KAN EN PERIODISERINGSBASERAD INVESTERINGSSTRATEGI EFFEKTIVISERAS MED HJÄLP AV FUNDAMENTAL ANALYS? i

Transkript

1 Företagsekonomiska institutionen Kandidatuppsats i företagsekonomi Handledare: Katerina Hellström Datum: 7 juni, VT 2010 KAN EN PERIODISERINGSBASERAD INVESTERINGSSTRATEGI EFFEKTIVISERAS MED HJÄLP AV FUNDAMENTAL ANALYS? i Kristoffer Olofsson Marcus Tirmén Abstract This paper investigates whether the traditional accrual based trading strategy first documented by Sloan (1996) can be refined using fundamental analysis. Specifically, this is done by implementing the composite signal F_SCORE introduced by Piotroski (2000) to identify financially strong or weak firms. We find that by applying both investment models simultaneously, in a model we call P_KOMB, the mean market-adjusted return earned by an investor exploiting the accrual anomaly can be increased by 14.8% annually. This is achieved by taking a long position in strong firms (as defined by the composite signal) in the lowest accrual portfolio, while an offsetting short position is taken in weak firms in the highest accrual portfolio, repeated annually between 1997 and Consistent with prior studies, positive market-adjusted returns can be attained through assessment of accruals as well as key value drivers found in historical financial data. Moreover, our results indicate that accruals are a more powerful determinant for future return than the fundamentals in the composite signal. The evidence suggests, however, that the accrual anomaly is best exploited in combination with the fundamental signals to maximise returns. Keywords: Accruals, Fundamental analysis, Market efficiency, Investment strategy Data is available from the authors upon request. D I. INTRODUKTION en effektiva marknadshypotesen (EMH) baseras på antagandet att aktiepriser återspeglar den tillgängliga informationen på marknaden, där ny information leder till att priser snabbt korrigeras utan systematiska fel (Fama, Fisher, Jensen och Roll, 1969; Fama, 1970). Forskning visar att aktiepriser är direkt korrelerade med ett företags rapporterade vinst (t.ex., Beaver, 1968; Landsman och Maydew, 2002), där marknadens värdering ses som en funktion av investerares förväntningar på företags framtida prestation. Samtidigt i Vi vill tacka doktor Katerina Hellström för handledning och goda råd samt våra opponenter Douglas Lindahl och Joachim Carlsson för värdefull kritik.

2 2 Uppsala universitet, juni 2010 tyder empiriska bevis på att aktiepriser ibland har svårt att anpassa sig till att reflektera all tillgänglig information (t.ex., Ball och Brown, 1968; Bernard och Thomas, 1989, 1990). Detta innebär att värderingen av företag på marknaden kan vara felaktig, och att aktiepriser därför stundtals avviker från att reflektera ett företags sanna inneboende värde (Ou och Penman, 1989). En orsak till sådana avvikelser kan vara att marknaden misstolkar de underliggande faktorer som driver den redovisade vinsten. I en uppmärksammad studie konstaterar Sloan (1996) att stora periodiseringar är förknippade med lägre uthållighet i framtida vinster, samt att investerare uppvisar en bristfällig förståelse för detta samband. Investerares otillräckliga förmåga att tolka tillgänglig information innebär att felvärderingar uppstår, vilka kan utnyttjas för att uppnå en avkastning som inte borde vara möjlig enligt den effektiva marknadshypotesen. Associationen mellan periodiseringar och en sådan onormal avkastning har sedermera utforskats i mer sentida studier. Genom att undersöka olika anomalier inom kapitalmarknadsforskning fastslår Fama och French (2008) att periodiseringar är en av de mest genomgripande. Mot bakgrund av teorin om en effektiv marknad blir därför periodiseringar som anomali ett intressant studieobjekt även idag. Periodiseringar som basis för en investeringsstrategi framhölls först av Sloan (1996). Strategin innebär att aktier köps (blankas) i företag med en låg (hög) grad periodiseringar, vilka antas undervärderade (övervärderade). Eftersom en sådan strategi endast tar hänsyn till periodiseringar är den emellertid begränsad till de köp- och säljsignaler just dessa förmedlar. Påföljande studier konstaterar att en periodiseringsbaserad investeringsstrategi kan förbättras genom hänsyn till ytterligare värdeskapande faktorer som ger indikationer på framtida avkastning (t.ex., Collins och Hribar, 2000; Barth och Hutton, 2004; Wei och Xie, 2008). Därmed tycks vidare forskning om hur en sådan implementering kan genomföras särkilt relevant. Genom att studera historisk redovisningsinformation har fundamental analys visat sig vara ett effektivt verktyg för att identifiera värdeskapande faktorer som kan användas för att fastställa ett företags inneboende värde, samt huruvida aktiepriser korrekt återspeglar detta (t.ex., Ou och Penman, 1989; Lev och Thiagarajan, 1993; Abarbanell och Bushee, 1997; Frankel och Lee, 1998). Sådan analys har även mynnat ut i investeringsstrategier som utnyttjar eventuella felvärderingar på marknaden. En framgångsrik modell som baserat på denna forskning separerar hög- och lågpresterande aktier utvecklades av Piotroski (2000), vilken på grund av sin enkelhet även i viss utsträckning väckt intresse bland analytiker och investerare på aktiemarknaden. Sammantaget leder upptäckterna i dessa två forskningsområden till frågan: kan en periodiseringsbaserad investeringsstrategi effektiviseras med hjälp av fundamental analys? I denna studien besvarar vi frågeställningen genom att utveckla en ny investeringsmodell som testas på data från den amerikanska aktiemarknaden över åren I modellen kombineras en traditionell periodiseringsbaserad investeringsstrategi med de finansiella sig-

3 Kandidatuppsats i företagsekonomi 3 naler Piotroski (2000) presenterar, i syfte att förena periodiseringsanomalin med fundamental analys. Vi genomför tre empiriska test. Först testas Sloans (1996) ursprungliga investeringsmodell, endast baserad på graden av periodiseringar. Därefter testas Piotroskis (2000) investeringsmodell inom samma undersökningspopulation. Slutligen testas vår kombinerade modell, där hänsyn tas till både periodiseringar och Piotroskis (2000) finansiella signaler. Utöver dessa tre test genomförs dessutom kompletterande test för att avgöra hur investerare bör agera för att uppnå en så hög avkastning som möjligt. Våra resultat visar att en implementering av Piotroskis (2000) signaler medför att högoch lågpresterande aktier kan urskiljas inom portföljer av företag som grupperats på basis av periodiseringar. Framförallt tycks modellen identifiera de svagaste aktierna bland företag med en hög grad periodiseringar. Följaktligen kan fundamental analys framgångsrikt användas för att effektivisera en traditionell periodiseringsbaserad strategi våra test visar att den kombinerade modellen höjer den ettåriga (tvååriga) marknadsjusterade avkastningen med 14,8% (23,3%). Därmed påvisar studien att aktörer på marknaden vid investeringsbeslut inte bör begränsa sig till endast en analys av periodiseringar. Mot bakgrund av tidigare forskning där kombinerade modeller utvecklas för att förbättra avkastningen konstaterar vi att även Piotroskis (2000) modell kan användas i detta syfte. Vi kan även fastslå att graden av periodiseringar är en dominerande faktor i vår kombinerade modell, vilket tyder på att periodiseringsanomalin är genomgripande över vår undersökningsperiod. Dispositionen i denna studie är följande. Avsnitt II behandlar den tidigare forskning som ligger bakom motiveringen av våra hypoteser. Först redogör vi för den effektiva marknadshypotesen, vilken anses ligga till grund för en stor del av modern kapitalmarknadsforskning. Därefter behandlas betydelsen av periodiseringar för marknadens prissättning samt hur dessa kan utnyttjas i en investeringsstrategi. Slutligen skildras betydelsefulla studier inom fundamental analys. I avsnitt III presenteras våra hypoteser, och i avsnitt IV beskrivs den metod som används för att utföra våra empiriska test. I avsnitt V redovisas resultaten av de empiriska testen. Studien avslutas i avsnitt VI med slutsatser, bidrag samt rekommendationer för framtida forskning. II. LITTERATURGENOMGÅNG & MOTIVATION Den effektiva marknadshypotesen Fama (1965) menar att en marknad är effektiv om aktiepriser ständigt återspeglar företags sanna inneboende ekonomiska värde, där aktiepriser omedelbart justeras vid förändringar i detta värde. Vidare finner Fama et al. (1969) att den effektiva marknaden snabbt och utan systematiska fel anpassar sig för att reflektera implikationen av ny information vilket föreslår en korrelation mellan effektivitet och information på marknaden. I en påföljande

4 4 Uppsala universitet, juni 2010 studie delar Fama (1970) in marknadens effektivitet efter graden av tillgänglig information utifrån tre nivåer; svag, semi-stark och stark form. I svag form reflekterar marknaden endast historiska priser. I semi-stark form anpassas marknadens prissättning efter all publikt tillgänglig information, och kan därför endast påverkas av information som den ännu inte känner till. I stark form reflekteras marknadens prissättning inte bara av all publikt tillgänglig information, utan även av information som marknaden ej känner till vilket ses som utopiskt. Genom denna argumentation, och utifrån den effektiva marknadshypotesen, definieras därför en effektiv marknad som en marknad där priser till fullo återspeglas av all publikt tillgänglig information (Fama, 1970, s. 384). Under antagandet om en semi-stark och därmed effektiv marknad råder det symmetri mellan alla parter, vilket innebär att aktiepriserna inte påverkas av redan uppdagad information. Om marknaden är effektiv blir implikationen därför att det är omöjligt att uppnå avkastning som är högre än marknadens förväntningar, så kallad onormal avkastning (Jensen, 1978). Detta resonemang är även en förutsättning för att marknadsbaserade värderingsmodeller i finansiell ekonomi, så som Capital Asset Pricing Model (CAPM), skall fungera. Samtidigt presenterar ett flertal studier resultat som ger indikationer på att marknaden i själva verket inte är effektiv (t.ex., Lev och Ohlson, 1982; Ou och Penman, 1989; Bernard och Thomas, 1989), något som har gett upphov till forskning där marknadsmisslyckanden utnyttjas för att uppnå en onormal avkastning i diverse investeringsstrategier (t.ex., Sloan, 1996; Abarbanell och Bushee, 1998). Periodiseringarnas betydelse för marknadens prissättning Den redovisade vinsten är inte nödvändigtvis enbart en summering av en innevarande periods intäkter och kostnader. Den påverkas även av hur företag väljer att redovisa kassaflöden som sträcker sig över flera tidsperioder genom så kallade periodiseringar. Ett ändamål med periodiseringar är att justera eller flytta sådana kassaflöden för att de redovisade värdena bättre ska avspegla ett företags prestation under verksamhetsåret (Dechow and Dichev, 2002). Samtidigt som periodiseringar på så sätt kan medföra att redovisade vinster är mer rättvisande, och därmed underlättar uppskattning av ett företags framtida kassaflöden (Dechow, 1994), visar studier på att investerare vid prognoser inte korrekt tar hänsyn till all tillgänglig information (t.ex., Ou och Penman, 1989; Hand, 1990; Bernard och Thomas, 1990). Investerares förutsägelser är dessutom känsliga för olika tidskomponenter av vinst, vilket kan resultera i osofistikerade förväntningar på marknaden om förståelsen för periodiseringar är bristfällig (Maines och Hand, 1996). Sloan (1996) visar att nästkommande perioders vinster påverkas av periodiseringskomponenten av vinst innevarande period, där vinster som kan tillskrivas periodiseringar är mindre uthålliga i framtiden än vinster som kan tillskrivas kassaflöden. Dechow och Dichev (2002) resonerar att en förklaring till detta är att periodiseringar kräver antaganden om

5 Kandidatuppsats i företagsekonomi 5 framtida kassaflöden, vilket möjliggör för uppskattningsfel. Felaktiga bedömningar i innevarande period måste justeras i framtida perioder justeringar som i förlängningen medför att periodiseringar har en högre volatilitet än kassaflöden (Dechow och Schrand, 2004). Sloan (1996) menar att detta förhållande innebär att en hög grad periodiseringar påverkar framtida avkastning negativt. Vidare uppträder aktiepriser som om investerare inte till fullo förstår implikationerna av denna komponent av vinst. En bristande hänsyn till periodiseringars negativa inverkan innebär därmed att aktiepriser inte återspeglar all tillgänglig information investerare kommer att övervärdera aktier med en hög grad periodiseringar och undervärdera aktier med en låg grad periodiseringar. Detta medför att de förväntningar om framtida vinster som ligger till grund för aktiepriser blir felaktiga. Eftersom priset kommer att korrigeras först när vinsten visar sig bli lägre respektive högre än förväntat, betyder det även att felvärderingar kan utnyttjas för att uppnå en avkastning som inte marknaden förväntat sig. Ett sådant samband mellan avkastning och periodiseringar har bekräftats även i mer sentida studier. Fama och French (2008) definierar mönster i genomsnittlig aktieavkastning som anomalier när de inte kan förklaras av CAPM. Genom att närmare studera olika anomalier kommer författarna fram till slutsatsen att periodiseringar är en av de mest genomgripande. Att resultaten tyder på marknadsineffektivitet anses dock inte självklart. Khan (2008) presenterar en riskbaserad förklaring till periodiseringsanomalin, och visar att en betydande del av den observerade onormala avkastningen i själva verket är en riskpremie. Mashruwala, Rajgopal och Shevlin (2006) argumenterar vidare att periodiseringsanomalin är koncentrerad i små aktier, där hög volatilitet och transaktionskostnader fungerar som barriärer till att utnyttja eventuella felvärderingar. Trots att sådana begränsningar kastar en skugga över periodiseringar som anomali förblir kopplingen mellan periodiseringar och framtida avkastning alltjämt ett intressant studieobjekt. Flera studier har visat att periodiseringars association med onormal avkastning framgångsrikt kan utnyttjas i investeringsstrategier (t.ex., Sloan, 1996; Collins och Hribar, 2000; Xie, 2001; Barth och Hutton, 2004; Wei och Xie, 2008; Fama och French, 2008). Periodiseringar som investeringsstrategi Genom att rangordna företag efter graden av periodiseringar och sedan köpa (blanka) de aktier i företag som har relativt låga (höga) periodiseringar bygger Sloan (1996) hedgeportföljer som genererar en onormal avkastning på i genomsnitt 10,4 % per år mellan Resultatet visar att den mest extrema onormala avkastningen förekommer i de grupper av företag som har högst respektive lägst grad av periodiseringar, vilket styrker antagandet att periodiseringar har en betydande påverkan på framtida avkastning.

6 6 Uppsala universitet, juni 2010 Xie (2001) utvecklar Sloans (1996) investeringsstrategi genom att ta hänsyn till olika typer av periodiseringar en avsaknad vilken kan ses som en brist i den modell som används av Sloan (1996). Genom att applicera investeringsstrategin på godtyckliga ii (icke godtyckliga) periodiseringar genererar motsvarande hedgeportföljer en onormal avkastning på i genomsnitt 11% (2,3%) per år mellan Med denna studie visar Xie (2001) att avkastningen i Sloans (1996) strategi främst drivs av godtyckliga periodiseringar. Dechow och Schrand (2004) resonerar emellertid att utan en närmare jämförelse mellan en strategi baserad på godtyckliga respektive totala periodiseringar, vilken Xie (2001) saknar, blir det svårt att avgöra huruvida en sådan särskiljning medför en förbättring eller ej. De menar vidare att ett fokus på totala periodiseringar i sig är ett effektivt sätt att identifiera godtyckliga periodiseringar, eftersom dessa har en hög positiv korrelation iii. Fama och French (2008) sorterar företag efter graden av periodiseringar, med fem kvintiler för positiva periodiseringar samt två grupper för negativa periodiseringar. En hedgeportfölj där portföljen med mest negativa (positiva) periodiseringar köps (blankas) genererar en onormal avkastning över alla storleksgrupper av företag över åren Studiens resultat visar emellertid att medan negativa periodiseringar generellt resulterar i positiv onormal avkastning, tycks bara den mest extrema kvintilen av positiva periodiseringar generera en starkt negativ avkastning. Detta tyder på att en periodiseringsbaserad investeringsstrategi kommer vara som mest effektiv om den utnyttjar de yttersta grupperingarna. Sloan (1996) resonerar att alternativa ansatser kan vara att sätta periodiseringar i relation till vinster eller kassaflöden vid implementering av investeringsstrategin. Konsekvenserna av att utveckla en periodiseringsbaserad investeringsstrategi genom att införa ytterligare faktorer har sedermera utforskats i påföljande studier. Collins och Hribar (2000) undersöker huruvida en högre onormal avkastning kan uppnås genom att utnyttja både periodiseringsanomalin och Post-Earnings Announcement Drift-anomalin samtidigt i en investeringsstrategi. iv Studien visar att en strategi där aktier i företag som uppvisar både extremt positiva (negativa) oväntade vinster och dessutom extremt negativa (positiva) periodiseringar köps (blankas) genererar en högre onormal avkastning än om de båda anomalierna skulle utnyttjas individuellt. Genom en sådan kombination, applicerad i de yttersta kvintilerna för båda anomalier, uppnås en avkastning som är mer än dubbelt så hög som den genererad i en traditionell periodiseringsbaserad strategi över åren (11,9% i jämförelse med 5,6% över två kvartal). En ännu högre avkastning ii Fr. engelskans Discretionary Accruals. Denna typ av periodisering är inte bunden till verksamheten, utan istället ett direkt resultat av ledningens beslut. De påverkas därför även i viss mån av beslutsfattares subjektivitet. iii Dechow, Richardson och Tuna (2003) visar att korrelation mellan godtyckliga och totala periodiseringar är över 80 %. iv Post-Earnings Announcement Drift antas i studien vara en manifestation av den mer generella SUE (Standardized Unexpected Earnings) effekten, där aktiepriser beter sig som att investerare med fördröjd effekt anpassar sina förväntningar efter kungörelse av en oväntat hög- eller låg vinst.

7 Kandidatuppsats i företagsekonomi 7 uppnås om strategin appliceras i de yttersta decilerna för båda anomalier (15,8%), men till priset av högre risk och fler år med förluster. Bradshaw, Richardson och Sloan (2001) finner att analytiker vid prognoser över framtida vinst endast bristfälligt tar hänsyn till associationen mellan en hög grad periodiseringars och avtagande framtida vinster. Vidare menar Barth och Hutton (2004) att höga periodiseringar är förknippade med överoptimism från analytikers sida, samt att en investeringsstrategi som Sloans (1996) kan förbättras genom att ta hänsyn till hur analytiker reviderar sina prognoser över framtida vinst i kombination med graden av periodiseringar. Eftersom analytikers prognoser antas vara baserade på en mängd informationsvariabler angående framtida vinster kan de användas för att ge en tydligare fingervisning om dessa, bortom den information som endast periodiseringar förmedlar. Över undersökningsperioden visar resultatet att en låg (hög) grad periodiseringar, tillsammans med en justering uppåt (nedåt) i analytikers prognos över framtida vinster, genererar den mest positiva (negativa) avkastningen. En strategi som utnyttjar båda dessa variabler visar sig generera en genomsnittlig avkastning på 28,5% per år. En sådan kombinerad strategi överträffar en periodiseringsbaserad strategi såväl som en strategi som endast utnyttjar analytikers prognoser (med 15,5% respektive 5,5%). Den slår även summan av dessa (21%) med 7,5%, vilket tyder på att de två faktorerna inte är oberoende av varandra utan har ett inbördes förhållande. I en liknande studie kombinerar Wei och Xie (2008) graden av periodiseringar med mängden kapitalinvesteringar över tidsperioden , där en hög grad av båda faktorer visar sig vara negativt relaterade till framtida avkastning. En strategi där aktier i företag inom lägsta (högsta) kvintilen för båda variablerna köps (blankas) visar sig generera en högre genomsnittlig avkastning än en strategi som endast utnyttjar graden av periodiseringar (12% per år i jämförelse med 9,3%, efter justering för risk). Mot bakgrund av sådan forskning tycks en eventuell begränsning i Sloans (1996) ursprungliga strategi vara att den endast utgår från graden av periodiseringar. Studier som de ovan stödjer antagandet att en enkel periodiseringsbaserad investeringsstrategi kan generera en högre avkastning om ytterligare värdeskapande indikatorer implementeras. I nästkommande avsnitt redogör vi för hur fundamental analys kan användas som ett verktyg för en sådan implementering.

8 8 Uppsala universitet, juni 2010 Tabell 1 Litteratursammanfattning över redovisade periodiseringsbaserade investeringsstrategier Författare (år) Data Utformning/metod Bidrag Begränsningar Sloan (1996) företags-år-observationer från NYSE och Amex över åren Data från Center for Research in Security Prices (CRSP) och Compustat. Collins och Hribar (2000) företags-kvartal-observationer från NYSE och Amex över åren Data från CRSP och Compustat. Uthålligheten av kassaflödes- och periodiseringskomponenten av vinst utforskas tillsammans med investerares förståelse för dessa. I en investeringsstrategi rangordnas företag decilt efter graden av periodiseringar, där den lägsta (högsta) decilen köps (blankas). Testar två olika investeringsstrategier som utnyttjar SUE- respektive periodiseringsanomalin. Kombinerar sedan dessa i en strategi som tar hänsyn till båda anomalier. Vinster som kan tillskrivas periodiseringar (kassaflöden) är mindre (mer) uthålliga i framtiden. Investerare förstår inte implikationen av periodiseringar. En investeringsstrategi som utnyttjar detta genererar onormal avkastning. En strategi som tar hänsyn till både SUE och periodiseringar genererar en högre avkastning än strategier som utnyttjar anomalierna enskilt. Tar ej hänsyn till transaktionskostnader eller i vilken kvantitet aktier kan handlas till det rapporterade priset. Skiljer ej på olika typer av periodiseringar. Begränsade möjligheter att fastställa om resultaten beror på marknadsineffektivitet eller okända riskfaktorer på marknaden. Skiljer ej på olika typer av periodiseringar. Undersöker inte närmare varför marknaden misslyckas med att ta hänsyn till periodiseringskomponenten av vinst. Xie (2001) Barth och Hutton (2004) Fama och French (2008) företags-år-observationer från NASDAQ över åren Data från CRSP och Compustat företags-år-observationer från NYSE, Amex samt NASDAQ över åren Data från CRSP och Compustat. Data från CRSP och Compustat för aktier på NYSE, Amex samt NASDAQ över åren Aktier i tre olika storleksgrupper; Micro, Small samt Large Cap. Skiljer på olika typer av periodiseringar med Jones (1991) modell som utgångspunkt. Utför Sloans (1996) investeringsstrategi med godtyckliga samt icke-godtyckliga periodiseringar. Testar investeringsstrategier som utnyttjar analytikers prognosjusteringar samt Sloans (1996) periodiseringsbaserade strategi. Sammanför sedan dessa i en kombinerad strategi. Onormal avkastning förknippad med olika anomalier testas genom tvärsnittsregression samt genom att sortera företag efter graden av de olika anomalierna. Marknaden felvärderar främst godtyckliga periodiseringar, den observerade onormala avkastningen i Sloans (1996) investeringsstrategi är framförallt ett resultat av dessa. En periodiseringsbaserad strategi kan förbättras genom att kombinera periodiseringar med analytikers prognosjusteringar. En kombinerad strategi genererar den högsta avkastningen. Periodiseringar är starkt förknippade med onormal avkastning, vilken återfinns inom alla storleksgrupper av företag. Endast extremt positiva periodiseringar generar emellertid en kraftigt negativ avkastning. Jämför inte med en strategi baserad på totala periodiseringar. Begränsade möjligheter att fastställa om resultaten drivs av okända riskfaktorer på marknaden. Fokuserar på totala periodiseringar. Begränsade möjligheter att fastställa om resultaten beror på marknadsineffektivitet eller okända riskfaktorer på marknaden. Möjligheten att fastställa huruvida avvikelser från förväntad avkastning beror på risk eller felprissättning är begränsad. Wei och Xie (2008) företags-år-observationer från NYSE, Amex samt NASDAQ över åren Data från CRSP och Compustat. Undersöker kapitalinvesteringars förmåga att förutspå aktieavkastning. Kombinerar Sloans (1996) periodiseringsbaserade strategi med graden av kapitalinvesteringar. Investerare bör utnyttja både graden av periodiseringar och kapitalinvesteringar i en kombinerad strategi för att uppnå en högre avkastning. Antar att de båda anomalierna är distinkta från varandra och att den ena inte dominerar den andra. Begränsade möjligheter att fastställa om resultaten beror på marknadsineffektivitet eller okända riskfaktorer på marknaden.

9 Kandidatuppsats i företagsekonomi 9 Fundamental analys Fundamental analys vilar på antagandet att företags inneboende värde finns indikerat i redovisningshandlingar. Om framtida vinster inte förutspås korrekt på marknaden kan värderingen av en aktie stundvis avvika ifrån detta inneboende värde, och endast efter viss fördröjning anpassa sig till sitt rätta, fundamentala, värde. Närmare analys bör därför kunna identifiera aktier som, åtminstone ur ett kortsiktigt perspektiv, är felvärderade (Ou och Penman, 1989). Det huvudsakliga målet med fundamental analys är således att fastställa en mer rättvisande uppskattning av framtida vinster, och därmed identifiera aktier vars pris inte korrekt återspeglar dessa. Detta åstadkoms genom att utifrån historisk redovisningsdata urskilja och analysera värdeskapande nyckeltal som ger indikationer på framtida värdeutveckling (Lev och Thiagarajan, 1993). Hypotesen att marknaden med fördröjd effekt anpassar sig efter sådana fundamentala signaler har gett upphov till studier som framgångsrikt utnyttjar felvärderingar i investeringsstrategier (t.ex., Abarbanell och Bushee, 1998; Frankel och Lee, 1998, Piotroski, 2000). Nedan redogör vi för några av de mest betydelsefulla studierna inom fundamental analys, samt hur de har mynnat ut i sådana investeringsstrategier. Ou och Penman (1989) utgår från Ball and Brown (1968) och undersöker huruvida finansiella attribut ur redovisningshandlingar kan användas för att prognostisera framtida redovisade vinster. En investeringsstrategi utvecklas genom att skapa en modell bestående av finansiella nyckeltal som antas ge indikationer på framtida avkastning på marknaden. De nyckeltal som har en positiv korrelation med avkastning skapar tillsammans ett mått, Pr, som därigenom antas förutspå värden som inte reflekteras i aktiepriser på marknaden. Strategin implementeras därefter genom att köpa (blanka) aktier med höga (låga) Pr-tal över åren , vilket genererar en genomsnittlig tvåårig marknadsjusterad avkastning på 12,5%. Resultatet visar att analys av redovisningshandlingar kan användas till att förutspå framtida förändringar i aktiepriser. Lev och Thiagarajan (1993) studerar finansiella variablers (fundamentalers) förmåga att prognostisera framtida vinsttillväxt över åren , med målet att identifiera vilka av dessa som är signifikant korrelerade med aktiers avkastning och därför mest värderelevanta. Till skillnad från Ou och Penman (1989) utgår studien från nyckeltal som används av aktieanalytiker i praktiken vid prissättning av aktier, vilket resulterar i tolv fundamentaler som antas värderelevanta. Även denna studie verifierar att information ur redovisningshandlingar kan förutspå framtida förändringar i aktiepriser. En styrka i studien är dessutom den relativt enkla statistiska metoden, som till skillnad från tidigare forskning medför en praktisk användbarhet med lägre kalkyleringskostnader. I en tvärsnittsstudie över åren replikerar Abarbanell och Bushee (1997) den föregående studien genom att studera relationen mellan dåtida och framtida förändringar i redovisade vinster, efter hänsyn till fundamentala signaler. Resultatet överensstämmer med Lev och Thiagarajans (1993), och visar att flera av dessa signaler har en stark korrelation med förändringar i framtida redovisade vinster. Detta leder även till bevis på ineffektivitet

10 10 Uppsala universitet, juni 2010 hos finansiella analytiker, som tycks underreagera på information i fundamentala signaler vilket resulterar i prognosfel och felprissättningar. I en påföljande studie utvecklar Abarbanell och Bushee (1998) en investeringsstrategi i syfte att uppnå onormal avkastning genom att utnyttja marknadens feltolkning av informationen i de fundamentala signalerna. Hedgeportföljer skapas genom att de fundamentala signalernas styrka rangordnas och vägs för varje studerat företag, vilket resulterar i en strategi där den största investeringen görs i de företag som uppvisar de mest positiva signalerna för framtida justeringar i aktiepriset. Studien visar att denna strategi, över åren , genererar en genomsnittlig kumulativ onormal avkastning på 13,2% per år vilket ger ytterligare tyngd åt fundamental analys som investeringsstrategi. Piotroski (2000) skapar en enkel modell baserad på nio fundamentala signaler som tillsammans bildar ett aggregerat mått på ett företags finansiella situation. Detta åstadkoms genom att se till tre områden av företaget; dess lönsamhet, dess skuldsättningsgrad/likviditet samt dess effektivitet. Signalerna graderas binärt beroende på om de är negativt eller positivt associerade med framtida avkastning på marknaden, varpå de nio signalerna summeras till ett övergripande mått; F_SCORE. Ju högre summan av signalerna är, desto bättre antas företaget prestera i framtiden. Urvalet, som består av observationer över undersökningsperioden , utgörs av företag med ett högt förhållande mellan redovisat värde och marknadsvärde (Book-to-Market, B/M). Sådana företag antas representera en grupp relativt försummade aktier som löper större risk att vara undervärderade på marknaden. Hypotesen är att onormal avkastning kan uppnås genom att starka aktier (vinnare) separeras från svaga aktier (förlorare) inom denna urvalsgrupp. Strategin operationaliseras genom att aktier i företag med ett högt (lågt) F_SCORE köps (blankas). Resultatet visar att modellen framgångsrikt kan användas för att höja den genomsnittliga avkastningen i en traditionell B/M strategi med 7,5%; investeringsstrategin genererar en kumulativ marknadsjusterad avkastning på 23% årligen. Avkastningen tycks även drivas av små och medelstora företag, där bevakningen från analytiker och investerare troligtvis är av mindre omfattning. Resultaten från dessa studier, som återkommande uppvisar en avkastning som konsekvent slår marknadens förväntningar, står i direkt kontrast till EMH och de antaganden som värderingsmetoder liksom CAPM baseras på. Liksom vid studier av periodiseringsanomalin möter sådana slutsatser dock kritik från förespråkare av EMH, vilka menar att resultaten i sig inte tyder på marknadsineffektivitet. Eftersom de inte förtäljer huruvida variationen i förväntad avkastning beror på förändrad risk på marknaden eller irrationell prissättning antas en sådana slutsatser förhastade (Fama och French, 2008). Frankel och Lee (1998) menar emellertid att fundamentala värden har en bättre förmåga att förutspå framtida avkastning än ett företags Betavärde, vilket tyder på att EMH alltjämt är begränsad. v De v Under antagandet om en effektiv marknad kompenseras investerare endast för den icke-diversifierbara marknadsrisken, även kallad den systematiska risken. Denna risk kan genom CAPM direkt uppskattas genom ett företags Betavärde (Berk och DeMarzo, 2007).

11 Kandidatuppsats i företagsekonomi 11 bakomliggande orsakerna till förekomsten av en avkastning som slår marknadens förväntningar behandlas inte vidare i denna studie, vi koncentrerar oss istället främst på förmågan att generera en sådan avkastning i en investeringsstrategi baserad på periodiseringar i kombination med fundamental analys. Tabell 2 Litteratursammanfattning över studier i fundamental analys Författare Data Utformning/metod Bidrag Begränsningar Ou och Penman (1989) Lev och Thiagarajan (1993) observationer bestående av årlig redovisningsdata från NYSE samt AMEX, över åren Data från CRSP och Compustat. 12 fundamentaler från finansiell fackpress. Två urvalsgrupper: (1) företag per år och (2) företag per år, över åren Data från CRSP och Compustat. Utgår från Ball & Brown (1968). Undersöker förändring i framtida vinst (1år) baserad på en multivariat dataanalys av fundamentaler. Fundamentalernas värderelevans med framtida (1år) vinsttillväxt undersöks i två regressioner (OLS) baserade på grupp (1) och (2). Hänsyn tas även till makroekonomiska variabler. Analys av fundamentaler kan användas till att förutspå förändringar i framtida vinst. Det är möjligt att skapa framgångsrika strategier som, utan kapitalinsats, genererar marknadsjusterad avkastning (12,5%). Fundamentaler har en hög förklaringsgrad av framtida vinsttillväxt. Sambandet mellan avkastning och fundamentaler stärks vid hänsyn till makroekonomiska variabler. Komplex och omfattande metod som är förknippad med höga kalkyleringskostnader, vilket begränsar modellens användbarhet. Möjligheten att fullständigt utesluta risk som en förklarande faktor till avkastningen är begränsad. Undersöker endast relationen mellan fundamentala signaler och vinsttillväxt inte vad som underliggande är värdeskapande för signalerna. Abarbanell och Bushee (1997) observationer från NYSE samt AMEX, över åren Data från CRSP och Compustat. Tvärsnittstest mellan fundamentala signaler (från Lev och Thiagarajan, 1993) och förändring i framtida vinst. Verifierar att fundamentala signaler (vissa endast på längre sikt) kan förklara framtida vinsttillväxt. Analytiker tar inte hänsyn till all tillgänglig information i signalerna. Eftersom analytikers ineffektivitet inte till fullo kan förklara investerares underreaktioner på marknaden går det inte att utesluta att andra faktorer påverkar utfallet. Abarbanell och Bushee (1998) observationer från NYSE samt AMEX åren Data från CRSP och Compustat. Måttbaserad fundamental investeringsstrategi. 12 fundamentaler rankas decilt och vägs genom regressionsanalys för varje företag. Hedgeportföljer skapas där företag med positiva (negativa) vikter köps (blankas). Att marknaden underreagerar på information i fundamentala signaler kan utnyttjas för att skapa framgångsrika strategier som, utan kapitalinsats, genererar onormal avkastning (13,2%). Utforskar ej närmare makroekonomiska kontextvariabler, såsom inflation och BNP eller branschtillhörighet. Begränsade möjligheter att fullständigt utesluta risk som en förklarande faktor till avkastningen. Piotroski (2000) observationer av företag inom den högsta B/M-kvintilen, över åren Data från CRSP och Compustat. Skapar hedgeportföljer utifrån summan av 9 binära signaler (F_SCORE), där företag med en hög (låg) F_SCORE köps (blankas). En enkel investeringsstrategi baserad på rangordning efter fundamentala signaler kan, utan kapitalinsats, generera en positiv marknadsjusterad avkastning (23% i genomsnitt över perioden). Modellen använder sig endast av en binär gradering av signaler. Begränsade möjligheter att fastställa om resultatet tyder på marknadsineffektivtet.

12 12 Uppsala universitet, juni 2010 Mot bakgrund av studier som visar att den genererade avkastningen i en periodiseringsbaserad strategi kan förbättras genom att implementera ytterligare värdeskapande faktorer (t.ex., Collins och Hribar, 2000; Barth och Hutton, 2004; Wei och Xie, 2008) blir Piotroskis (2000) modell särskilt intressant. I en konventionell periodiseringsbaserad strategi liksom Sloans (1996) grupperas företag enbart efter graden av periodiseringar. Då Piotroskis (2000) modell representerar ett relativt enkelt sätt att separera starka och svaga aktier kan den användas som ett praktiskt verktyg för effektivisering inom sådana grupper. En strategi som utnyttjar detta skulle endast investera i företag som, förutom uppvisande av en låg grad periodiseringar, dessutom ger positiva signaler utifrån fundamental analys genom ett högt F_SCORE. På samma sätt skulle aktier i företag som ger negativa signaler genom ett lågt F_SCORE ignoreras, trots uppvisande av en låg grad periodiseringar. III. UTVECKLANDE AV HYPOTESER Tidigare forskning betonar periodiseringars påverkan på aktiers prisutveckling på marknaden (t.ex., Sloan 1996; Dechow och Schrand 2004). Enligt litteraturen ovan bör de svagaste (starkaste) aktierna sett till framtida avkastning återfinnas inom gruppen med en hög (låg) grad av periodiseringar. vi Samtidigt har studier visat att även fundamental analys kan användas för att ge indikationer angående framtida avkastning (t.ex., Ou och Penman, 1989; Lev och Thiagarajan, 1993; Abarbanell och Bushee, 1998; Piotroski, 2000). Om Piotroskis (2000) F_SCORE framgångsrikt kan användas för att ytterligare särskilja hög- och lågpresterande aktier inom portföljer av företag som grupperats på basis av periodiseringar för det oss till vår första hypotes: H1 Aktier i företag med en hög (låg) F_SCORE inom decil P_LÅG (P_HÖG) genererar en högre (lägre) avkastning än den genomsnittliga avkastning för alla aktier inom P_LÅG (P_HÖG). I enlighet med tidigare forskning (t.ex., Collins och Hribar, 2000; Barth och Hutton, 2004; Wei och Xie, 2008) antas hänsyn till ytterligare värdeskapande faktorer i en traditionell periodiseringsbaserad investeringsstrategi, i studien kallad P_GRAD, innebära att en högre avkastning kan uppnås. Om Hypotes 1 stämmer, och framtida avkastning påverkas av graden av periodiseringar såväl som de värdeskapande signalerna i F_SCORE, bör alltså en investeringsstrategi generera den högsta avkastningen om hänsyn tas till dessa båda faktorer samtidigt. Vår andra hypotes är därför: vi Efter decil rangordning av undersökningspopulationen baserat på graden av periodiseringar definieras den högsta (lägsta) decilen som P_HÖG (P_LÅG). Se appendix tabell C för en sammanfattning av återkommande begrepp som används i studien.

13 Kandidatuppsats i företagsekonomi 13 H2 En investeringsstrategi som tar hänsyn till både graden av periodiseringar och F_SCORE genererar en högre avkastning än en strategi som endast tar hänsyn till graden av periodiseringar eller F_SCORE. En operationalisering av en sådan kombinerad strategi innebär att aktier i företag med en hög F_SCORE i decil P_LÅG köps, medan aktier i företag med en låg F_SCORE i decil P_HÖG blankas. Vi kallar modellen P_KOMB. För att fastställa en rekommendation till investerare att utnyttja både graden av periodiseringar och F_SCORE i en sådan specifik kombination fordras att inga alternativa strategier existerar som genererar en högre avkastning. Eftersom stora periodiseringar bör påverka framtida avkastning negativt även för de enligt F_SCORE starkast aktierna, antas vinnare i en grupp företag med låg grad periodiseringar generera en högre avkastning än vinnare i en grupp med en hög grad periodiseringar. På samma sätt bör förlorare i en grupp företag med hög grad periodiseringar generera en mer negativ avkastning än förlorare i en grupp med låg grad periodiseringar. Detta betyder att en strategi där vinnare (förlorare) köps (blankas) inom de olika grupperingarna inte kommer att kunna överprestera P_KOMB. För ett fastställa detta krävs en tredje hypotes: H3 P_KOMB genererar en högre avkastning än hedgeportföljer där aktier med hög (låg) F_SCORE köps (blankas) inom de yttersta decilerna. IV. METOD Datainsamling Vid datainsamlingen använder vi oss av Thomson Reuters Datastream. På grund av möjligheterna till en stor mängd information, och därmed ett mer tillförlitligt resultat, används data från amerikanska börser. Sloans (1996) undersökningsperiod sträcker sig över åren och Piotroskis (2000) över åren För att inte överlappa dessa tidsperioder väljer vi att utföra studien över de senaste elva åren där tillräcklig data finns tillgänglig. På så sätt kan vi undersöka användbarheten av både Piotroskis (2000) och Sloans (1996) modell under mer aktuella år. Vår undersökningsperiod är därför vii. En sökning på samtliga företag där marknadsvärde finns indikerat resulterar i företags-år-observationer. Ur dessa observationer sorteras företag bort för vilka det saknas nödvändig data för att uppskatta graden av periodiseringar, vilket minskar undersökningspopulationen till företags-år-observationer. Vi avgränsar oss sedan till företag där tillräcklig data vii Då nyckeltal beräknas på år 2007, och aktier sedan köps i början av år 2008 baserat på dessa, representerar år 2007 det senaste år då en tvåårig Buy-and-Hold-avkastning i skrivande stund kan uppskattas för modellerna.

14 14 Uppsala universitet, juni 2010 finns tillgänglig för att beräkna Piotroskis (2000) nio fundamentala signaler samt varje års avkastning, vilket reducerar antalet observationer till Vi begränsar oss till dessa kriterier och gör inga ytterligare särskiljningar inom populationen med hänsyn till företagsstorlek eller branschtillhörighet. Sådana distinktioner faller inte inom ramen för studiens syfte, utan lämnas istället till framtida forskning. Efter en närmare titt på konfidensintervall, median, medelvärde samt standardavvikelse ser vi att extremvärden påverkar fördelningen. För variablerna periodiseringar samt ett- och tvåårig avkastning sorteras därför sådana observationer bort i två steg. Först elimineras extrema uteliggare som blir uppenbara i ett lådagram. Därefter sorteras observerade värden som överstiger tre standardavvikelser bort. Avvägningen att utesluta de mest extrema värdena medför att vi eventuellt går miste om observationer som i realiteten skulle kunna påverka modellernas utfall. Den bakomliggande motiveringen till detta är dock att extremvärden som kan tänkas driva resultatet på ett missvisande sätt, och därmed påverka relevansen i våra slutsatser negativt, bör uteslutas. Om enskilda aktier driver prestationen för en hel grupp av företag kan vi i begränsad mån uttala oss om gruppens prestation som helhet. En sådan uteslutning framstår därför som det bättre alternativet. Sorteringen upprepas för undersökningsperiodens alla år, vilket resulterar i en slutgiltig undersökningspopulation på företags-år-observationer. Investeringsmodeller och avkastningsmått Vi använder oss av tre modeller för att testa hypoteserna; P_GRAD, F_SCORE samt P_KOMB. I enlighet med hypoteserna är vårt mål att undersöka om den strategi som genererar den största avkastningen är den som tar hänsyn både graden av periodiseringar och Piotroskis (2000) fundamentala signaler. Följaktligen fordras även strategier som utnyttjar dessa två investeringsformer separat för att avgöra huruvida en kombination innebär en förbättring eller ej. viii För att ställa enskilda aktiers prestation i relation till marknaden som helhet, och därmed se om de under- eller överpresterar denna, justeras den observerade avkastningen i samtliga modeller genom att subtrahera marknadsindex från varje akties råavkastning. ix I modellerna uppskattas den marknadsjusterade avkastningen för både en ett- och tvåårig Buy-and-Hold-strategi. Konkret innebär detta att nyckeltal beräknas år t, att portföljer byggs baserat på dessa nyckeltal i början av år t+1, och att portföljer säljs år t+2 (t+3 för tvåårig Buy-and-Hold). viii Värt att notera är att en replikering av Piotroskis (2000) investeringsmodell inte är ett syfte i sig i studien. Modellen används istället som ett praktiskt verktyg att implementera fundamental analys i en periodiseringsbaserad strategi liksom Sloans (1996). Vi är dock i behov av att testa en strategi som endast tar hänsyn till F_SCORE för att kunna avgöra huruvida en kombinerad strategi är den som genererar den högsta avkastningen eller ej. ix Råavkastning beräknas som kursförändring samt direktavkastning för varje aktie. Marknadsindex uppskattas årligen som genomsnittlig råavkastning för samtliga företag inom undersökningspopulationen.

15 Kandidatuppsats i företagsekonomi 15 Modell 1: P_GRAD För att testa Hypotes 1 och 2 krävs först en periodiseringsbaserad investeringsstrategi i enlighet med Sloan (1996). Företag rangordnas efter graden av periodiseringar och delas sedan in i tio lika viktade portföljer (deciler) varje år över undersökningsperioden. I modellen skapas hedgeportföljer genom att aktierna i den lägsta decilen (P_LÅG) köps medan aktierna i den högsta decilen (P_HÖG) blankas. Strategin appliceras både på de yttersta decilerna såväl som de yttersta kvintilerna (decilerna P_LÅG+2 samt P_HÖG+9) varje år för att utröna i vilka grupperingar en periodiseringsbaserad strategi är som mest framgångsrik. Den avkastning som genereras i de yttersta decilerna samt i hedgeportföljerna kan sedan användas som måttstock för att avgöra huruvida hypoteserna stämmer eller ej. För att uppskatta periodiseringar används definitionen nedan, vilken förekommer i flera tidigare studier (t.ex., Jones, 1991; Dechow, Sloan och Sweeney, 1995; Bart och Hutton, 2004). Definitionen skiljer sig i viss mån från den definition som används av Sloan (1996) eftersom den utesluter komponenten Förändring i skatteskuld ( TP). x Detta är en medveten avvägning eftersom ett inkluderande av komponenten medför ett stort bortfall i undersökningspopulationen en anledning till uteslutning som delas av exempelvis Jones (1991). Vi uppskattar därför totala periodiseringar definierat enligt Dechow et al. (1995, s. 203) som följande: där, TA = ( CA - CL - Cash + STD - Dep) TA CA CL Cash STD Dep = Totala periodiseringar = Förändring i omsättningstillgångar = Förändring i kortfristiga skulder = Förändring i likvida medel = Förändring i kortfristiga räntebärande skulder = Avskrivningar och amorteringar För jämförbarhet mellan företag uppskattas därefter totala periodiseringar i relation till respektive företags storlek, beräknat som totala periodiseringar dividerat med genomsnittliga totala tillgångar (A) för varje företag. Graden av periodiseringar beräknas därför som: x För att försäkra oss att en uteslutning av variabeln TP inte signifikant påverkar vårt utfall genomför vi Sloans (1996) investeringsstrategi inom detta mindre urval både med och utan variabeln TP vid uppskattning av periodiseringar. Resultaten, vilka redovisas i Tabell A i appendix, visar att utfallen i den resulterande hedgeportföljen endast marginellt skiljer sig åt, vilket styrks av T-statistik och P-värden.

16 16 Uppsala universitet, juni 2010 där, GTA = TA/A GTA TA A = Grad av periodiseringar = Totala periodiseringar = Genomsnittliga totala tillgångar Modell 2: F_SCORE Den andra modellen som används i studien är Piotroskis (2000) F_SCORE-modell. För att testa Hypotes 2 krävs, förutom P_GRAD-modellen, även en strategi som utan att rangordna företag på basis av periodiseringar endast köper aktier baserat på det aggregerade måttet F_SCORE. Måttet består av nio fundamentala signaler som ger indikationer på ett företags framtida prestation. Om implikationen av respektive signal är positiv (negativ) tilldelas den värdet 1 (0). Summan av dessa kan alltså anta ett värde mellan 0 och 9, där en summa mellan 0-2 klassificeras som ett lågt F_SCORE medan en summa mellan 8-9 klassificeras som ett högt F_SCORE. xi Nedan följer en beskrivning av de olika signalerna samt hur de implementeras i praktiken. Fyra signaler är relaterade till lönsamhet. ROA och CFO definieras som nettoresultat före extraordinära poster, respektive kassaflöde från rörelsen, dividerat med totala tillgångar vid årets början. Om dessa är positiva (negativa) tilldelas signalerna F_ROA respektive F_CFO värdet 1 (0). ROA mäter innevarande års ROA subtraherat med föregående års ROA. Om värdet på förändringen är större (mindre) än 0 antas signalen F_ ROA vara positiv (negativ). Slutligen definieras ACCRUAL, periodiseringar, som ROA subtraherat med CFO. Om CFO är större (mindre) än ROA tilldelas F_ACCRUAL värdet 1 (0). Tre signaler är relaterade till förändringar i kapitalstruktur samt företagets förmåga att tillgodose långivares krav. LEVER mäter förändringen av långfristiga skulder dividerat med genomsnittliga totala tillgångar. Signalen F_ LEVER antas vara positiv om detta förhållande minskade året innan portföljer skapas. LIQUID definieras som förändringen i förhållandet mellan omsättningstillgångar och kortfristiga skulder vid årsbokslutet. Om likviditeten har ökat (minskat) i förhållande till föregående år tilldelas signalen F_ LIQUID värdet 1 (0). Signalen EQ_OFFER antas vara negativ om företaget har genomfört en nyemission året innan portföljer skapas. xi Piotroski (2000) klassificerar ett F_SCORE mellan 0-1 som lågt. I Modell 3 appliceras dock modellen i deciler baserade på graden av periodiseringar, vilket innebär att antalet företag inom dessa grupper är betydligt färre än i Piotroskis (2000) urval. Detta resulterar i att relativt få företag tilldelas ett F_SCORE på 0-1. En utökning till 0-2 som kriterium betyder att fler företag antas ha ett lågt F_SCORE, vilket sannolikt medför en högre statistisk signifikans. På grund av detta klassificerar vi konsekvent 0-2 som ett lågt F_SCORE vid applicering av modellen.

17 Kandidatuppsats i företagsekonomi 17 Slutligen är två signaler relaterade till förändringar i företagets operationella effektivitet. MARGIN definieras som förändring i bruttomarginalen (bruttoresultat dividerat med omsättning) från föregående år. Om denna förändring var positiv (negativ) tilldelas signalen F_ MARGIN värdet 1 (0). TURN definieras som förändringen i omsättningshastighet (årets omsättning dividerat med totala tillgångar vid början av året) från föregående år. Signalen F_ TURN tilldelas värdet 1 om förändringen är positiv, annars tilldelas den värdet 0. Baserat på dessa nio signaler tilldelas varje år alla företag inom undersökningspopulationen ett F_SCORE. Enligt investeringsmodellen köps (blankas) sedan aktier i företag med ett högt (lågt) F_SCORE varje år över undersökningsperioden. Modell 3: P_KOMB I Modell 3 kombineras P_GRAD och F_SCORE i syfte att testa Hypotes 1 och 2. Liksom i P_GRAD-modellen rangordnas först företagen efter graden av periodiseringar. Inom decilerna beräknas sedan F_SCORE xii för varje företag. Inom de två lägsta decilerna (P_LÅG och 2), vilka tillsammans utgör den lägsta kvintilen (P_LÅG+2), elimineras sedan företag som har en F_SCORE lägre än 7. Inom de två högsta decilerna (P_HÖG och 9), vilka tillsammans utgör den högsta kvintilen (P_HÖG+9), elimineras företag som har en F_SCO- RE högre än 2. Detta medför att de lägsta decilerna och den lägsta kvintilen endast består av vinnare enligt F_SCORE-modellen, medan de högsta decilerna och den högsta kvintilen endast består av förlorare. Genom att testa modellen i de yttersta kvintilerna såväl som decilerna kan vi utröna hur strategin mest fördelaktigt appliceras. I investeringsstrategin köps (blankas) sedan portföljen P_LÅG (P_HÖG) samt Kvintil Låg (Kvintil Hög) varje år över undersökningsperioden. För att testa Hypotes 3 beräknas F_SCORE för alla företag inom varje decil liksom ovan. Den här gången elimineras inget företag, inom varje decil samt kvintil skapas istället hedgeportföljer där vinnarna (F_SCORE 7-8) köps medan förlorarna (F_SCORE 0-2) blankas vid varje undersökningsår. xii Eftersom en av signalerna, F_ACCRUAL, är baserad på periodiseringar samtidigt som grupperingen av företag sker på basis av graden av periodiseringar vill vi utesluta möjligheten att det finns en inbördes korrelation som kan tänkas påverka utfallet. Intuitivt innebär ett inkluderande av signalen att graden av periodiseringar, som köp- eller säljsignal, används två gånger. Efter test på undersökningsperiodens samtliga observationer får vi en genomsnittlig Pearson-korrelation mellan F_ACCRUAL och GTA på 0,51 (signifikant på nivån 0,01), vilket visar att variablerna är högt korrelerade. Av denna anledning inkluderar vi inte signalen i det aggregerade måttet vid applicering av modellen, och ett F_SCORE på 7-8 klassificeras istället som högt i kombinationsmodellen. För att kunna bedöma betydelsen av en sådan uteslutning testar vi även modellen både med och utan F_ACCRUAL. Vid jämförelse av de observerade utfallen visar T-statistik och P-värden på att ingen signifikant skillnad finns mellan dessa (se appendix, tabell B). Detta kan tyda på att periodiseringssignalen redan fångas upp vid grupperingen av företag, och att F_ACCRUAL därför blir överflödig. Mot bakgrund av detta tycks en uteslutning av signalen motiverad.

18 18 Uppsala universitet, juni 2010 V. RESULTAT Deskriptiv statistik I tabell 3 redovisas deskriptiv statistik för hela undersökningspopulationen över åren Vid första anblick visar observerade periodiseringar att en majoritet av företagen har ett negativt värde under mätperioden, där data är jämnt fördelat kring medelvärdet (strax under 80% av observationerna ligger inom en standardavvikelse från medelvärdet). Från standardavvikelsen (std) framgår dock att spridningen är relativt stor (5,8 std till vänster samt 3,6 std till höger om medelvärdet), vilket tyder på att det finns företag inom populationen som, sett till de komponenter som utgör definitionen av periodiseringar, har förhållandevis skilda finansiella förutsättningar. Den stora spridningen kan även tyda på att det under vissa år förekommer relativt extrema och mer drivande värden värden som är inom 3 standardavvikelser för respektive år kan avvika ännu kraftigare från medelvärdet när de ställs i relation till hela undersökningsperioden. Detta samband kan även tydas i avkastningen bland företagen (5,3 std till vänster samt 3,7 std till höger om medelvärdet, för exempelvis ettårig avkastning). Vidare är skillnaden mellan den ettåriga (tvååriga) avkastningen i den 10:e percentilen och den 90:e percentilen cirka 32% (62%). Spridningen indikerar att undersökningspopulationen representerar en grupp företag där det finns goda möjligheter att uppnå en hög avkastning om låg- och högpresterande aktier kan identifieras. Att fastställa vilka värdeskapande faktorer som framgångsrikt kan användas i detta syfte blir därmed relevant, vilket mot bakgrund av studiens hypoteser motiverar en granskning av periodiseringar såväl som ytterligare finansiell information tillgänglig i historisk redovisningsdata. Tabell 3 Deskriptiv statistik för avkastning och periodiseringar i undersökningspopulationen, åren (n=15 730) Mått Medelvärde 10:e percentilen 25:e percentilen Median 75:e percentilen 90:e percentilen Std Min Max Andel positiva Grad av periodiseringar 1 0,042 0,085 0,059 0,040 0,022 0,004 0,035 0,246 0,085 0,086 Ettårig avkastning Rå 2 0,107 0,050 0,035 0,108 0,183 0,270 0,134 0,598 0,606 0,833 Marknadsjusterad 3 0,000 0,157 0,072 0,001 0,076 0,163 0,134 0,705 0,498 0,501 Tvåårig avkastning Rå 0,204 0,097 0,050 0,188 0,344 0,521 0,263 0,921 1,378 0,817 Marknadsjusterad 0,000 0,301 0,154 0,016 0,140 0,316 0,263 1,125 1,174 0,472 1 Grad av periodiseringar (GTA) uppskattas som: ( Omsättningstillgångar - Kortfristiga skulder - Likvida medel + Kortfristiga räntebärande skulder - Avskrivningar), dividerat med genomsnittliga totala tillgångar. 2 Avkastningen avser ett- och tvåårig rå Buy-and-Hold-avkastning, inklusive utdelningar, vilket innebär att aktier köps i början av år t och säljs i början av år t+1 respektive t+2. 3 Marknadsjusterad avkastning definieras som råavkastning subtraherat med marknadsindex per år. Index avser genomsnittlig råavkastning för samtliga företag, årligen.

19 Kandidatuppsats i företagsekonomi 19 I tabell 4 redovisas deskriptiv statistik över fördelningen för avkastning inom de yttersta decilerna när undersökningspopulationen rangordnas efter graden av periodiseringar, mellan åren Resultatet visar att företagen i de högsta decilerna genererar en negativ genomsnittlig marknadsjusterad avkastning, medan de lägsta decilerna genererar en positiv sådan. Detta tyder på att en högre grad periodiseringar medför lägre framtida avkastning, i enlighet med Sloan (1996). Höga standardavvikelser indikerar dock att observationerna är spridda långt över och under medelvärdet inom decilerna. Trots uppvisande av ett starkt medelvärde inom de två lägsta decilerna genererar en majoritet av företagen en negativ ettårig respektive tvåårig marknadsjusterad avkastning. Den 10:e och 25:e percentilen visar dessutom på en kraftigt negativ avkastning, vilket tyder på att särskilt svaga aktier påverkar medelvärdet i portföljerna. En sådan fördelningen styrker antagandet att decilernas genomsnittliga avkastning kan höjas om de sämst presterande aktierna kan identifieras och elimineras. Trots att en majoritet av företagen inom de två högsta decilerna uppvisar en negativ avkastning generar en stor andel av dessa en positiv sådan. I portföljernas 90:e percentil förekommer dessutom en avkastning som, trots att den inte är lika hög som motsvarande percentil i de lägsta decilerna, tyder på att särskilt starka aktier påverkar medelvärdet. Mot bakgrund av detta påvisar resultaten att en periodiseringsbaserad strategi kan effektiviseras ytterligare om högpresterande aktier elimineras inom de högsta decilerna. Tabell 4 Deskriptiv statistik för avkastning inom de yttersta decilerna, åren (n=6 292) Medelvärde 10:e percentilen 25:e percentilen Median 75:e percentilen 90:e percentilen Std Antal (n) Andel positiva Panel 1: Ettårig marknadsjusterad 1 Buy-and-Hold-avkastning 2 Decil P_HÖG 0,034 0,570 0,348 0,096 0,170 0,533 0, , ,021 0,545 0,322 0,067 0,169 0,527 0, , ,049 0,484 0,274 0,046 0,245 0,665 0, ,447 P_LÅG 0,039 0,557 0,352 0,096 0,249 0,784 0, ,419 Panel 2: Tvåårig marknadsjusterad Buy-and-Hold-avkastning Decil P_HÖG 0,046 0,823 0,539 0,190 0,234 0,913 0, , ,034 0,767 0,490 0,128 0,234 0,719 0, , ,049 0,664 0,408 0,116 0,277 0,943 0, ,429 P_LÅG 0,024 0,832 0,530 0,174 0,362 1,059 0, ,391 Noter Företag rankas årligen efter graden av periodiseringar år t och delas därefter in i tio lika viktade portföljer (deciler). I Tabellen redogörs för de två lägsta respektive högsta decilerna. Grad av periodiseringar (GTA) uppskattas som: ( Omsättningstillgångar - Kortfristiga skulder - Likvida medel + Kortfristiga räntebärande skulder - Avskrivningar), dividerat med genomsnittliga totala tillgångar. 1 Marknadsjusterad avkastning definieras som råavkastning, inklusive utdelningar, subtraherat med marknadsindex per år. Index avser genomsnittlig råavkastning för samtliga företag, årligen. 2 Portföljernas ett- och tvåårig Buy-and-Hold avkastning uppskattas genom att aktier köps i början av år t+1 och säljs i början av år t+2 (t+3 för tvåårig Buy-and-Hold).

20 20 Uppsala universitet, juni 2010 Test av H1 och H2 Hypotes 1 är att företag med en hög (låg) F_SCORE inom decil P_LÅG (P_HÖG) presterar bättre (sämre) än decilen som helhet. Hypotes 2 är att en investeringsstrategi kommer att genererar den högsta avkastningen om den utnyttjar både graden av periodiseringar och F_SCORE samtidigt. För att utröna om hypoteserna stämmer prövas först Modell 1 och Modell 2 enskilt inom vår undersökningspopulation. Modell 3 prövas sedan för att se om appliceringen av F_SCORE innebär att hög- och lågpresterande aktier kan urskiljas inom decilerna, samt om en sådan kombinerad modell innebär att den periodiseringsbaserade strategin effektiviseras. Resultat Modell 1: P_GRAD I tabell 5 redovisas den marknadsjusterade avkastningen P_GRAD-modellen genererar över åren I likhet med Sloans (1996) resultat återfinns den mest negativa genomsnittliga avkastningen i den högsta decilen (P_HÖG) för både en ettårig och en tvåårig Buy-and-Hold-strategi (-3,4% respektive -4,6%). En lägre grad periodiseringar tycks vidare medföra en högre avkastning. Den lägsta decilen (P_LÅG) uppvisar dock en mindre positiv avkastning än den näst lägsta decilen (2), vilket även är fallet i Sloans (1996) studie för den tvååriga avkastningen, men inte för den ettåriga avkastningen. Den lägsta decilen uppvisar en genomsnittlig marknadsjusterad ettårig (tvåårig) avkastning på 3,9% (2,4%), medan decil 2 uppvisar en genomsnittlig ett- och tvåårig marknadsjusterad avkastning på 4,9%. Den tvååriga avkastningen för decil 3 överpresterar även den P_LÅG. Eventuellt beror den något sämre prestation i decil P_LÅG i relation till decil 2 (och decil 3 på två års sikt) på särskilt starka eller svaga aktier inom respektive grupp. Det är också möjligt att resultaten blir annorlunda över en längre tidsperiod; vår studie sträcker sig över 11 år medan Sloans (1996) sträcker sig över 30 år. Vi kan dock dra slutsatsen att den mest positiva (negativa) avkastningen, åtminstone på ett års sikt, generellt förekommer i de två lägsta (högsta) decilerna, i likhet med Sloan (1996). Därmed visar resultatet att en periodiseringsbaserad investeringsstrategi genererar den högsta marknadsjusterade avkastningen om den utnyttjar de yttersta grupperingarna, i enlighet med tidigare studier (t.ex., Sloan, 1996; Fama och French, 2008). En hedgeportfölj där den lägsta (högsta) decilen köps (blankas) genererar en genomsnittlig ettårig (tvåårig) marknadsjusterad avkastning på 7,3% (7,0%). Samma strategi applicerad i kvintilerna genererar en ett- och tvåårig marknadsjusterad avkastning på 7,2% respektive 7,7%. Detta tyder på en bristande hänsyn till periodiseringars betydelse vid värdering av aktier över vår undersökningsperiod, samt att detta kan utnyttjas i en investeringsstrategi. I likhet med sentida studier som Fama och French (2008) samt Wei och Xie (2008) visar våra test att periodiseringsanomalin fortfarande tycks vara genomgripande trots att förekomsten av en sådan anomali uppmärksammats alltsedan början av 90-talet.