studierna i avsnitt 2.4 i vissa avseenden. 18

19 Tabell 2: Deskriptiv statistik för genomsnittligt antal handelsorder och genomsnittlig handelsvolym, Tabell 2 visar det genomsnittliga antalet aktieköp under handelsdagarna i två tidsperioder: -5 dagar till +5 dagar efter en finansiell rapport samt -10 till +10 dagar efter. Tabellen är baserad på 534 observationer samt 550 observationer µ #Handelsorder µ Handelsvolym Dag -5 till till till till , , , , , , , ,7350 I tabellen ovan märks en tydlig ökning för #handelsorder från tidsperiod till Denna ökning gäller både för perioderna -5 till +5 och -10 till +10. För handelsvolym observeras däremot en minskning från åren till Denna minskning syns i både perioderna -5 till +5 och -10 till +10. Således handlas aktierna under åren i större volym än under men fördelat på betydligt färre order. Resultatet bekräftar slutsatserna i tidigare studier av eaver (1968) och Morse (1981) att ju närmre rapportdagen variablerna undersöks desto högre blir medelvärdet. 19

20 Figur 1: Genomsnittligt antal handelsorder per dag, Figur 1 visar det genomsnittliga antalet handelsorder under en handelsdag, -20 dagar innan en finansiell rapport släpps till +20 dagar efter. Figuren är baserad på 534 observationer samt 550 observationer , µ #Handelsorder 825, 550, 275, 0, µ #Handelsorder µ #Handelsorder Observationerna har delats upp i två intervaller och visar tidsperioden -20 dagar innan den finansiella rapporten offentliggörs till +20 dagar efter. Detta för att utröna förändringar i antal handelsorder över tid. ntalet observationer som använts i respektive intervall skiljer sig ytterst lite vilket innebär att det inte anses påverka signifikansen i resultatet. Figur 1 visar tydliga skillnader mellan perioderna. Från åren till visas en markant ökning av antalet handelsorder per dag. 20

21 Figur 2: Genomsnittlig handelsvolym per dag, Figur 2 visar det genomsnittliga handelsvolymen under en handelsdag, -20 dagar innan en finansiell rapport offentliggörs till +20 dagar efter. Figuren är baserad på 534 observationer samt 550 observationer , µ Handelsvolym , , , , 0, µ Handelsvolym µ Handelsvolym I figur 2 undersöks den genomsnittliga handelsvolymen under samma tidsperiod och dagsintervall som i figur 1. ntalet observationer är detsamma som i figur 1. Till skillnad mot graferna i figur 1 uppvisas ingen större skillnad i handelsvolym för tidsperioderna. Resultaten i figur 2 tyder på att antal handelsorder inte är korrelerat med handelsvolym, då fler order rimligen borde innebära större volym och inte tvärtom. Resultaten i figur 2 går även emot Landsman och Maydews (2002) fynd om att aktiemarknaden skulle reagera i större utsträckning på finansiell information under senare år då informationsinnehållet i finansiella rapporter tenderar till att öka år för år. I figur 1 märks en tydlig ökning för handelsorder från tidsperiod till För handelsvolym, i figur 2, observeras däremot en minskning från tidsperiod till Det innebär att varje handelsorder under åren behandlade en större volym än under åren En order med stor volym kan givetvis genomföras av privata investerare men det är mer sannolikt att större aktörer, såsom pensionsfonder och fondförvaltare, har genomfört dessa transaktioner. Således kan större aktörer på aktiemarknaden ha varit de huvudsakliga investerarna i företag som genomförde återköp under åren medan privata investerare höll sig mer passiva under de första åren som återköp var tillåtet. Således lär 21

22 en förändring ha skett mellan perioderna och antalet större aktörer lär ha minskat sina investeringar i återköpande företag alternativt att antalet privata investerare har blivit fler, eller en kombination av båda. Tabell 3: Wilcoxon Signed-Rank Test: Parat två-sampel för medelvärde på genomsnittligt antal handelsorder Tabell 3 visar ett Wilcoxon Signed-Rank test (Parat två-sample för medelvärde) för perioderna samt Det kritiska värdet på 5%-nivån för 21 observationer är 59. Ett statistiskt testvärde under 59 ger statistisk signifikans i resultatet. 22

23 Tabell 4: T-test: Parat två-sampel för medelvärde på genomsnittlig handelsvolym Tabell 4 visar ett t-test (Parat två-sample för medelvärde) för perioderna samt Den sista kolumnen i tabellen visar differensen av medelvärdena mellan perioderna. *,** och *** indikerar statistisk signifikans på 10 % -, 5 % - eller 1 % -nivån. µ Handelsvolym µ Handelsvolym Differens Medelvärde , , ,167(-11,254 %) P(T<=t) tvåsidig 0, * t-kritisk tvåsidig 2, Tabell 3 åskådliggör ett icke-parametriskt Wilcoxon signed-rank test för variabeln handelsorder och tabell 4 visar ett parametriskt t-test för variabeln handelsvolym. åda testerna jämför respektive variabler i två olika perioder, och Detta för att påvisa om det finns någon statistisk signifikans i tidigare resultat. Då data för handelsorder ej kunde sägas vara normalfördelad (se bilaga 7) används inte t-test för denna variabel då resultatet kan vara missvisande. I detta fall är dataunderlaget detsamma som i tabell 2 då det är inom detta tidsspann som majoriteten av studierna finner abnormala resultat (eaver,1968; (Morse, 1981). Wilcoxon signed-rank test i tabell 3 är utfört i syfte att undersöka om antalet handelsorder kring en finansiell rapport har förändrats över tid. Enligt tabellen har medelvärdet för antal handelsorder per dag mer än tredubblats från perioden till Differenserna mellan tidsperioderna har kalkylerats och sedan rankats där den lägsta differensen blir tilldelad rank 1 och den högsta 21. Vidare bestäms huruvida differensen är positiv eller negativ för var dag. Därefter rankas och adderas alla negativa värden och alla positiva värden. Det lägsta absoluta värdet av dessa två jämförs mot det kritiska värdet(se bilaga 8). Vårt testvärde för variabeln handelsorder är 0 och det kritiska värdet för 21 observationer och på 5 procentsnivån är 59. tt få ett statistiskt testvärde innebär även att vi med statistisk signifikans kan uppvisa en skillnad i antalet handelsorder mellan dagarna -10 till +10 dagar innan och efter en finansiell rapports offentliggörande för perioden år

24 2005 och 2006 till år T-testet i tabell 4 är utfört i syfte att undersöka om handelsvolymen av aktier kring datumet för den finansiella rapporten har förändrats över tid. Normalfördelningen är säkrad genom histogram(se bilaga 7). Enligt tabellen har medelvärdet för den dagliga handelsvolymen minskat från perioden till P-värdet för testet är 0, vilket ger en enstjärnig signifikant skillnad. Således handlades färre aktier per dag under än för I kontrast till resultaten i tabell 3 är den kraftiga ökningen i antalet handelsorder i tabell 4, från åren till , intressant då det har skett en minskning i antalet handlade aktier över tid. Tabell 5: Regression dag -20 till -1 Tabell 5 visar en multivariat regression för perioden -20 dagar innan en finansiell rapport till -1 dag innan med den beroende variabeln: omsättningsratio T= dag -20 till-1 och de tre oberoende variablerna, antalet handelsorder, pris och bolagsvärde. Ostandardiserade b-koefficienter t-kvot och p- värde visas ytterligare. För fullständig regression se bilaga 5. Regressionsstatistik Justerad Förklaringsgrad 50,08 % Standardfel 0, Observationer 113 Koefficienter t-kvot p-värde Konstant 0, , , µ olagsvärde -20 till +20 0, , , µ #Handelsorder -20 till -1 0, , , µ Pris -20 to -1 0, , , *** = p<.001 ** = p<.01 * = p<.05 24

25 Tabell 5 visar en regression för samtliga 113 företag. Här används den beroende variabeln omsättningsratio för perioden -20 dagar innan till -1 dag innan den finansiella rapporten. De oberoende variablerna som använda i denna modell är µ bolagsvärde för perioden -20 dagar innan till +20 dagar efter den finansiella rapporten samt µ handelsorder och µ pris för perioden, -20 dagar innan till -1 dag innan en finansiell rapports offentliggörande. Den justerade förklaringsgraden är 50,08 % vilket innebär att modellen kan till hälften förklara variationen i värdena hos konstanten omsättningsratio T= Dag -20 till -1 för varje dag i testperioden. Det innebär i sin tur att vår modell, som består av de tre oberoende variablerna och den beroende, kan förbättras. µ #Handelsorder dag -20 till dag -1 visar en trestjärnig signifikans samt ett positivt, om än litet, samband. De övriga oberoende variablerna visar ett allt för högt p-värde för att antas ha något påverkbart samband med vår beroende variabel. Således kan det med signifikant säkerhet fastställas att den oberoende variabeln handelsorder har en positiv påverkan på aktiens omsättningsratio för perioden om de 20 dagar som förekommer en finansiell rapport. Tabell 6: Regression dag +1 till +20 Tabell 6 visar en multivariat regression för perioden +1 dag efter en finansiell rapport till +20 dagar efter med den beroende variabeln: omsättningsratio T= dag +1 till dag +20 och de tre oberoende variablerna, antalet handelsorder, pris och bolagsvärde. Ostandardiserade b-koefficienter t-kvot och p- värde visas ytterligare. För fullständig regression se bilaga 6. = p<.001 ** = p<.01 * = p<.05 Regressionsstatistik Justerad Förklaringsgrad 28,03 % Standardfel 0, Observationer 113 Koefficienter t-kvot p-värde Konstant 0, , , µ olagsvärde -20 till +20 0, , , µ #Handelsorder +1 to +20 0, , , µ Pris +1 to +20-0, , ,

26 Tabell 6 visar en regression för samtliga 113 företag och med den beroende variabeln omsättningsratio för +1 dag efter en finansiell rapport till +20 dagar efter. I tabell 6 har två av de oberoende variablerna µ handelsorder och µ pris ändrats till perioden +1 dag efter till +20 dagar efter en finansiell rapport för att på så vis undersöka förhållandet mellan den beroende variabeln och de oberoende under samma period. Den oberoende variabeln förblir densamma som i tabell 5, µ bolagsvärde för hela perioden om -20 dagar innan rapporten till +20 dagar efter. Handelsorder +1 till +20 visar även i tabell 6 ett positivt, om än marginellt, samband med vår beroende variabel. Signifikansen är trestjärnig även i denna regression vilket innebär att antalet handelsorder har ett statistiskt signifikant positivt samband även för 20 dagarsperioden efter rapporten. Den justerade förklaringsgraden i tabell 6 är endast 28,03 % vilket innebär en minskning, i den förklarade variationen av vår beroende variabel: omsättningsratio T= Dag +1 till +20, med 22,05 %-enheter. Resultaten i tabell 5 och tabell 6 visar ett signifikant positivt samband mellan handelsorder och en akties omsättning för de bägge tidsperioderna. Tabell 6 har en lägre justerad förklaringsgrad än i tabell 5 vilket kan tolkas som att variationen i vår beroende variabel, aktieomsättning T= Dag +1 till +20, inte till lika stor del kan förklaras av vår modell. Slutligen kan en minskad förklaringsgrad av vår signifikanta variabel handelsorder, för perioden +20 dagar efter en finansiell rapport, innebära att variansen till större del förklaras av andra variabler som t.ex. informationen i en finansiell rapport. 26

27 5. Slutsats och vidare forskning 5.1 Slutsats Som tidigare konstaterats i kommentarerna till tabell 1 ökar variablerna µ handelsvolym och µ omsättningsratio vid dagen för finansiell rapportering och fram till +2 dagar efter. Den ökade omsättningen vid dag 0 samt efterföljande dagar innebär att investerare reagerar på informationen som publiceras vid finansiella rapporter i enligt med studier av exempelvis Huang och Li (2014). Dock är de nivåer av handelsvolym som uppmäts under nämnda dagar klart högre än för de jämförande studier som berörs i avsnitt 2.4. Exempelvis observeras under dag 0 en handelsvolym som ökar med väl över 100 % jämfört med perioden innan den finansiella rapporten. Resultaten för variabeln handelsvolym är klart större i denna studie kring rapportdagen, dag 0, än i jämförande studier i avsnitt 2.4 där ökningen i handelsvolym sträcker sig mellan 12 till 50 % under dag 0. Då skillnaderna i handelsvolym är så pass stora, förefaller det troligt att det finns olikheter studierna emellan som leder till detta. En förklaring kan vara att den ytterligare ökningen i handelsvolym som upptäcks i denna studie vid dag 0 och ytterligare några dagar framåt, beror på det faktum att företagen som undersöks återköper aktier. Detta förklaras av signalhypotesen som hävdar att företag enbart återköper aktier i skeden där det är lönsamt och inte under perioder där det möjligen skulle kunna resultera i en kapitalförlust. Som en konsekvens av detta resonemang väljer investerare att tolka aktieåterköp som en köpsignal. I och med att denna studie enbart inkorporerar de år när företag återköper aktier, förefaller detta vara en möjlig förklaring till åtminstone en del av den ökning som observeras. Vidare kan en del av ökningen i handelsvolym under dag 0 och dagarna därpå bero på det faktum att rapportdagen utgör slutet för den tysta perioden och att företag återigen får köpa tillbaka aktier. Dock får företag, som tidigare nämnts företagen inte återköpa aktier för mer än 25 % av den dagliga omsättningen vilket innebär att aktieåterköp inte kan förklara hela den ökning som noteras under dag 0 och framåt. Vid en granskning av variablerna µ handelsvolym och µ #handelsorder mellan perioderna och noteras överraskande resultat. µ #Handelsorder ökar från den första perioden till den senare medan µ handelsvolym minskar. I tabell 5 och 6 finnes ett positivt samband mellan µ #handelsorder och µ omsättningsratio. Resultaten är oväntade eftersom en stor uppgång observeras (+226,8 %) för µ #handelsorder i tabell 3 samtidigt som 27

28 en nedgång för µ handelsvolym (-11,254 %) observeras i tabell 4. En tänkbar slutsats för resultaten är att under perioden handlade stora aktörer så som fondförvaltare och pensionsfonder i större utsträckning dessa typer av aktier än under åren Således har andelen aktörer som handlar med, sett till storlek, mindre handelsordrar ökat från perioden till Dessa mindre aktörer kan exempelvis vara småsparare eller privata börshandlare. Detta kan innebära att mindre aktörer på aktiemarknaden blivit mer uppmärksammade på aktieåterköp som utbetalningspolicy. En annan förklaring till minskningen i handelsvolym mellan perioderna kan vara en ökad skepsis, hos större aktörer, till aktieåterköp som utbetalningsmetod på Stockholmsbörsen. Resultaten i tabell 5 och 6 visar att det finns en lägre justerad förklaringsgradunder perioden +1 till +20. Det innebär att det finns en större del oförklarad varians i µ omsättningsratio från det att en finansiell rapport redovisas till +20 dagar efter. aserat på resultaten i denna studie blir slutsatsen att det mellan år 2000 till halvåret 2016 går att finna en skillnad i µ omsättningsratio för tidsperioderna -20 dagar till -1 dag innan en finansiell rapport redovisas och +1 dag till +20 dagar efter rapporten. Vi förkastar därför H0; ingen skillnad går att finna i µ omsättningsratio -20 dagar före och +20 dagar efter en finansiell rapport offentliggörs och antar H1; en skillnad går att finna i µ omsättningsratio -20 dagar före och +20 dagar efter en finansiell rapport offentliggörs. 5.2 Vidare forskning Då antalet tidigare studier av marknadsreaktioner kring finansiella rapporter på Stockholmsbörsen är få till antalet finns utrymme för vidare forskning. tt dessutom använda urvalsgruppen aktieåterköpande företag adderar till ett i dag relativt outforskat område. Det mest intressanta resultatet från vår studie är den stora förändringen i antal handelsorder mellan perioderna samt samtidigt som handelsvolymen under samma period förblivit relativt konstant. Resultatet uppmuntrar till vidare studier, som vidare utvecklar vilka möjliga orsaker som kan ligga till grund för detta resultat, dessutom gärna i direkt jämförelse med en kontrollgrupp bestående av företag som inte genomför aktieåterköp. Vår modell för att beskriva vilka variabler som påverkar handelsvolym i förhållande till utlöpande aktier kan även förbättras. Då förklaringsgraden enligt utförda regressioner är 50,08 28

29 % samt 28,03 % är det av intresse att byta ut en eller fler variabler för att möjligen öka justeringsgraden. 29

30 Referenser li,. & Sandy Oliver Zhen Klasa Li 2008, "Institutional stakeholdings and belier-informed traders at earnings announcements", Journal of ccounting & Economics, vol. 46, no. 1, pp eaver, W.H. 1968, "The Information Content of nnual Earnings nnouncements", Journal of ccounting Research, vol. 6, no. 2, pp rav,., Graham, J.R. Harvey, C.R. & Michaely, R., 2005, "Payout policy in the 21st century", Journal of Financial Economics, vol. 77, no. 3, pp realey, R.., Myers, S.C. & llen, F , Principles of corporate finance, 11., global edn, McGraw- Hill Education, New York, NY. Cready, W.M. & Hurtt, D.N. 2002, "ssessing Investor Response to Information Events Using Return and Volume Metrics", The ccounting Review, vol. 77, no. 4, pp Cready, W.M. & Mynatt, P.G. 1991, "The Information Content of nnual Reports: Pris and Trading Response nalysis", The ccounting Review, vol. 66, no. 2, pp Cready, W.M. & Ramanan, R. 1995, "Detecting trading response using transaction-based research designs", Review of Quantitative Finance and ccounting, vol. 5, no. 2, pp De Ridder,., & Råsbrant, J. 2011, Stock repurchases and liquidity. Working paper, Uppsala University Dengelo, L., Dengelo, H. & Skinner, D.J. 2004, "re dividends disappearing? Dividend concentration and the consolidation of earnings", Journal of Financial Economics, vol. 72, no. 3, pp Fama, E.F. 1970, "Efficient Capital Markets: Review of Theory and Empirical Work", The Journal of Finance, vol. 25, no. 2, pp Frazzini,. & Lamont, O , "Dumb money: Mutual fund flows and the cross-section of stock returns", Journal of Financial Economics, vol. 88, no. 2, pp Ginglinger, E. & Hamon, J. 2007, "ctual share repurchases, timing and liquidity", Journal of anking and Finance, vol. 31, no. 3, pp Ginglinger, E. & Hamon, J. 2009, "Share repurchase regulations: Do firms play by the rules?", International Review of Law & Economics, vol. 29, no. 2, pp

31 Golbe, D. L., & Nyman, I. 2013, How do share repurchases affect ownership concentration? Journal of Corporate Finance, 30, Hoberg, G., Phillips, G. & Prabhala, N. 2014, "Product Market Threats, Payouts, and Financial Flexibility", The Journal of Finance, vol. 69, no. 1, pp Huang, Y. & Li, X. 2014, Information Content of nnual Earnings nnouncements: Comparative Study, China ccounting and Finance Review, vol 16, no. 2, pp Ikenberry, D., Lakonishok, J., Vermaelen, T. 1995, Market underreaction to open market share repurchases, Journal of Financial Economics 39, pp Jensen, M.C. & Meckling, W.H. 1976, Theory of the firm: managerial behavior, agency costs and ownership structure, Journal of Financial Economics, Vol. 3 No. 4, Karpoff, J.M. 1987, "The Relation between Price Changes and Trading Volume: Survey", Journal of Financial and Quantitative nalysis, vol. 22, no. 1, pp Kim, O. & Verrecchia, R.E. 1991, "Trading Volume and Price Reactions to Public nnouncements", Journal of ccounting Research, vol. 29, no. 2, pp Landsman, W.R. & Maydew, E.L. 2002, "Has the Information Content of Quarterly Earnings nnouncements Declined in the Past Three Decades?", Journal of ccounting Research, vol. 40, no. 3, pp Lee, C.M.C. 1992, "Earnings news and small traders: n intraday analysis", Journal of ccounting and Economics, vol. 15, no. 2, pp Lee, C., Ejara, D. & Gleason, K. 2010, n empirical analysis of European stock repurchases, Journal of Multinational Financial Management, Vol. 20 Nos 2/3, Lintner, J. 1956, Distribution of incomes of corporations among dividends, retained earnings, and taxes. merican Economic Review 46, MacKinlay,.C. 1997, "Event Studies in Economics and Finance", Journal of Economic Literature, vol. 35, no. 1, pp Morse, D. 1981, "Price nd Trading Volume Reaction Surrounding Earnings nnouncements: Closer Examination", Journal of ccounting Research, vol. 19, no. 2, pp

32 Peyer, U.C. & Vermaelen, T. 2005, "The many facets of privately negotiated stock repurchases", Journal of Financial Economics, vol. 75, no. 2, pp Ross, S. 1989, Discussion: Intertemporal asset pricing, Theory of Valuation, eds. S. hattacharya and G. Constantinides, Rowman & Littelefield, Råsbrant, Jonas. 2012, The Price Impact of Open Market Share Repurchases, KTH, Skolan för industriell teknik och management(itm), et.al. Wilcoxon, F. 1945, Individual comparisons by ranking methods. iometrics bulletin, 1(6), pp Ziebart, D , "The ssociation between Consensus of eliefs and Trading ctivity Surrounding Earnings nnouncements", The ccounting Review, vol. 65, no. 2, pp

33 ilaga 1: Företag som har genomfört aktieåterköp mellan åren samt aktieslag. FÖRETG SVENSK HNDELSNKEN (PUL) SKNDINVISK ENSKILD NKEN (PUL) SNDVIK (PUL) SKNSK (PUL) HUSQVRN KTIEOLG REDERIKTIEOLGET GOTLND (PUL) HOLMEN KTIEOLG (PUL) SP (PUL) HÖGNÄS KTIEOLG (PUL) ROSTRÖM KTIEOLG (PUL) TRELLEORG KTIEOLG (PUL) FÖRVLTNINGSKTIEOLGET RTOS (PUL) RTOS (PUL) KTIEOLGET ELECTROLUX (PUL) HLDEX KTIEOLG KTIEOLGET VOLVO (PUL) HUFVUDSTDEN (PUL) ROTTNEROS (PUL) INVESTOR KTIEOLG (PUL) TLS COPCO KTIEOLG (PUL) SWEDISH MTCH (PUL) SS SVENSKT STÅL KTIEOLG (PUL) KTIETYP SEK 33

34 ILLERUD KTIEOLG (PUL) INVESTMENTKTIEOLGET LTOUR (PUL) CRDO (PUL) TRCTION (PUL) NCC KTIEOLG (PUL) ERGMN & EVING KTIEOLG (PUL) & TOOLS KTIEOLG CLS OHLSON KTIEOLG (PUL) S KTIEOLG MUNTERS (PUL) JM (PUL) INVESTMENT KINNEVIK (PUL) HKON INVEST KTIEOLG (PUL) FEGE (PUL) OLIDEN (PUL) INTELLECT (PUL) L E LUNDERGFÖRETGEN KTIEOLG (PUL) SS LOY (PUL) PE (PUL) SCNDICONSULT KTIEOLG (PUL) WLLENSTM IT INDUSTRI (PUL) PROFFICE KTIEOLG ETSSON KTIEOLG FGERHULT (PUL) ILI (PUL) GORTHON LINES KTIEOLG (PUL) 34

35 ÅF INDUSTRIL ND FINNCIL SYSTEMS IFS KTIEOLG KTIEOLGET SRDUS (PUL) REDERI TRNSTLNTIC (PUL) ELEKT (PUL) TIVOX KTIEOLG (PUL) OEM INTERNTIONL (PUL) HEXGON KTIEOLG (PUL) IS (PUL) ENE KTIEOLG FST PRTNER (PUL) SKNDITEK INDUSTRIFÖRVLTNING (PUL) WILH. SONESSON (PUL) NORDNET (PUL) CNDO VNZ NK HOLDING (PUL) LGERCRNTZ GROUP (PUL) DDNODE KTIEOLG (PUL) DDTECH ORC SOFTWRE (PUL) PHONER (PUL) TRICORON (PUL) JEEVES INFORMTION SYSTEMS (PUL) EUROPOLITN HOLDINGS (PUL) VITROLIFE (PUL) KLIPPN (PUL) 35

36 WIHLORGS FSTIGHETER (PUL) KNOW IT (PUL) REDSOFT XPONCRD GROUP (PUL) TELE2 (PUL) DGON NISCYH GROUP TICKET TRVEL GROUP (PUL) POOLI (PUL) URE EQUITY TLE KTIEOLG(PUL) UNIFLEX (PUL) CONSILIUM KTIEOLG (PUL) KLÖVERN (PUL) PROCT IT GROUP (PUL) DIÖS FSTIGHETER FSTIGHETS LDER NOI (PUL) OPTIMIL (PUL) IOTGE (PUL) SEMCON KTIEOLG (PUL) XFOOD KTIEOLG (PUL) SWECO (PUL) NORDE (PUL) CPON HOME PROPERTIES MLMERGS ELEKTRISK KTIEOLG (PUL) SEK 36

37 HGSTRÖMER & QVIERG (PUL) TRDEDOULER KTIEOLG E GROUP (PUL) THE EMPIRE KTIEOLG (PUL) LF LVL ENIRO (PUL) PE INDUSTRI (PUL) INTRUM JUSTITI (PUL) LUNDIN PETROLEUM (PUL) REZIDOR HOTEL GROUP EST CPITL EXPLORER (PUL) TOTLT:

38 ilaga 2 : Genomsnittligt antal handelsorder per dag, Figur 1 visar det genomsnittliga antalet handelsorder som genomförts under en handelsdag, -20 dagar innan en finansiell rapport släpps till +20 dagar efter. Figuren är baserad på 1467 rapportdatum för 113 företag som genomfört aktieåterköp mellan år 2000 till halvåret µ #Handelsorder ilaga 3: Genomsnittlig handelsvolym per dag, Figur 2 visar den genomsnittliga handelsvolymen av en aktie under en handelsdag, -20 dagar innan en finansiell rapport släpps till +20 dagar efter. Figuren är baserad på 1467 rapportdatum för 113 företag som genomfört aktieåterköp mellan år 2000 till halvåret , µ Handelsvolym , , , 0,

39 ilaga 4: Rang och dagar, µ Ran Da #Handelsorde Ran Da g g r g g µ Handelsvolym , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,287 39

40 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,550 40

41 ilaga 5: Regression dag -20 till -1 eroende variabel: ktieomsättning T= Dag -20 till-1. Ostandardiserade b-koefficienter-kvot och p- värde. ilaga 6: Regression dag +1 till +20 eroende variabel: ktieomsättning T= Dag +1 till +20. Ostandardiserade b-koefficienter-kvot och p- värde. 41

42 ilaga 7: Histogram för handelsvolym & antal handelsorder år Frequency: verage #Trades Frequency: verage Trading volume

43 ilaga 8: Kritiska värden för Wilcoxon Signed-Rank Test Critical Values for the Wilcoxon Signed-Rank Test 43

ÅTERKÖP AV AKTIER - En studie av hur återköp påverkar aktiens likviditet

ÅTERKÖP AV AKTIER - En studie av hur återköp påverkar aktiens likviditet UPPSALA UNIVERSITET FÖRETAGSEKONOMISKA INSTITUTIONEN KANDIDATUPPSATS HÖSTTERMINEN 13 ÅTERKÖP AV AKTIER - En studie av hur återköp påverkar aktiens likviditet FÖRFATTARE: EMELIE HÖÖK OCH RABIA KOYUNCU HANDLEDARE:

Läs mer

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD 6.4 Att dra slutsatser på basis av statistisk analys en kort inledning - Man har ett stickprov, men man vill med hjälp av det få veta något om hela populationen => för att kunna dra slutsatser som gäller

Läs mer

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II Bild 1 Medicinsk statistik II Läkarprogrammet T5 HT 2014 Anna Jöud Arbets- och miljömedicin, Lunds universitet ERC Syd, Skånes Universitetssjukhus anna.joud@med.lu.se Bild 2 Sammanfattning Statistik I

Läs mer

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva Stat. teori gk, ht 006, JW F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10., 10.4-10.5, 11.5) Hypotesprövning för en proportion Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva H 0 : P = P 0 mot någon av H 1 : P P 0 ; H

Läs mer

Marknadens reaktion vid återköp -Hur påverkas marknaden kortsiktigt beroende på bakomliggande motiv?

Marknadens reaktion vid återköp -Hur påverkas marknaden kortsiktigt beroende på bakomliggande motiv? Marknadens reaktion vid återköp -Hur påverkas marknaden kortsiktigt beroende på bakomliggande motiv? Kandidatuppsats 15 hp Företagsekonomiska institutionen Uppsala universitet VT 2018 Datum för inlämning:

Läs mer

Sammandrag. Nyckelord: aktieåterköp, eventstudie, abnormal avkastning, signalteori.

Sammandrag. Nyckelord: aktieåterköp, eventstudie, abnormal avkastning, signalteori. Sammandrag Företag på den svenska marknaden kan sedan år 2000 välja att köpa tillbaka egna aktier på en öppen marknad. Vid initieringen av aktieåterköp är företag obligerade att annonsera till marknaden

Läs mer

F3 Introduktion Stickprov

F3 Introduktion Stickprov Utrotningshotad tandnoting i arktiska vatten Inferens om väntevärde baserat på medelvärde och standardavvikelse Matematik och statistik för biologer, 10 hp Tandnoting är en torskliknande fisk som lever

Läs mer

a) Facit till räkneseminarium 3

a) Facit till räkneseminarium 3 3.1 Fig 1. Sammanlagt 30 individer rekryteras till studien. Individerna randomiseras till en av de fyra studiearmarna (1: 500 mg artemisinin i kombination med piperakin, 2: 100 mg AMP1050 i kombination

Läs mer

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b Skillnader i medelvärden, väntevärden, mellan två populationer I kapitel 8 testades hypoteser typ : µ=µ 0 där µ 0 var något visst intresserant värde Då användes testfunktionen där µ hämtas från, s är populationsstandardavvikelsen

Läs mer

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval Två innebörder av begreppet statistik Grundläggande tankegångar i statistik Matematik och statistik för biologer, 10 hp Informationshantering. Insamling, ordningsskapande, presentation och grundläggande

Läs mer

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab Uppfödning av kyckling och fiskleveroljor Statistiska jämförelser: parvisa observationer och oberoende stickprov Matematik och statistik för biologer, 10 hp Fredrik Jonsson vt 2012 Fiskleverolja tillsätts

Läs mer

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) Examinationen består av 11 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt

Läs mer

Medicinsk statistik II

Medicinsk statistik II Medicinsk statistik II Läkarprogrammet termin 5 VT 2013 Susanna Lövdahl, Msc, doktorand Klinisk koagulationsforskning, Lunds universitet E-post: susanna.lovdahl@med.lu.se Dagens föreläsning Fördjupning

Läs mer

Marknadens långsiktiga reaktion efter aktieåterköp - Högre avvikelseavkastning för värdeaktier jämfört med tillväxtaktier?

Marknadens långsiktiga reaktion efter aktieåterköp - Högre avvikelseavkastning för värdeaktier jämfört med tillväxtaktier? Marknadens långsiktiga reaktion efter aktieåterköp - Högre avvikelseavkastning för värdeaktier jämfört med tillväxtaktier? Kandidatuppsats 15 hp Företagsekonomiska institutionen Uppsala universitet HT

Läs mer

Kapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA

Kapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA Kapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA 12.1 ANOVA I EN MULTIPEL REGRESSION Exempel: Tjänar man mer som egenföretagare? Nedan visas ett utdrag ur ett dataset som innehåller information

Läs mer

Föreläsning 4. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 4. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 4 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Icke-parametriska test Mann-Whitneys test (kap 8.10 8.11) Wilcoxons test (kap 9.5) o Transformationer (kap 13) o Ev. Andelar

Läs mer

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Liksom konfidensintervall ett hjälpmedel för att

Läs mer

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Analys av medelvärden Jenny Selander jenny.selander@ki.se 524 800 29, plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Jenny Selander, Kvant. metoder, FHV T1 december 20111 Innehåll Normalfördelningen

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 13 e mars 2015

Lösningsförslag till tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 13 e mars 2015 MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Lösningsförslag till tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp Fredagen den 13 e mars 015 1 a 13 och 14

Läs mer

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor Analytisk statistik Tony Pansell, optiker Universitetslektor Analytisk statistik Att dra slutsatser från det insamlade materialet. Två metoder: 1. att generalisera från en mindre grupp mot en större grupp

Läs mer

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment EDAA35, föreläsning 4 KVANTITATIV ANALYS Idag Kvantitativ analys Kamratgranskning Analys Exempel: exekveringstid Hur analysera data? Hur vet man om man kan lita på skillnader och mönster som man observerar?

Läs mer

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa.

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa. Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. Anta att budgeten för utbytet är beräknad på att kopparhalten ligger på 70 %. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten

Läs mer

π = proportionen plustecken i populationen. Det numeriska värdet på π är okänt.

π = proportionen plustecken i populationen. Det numeriska värdet på π är okänt. Stat. teori gk, vt 006, JW F0 ICKE-PARAMETRISKA TEST (NCT 13.1, 13.3-13.4) Or dlista till NCT Nonparametric Sign test Rank Teckentest Icke-parametrisk Teckentest Rang Teckentestet är formellt ingenting

Läs mer

Hypotestestning och repetition

Hypotestestning och repetition Hypotestestning och repetition Statistisk inferens Vid inferens använder man urvalet för att uttala sig om populationen Centralmått Medelvärde: x= Σx i / n Median Typvärde Spridningsmått Används för att

Läs mer

Laboration 3. Övningsuppgifter. Syfte: Syftet med den här laborationen är att träna på att analysera enkätundersökningar. MÄLARDALENS HÖGSKOLA

Laboration 3. Övningsuppgifter. Syfte: Syftet med den här laborationen är att träna på att analysera enkätundersökningar. MÄLARDALENS HÖGSKOLA MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 p Höstterminen 2016 Laboration 3 Övningsuppgifter Baserade på datasetet energibolag.rdata

Läs mer

2. Test av hypotes rörande medianen i en population.

2. Test av hypotes rörande medianen i en population. Stat. teori gk, ht 006, JW F0 ICKE-PARAMETRISKA TEST (NCT 15.1, 15.3-15.4) Ordlista till NCT Nonparametric Sign test Rank Icke-parametrisk Teckentest Rang Teckentest Teckentestet är formellt ingenting

Läs mer

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD.

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD. Analytisk statistik Mattias Nilsson Benfatto, PhD Mattias.nilsson@ki.se Beskrivande statistik kort repetition Centralmått Spridningsmått Normalfördelning Konfidensintervall Korrelation Analytisk statistik

Läs mer

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid EDAA35, föreläsning 4 KVANTITATIV ANALYS Idag Kvantitativ analys Slump och slumptal Analys Boxplot Konfidensintervall Experiment och test Kamratgranskning Kursmeddelanden Analys Om laborationer: alla labbar

Läs mer

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen När utfallsrummet för en slumpvariabel kan anta vilket värde som helst i ett givet intervall är variabeln kontinuerlig. Det är väsentligt att utfallsrummet

Läs mer

Uppgift 1. Produktmomentkorrelationskoefficienten

Uppgift 1. Produktmomentkorrelationskoefficienten Uppgift 1 Produktmomentkorrelationskoefficienten Både Vikt och Längd är variabler på kvotskalan och således kvantitativa variabler. Det innebär att vi inte har så stor nytta av korstabeller om vi vill

Läs mer

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, 170503, kl. 08.00-12.00 Anvisningar Av rättningspraktiska skäl skall var och en av de tre huvudfrågorna besvaras på separata pappersark. Börja alltså på ett nytt

Läs mer

Effekter av aktieåterköp En studie hur handels- och värderingsdata påverkas av återköp på den svenska marknaden

Effekter av aktieåterköp En studie hur handels- och värderingsdata påverkas av återköp på den svenska marknaden Effekter av aktieåterköp En studie hur handels- och värderingsdata påverkas av återköp på den svenska marknaden Kandidatuppsats 15 hp Kandidatprogram i Företagsekonomi Företagsekonomiska institutionen

Läs mer

Del 1 Volatilitet. Strukturakademin

Del 1 Volatilitet. Strukturakademin Del 1 Volatilitet Strukturakademin Innehåll 1. Implicita tillgångar 2. Vad är volatilitet? 3. Volatility trading 4. Historisk volatilitet 5. Hur beräknas volatiliteten? 6. Implicit volatilitet 7. Smile

Läs mer

Det har gång på gång konstaterats att. Förtroende för företagsledningen. har reella ekonomiska konsekvenser för kapitalmarknaden

Det har gång på gång konstaterats att. Förtroende för företagsledningen. har reella ekonomiska konsekvenser för kapitalmarknaden Förtroende för företagsledningen har reella ekonomiska konsekvenser för kapitalmarknaden Förtroende för företagsledningen tycks kunna påverka en investerares upplevda risk kopplat till en investering.

Läs mer

Parade och oparade test

Parade och oparade test Parade och oparade test Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning: möjliga jämförelser Jämförelser mot ett

Läs mer

Kartläggning av svenska icke-finansiella företags finansiering

Kartläggning av svenska icke-finansiella företags finansiering Kartläggning av svenska icke-finansiella företags finansiering ENKÄT 2011 Riksbankens kartläggning av företagens lånebaserade finansiering Flera journalister och finansanalytiker har på senare år hävdat

Läs mer

FÖRELÄSNINGSMATERIAL. diff SE. SE x x. Grundläggande statistik 2: KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING. Påbyggnadskurs T1. Odontologisk profylaktik

FÖRELÄSNINGSMATERIAL. diff SE. SE x x. Grundläggande statistik 2: KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING. Påbyggnadskurs T1. Odontologisk profylaktik Grundläggande statistik Påbyggnadskurs T1 Odontologisk profylaktik FÖRELÄSNINGSMATERIAL : KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING t diff SE x 1 diff SE x x 1 x. Analytisk statistik Regression & Korrelation Oberoende

Läs mer

Finansiering. Föreläsning 6 Risk och avkastning BMA: Kap. 7. Jonas Råsbrant

Finansiering. Föreläsning 6 Risk och avkastning BMA: Kap. 7. Jonas Råsbrant Finansiering Föreläsning 6 Risk och avkastning BMA: Kap. 7 Jonas Råsbrant jonas.rasbrant@fek.uu.se Föreläsningens innehåll Historisk avkastning för finansiella tillgångar Beräkning av avkastning och risk

Läs mer

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder.

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tentamen 2014-12-05 i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare och utdelad formelsamling med tabeller. C1. (6 poäng) Ange för

Läs mer

import totalt, mkr index 85,23 100,00 107,36 103,76

import totalt, mkr index 85,23 100,00 107,36 103,76 1. a) F1 Kvotskala (riktiga siffror. Skillnaden mellan 3 och 5 månader är lika som skillnaden mellan 5 och 7 månader. 0 betyder att man inte haft kontakt med innovations Stockholm.) F2 Nominalskala (ingen

Läs mer

Gamla tentor (forts) ( x. x ) ) 2 x1

Gamla tentor (forts) ( x. x ) ) 2 x1 016-10-10 Gamla tentor - 016 1 1 (forts) ( x ) x1 x ) ( 1 x 1 016-10-10. En liten klinisk ministudie genomförs för att undersöka huruvida kostomläggning och ett träningsprogram lyckas sänka blodsockernivån

Läs mer

Riskpremien på den svenska aktiemarknaden

Riskpremien på den svenska aktiemarknaden Riskpremien på den svenska aktiemarknaden Mars 2015 Rapporten presenterar marknadsriskpremien och andra kritiska komponenter som krävs för att uppskatta avkastningskravet på den svenska aktiemarknaden.

Läs mer

www.pwc.se/riskpremiestudien Riskpremien på den svenska aktiemarknaden

www.pwc.se/riskpremiestudien Riskpremien på den svenska aktiemarknaden www.pwc.se/riskpremiestudien Riskpremien på den svenska aktiemarknaden Studie mars 2012 Riskpremien på den svenska aktiemarknaden Innehåll Introduktion... 3 Sammanfattning av årets studie... 4 Undersökningsmetodik...

Läs mer

Att välja statistisk metod

Att välja statistisk metod Att välja statistisk metod en översikt anpassad till kursen: Statistik och kvantitativa undersökningar 15 HP Vårterminen 2018 Lars Bohlin Innehåll Val av statistisk metod.... 2 1. Undersökning av en variabel...

Läs mer

Sammanfattning. Nyckelord. Återköp, kapitalstruktur, överskottslikviditet, undervärdering

Sammanfattning. Nyckelord. Återköp, kapitalstruktur, överskottslikviditet, undervärdering Sammanfattning Syftet med uppsatsen är att undersöka alla noterade företag på Stockholmsbörsen och därmed finna vilka motiv som påverkar beslutet att köpa tillbaka egna aktier. Studien har delat upp företagen

Läs mer

Styrelsens förslag till beslut om långsiktigt prestationsbaserat incitamentsprogram samt återköp och överlåtelse av egna aktier

Styrelsens förslag till beslut om långsiktigt prestationsbaserat incitamentsprogram samt återköp och överlåtelse av egna aktier Punkt 18: Styrelsens förslag till beslut om långsiktigt prestationsbaserat incitamentsprogram samt återköp och överlåtelse av egna aktier A. Långsiktigt prestationsbaserat incitamentsprogram Programmet

Läs mer

Ekonomisk styrning Delkurs Finansiering

Ekonomisk styrning Delkurs Finansiering Ekonomisk styrning Delkurs Finansiering Föreläsning 6 Introduktion till portföljteorin BMA: Kap. 7-8 Jonas Råsbrant jonas.rasbrant@indek.kth.se Föreläsningens innehåll Historisk avkastning för finansiella

Läs mer

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population Föreläsning 5 Kapitel 6, sid 153-185 Inferens om en population 2 Agenda Statistisk inferens om populationsmedelvärde Statistisk inferens om populationsandel Punktskattning Konfidensintervall Hypotesprövning

Läs mer

7.3.3 Nonparametric Mann-Whitney test

7.3.3 Nonparametric Mann-Whitney test 7.3.3 Nonparametric Mann-Whitney test Vi har sett hur man kan testa om två populationer har samma väntevärde (H 0 : μ 1 = μ 2 ) med t-test (two-sample). Vad gör man om data inte är normalfördelat? Om vi

Läs mer

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13 Matematisk Statistik 7,5 högskolepoäng Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13 Hjälpmedel: Miniräknare

Läs mer

Statistiska analysmetoder, en introduktion. Fördjupad forskningsmetodik, allmän del Våren 2018

Statistiska analysmetoder, en introduktion. Fördjupad forskningsmetodik, allmän del Våren 2018 Statistiska analysmetoder, en introduktion Fördjupad forskningsmetodik, allmän del Våren 2018 Vad är statistisk dataanalys? Analys och tolkning av kvantitativa data -> förutsätter numeriskt datamaterial

Läs mer

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. KOD: Kurskod: PC1203 och PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och metod och Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Linda Hassing Tentamensdatum: 2012-11-17 Tillåtna

Läs mer

Överreaktion på den svenska aktiemarknaden - En studie om framtida avvikelseavkastning

Överreaktion på den svenska aktiemarknaden - En studie om framtida avvikelseavkastning Kandidatuppsats 15 hp Företagsekonomiska institutionen Uppsala universitet VT 2019 Datum för inlämning: 2019-06-04 Överreaktion på den svenska aktiemarknaden - En studie om framtida avvikelseavkastning

Läs mer

Faktorer som påverkar befolkningstillväxten av unga individer i olika kommuntyper

Faktorer som påverkar befolkningstillväxten av unga individer i olika kommuntyper Faktorer som påverkar befolkningstillväxten av unga individer i olika kommuntyper Inledning Många av Sveriges kommuner minskar i befolkning. Enligt en prognos från Svenskt Näringsliv som publicerades i

Läs mer

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 16 e januari 2015

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 16 e januari 2015 MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp Fredagen den 16 e januari 2015 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare

Läs mer

Företagsklimatet viktigt för ungas val av kommun. Johan Kreicbergs April 2009

Företagsklimatet viktigt för ungas val av kommun. Johan Kreicbergs April 2009 Företagsklimatet viktigt för ungas val av kommun Johan Kreicbergs April 2009 Inledning 1 Inledning Många av Sveriges kommuner minskar i befolkning. Enligt en prognos från som publicerades i slutet av 2007

Läs mer

HYPOTESPRÖVNING sysselsättning

HYPOTESPRÖVNING sysselsättning 0 självmord 20 40 60 HYPOTESPRÖVNING 4. Se spridningsdiagrammen nedan (A, B och C). Alla tre samband har samma korrelation och samma regressionslinje (r = 0,10, b = 0,15). Vi vill testa om sambandet mellan

Läs mer

1. a) F4 (känsla av meningslöshet) F5 (okontrollerade känlsoyttringar)

1. a) F4 (känsla av meningslöshet) F5 (okontrollerade känlsoyttringar) 1. a) F1(Sysselsättning) F2 (Ålder) F3 (Kön) F4 (känsla av meningslöshet) F5 (okontrollerade känlsoyttringar) nominalskala kvotskala nominalskala ordinalskala ordinalskala b) En möjlighet är att beräkna

Läs mer

under en options löptid. Strukturakademin Strukturinvest Fondkommission

under en options löptid. Strukturakademin Strukturinvest Fondkommission Del 1 Volatilitet Innehåll Implicita tillgångar... 3 Vad är volatilitet?... 3 Volatility trading... 3 Historisk volatilitet... 3 Hur beräknas volatiliteten?... 4 Implicit volatilitet... 4 Smile... 4 Vega...

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 7 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Hypotesprövning för två populationer Populationsandelar Populationsmedelvärden Parvisa observationer Relation mellan hypotesprövning och konfidensintervall

Läs mer

Uppgift 3 Vid en simuleringsstudie drar man 1200 oberoende slumptal,x i. Varje X i är likformigt fördelat mellan 0 och 1. Dessa tal adderas.

Uppgift 3 Vid en simuleringsstudie drar man 1200 oberoende slumptal,x i. Varje X i är likformigt fördelat mellan 0 och 1. Dessa tal adderas. Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1902 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAGEN DEN 17:E AUGUSTI 2015 KL 8.00 13.00. Kursledare och examinator : Björn-Olof Skytt, tel 790 8649. Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi

Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi 1(6) PCA/MIH Johan Löfgren 2016-11-10 Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi 1 Inledning Sveriges kommuner och landsting (SKL) presenterar varje år statistik över elevprestationer

Läs mer

Riskpremien på den svenska aktiemarknaden

Riskpremien på den svenska aktiemarknaden www.pwc.se/riskpremiestudien Riskpremien på den svenska aktiemarknaden Studie mars 203 Riskpremien på den svenska aktiemarknaden Innehåll Förord... 3 Sammanfattning av årets studie... 4 Undersökningsmetodik...

Läs mer

Spotlights vägledning för finansiell rapportering

Spotlights vägledning för finansiell rapportering Spotlights vägledning för finansiell rapportering 2017-12-22 2/9 Innehåll 1. Vad och när?... 3 2. Vad gäller vid koncernförhållande?... 3 3. Kvartalsredogörelse... 3 4. Krav på innehåll... 3 5. Prognos...

Läs mer

Direktavkastning = Analytiker Leo Johansson Lara 20/11-16 Axel Leth

Direktavkastning = Analytiker Leo Johansson Lara 20/11-16 Axel Leth Denna analys behandlar direktavkastning och består av 3 delar. Den första delen är en förklaring till varför direktavkastning är intressant just nu samt en förklaring till vad direktavkastning är. Den

Läs mer

Envägs variansanalys (ANOVA) för test av olika väntevärde i flera grupper

Envägs variansanalys (ANOVA) för test av olika väntevärde i flera grupper Envägs variansanalys (ANOVA) för test av olika väntevärde i flera grupper Tobias Abenius February 21, 2012 Envägs variansanalys (ANOVA) I envägs variansanalys utnyttjas att

Läs mer

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp Sid (7) Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp Uppgift Nedanstående beräkningar från Minitab är gjorda för en Poissonfördelning med väntevärde λ = 4.

Läs mer

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Val av metod och stickprovsdimensionering Registercentrum Norr http://www.registercentrumnorr.vll.se/ statistik.rcnorr@vll.se 11 Oktober, 2018 1 / 52 Det

Läs mer

Årligt dokument enligt 6 kap. 1b lagen (1991:980) om handel med finansiella instrument avseende AB Novestra

Årligt dokument enligt 6 kap. 1b lagen (1991:980) om handel med finansiella instrument avseende AB Novestra Årligt dokument enligt 6 kap. 1b lagen (1991:980) om handel med finansiella instrument avseende AB Novestra Datum för offentliggörande Finansiella rapporter Fullständiga finansiella rapporter finns tillgängliga

Läs mer

Metod och teori. Statistik för naturvetare Umeå universitet

Metod och teori. Statistik för naturvetare Umeå universitet Statistik för naturvetare -6-8 Metod och teori Uppgift Uppgiften är att undersöka hur hjärtfrekvensen hos en person påverkas av dennes kroppstemperatur. Detta görs genom enkel linjär regression. Låt signifikansnivån

Läs mer

FACIT (korrekta svar i röd fetstil)

FACIT (korrekta svar i röd fetstil) v. 2013-01-14 Statistik, 3hp PROTOKOLL FACIT (korrekta svar i röd fetstil) Datorlaboration 2 Konfidensintervall & hypotesprövning Syftet med denna laboration är att ni med hjälp av MS Excel ska fortsätta

Läs mer

Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 3 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Inferens om två populationer (kap 8.1 8.) o Parvisa observationer (kap 9.1 9.) o p-värde (kap 6.3) o Feltyper, styrka, stickprovsstorlek

Läs mer

Strukturakademin Strukturinvest Fondkommission LÅNG KÖPOPTION. Värde option. Köpt köpoption. Utveckling marknad. Rättighet

Strukturakademin Strukturinvest Fondkommission LÅNG KÖPOPTION. Värde option. Köpt köpoption. Utveckling marknad. Rättighet Del 11 Indexbevis Innehåll Grundpositionerna... 3 Köpt köpoption... 3 Såld köpoption... 3 Köpt säljoption... 4 Såld säljoption... 4 Konstruktion av Indexbevis... 4 Avkastningsanalys... 5 knock-in optioner...

Läs mer

Kursens upplägg. Roller. Läs studiehandledningen!! Examinatorn - extern granskare (se särskilt dokument)

Kursens upplägg. Roller. Läs studiehandledningen!! Examinatorn - extern granskare (se särskilt dokument) Kursens upplägg v40 - inledande föreläsningar och börja skriva PM 19/12 - deadline PM till examinatorn 15/1- PM examinationer, grupp 1 18/1 - Forskningsetik, riktlinjer uppsatsarbetet 10/3 - deadline uppsats

Läs mer

Återköp av egna aktier

Återköp av egna aktier MAGISTERUPPSATS Företagsekonomiska institutionen HT 2008 Handledare: Thomas Carrington Återköp av egna aktier En studie av annonseringens effekt på svenska bolags aktiekurs i högkonjunktur Författare:

Läs mer

Statistik och epidemiologi T5

Statistik och epidemiologi T5 Statistik och epidemiologi T5 Anna Axmon Biostatistiker Yrkes- och miljömedicin Dagens föreläsning Fördjupning av hypotesprövning Repetition av p-värde och konfidensintervall Tester för ytterligare situationer

Läs mer

Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) Statistiska institutionen, Uppsala universitet

Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) Statistiska institutionen, Uppsala universitet Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) 2016-01-13 Statistiska institutionen, Uppsala universitet Uppgift 1 (20 poäng) A) (4p) Om kommunens befolkning i den lokala arbetsmarknaden

Läs mer

Fråga nr a b c d 2 D

Fråga nr a b c d 2 D Fråga nr a b c d 1 B 2 D 3 C 4 B 5 B 6 A 7 a) Första kvartilen: 33 b) Medelvärde: 39,29 c) Standardavvikelse: 7,80 d) Pearson measure of skewness 1,07 Beräkningar: L q1 = (7 + 1) 1 4 = 2 29-10 105,8841

Läs mer

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl Karlstads universitet Avdelningen för nationalekonomi och statistik Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl 08.15-13.15 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad formelsamling, approximationsschema

Läs mer

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1913 MATEMATISK STATISTIK FÖR IT OCH ME ONSDAGEN DEN 12 JANUARI 2011 KL 14.00 19.00. Examinator: Camilla Landén, tel. 7908466. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling

Läs mer

Föreläsning 12: Regression

Föreläsning 12: Regression Föreläsning 12: Regression Matematisk statistik David Bolin Chalmers University of Technology Maj 15, 2014 Binomialfördelningen Låt X Bin(n, p). Vi observerar x och vill ha information om p. p = x/n är

Läs mer

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels 7.5 Experiment with a single factor having more than two levels Exempel: Antag att vi vill jämföra dragstyrkan i en syntetisk fiber som blandats ut med bomull. Man vet att inblandningen påverkar dragstyrkan

Läs mer

Innehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E

Innehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik (sid 53 i E) III. Statistisk inferens Hypotesprövnig Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser 1 II. Beskrivande statistik,

Läs mer

Anders Lunander, Handelshögskolan vid Örebro universitet (huvudansvarig) Sofia Lundberg, Handelshögskolan vid Umeå universitet

Anders Lunander, Handelshögskolan vid Örebro universitet (huvudansvarig) Sofia Lundberg, Handelshögskolan vid Umeå universitet Slutrapport för projektet Högt anbudspris hög kvalitet? En empirisk analys av relationen mellan anbudspris och bedömning av kvalitet i offentlig upphandling Anders Lunander, Handelshögskolan vid Örebro

Läs mer

Föreläsning 6. Kapitel 7, sid Jämförelse av två populationer

Föreläsning 6. Kapitel 7, sid Jämförelse av två populationer Föreläsning 6 Kapitel 7, sid 186-209 Jämförelse av två populationer 2 Agenda Jämförelse av medelvärden för två populationer Jämförelse av populationsandelar för två populationer Konfidensintervall och

Läs mer

F22, Icke-parametriska metoder.

F22, Icke-parametriska metoder. Icke-parametriska metoder F22, Icke-parametriska metoder. Christian Tallberg Statistiska institutionen Stockholms universitet Tidigare när vi utfört inferens, dvs utifrån stickprov gjort konfidensintervall

Läs mer

Bilaga 3. Varselstatistik, bortfallsanalys och statistiska beräkningar

Bilaga 3. Varselstatistik, bortfallsanalys och statistiska beräkningar bilaga till granskningsrapport dnr: 31-2013-0722 rir 2014:27 Bilaga 3. Varselstatistik, bortfallsanalys och statistiska beräkningar Arbetsförmedlingens arbete vid varsel Ett bidrag till effektiva omställningsinsatser?

Läs mer

LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008. Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING

LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008. Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008 Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING Hypotesprövning (statistisk inferensteori) Statistisk hypotesprövning innebär att man med hjälp av slumpmässiga

Läs mer

Aktieåterköp på den svenska marknaden - Bakomliggande motiv till återköp under tidsperioden

Aktieåterköp på den svenska marknaden - Bakomliggande motiv till återköp under tidsperioden Aktieåterköp på den svenska marknaden - Bakomliggande motiv till återköp under tidsperioden 2010-2017 Kandidatuppsats 15 hp Företagsekonomiska institutionen Uppsala universitet HT 2018 Datum för inlämning:

Läs mer

Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 28 okt 2015

Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 28 okt 2015 Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 8 okt Tentamen består av åtta uppgifter om totalt poäng. Det krävs minst poäng för betyg, minst poäng för och minst för. Eaminator: Ulla lomqvist Hjälpmedel:

Läs mer

Bilaga 6 till rapport 1 (5)

Bilaga 6 till rapport 1 (5) till rapport 1 (5) Bilddiagnostik vid misstänkt prostatacancer, rapport UTV2012/49 (2014). Värdet av att undvika en prostatabiopsitagning beskrivning av studien SBU har i samarbete med Centrum för utvärdering

Läs mer

Hur man tolkar statistiska resultat

Hur man tolkar statistiska resultat Hur man tolkar statistiska resultat Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Varför använder vi oss av statistiska tester?

Läs mer

Finansiering. Föreläsning 11 Utbetalningspolitik BMA: Kap. 16. Jonas Råsbrant

Finansiering. Föreläsning 11 Utbetalningspolitik BMA: Kap. 16. Jonas Råsbrant Finansiering Föreläsning 11 Utbetalningspolitik BMA: Kap. 16 Jonas Råsbrant jonas.rasbrant@fek.uu.se Utbetalningspolitik Utbetalningspolitik: Hur företag väljer att distribuera cash till aktieägarna. Återköp

Läs mer

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK 2007-08-29

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK 2007-08-29 UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematik och matematisk statistik Statistik för Teknologer, 5 poäng (TNK, ET, BTG) Peter Anton, Per Arnqvist Anton Grafström TENTAMEN 7-8-9 LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN

Läs mer

I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Parametriska Icke-parametriska

I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Parametriska Icke-parametriska Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Hypotesprövnig Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser Univariata analyser Univariata analyser

Läs mer

Riskpremien på den svenska aktiemarknaden

Riskpremien på den svenska aktiemarknaden Riskpremien på den svenska aktiemarknaden Mars 2017 Rapporten presenterar marknadsriskpremien och andra komponenter som krävs för att uppskatta avkastningskravet på den svenska aktiemarknaden. www.pwc.se/riskpremiestudien

Läs mer

Verksamhetsutvärdering av Mattecentrum

Verksamhetsutvärdering av Mattecentrum Verksamhetsutvärdering av Mattecentrum April 2016 www.numbersanalytics.se info@numbersanalytics.se Presskontakt: Oskar Eriksson, 0732 096657 oskar@numbersanalytics.se INNEHÅLLSFÖRTECKNING Inledning...

Läs mer

Inferensstatistik. Hypostesprövning - Signifikanstest

Inferensstatistik. Hypostesprövning - Signifikanstest 011-11-04 Inferensstatistik En uppsättning metoder för att dra slutsatser om populationers egenskaper (parametrar) med hjälp av stickprovs egenskaper (statistik) Hypostesprövning - Signifikanstest Ett

Läs mer

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, annars är det detta datum som gäller:

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, annars är det detta datum som gäller: Statistik 2 Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TentamensKod: Tentamen SST021 ACEKO16h, ACIVE16h 7,5 högskolepoäng Tentamensdatum: 2018-05-31 Tid: 14.00-19.00 Hjälpmedel: Valfri miniräknare Linjal

Läs mer

EX-DAGSEFFEKTEN PÅ STOCKHOLMSBÖRSEN

EX-DAGSEFFEKTEN PÅ STOCKHOLMSBÖRSEN Företagsekonomiska institutionen Uppsala universitet Vårterminen 2014 Handledare: Adri de Ridder Jonas Råsbrant EX-DAGSEFFEKTEN PÅ STOCKHOLMSBÖRSEN Kandidatuppsats i företagsekonomi Författare: Oscar Malmgren

Läs mer