Drömmen om att segra över marknaden

Transkript

1 UPPSALA UNIVERSITET FÖRETAGSEKONOMISKA INSTITUTIONEN MAGISTERUPPSATS VT-10 HANDLEDARE: ROBERT JOACHIMSSON DATUM: Drömmen om att segra över marknaden En jämförelsestudie mellan aktierekommendationer och insidertransaktioner som portföljstrategi Toni Lovric & Kristian Ullakko-Haaraoja ABSTRACT The purpose of this paper is to compare two different portfolio strategies consisting of insider transactions and stock recommendations and examine whether they posses any information advantage. The portfolios are balanced once every three-, six- and twelve- months in the period of Our results show a pattern for these investment strategies. The portfolio consisting of insider transactions generates a positive return in equity in a negative market environment and the opposite reaction in a positive environment. The result for the portfolio consisting of stock recommendations show a positive return of equity in positive environment and the opposite effect in negative environment. The pattern that has been observed can be classified as an anomaly. Therefore, we conclude that the market cannot be classified as efficient in a short term perspective. This anomaly is short-lived which indicates that the market is efficient in a long term perspective.

2 INNEHÅLLSFÖRTECKNING 1. INLEDNING TEORETISK REFERENSRAM DEN EFFEKTIVA MARKNADEN RANDOM WALK KRITIK MOT DEN EFFEKTIVA MARKNADEN NOISE TIDIGARE FORSKNING AKTIEREKOMMENDATIONER SOM PORTFÖLJSTRATEGI INSIDER SOM PORTFÖLJSTRATEGI TABELLSAMMANSTÄLLNING ÖVER TIDIGARE FORSKNING METOD DATAINSAMLING FÖR AKTIEREKOMMENDATIONER DATAINSAMLING FÖR INSIDERTRANSAKTIONER KONSTRUKTION AV PORTFÖLJER BASERAT PÅ AKTIEREKOMMENDATIONER KONSTRUKTION AV PORTFÖLJER BASERAT PÅ INSIDERHANDEL BEHANDLING AV PORTFÖLJER METODDISKUSSION RESULTAT & ANALYS PORTFÖLJ BASERAT PÅ AKTIEREKOMMENDATIONER PORTFÖLJ BASERAT PÅ INSIDERTRANSAKTIONER JÄMFÖRELSEANALYS SLUTSATS KÄLLFÖRTECKNING APPENDIX A APPENDIX B APPENDIX C APPENDIX D... 48

3 1. INLEDNING I det inledande avsnittet är vår ambition att läsaren genom bakgrund och problemdiskussion skall få en inblick i det berörda ämnet. Problemdiskussionen ställer ett antal intressanta retoriska frågor. Detta följs slutligen upp med att ett syfte formuleras. Sverige klassas som det land som har den största andelen enskilda aktiesparare i världen (Lycke et al, 2010). I och med den starka utvecklingen för samhällets intresse för aktier har även aktieanalytikers roll ökat och vi kan dagligen läsa i medier om hur den ena aktieanalytikern efter den andra rekommenderar en specifik aktie. Svenskars förmögenhet mätt i aktieinnehav har vuxit från 27 miljarder kronor år 1980 till 686 miljarder år 2007 enligt statistik från SCB (2008). Antalet svenskar som sparar i aktier har ökat från år 1975 till 7 miljoner år En bidragande orsak till detta är tillgängligheten på information och internets frammarsch som bidragit till att investerare enklare kan få tillgång till analyser, rapporter och kursinformation i realtid. Nätmäklarnas intåg på marknaden har även bidragit till att intresset har ökat eftersom transaktionskostnaderna har reducerats (Lycke et al, 2010). Att analysera och värdera ett bolag är tidskrävande. Det krävs en viss förkunskap i form av förståelse för en årsredovisning, finansiella siffror och bolagets verksamhet. Det finns givetvis investerare som enbart följer finansiella nyckeltal men för att ge en konkret och rättvis värdering av ett bolag krävs bland annat de kunskaper listade ovan. Som enskild investerare ställer detta stora krav medan aktieanalytiker dagligen arbetar med de bolag de bevakar. Att investera i aktier är som vi tidigare har beskrivit ett vanligt fenomen i Sverige, men hur uppnår en investerare en överavkastning och presterar bättre än marknaden som många drömmer om? Om aktieanalytikerna inte ger rekommendationer som går bättre än index tjänar det inget till att följa dessa råd då en investerare smidigast och till lägst kostnad kan få avkastning i form av en indexfond. Genererar aktieanalytikers rekommendationer en överavkastning som investeringsstrategi? Lönar det sig att ta rygg på deras rekommendationer? Tidigare forskning har undersökt denna frågeställning där bland annat Barber et al (2001) visat att köp av aktier med högst enighet bland aktieanalytikerna gällande aktierekommendationer genererat en överavkastning. Womack (1996) och Stickel (1995) visade även på att köprekommendationer som investeringsstrategi genererat en 1

4 överavkastning. Aktierekommendationer har, trots ett flertal studier som visat på positiva värden för investerare, kritiserats under årens lopp och ett antal forskningsrapporter har publicerats om rekommendationerna egentligen har något värde för investerare (Lidén och Rossander, 2006). De grundar dessa yttranden i antagandet att sekundärinformation (aktierekommendationer) inte har något värde eftersom detta skulle strida mot den effektiva marknadshypotesen framtagen av Fama (1969). Ett alternativt tillvägagångssätt att investera är att följa insiderpersoners transaktioner, det vill säga personer med ett informationsövertag i ett företag gentemot de externa investerarna. Transaktionerna publiceras offentligt och som investerare är det möjligt att investera utifrån insiderpersonernas transaktioner. Tidigare forskning kring detta ämne (Lidén och Rosenberg, 2009) har visat på överavkastning när investerare använder insider som investeringsstrategi. Liknande studier har gjorts utomlands där bland annat Pope et al (1990) undersökt detta på den brittiska marknaden och konstaterat att överavkastning kunde genereras. Hur kommer det sig att ett flertal investerare har lyckats generera en överavkastning under en längre period trots att det strider mot den effektiva marknaden? Warren Buffett har genererat en medelavkastning på 20 % per år under en 50 års tidsperiod. Det finns ytterligare ett flertal investerare som lyckats med bedriften att generera en överavkastning under en längre tidsperiod, några av dessa är Bill Ruane, Charlie Munger, Walter Schloss, Rick Guerin, Tom Knapp och Benjamin Graham (Schroeder, 2008). Vad skiljer då investeringsstrategierna aktierekommendationer och insidertransaktioner åt? Skiljer sig informationsövertaget något i ekonomiskt svåra tider och därmed avspeglar sig i avkastningen? Om informationen är tillgänglig för alla borde det innebära att aktieanalytiker avkastar ungefär lika som insiders och slutligen som marknadsindex. Syftet med vår uppsats är att jämföra aktierekommendationer och insidertransaktioner som portföljstrategi mellan åren Vi skall sedan koppla resultaten till den effektiva marknaden och undersöka om någon av dessa strategier visar på ett informationsövertag i form av högre avkastning. Portföljerna skall balanseras på kvartalsbasis, halvårsbasis samt årsbasis. Detta för att tydligare utläsa trender och för att bredda jämförelsen i portföljerna. Lidén och Rosenberg (2009) har visat på att portföljer baserat på insidertransaktioner kan generera en överavkastning på 25 % årligen. Detta skulle då strida mot teorin om den effektiva marknaden. 2

5 2. TEORETISK REFERENSRAM Denna sektion kommer att redogöra för den effektiva marknads hypotesen, som även kommer att fungera som den grundläggande teorin i denna uppsats. För att få en rättvis bild kommer vi slutligen att redovisa kritiken riktad mot den effektiva marknaden. 2.1 Den effektiva marknaden Aktörer på aktiemarknaden använder sig av kapital för att investera i diverse värdepapper. De som inte investerar i indexfonder gör ett aktivt val och detta i hopp om att segra över marknaden och uppnå en överavkastning. Aktörer reflekterar kring tillgänglig information som presenteras på marknaden för att fatta beslut i form av köp, sälj, blanka och behåll. Beroende på karaktären av den information som presenteras och blir tillgänglig för marknaden kan det medföra hög volatilitet på pris och omsättning på aktierna. Fama (1970) definierar den effektiva marknaden som en plats där marknaden reagerar och inprisar all tillgänglig information som presenteras på marknaden. Fama förutsätter även att det inte finns några aktörer på marknaden som har ett större informationsövertag än andra och beskriver informationsflödet som rättvist fördelat och tillgänglig för alla aktörer. Trots detta medger han att det finns två dokumenterade fall av grupper som innehar ett monopolistiskt informationsövertag. Det ena fallet är aktörer beträffande insiderhandel och det andra fallet beskriver informationsövertaget som professionella yrkesutövare på marknaden innehar. Den effektiva marknaden är en gammal och välfungerande teori som först diskuterades av Bachelier (1900). Att beskriva en teori i en vakuumomgivning är relativt enkelt och det är lätt att beskriva vilka villkor och i vilken omgivning teorin behöver eller inte behöver ta hänsyn till. Famas (1970) vakuumbeskrivning av villkor och omgivning gällande den effektiva marknads hypotesen fungerar på samma sätt. Ett av Famas villkor är att han inte tar hänsyn till transaktionskostnader. Han nämner även att all tillgänglig information är gratis och rättvist fördelad bland aktörerna. Fama antar även att alla aktörer reagerar likadant på ny informationen och att dessa fattar samma beslut. Med dessa tre faktorer beskriver han den effektiva marknads hypotesen som en friktionslös omgivning och han betonar att dessa tre faktorer endast kan ses som potentiella osäkerhetskällor som kan ha en negativ påverkan på 3

6 marknads effektiviteten, men inte nödvändigtvis. Keane (1986) beskriver att reflektionen av tillgänglig information är effektiv men att effektiviteten av marknaden kan ifrågasättas. Förutom Famas (1970) tre faktorer ovan som beskriver teorin om den effektiva marknadens omgivning har Shleifer (2000) fokuserat på hur investerare agerar på marknaden och redogör för tre antaganden. 1. Investerare på marknaden är rationella. 2. I den utsträckning det existerar irrationella investerare har de ingen kurspåverkan på marknaden då deras affärer är slumpmässiga och tar ut varandra. 3. De begränsade irrationella investerarna kommer att möta rationella arbitragörer på marknaden, detta resulterar i att deras affärer neutraliserar deras effekt på marknaden. Shleifer (2000) bygger vidare på Famas teori om den effektiva marknaden och redogör för tre olika former som marknaden kan förekomma i. Den första formen definieras som svag form och detta innebär att marknaden endast tar hänsyn till aktiens historiska priser och utdelningar. Detta förutsätter att det är svårt att segra över marknaden och få en överavkastning med historisk information. Vid svag form av marknads effektivitet kan man inte tillämpa teknisk analys för att förutse framtida priser och uppnå överavkastning. Den andra formen är semi- stark och förutsätter att marknaden reagerar på all publik information och att priset präglas av informationen. Detta förutsätter att aktörer inte kan få en överavkastning baserat på tidigare släppt publik information. Vid semi- stark marknads effektivitet kan man inte tillämpa fundamentala analyser. Den tredje formen är stark form och detta innebär att marknaden reagerar på all tillgänglig information och att detta påverkar priset på marknaden oavsett om den är publik eller privat, detta innebär även att insiderpersoner inte har ett monopolistiskt informationsövertag. Insiderpersoner har ingen möjlighet att påverka priset på marknaden på grund av att denna information sprids snabbt och får en omedelbar effekt på aktiepriset. 2.2 Random Walk Att förutse framtida avkastningar är nästintill omöjligt om man inte har tur enligt den effektiva marknads hypotesen, men trots detta existerar flera instrument vars syfte är att 4

7 utforska detta. Levy (1967) redogör för två olika instrument som används för att analysera värdepapper, den ena är teknisk analys och innebär att man försöker förutse framtida aktiepriser med hjälp av historisk information. Det andra instrumentet är fundamental analys vars syfte är att beräkna företagets framtida vinster samt ta hänsyn till framtida risk för att utvärdera företaget och därefter besluta om det är en intressant investering. Trots att det existerar ett flertal instrument vars syfte är att förutse framtida handelsmönster kan man enligt Famas (1970) teori om Random Walk inte lyckas då dessa är slumpmässiga. Van Horn (1967) beskriver Random Walk som att det rådande aktiepriset på marknaden är korrekt och återspeglar all tillgänglig information på marknaden och är oberoende av tidigare pris och handelsmönster. Denna teori beskrivs som glömsk då tidigare mönster inte kan användas för framtida syften. Prisförändring hos en aktie beror endast på ny information som presenteras för marknaden. Random Walk teorin förutsätter att aktiepriser är slumpmässiga, förklaringen till detta är att om det existerade mönster skulle detta profiteras av aktörer. Teorin menar att rationella arbitragörer skulle neutralisera alla vinster på marknaden som var förknippad med förutsedda vinster. Detta innebär att marknaden är effektiv då det inte existerar en systematisk under- och övervärdering av aktier då rationella aktörer skulle utnyttja detta fenomen. Van Horn (1967) slutsats är att fluktuationer i aktiekurser är slumpmässiga. 2.3 Kritik mot den effektiva marknaden Det har alltid riktats kritik mot den effektiva marknaden. I tidigare avsnitt beskrev Shleifer (2000) aktörer på marknaden som rationella individer och förutsätter att alla aktörer reagerar likadant på information. Enligt Malkiel (2003) kan man inte anta att den effektiva marknaden befinner sig i stark form då det skulle innebära att det inte finns något initiativ till att professionella investerare skulle leta reda på ny information som marknaden kan reflektera kring. Förekomsten av anomalier är ett bevis på att den effektiva marknaden inte kan ses som effektiv. Fama (2008) beskriver anomalier som mönster på marknaden som inte kan förklaras av CAPM-modellen, det vill säga att risken inte kan diversifieras bort. Fama beskriver anomalier som att de innehåller värdefull och unik information om framtida avkastningar och utdelningar, dock medger han att det är svårt att avgöra om historiska avkastningar och utdelningar beror på karaktären av risken som medföljer eller om det är på grund av fel prissättning på aktierna. 5

8 Att anomalier existerar och präglas av irrationalitet och påverkar marknaden är något som den effektiva marknads-teorin accepterar. Om den effektiva marknaden endast förklaras av rationalitet hur kommer det sig då att det förekommer anomalier? Om vi återgår till Shleifers (2000) andra argument medger han att det finns en möjlighet att det i en viss utsträckning existerar irrationella investerar, men att förekomsten av dessa inte har en kurspåverkan på marknaden då deras affärer är slumpmässiga och neutraliserar varandras effekter. Keane (1986) påstår att anomalier i säg är rationella då en rationell aktör skulle ta vara på chansen att få en bättre avkastning. Trots detta visar Sloan (1996) i sin undersökning att aktörer har svårt att ta in ny information. Den effektiva marknaden ignorerar inte den kritik som riktas mot hypotesen utan medger att det förekommit anomalier så länge det har funnits en existerande marknad, men enligt Malkiel (2003) kan dessa ses som kortlivade och snabbt upphöra att existera. Anomalier kan tillfälligt rubba effektiviteten av marknaden. Förekomsten av anomalier kan förklaras av en relativ ny vetenskap - Behavioral Finance. Ohlson (1998) beskriver det som en vetenskap som förklarar aktörers beteende på den finansiella marknaden. Denna vetenskap ämnar sig att förklara de psykologiska aspekterna och kommer fram till tre aspekter kring aktörerna. Den första aspekten innebär att beslutsfattarna är mångfacetterade och formas av själva beslutsprocessen. Det andra antagandet beskriver beslutsfattarna som att de har enkelt att anpassa sig efter beslut och dess omgivning vilket leder till en påverkan i deras val av beslut. Det tredje antagandet förklarar att aktörer letar efter tillfredsställelse istället för optimala beslut. Dessa tre antaganden strider mot den effektiva marknaden antaganden om att det existerar rationella aktörer Noise Ett exempel på ett irrationellt beteende som har en påverkan på effektiviteten av marknaden är ett fenomen som kallas för noise. Detta fenomen myntades för första gången av Fisher Black (1986) och som Barber et al (2006) diskuterar kring. Barber beskriver detta fenomen som att aktörer på marknader handlar på noise (=ljud) eller rättare sagt på aktiviteter av andra aktörer. Dessa aktörer följer andra individer och grupper på marknaden och baserar deras handel på deras aktiviteter istället för på tillgänglig information. Detta kan leda till att aktörer behåller förlorande aktier, säljer vinnande aktier och därmed får en minskad 6

9 diversifiering i deras aktieportföljer. Beteendet i sig omkullkastar strategier och det rationella tänkandet på marknaden. Barber et al (2006) drar slutsatsen att aktörer som handlar på noise följs åt i grupp och kan liknas med flockbeteenden, dessa individer är sedda som irrationella. Dessa handlare påverkar det fundamentala priset på aktier och när dessa aktörer handlar brukar det resultera i att aktien blir övervärderad och vice versa när de säljer sina aktier, men till slut återgår aktien till sitt fundamentala värde. Barber et al (2006) kunde konstatera att noise handlare har en stor påverkan på marknaden och påverkar marknader. Om vi återgår till Shleifers (2000) andra argument där kontentan var att arbitragörer neutraliserar irrationella investerares affärer kan vi konstatera att det i fallet med noise inte kan tillämpas. Anledningen till detta är att informerade handlare präglas av risk och transaktionskostnader vilket gör det svårare för de att neutralisera noise handlarnas effekt på marknaden. Detta påstående går emot Famas (1970) beskrivning av dessa två faktorer som potentiella osäkerhetskällor som kan påverka den effektiva marknaden. 7

10 3. TIDIGARE FORSKNING I denna sektion kommer vi att presentera tidigare forskning på området insidertransaktioner och aktierekommendationer som portföljstrategier. Presentationen av de olika studierna kommer att redogöras för att bidra läsaren med en övergripande uppfattning om området samt ge en möjlig bild av hur våra resultat kan tänkas utforma sig. 3.1 Aktierekommendationer som portföljstrategi Barber et al (2001) undersöker huruvida investerare med hjälp av aktierekommendationer kan generera en överavkastning gentemot marknadsindex. De balanserar portföljerna under olika perioder där rekommendationer som köp och sälj används. Köprekommendationer registreras som en köptransaktion i portföljen medan säljrekommendationen innebär att författarna blankar den berörda aktien och därmed även kan generera avkastning vid båda rekommendationstillfällena. Författarna kommer fram till slutsatsen att mellan perioden 1986 till 1996 genererar en portfölj av rekommendationer en överavkastning på 4.13 % per år. Vid ett senare tillfälle valde Barber et al (2003) att undersöka rekommendationers eventuella överavkastning under perioden 1996 till Författarna kom fram till att de mest uppmärksammade köprekommendationerna genererade en signifikant överavkastning jämfört med marknaden under denna period. Under denna period var aktiemarknaden turbulent och den statistiskt signifikanta slutsatsen styrker deras slutsats från tidigare studie. En studie utförd av Desai, Liang och Singh (2000) undersökte 1247 rekommendationer gjorda av tidningen Wall Street Journals mest prisade analytiker under perioden 1993 till Slutsatsen författarna kom fram till var att analytikerna var överlägsen i att välja ut rätt aktier. De konstaterade även att branschspecialiserade analytiker ger bättre utfall än övergripande aktieanalytiker. Vid en undersökning av analytikers rekommendationer är det viktigt att ha två saker i åtanke, det ena är att viss forskning pekar på att analytiker rekommenderar i flock. Studien gjord av Desai et al (2000) konstaterade att 27 % av alla aktier var rekommenderade av mer än bara en analytiker. En annan studie av Iwo Welch (1999) instämmer i detta konstaterande och säger att analytiker påverkas av varandras rekommendationer. Studien visar på att om en analytiker är först ut med en rekommendation då har den rekommendationen en viss påverkan på de nästkommande analytikerna och sedan blir det en dominoeffekt i 8

11 varierande skala. Det andra en läsare skall ha i åtanke är att transaktionskostnader varierar och att det oavsett kostnad får en påverkan på portföljen, speciellt om en balansering sker ofta. Detta konstaterande gör även Barber et al (2003) i sin studie och påpekar att överavkastningen fluktuerar mer när hänsyn tas till transaktionskostnader. Svensk forskning inom detta område är inte lika omfattande som den internationella. En omfattande studie har dock genomförts av Erik Lidén och Olle Rossander (2006) som visar på att data tydligt markerar att det inte lönar sig att följa rekommendationer. De använder sig av köp och säljrekommendationer från experter i elva svenska tidskrifter och är enligt egen utsago den största studien i sitt slag inom svensk forskning. Datainsamlingen de genomförda visade att köprekommendationer hade sjunkit lika ofta som de stigit i värde ett år efter rekommendationen. 3.2 Insider som portföljstrategi Det finns en omfattande forskning kring insiders prestationer som portföljstrategi. De forskningsstudier som vi väljer att presentera nedan anser vi vara de mest relevanta för vår studie. Svensk forskning har publicerat ett antal studier i ämnet. En studie publicerad 2003 av Wahlström undersökte huruvida insiders, på Stockholmsbörsen, mellan år 2000 till 2002 genererade en överavkastning. Studiens resultat visade på att insiders genererade en överavkastning på 1.26 % per år för de största bolagen. Pope et al (1990) undersökte insiderpersoners (främst högre chefer) transaktioner på den brittiska marknaden och kom med slutsatsen att överavkastning kunde genereras genom att följa insiderpersoners handelsmönster med antagandet om att ignorera köp och sälj -spreaden och transaktionskostnader. Seyhun (1998) genomförde en studie med mätningar från på den amerikanska marknaden. Den omfattade all insiderhandel i alla börsnoterade företag och resultatet visade på en positiv överavkastning. Studien visade på, likt Pope et al (1990) och Lin et al (1990), att de högsta cheferna även genererade den högsta överavkastningen. Den visades även på att det finns ett samband mellan transaktionens storlek och en riskjusterad överavkastning. Ett negativt samband mellan riskjusterad överavkastning och ett företags börsvärde kunde därmed identifieras. Detta innebär att insiderpersoner från småbolag generar den största överavkastningen, i denna studie, 6.2 % över tolv månader. Sambandet mellan företagets börsvärde och överkastningen har även undersökts av Pascutti (1996) och 9

12 Lakonishok et al (1998), de finner ett liknande mönster vilket styrker Seyhuns påvisande av sambandet. Lidén och Rosenberg (2009) genomförde en omfattande studie som visar på att insiderhandel kan generera en överavkastning på närmare 25 % per år. Detta resultat kom de fram till genom att undersöka aktieaffärer utförda av insiderpersoner någon gång under perioden Enligt deras egna utsagor är studien därmed den tredje största som någonsin har genomförts. En av de första och mest citerade insiderstudierna gjordes av Jaffe (1974) på den amerikanska marknaden. Han undersökte insiderpersoners transaktioner under perioden och kom fram till slutsatsen att insiderpersoner innehar värdefull kunskap och även utnyttjar den. De kan därmed generera en överavkastning. Om den övergripande forskningen visar på att insiderpersoners transaktioner genererar en överavkastning finns det ändå studier som visar på det motsatta. Lin och Howe (1990) konstaterade att om transaktionskostnader inkluderas kunde inte en överavkastning uppnås. Eckbo och Smith (1998) genomförde en studie på Oslo börsen där de samlade in data med transaktioner från Resultatet visade att det inte var möjligt att uppnå överavkastning genom att följa insiderpersoners transaktioner. 3.3 Tabellsammanställning över tidigare forskning Tabell 1 - Tidigare forskning om aktierekommendationer som portföljstrategi Författare Period Överavkastning Desai et al (2000) JA Barber et al (2001) JA (4.13% per år) Barber et al (2003) JA Lidén & Rossander (2006) NEJ Tabell 2 - Tidigare forskning om insidertransaktioner som portföljstrategi Författare Period Överavkastning Jaffe (1974) JA Pope et al (1990) JA Lin et al (1990) JA Eckbo & Smith (1993) NEJ Seyhun (1998) JA Wahlström (2003) JA (1,26% per år) Lidén och Rosenberg (2009) JA (25% per år) 10

13 4. Metod I denna sektion kommer vi att beskriva hur vi har gått tillväga för att genomföra vår datasamling av aktierekommendationer och insidertransaktioner. Vi kommer även att beskriva hur vi konstruerat våra portföljer och avslutar denna sektion med en metoddiskussion där vi kritiskt granskar våra metodval. 4.1 Datainsamling för aktierekommendationer Vid insamlandet av aktierekommendationerna har vi tagit ett flertal punkter i beaktning och samtidigt tagit hänsyn till lagen om insiderhandel (se Appendix A). Detta för att göra portföljen för aktierekommendationer bättre lämpad i jämförelse med portföljen för insidertransaktioner. Punkterna kommer att redovisas löpande i denna del av uppsatsen. Vi valde att samla in aktierekommendationer från tidsskriften Privata Affärers databas och mätperiod för datainsamlingen var Privata Affärers databas är begränsad till en tillbakagång på tre års tid. Detta bidrog till att vi var tvungna att utesluta första kvartalet för år Databasen omfattar ett urval av bevakade analysföretag, närmare bestämt 28 stycken analysföretag. De bevakar exempelvis sina konkurrerande tidningar, i form av Dagens Industri och Affärsvärlden. Detta bidrog till att vi ansåg att databasen kunde ses som oberoende och bidra med en övergripande bild av de mest aktiva analysföretagen och därmed konsensus av aktierekommendationerna på marknaden. Det är viktigt att poängtera att analyshusen i vissa fall är internationella men att fokus i rekommendationerna är på svenska bolag som är noterade på NASDAQ OMX. Databasen Privata Affärer innehöll vid undersökningstillfället cirka aktierekommendationer. Vid urval av aktierekommendationerna valde vi att observera specifika veckor på året då rekommendationerna utkommit, detta då vi styrdes av lagen om insiderhandel. Vi anser att detta inte påverkar urvalet negativt eftersom vi har flera mättillfällen under årens förlopp. För att jämföra en portfölj komponerad av aktierekommendationer med en portfölj komponerad av insidertransaktioner är val av mätpunkt bland det mest relevanta och avgörande i utformningen av jämförelsen. För att jämförelsen skall vara rättvisande valde vi därför att anpassa urvalet av aktierekommendationerna efter lagen om insiderhandel. Detta innebär att vi koncentrerade oss på veckan där insider får utföra transaktioner innan handelsförbudet 11

14 träder i kraft (30 dagar innan kvartalsrapporten publiceras). Detta innebär att insiderpersoner endast har vissa utvalda perioder att handla med aktier och det har påverkat vår mätperiod i form av att vi har utgått från när insider har möjlighet att handla. Frågan vi ställde oss vid val av mätperiod var vilka kvartalsrapporter vi skulle utgå ifrån. För att besluta om detta valde vi att undersöka när de 30 mest omsatta aktierna på NASDAQ OMX publicerade sina kvartalsrapporter. Med hjälp av en lista över de 30 mest omsatta aktierna, publicerad på NASDAQ OMXs hemsida , undersökte vi sedan företag för företag med målet att undersöka vilken vecka de publicerar sina kvartalsrapporter. Vi samlade sedan in veckorna och för att besluta om en mätperiod valde vi att välja konsensus av veckan de flesta företag (se Appendix D) publicerar sin kvartalsrapport. Vår undersökning visade att företagen framför allt publicerade sina kvartalsrapporter under en intensiv period på två veckor. För att inte utesluta insidertransaktioner i de mest omsatta bolagen valde vi därför att välja den första veckan där de flesta företag publicerade sin kvartalsrapport. Konkret innebar detta att vi till exempel vid mätperiod av Q koncentrerade oss på perioden 9-13 juni Anledningen till detta var att konsensus av publicerade kvartalsrapporter för de 30 mest omsatta aktierna var vecka 29. Detta innebär att vi var tvungna att ta hänsyn till lagen om insiderhandel och därmed välja mätperiod 30 dagar innan konsensus-veckan. I Appendix D går det att utläsa vilka veckor vi har valt att fokusera mätperiod på. Detta ledde slutligen till att urvalet resulterade i 124 observationer. Privata Affärer samlar in analysföretagens rekommendationer och vid hög arbetsbelastning, enligt ansvarig på Privata Affärer, kan det dröja tills rekommendationerna publiceras i databasen. Anledningen till att vi nämner detta är att aktierekommendationer vid vissa tillfällen klumpas ihop och publiceras, trots att de utkommit vid olika datum. Vid en snabb överblick kan detta ses som ett problem för uppsatsen men vid en närmare blick publicerar Privata Affärer kurs då rekommendationen gavs. På sidan finns det även nyhetsuppdatering direkt när rekommendationerna kommer ut. Det är med andra ord arkiveringen till databasen som i vissa fall kan fördröjas. I utformningen av portföljen har det därför ingen betydelse när rekommendationen publicerades på Privata Affärers hemsida då det relevanta är kurs vid rekommendationstillfälle och när den är publicerad. Vid en överblick av portföljerna kan det synas en ojämn fördelning i aktierekommendationerna, med en hel del rekommendationer på exempelvis en måndag och 12

15 sedan glest under resten av veckan. Det vi beskrivit ovan, med arkivering av rekommendationer, är anledningen till detta men har som tidigare nämnt ingen relevant betydelse eftersom kurs vid rekommendationstillfälle är publicerat. Vi får därmed med en eventuell kurspåverkan utifrån rekommendationer. Vi har valt att avgränsa oss till endast köprekommendationer då vi vill reducera risken att ett flertal analyshus rekommenderar samma aktie men med olika rekommendationer och att vi därmed får en elimineringseffekt. Tidigare forskning visar även på att köprekommendationer genererat överavkastning vilket gör att vi anser att det är intressant att endast använda köprekommendationer i vår studie. För att vara konsekvent i vår datainsamling var vi tvungna att använda oss av likaviktade portföljer. Vi ser rekommendationerna som en del i helheten och konstruerar portföljerna jämnt fördelat oavsett marknadsvärde på bolag och om rekommendationen har begreppet starkt köp eller köp. Privata Affärer har tre benämningar på rekommendationerna köp, behåll, sälj. Vi har valt att jämställa starkt köp med köp då båda sänder samma signal men benämns olika beroende på analysföretag. Rekommendationerna ges på bolag noterade på NASDAQ OMX och vi har därför valt att inte endast avgränsa oss till exempelvis OMXS30. För vår uppsats innebär detta att vi även får med medel och småbolag som kan ha en högre risk men även en högre avkastning. Vi har valt detta tillvägagångssätt då vi anser att det stärker uppsatsens trovärdighet och resultat i form av en övergripande marknadsomfattning. 4.2 Datainsamling för insidertransaktioner Vid insamlandet av insidertransaktioner har vi använt oss av Dagens Industris databas, insiderlistan, som utgår direkt från Finansinspektionens register över insidertransaktioner i svenska börsnoterade företag. Insiderlistan sträcker sig ända tillbaka till 1991 och registrerar även vilken befattning personen har på företaget där denne är registrerad som insiderperson. Vi valde att titta på perioden för insidertransaktioner. För att vara konsekvent i datainsamlingen och i jämförelsen av portföljerna valde vi att samla in transaktioner för insider på likartat vis som för aktierekommendationer. Vi valde därmed även att utesluta första kvartalet för Anledningen till att vi valde Dagens Industris databas var enkelheten samt att deras databas publicerade netto över transaktioner i ett företag under en dag. Om vi exemplifierar kan vi måla upp ett scenario där VD för företag X köper Y antal aktier. Samma dag köper en mellanchef för samma bolag aktier i bolaget. Finansinspektionens databas för 13

16 insiderpersoner publicerar detta i detalj medan Dagens Industris databas publicerar netto av transaktionerna. Det vi var intresserade av var netto transaktionen i företaget och vi valde därför att utgå från Dagens Industris databas. Om vi hade insamlat alla insidertransaktioner hade vi fått en elimineringseffekt i form av både köp och sälj ( kr i köp och kr i sälj summerar till noll). Det är därmed endast relevant att insamla nettotransaktionen, antingen positiv eller negativ (vid ett summerande på noll utesluter vi transaktionen då det inte påverkar vår studie). Det skall dock tilläggas att vi dubbelkollade transaktionerna mot Finansinspektionens databas. Detta för att öka tillförlitligheten i datainsamlingen. Vi har även valt att samla in data för personens befattning som utför transaktionen. Registret över befattning innefattar flera benämningar VD, Vice VD, VD Dotterbolag, Styrelseledamot, Större ägare (>10%) och annan befattning. För att stärka trovärdigheten i vår uppsats har vi valt att samla in detta och publicera det i Appendix B. Det skall även klargöras att vi använder oss av likaviktade portföljer vilket innebär att oavsett om en VD gör en transaktion eller en chef av lägre rang likställs det i konstrueringen av portföljen. Vi bortser även från storleken, mätt i kronor, på köpet eller försäljningen. Som tidigare nämnt har vi även valt vecka för insiders utifrån konsensus av när kvartalsrapporterna publiceras för de 30 mest omsatta på NASDAQ OMX. Genom att vi väljer denna period har insider möjlighet att handla och vår förhoppning är därmed att vi under mätperioden skall presentera en rättvis bild av insiders transaktioner. Datum för mätperiod är publicerad i Appendix B. Urvalet har resulterat i 301 observationer. Finansinspektionens databas och Dagens Industris insiderlista presenterar inte köpkurs. För att få tillgång till denna information var vi tvungna att inhämta informationen manuellt från NASDAQ OMXs hemsida. Vi undersökte då först insidetransaktionen och sökte sedan upp den historiska kursen för respektive företag. För att bortse från eventuell kurspåverkan valde vi att inhämta köpkurs i form av stängningskurs dagen innan. För att exemplifiera detta innebar det att om en insiderperson utfört en transaktion på en tisdag, då inhämtade vi stängningskursen för måndag som vår köpkurs. Finansinspektionens databas över insidertransaktioner omfattar alla transaktioner i börsnoterade svenska företag. Vi har valt att samla in data oavsett vilken lista på NASDAQ OMX företaget är noterat på. Detta kan innebära att vi missar om det finns någon 14

17 signalskillnad beroende på företagets storlek. Viss forskning har visat på att insiderhandel för småbolag har genererat en större överavkastning jämfört med insiderhandel i större bolag (se tidigare forskning). Vi valde dock att utesluta jämförelse för företagets storlek och endast koncentrera oss på insidertransaktion oavsett företagets storlek och listnotering. 4.3 Konstruktion av portföljer baserat på aktierekommendationer Portföljen för aktierekommendationer är konstruerade utifrån specifika veckor där rekommendationerna har publicerats. Vi använde oss av köpkurser under den veckan vi samlade in rekommendationerna. För att få fram resultat för portföljerna har vi sedan använt oss av säljkurs ett kvartal framåt. Vid balansering av portföljen har vi exempelvis köpt en specifik portfölj med rekommendationer under vecka X och sedan sålt denna portfölj ett kvartal framåt på säljdag Y. Vi valde att sälja hela portföljen under en och samma dag med anledning av att vi samma dag köper en ny portfölj baserad på nya aktierekommendationer. Detta tillvägagångssätt ansåg vi vara det mest lämpliga med tanke på att om en privat investerare använt sig av aktierekommendationer som investeringsfilosofi hade de varit tvungen att agera på detta vis för att simplifiera. Vi motiverar därmed valet med att det stärker möjligheten att replikera vår studie och sedan använda strategin i framtiden. Som vi tidigare nämnt stod köpkurserna publicerade i Privata Affärers databas. För att få fram säljkurser använde vi oss av den mest tillförlitliga källan i vårt tycke, nämligen NASDAQ OMXs databas över aktier noterade på deras listor. Vi lokaliserade säljkurserna med hjälp av företagsnamn och sedan sökte vi fram säljkursen med hjälp av de datum vi valt ut för vår mätperiod. Detta innebar vissa bortfall för vår datainsamling i form av företag noterade på andra listor än NASDAQ OMX. NASDAQ OMX representerar i våra ögon ett tillräckligt brett spektrum av marknaden för att ge tillförlitlighet och trovärdighet i uppsatsen. När vi konstruerade portföljen använde vi oss av likaviktade värden, innebärande att aktierekommendationerna oavsett storlek, grad av rekommendation eller storlek på analyshus, har tilldelats ett värde i portföljen, nämligen köp eller sälj. För att tyda signalerna i avkastning valde vi att tolka köpsignalerna som rena köpsignaler, det vill säga, vi köpte aktien. Det skall tilläggas att vi har valt att bortse från transaktionskostnader i utformningen och balanseringen av portföljen då vi haft begränsat tidsutrymme. Detta medvetna val kan bidra till att resultaten 15

18 hade skiljt sig om vi inkluderat kostnaderna, detta har exempelvis visat sig vara avgörande i studien av Barber et al (2003). Som tidigare nämnt valde vi att använda oss av data insamlad under en vecka och inte endast en specifik dag. Anledningen till detta är att vi ansåg att en veckas datainsamling ger mer tyngd till studien och att en dag endast hade inneburit ett fåtal observationer. Ett företag som följs av ett flertal analysföretag kan få samma typ av rekommendation under samma vecka. För att lösa detta valde vi att ta med första observationen under veckan i portföljen. Detta ansåg vi vara det mest lämpliga med hänsyn till att vi då får den tidigaste potentiella kurspåverkade rekommendation. Hade vi däremot valt den rekommendation som publicerats sist av analysföretagen hade vi missat den eventuella kurspåverkan de tidigare rekommendationerna bidragit till. Vi vill framhäva en nettoeffekt av den samlade analytikerkåren och är inte intresserad av vilket analysföretag som presterat den högsta ackumulerade avkastningen. Det är med den motiveringen vi valt att utforma portföljen på det vis vi gjort och anser att det är mest lämpligt i vår studie. Vid utformningen av portföljen och mätningen av dess avkastning har vi räknat ut avkastningen med den enklaste metoden, det vill säga, skillnaden mellan observerad säljkurs och köpkurs delat på kurs vid köptillfälle. Vi fick därmed fram en procentuell avkastning och har gjort på detta vis för de observerade dagarna under veckan. För att räkna fram avkastningen för första observerade portfölj använde vi oss sedan av en uträkning för medelavkastning. Detta innebar att vi summerade dagarnas avkastningar och delade med antal dagar. Vi fick därmed fram medelavkastning för portföljen. För att öka studiens trovärdighet och styrka i resultatdelen valde vi att balansera portföljen på kvartalsbasis, halvårsbasis samt årsbasis. Detta innebar att vi för aktierekommendationer exempelvis använde oss av första observerade portfölj till uträkning för både kvartalsavkastning, halvårsavkastning samt årsavkastning. 4.4 Konstruktion av portföljer baserat på insiderhandel För att vara konsekvent i vår konstruktion av portföljer har vi valt att använda samma metod för konstruering av portfölj som ovan beskrivet för aktierekommendationer. Detta innebär att vi har uteslutit transaktioner som tar ut varandra i form av både köp och säljsignaler. Vid konstruering av portföljen har vi även valt att tolka en köpsignal som endast en köpsignal 16

19 oavsett transaktionens storlek eller insiderpersons befattning. I realiteten kan det exempelvis ha större signalverkan om en person av ledande befattning handlar aktier jämfört med om en person av lägre befattning handlar aktier. För att simplifiera har vi dock valt att tolka alla transaktioner jämlika oavsett dess storlek. Om ett flertal transaktioner har skett i samma företag vid vår mätperiod har vi valt att behandla informationen likt det sätt vi använde vid aktierekommendationer. Detta innebär att om det skett flera transaktioner under veckan har vi valt att inkludera den transaktion som skett tidigast under veckan. Motiveringen till detta är åter igen samma som vid aktierekommendationerna, vilket innebär att vi med detta tillvägagångssätt får inräknat en eventuell kurspåverkan. När ett företag gjort ett återköp av sina aktier finns denna information även publicerad på Finansinspektionens hemsida. Detta omfattar inte vår undersökning och vi har därmed valt att utesluta informationen. Mätperioderna för både aktierekommendationer och insidertransaktioner är likställda, detta innebar att vi har använt samma tillvägagångssätt i konstruktionen av de olika portföljerna. För att vi skall ha möjlighet att jämföra de två inriktningarna i portföljsammansättning har vi även valt att beräkna avkastningen på samma vis när det gäller insiderhandel. 4.5 Behandling av portföljer Syftet med vår datainsamling och konstruering av portföljerna är att de skall vara likvärdiga vid jämförelse. Vi har därför även valt att behandla portföljerna likartat vid utformning och vid jämförelse. Portföljerna är beräknade på kvartalsbasis, halvårsbasis samt årsbasis. Motiveringen till detta är att vi genom att använda dessa beräkningsperioder får mer styrka till kommande analys och slutsatser. Medelavkastning kan trots höga procentuella tal visa på en måttlig avkastning, då ett jämförelseindex presterat ännu bättre. För att visa på en realistisk bild av vår portföljs avkastningar har vi valt att jämföra dessa med ett brett marknadsindex på NASDAQ OMX (NASDAQ OMXs Stockholm PI). Avkastningen för detta index är framtaget, för de jämställda mätperioderna, från NASDAQ OMXs databas över kurshistorik. I undersökningens mätperioder säljer och köper vi en portfölj vid varje balansering, exempelvis vid mätpunkten för kvartalsportföljen. Eftersom vi då uppnått en viss avkastning och sedan köper en ny portfölj ackumuleras avkastningarna och vi får i slutändan en 17

20 totalavkastning. För att exemplifiera kan vi utgå från index på 100. Om vi har fyra balanseringsperioder under ett år ackumulerar vi sedan avkastningen vid varje balansering. Om portföljen faller med 50 % första kvartalet har vi 50 som utgångstal inför nästa balansering (100*0,5). Låt oss sedan anta att portföljen faller med 25 % för den andra balanseringsperioden. Vi utgår då från 50 när vi reducerar portföljen med 25 % och får fram siffran 37,5 (50*(1-0,25). Kvartal tre genererade däremot portföljen en positiv avkastning på 10 % och vi får därmed fram talet 41,25 (37,5*1,1). För det sista kvartalet avkastar portföljen åter igen en positiv avkastning på 10 % och vi får slutligen fram ett tal på 45,375. För att räkna ut den ackumulerade avkastning för de fyra balanseringsperioder tar vi sedan ,375 och får därmed ut den ackumulerade avkastningen på -54,625%. Denna avkastning jämförs sedan mellan portföljen för aktierekommendationer och portföljen för insiderhandel samt mot marknadsindex. Jämförelsen redovisas i form av överavkastning (även benämnt som differens). 4.6 Metoddiskussion Mätperioden kan ses som kritisk då detta var en exceptionell period för finansmarknaden med ett kraftigt börsfall Året därefter bidrog sedan till en lika kraftig uppgång på börsen vilket kan bidra till att slutsatserna för vår uppsats kan kritiseras för att vara framtagna under en turbulent period på finansmarknaden. I denna kritik ligger dock vårt intresse då vi anser att det är intressant att undersöka om det föreligger något informationsövertag i form av överavkastning mellan de två jämförelsevariablerna insider och aktierekommendationer. Vid insamling av data valde vi att utgå från lagen om insiderhandel för att det gav oss möjligheten att jämföra de berörda portföljerna. Detta kan innebära att vi får ett vinklat resultat för vår undersökning och att det hade blivit ett annorlunda resultat om vi valt, exempelvis, veckan efter kvartalsrapporterna publicerats för de flesta företag. Vi är dock medvetna om detta och valde att undersöka denna period då vi ansåg att det är en relativt lugn period på finansmarknaden och att det i en undersökning då minimerar risken för att få höga och djupa dalar i avkastningen. Eftersom vi valt specifika veckor under vår datainsamlingsperiod kan vi även missa företag med brutna räkenskapsår. Undersökningen begränsas även till NASDAQ OMX vilket innebär ett utelämnande av företag noterade på exempelvis NORDIC GROWTH MARKET. 18

21 Insamlandet av data skedde manuellt vilket innebar att vi undersökte varje företags respektive kurs. Detta innebär risker i att data kan tolkas fel, även benämnt som den mänskliga faktorn. Eftersom vår datainsamling var relativt stor finns det en viss risk i att vi till exempel inhämtat kurs för fel datum. Till vårt försvar skall vi tillägga att vi dubbelkollat kurserna, faktum kvarstår dock att risken finns för detta misstag. Handel för insiderpersoner kan uppnå en säsongseffekt i form av ökad försäljning vid årets slut och sedan ett ökat köptryck vid årets början. Detta har att göra med en säsongseffekt som kan härledas till ett försök att minska skattetrycket på vederbörandes portföljer. Denna kritik är berättigad om datainsamlingsperioden varit begränsad men eftersom vi valt att balansera våra portföljer vid ett flertal perioder anser vi att en stor del av denna kritik reduceras och säsongseffekten skall i slutändan inte ha allt för stor betydelse för portföljens ackumulerade avkastning. Vi valde även att utesluta redovisning av standardavvikelse för portföljerna. Detta innebär att vid en snabb överblick av portföljerna kan en högre avkastning tolkas som det givna valet men detta bör, för att vara riskanpassat, redovisas med standardavvikelse för respektive portfölj. Ett flertal studier (exempelvis Womack, 1996) använder avancerade beräkningar och modeller för att beräkna överavkastning och motbevisa den effektiva marknaden. Barber et al (2001) bortser från detta och undersöker aktierekommendationer ur ett investeringsperspektiv. Vi valde att använda oss av Barbers metod, balansering av portföljer och sedan uträknad med hjälp av ackumulerad avkastning, med motiveringen att det skall vara enkelt för en investerare att applicera en investeringsstrategi utifrån aktierekommendationer. Portföljernas avkastning är framräknat exklusive transaktionskostnader. Detta har i vissa studier visat sig vara en avgörande faktor för en eventuell överavkastning jämfört med respektive jämförelseindex. Då undersökningsperioden var begränsad valde vi att utesluta denna del i beräknandet av avkastning. 19

22 5. RESULTAT & ANALYS I denna del av uppsatsen presenterar vi resultaten från vår datainsamling. Resultaten presenteras med tabeller, diagram och därtill förklarande text. Efter respektive resultatframställning kommer även en kort analys. Vi avslutar sedan med en jämförelseanalys där vi analyserar resultaten och sammanställer de i diagramform. 5.1 Portfölj baserat på aktierekommendationer I tabellen nedan har vi valt att redovisa portföljerna i tre olika balanseringsperioder kvartalsbasis, halvårsbasis samt årsbasis. Som jämförelseindex har vi i denna tabell använt oss av marknadsindex, det vill säga Stockholms breda marknadsindex registrerat på NASDAQ OMX. Vi har sedan räknat ut differens (benämns överavkastning eller underavkastning i fortsättningen beroende på om det är positiv eller negativ avkastning) för att se hur portföljerna presterat jämfört med marknadsindex. Tabell 1 Sammanställning av aktierekommendationers differens Aktierekommendationer månader Q4-15,5% -0,1% 9,6% Q3-13,4% -32,3% 16,1% Q2-18,0% -10,7% 9,9% Q1 N/A -6,0% 25,9% Total avkastning -40,0% -43,2% 76,1% Marknadsindex -25,7% -31,6% 56,4% Differens -14,3% -11,6% 19,7% 6 månader Q4-13,6% 14,0% N/A Q3-22,5% -23,6% 29,7% Q2-20,6% -42,8% 22,4% Q1 N/A -20,1% 44,9% Total avkastning -46,8% -60,2% 130,0% Marknadsindex -25,1% -20,2% 56,4% Differens -21,7% -40,0% 73,6% 12 månader Q4-50,4% 67,7% N/A Q3-41,4% 21,5% N/A Q2-33,5% -17,9% N/A Q1 N/A -50,7% 70,1% Total avkastning -80,7% -17,5% 70,1% Marknadsindex -50,8% -1,3% 56,4% Differens -29,9% -16,2% 13,7% 20

23 Om vi börjar med att utläsa resultatet för kvartalsportföljerna kan vi konstatera att marknadsindex hade två nedåtgående år samt ett påföljande år med en uppgång. Portföljen för år 2007 genererade en totalavkastning på -40,0%. För samma period genererade marknadsindex -25,7%. Detta innebär att portföljen presterade sämre än marknadsindex med en underavkastning på -14,3%. År 2008 presterade portföljen en totalavkastning på -43,2%. Marknadsindex genererade en avkastning på -31,6% och underavkastningen blev därmed - 11,6%. Portföljen för år 2009 genererade en totalavkastning på 76,1% och marknadsindex presterade sämre med en avkastning på 56.4%. Överavkastningen för denna period blev därmed 19,7%. I tabell 1 går det även att utläsa resultatet för hur portföljerna presterat om vi behållit de på halvsårsbasis och sedan gjort en balansering. För år 2007 innebär detta att portföljen genererat en totalavkastning på -46,8%. Marknadsindex för samma period genererade en avkastning på -25.1%. Detta innebär att portföljen på kvartalsbasis även underpresterar jämfört med marknadsindex, i detta fall en underavkastning på -21,7%. År 2008 kan vi utläsa en totalavkastning för portföljen på -60,2% och marknadsindex genererade -20.2%. Underavkastningen under denna period blev därmed -40,0%. Följande år genererade portföljen en totalavkastning på 130,0% jämfört med marknadsindex som genererade 56.4%. Denna jämförelseperiod genererade en överavkastning på 73,6%. Slutligen har vi presenterat hur portföljerna presterat om de balanserats på årsbasis. Totalavkastningen för portföljen år 2007 vid denna mätperiod var -80,7%. Marknadsindex presterade under denna period ett resultat på -50.8% och underavkastningen blev därmed - 29,9%. År 2008 genererade portföljen -17,5% medan marknadsindex genererade -1.3% och underavkastningen blev i detta fall -16,2%. För år 2009 kan vi utläsa att portföljen genererat en totalavkastning på 70.1% medan marknadsindex genererade 56.4%. Vi fick därmed en överkastning på 13.7% för denna jämförelseperiod. Om vi sammanställer jämförelseperioden för kvartalsportföljerna kan vi konstatera att portföljen presterade avsevärt sämre än marknadsindex i två av tre år. År 2007 och 2008 var år då marknaden drabbades av kraftiga nedgångar i samband med finanskrisen. En intressant observation är att portföljen presterat sämre i svåra tider och presterat bättre i bra tider med hänvisning till tabell 1. I en nedåtgående marknad är det med stor sannolikhet svårare att hitta tänkbara köprekommendationer. Det kan därför vara svårare för analytiker att prestera bättre 21