Volatilitet hos börsintroducerade aktier

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Volatilitet hos börsintroducerade aktier"

Transkript

1 Volatilitet hos börsintroducerade aktier - En empirisk studie av Stockholmsbörsen Oscar Hedwall Thomas Ewetz 4/ Vårterminen 2012 Handledare: Bo Sjö Institutionen för ekonomisk och industriell utveckling Nationalekonomi

2 Sammanfattning Titel: Volatilitet hos börsintroducerade aktier: En empirisk studie av Stockholmsbörsen Författare: Thomas Ewetz & Oscar Hedwall Handledare: Bo Sjö Bakgrund: Historiskt sett har börsintroduktioner varit underprissatta vid notering och genererat god avkastning på noteringsdagen. På längre sikt, tre till fem år från noteringsdagen, har investeringar i börsintroduktioner dock varit en dålig affär. Begreppen underprissättning vid introducering samt underprestation på lång sikt anses allmänt kända och har påvisats av flera studier. Något som inte är lika undersökt är hur volatiliteten hos börsintroducerade aktier skiljer sig från företag med en lång börshistoria bakom sig. För att avgöra huruvida en investering är god bör man inte bara ta hänsyn till aktiens förväntade avkastning, utan även till risken vilket i investeringssammanhang kopplas till begreppet volatilitet. Med anledning av detta är det intressant att jämföra volatiliteten hos nyintroducerade aktier och jämförbara aktier inom samma bransch på kort, medellång och lång sikt något som kommer att undersökas närmare i denna studie. Syfte: Syftet med denna uppsats är att analysera volatiliteten och den riskjusterade avkastningen hos nyintroducerade aktier på kort, medellång och lång sikt. Volatilitet och riskjusterad avkastning skall även jämföras med jämförbara aktier inom liknande bransch i syfte att analysera eventuella skillnader. Genomförande: Denna studie bygger på en deduktiv ansats och är en kvantitativ undersökning. Undersökningen har inkluderat börsintroduktioner på Stockholmsbörsens Large-, Mid-, och Small Cap-listorna under tidsperioden Jämförelsen mellan börsintroduktioner och etablerade aktier har skett genom att para ihop varje börsintroduktion med en etablerad aktie inom samma branschindex. Slutsats: Slutsatsen av denna studie är att volatiliteten för börsintroduktioner är högre än för etablerade aktier på kort sikt för att sedan konvergera mot och stabiliseras på samma nivå på medellång sikt. Den riskjusterade avkastningen är lägre jämfört med etablerade aktier för alla tidsperioder vilket gör investeringar i börsintroduktioner till en ofördelaktig affär oavsett investeringshorisonten. Nyckelord: Börsintroduktion, Standardavvikelse, Volatilitet, Riskjusterad avkastning.

3 Innehåll Sammanfattning Inledning Bakgrund Problemformulering Syfte Hypotes Avgränsningar Disposition Metod Val av metod Deduktiv ansats Kvantitativ undersökning Studiens genomförande Datainsamling Volatilitet och avkastning Riskjusterad avkastning: Sharpekvot Konfidensintervall för Sharpekvoten Kovarians mellan Sharpekvot och andra variabler Branschindelning Metodkritik Sammanfattning Metod Referensram Börsintroduktioner Överavkastning på kort sikt Underprissättning vid notering Cyklisk påverkan Effektiva marknadshypotesen... 14

4 3.6. Volatilitet Logaritmerad avkastning Riskjusterad avkastning: Sharpekvot CAPM och idiosynkratisk volatilitet F-test Welchs t-test Kovarians mellan Sharpekvoter Konfidensintervall för Sharpekvoten Sammanfattning Referensram Empiri Inledning Avkastning, volatilitet och riskjusterad avkastning Statistiska tester Idiosynkratisk risk F-test Welchs t-test Kovarians hos Sharpekvoter Konfidensintervall för Sharpekvoter Sammanfattning Empiri Analys Introduktion Avkastning Volatilitet Sharpekvot Slutsats Slutsatser Förslag till fortsatta studier... 37

5 7. Litteraturförteckning... 38

6 1. Inledning 1.1. Bakgrund Det finns många skäl till varför företag väljer att låta sina aktier handlas publikt. En börsnotering kan ge företaget nytt kapital, sänka kapitalkostnaden och öka likviditeten bland aktierna. Att företaget får ett marknadsvärde brukar vara en annan anledning som motiverar en börsnotering. (Ritter, 1998) Historiskt sett har börsintroduktioner varit underprissatta vid noteringen och genererat god avkastning på noteringsdagen, se bland annat Ritter (1988) samt Karpov och Klevenstedt (2011). På längre sikt, tre till fem år från noteringsdagen, har investeringar i börsintroduktioner dock varit en dålig affär (Ritter, 1998). Begreppen underprissättning vid introducering samt underprestation på lång sikt anses allmänt kända och har påvisats av flera studier. Något som är inte är lika undersökt är hur volatiliteten hos nyintroducerade aktier skiljer sig från företag med en lång börshistoria bakom sig. För att avgöra huruvida en investering är god bör man inte bara ta hänsyn till aktiens förväntade avkastning, utan även till risken vilket i investeringssammanhang kopplas till begreppet volatilitet (Berk & DeMarzo, 2011). Med anledning av detta är det intressant att jämföra volatiliteten hos nyintroducerade aktier och jämförbara aktier inom samma bransch på kort, medellång och lång sikt vilket kommer undersökas närmre i denna studie Problemformulering Trots att det finns flertalet empiriska studier som visar att börsnoteringar generellt är underprissatta vid introduktion (Ritter, 1998) saknas det studier av volatiliteten hos börsintroduktioner på den svenska marknaden. Vid utvärdering av en investering bör avkastningen jämföras med risken (Berk & DeMarzo, 2011) och därför är volatiliteten vid börsnoteringar intressant att studera. Eftersom börsnoteringar överavkastar jämfört med index på kort sikt bör därför volatiliteten på perioden vara högre, och tvärtom på lång sikt. Diskussionen ovan skulle därför leda till en hypotes om att volatiliteten hos börsnoteringar är högre än hos jämförbara aktier. 1

7 Flertalet studier av volatilitet hos börsintroduktioner har genomförts internationellt. Till exempel Jog och Wang (2002) som visade att volatiliteten hos börsnoteringar i Kanada under var lägre än den hos jämförbara aktier. Det är därför rimligt att tro att huruvida volatiliteten hos börsnoteringar är högre än jämförbara aktier beror på marknaden och/eller tidsperioden Syfte Syftet med denna uppsats är att analysera volatiliteten och riskjusterad avkastning hos nyintroducerade aktier på kort, medellång och lång sikt. Volatilitet och riskjusterad avkastning skall även jämföras med jämförbara aktier inom liknande bransch i syfte att analysera eventuella skillnader Hypotes Hypotesen för denna studie är att börsintroducerade aktier har lägre volatilitet på lång sikt och högre volatilitet på kort sikt, jämfört med jämförbara aktier inom samma bransch Avgränsningar Studien är avgränsad till Sverige för att underlätta informationssökningen samt för att det saknas liknande studier av volatilitet vid börsintroduktioner på den svenska marknaden. Endast börsintroduktioner som gjorts på NASDAQ OMX Stockholm Small, Mid eller Large Cap under tidsperioden 2004 till 2009 har använts i studien och därmed har aktiekurserna hämtats från januari 2004 till maj Den bakomliggande anledningen till varför tidsperioden slutar i maj 2009 är att aktiekurserna kommer att studeras på upp till tre års sikt och det finns därför inte tillräcklig data för senare börsnoteringar. År 2004 valdes som startår för att få ett hanterbart antal börsintroduktioner med i studien. Eftersom Stockholmsbörsen före 2006 bestod av A-listan och O-listan har även dessa inkluderats i studien. NASDAQ OMX Stockholm har valts eftersom det är den största reglerade handelsplatsen i Sverige. Endast en handelsplats har valts då studien kräver omfattande arbete i form av datainsamling samt statistiska analyser av insamlad data. Mindre listor har ofta mindre omsättning vilket gör att historisk data kan vara bristfällig. 2

8 För att förbättra studiens resultat har ett visst urval av dessa nyintroduktioner gjorts. Företag som har bytt lista, slagits samman med andra företag samt företag som lämnat börsen har uteslutits ur denna studie. Även företag för vilka kursdata inte kunnat hämtas har exkluderats från studien. Börsintroduktionerna kommer endast att jämföras med en aktie från samma branschindex. Inga andra sektorjusteringar eller -jämförelser görs på grund av det låga antalet börsintroduktioner under perioden Disposition I Figur 1 visas den analysmodell som används i uppsatsen. Studiens första kapitel avser att ge en introduktion till börsintroduktioner och volatilitetens relevans för dessa. Med denna bakgrund kommer problemformulering, studiens syfte och avgränsningar att presenteras i samma kapitel. Studiens andra kapitel förklarar tillvägagångssättet som använts vid studiens genomförande. Tredje kapitlet består av en referensram, vilken ämnar ge en grundläggande förståelse för börsintroduktioner och volatilitet. Kapitel fyra presenterar de empiriska resultaten som framkommit under studien. Studiens femte kapitel diskuterar och analyserar data som presenterats i de empiriska resultaten med en koppling till de teorier som redovisats i referensramen. Det sjätte kapitlet lyfter fram analysens mest väsentliga delar, besvarar studiens frågeställningar samt syfte och presenterar den slutsats som studien resulterat i. Det avslutande kapitlet ger även förslag på fortsatt forskning inom samma ämne. Figur 1: Analysmodellen som används i uppsatsen. 3

9 2. Metod Denna studie kommer att genomföras utifrån en deskriptiv undersökningsmetod då den avser att undersöka skillnader i volatilitet hos nyligen börsnoterade företag samt företag med längre börshistorik. För att klargöra hur studien har genomförts kommer de metoder och tillvägagångssätt som använts i studien beskrivas närmre i detta kapitel Val av metod Deduktiv ansats Vid genomförandet av denna studie har en deduktiv ansats använts, vilket innebär att författarna till rapporten på förhand formulerade en teori om hur resultatet kan komma att se ut. Denna hypotes grundade sig i tidigare forskning av liknande fenomen i samband med börsnoteringar samt liknande studier som genomförts i andra länder Kvantitativ undersökning Genomförandet av undersökningen i denna rapport har skett genom en kvantitativ undersökningsmetod framför en kvalitativ. Detta innebär att resultatet av studien är underbyggt av kursdata och matematiska modeller snarare än litteraturstudier och intervjuer, som använts vid kvalitativa studier (Björklund & Paulsson, 2010). En kvantitativ ansats har valts för att få en mer objektiv studie då resultatet inte lämnar lika mycket utrymme för författarnas egna tolkningar som vid en kvalitativ studie. Det finns enligt Bryman och Bell (2005) fyra huvudsakliga kriterier som ska uppfyllas för en trovärdig kvantitativ studie. Dessa är studiens mätbarhet, kausalitet, hur generella studiens resultat är, samt möjligheten till replikering av studien. Den första punkten, studiens mätbarhet, är uppfylld enligt ovanstående resonemang då resultaten kommer från en kvantitativ modell och vilket gör dem mätbara. Studiens kausalitet innebär att hänsyn måste tas till att variabler kan vara beroende och oberoende av varandra. Kausalitet i denna studie har uppnåtts genom att undersöka beroendet mellan aktierna genom att analysera kovariansen mellan Sharpekvoterna 1 hos aktierna. Det tredje kriteriet, generelliteten hos studiens resultat, talar om ifall studien kan tillämpas med andra tillämpnings- och urvalsgrupper. I denna studie har information om 1 Sharpekvoter används för att mäta riskjusterad avkastning. Mer om Sharpekvoter i kapitel

10 nyintroducerade aktier hämtats från officiell information som alla har tillgång till. Urvalsgrupperna har sedan urskilts genom en officiell branschindelning om Nasdaq OMX. Genom att använda publik information som alla har tillgång till anses studien vara generell för en jämförelse på Stockholmsbörsen. Det fjärde kriteriet, möjlighet till replikering av studien, uppfylls genom att ha en extensiv metoddel som förklarar vilka urval som gjorts, varifrån data har hämtats samt vilka analysverktyg som använts. De aktier som använts som motpart vid jämförelserna har valts på ett standardiserat sätt; visserligen kan det valda tillvägagångssättet påverka studiens resultat men studien får ändå anses replikerbar eftersom det är möjligt att följa den metod som använts Studiens genomförande Datainsamling Kursdata som använts i studien har valts för att besvara studiens syfte och frågeställningar kring huruvida volatiliteten hos nyligen börsintroducerade aktier skiljer sig från övriga aktier. Detta har gjorts med hänsyn till studiens avgränsningar gällande analyserad tidsperiod och handelsplats. Därefter rensades företag som av olika anledningar inte passade in i studien bland annat företag som tidigare varit noterade på en annan handelsplats samt företag som hunnit avnoterats efter introduktionen så att tidsperioden med historiska kurser var mindre än tre år. Då studien bland annat ämnar analysera aktiernas volatilitet under tidsperioder från en månad till tre år har företag som introducerades senare än mars 2009 ignorerats. Efter denna process återstod 18 företag vilka har analyserats i undersökningen. Alla historiska aktiekurser hämtades från Reuters 3000 Xtra och kompletterades med data från NASDAQ OMX:s hemsida. Aktiekurserna som använts i studien är justerade för utdelningar för att få en så pålitlig jämförelse av aktierna som möjligt. NASDAQ OMX har justerat kurserna och det är därför möjligt att hämta justerad data från deras hemsida. För att konstruera en jämförelsegrupp av aktier valdes en aktie inom samma branschindex ut för respektive börsintroduktion. För de branscher där flera börsintroduktioner gjorts valdes flera jämförelseaktier ur samma branschindex ut. Vid jämförelse av de börsintroducerade aktierna mot andra, mer etablerade, aktier vore 5

11 jämförelse mot branschindex för respektive börsintroduktion en god jämförelse. Problemet med denna metod är att branschindexen består av flera aktier och därmed diversifieras den företagsspecifika risken bort och volatiliteten blir därmed lägre. Därför blir en jämförelse mellan börsintroduktioner och branschindex inte helt rättvisande. För att undvika problemet med diversifiering valdes den aktie med högst omsättning i respektive bransch. Denna aktie valdes för att det är den aktie som med störst sannolikhet kommer spegla branschens avkastning bäst, samtidigt som den fortfarande har företagsspecifik risk. För mer information kring vilka företag som valdes ur respektive bransch se kapitel Volatilitet och avkastning Från de historiska aktiedata som hämtats för respektive aktie i studien beräknades årsvolatiliteten, enligt tillvägagångssättet beskrivet i teorikapitel 3.6. I hela denna studie har årsvolatilitet använts, om inget annat anges. För att underlätta beräkningarna användes Microsoft Excel och för att beräkna aktiernas standardavvikelse utifrån de logaritmerade avkastningarna användes funktionen STDEV(X:Y). Beräkningarna har skett på fyra förbestämda tidsintervall; en vecka, en månad, sex månader och tre år Riskjusterad avkastning: Sharpekvot Aktiers risk påverkas av dess avkastning och för att en jämförelse av volatilitet ska bli så rättvis som möjligt bör en justering göras för avkastning, mer om detta finns att läsa i teoriavsnittet. Sharpekvoten beräknades för respektive aktie som börsnoterats samt för de utvalda aktierna i jämförelsegruppen utifrån dess historiska data samt volatilitetsberäkningarna vilka gjorts tidigare. Beräkningarna gjordes automatiserat med hjälp av Microsoft Excel Konfidensintervall för Sharpekvoten Sharpekvoten som beräknats från insamlad historisk data är en skattning av den sanna Sharpekvoten SR. När man skattar variabler uppkommer alltid ett skattningsfel som gör att Därför konstruerades konfidensintervall för Sharpekvoten som baseras på skattningen värde samt skattningens standardavvikelse. Utförligare teori om hur konfidensintervall konstrueras finns att läsa i kapitel 0. Detta gjordes för att undersöka huruvida det är statistiskt säkerhetsställt att Sharpekvoterna är skilda från 6

12 noll. Då investerare är intresserade av att ha en positiv Sharpekvot var denna process intressant Kovarians mellan Sharpekvot och andra variabler Sharpekvoterna som beräknats påverkas delvis av samma underliggande variabler, bland annat marknadens avkastning och volatilitet. Ett exempel på detta är att om marknaden steg under en tidsperiod ökat sannolikheten att även den studerade aktiekursen steg. Detta innebär att det finns en kovarians mellan de studerade aktiernas avkastningar, volatiliteter och Sharpekvoter som bör tas i beaktning vid jämförelser av Sharpekvoter. Av denna anledning undersöktes därför skillnaden mellan olika Sharpekvoter med hjälp av en modell från Ledoit och Wolf (2008). Mer om denna modell finns i teorikapitlet i avsnitt Då modellen är väldigt avancerad och kunskap samt programvara för att hantera denna modell och de stora datamängderna den kräver genomfördes testet på en vecka och en månads sikt Branschindelning Branschindelningen av företagen i denna studie har skett enligt Industry Classification Standard vilket är ett branschklassificeringssystem för börsnoterade företag som används av NASDAQ OMX (se Tabell 1). Alla företag som är noterade på NASDAQ OMX är klassificerade med hjälp av denna standard vilket underlättar branschjämförande studier. Klassificeringen är viktig i denna studie eftersom varje börsintroducerad aktie har jämförts med en motsvarande aktie inom samma sektor. Den aktie som använts so jämförelse i varje sektor har varit det största företaget i respektive sektor, för en deklarering av dessa, se kapitel 4.1. Tabell 1: Branschindelningen som har gjorts i studien har genomförts enligt Industry Classification Standard. Tabellen visar sektorerna samt en beskrivning av respektive sektor. Bransch Energi Material Industrivaror och tjänster Sällanköpsvaror och tjänster Beskrivning Olja, gas, kol och utrustning för branschen Kemi, trä, papper, metaller etc. Flyg, försvar, bygg, maskiner, lastbilar, fartyg, tjänster som flygbolag, rederier etc. Konsumentvaror såsom bilar, vitvaror, kläder, media etc. 7

13 Dagligvaror Hälsovård Finans och fastigheter Informationsteknik Telekom Kraftförsörjning Konsumentvaror såsom mat, dryck, tvättmedel, skönhetsmedel etc. Sjukvård, bioteknik etc. Banker, försäkringsbolag, fastigheter etc. Datorer, mjukvara, kontorsutrustning etc. Telefon- och Internetoperatörer etc. El etc Metodkritik Vid genomförandet av en kvantitativ studie likt denna står författarna inför flera val av metoder. Dessa val kommer att påverka utfallet av studien, men genom att förklara antaganden och handlingssätt ska studien vara replikerbar och leda till resultat som kan anses vara generella. Antalet fallföretag i denna studie får anses vara lågt vilket gör det svårare att statistiskt säkerhetsställa resultatet. Denna begräsning ansågs dock vara nödvändig på grund av kandidatuppsatsens begränsade omfattning. Studien skulle vara mer generell om fler fallföretag hade inkluderats, något som kommer att ges som förslag till fortsatt forskning. Fler fallföretag hade också skapat möjligheten att undersöka om volatiliteten och den riskjusterade avkastningen skiljer sig mellan olika branscher, men även detta blir förslag till fortsatt forskning. Datainsamlingen har skett med justerade aktiekurser vilket bör ge mer trovärdighet till resultaten i studien. Justeringen är gjord av en extern part vilket innebär att den skulle kunna vara felaktig, något som inte har undersöks i denna studie. Branschindelningen sker efter en standardiserad modell vilket underlättar en replikering av studien. Företagen kan dock skilja sig mycket åt inom en bransch vilket innebär att de kan ha olika riskprofiler. Ett exempel på det är att klädföretaget Kappahl som börsintroducerades under den valda tidsperioden jämförs med bilförsäljaren Bilia. Visserligen säljer båda företagen produkter till konsumenter, men risken hos företag som säljer bilar och kläder kan skilja sig betydligt. Den kvantitativa delen av analysen grundas till stor del på de statistiska testen F-test samt Welchs t-test. Dessa test bygger på antaganden om de studerade populationerna, så 8

14 som att F-test bygger på att populationen är normalfördelad. Det finns en risk att dessa antaganden inte håller fullt ut vilket medför att testresultaten och därmed också analys och slutsats blir mindre pålitliga. Denna risk ses dock som relativt liten då testen som använts är välkända och frekvent används vid finansiella analyser. Målet med studien är att undersöka börsintroduktioner på både kort och lång sikt. Detta har medfört att de korta tidsintervallen av definition endast har inneburit en kort tidsperiod och därmed en liten mängd data. Detta medför att det är svårt att statistiskt säkerhetsställa resultaten med en rimlig konfidensnivå, vilket sänker studiens tillförlitlighet, samtidigt är det svårt att lösa detta problem vid studier på kort sikt. En möjlighet är att ha kortare tidsintervall än dagsbasis vid datainsamlingen av aktiekurserna men historisk data för detta är väldigt svår att finna Sammanfattning Metod Denna studie bygger på en deduktiv ansats och är en kvantitativ undersökning. Undersökningen har inkluderat börsintroduktioner på Stockholmsbörsens Large-, Mid-, och Small Cap-listorna under tidsperioden Jämförelsen mellan börsintroduktioner och etablerade aktier har skett genom att para ihop varje börsintroduktion med en etablerad aktie inom samma branschindex. Det låga antalet fallföretag och att datainsamlingen har skett från en extern part nämns i metodkritiken som svagheter. Genom att redovisa den statistiska säkerheten kommer denna svaghet att kunna överbryggas, och med en utförlig beskrivning av tillvägagångssättet ska studien kunna replikeras av andra. 9

15 3. Referensram Inom referensramen kommer teorier som används i studien att beskrivas närmare. Dessa teorier handlar om börsintroduktioner och beteendet hos dessa samt jämförelsemått som används i studien Börsintroduktioner En börsintroduktion sker när ett företag säljer aktier till allmänheten för första gången, med en förväntan att en likvid marknad där aktierna kan handlas utvecklas (Ritter, 1998). Det finns flera anledningar som motiverar företag att genomföra börsintroduktioner 2. De fem vanligaste motiven är enligt Röell (1996) kapitalanskaffning, definition av företagets marknadsvärde, publicitetsrelaterade motiv, personalrelaterade motiv, möjlighet att göra vinst för nuvarande ägare och tidpunktsrelaterade motiv. Enligt flera studier (bl.a. (Röell, 1996) samt (Brau & Fawcett, 2006)) är kapitalanskaffning det vanligaste motivet till börsintroduktioner. Anledningen till detta är att ett ökat kapital ger ökade möjligheter för tillväxt på kort sikt, framför allt genom förvärv. Vid en börsintroduktion har företaget möjlighet att samtidigt genomföra en nyemission 3. Om en nyemission genomförs får företaget in nytt kapital i verksamheten omedelbart. Väljer de att inte göra en nyemission fås inget kapital omedelbart men nya finansieringsvägar öppnas i form av möjligheter till förvärv med betalning av egna aktier. (Brau & Fawcett, 2006) Börsintroduktioner ger även positiva effekter på lång sikt, exempelvis ökar en hög likviditet av företagets aktie möjligheten till framtida lån (Lindgren, Markstedt, & Moberg, 2003) samtidigt som räntekostnaderna för framtida lån sänks vid en börsintroduktion (Pagano, Panetta, & Zingales, 1998). Det finns även nackdelar med att genomföra en börsintroduktion i form av kostnader för introduktionen, risken att företaget får minskad kontroll över styrningen samt risken att aktiens likviditet minskar om flera stora investerare köper större delen av aktierna som långsiktiga investeringar. (Röell, 1996). 2 En börsintroduktion innebär att företaget för första gången säljer aktier till allmänheten. På engelska kallas detta Initial Public Offering, eller IPO. 3 En nyemission innebär att allmänheten och/eller befintliga aktieägare erbjuds att teckna nya aktier i företaget. 10

16 Processen med att börsnotera ett företag börjar med att företaget väljer ett värdepappersinstitut 4 för hjälp med prissättning och marknadsföring av börsnoteringen. Värdepappersinstitutet genomför sedan en granskning 5 av företaget, skapar ett prospekt och försöker uppfylla finansinspektionens riktlinjer för börsintroduktioner. Förberedelserna inför en notering på en börs tar olika lång tid beroende på börs, men på NASDAQ OMX Stockholm påbörjas processen 6 till 12 månader innan noteringsdagen. (D Agostino, Hellgren, & Fröderberg, 2007) Ritter (1998) menar att det finns tre tydliga fenomen associerade med börsintroduktioner: (i) underprissättning vid noteringen, (ii) börsintroducerade aktier underavkastar på lång sikt och (iii) cykler påverkar storleken på underprissättningen. Detta kapitel beskriver tydligare teorierna bakom dessa punkter och kopplar det till denna studie Överavkastning på kort sikt Underprissättning vid notering Generellt är aktier underprissatta vid börsintroduktioner och stiger ofta samma dag som noteringen sker, vilket flera studier har visat. Ett exempel är Ritter (1998) som listar studier från 33 länder; i varje studie har den genomsnittliga avkastningen på noteringsdagen varit betydligt högre än noll. Sverige är med i undersökningen genom en studie av Rydqvist mellan år 1980 till 1994, en studie som visar att den genomsnittliga avkastningen på noteringsdagen var 34,1 % under perioden. Det har genomförts omfattande forskning om varför börsnoteringar ofta stiger första dagen, men det finns inget entydigt svar. En studie av Brau och Fawcett (2006) visar att finanscheferna på företag som nyligen har eller inom snar framtid ska börsnoteras vet om den förväntade underprissättningen vid en börsnotering, men de förstår samtidigt att investerarna behöver få kompensation för den osäkerhet som finns vid en börsnotering. De menar vidare att marknadens osäkerhet ligger till grund för denna riskkompensation. 4 Ett värdepappersinstitut är ett samlingsbegrepp som omfattar olika finansiella bolag som har rätt att yrkesmässigt bedriva värdepappersrörelse. Ett värdepappersinstitut kan exempelvis vara en bank eller en fondkommissionär. Det är vanligtvis Corporate Finance-avdelningen på värdepappersinstitutet som sköter börsintroduktioner. 5 Det engelska begreppet Due Diligence används ofta i detta sammanhang. 11

17 Nedan följer de vanligaste teorierna kring fenomenet underprissättning av börsintroduktioner. Vinnarens förbannelse Berk och DeMarzo (2011) beskriver vinnarens förbannelse som en möjlig anledning till varför investerare inte skulle kunna använda underprissättningen hos börsintroduktioner som en lönsam investeringsstrategi. I en börsnotering får investerare visa sitt intresse för ett fixt antal aktier i noteringen, men de är inte garanterade att få dessa. Teorin vinnarens förbannelse menar att investeraren ofta får alla aktier som denne har efterfrågat när intresset hos övriga investerare är lågt. Det låga intresset hos övriga investerare visar dock att den nynoterade aktien har större sannolikhet att ge sämre avkastning. Det betyder att investeraren kommer att satsa mer pengar när det är större sannolikhet att aktien kommer att ge en sämre avkastning (och tvärtom). Därför är denna investeringsstrategi inte framgångsrik i längden. (Berk & DeMarzo, 2011) Signalteori Signalteorin beskriver det faktum att företag som börsnoteras ofta även tar in nytt kapital, vilket kan uppfattas som negativt av investerare eftersom det visar att företaget inte kan finansiera sin verksamhet själva. Signalteorin menar att detta i sin tur påverkar marknadens värdering av företaget. Det finns även studier som visar att företag som behöver tillskott av kapital (oavsett om det nya kapitalet består av lån eller av aktiekapital) underpresterar på lång sikt, vilket kan vara en bidragande orsak till underprissättningen. (Berk & DeMarzo, 2011) Ägarspridningshypotesen Ägarspridningshypotesen menar att företag som börsintroduceras självmant väljer att underprissätta sina publika aktier för att skapa en större efterfrågan. Denna stora efterfrågan leder till att många små investerare kommer ta del av introduktionen, vilket gör att aktierna kommer att spridas på många aktieägare. Med en bredare ägarspridning ökar likviditeten i handeln av aktien och det är svårare för andra ägare att utmana ledningen. (Ritter, 1998) 12

18 Hypotesen om flockbeteende Marknaden för börsintroduktioner kan vara utsatt för flockbeteende. Om potentiella investerare, utöver sin egen analys av noteringen, även ägnar tid till att undersöka om andra investerare köper, kan ett flockbeteende utvecklas. Om en investerare ser att ingen annan investerare vill köpa, kan den investeraren bestämma sig för att inte köpa trots att börsnoteringen ser fördelaktig ut. Detta skulle kunna vara en förklaring till underprissättningen då det är viktigt att få de första potentiella investerarna att köpa, för att starta flockbeteendet Underavkastning på lång sikt På lång sikt, tre till fem år, har nyintroduktioner underpresterat jämfört med motsvarande tidigare börsnoterade företag (Ritter, 1998). Ritter (1998) visar även på att den långsiktiga underavkastningen är ett globalt utbrett fenomen genom att studera flera internationella studier av börsintroduktioner. Eftersom underavkastning hos börsintroduktioner är ett välkänt fenomen bör vår studie uppvisa att de nynoterade aktierna har lägre volatilitet på lång sikt tack vare underavkastningen. Hypotesen om divergens mellan åsikter hos optimister och pessimister Ett argument för underavkastning på lång sikt är att de som är mest optimistiska inför en börsintroducering är köparna. Om det finns osäkerhet kring värdet av ett företag vid börsintroduktion kommer värderingarna enligt optimistiska investerare att vara betydligt högre än för pessimistiska investerare. När tiden går kommer mer information om företaget bli tillgängligt och åsikterna hos optimisterna och pessimisterna konvergerar. Som en konsekvens av detta kommer marknadsvärderingen av företaget minska på sikt. (Ritter, 1998) Hypotesen om investerarnas intryck av börsnoteringen Hypotesen om investerarnas intryck av börsnoteringen argumenterar för att värdepappersinstituten medvetet underprissätter börsintroduktioner för att ge ett intryck av en stor efterfrågan. Därför antar denna hypotes att företag som har högst avkastning på noteringsdagen bör ha lägst avkastning under tiden efteråt (Ritter, Initial Public 13

19 Offerings, 1998). Enligt Ritter (1998) finns vissa bevis på detta under lång sikt, men de första sex månaderna verkar den momentana effekten ha övertaget. Hypotesen om tidsbestämmelse av börsintroduktionen Tidpunkten för börsintroduktioner påverkar marknadens mottagande av noteringen. Under vissa perioder är marknaden mer optimistisk kring företag som börsnoteras än under andra perioder, vilket påverkar antalet börsnoteringar som varierar mycket mellan olika perioder. Företagen försöker göra sin börsnotering när marknaden är optimistisk för att få en hög värdering. Dessa företag blir därför övervärderade oftare, och får därmed en låg avkastning på lång sikt. (Ritter, 1998) 3.4. Cyklisk påverkan Antalet börsnoteringar beror på kraftigt av konjunkturläget vilket inte är speciellt förvånande eftersom det går att anta att behovet av kapital för att växa är större i en högkonjunktur än i en lågkonjunktur. Något som är förvånande är dock svängningarna i antalet nynoterade företag: exempelvis var antalet nynoterade företag väldigt lågt, nästintill obefintligt, strax efter IT-bubblan. (Berk & DeMarzo, 2011) Den cykliska påverkan influerar antalet börsintroduktioner och är något som behöver uppmärksammas i en undersökning likt denna. Börsintroduktioner studeras under en relativt lång period. Under denna period förekommer flera olika konjunkturcykler, vilket därför bör leda till mer generella resultat av studien Effektiva marknadshypotesen Den effektiva marknadshypotesen påstår att finansiella marknader är effektiva ur en informationsaspekt. Detta innebär att det är omöjligt för en investerare att konsekvent ha högre riskjusterad avkastning än index eftersom all tillgänglig information redan är speglad i de finansiella instrumentens pris. (Berk & DeMarzo, 2011) Det finns tre former av den effektiva marknadshypotesen: svaga, halvstarka och starka. Den svaga formen innebär att aktiepriset reflekterar all historisk data. Det medför att aktiers framtida utveckling inte går att prognostisera. Halvstarka formen innebär att, utöver historisk data, inkluderas all offentligt tillgänglig information såsom finansiella rapporter, prognoser och liknande. Den starka formen menar att all relevant information, inklusive information tillgänglig endast för insiders, reflekteras i aktiepriset. I och med 14

20 den starka formen av marknadshypotesen menar teorin att det är omöjligt för en investerare att konsekvent ha bättre riskjusterad avkastning än index. (Berk & DeMarzo, 2011) Den effektiva marknadshypotesen kommer att vara intressant i denna uppsats eftersom börsintroduktioner generellt är underprissatta vid noteringen och därmed ger överavkastning jämfört med index. Därför bör deras volatilitet vara högre för att den riskjusterade avkastningen ska kunna vara samma som för jämförbara branschindex. Volatiliteten bör vara lägre på längre sikt i och med underavkastningen som tidigare nämnts Volatilitet Volatiliteten, standardavvikelsen, anger avvikelsen genom att mäta avståndet på aktiens avkastning från medelvärdet. Ju mer avkastningen skiljer sig från den genomsnittliga avkastningen, desto större är variansen (Damodaran, 2009). En aktie som rör sig inom ett brett intervall under kort tid är mer volatil än en oföränderlig aktie. Investerare förväntar sig högre avkastning från aktier som är mer volatila, då dessa aktier medför högre risk (Bodie, Kane & Marcus, 2009). Det finansiella mått som används för att mäta aktiers risk är just volatilitet, som mäter variationerna i priset hos en aktie eller annat finansiellt instrument över en tidsperiod. Det vanligast förekommande måttet på risk hos en aktie är den årliga volatiliteten av aktiens logaritmerade avkastning, vilken vanligtvis benämns aktiens volatilitet. För att beräkna en akties volatilitet behövs en datamängd som visar aktiens dagliga prisutveckling, vanligtvis utifrån börsens dagliga stängningskurser. Från dessa beräknas den dagliga avkastningen (ekvation 1) ur vilken den logaritmerade avkastningen senare kan beräknas (ekvation 2). Avkastningens varians kan därefter beräknas (ekvation 3), och vidare kan volatiliteten bestämmas som roten ur variansen (ekvation 4). Den dagliga volatiliteten kan omvandlas till årlig volatilitet med hjälp av ekvation 5 där T är antalet handelsdagar under ett år. Ett vedertaget antagande är att ett år innehåller 252 handelsdagar, vilket leder till ekvation 6 för den årliga volatiliteten. Tabell 2: Formelsamling volatilitet (1) (2) 15

21 Volatilitet hos Börsintroducerade aktier (3) (5) (4) (6) Där: är aktiens procentuella avkastning dag t är slutkursen dag t µ är den medelvärdet av variabeln X är aktiens volatilitet på dagsbasis 3.7. Logaritmerad avkastning Det är vanligt att modellera aktiepriset ST vid tiden T som en Wienerprocess6. Då gäller att förändringen av aktiekursen under en liten tidsperiod är normalfördelade enligt: (7) Från Itos lemma7 följer då att aktiepriser ln(st) är normalfördelade: (8) ( ( ) ) Detta innebär att aktiepriset ST är lognormalfördelat. Flera av de statistiska test som används i denna rapport kräver normalfördelade variabler och därför har aktiepriserna logaritmerats för att den analyserade variabeln ln(st) ska vara normalfördelad. Detta är ett vanligt angreppssätt inom finans vilket ofta används då många modeller och metoder förutsätter normalfördelning, däribland Nobelpristagarna Black, Scholes och Mertons kända optionsvärderingsmodell. (Hull, 2008) 3.8. Riskjusterad avkastning: Sharpekvot Sharpekvoten är ett mått som används för att mäta riskjusterad avkastning hos investeringar. Riskjusterad avkastning är ett bättre mått för att mäta en investerings 6 Wienerprocess är en form av tidskontinuerlig stokastisk process som ofta används för att modellera aktiepriser. För mer detaljerad teori, se (Hull, 2008). 7 Se Hull (2008) för definiton och härledning. 16

22 prestation än avkastningen eftersom även risken inkluderas. Sharpekvoten tar hänsyn till avkastningen, utöver den riskfria rätan, i förhållande till volatiliteten enligt följande: (9) I ekvation (9) är Sharpekvoten, är avkastningen och är standardavvikelsen för tillgång i. är den riskfria räntan. Ju högre Sharpekvot desto bättre investering eftersom investeringen ger mer avkastning till lägre risk (Sharpe W. F., 1966). Sharpe (1966) menar att risk är detsamma som volatilitet. Statistiskt sett är Sharpekvoten nära relaterad till t-test som mått av statistisk signifikans av avkastningen utöver den riskfria räntan. t-test är Sharpekvoten multiplicerat med roten av antalet avkastningar som beräkningen omfattar. Mer om t-test på finns att läsa i kapitel Det finns dock problem med användandet av Sharpekvot som mått på riskjusterad avkastning; när Sharpekvoten är negativ blir jämförelsen felaktig. Detta kan illustreras genom att ha två aktier med lika stor negativ avkastning, men med olika volatilitet. Det skulle leda till att aktien med högst volatilitet får högst Sharpekvot, vilket är missvisande. Det finns flera sätt att hantera fall då Sharpekvoterna blir negativa: Undvika att använda Sharpekvot som jämförelsemått. Dock är problemet inte löst genom att undvika att jämföra riskjusterad avkastning. Definiera negativa Sharpekvoter med N/A eftersom de är oanvändbara. Anse att en negativ avkastning med hög volatilitet är bättre eftersom den högre volatiliteten implicit leder till högre sannolikhet för en högre avkastning i framtiden. Detta angreppssätt omdefinierar Sharpes syn på risk, och därför anses inte denna användbar i denna uppsats. Modifiera talen så att jämförbara Sharpekvoter tas fram. I denna uppsats har det sistanämnda angreppssättet valts; att modifiera talen så att Sharpekvoterna blir jämförbara. Detta har gjorts enligt en metod som Israelsen (2003) beskrivit: (10) 17

23 Genom att modifiera Sharpekvoten blir kvoten jämförbar och mer intuitiv eftersom den högsta Sharpekvoten är bäst, oavsett om den är positiv eller negativ (Israelsen, 2003) CAPM och idiosynkratisk volatilitet Capital Asset Pricing Model (CAPM) beskriver relationen mellan avkastning och risk, och används för att beräkna den nödvändiga avkastningen av en tillgång. Modellen bygger på en linjärregression där lutningen på linjen är en estimering av aktiers risk, betavärdet. Nedan i ekvation (1) visas formeln för CAPM: (1) ( ) (2) I (1) är marknadens förväntade avkastning, är den riskfria räntan och visar den systematiska risken, det vill säga risken som ej är diversifierbar. är den enskilda tillgångens risk, även kallat idiosynkratiskt risk eller diversifierbar risk eftersom denna risk elimineras när tillgången läggs till i en väldiversifierad portfölj. Givet diversifieringseffekten och att investerare antas vara rationella ska således ingen ersättning erhållas för exponering mot diversifierbar risk. (Brandt, Brav, Graham, & Kumar, 2010) (3) ( ) = Som visas i ekvation (3) är den totala variansen hos en tillgången beroende av både marknadsrisk samt variansen hos den icke-diversifierbara risken. Den idiosynkratiskt volatiliteten kommer att jämföras mellan börsintroduktionerna och jämförelsegruppen eftersom den påverkar den totala volatiliteten. Metoden för att räkna ut idiosynkratiska volatiliteten är hämtad från Brandt, Brav, Graham och Kumars (2010) rapport. För att få fram den idiosynkratiska volatiliteten har följande uträkningar gjorts. För varje aktie har avkastningen jämförts mot marknadens avkastning (4), som sedan kvadreras (5) och summeras (6). Syftet med att jämföra mot marknaden, som inte har någon idiosynkratisk volatilitet, är att få fram volatiliteten hos respektive aktie utöver marknadsvolatiliteten. När hade räknats ut för varje aktie togs ett medelvärde av alla aktiers idiosynkratiska volatilitet (7). Det betyder alltså att varje akties påverkan är jämt viktad i denna studie (istället för värdeviktad som är en annan möjlig metod). 18

24 (4) (5) (6) (7) Volatilitet hos Börsintroducerade aktier F-test F-test är ett statistiskt test som används för att undersöka hur väl datamängder passar en population från vilken observationer gjorts. Det vanligaste användningsområdet är för att undersöka om två normalfördelade datamängder har samma varians. F-testet används i denna uppsats i syfte att undersöka huruvida variansen, och därmed volatiliteten, är samma för börsintroduktionerna samt jämförelsegruppen. Nedan följer en matematisk förklaring om hur uträkningen görs. Låt (X 1, X 2,,X n ) och (Y 1, Y 2,, Y n ) vara oberoende och identiskt fördelade observationer från två populationer med samma normalfördelning. I denna studie kommer alltså populationerna vara den dagliga logaritmerade avkastningen hos X,börsintroduktionerna, samt Y, jämförelsegruppen. Beräkna de två populationernas väntevärden : (11) och varianser : (12) Därefter beräknas teststorheten F: (13) F är då F-fördelad med (n-1) respektive (m-1) frihetsgrader, givet nollhypotesen att populationerna har samma varians. Om teststorheten F är för stor eller för liten förkastas nollhypotesen och F-testet visar att de två populationernas varians skiljer sig. (Blom & Holmquist, 1998) 19

25 3.11. Welchs t-test t-test är en grupp statistiska test vilka förutsätter att de analyserade datamängderna är t- fördelade. Denna rapport använder Welchs t-test vilket undersöker sannolikheten att två datamängder kommer från underliggande populationer med samma medelvärde och antagandet att deras varianser inte är lika. Denna typ av t-test, där variansen inte är lika, har använts efter att F-testet påvisat att variansen för datagrupperna var olika. Se kapitel 0 för resultatet av F-testet. Nedan följer en matematisk förklaring om hur undersökningen av t-testet genomfördes. Beräkna först: (14) där är den väntevärdesriktiga uppskattningen av variansen för population i. Teststorheten t beräknas sedan enligt: (15) Antalet frihetsgrader f beräknas: (16) ( ) ( ) ( ) Där n i är antalet observationer i datamängd i. Sannolikheten att populationernas väntevärden är densamma kan sedan avläsas ur en t-fördelningstabell med frihetsgraden f. (Blom & Holmquist, 1998) Kovarians mellan Sharpekvoter Sharpekvoter kan inte jämföras rakt av eftersom det finns osäkerheter när den bestäms då väntevärdet och volatiliteten uppskattas utifrån historisk data. Denna osäkerhet uppstår eftersom det inte går att vara säker på att de observerade populationerna är normalfördelade samt att den dagliga avkastningen följer en tidsserie. Detta innebär att seriekorrelationen mellan daglig avkastning är noll. Nedan följer en matematisk 20

26 förklaring hur det praktiskt går till för att se om Sharpekvoterna har olika väntevärde. (Ledoit & Wolf, 2008) Låt (17) och deras skattningar Där r tk är ackumulerad avkastning vid tiden t för serie k. Vidare, låt (18) och vara skattningen av v och definiera: (19) Enligt resonemang från W.Lo (2002) gäller att: (20) och vara dess skattning. där är en okänd symmetrisk positivt semidefinit matris. Från deltametoden (W.Lo, 2002) följer att: (21) ( ) ( ) Vidare är: (22) ( ). Med skattningen kan sedan standardavvikelsen för beräknas: (23) SE(. Standardmetoden för att uppskatta är att använda heteroskedasticitets- och autokorrelationsrobust kerneluppskattning 8 (Ledoit & Wolf, 2008). Kerneluppskattningen av blir då (24) ( ) (25) { [ ] där 8 Matematisk metod för kerneluppskattning vid modellering av oberoende och identiskt fördelade variabler, se Ledoit och Wolf (2008) för utförligare teori och förklaring. 21

27 (26) och (27) ( ), där är normalfördelningens kumulativa fördelningsfunktion. Detta gör att nollhypotesen H 0 : kan förkastas med 95 % sannolikhet om, vilket innebär att de två Sharpekvoterna med största sannolikhet har olika väntevärden. Om nollhypotesen ej kan förkastas går det inte att säga något om väntevärdena hos Sharpekvoterna. (Ledoit & Wolf, 2008) Konfidensintervall för Sharpekvoten Grundpelarna för Sharpekvoten, förväntad avkastning och volatilitet, är okända och måste uppskattas med statistiska metoder. Av detta angreppssätt följer även att de beräknade Sharpekvoterna kommer innehålla uppskattningsfel. Därför är det enligt Lo (2002) viktigt att konstruera konfidensintervall för Sharpekvoten för att säkerställa att den är positiv och skiljer sig från noll. Detta görs för att säkerställa att Sharpkvoten är positiv endast på grund av variansstörningar vid uppskattningen. En positiv Sharpekvot innebär att investeringen ger högre avkastning jämfört med riskfria investeringar. Av denna anledning är en statistiskt säkerställd positiv Sharpekvot att eftersträva. Konstruktionen av konfidensintervallen utgår från antagandet att de dagliga avkastningarna R t är oberoende och identiskt fördelade för alla tidpunkter t. Detta är ett orimligt antagande som aldrig kommer att uppfyllas men ger en bra grund för att förstå Sharpekvotens egenskaper. Det är möjligt att minimera påverkan på modellen genom att istället anta att de dagliga avkastningarna endast är stationärt fördelade. Detta har dock inte setts som nödvändigt för denna uppsats då syftet inte är att undersöka Sharpekvotens relevans som helhet utan att konstruera konfidensintervall för Sharpekvoten. Med hjälp av centrala gränsvärdessatsen visas att uppskattningsfelet av väntevärdet följer en normalfördelning (W.Lo, 2002): (28), samt att: (29) 22

28 Från detta följer att standardfelet SE för Sharpekvoten kan skrivas: (30) ( ) Detta ger följande konfidensintervall för Sharpekvoten: (31) ( ) Sammanfattning Referensram En börsintroduktion sker när ett företag säljer aktier till allmänheten för första gången, något som företag gör av ett antal olika anledningar. Historiska studier har visat att det sker en systematisk underprissättning av företags marknadsvärde vid noteringar eftersom den genomsnittliga avkastningen på noteringsdagen är positiv. Studier har också visat att börsintroducerade aktier underavkastar på lång sikt. Enligt den effektiva marknadsteorin kommer investerare att vara rationella och investera efter dessa premisser. För att undersöka huruvida den riskjusterade avkastningen och volatiliteten skiljer sig mellan nyligen noterade aktier och etablerade aktier kommer ett antal statistiska test att genomföras i denna studie. t-test visar skillnader i väntevärde, alltså avkastning, av tillgångerna medan F-test kommer visa skillnader i variansen. Den riskjusterade avkastningen kommer att mätas med Sharpekvot som modifieras i de fall tillgångarna har haft negativ avkastning under perioder. Modifierade Sharpekvoten kommer användas eftersom det då blir möjligt att genomföra Sharpekvoter då högst Sharpekvot är den bästa investeringen, oavsett positiv eller negativ avkastning hos den valda tillgången. 23

29 4. Empiri I kapitlet kommer resultaten från datainsamlingen presenteras. Empirins inledning visar avkastningen och volatiliteten hos de valda aktierna för att sedan övergå till presentation av resultat från de valda statistiska modellerna Inledning Empirin är uppdelad i tre delar. I denna del beskrivs bakgrunden till empiriarbetet. Nästkommande del visar hur avkastning, volatilitet och riskjusterad avkastning har utvecklats på kort sikt (en vecka och en månad), medellång sikt (sex månader) och lång sikt (tre år). Därefter presenteras resultaten från de statistiska tester och modeller som använts för att undersöka om det är möjligt att statistiskt säkerställa samband mellan börsintroduktionerna och de jämförbara aktierna. De statistiska test och modeller som använts är idiosynkratisk volatilitet, t-test, F-test, konfidensintervall samt analys av kovarians mellan Sharpekvoter. I figur 2 visas utvecklingen hos Stockholmsbörsen (OMXSPI) under den valda tidsperioden. Denna utveckling är intressant då resultaten av denna undersökning kan variera mellan en marknad på uppgång och en marknad på nedgång. Det valda tidsintervallet har dominerats av en uppåtgående marknad mellan år och medan det var en nedåtgående marknad under år Det senaste året har marknaden inte haft någon tydlig trend. Figur 2: Utveckling av Stockholmsbörsens index med alla aktier (OMXSPI) under tidsperioden

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

Innehåll. Standardavvikelse... 3 Betarisk... 3 Value at Risk... 4 Risknivån i strukturerade produkter... 4

Innehåll. Standardavvikelse... 3 Betarisk... 3 Value at Risk... 4 Risknivån i strukturerade produkter... 4 Del 22 Riskbedömning Innehåll Standardavvikelse... 3 Betarisk... 3 Value at Risk... 4 Risknivån i strukturerade produkter... 4 Vid investeringar i finansiella instrument följer vanligen en mängd olika

Läs mer

Del 2 Korrelation. Strukturakademin

Del 2 Korrelation. Strukturakademin Del 2 Korrelation Strukturakademin Innehåll 1. Implicita tillgångar 2. Vad är korrelation? 3. Hur fungerar sambanden? 4. Hur beräknas korrelation? 5. Diversifiering 6. Korrelation och Strukturerade Produkter

Läs mer

Påbyggnad/utveckling av lagen om ett pris Effektiv marknad: Priserna på en finansiell marknad avspeglar all relevant information

Påbyggnad/utveckling av lagen om ett pris Effektiv marknad: Priserna på en finansiell marknad avspeglar all relevant information Föreläsning 4 ffektiva marknader Påbyggnad/utveckling av lagen om ett pris ffektiv marknad: Priserna på en finansiell marknad avspeglar all relevant information Konsekvens: ndast ny information påverkar

Läs mer

CAPM (capital asset pricing model)

CAPM (capital asset pricing model) CAPM (capital asset pricing model) CAPM En teoretisk modell för förväntad avkastning i jämvikt, d.v.s. när utbudet av varje tillgång är lika med efterfrågan på motsvarande tillgång. Detta betyder att CAPM

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

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

, 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

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

XACT Bull och XACT Bear. Så fungerar XACTs börshandlade fonder med hävstång

XACT Bull och XACT Bear. Så fungerar XACTs börshandlade fonder med hävstång XACT Bull och XACT Bear Så fungerar XACTs börshandlade fonder med hävstång 1 Så fungerar fonder med hävstång Den här broschyren är avsedd att ge en beskrivning av XACTs börshandlade fonder ( Exchange Traded

Läs mer

HALVÅRSREDOGÖRELSE 2014 AKTIESPARARNA TOPP SVERIGE

HALVÅRSREDOGÖRELSE 2014 AKTIESPARARNA TOPP SVERIGE HALVÅRSREDOGÖRELSE 2014 AKTIESPARARNA TOPP SVERIGE FONDFAKTA Fondens beteckning Aktiespararna Topp Sverige, ( Fonden ) Fonden förvaltas av Aktieinvest FK AB, ( bolaget ) Värdepappersbolag Aktieinvest FK

Läs mer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer Innehåll 1 Analys av korstabeller 2 Innehåll 1 Analys av korstabeller 2 Korstabeller Vi har tidigare under kursen redan bekantat oss med korstabeller. I en korstabell redovisar man fördelningen på två

Läs mer

Aktieindexobligationer hög avkastning till låg risk

Aktieindexobligationer hög avkastning till låg risk Aktieindexobligationer hög avkastning till låg risk Utvärdering av Handelsbankens aktieindexobligationer 1994-2007 Sammanfattning Avkastning jämförbar med aktier Handelsbankens aktieindexobligationer har

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

Strukturakademin 10 Portföljteori

Strukturakademin 10 Portföljteori Strukturakademin 10 Portföljteori 1. Modern Portföljteori 2. Diversifiering 3. Korrelation 4. Diversifierbar samt icke-diversifierbar risk 5. Allokering 6. Fungerar diversifiering alltid? 7. Rebalansering/Omallokering

Läs mer

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK DATORLABORATION 4 MATEMATISK STATISTIK, FÖR I/PI, FMS 121/2, HT-3 Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Läs mer

Del 3 Utdelningar. Strukturakademin

Del 3 Utdelningar. Strukturakademin Del 3 Utdelningar Strukturakademin Innehåll 1. Implicita tillgångar 2. Vad är utdelningar? 3. Hur påverkar utdelningar optioner? 4. Utdelningar och Forwards 5. Prognostisera utdelningar 6. Implicita utdelningar

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

Nyintroduktioner på den svenska aktiemarknaden Börstrendens betydelse för nyintroduktioners långsiktiga prestation

Nyintroduktioner på den svenska aktiemarknaden Börstrendens betydelse för nyintroduktioners långsiktiga prestation Nyintroduktioner på den svenska aktiemarknaden Börstrendens betydelse för nyintroduktioners långsiktiga prestation Kandidatuppsats 15 hp Företagsekonomiska institutionen Uppsala universitet VT 2015 Datum

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

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

XACT Bull XACT Bear MARKNADSFÖRINGSMATERIAL

XACT Bull XACT Bear MARKNADSFÖRINGSMATERIAL XACT XACT Bear MARKNADSFÖRINGSMATERIAL Innehållsförteckning Fonder med hävstång...3 Fondernas placeringsstrategi...4 Hävstång...4 Daglig ombalansering...4 Fonderna skapar sin hävstång i terminsmarknaden...5

Läs mer

(A -A)(B -B) σ A σ B. på att tillgångarna ej uppvisar något samband i hur de varierar.

(A -A)(B -B) σ A σ B. på att tillgångarna ej uppvisar något samband i hur de varierar. Del 2 Korrelation Innehåll Implicita tillgångar... 3 Vad är korrelation?... 3 Hur fungerar sambanden?... 3 Hur beräknas korrelation?... 3 Diversifiering... 4 Korrelation och strukturerade produkter...

Läs mer

Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens

Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens Matematisk statistik David Bolin Chalmers University of Technology Maj 12, 2014 Oberoende stickprov Vi antar att vi har två oberoende stickprov n 1 observationer

Läs mer

Analytiker Simon Johansson Gustav Nordkvist

Analytiker Simon Johansson Gustav Nordkvist Concentric Rekommendation: Behåll Riktkurs DCF: 115 Den goda vinsttillväxten - Bolaget har sedan sin notering genererat en god vinsttillväxt trots en mer eller mindre oförändrad omsättning. Detta tyder

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

Aktiespararna Topp Sverige 2007 ÅRSBERÄTTELSE

Aktiespararna Topp Sverige 2007 ÅRSBERÄTTELSE Aktiespararna Topp Sverige 2007 ÅRSBERÄTTELSE FONDFAKTA Fondens beteckning Aktiespararna Topp Sverige, nedan kallat fonden Fonden förvaltas av Aktieinvest FK AB, nedan kallat bolaget Värdepappersbolag

Läs mer

Andra AP-fondens index över andel kvinnor i börsbolagen: styrelser, ledningar och anställda

Andra AP-fondens index över andel kvinnor i börsbolagen: styrelser, ledningar och anställda Andra AP-fondens index över andel kvinnor i börsbolagen: styrelser, ledningar och anställda En studie genomförd av Nordic Investor Services i maj 2015 Andra AP-fondens Kvinnoindex 2015 - Sammanfattning

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

AID:... LÖSNINGSFÖRSLAG TENTA 2013-05-03. Aktiedelen, uppdaterad 2014-04-30

AID:... LÖSNINGSFÖRSLAG TENTA 2013-05-03. Aktiedelen, uppdaterad 2014-04-30 LÖSNINGSFÖRSLAG TENTA 013-05-03. Aktiedelen, udaterad 014-04-30 Ugift 1 (4x0.5 = oäng) Definiera kortfattat följande begre a) Beta värde b) Security Market Line c) Duration d) EAR Se lärobok, oweroints.

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

Placeringsalternativ kopplat till tre strategier på G10 ländernas valutor

Placeringsalternativ kopplat till tre strategier på G10 ländernas valutor www.handelsbanken.se/mega Strategiobligation SHB FX 1164 Placeringsalternativ kopplat till tre strategier på G10 ländernas valutor Strategierna har avkastat 14,5 procent per år sedan år 2000 Låg korrelation

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

ÅRSREDOGÖRELSE 2001. Aktiespararna Topp Sverige

ÅRSREDOGÖRELSE 2001. Aktiespararna Topp Sverige ÅRSREDOGÖRELSE 2001 Aktiespararna Topp Sverige ÅRSREDOGÖRELSE AKTIESPARARNA TOPP SVERIGE 2001 FONDFAKTA Beteckning Aktiespararna Topp Sverige, nedan kallat Fonden. Förvaltning Aktiesparinvest AB, nedan

Läs mer

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012 Föreläsning 1 Repetition av sannolikhetsteori Patrik Zetterberg 6 december 2012 1 / 28 Viktiga statistiska begrepp För att kunna förstå mer avancerade koncept under kursens gång är det viktigt att vi förstår

Läs mer

Strukturakademin Strukturinvest Fondkommission FIGUR 1. Utdelning. Återinvesterade utdelningar Ej återinvesterade utdelningar

Strukturakademin Strukturinvest Fondkommission FIGUR 1. Utdelning. Återinvesterade utdelningar Ej återinvesterade utdelningar Del 3 Utdelningar Innehåll Implicita tillgångar... 3 Vad är utdelningar?... 3 Hur påverkar utdelningar optioner?... 3 Utdelningar och forwards... 3 Prognostisera utdelningar... 4 Implicita utdelningar...

Läs mer

L A R G E C A P VM-Update: Large Cap Mid Cap Small Cap Råvaror Valutor USA-aktier Världsmarknaden

L A R G E C A P VM-Update: Large Cap Mid Cap Small Cap Råvaror Valutor USA-aktier Världsmarknaden VM-UPDATE 2 3 Världsmarknaden UPDATE Ett veckobrev från Börs VECKA 21 L A R G E C A P VM-Update: Large Cap Mid Cap Small Cap Råvaror Valutor USA-aktier Världsmarknaden ABB Alfa Laval Alliance Oil Assa

Läs mer

Del 4 Emittenten. Strukturakademin

Del 4 Emittenten. Strukturakademin Del 4 Emittenten Strukturakademin Innehåll 1. Implicita risker och tillgångar 2. Emittenten 3. Obligationer 4. Prissättning på obligationer 5. Effekt på villkoren 6. Marknadsrisk och Kreditrisk 7. Implicit

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

- Portföljuppdatering för

- Portföljuppdatering för - Portföljuppdatering för 2012-3 år 5 år 10 år N/A N/A 2012 (EUR, %) Utveckling Risk Save Earth Fund +13,8 9,4 MSCI World Net +14,0 9,9 Överavkastning +-0,2 Kort om fonden Placeringsinriktning Save Earth

Läs mer

Stokastiska Processer och ARIMA. Patrik Zetterberg. 19 december 2012

Stokastiska Processer och ARIMA. Patrik Zetterberg. 19 december 2012 Föreläsning 7 Stokastiska Processer och ARIMA Patrik Zetterberg 19 december 2012 1 / 22 Stokastiska processer Stokastiska processer är ett samlingsnamn för Sannolikhetsmodeller för olika tidsförlopp. Stokastisk=slumpmässig

Läs mer

Dags att köpa aktier? Om aktiesparande på turbulenta finansmarknader Urban Bäckström

Dags att köpa aktier? Om aktiesparande på turbulenta finansmarknader Urban Bäckström Dags att köpa aktier? Om aktiesparande på turbulenta finansmarknader Urban Bäckström Aktiespararnas Summer Campus 2009 22-24 juni i Tällberg, Dalarna 1 Utkommer den 19 augusti 2009 Ekerlids Förlag 2 Turbulenta

Läs mer

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 (2015-04-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (2015-05-04)

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 (2015-04-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (2015-05-04) LUNDS UNIVERSITET, MATEMATIKCENTRUM, MATEMATISK STATISTIK BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB ÖVNING 7 (25-4-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (25-5-4) Aktuella avsnitt i boken: 6.6 6.8. Lektionens mål: Du ska kunna sätta

Läs mer

ÖverUnder När du tror aktien ska sluta över eller under en viss kurs

ÖverUnder När du tror aktien ska sluta över eller under en viss kurs UnderÖver ÖverUnder När du tror aktien ska sluta över eller under en viss kurs Med ÖVER och UNDER kan du på ett nytt och enkelt sätt agera på vad du tror kommer att hända på börsen. När du köper en ÖVER

Läs mer

Del 6 Valutor. Strukturakademin

Del 6 Valutor. Strukturakademin Del 6 Valutor Strukturakademin Innehåll 1. Strukturerade produkter och valutor 2. Hur påverkar valutor? 3. Metoder att hantera valutor 4. Quanto Valutaskyddad 5. Composite Icke valutaskyddad 6. Lokal Icke

Läs mer

Del 11 Indexbevis. Strukturakademin. Strukturakademin. Strukturinvest Fondkommission

Del 11 Indexbevis. Strukturakademin. Strukturakademin. Strukturinvest Fondkommission Del 11 Indexbevis 1 Innehåll 1. Grundpositionerna 1.1 Köpt köpoption 1.2 Såld köpoption 1.3 Köpt säljoption 1.4 Såld säljoption 2. Konstruktion av indexbevis 3. Avkastningsanalys 4. Knock-in optioner 5.

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

Halvårsberättelse 2010 eturn AktieTrend

Halvårsberättelse 2010 eturn AktieTrend Halvårsberättelse 2010 eturn AktieTrend SOLNA STRANDVÄG 78, 171 54 SOLNA, SWEDEN PHONE +46 8 55 11 54 90 www.eturn.se 1 1 Förvaltarna har ordet Efter den kraftiga börsuppgången 2009 har 2010 präglats av

Läs mer

Del 12 Genomsnittsberäkning

Del 12 Genomsnittsberäkning Del 12 Genomsnittsberäkning Innehåll Asiatiska optioner... 3 Asiatiska optioner i strukturerade produkter... 3 Hur fungerar det?... 3 Effekt på avkastningen... 4 Effekt på volatilitet... 4 Effekt på löptid...

Läs mer

Grundkurs i nationalekonomi, hösten 2014, Jonas Lagerström

Grundkurs i nationalekonomi, hösten 2014, Jonas Lagerström Wall Street har ingen aning om hur dåligt det är därute. Ingen aning! Ingen aning! Dom är idioter! Dom förstår ingenting! Jim Cramer, programledare CNN (tre veckor före finanskrisen) Grundkurs i nationalekonomi,

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

Statistik och epidemiologi T5

Statistik och epidemiologi T5 Statistik och epidemiologi T5 Anna Axmon Biostatistiker Yrkes- och miljömedicin Biostatistik kursmål Dra slutsatser utifrån basala statistiska begrepp och analyser och själva kunna använda sådana metoder.

Läs mer

European Quality Fund

European Quality Fund - Portföljuppdatering för 2012-3 år 5 år 10 år 2012 (EUR, %) Utveckling Risk European Quality Fund +20,1 12,8 MSCI Europe Net +17,3 14,7 Överavkastning ++2,8 Kort om fonden Placeringsinriktning European

Läs mer

Del 16 Kapitalskyddade. placeringar

Del 16 Kapitalskyddade. placeringar Del 16 Kapitalskyddade placeringar Innehåll Kapitalskyddade placeringar... 3 Obligationer... 3 Prissättning av obligationer... 3 Optioner... 4 De fyra positionerna... 4 Konstruktion av en kapitalskyddad

Läs mer

Finansmatematik II Kapitel 2 Stokastiska egenskaper hos aktiepriser

Finansmatematik II Kapitel 2 Stokastiska egenskaper hos aktiepriser STOCKHOLMS UNIVERSITET MATEMATISKA INSTITUTIONEN Avd. för Matematisk statistik Thomas Höglund Version Finansmatematik II Kapitel Stokastiska egenskaper hos aktiepriser Finansmatematik II För att kunna

Läs mer

Läcker företag information?

Läcker företag information? NATIONALEKONOMISKA INSTITUTIONEN Uppsala universitet Examensarbete C Författare: Niklas Andersson Handledare: Lennart Berg Termin och år: VT 2011 Datum: 2011-06-07 Läcker företag information? En studie

Läs mer

Didner & Gerge Aktiefond

Didner & Gerge Aktiefond Didner & Gerge Aktiefond Didner & Gerge Aktiefond är en svensk UCITS fond som huvudsakligen investerar i stora bolag på den svenska marknaden. Fonden är aktivt förvaltad och har som målsättning att leverera

Läs mer

Index viktat efter omsättning Presterar ett index viktat efter omsättning bättre än ett index viktat efter börsvärde?

Index viktat efter omsättning Presterar ett index viktat efter omsättning bättre än ett index viktat efter börsvärde? Företagsekonomiska institutionen STOCKHOLMS UNIVERSITET Magisteruppsats 10 poäng HT 2005 Index viktat efter omsättning Presterar ett index viktat efter omsättning bättre än ett index viktat efter börsvärde?

Läs mer

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011 Avd. Matematisk statistik Tobias Rydén 2011-09-30 SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011 Förberedelser. Innan du går till laborationen, läs igenom den här handledningen. Repetera också i

Läs mer

Dnr 2017:1287

Dnr 2017:1287 2017-09-21 Dnr 2017:1287 Hur stora investeringar har var och en av AP-fonderna (AP1-4 och AP7) i företag som är involverade i fossil energi respektive förnybar energi och hur har detta förändrats under

Läs mer

Turbowarranter. För dig som är. helt säker på hur. vägen ser ut. Handelsbanken Capital Markets

Turbowarranter. För dig som är. helt säker på hur. vägen ser ut. Handelsbanken Capital Markets Turbowarranter För dig som är helt säker på hur vägen ser ut Handelsbanken Capital Markets Hög avkastning med liten kapitalinsats Turbowarranter är ett nytt finansiellt instrument som ger dig möjlighet

Läs mer

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 26 april 2004, klockan 08.15-13.15

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 26 april 2004, klockan 08.15-13.15 Karlstads universitet Institutionen för informationsteknologi Avdelningen för Statistik Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 6 april 004, klockan 08.15-13.15 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad

Läs mer

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng Matematisk statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti 7,5 högskolepoäng Namn: (Ifylles av student) Personnummer: (Ifylles av student) Tentamensdatum: 2012-05-29 Tid:

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

F8 Skattningar. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 14/ /17

F8 Skattningar. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 14/ /17 1/17 F8 Skattningar Måns Thulin Uppsala universitet thulin@math.uu.se Statistik för ingenjörer 14/2 2013 Inledande exempel: kullager Antag att diametern på kullager av en viss typ är normalfördelad N(µ,

Läs mer

Halvårsberättelse 2011 Fonden eturn

Halvårsberättelse 2011 Fonden eturn Halvårsberättelse 2011 Fonden eturn BOX 24150, 104 51 STOCKHOLM, SWEDEN PHONE +46 8 55 11 54 90 www.eturn.se 1 1 Förvaltarna har ordet Under första halvåret 2011 har de nordiska börserna pendlat mellan

Läs mer

Några vanliga fördelningar från ett GUM-perspektiv

Några vanliga fördelningar från ett GUM-perspektiv Några vanliga fördelningar från ett GUM-perspektiv I denna PM redovisas några av de vanligaste statistiska fördelningarna och deras hantering inom ramen för GUM: Guide to the Expression of Uncertainty

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

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

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer Innehåll 1 Hypotesprövning Innehåll Hypotesprövning 1 Hypotesprövning Inledande exempel Hypotesprövning Exempel. Vi är intresserade av en variabel X om vilken vi kan anta att den är (approximativt) normalfördelad

Läs mer

MVE051/MSG Föreläsning 7

MVE051/MSG Föreläsning 7 MVE051/MSG810 2016 Föreläsning 7 Petter Mostad Chalmers November 23, 2016 Överblick Deskriptiv statistik Grafiska sammanfattningar. Numeriska sammanfattningar. Estimering (skattning) Teori Några exempel

Läs mer

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING Teori UPPLÄGG Gemensam diskussion Individuella frågor Efter detta pass hoppas jag att: ni ska veta vad man ska tänka på vilka verktyg som finns vilket stöd

Läs mer

Repetitionsföreläsning

Repetitionsföreläsning Population / Urval / Inferens Repetitionsföreläsning Ett företag som tillverkar byxor gör ett experiment för att kontrollera kvalitén. Man väljer slumpmässigt ut 100 par som man utsätter för hård nötning

Läs mer

Föreläsning 6: Hypotestester (forts.)

Föreläsning 6: Hypotestester (forts.) Föreläsning 6: Hpotestester (forts.) Johan Thim (johan.thim@liu.se) 4 november 018 Vi fortsätter nu ekursionen i hpotesernas förlovade land. Fokus kommer vara på den vanligaste tpen av hpotestester, nämligen

Läs mer

Tentamen Finansiering (2FE253) Lördagen den 21 mars 2015, kl. 09:00-13:00

Tentamen Finansiering (2FE253) Lördagen den 21 mars 2015, kl. 09:00-13:00 Tentamen Finansiering (2FE253) Lördagen den 21 mars 2015, kl. 09:00-13:00 Skrivtid: 4 timmar (kl. 09:00 13:00) Hjälpmedel: Kalkylator och kursens formelblad. OBS! Endast formler som står med på formelbladet

Läs mer

Småbolagseffekten. Anna Ljungberg. Handledare: Anne-Marie Pålsson

Småbolagseffekten. Anna Ljungberg. Handledare: Anne-Marie Pålsson Småbolagseffekten Anna Ljungberg Handledare: Anne-Marie Pålsson Kandidatuppsats VT 2011 Sammanfattning Titel: Småbolagseffekten Kurs: Kandidatuppsats i Nationalekonomi, 15 HP Författare: Anna Ljungberg

Läs mer

Industriell matematik och statistik, LMA136 2013/14

Industriell matematik och statistik, LMA136 2013/14 Industriell matematik och statistik, LMA136 2013/14 7 Mars 2014 Disposition r Kondensintervall och hypotestest Kondensintervall Statistika Z (eller T) har fördelning F (Z en funktion av ˆθ och θ) q 1 α/2

Läs mer

Andra AP-fondens index över andel kvinnor i börsbolagen: styrelser, ledningar och anställda

Andra AP-fondens index över andel kvinnor i börsbolagen: styrelser, ledningar och anställda Andra AP-fondens index över andel kvinnor i börsbolagen: styrelser, ledningar och anställda En studie genomförd av Nordic Investor Services i maj 2017 Andra AP-fondens Kvinnoindex 2017 - Sammanfattning

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

För logitmodellen ges G (=F) av den logistiska funktionen: (= exp(z)/(1+ exp(z))

För logitmodellen ges G (=F) av den logistiska funktionen: (= exp(z)/(1+ exp(z)) Logitmodellen För logitmodellen ges G (=F) av den logistiska funktionen: F(z) = e z /(1 + e z ) (= exp(z)/(1+ exp(z)) Funktionen motsvarar den kumulativa fördelningsfunktionen för en standardiserad logistiskt

Läs mer

Så får du pengar att växa

Så får du pengar att växa Så får du pengar att växa Sammanfattning Genom att spara regelbundet, vara långsiktig och ta hänsyn till avgifter kan även ett blygsamt men regelbundet sparande med tiden växa till ett betydande belopp.

Läs mer

Tentamen Finansiering (2FE253) Lördagen den 8 november 2014, kl. 09:00-13:00

Tentamen Finansiering (2FE253) Lördagen den 8 november 2014, kl. 09:00-13:00 Tentamen Finansiering (2FE253) Lördagen den 8 november 2014, kl. 09:00-13:00 Skrivtid: 4 timmar (kl. 09:00 13:00) Hjälpmedel: Kalkylator och kursens formelblad OBS! Endast formler som står med på formelbladet

Läs mer

Marknadsföringsmaterial januari Bull & Bear. En placering med klös

Marknadsföringsmaterial januari Bull & Bear. En placering med klös Marknadsföringsmaterial januari 2017 Bull & Bear En placering med klös Bull & Bear en placering med klös Bull & Bear ger dig möjlighet att tjäna pengar på aktier, aktieindex och råvaror, i både uppgång

Läs mer

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test.

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Partiella t-test F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Christian Tallberg Statistiska institutionen Stockholms universitet Då man testar om en enskild variabel X i skall vara med

Läs mer

Adrigo Hedge Halvårsredogörelse 2009

Adrigo Hedge Halvårsredogörelse 2009 Adrigo Hedge Halvårsredogörelse 2009 Förvaltningsberättelse Halvårsredogörelsen omfattar perioden 2009.01.01 2009.06.30. Adrigo Hedge är en hedgefond med inriktning mot investeringar i nordiska aktier.

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

+ 3 150 % 2002 2012. Ett resultat av genuint hantverk

+ 3 150 % 2002 2012. Ett resultat av genuint hantverk +3 150% + 3 150 % 2002 2012 Ett resultat av genuint hantverk Diskretionär aktieförvaltning av småbolag Consensus aktieförvaltning inriktar sig på att placera i oupptäckta ValueGrowthbolag på de mindre

Läs mer

FÖRELÄSNING 8:

FÖRELÄSNING 8: FÖRELÄSNING 8: 016-05-17 LÄRANDEMÅL Konfidensintervall för väntevärdet då variansen är okänd T-fördelningen Goodness of fit-test χ -fördelningen Hypotestest Signifikansgrad Samla in data Sammanställ data

Läs mer

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 1 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Kursens uppbyggnad 9 föreläsningar Föreläsningsunderlag läggs ut på kurshemsidan 5 lektioner Uppgifter från kursboken enligt planering 5 laborationer

Läs mer

MINI FUTURES EN FARTFYLLD INVESTERING

MINI FUTURES EN FARTFYLLD INVESTERING FEBRUARI 2013 BÖRSHANDLADE PRODUKTER MINI FUTURES EN FARTFYLLD INVESTERING BUILDING TEAM SPIRIT TOGETHER RISKINFORMATION INNEHÅLL Vem bör investera? Mini Futures är lämpade för svenska sofistikerade icke-professionella

Läs mer

Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen

Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen Ett sätt att få fram Black-Littermans formel är att formulera problemet att hitta lämpliga justerade avkastningar som ett skattningsproblem

Läs mer

Didner & Gerge Aktiefond

Didner & Gerge Aktiefond Vi är ett fristående fondbolag grundat 1994 och med säte i Uppsala som bedriver en aktiv förvaltning av våra fonder med målet att skapa god avkastning på lång sikt, d.v.s. 5 år och längre. Vi förvaltar

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

Tentamensgenomgång och återlämning: Måndagen 24/2 kl16.00 i B497. Därefter kan skrivningarna hämtas på studentexpeditionen, plan 7 i B-huset.

Tentamensgenomgång och återlämning: Måndagen 24/2 kl16.00 i B497. Därefter kan skrivningarna hämtas på studentexpeditionen, plan 7 i B-huset. Statistiska institutionen Nicklas Pettersson Skriftlig tentamen i Finansiell Statistik Grundnivå 7.5hp, HT2013 2014-02-07 Skrivtid: 13.00-18.00 Hjälpmedel: Godkänd miniräknare utan lagrade formler eller

Läs mer

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie TENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER 2011-10-28 Skrivtid: 9.00-14.00 Hjälpmedel: Miniräknare utan lagrade formler eller text, bifogade

Läs mer

HQ AB sakframställan. Del 5 Prissättning av optioner

HQ AB sakframställan. Del 5 Prissättning av optioner HQ AB sakframställan Del 5 Prissättning av optioner 1 Disposition 1 Vad bestämmer optionspriset? 4 Volatility skew 2 Teoretiska modeller och implicit volatilitet 5 Kursinformation 3 Närmare om volatiliteten

Läs mer

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller:

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller: Matematisk Statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen 6.5 hp AT1MS1 DTEIN16h 7,5 högskolepoäng TentamensKod: Tentamensdatum: 1 juni 2017 Tid: 14-18 Hjälpmedel: Miniräknare Totalt antal

Läs mer

Absolutavkastande tillgångsallokering

Absolutavkastande tillgångsallokering Absolutavkastande tillgångsallokering Vad är Chelys Kapitalförvaltning? Chelys Kapitalförvaltning AB är ett fristående analysföretag som veckovis analyserar förutsättningarna för aktie- och räntemarknaden

Läs mer

Effekten av information vid vinstvarningar

Effekten av information vid vinstvarningar - En studie på den svenska aktiemarknaden Kandidatuppsats Finansiell Ekonomi Handelshögskolan vid Göteborgs Universitet Institution: Centrum för finans Handledare: Elias Bengtsson 15 hp Josefine Gillbrand

Läs mer

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.) Föreläsning 4: Konfidensintervall forts. Johan Thim johan.thim@liu.se 3 september 8 Skillnad mellan parametrar Vi kommer nu fortsätta med att konstruera konfidensintervall och vi kommer betrakta lite olika

Läs mer