Oljeprisets inverkan på oljerelaterade aktier

Transkript

1 EKONOMIHÖGSKOLAN Lunds unverstet Kanddatuppsats Januar 2009 Oljeprsets nverkan på oljerelaterade akter Handledare: Hossen Asgharan Författare: Sebastan Valentnsson Fredrk Ohlson

2 SAMMANFATTNING I denna stude undersöker v vad som påverkar oljeakter och oljeservce akter. V har valt ut fem akter med varerad storlek från varje bransch, på den amerkanska börsen. V använde oss av en multpel regressonsanalys för att komma fram tll vlket av oljeprset och Dow Jones ndex som påverkade akterna mest. V analyserade effekterna både på kort och på lång skt. Studens resultat vsade att på kort skt påverkade oljeprset och Dow Jones ndex akterna ungefär lka mycket, men på lång skt var det bara oljeprset som hade en nverkan. Nyckelord: Olja, Regresson, Akteavkastnng, Tdsserer, Dow Jones ABSTRACT In ths study, we nvestgate what affects ol stocks and ol servce shares. We have selected fve shares of varyng szes from each ndustry, on the Amercan stock market. We used a multple regresson analyss to fnd out what of the ol prce and the Dow Jones ndex affected these shares the most. We analyzed the effects of both short and long term. The results of the study showed that n the short term, ol prce and Dow Jones ndex had about the same affect, but n the long term, only the prce of ol whch had an mpact. Keywords: Ol, Regresson, Stock Return, Tme seres, Dow Jones 1

3 INNEHÅLLSFÖRTECKNING SAMMANFATTNING... 1 ABSTRACT... 1 INNEHÅLLSFÖRTECKNING INLEDNING BAKGRUND PROBLEMFORMULERING SYFTE AVGRÄNSNINGAR DISPOSITION OLJEPRISET OLJAN OCH OLJEPRISET TIDIGARE FORSKNING TEORI REGRESSIONSMODELL OLS- ESTIMATORN TIDSSERIEANALYS STATIONÄRITET OCH ICKE AUTOKORRELATION FÖRKLARINGSGRAD F- TESTET TESTER STATIONÄRITET OCH ICKE- STATIONÄRITET AUTOKORRELATION METOD VAL AV METOD ARBETSGÅNG DATAMATERIAL MJUKVARA RESULTAT OCH ANALYS TEST FÖR STATIONÄRITET RESULTAT AV REGRESSIONERNA TEST FÖR AUTOKORRELATION

4 5.4 ANALYS VECKOVIS OLJEAKTIER VECKOVIS OLJESERVICEAKTIER KVARTALSVIS OLJEAKTIER KVARTALSVIS OLJESERVICEAKTIER SLUTSATS OCH VIDARE STUDIER SLUTSATSER VIDARE STUDIER REFERENSER

5 1 INLEDNING I det första kaptlet går v först genom bakgrund. V presenterar sedan en problemformulerng och ett syfte. Tll slut tar v upp uppsatsens avgränsnngar och dsposton. 1.1 Bakgrund Hstorskt har oljan haft en stor betydelse för världsekonomn. Goodwn och Gsser (1986) skrver att relatonen mellan oljeprset och Amerkas makroekonom har vart anmärknngsvärt stabl de senaste 25 åren. Mork, Olsen och Mysen (1994) menar att oljeprset påverkar USA:s BNP negatvt uppgång och nte påverkar BNP alls nergång. De vsar även att detta gäller de flesta andra OECD 1 länderna. Hamlton (1983) skrver att sju av åtta lågkonjunkturer efterkrgstd har uppstått efter dramatska oljeprsöknngar. Dessa artklar vsar hur stor betydelse oljan har för världsekonomn. Hstorskt sett har det vart kraftga prsfluktuatoner på oljeprset. Under de senaste 15 åren, som v valt att bygga vår stude på, har oljeprset rört sg mellan 13 dollar och 145 dollar per fat. Nästan varje dag kan man läsa någontng meda om oljeprset och hur olka oljeakter har rört sg på börsen. Är det så att det enbart är oljeprset som styr oljeakter och oljeservce akter, eller har börsen övrgt en stor nverkan på akteavkastnngen? Scholtens och Wang (2008) har kommt fram tll att både oljeprset och marknaden har nverkan på akternas avkastnng, men att marknaden påverkar avkastnngen mer än oljeprset. Även Sadorsky (2001) skrver att marknaden har större nverkan på akternas avkastnng än vad oljeprset har. Boyer och Flon (2007) har däremot kommt fram tll att oljeprset har större nverkan på akteavkastnngen än vad marknaden har. Investerare har generellt ett ntresse att försöka förstå vad som påverkar akter allmänhet. Med vår stude vll v försöka få fram en ökad förståelse för vad det är som påverkar oljerelaterade akter. 1.2 Problemformulerng Studen avser att undersöka om det fnns ett samband mellan oljeprset, Dow Jones ndex och 10 utvalda akter som är relaterade tll oljan. Eftersom oljan är en så pass vktg beståndsdel för våra utvalda akter, skulle det vara ntressant att se om det endast är oljeprset som förklarar förändrngar akteavkastnngar, eller om Dow Jones ndex också har någon betydelse för akteavkastnngarna. Eftersom tdgare studer har vsat olka resultat, har v 1 Organsatonen för ekonomskt samarbete och utvecklng (eng. Organsaton for Economc Co-operaton and Development) 4

6 också valt att se om det har någon skllnad om man studerar våra utvalda akter på kort eller lång skt. 1.3 Syfte Syftet med vår uppsats är att utreda om det är oljeprset eller Dow Jones ndex som påverkar oljeakter och oljeservceakter mest, samt om det är någon skllnad på kort och lång skt. 1.4 Avgränsnngar Inom ramen för denna uppsats studerar v oljeprsets nverkan på oljeakter och oljeservceakter. V studerar även om marknaden har någon nverkan på akterna. Ett oljebolag defnerar v som ett bolag som sysslar med prospekterng och produkton av olja. Bolagen v valt har även en produkton av gas, men v har valt att bortse från gasprsets nverkan på bolagen eftersom tdgare studer Boyer och Flon (2007) och Haushalter (2000) kom fram tll att oljeprset påverkar akterna mer än gasprset. Oljeservce bolag defnerar v som ett bolag vars huvudsaklga sysselsättnng är att förse oljebolag med utrustnng. V har begränsat oss tll fem oljeakter (ConocoPhllps, Apache, Anadarko, Murphy och Hess) och fem oljeservceakter (Schlumberger, Weatherford, Noble, Ensco och Smth), samtlga bolag är noterade på den amerkanska börsen. Oljebolagen har v valt ut bland de 20 största oljebolagen med hänseende tll produkton och oljeservcebolagen har v valt ut är bland de 20 största oljeservcebolagen med hänseende tll börsvärde. V har medvetet valt ut ett bolag varje bransch som är större än de andra bolagen. ConocoPhllps har mnst fem gånger större produkton av olja än de andra oljebolagen och Schlumberger har mnst to gånger större börsvärde än de andra oljeservcebolagen. Oljeprset representeras av den nomnella spotkursen för Brent Crude 2. Som ndex har v valt Dow Jones. Avanza Bank skrver på sn hemsda: Dow Jones Industral Average (DJIA) omfattar 30 av de största bolagen lstade på New York Stock Exchange. De 30 bolagen ska reflektera den amerkanska ekonomn. 3 V har avgränsat oss tll en 15-års perod, från tll V har valt att studera veckoobservatoner och kvartalsobservatoner. 2 Brent Crude är en av de två huvudsaklga råoljorna som handlas på börserna, källa Credtwrtedowns 3 5

7 1.5 Dsposton V nleder vår stude med en närmare presentaton av ämnet. Sedan går v vdare med vår teor del, där v beskrver de teoretska områden som analysen bygger på och de tester som används. I efterföljande kaptel går v n på metodken krng vår stude, vsar nsamlng av datamateral och redogör krng detta. I nästkommande kaptel går v genom våra testresultat och presenterar dessa, v går också genom de statstska tester v gjort. V avslutar med kaptel 6 där v skrver en slutsats och ger förslag på vdare studer. 6

8 2 OLJEPRISET I detta kaptel börjar v med att skrva om oljan och oljeprset. V avslutar kaptlet med att ta upp tdgare forsknng ämnet. 2.1 Oljan och oljeprset Oljan utgör en vktg del av världens energanvändnng, crka 80 % av användnngen utgörs av fossla bränslen och av den delen står oljan för hälften. Beroendet av olja är som störst nom transportsektorn procent av råoljan som produceras kommer från OPEC en organsaton för samarbete mellan elva länder som exporterar olja: Algeret, Indonesen, Iran, Irak, Kuwat, Lbyen, Ngera, Qatar, Saudaraben, Förenade Arabemraten och Venezuela. Den större delen av råoljan från OPEC-gruppen exporteras av länderna krng Persska vken. 5 Under de senaste 40 åren har oljeprset fluktuerat kraftgt och detta mycket på grund av flertalet chocker som världen utsatts för. Första chocken kom och utlöstes av OPEC:s beslut att mnska exporten tll länder som stödde Israel det arabsk-sraelska krget. Den andra stora öknngen av oljeprset orsakades av den ranska revolutonen Turbulensen som uppstod krng revolutonen och det efterföljande krget mellan Iran-Irak gjorde att prset steg kraftgt under denna perod. 6 Under Ronald Reagans td Vta Huset såg han som sn största uppgft att krossa Sovjetunonen, som under 70-talet hade blvt en stor oljeexportör. 7 USA hade starka band tll Saudaraben och de såg tll att Saudaraben öppnade sna kranar för att översvämma marknaden med olja. Saudaraben som är den klart största oljeproducenten höjde sn produkton under hösten 1985 från 2 mljoner fat tll 9 mljoner fat olja. Detta gjorde att oljeprset november 1985 låg på 30 dollar fatet, 5 månader senare låg prset på 12 dollar och slutet av 1986 hade prset sjunkt under 10 dollar. Under 1990 utbröt Gulfkrget. USA ledda nvasonen av Irak orsakade tll att oljeprset steg kraftgt gen. Prset steg på kort td 120 % från 15 dollar tll 34 dollar per fat. Fortsatta orolgheter Mellanöstern och en boom världsekonomn har gett oljeprset en skjuts uppåt. I jul 2008 toppade prset med en prslapp på 145 dollar fatet, sedan har kredtkrsen skjutt världen n recesson och prserna har därefter kollapsat. I mtten på december 2008 såg v ett prs på 47 dollar fatet. Det har vart stora fluktuatoner oljeprset under slutet på 1900-talet och början på 2000-talet. Detta åskådlggörs ett dagram Agfors, 2002, sd. 1 5 Agfors, 2002, sd.7 6 Natonalencyklopedns hemsda 7 Lndstedt, 2005, sd

9 Dagram 2.1 Oljeprsutvecklng , källa Olenergy Tdgare forsknng Eftersom oljeprset har så pass stor nverkan på ekonomn så fnns det mycket forsknng krng ämnet. En stude som lgger nära vår är Boyer och Flon (2007) som skrver om vad som bestämmer avkastnngen på 105 kanadensska olje- och gasakter. De använder sg av en multfaktor modell med de förklarande varablerna marknad, oljeprs, gasprs, kassaflöde, reserver, ränta, växelkurs och produktonsvolym. De använder sg av kvartalsvs observatoner från första kvartalet 1995 tll tredje kvartalet Resultatet de fck fram var att marknaden, oljeprset, gasprset, kassaflödet och reserverna hade postv nverkan på akteavkastnngen, medan räntan, en försvagnng av växelkursen och produktonsvolymen hade en negatv nverkan på akteavkastnngen. En lknande stude har gjorts av Sadorsky (2001) som också använder sg av en multfaktormodell och undersöker vad det är som påverkar kanadensska olje- och gasbolag. Tll skllnad från Boyer och Flon (2007) använder han sg av färre varabler vlka är marknadsndex, oljeprs, ränta och växelkurs, samt använder han sg av månadsobservatoner från fjärde kvartalet 1983 tll fjärde kvartalet Hans resultat vsar att marknadsndex och oljeprs har en postv nverkan på marknadsvärdet, medan räntan och växelkursen påverkar negatvt. En annan stude av Scholtens och Wang (2008) tttar på hur oljeprs, marknaden och bolagets book-to-market rato 9 påverkar amerkanska olje- och gasföretag. De använder sg av en regressonsanalys, observatonerna är veckovsa och datamateralet är från januar 2002 tll december Resultatet vsar ett Ett förhållande som används för att htta värdet av ett företag genom att jämföra det bokförda värdet av ett företag tll dess marknadsvärde, källa Investopeda 8

10 postvt samband med oljeprset och marknaden och ett negatvt samband med book-to-market raton. Annan forsknng som är gjord på området har vart studer som nrktat sg på oljeprset och dess påverkan på världsekonomn. Goodwn och Gsser (1986) skrver om hur oljeprset har påverkat Amerkas makroekonom och kommer fram tll att relatonen har vart stabl de senaste 25 åren. Mork, Olsen och Mysen (1994) studerade oljeprsets nverkan på BNP sju OECD länder. Studen grundar sg på data från 1967 tll Resultaten vsar att de flesta ländernas BNP påverkas negatvt när oljeprset stger, undantaget är Norges BNP som påverkas postvt. Detta skrver de beror på att Norge har en stor oljeproducerande sektor relatvt ekonomn helhet. Hamlton (1983) skrver om hur oljeprset påverkar USA:s makroekonom efter andra världskrget. Han kommer fram tll att sju av åtta lågkonjunkturer efter andra världskrget har uppstått efter att oljeprset har ökat dramatskt. Olatub och No (2003) använder sg av en Vektor AutoRegresson för att studera effekten av oljeprschocker och dess volatltet på olje- och gasndustrn. Studen grundar sg på månadsdata. De vsar på kort skt att postva prs- och volatltetschocker leder tll öknng olja och gas aktvteter. Däremot på lång skt så följer olja och gas ndustrn resten av den amerkanska ekonomn. I en stude undersöker Jones and Kaul (1996) effekten av oljeprschocker på aktemarknaderna. De tttar på kvartalsdata från 1947 tll 1991 Kanada, Japan, Storbrtannen och USA. De delar upp förväntade och cke förväntade avkastnngar och undersöker aktemarknadernas avkastnngsförväntnng. De kommer fram tll att oljeprschocker har en effekt på akters avkastnngar. Avslutnngsvs gjorde Haung, Mausls och Stoll (1996) en undersöknng för att htta vad som påverkade akter oljeföretag. De tttade på förhållandet mellan daglg avkastnng oljefutures och dagsavkastnng för akter oljeföretag. De fann med hjälp av en autoregressonsmodell att oljefutures hade en större nverkan på avkastnngen för oljeakter än vad ndex hade. 9

11 3 TEORI I detta kaptel går v genom ekonometrsk teor som är grundläggande för stude. V börjar med att förklara regresson och OLS- estmatorn och går sen vdare och förklarar saker som tdssereanalys, statonärtet, autokorrelaton, förklarngsgrad och f-test. V beskrver också vlka tester v har använt oss av för att testa för statonärtet och autokorrelaton. 3.1 Regressonsmodell För att undersöka om det fnns ett statstskt samband mellan ekonomska varabler använder man sg av olka regressonsmodeller. Vd undersöknng av en beroende varabel och två eller flera förklarande varabler använder man sg av en multpel regressonsmodell. Modellen ser ut enlgt följande: y = β... β β 2 x2 + β3x3 + + K xk e, där y den beroende varabeln, x 2,..., x förklarande varabler och e är en slumpterm. 10, x 3 K 3.2 OLS- estmatorn För att kunna skatta regressonsparametrarna β β β,..., β 1, 2, 3 K behöver v en estmator. En vanlg estmator ekonometrn är OLS- estmatorn. Regeln är att välja estmatorerna b 1 och b 2 på ett sådant sätt att summan av de kvadrerade avstånden från den anpassade räta lnjen och de observerade talparen x och y mnmeras. 11 Orsaken tll att v kvadrerar resdualerna nnan v summerar är att v nte vll att negatva och postva resdualer ska ta ut varandra. 12 För att OLS- estmatorn ska vara den bästa estmatorn så krävs det att följande sex antaganden är uppfyllda: Antagande 1: y = β + β x + β x β x + e Den beroende varabeln kan skrvas som en lnjär funkton av K 1 stycken förklarande varabler, 3 K K K x 2 x,..., x, ett ntercept β 1 samt en slumpterm e. 10 Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd

12 Antagande 2: E ( ) = 0 e Det förväntade värdet av slumptermen e är lka med noll. 2 Antagande 3: Var ( ) = σ e Slumptermen e har samma varans för alla observatoner. Antagande 4: Cov ( e, e j ) = 0 om j Kovaransen mellan e och e j är lka med noll föra alla j. 13 Antagande 5: Inget lnjärt samband. Ingen av de oberoende varablerna x 2 x,..., x kan skrvas som en exakt lnjär, 3 kombnaton av de andra förklarande varablerna. 2 Antagande 6: e ~ N (0, σ ) 2 Slumptermen e är normalfördelad med väntevärde noll och varans σ. 14 K 3.3 Tdssereanalys V skall denna stude undersöka om oljeprset samt Dow Jones ndex har någon effekt på oljeakters samt servceakters avkastnng över en längre perod och använder oss därför av en tdssereanalys. Varabler som observeras över tden kallas tdsserevarabler och en vanlg sådan är BNP Statonärtet och Icke- statonärtet En slumpvarabels sägs vara statonär om dess medelvärde och varans är konstanta över tden. Dessutom måste kovaransen mellan två olka värden på sererna bara bero på tdsavståndet mellan de två värdena och nte på de tdpunkter då varabeln faktskt observerades. 16 Om dessa tre antaganden nte uppfylls sägs slumpvarabeln vara ckestatonär. Effekter av cke- statonärtet är mssvsande R²-, DW-, och t- statstkor. Dessa effekter är mycket allvarlga eftersom de kan leda tll att v felaktgt drar slutsatsen att de fnns ett starkt lnjärt samband mellan varablerna regressonsmodellen när det egentlgen nte fnns något samband alls. 17 Det är vanlgt att varabler som studeras nom fnans är cke- 13 Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd

13 statonära. Man kan testa för cke- statonärtet med hjälp av ett enhetsrotstest. Ett vanlgt test för enhetsrot är Dckey-Fuller-testet, vlket lätt kan utföras ekonometrska datorprogram. För att bl av med problemet med att varablerna är cke- statonära dfferenterar man dem, de förändrade varablerna är statonära. 3.5 Autokorrelaton Antagande 4 den multpla regressonsmodellen säger att kovaransen mellan e och lka med noll föra alla Antagandet skrvs som: j. e j är Cov ( e, e j ) = 0 om j Är antagandet nte uppfyllt nnebär det att observatonerna är autokorrelerade och nte längre är oberoende. En vanlg stuaton med autokorrelaton är när v har tdsseredata. Sådana data har en kronologsk ordnng över tden och det är därför trolgt att feltermer är autokorrelerade. 18 Konsekvenserna av autokorrelaton är att OLS- estmatorn nte längre kommer att ha lägst varans bland alla lnjära och väntevärdga estmatorer, vlket nnebär att v kan htta bättre estmatorer. 19 Vanlga metoder som används för att påvsa autokorrelaton är: grafsk undersöknng av OLSresdualerna, Durbn-Watsons test och LM-testet. 3.6 Förklarngsgrad (R²) Förklarngsgraden säger hur stor del av varatonen den beroende varabeln som kan förklaras med hjälp av den anpassade regressonslnjen. R² antar alltd ett värde mellan 0 och 1, ju högre värde R² antar, desto mer av varatonen den beroende varabeln kan förklaras av rörelse de oberoende varablerna. Om R² = 0 kan regressonslnjen nte förklara någon varaton data alls. 20 I en multpel regresson kan räkna man ut R² för alla de oberoende varablerna med hjälp av formeln 2 β j * var( var( y) x j ), där 2 β j är lutnngsparametern för varabeln x, var( x j ) är varansen för varabeln x och var(y) är varansen för den beroende varabeln y. 18 Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd

14 Man kan då se hur mycket var och en av de förklarande varablerna bdrar tll det totala R²värdet. 3.7 F-testet F-testet används för att testa hypoteser som nvolverar mer än en parameter. När man använder sg av en multpel regresson kan man testa nollhypotesen att alla lutnngsparametrar är lka med noll mot alternatvhypotesen att åtmnstone en av lutnngsparametrarna är skld från noll. Förkastar v nollhypotesen betyder det att mnst en av parametrarna har ett samband med den oberoende varabeln Tester Statonärtet eller cke- statonärtet Dckey-Fuller testet kan användas för att se om en varabel är cke- statonär eller statonär. Detta kan man göra genom att testa om varabeln har en enhetsrot. V testar hypotesen en enhetsrot mot alternatvhypotesen att y nte har en enhetsrot formeln y = y + e β 0 + γ 1, där = 1 y y y och γ =β 1 1. V har då hypoteserna: y har H 0 : γ = 0 (Seren nnehåller enhetsrot) H 1 : γ < 0 (Seren är statonär) 22 Notera att eftersom hypotesen är för en enda parameter kan v använda oss av t-statstkan för att besluta om nollhypotesen ska förkastas eller ej Autokorrelaton Ett sätt att se om feltermerna är autokorrelerade är genom en grafsk undersöknng. I en graf där OLS- resdualernas varaton vsas över tden bör det nte fnnas någon systematsk varaton resdualernas sprdnng. Om autokorrelatonen är postv bör postva feltermer följas av ytterlgare postva feltermer och tvärtom. 24 Durbn- Watsons test är ett annat sätt att testa för autokorrelaton. En fördel med testet är att det är väldgt enkelt att utföra. Man använder sg helt enkelt av Durbn- Watson statstskan 21 Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd Westerlund, 2005, sd

15 som man får automatskt när man kör en regresson E-vews. Man får sedan leta upp två krtska värden Durbn- Watson tabellen, de krtska värdena varerar beroende på stckprovsstorleken, sgnfkansnvån och antal förklarande varabler. När v httat de två krtska värdena som benämns och tar v beslut om nollhypotesen ska förkastas eller ej Westerlund, 2005, sd

16 4 METOD I detta kaptel går v genom vlken metod v har använt oss av. V beskrver också en kortfattad arbetsgång, beskrver datamateralet och mjukvaran v har använt oss av. 4.1 Val av metod Metod kan beskrvas som ett tllvägagångssätt för att komma fram tll nya kunskaper. 26 Man brukar sklja på deduktvt och nduktvt angreppssätt. Man säger att en undersöknng har deduktva drag om man har en hypotes och vll se om den överensstämmer med de faktska förhållandena. 27 Ett nduktvt tllvägagångssätt är däremot om man nte har någon precs problemformulerng nnan man undersöker fenomenet. 28 Eftersom vår stude är att undersöka en precserad frågeställnng säger man att den har deduktva drag. 4.2 Arbetsgång I studen tttar v på data från crka 15 år tllbaka. Målet med studen är att först och främst htta ett samband mellan akteavkastnngarna på oljeakter samt oljeservceakter och oljeprset samt Dow Jones ndex. Httar v ett samband vll v se vad det är som påverkar akteprset mest, antngen oljeprset eller Dow Jones ndex. V vll undersöka detta för både veckoobservatoner och kvartalsobservatoner. Steg 1 Enhetsrot Det första v gör är att testa datasererna för enhetsrot. Detta gör v med hjälp av ett Dckey-Fuller test. Vsar det sg att sererna är cke- statonära åtgärdar v detta genom att studera akteavkastnngarna stället för att studera de absoluta värdena. Steg 2 Rensa bort oljeprsets nverkan på Dow Jones Detta gör v genom att köra en regresson med oljeprset som förklarande varabel och Dow Jones som beroende varabel. V sparar resdualerna från regressonen och skapar sedan en ny varabel för Dow Jones ndex, genom att summera nterceptet från regressonen och de sparade resdualerna. V använder sen den nya varabeln som Dow Jones ndex. Steg 3 Regressonen 26 Halvorsen, 1992, sd Halvorsen, 1992, sd Halvorsen, 1992, sd

17 V utför en multpel regresson där akteavkastnng är den oberoende varabeln och Dow Jones ndex samt oljeprset är de förklarande varablerna. För att se om det fnns något statstskt bevs för lnjärt samband använder v oss av ett F-test. Steg 4 Autokorrelaton V kollar på Durbn- Watson värdena från regressonen för att avgöra om det förekommer någon autokorrelaton eller ej. Steg 5 R²-värdet V kollar på R²-värdet och räknar ut hur stor del av värdet som beror på varaton Dow Jones ndex samt varaton oljeprset. 4.3 Datamateral Vårt datamateral är nsamlat från Datastream, samtlga aktekurser är nomnella termer och eventuella aktesplttar, utdelnngar, fusoner och företagsförvärv. V använder oss av data fr.o.m. 13 december 1993 t.o.m. 15 december Detta är en längre perod än vad Boyer och Flon (2007) och Scholtens och Wang (2008) använder sg av. Sadorsky (2001) använder sg av en ungefär lka lång tdsperod. Råoljeprset v använder oss av är Brent Crude. Det amerkanska aktendexet v använder oss av är Dow Jones Industral Average, som är det äldsta fortfarande publcerade amerkanske aktendex. Indexet omfattar 30 bolag som ska reflektera den amerkanska ekonomn. V har också valt ut ett antal amerkanska oljebolag och amerkanska oljeservcebolag. Bolagen vsas nedan: Oljebolag Anadarko Petroleum Apache Hess Murphy Ol ConocoPhlps Oljeservcebolag Enesco Intl. Noble Weatherford Intl. Schlumberger Smth Intl. V har hämtat veckodata och kvartalsdata för alla sererna. Ett problem v hade var att htta bolag som enbart nrktar sg på olja, så bolagen v kallar oljebolag nrktar sg även tll vss del på gas. Samma problem hade v när v skulle välja ut oljeservcebolag, det vsade sg att dessa bolag nte enbart nrktar sg på servce tll oljebolag utan också nrktar sg på andra områden. V har valt ut de 5 oljebolagen från PetroStrateges lsta över de största olje- och 16

18 gasbolagen USA, baserat på produkton 29. Även de fem oljeservcebolagen har valt ut från PetroStrateges hemsda, som även lstar de största servcebolagen med nrktnng på servce tll olje- och gasbolag USA, storleken är här baserad på börsvärde 30. V har medvetet valt ut ett bolag varje bransch som är större än de andra bolagen. ConocoPhllps har mnst fem gånger större produkton än de andra oljebolagen och Schlumberger har mnst to gånger större börsvärde än de andra. 4.4 Mjukvara V har använt oss av E-Vews för att genomföra alla statstska tester som har behövts. Från början var det tänkt att v skulle använda oss av Mcrosoft Excel eftersom v ansåg att v behärskar detta program bättre, men det vsade sg att det var smdgare att utföra testerna E- Vews. V har dock använt Mcrosoft Excel för bearbetnng av data. För nsamlng av data har v använt oss av Datastream

19 5 RESULTAT OCH ANALYS I detta kaptel beskrver v först statstken för våra ndvduella akter. V beskrver också vlka tester v använt och analyserar våra resultat. V kommer att benämna akterna enlgt följande: CON (ConocoPhllps) ANA (Anadarko Petroleum) APA (Apache) HES (Hess) MUR (Murphy Ol) SMI (Smth Intl.) ENS (Enesco Intl.) NOB (Noble) WEA (Weatherford Intl.) SCH (Schlumberger) 5.1 Test för statonärtet För att testa för statonärtet använder v oss av ett Dckey-Fuller test, som v gör E-vews. V gör detta för att v vll att varablerna ska vara statonära. Problemet som kan uppstå med cke-statonärtet är att vår hypotesprövnng kan bl mssvsande om v nkluderar flera sådana varabler. Nollhypotesen testet är att seren har enhetsrot och alternatvhypotesen är att seren nte har någon enhetsrot. V skrver: H : 0 y t har enhetsrot H : 1 y t har ej enhetsrot V förkastar nollhypotesen när DF-värdena är mndre än de krtska värdena, då är varablerna statonära. Om v accepterar nollhypotesen betyder detta att v har cke-statonärtet. Tabellerna 5.1a och 5.1b nedan vsar DF-värdena från E-vews för vecko- och kvartalsobservatoner. Tabellerna vsar också de krtska värdena för 1-, 5- och 10-% sgnfkansnvå för de båda tdsobservatonerna. 18

20 Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH DF -29,88-30,72-29,55-28,12-14,60-12,67-30,67-29,72-6,46-30,97 Krtska värden DF: 1% level -4,12 5% level -3,49 10% level -3,17 Tabell 5.1a DF-värden samt krtska värden för veckoobservatoner Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH DF -7,90-4,14-6,89-5,71-4,40-3,71-6,34-7,30-4,20-4,36 Krtska värden DF: 1% level -3,97 5% level -3,42 10% level -3,13 Tabell 5.1b DF-värden samt krtska värden för kvartalsobservatoner V tttar först på veckoobservatonerna, här får v högre värden än de krtska värdena på alla sgnfkansnvåer. Vlket betyder att v nte har någon enhetsrot och sererna är statonära. Tttar v på DF-värdena för kvartalsobservatonerna och jämför med de krtska värdena tabell 5.1b ser v att v kan förkasta nollhypotesen på alla nvåer för alla akter utom SMI, där v ej kan förkasta nollhypotesen på 1-% sgnfkansnvå. V känner oss nöjda med att förkasta nollhypotesen på 5% sgnfkansnvå för SMI och tror nte att den påverkar våra resultat övrgt. V utgck från att varablerna skulle vara statonära eftersom v använder oss av akteavkastnngar och nte av absoluta värden på varablerna. Eftersom Dckey-Fuller testet stärkte vår tro om statonärtet valde v att nte gå vdare och göra andra tester. Om man kulle vlja göra fler tester fnns det t.ex. Phllps-Perron test eller Kwatkowsk-Phllps-Schmdt- Shn test. 5.2 Resultat av regressonerna Nedan har v sammanställt våra värden v har fått fram från regressonerna två tabeller. I tabell 5.2a vsar v statstk från en 15-årsperod där observatonerna är gjorda veckovs och 19

21 tabell 5.2b vsar statstk på samma perod men observatonerna är kvartalsvs. Antal uppmätta observatoner för veckovs data är 783 och för kvartalsvs data är 60. De parametrar som fnns med tabellen är f-värdet, R², R² (DJ), R² (OIL) och Obs. F-värdet använder man multpla regressoner för att se om det fnns ett statstskt samband mellan den beroende och de oberoende varablerna. R² beskrver hur stor del av rörelserna den beroende varabeln som kan förklaras av varaton de oberoende varablerna. R² (DJ) och R² (OLJA) beskrver hur stor del av varatonen akteavkastnngarna som förklaras av Dow Jones ndex respektve oljeprset. Obs. står för antal observatoner. Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH F-värde 281,28 199,31 238,73 179,96 180,42 218,09 162,81 198,69 174,92 177,09 R² (DJ) 0,21 0,14 0,10 0,13 0,11 0,16 0,12 0,15 0,13 0,17 R² (OIL) 0,21 0,20 0,28 0,18 0,21 0,20 0,18 0,19 0,18 0,15 R² 0,42 0,34 0,38 0,32 0,32 0,36 0,29 0,34 0,31 0,31 Obs Tabell 5.2a Statstk från veckovsa observatoner Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH F-värde 58,43 63,05 123,71 176,44 115,75 86,79 30,65 70,05 117,41 44,73 R² (DJ) 0,10 0,04 0,01 0,01 0,03 0,12 0,07 0,08 0,08 0,17 R² (OIL) 0,57 0,64 0,80 0,85 0,77 0,63 0,45 0,63 0,73 0,44 R² 0,67 0,69 0,81 0,86 0,80 0,75 0,52 0,71 0,80 0,61 Obs Tabell 5.2b Statstk från kvartalsvs observatoner Eftersom v har en multpel regresson så tttar v på f-värdet för att se om de oberoende varablerna är statstskt sgnfkanta. Från f-fördelnngen med två frhetsgrader täljaren och 57 frhetsgrader nämnaren får v för 5%- nvån ett krtskt värde på 3.15 för kvartalsobservatonerna. Det krtska värdet för veckoobservatonerna på 5% sgnfkansnvå är 3.00, där v har två frhetsgrader täljaren och 780 frhetsgrader nämnaren. 20

22 V skrver: H : 0 alla lutnngsparametrar är lka med 0 H : 1 mnst en lutnngsparameter är skld från 0 Om v accepterar nollhypotesen så fnns det nget samband mellan de oberoende varablerna och den beroende varabeln. Om v förkastar nollhypotesen fnns det ett statstskt bevs att det fnns ett samband mellan mnst en av de oberoende varablerna och den beroende varabeln. Eftersom våra f-värden överstger det krtska värdet kan v förkasta nollhypotesen samtlga fall. Detta vsar att det med 95 % sannolkhet fnns ett statstskt samband att oljeprset eller marknaden har nverkan på akteavkastnngen. V får samma resultat för både de veckovsa observatonerna och de kvartalsvsa observatonerna. 5.3 Test för Autokorrelaton För att se om det förekommer autokorrelaton använder v oss av Durbn-Watson värdena, som v får fram automatskt när v kör en regresson E-vews. Problemet med autokorrelaton är att OLS-estmatorn nte längre kommer att ha lägst varans bland alla lnjära och väntevärdga estmatorer, vlket nnebär att v kan htta bättre estmatorer. För att avgöra om det förekommer autokorrelaton använder v oss av ett undre krtskt värde ( d ) och ett övre krtskt värde ( d U ) och jämför dessa värden med Durbn-Watson statstkan. Durbn-Watson värdena, de krtska värden och beslutsregler framställer v tabell 5.3a för veckoobservatoner och tabell 5.3b för kvartalsobservatonerna. L Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH DW 2,24 2,14 2,12 2,15 2,07 2,38 2,27 2,24 2,42 2,30 Noll hypotes Beslut Om Ingen postv autokorrelaton Förkasta 0<d<1,738 Ingen postv autokorrelaton Inget beslut 1,738<d<1,799 Ingen negatv autokorrelaton Förkasta 2,262<d<4 Ingen negatv autokorrelaton Inget beslut 2,201<d<2,262 Ingen postv eller negatv autokorrelaton Acceptera 1,799<d<2,201 Tabell 5.3a DW-värden och krtska värden för autokorrelaton, veckoobservatoner. 21

23 Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH DW 2,27 2,27 2,22 2,12 2,37 2,15 2,30 2,65 2,31 2,14 Noll hypotes Beslut Om Ingen postv autokorrelaton Förkasta 0<d<1,480 Ingen postv autokorrelaton Inget beslut 1,480<d<1,689 Ingen negatv autokorrelaton Förkasta 2,520<d<4 Ingen negatv autokorrelaton Inget beslut 2,311<d<2,520 Ingen postv eller negatv autokorrelaton Acceptera 1,689<d<2,311 Tabell 5.3b DW-värden och krtska värden för autokorrelaton, kvartalsobservatoner. V börjar med att ttta på resultaten för veckoobservatonerna. Här kan v se att det förekommer negatv autokorrelaton på fyra av akterna. På två akter kan v nte ta något beslut och på de resterande fyra förekommer det ngen autokorrelaton. V går vdare tttar på resultaten för kvartalsobservatonerna. Här vsar det sg att det endast förekommer negatv autokorrelaton på en akte. På två akter kan v nte ta något beslut och på resterande sex förekommer ngen autokorrelaton. Enlgt resultaten verkar det som att det förekommer autokorrelaton oftare när man har kortare tdsperod mellan observatonerna. Som v har sett så fnns de vss autokorrelaton på några av akterna, men v anser att det nte påverkar vår regressonsanalys. Man kan även utföra grafska undersöknngar på resdualerna från regressonen för att se om de förekommer autokorrelaton. V har valt att nrkta oss på algebraska tester eftersom grafska tester kan vara svårtolkade. För att enkelt åskådlggöra våra resultat krng autokorrelaton nfogar v tabell 5.3c och 5.3d. Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH Ingen X X X X autokorrelaton Negatv X X X X autokorrelaton Inget beslut om X X autokorrelaton Tabell 5.3c Resultat för autokorrelaton, veckoobservatoner. 22

24 Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH Ingen X X X X X X X autokorrelaton Negatv X autokorrelaton Inget beslut om X X autokorrelaton Tabell 5.3d Resultat för autokorrelaton, kvartalsobservatoner. 5.4 Analys V har testat om det är Dow Jones ndex eller oljeprset påverkar oljeakter respektve oljeservceakter mest. För att utreda detta har v använt oss av en multpel regressonsanalys och sedan studerat R² värdet. Materalet v har använt oss av är vecko- och kvartalsobservatoner för fem stycken oljeakter och fem stycken oljeservceakter. Studen omfattar peroden tll Nedan följer två tabeller, tabell 5.4a och 5.4b med R² värden och hur stor del av R² -värdet som beror på Dow Jones ndex respektve oljeprset procent: Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH R² 0,42 0,34 0,38 0,32 0,32 0,36 0,29 0,34 0,31 0,31 %DJ 0,50 0,41 0,27 0,42 0,35 0,44 0,40 0,45 0,43 0,53 %OIL 0,50 0,59 0,73 0,58 0,65 0,56 0,60 0,55 0,57 0,47 Tabell 5.4a R² statstk för veckoobservatonerna. Namn CON ANA APA HES MUR SMI ENS NOB WEA SCH R² 0,67 0,69 0,81 0,86 0,80 0,75 0,52 0,71 0,80 0,61 %DJ 0,15 0,06 0,02 0,01 0,04 0,17 0,14 0,11 0,10 0,27 %OIL 0,85 0,94 0,98 0,99 0,96 0,83 0,86 0,89 0,90 0,73 Tabell 5.4b R² statstk för kvartalsobservatonerna Veckovs oljeakter I föregående kaptel vsas att oljeprsets och marknadens nverkan på akteavkastnngen är statstskt sgnfkanta för alla bolagen. Om v tttar på våra resultat ser v att Dow Jones ndex 23

25 och oljeprset påverkar akteavkastnngen tll ungefär lka stor del. Undantag är Apache och Murphy som påverkas mer av oljeprset. Vad v också kan se är att ConocoPhlps nte påverkas tll lka stor del av oljeprset som de andra oljeakterna. Anlednngen tll att bolagen påverkas olka mycket av oljeprset kan bero på att de på olka sätt hedgar 31 sg mot oljeprsförändrngar. En annan anlednng att ConocoPhlps nte påverkas lka mycket av oljeprset kan vara att det är ett mycket större och stablare bolag. Detta gör att dess akte nte fluktuerar lka mycket vd oljeprsförändrngar som de mndre bolagen gör. Eftersom ConocoPhlps är ett ntegrerat 32 företag styrks vårt resultat av Boyer och Flon (2007), som vsade att ntegrerade bolag nte påverkas lka mycket av oljeprsförändrngar som producerande 33 bolag Veckovs oljeservceakte Här ser v på resultaten att oljeprset och Dow Jones ndex har ungefär lka stor nverkan på akterna förutom Schlumberger som v tycker avvker jämfört med de andra värdena. Anlednngen tll detta kan vara att Schlumberger precs som ConocoPhlps är ett mycket större bolag än de andra bolagen. V antar att dess akte är lka stabl som ConocoPhlps relatvt de andra oljeservcebolagen, och därför nte påverkas tll lka stor del av oljeprsförändrngar. V trodde att oljeprset skulle ha haft större nverkan på oljeakterna än på oljeservceakterna, eftersom oljan är en vktg komponent för oljebolagen, men våra tester ger näst ntll dentska resultat Kvartalsvs oljeakter När v studerar resultaten för oljeakterna på lång skt ser v att här är det oljeprset som slår genom helt och hållet och Dow Jones ndex har knappt någon nverkan alls. Detta ser v som något naturlgt och det hade v även förväntat oss, eftersom det är oljeproducerande bolag v studerar och på längre skt borde oljeprset vara det som har störst nverkan på akteavkastnngarna. Även Boyer och Flon (2007) som använder sg av kvartalsvs observatoner kommer fram tll att oljeprset har större nverkan på akteavkastnngen än vad marknaden har. I motsats tll våra resultat kom Sadorsky (2001) fram tll att marknaden hade större nverkan än oljeprset på akteavkastnngen. Denna skllnad kan bero på att Sadorsky (2001) använde sg av månadsvs observatoner och våra resultat från veckovs observatoner 31 Åtgärder som en aktör vdtar för att försäkra sg mot ogynnsamma värdeförändrngar 32 Integrerade bolag sysslar med både marknadsförng, raffnader, dstrbuton, prospekterng, utvecklng och produkton. 33 Producerande bolag sysslar endast med prospekterng, utvecklng och produkton. 24

26 kom v fram tll att marknaden och oljeprset påverkade stort sett lka mycket. Resultaten vsar alltså att det tar lång td att få fram vad som verklgen påverkar akterna. Det kan bero på att det tar en td nnan oljeprsets förändrng vsar sg akteavkastnngen. Vad v också kan se är att precs som på kort skt påverkas nte ConocoPhlps tll lka stor del som de andra oljeakterna. Detta tror v beror på samma orsaker som v nämnt tdgare Kvartalsvs oljeservceakter Här ser v att oljeprset står för den största förklarngen tll varaton akteavkastnngarna. Dow Jones ndex är med och påverkar, men nte alls lka stor del som på kort skt. Precs som vd veckoobservatonerna så påverkas Schlumberger nte lka mycket av oljeprset som de andra oljeservceakterna. Det v också ser är att oljeprset nte påverkar lka stor del på oljeservceakterna som på oljeakterna. En anlednng tll att v nte får lka högt genomslag av oljeprset på dessa akter som för oljeakterna är att de nte enbart producerar utrustnng tll oljebolagen utan även har produkton tll andra verksamheter. 25

27 6 SLUTSATS OCH VIDARE STUDIER I detta kaptel presenterar v våra slutsatser och ger förslag på vdare studer. 6.1 Slutsatser Syftet med vår stude var att se vad det var som påverkade oljeakter och oljeservce akter, på kort och lång skt. V kom fram tll att på kort skt påverkar Dow Jones ndex akteavkastnngarna lka mycket som oljeprset. Detta gällde både för oljeakter och för oljeservceakter. Det v kunde se en skllnad på var att större bolag hade mndre påverkan av oljeprset än vad mndre bolag hade. Detta kom v fram tll berodde på att mndre bolag mer utsatta för fluktuatoner oljeprset. På lång skt vsade v däremot att akteförändrngarna stort sett enbart berodde på oljeprsets nverkan. Även här såg v en skllnad på stora och mndre bolag, där v drog samma slutsats som på kort skt. V fck också fram en skllnad mellan oljeakter och oljeservce akter, när det gällde vad som påverkade respektve bransch. På kort skt var det knappt någon skllnad, men när v studerade längre skt påverkade Dow Jones ndex oljeakterna mndre än vad oljeservce akterna påverkades. Detta kan förklaras av att det tar td för oljeprset att slå genom på aktekurserna och att oljeservce bolagen nte är renodlade servce bolag tll oljebranschen. 6.2 Vdare studer Eftersom det fnns ett samband mellan oljeakter och oljeservce med oljeprset, skulle det vara ntressant att ta fram en modell som kan få fram avvkelser från sambandet. Om dessa eventuella avvkelser nträffar, skulle man gå vdare med en handelsstrateg för att utnyttja detta. Vad man även skulle kunna fortsätta studer krng, är att med hjälp av en förskjutnng regressonsmodellen, se om oljeservce akterna reagerar senare tll en prsförändrng oljan. Dessutom skulle man kunna utveckla studen och ta med fler förklarande varabler och bolag andra länder. För att t.ex. se om växelkurs, ränta, gasprs och nflaton har en påverkan. Man skulle också ta med varabler som är företagsspecfka som t.ex. produktonsvolym och hednngspolcy. 26

28 REFERENSER Tryckta källor Gujarat, D (2006), Essentals of ECONOMETRICS, The McGraw-Hll Companes, Sngapore Halvorsen, K (1992), Samhällsvetenskaplg metod, Studentltteratur, Lund Lndstedt, G, (2005), Olja, Bokförlaget DN, Stockholm Westerlund, J (2005), Introdukton tll Ekonometr, Studentltteratur, Lund Elektronska källor Agfors, G, (2002), Olja tllgång och prsutvecklng Gunnar Agfors hemsda Nedladdat den 12 december 2008, från Avanza Banks hemsda Nedladdat den 11 december 2008, från Credtwrtedowns hemsda Nedladdat den 6 februar 2009, från Investopedas hemsda Nedladdat den 12 december 2008, från Natonalencyklopedns hemsda Nedladdat den 6 februar 2009, från Petrestrateges, Inc s hemsda 27

29 Nedladdat den 9 december 2008, från Petrestrateges, Inc s hemsda Nedladdat den 9 december 2008, från Olnergy s hemsda Nedladdat den 18 december 2008, från Artklar Boyer M och Flon D (2007), Common and fundamental factors n stock returns of Canadan ol and gas companes, Energy Economcs, 29(3), s The Economst (2005), Fnance and Economcs: Countng the cost; Ol and the global economy, 376(841), s. 65 Gsser M och Goodwn T (1986), Crude Ol and the Macroeconomy: Test of Some Popular Notons, Journal of Money, Credt and Bankng, 18(1), s Hamlton J (1983), Ol and the Macroeconomy Snce World War II, The Journal of Poltcal Economy, 91(2), s Huang R, Masuls R och Stoll H (1996), Energy Shocks and Fnancal Markets, The Journal of Future Markets, 16(1), s Haushalter D (2000), Fnancng Polcy, Bass Rsk, and Corporate Hedgng: Evdence from Ol and Gas Producers, Journal of Fnance, 55(1), s Jones, C och Kaul, G (1996). Ol and stock markets, Journal of Fnance, 51(2), s Mork A, Olsen O och Mysen T (1994), Macroeconomc responses to ol prce ncreases and decreases n seven OECD countres, The Energy Journal, 15(4), s

30 Olatub W och No S (2003), On the Vulnerablty of the Ol and Gas Industry to Ol Prce Changes, Atlantc Economc Journal, 31(4), s Sadorsky P (2001), Rsk factors n stock returns of Canadan ol and gas companes, Energy Economcs, 23(1), s Scholtens, B och Wang, L (2008), Ol rsk n ol stocks, The Energy Journal, 29(1), s