Har den ökade europeiska integrationen medfört en högre korrelation mellan de europeiska börserna under perioden ?

Nationalekonomiska Institutionen Kandidatuppsats, 10 p Ekonomihögskolan Juni 2004 Har den ökade europeiska integrationen medfört en högre korrelation mellan de europeiska börserna under perioden 1993-2004? Författare: Sandra Johansson Sofia Nordenskjöld Handledare: Michael Bergman

Sammanfattning Titel: Har den ökade europeiska integrationen medfört en högre korrelation mellan de europeiska börserna under perioden 1993-2004? Författare: Sandra Johansson och Sofia Nordenskjöld Handledare: Michael Bergman Ämne/Kurs: NEK 691 Examensarbete C, 10 poäng Nyckelord: Avkastning, korrelation, EU, EMU, börsindex Syfte: Syftet med uppsatsen är att undersöka om det finns en ökad korrelation mellan de europeiska börserna, både som medlemmar i EU och EMU. Då USA länge varit en ledande världsekonomi vill vi undersöka om dess inverkan på de europeiska börserna har förändrats. Metod: Vi har utifrån olika börsers dagliga avkastningar beräknat det månatliga medelvärdet och korrelationen. Resultaten har vi sedan jämfört för att finna samvariation. För att kunna se om korrelationerna skiljer sig åt har vi beräknat konfidensintervall. Slutsats: Korrelationen mellan samtliga länders börser i vår studie är hög. Vi kan däremot inte statistiskt säkerhetsställa om korrelationen är högre mellan EU-länder än vad den är gentemot USA. Ett samband mellan utvecklingen på länders börser kan uttydas vid inträffande av stora internationella händelser då indexet går i samma riktning.

Abstract Title: Have the increasing European integration brought a higher correlation between the European stock markets during the period 1993-2004? Authors: Sandra Johansson and Sofia Nordenskjöld Supervisor: Michael Bergman Subject/ Course: NEK 691 Bachelor thesis, 10 points Keyword: Return, correlation, EU, EMU, stock-exchange index Purpose: The purpose of the thesis is to investigate if there is an increasing correlation between the European stock markets, both as members of the EU and the EMU. As the USA has been the leading world economy for a long time, we want to investigate if their influence on the European stock markets has changed. Method: We have from the daily return on different stock markets calculated the monthly mean value and the correlation. The results have then been compared to find out whether there is a co-movement or not. To find out if the correlations separate we have calculated the confidence interval. Conclusion: The correlation between all countries stock market in our study are high. Yet, we can t statistically verify whether the correlations between members in the EU are higher than against the USA. A connection between the developments on countries stock market can be noticed when large international occurrence happens when the stock-exchange index moves in the same direction.

Innehållsförteckning Innehållsförteckning... 1 1 Inledning... 3 1.1 Bakgrund... 3 1.2 Tidigare studier... 4 1.3 Syfte... 4 1.4 Problemställning... 5 1.5 Avgränsningar... 6 1.6 Målgrupp... 7 1.7 Disposition... 7 2. Teori... 9 2.1 Avkastning... 9 2.1.1 Standardavvikelse... 10 2.2 Korrelation... 10 2.3 Konfidensintervall... 12 2.4 EU och EMU... 13 2.4.1 EU, en kort historik... 13 2.4.2 EMU, en kort historik... 13 2.4.3 EU och EMU:s påverkan på korrelationen... 14 3. Undersökningsmetod och data... 15 3.1 Metodval... 15 3.2 Avkastning... 16 3.2.1 Medelvärde på avkastning... 16 3.2.2 Medelvärdet på skillnaden i avkastningen jämfört med Frankfurtbörsen... 16 3.2.3 Standardavvikelsen på skillnaden i avkastning jämfört med Frankfurtbörsen... 17 3.3 Korrelation mellan börserna... 17 3.4 Konfidensintervall... 18 3.5 Data... 19 3.5.1 Bearbetning av data... 19 3.6 Källkritik... 19 4. Resultat och Analys... 20 4.1 Avkastning... 20 4.1.1 Är det någon skillnad i avkastning jämfört med Tyskland?... 21 4.1.2 Finland... 22 4.1.3 Hur stor är standardavvikelsen på avkastningsskillnaden?... 22 4.2 Finns det någon korrelation mellan börserna?... 23 4.3 Konfidensintervall på korrelationen... 24 4.3.1 Konfidensintervall på korrelationen, hela perioden... 24 4.3.2 Periodvist konfidensintervall på korrelationen, hela urvalet... 25 4.3.3 Periodvist konfidensintervall på korrelationen, indelning EU och USA... 25 1

4.3.4 EU och EMU:s konfidensintervall på korrelationen... 27 5. Slutsats... 29 5.1 Förslag till vidare forskning... 30 Källförteckning... 31 Appendix... 33 Appendix 1... 33 Appendix 2... 34 Appendix 3... 34 Appendix 4... 37 Appendix 5... 39 Appendix 6... 41 2

1 Inledning I det inledande kapitlet vill vi ge läsaren en bakgrund och en inblick i tidigare studier som gjorts i ämnet. Vidare går vi igenom vårt syfte som konkretiseras i vår problemställning. Nödvändiga avgränsningar tas upp och även vilken målgrupp studien riktar sig åt. Slutligen går vi igenom uppsatsens disposition. 1.1 Bakgrund I takt med den ökade globaliseringen växer intresset för att studera länders integration med varandra. Rörligheten för människor och handel mellan länder ökar och gränserna suddas ut allt mer. Idag är det lättare att investera på utländska marknader än vad det var tidigare. Ett stort antal multinationella företag är noterade på ett flertal börser och detta har en stor inverkan på korrelationen börserna emellan. Med EU och EMU ökar Europas integration både politiskt och ekonomiskt. Under de senaste åren har vi sett att aktiemarknaderna gradvis har rört sig och blivit allt mer integrerade. 1 1980- talet präglades generellt sett av internationalisering och avreglering på de finansiella marknaderna, vilket påbörjade en ökad finansiell integration mellan länder. 2 Det har sin förklaring i avregleringarna och öppnandet av den finansiella marknaden för utländska investerare. 3 Världsekonomin USA har påverkat enskilda länders ekonomier under en lång tidsperiod och i takt med att EU:s inflytande på sina medlemsländer ökar så utmanas USA:s position som ledande ekonomi. 4 1 Becker (1999) s. 9 2 Solnik, Boucrelle, Le Fur (1996) s. 26 3 Ibid s. 21 4 Fratzscher (2002) s. 176 3

1.2 Tidigare studier Till de tidiga studierna i ämnet tillhör Tamir Agmons artikel från 1972, i vilken han kom fram till slutsatsen att förändringar i det amerikanska marknadsindexet påverkar övriga länders börser. Problem med studien som författaren själv påpekade var att det behövdes mer data och bättre tester för att kunna fastställa resultatet. 5 En studie från 1996 som behandlar internationell korrelation, skriven av Bruno Solnik, Cyril Boucrelle och Yann Le Fur, visar bland annat på en ökad korrelation mellan Frankrike och Tysklands börser. Anledningen tros där vara Maastrichtavtalet och därmed det blivande medlemskapet i EMU. Även Frankrike och Tysklands ledande roller inom EU tros ha haft en inverkande effekt på den ökade korrelationen. 6 I Marcel Fratzschers makroekonomiska studie från 2002, undersöks med hjälp av GARCH-modellen huruvida de finansiella marknaderna i Europa integrerats. Studien omfattar 16 OECD-länder under tidsperioden 1986 till 2000. Fratzscher kommer i sin studie fram till att integrationen har ökat, speciellt bland medlemmar inom EMU. 7 1.3 Syfte Syftet med uppsatsen är att undersöka om det finns en ökad korrelation på avkastningen mellan de europeiska börserna, både som medlemmar i EU och EMU. Då USA länge varit en ledande världsekonomi vill vi undersöka om dess inverkan på de europeiska börserna har förändrats. 5 Agmons (1972) s. 851 6 Solnik, Boucrelle, Le Fur (1996) s. 17 7 Fratzscher (2002) s. 165 4

1.4 Problemställning Europa lever under en ständig förändring, där EU får en allt mer starkare och betydande roll. Från att ha bestått av 6 medlemsländer har EU idag 25 medlemmar. Denna utveckling har lett till en ökad integration mellan länderna, både ekonomiskt och politiskt. Införandet av EMU, vars mål är ökad ekonomisk och finansiell integration, har medfört ytterligare förändringar i Europa. Vid en ökad integration förväntas även korrelationen på avkastningen att öka. Vi räknar med att de länder som ej är del av integrationsprocessen i Europa, i denna studie USA, kommer att ha en lägre korrelation gentemot EU-länderna än vad EU-länderna kommer att ha gentemot varandra. Ett liknande resultat väntas för EMU-länder och icke EMU-länder. En ökad ekonomisk integration mellan länder medför en allt mer likartad ekonomisk struktur vilket borde medföra att börsernas utveckling följer varandra. Då börsernas utveckling följer varandra borde avkastningen likaså gå i samma riktning. Nationella chocker 8 påverkar det enskilda landets börskurs i mindre utsträckning vid en ökad ekonomisk integration. De länder som då står utanför EU och EMU påverkas i allt högre grad av sina nationella chocker vilket medför att deras avkastning blir mer avvikande från de övriga börsernas. 9 För att studera fenomenet mellan ekonomisk integration och korrelation har vi valt att betrakta olika länders börsindex, då vi anser att det är en bra jämförbar ekonomisk indikator. Vi har valt att använda oss av Morgan Stanley index på grund av att de använder en generell beräkning av börsindex. Vår problemställning konkretiseras genom följande frågeställningar: Har den ökade europeiska integrationen medfört en högre korrelation mellan de europeiska börserna under perioden 1993-2004? Är medlemmarna i EMU:s börser mer korrelerade med varandra? Har korrelationen till den amerikanska börsen minskat? 8 Nationella chocker kan exempelvis vara: naturkatastrofer, politiska samt ekonomiska händelser. 9 Frantzscher (2002) s. 173 5

1.5 Avgränsningar Vi har i vår studie valt att behandla huruvida ett medlemskap i EU ger högre korrelation på avkastningen till sina medlemsländer än till USA. I vår studie kommer vi även att undersöka vad ett medlemskap i EMU har för inverkan på avkastningens korrelation. För att få en övergripande bild har vi i vårt urval valt att undersöka följande länder: Sverige, Frankrike, Tyskland, Storbritannien, Finland och USA. Då USA är en världsekonomi som historiskt sett haft stor inverkan på den europeiska marknaden anser vi att det är relevant för vår studie att ta med den amerikanska börsmarknaden. Med anledning av att om korrelationen nu är högre mellan EU-länder än vad den är till USA, är detta en bra indikator på att korrelationen och därigenom den ekonomiska integrationen har ökat mellan EU-länderna. Finland är med i vårt urval då dess ekonomi påminner om Sveriges, liten och öppen. Sverige och Finland är båda dessutom starkt beroende av sin exportindustri vilket kan ha en inverkan på börsmarknaden. Vad som även kan noteras är att både Finland och Sverige tillhör de mindre medlemsländerna i EU. 10 Något som skiljer länderna åt är att Finland har varit medlem i EMU sedan start. Sverige röstade nej till EMU 14 september, 2003. I och med att Finland är med i EMU och dess likhet med den svenska ekonomin är stor, kan detta eventuellt ge en indikering på hur den svenska börsens utveckling skulle ha påverkats av ett medlemskap i EMU. Frankrike och Tyskland har vi med i vårt urval då de är två centrala och stora ekonomier inom EMU. De har även under de senaste 20 åren haft en ledande roll inom utvecklandet av den europeiska integrationen. 11 Storbritannien är med i vår studie med anledning av dess ekonomiska storlek samt att de har valt att stå utanför EMU-samarbetet. I vår undersökning har vi varit tvungna att begränsa antalet urvalsländer. Vi har valt att behandla länder med väl utvecklade ekonomier eftersom vi fokuserar på börsernas utveckling. Detta medför att vi utesluter länder med mindre utvecklade ekonomier vilka skulle kunna medfört ett annat resultat. Vi har valt att undersöka tidsperioden 1993-06-01 till 2004-02-28. Den undersökta tidsperioden valdes med anledning av att vi ville börja vår undersökning efter den svenska devalveringen 1992. 12 Vi anser att den ekonomiska händelsen påverkade den svenska 10 Lund, Wideroos (2003) s. 5 11 Solnik, Boucrelle, Le Fur (1996) s. 17 12 www.riksbank.se 6

ekonomin i en så pass stor utsträckning att det kan ge missvisande resultat vid en jämförande studie med andra länder. Vid avsaknad av data från Finland direkt efter devalveringen börjar studien 1993-06-01. 1.6 Målgrupp Uppsatsen riktar sig till läsare som intresserar sig för makroekonomisk teori med inriktning mot finansiell ekonomi och som även intresserar sig för utvecklingen av den globala integrationen. Grundläggande kunskap inom statistik är en förutsättning för att kunna tillgodogöra sig studien till fullo. 1.7 Disposition Kapitel 2 Teori I detta kapitel går vi igenom de teorier som är relevanta för vår uppsats. Vi börjar med att gå igenom avkastning då alla beräkningar i vår studie grundar sig på den. Därefter går vi igenom korrelation för att vidare tala om EU:s och EMU:s påverkan på korrelationen. Avslutningsvis ger vi en förklaring till vår användning av konfidensintervall. Kapitel 3 Undersökningsmetod och data I följande kapitel beskrivs den metod vi valt för att angripa problemställningen. Vidare redogörs våra beräkningar på avkastningen och korrelationen. Vi fortsätter med att beskriva våra beräkningar för vårt konfidensintervall. Kapitlet avslutas med källkritik samt en presentation av det datamaterial som använts. 7

Kapitel 4 Resultat och Analys I detta kapitel presenteras resultaten från samtliga beräkningar samt en analys av dessa. Vi börjar med att redogöra beräkningarna från avkastningen för att sedan gå igenom om det förekommer någon korrelation mellan börserna. Avslutningsvis redogör och analyseras resultaten från våra beräkningar på korrelationens konfidensintervall. Kapitel 5 Slutsats I det avslutande kapitlet presenteras de slutsatser vi har dragit utifrån resultaten från vår undersökning. Förslag på fortsatta studier inom området ges. 8

2. Teori I detta kapitel går vi igenom de teorier som är relevanta för vår uppsats. Vi börjar med att gå igenom avkastning då alla beräkningar i vår studie grundar sig på den. Därefter går vi igenom korrelation för att vidare tala om EU:s och EMU:s påverkan på korrelationen. Avslutningsvis ger vi en förklaring till vår användning av konfidensintervall. 2.1 Avkastning Avkastningen på ett index mäts som en värdeförändring från dag 1 till dag 2 då ingen utdelning förutsetts. Pjt Pj( t 1) r t = (2.1) P j( t 1) r = avkastning P = pris j= land t = tidpunkt t 9

2.1.1 Standardavvikelse Standardavvikelsen används för att ta reda på hur stor spridningen är runt ett gemensamt medelvärde för observationerna. Vid all statistisk slutledning som behandlar slumpmässiga observationer är standardavvikelse ett nödvändigt redskap då man försöker att dra generella slutsatser. 13 σ = x 2 ( x n n 1 ) 2 (2.2) σ = standardavvikelse x = rt j rt i, i och j är börs/land. n= antal observationer 2.2 Korrelation Korrelation används för att mäta sambandet mellan parvisa observationer. Sambandet kan både vara positivt och negativt. Ett positivt samband eller en positiv korrelation innebär sålunda att höga värden på den ena variabeln även medför att värdena på den andra variabeln är höga. Samma sak gäller för de låga värdena. När man räknar ut ett positivt samband på två variabler får man en genomsnittsbedömning. Detta medför att ett högt värde på ena variabeln och ett lågt värde på den andra fortfarande kan ge en positiv korrelation. Det räcker alltså inte enbart med att ta reda på om sambandet är positivt eller negativt utan man måste ta reda på hur starkt sambandet är. Det man kan säga generellt är att ju fler observationer som följer huvudtrenden desto starkare är sambandet. Om korrelationen är negativ innebär det att ett högt värde på ena variabeln oftast motsvaras av ett lågt värde på den andra variabeln. 14 Korrelation används även för att beskriva till vilken grad två observationer rör sig med varandra. 15 För att mäta upp styrkan på det linjära sambandet kan man räkna ut korrelationskoefficienten. Om korrelationskoefficienten antingen är +1 eller -1 finns det ingen 13 Körner, Wahlgren (1996) s. 105 14 Ibid (1996) s. 157 15 Bodie, Merton (2000) s. 314 10

spridning kring linjen, de är perfekt korrelerade. Korrelationskoefficienten är oberoende av ur vilken skala observationerna är tagna. Får man ett resultat mellan +1och -1 har man räknat rätt. 16 Man kan visa att -1<ρ<1. Om ρ=0 är variablerna okorrelerade. 17 Korrelationskoefficienten: σ ij ρij = (2.3) σ σ i j ρ ij = Korrelationen mellan börsindex för land i och j σ ij = Kovariansen mellan j och i σ i = Standardavvikelsen för i σj = Standardavvikelsen för j σ ij = E ( [ R R ) ( R R ) ] i (2.4) i j j σ ij = Kovariansen mellan A och B R i = Avkastning på börs i R i = Genomsnittlig avkastning på börs i R j = Avkastning på börs j R j = Genomsnittlig avkastning på börs j När länder befinner sig i lågkonjunktur tenderar korrelationen att öka. 18 Att implicera detta som teori blir dock svårt då länders konjunkturcykler historiskt sett inte befinner sig i samma stadie vid samma tidpunkt. Vid stora internationella händelser påverkas alla marknader synkroniserat. Korrelationen är däremot låg vid inträffande av betydelsefulla händelser som enbart påverkar den nationella börsmarknaden. Som exempel kan nämnas den utdragna franska strejken 1995 som påverkade börsen i Paris negativt men som inte berörde övriga börsmarknader. 19 Ekonomisk tillväxt och konjunkturcykler är två faktorer som har stark 16 Ibid s. 175 17 Körner, Wahlgren (2000) s. 101 18 Erb, Harvey, Viskanta (1994) s 32 19 Solnik, Boucrelle, Le Fur (1996) s 26 11

inverkan på börsmarknaden vilket kan förklara varför avvikelser på de olika ländernas börsmarknader uppkommer. 20 2.3 Konfidensintervall Att korrelationerna är olika behöver inte betyda att de skiljer sig från varandra. Genom att göra en regressionsanalys kan man räkna fram ett konfidensintervall med 95 % säkerhet. Sannolikheten på konfidensintervallet som vi här har valt till 95 % är ett frivilligt antagande, men för att det praktiska värdet ska vara så stort som möjligt bör man välja en hög sannolikhet. Vi löper härmed en risk på 5 % att göra en felaktig bedömning. 21 Konfidensintervallet räknar man ut för att få fram ett symmetriskt intervall kring en punktskattning, 22 vilket även kan benämnas som ett intervall med stokastiska gränser. 23 Genom detta ska man kunna se om de olika värdenas konfidensintervall går in i varandra. Om konfidensintervallen går in i varandra är de ej skilda från varandra vilket innebär att man inte kan utläsa någon skillnad i värdena. I våra beräkningar använder vi oss av medelvärdet på korrelationen för att få fram konfidensintervallet. Då korrelationen har specifika restriktioner (-1<ρ<1), blir inte konfidensintervallvärdena korrekta när de överstiger restriktionen. Detta kan ske på grund av att konfidensintervallsberäkningarna inte är anpassade för korrelationens egenskaper. 20 Ibid s 18 21 Blom (1989) s. 223 22 Körner, Wahlgren (2000) s. 154 23 Blom (1989) s. 222 12

2.4 EU och EMU 2.4.1 EU, en kort historik I april 1951 bildades Europeiska kol och stål unionen för att integrera Västeuropas kol och stålindustrier. Romfördraget undertecknades 1957 av Belgien, dåvarande Västtyskland, Luxemburg, Frankrike, Italien och Nederländerna för att ytterligare integrera ekonomiska faktorer och därmed skapades Europeiska Atomenergigemenskapen (Euratom) och Europeiska ekonomiska gemenskapen (EEG). De sex medlemsstaterna inledde ett avlägsnande av handelshindren mellan sig och skapade en "gemensam marknad". Storbritannien anslöt sig 1973 och sedermera Sverige och Finland 1995. Maastrichtfördraget, som undertecknades 1992, lade grunden för en ny starkare form av samarbete mellan medlemsländerna. Detta ledde till att den Europeiska Unionen skapades (EU) som grundar sig på de fyra friheterna: fri rörelse av varor, tjänster, kapital och människor. EU har inte enbart medfört en ökad handel och integration mellan sina medlemsländer de senaste 50 åren utan perioden har även präglats av fred, ökad levnadsstandard och stabilitet. 24 I dag består EU av 25 medlemsländer och samarbetet som från början handlade om handel och ekonomi har utvidgats och ökat integrationen ytterligare mellan medlemsländerna. 25 2.4.2 EMU, en kort historik Den ekonomiska monetära unionen (EMU) bildades år 1992. Syftet med EMU är att genomföra gemensamma ekonomiska mål med en gemensam penningpolitik och valuta. Samtidigt stärks samspelet mellan medlemsländernas ekonomiska politik. Dessa faktorer som verkar för att ett djupare samarbete skall komma att öka den europeiska integrationen och sudda ut gränserna mellan medlemsländerna. 1999 låstes växelkursen för de elva länder som då deltog i samarbetet, Grekland gick med 1 januari 2001. Den gemensamma valutan Euro 24 http://www.europa.eu.int/abc/history/index_sv.htm 25 http://www.europa.eu.int/abc/index_sv.htm 13

infördes och medlemsländerna började föra en gemensam penningpolitik inom euroområdet. Penningpolitiken övergick från att bestämmas nationellt till att bestämmas enhetligt av ECBrådet. 26 1 januari, 2002 ersatte Euron den nationella valutan i EMU:s tolv medlemsländer (Belgien, Frankrike, Finland, Grekland, Irland, Italien, Luxemburg, Nederländerna, Portugal, Spanien, Tyskland och Österrike). 2.4.3 EU och EMU:s påverkan på korrelationen I takt med utvecklingen av EU och EMU ökar integrationen mellan länderna vilket borde leda till en ökad korrelation. Eftersom finansiella marknader är mycket känsliga för förändringar i penningpolitiken kan dess ökade integrering i Europa, och framför allt inom EMU, till viss del förklaras genom den konvergerande penningpolitiken. 27 Det faktum att EU idag har 25 medlemsländer, och ett flertal länder ansöker om medlemskap, påvisar att den europeiska integrationen fortsätter att öka. EMU-området har kommit att bli en viktig ekonomisk aktör på den finansiella världsmarknaden, mycket tack vare den ökade integrationen. 28 När det 1998 blev klart vilka länder som skulle delta i samarbetet kunde en ökad integration uppvisas bland de blivande EMU länderna. 29 Då tanken bakom EMU är att öka den ekonomiska integrationen borde dess medlemsländer ha en högre korrelation med varandra. Räntor och växelkurser är några av de faktorer som påverkar den finansiella marknaden och därmed även börsmarknaden. Fenomenet växelkurs försvinner inom EMU då alla använder sig av samma valuta vilket minskar diversifieringen och därmed borde korrelationen öka mellan medlemsländerna. 30 Nationella chocker påverkar inte den inhemska börsen i samma utsträckning som den gjorde innan ett medlemskap i EMU. Vad som även är värt att notera är att USA sedan länge har varit den dominanta marknaden utanför EMU, men inom EMU-området besitter den inte längre samma ledande position. 31 26 http://www.riksbank.se 27 Fratzscher (2002) s. 182 28 Fratzscher (2002) s. 190 29 Ibid s 176 30 Ibid s 181 31 Ibid s. 173 14

3. Undersökningsmetod och data I följande kapitel beskrivs den metod vi valt för att angripa problemställningen. Vidare redogörs våra beräkningar på avkastningen och korrelationen. Vi fortsätter med att beskriva våra beräkningar för vårt konfidensintervall. Kapitlet avslutas med källkritik samt en presentation av det datamaterial som använts. 3.1 Metodval Metod är ett samlingsbegrepp för de tillvägagångssätt man väljer att använda sig av vid inhämtning och bearbetning av material som slutligen skall resultera i kunskap. I vår studie avser vi att beräkna korrelationen mellan fem olika europeiska börsindex. I vår korrelationsberäkning har vi även tagit med det amerikanska börsindexet för att ta reda på om de olika börserna har korrelerats med varandra eller ej under de senaste elva åren. Samtliga beräkningar i vår studie finns att tillgå men av utrymmesskäl så har vi valt att inte infoga de som bilagor. 15

3.2 Avkastning Utifrån Morgan Stanleys dagliga slutnoteringar i punktform under perioden 1993-06-01 till 2004-02-28, beräknade vi den dagliga procentuella avkastningen för de olika börserna Sverige, USA, Storbritannien, Finland, Tyskland och Frankrike, (se formel 2.1). Då alla börser förutom den finländska börsen var beräknade i USA dollar, behövde den finländska avkastningen i dollar räknas om. Vi använde oss av den dagliga växelkursen i Finska mark gentemot USA dollarn och multiplicerade den med det finländska punktindexet och fick på så sätt fram den finländska avkastningen mätt i USA dollar. För exempel på tillvägagångssätt på dessa beräkningar se Appendix 1. 3.2.1 Medelvärde på avkastning Vi har valt att beräkna avkastningen i procent med anledning av att storleken på de olika indexen varierar. Det är svårt att urskilja mönster i ett diagram med dagliga observationer då de blir för detaljerade. Samtidigt blir det för överskådligt att använda sig av kvartalsvisa observationer då de lätt kan bli missvisande vid enstaka avvikande värden som kan komma att påverka det slutgiltiga resultatet märkvärt. Vi har valt att dela upp medelvärdet på avkastningen månadsvis och även illustrerat detta i diagram då det återger våra resultat på bästa möjliga sätt. 3.2.2 Medelvärdet på skillnaden i avkastningen jämfört med Frankfurtbörsen För att lättare kunna uttyda om det finns något samband mellan de olika börsernas avkastning valde vi att våra beräkningar skulle utgå ifrån ett basland. Anledningen till att vi använder oss av ett basland är att resultaten från våra beräkningar blir lättare att jämföra då de utgår från samma variabel. Med hjälp av baslandet som utgångspunkt kan vi försöka tyda mönster i våra uträkningar. Vi har valt att använda Tyskland, och därmed Frankfurtbörsen, som basland. Valet av Tyskland gjordes med anledning av att det är en av världens största ekonomier 32, 32 von Furstenberg (1989) s. 125 16

medlem i EU och EMU samt har en central placering i Europa. Den Europeiska Centralbanken har även sitt säte i Frankfurt. Vi har beräknat skillnaden i avkastningen jämfört med Tyskland för varje land genom att ta den dagliga procentuella avkastningen per land och sedan subtraherat med den dagliga procentuella avkastningen för Frankfurtbörsen. För att få en mer överskådlig data har vi beräknat medelvärdet per månad på den dagliga skillnaden i avkastning jämfört med Frankfurtbörsen (se Appendix 4). 3.2.3 Standardavvikelsen på skillnaden i avkastning jämfört med Frankfurtbörsen För att få fram spridningen på medelvärdet på skillnaden i avkastning jämfört med Frankfurtbörsen använder vi oss av standardavvikelseberäkningar på skillnaden. Detta gör vi med anledning av att vi vill se om skillnaden på avkastningens medelvärde per månad jämfört med Frankfurtbörsen varierar i stor eller liten utsträckning. Om standardavvikelsen är hög är skillnaden jämfört med Frankfurtbörsen stor och således liten när standardavvikelsen är låg. Om standardavvikelsen är låg borde detta innebära att de undersökta börserna rör sig åt samma håll som Frankfurtbörsen. 3.3 Korrelation mellan börserna I vår studie avser vi att undersöka om de olika börserna är korrelerade med varandra eller inte. Därför beräknar vi korrelationskoefficienten mellan börserna. Vårt tillvägagångssätt för att räkna ut korrelationen är att med hjälp av medelvärdet på avkastningen per månad, beräkna korrelationskoefficienten parvis mellan de sex olika börserna för hela tidsperioden 1993-06- 01 till 2004-02-28. Vi beräknar sedan medelvärdet på korrelationskoefficienten för Europa och för USA. Detta för att se om börsernas avkastning i Europa är mer korrelerade med varandra än vad de är till börsen i USA. Samma beräkning görs för att se om det har någon betydelse om ett land är medlem i EMU eller ej. I detta urval har vi enbart tagit med EU länder. 17

Eftersom vi enbart får en observation per land när vi beräknar korrelationskoefficienten för hela perioden så kan vi fortfarande inte se om korrelationen har förändrats över tiden. Därav beräknas även korrelationskoefficienten periodvis. De perioderna vi använder oss av är: 1993-06-01 till 1994-12-31: Startpunkt för vår undersökta data samt innan Sverige och Finland går med i EU. 1995-01-01 till 1998-12-31: Sverige och Finland går med i EU samt innan Euron blir officiell valuta. 1999-01-01 till 2001-12-31: Euron blir officiell valuta, men finns ännu inte i omlopp. 2002-01-01 till 2004-02-28: Euron sätts i omlopp, tills studiens start. För de periodvisa beräkningarna utförs även samma uträkningar som gjordes för perioden i sin helhet. 3.4 Konfidensintervall Genom att göra en regressionsanalys på avkastningens korrelationsmedelvärde får vi fram en matris med värden där vi kan utläsa standardfelet (för exempel se Appendix 2). För att räkna ut konfidensintervallet med 95 % säkerhet för korrelationens medelvärde på avkastningen använder vi följande formel: Korrelationsmedelvärdet ± 1,96 x standardfelet. Standardfelet räknas ut för hela perioden och för de fyra olika tidsperioderna, där vi undersöker om EU och EMU medlemskap spelar någon roll. Då Finlands resultat är så pass avvikande från de andra gör vi även beräkningar där vi utesluter Finland. Detta för att få ytterligare bredd på undersökningen. 18

3.5 Data De data vi använder oss av är dagligt index i punktform från Morgan Stanley som har tillhandahållits oss av vår handledare Michael Bergman. Vår handledare tillhandahöll även uppgifter om växelkursen mellan finska mark och USA dollar som vi använder oss av i våra uträkningar. Morgan Stanley valdes på grund av att de använder en generell beräkning av index på samtliga länder i vår undersökning. Hur indexet är framräknat kan man läsa om på Morgan Stanleys hemsida. 33 Uträkningarna innefattar börsindex för Sverige, USA, Storbritannien, Finland, Tyskland och Frankrike. 3.5.1 Bearbetning av data Då vi använder oss av den dagliga procentuella avkastningen där vi sedan räknar ut medelvärdet per månad blir vi tvungna att modifiera månaderna. Eftersom allmänna helgdagar för de olika länderna försvinner då ingen handel skett gör vi ett antagande, nämligen att de dagarna när ingen handel skett får samma indexvärde som dagen innan. Däremot har de fått en avkastning som är lika med noll. Skottdagen har vi valt att inte ta med i våra beräkningar med anledning av att den bara inträffar vart fjärde år. 3.6 Källkritik Vid användning av källor måste man ha en kritisk inställning till den information som tillhandahålles för att undvika att t ex bli lurad av faktaförvridningar. 34 Vi har läst ett flertal artiklar inom samma område för att få en bred insyn i ämnet och för att inte låta oss påverkas av en enskild författare. Morgan Stanleys index som vi använt oss av vid beräkningarna är en så pass erkänd och väl använd källa att den är tillförlitlig. 33 www.msci.com/method 34 Lundahl, Skärvad (1992) s.159 19

4. Resultat och Analys I detta kapitel presenteras resultaten från samtliga beräkningar samt en analys av dessa. Vi börjar med att redogöra beräkningarna från avkastningen för att sedan gå igenom om det förekommer någon korrelation mellan börserna. Avslutningsvis redogör och analyseras resultaten från våra beräkningar på korrelationens konfidensintervall. 4.1 Avkastning Vårt första steg i vår studie är att beräkna medelvärdet på den månatliga avkastningen i procent, enligt formel (2.1). Vi illustrerar sedan resultaten i diagram som redovisas i Appendix 3. Genom att studera digrammen kan vi vid första anblick urskilja att Sverige och Tyskland är de länder som har högst toppar och djupast dalar i medelvärdet på avkastningen. Detta visar på att det har varit nationella händelser i Sverige och Tyskland som har påverkat börserna i hög grad, men samtidigt lämnat övriga börser opåverkade. När vi studerar medelvärdet på avkastningen i detalj i diagrammen förekommer det ofta trender i samma riktning mellan börserna. Dessa trender visar på att det finns ett samband mellan de olika börserna vilket således borde tyda på en hög korrelation mellan börserna. Ett tydligt exempel där alla börser gått i samma riktning är under Rysslandkrisen som startade i augusti, 1998. Det som hände i Ryssland var ett ekonomiskt ras och en rubelkollaps vilket 20

spred stor oro över världens marknader och ledde till en nedgång på börserna. 35 De europeiska börserna började sedan återhämta sig och börskurserna nådde en topp redan i oktober. Anledningen till vändningen var att krisen inte skulle påverka de europeiska marknaderna i samma utsträckning som man från början hade trott. Den europeiska handeln med Ryssland utgjorde inte någon större del av den totala handeln och den ryska belåningen från europeiska banker var inte särskilt hög. 36 En annan stor händelse som påverkade världens börser var terrordåden den 11 september 2001. Den amerikanska börsen hölls stängd och öppnades för handel igen den 17 september vilket skapade oro på Europas börser då de saknade ledning från den amerikanska börsen. 37 Invasionen av Irak den 19 mars 2003 följdes av en uppgång i april 2003 på samtliga börser. Då kriget blev kortvarigt gick börsen upp till skillnad från om kriget blivit utdraget vilket troligtvis hade lett till ökad ekonomisk oro på grund av ovisshet över den ekonomiska utvecklingen. Ett annat exempel till att börskurserna rör sig i samma riktning är när The Federal Reserve Bank i USA höjer eller sänker räntan och om ränteförändringen var väntad eller ej. Andra händelser som påverkar börsernas utveckling är t ex: oljepriset, inflation, bubblor, såsom exempelvis IT Bubblan år 2000, och ekonomiska kriser. 4.1.1 Är det någon skillnad i avkastning jämfört med Tyskland? Nästa steg i vår studie är att titta på skillnaden i avkastning jämfört med Tyskland för att se om det existerar något samband (se diagram i Appendix 4). Om skillnaden i avkastningen är positiv för våra resultat innebär det att avkastningen i det undersökta landet är större än avkastningen i Tyskland och således om den är negativ är avkastningen mindre i det undersökta landet än i Tyskland. Det vi vill undersöka är om börsernas skillnad i avkastning jämfört med Tyskland minskar över tiden. En minskning av skillnaden i avkastningen tyder på att börserna blir mer ekonomiskt integrerade och rör sig åt samma håll. Vid beskådning av 35 Rysslands ekonomi på rätt väg tror expert, 1998 36 EU-KOMMISSIONEN: Rysk kris inget akut hot mot EU, 1998 37 Blandat på Europabörser, 2001 21

diagrammen är det mest uppenbara att den finländska börsens avkastning skiljer sig markant åt från den tyska, speciellt från augusti 1998. Då både Finland och Tyskland införde Euro som nationell valuta 1 januari 1999 strider detta resultat mot det förväntade, att en ökad ekonomisk integration skulle leda till en mer samvarierad avkastning. Vid de händelser som nämns i kapitel 4.1 beträffande gemensamma upp och nedgångar ligger skillnaden i avkastningen i stort sett kring nollstrecket i diagrammen i appendix 3. Dessa resultat styrker det vi kom fram till i våra jämförelser av medelvärdet på den procentuella avkastningen. 4.1.2 Finland Då Finland uppvisar ett avvikande resultat är det intresseväckande att ta reda på om det föreligger någon speciell orsak till varför resultaten skiljer sig åt från de övriga urvalsländerna. Vad som visat sig är att det finländska generalindexet påverkas avsevärt av Nokias börskurs. 38 Som betraktare bör man ha i åtanke att Nokia påverkar börsen i så pass hög grad att även om det går dåligt för andra finländska bolag så kan ändå börsen gå uppåt om Nokia stiger i värde. 39 Finlands inträde i EMU höjde det finländska generalindexet då valutaoch ränteriskerna försvann, det blev mer attraktivt att investera i Finland. Finland är den enda börs i Norden som har Euro som valuta vilket har lockat till sig ytterligare investerare. 40 4.1.3 Hur stor är standardavvikelsen på avkastningsskillnaden? För att gå vidare i vår analys undersöker vi om våra standardavvikelseberäkningar är höga eller låga. Vid hög standaravvikelse går avkastningsskillnaderna ifrån varandra och vid låg går de mot varandra. I diagrammen kan vi utläsa att standardavvikelsen har minskat under det senaste året i vår undersökning. Detta borde innebära att avkastningarna med tiden rör sig åt samma håll (se Appendix 5). Vi kan se att Frankrikes skillnad i avkastning jämfört med Tyskland vid slutet av vår observationsperiod är låg och även standardavvikelsen innehar ett 38 Nordiska börser gick starkast i väst, 1997 39 Alla finländska börsbolag går inte lika bra som Nokia, 1999 40 Nytt rekord i Helsingfors, 1998 22

lågt värde på 0,0035. Det tyder på att Frankrike och Tysklands börser är mycket samvarierande med varandra. Generellt är standardavvikelsen för Frankrike och Storbritannien jämfört med Tyskland låg under hela observationsperioden. Under hösten år 2000 har Sverige och Finland mycket hög standardavvikelse till Tyskland med värden uppemot 0,06, vilket förmodligen skulle kunna förklaras av händelser som bara påverkade den finländska och svenska ekonomin. 4.2 Finns det någon korrelation mellan börserna? Vi beräknar korrelationskoefficienten på medelvärdet på avkastningen mellan börserna för hela perioden för att kunna se om det förekommer någon korrelation. I regel är det en mycket hög korrelation på avkastningen mellan de olika länderna som ligger runt 0,6-0,7. Finland avviker och visar ett lägre resultat runt 0,4 0,5. Frankrike och Tyskland är de länder som uppvisat högst korrelation på avkastningen med varandra under den givna tidsperioden, runt 0,8. En anledning till att det inte förekommer perfekt korrelation länderna emellan är att nationella faktorer fortfarande har stor inverkan på index. Vi beräknar även medelvärdet på avkastningens korrelation inom EU och för USA för att undersöka om korrelationen på avkastningen är högre mellan länder i EU eller om den är högre gentemot USA. Resultatet blir annorlunda än vad vi från början hade trott då USA:s medelvärde är högre än EU:s. Det oväntade resultatet visar på att USA fortfarande innehar en betydande roll gentemot EU:s börser. Tabell 4.1: Korrelation, hela perioden Sverige USA UK Finland Frankrike Tyskland Sverige 1 USA 0,694194 1 UK 0,651101 0,745926 1 Finland 0,553290 0,627663 0,445544 1 Frankrike 0,770332 0,682206 0,783955 0,476313 1 Tyskland 0,783864 0,694886 0,713293 0,457650 0,832143 1 Medelvärde Europa 41 0,646748 Medelvärde USA 42 0,688975 41 Medelvärdet har räknats fram genom att enbart använda korrelationen mellan de europeiska börserna i urvalet. 42 Medelvärdet har räknats fram genom att använda korrelationen mellan USA och de europeiska börserna. 23

4.3 Konfidensintervall på korrelationen 4.3.1 Konfidensintervall på korrelationen, hela perioden När vi räknar ut konfidensintervallet för hela perioden, 1993-06-01 till 2004-02-28, får vi fram följande resultat: Tabell 4.2: Konfidensintervall, hela perioden Medelvärde på korrelationen Konfidensintervall EU: 0,64674838 0,567439 till 0,726058 USA 0,688975053 0,576815 till 0,801135 Genom att beräkna medelvärdet på avkastningens korrelation kan vi uttyda att värdena är olika. För att sedan kunna utläsa om värdena skiljer sig från varandra räknar vi ut konfidensintervallet. I tabell 4.1 kan det utläsas att EU:s och USA:s konfidensintervall går in i varandra. Detta innebär att vi inte kan säga om de europeiska börsernas avkastning korreleras mer med varandra än vad de gör med den amerikanska börsens avkastning. Det som är värt att notera i tabell 4.2 är att medelvärdet på korrelationen är högre med USA än vad den är med EU. Resultatet strider mot tankegången om den ökade europeiska integrationen. I kapitel 4.2 redovisades det att Finlands korrelation på avkastningen med de andra länderna i vår studie var märkbart lägre. Då detta avvikande resultat kan ge missvisande värden bestämde vi oss för att utföra samma beräkningar fast utesluta Finland ur urvalet. De nya resultaten redovisas i tabell 4.3. Som mer väntat är nu korrelationen på avkastningen högre med EU än vad den är med USA, men då konfidensintervallen fortfarande går in i varandra så kan man inte utläsa om resultaten skiljer sig åt. Tabell 4.3: Konfidensintervall, hela perioden utan Finland Medelvärde på korrelationen Konfidensintervall EU 0,755781213 0,713064 till 0,798498429 USA 0,704303111 0,651985 till 0,756620801 24

4.3.2 Periodvist konfidensintervall på korrelationen, hela urvalet För att se hur korrelationen på avkastningen har utvecklats under vår undersökta period delar vi upp undersökningen i fyra tidsperioder. Man kan i tabell 4.4 urskilja att korrelationen har ökat med åren. Om vi jämför konfidensintervallet för 1995-1998 och 2002-2004 kan vi utläsa att de skiljer sig från varandra. I och med att värdena skiljer sig från varandra kan vi nu konstatera att korrelationen på avkastningen mellan länderna har ökat de senaste åren. Detta kan delvis förklaras i den ökade globaliseringen som bidragit till en ökad ekonomisk integration. Tabell 4.4: Konfidensintervall periodvis hela urvalet; EU och USA Medelvärde på korrelationen Konfidensintervall 1993-1994 0,60122452 0,526172 till 0,676276770 1995-1998 0,59817841 0,562729 till 0,633627647 1999-2001 0,68285909 0,617222 till 0,748496354 2002-2004 0,75592051 0,664451 till 0,847390476 När vi utesluter Finland ur urvalet blir medelvärdet på avkastningens korrelation högre men värdena följer fortfarande samma trend som de gör när Finland är med i beräkningarna. Det som skiljer de olika urvalen är att när vi utesluter Finland kan vi ej skilja på värdena i konfidensintervallet. Tabell 4.5: Konfidensintervall, periodvis hela urvalet utan Finland Medelvärde på korrelationen Konfidensintervall 1993-1994 0,653216 0,452850 till 0,853582 1995-1998 0,619619 0,410303 till 0,828934 1999-2001 0,752422 0,544958 till 0,959887 2002-2004 0,863699 0,656217 till 1,071182 4.3.3 Periodvist konfidensintervall på korrelationen, indelning EU och USA I tabell 4.6 visar vi hur medelvärdet på avkastningens korrelation för EU och USA har förändrats över tiden (för utförligare beräkningar se Appendix 6). Den periodvisa uppdelningen görs för att se hur den amerikanska börsen och EU-ländernas börsers 25

korrelation har utvecklats över tiden. Vid studerande av resultaten kan vi se att korrelationsmedelvärdet på avkastningen har ökat under vår observationsperiod, men konfidensintervallen 1993-1994 går in i konfidensintervallet för 2002-2004 vilket medför att vi inte kan säga om resultaten skiljer sig åt. EU verkar för en ökad europeisk integration. Genom den ökade korrelationen på avkastningen över tiden, som kan uttydas ur tabell 4.6, ger detta belägg till ovanstående tes om den ökade integrationen. Vad som däremot är värt att notera är att korrelationen på avkastningen är högre med USA från 1995 och framåt än vad den är med EU. Trots den ökade europeiska integrationen så innehar USA fortfarande en stark position på världsmarknaden och därigenom påverkar de europeiska börserna. Tabell 4.6: Periodvis konfidensintervall, uppdelat EU och USA Medelvärde på korrelationen Konfidensintervall 1993-1994 EU: 0,610422713 0,515426935 till 0,70541849 USA: 0,582828135 0,448483818 till 0,71717245 1995-1998 EU: 0,588891719 0,544693140 till 0,63309030 USA: 0,616751792 0,554245561 till 0,67925802 1999-2001 EU: 0,666492614 0,584504718 till 0,74848051 USA: 0,715592053 0,599643658 till 0,83154045 2002-2004 EU: 0,725824473 0,613074576 till 0,83857437 USA: 0,816112587 0,656660155 till 0,97556502 Som vi tidigare har nämnt innehar korrelationskoefficienterna på avkastningen med Finland ett lågt värde. Då korrelationskoefficienten ligger till grund för uträkningen utesluter vi Finland då deras avvikande siffror kan leda till missvisande resultat. Vi kan i de modifierade beräkningarna se att korrelationsmedelvärdet på avkastningen med EU är högre än vad det är med USA (se tabell 4.7). Detta resultat visar på värden som stämmer bättre överens med teorin om att ökad europeisk integration leder till ökad korrelation mellan medlemsländerna. Läsaren behöver dock ha i åtanke att resultatet vi får ut när vi utesluter Finlands värden ur beräkningarna inte behöver vara mer sanningsenligt än de resultat från uträkningarna där Finland ingick. Vad läsaren bör observera vid studering av tabell 4.5 och 4.7 är de värden över +1 som förekommer i konfidensintervallet. De är ej statistiskt möjliga då en korrelation inte kan vara mer än perfekt korrelerad vilket den är vid +1. Anledningen till att konfidensintervallet 26

överskrider +1 är att konfidensintervallets beräkningar inte är anpassade efter korrelationens restriktioner med ett högsta värde på +1. Tabell 4.7: Konfidensintervall, periodvis utan Finland Korrelationsmedelvärde Konfidensintervall 1993-1994 EU : 0,688256359 0,421514981 till 0,95499774 USA: 0,600655602 0,273965467 till 0,92734574 1995-1998 EU: 0,631446254 0,351204596 till 0,91168791 USA: 0,601876983 0,258652449 till 0,94510152 1999-2001 EU: 0,757712743 0,479804355 till 1,03562113 USA: 0,744486806 0,404119933 till 1,08485368 2002-2004 EU: 0,883432356 0,605980042 till 1,16088467 USA: 0,834099300 0,494291001 till 1,17390760 4.3.4 EU och EMU:s konfidensintervall på korrelationen 1 januari 1999 blev Euron officiell valuta för medlemmarna i EMU. Av den orsaken väljer vi att undersöka om länderna i vår undersökning som är medlemmar i EMU korrelerar mer med varandra än med resten av Europa. Vi har bestämt oss för att utesluta USA från våra beräkningar då vi vill koncentrera oss på utvecklingen i Europa. Vår tes är att korrelationen på avkastningen ökar vid en ökad ekonomisk integration. Då korrelationen på avkastningen inom EMU är lägre än i övriga Europa är detta ett förvånande resultat eftersom målet med EMU är en ökad ekonomisk integration (se tabell 4.8). En förklaring till att korrelationen på avkastningen inte är så hög för de länder i urvalet som är medlemmar i EMU är att EMU bara har funnits i fem år. I vårt urval har vi även med enbart tre av tolv medlemsländer i EMU vilket kan ge missvisande värden. Som tidigare påpekats så har Finland en låg korrelationskoefficient på avkastningen vilket även påverkar resultaten i dessa uträkningar. Vad som sker när vi har med Finland i vårt urval är att korrelationsmedelvärdet på avkastningen blir lägre, 0,616254, än vad medelvärdet är på korrelationen i ej EMU, 0,704863. Konfidensintervallen går även här in i varandra, vilket gör att vi inte kan säga om resultaten skiljer sig från varandra eller ej. 27

Tabell 4.8: Konfidensintervall EU och EMU, period 1999-2004 Medelvärde på korrelationen konfidensintervall EMU: 0,616254 0,397923 till 0,834584 Ej EMU 0,704863 0,561932 till 0,847794 Genom att sedan utelämna Finland ur beräkningarna består medelvärdet i EMU bara av Frankrike och Tysklands korrelationer (se tabell 4.9). Detta värde blir väldigt högt, 0,910701, vilket kan förklaras i att Tyskland och Frankrike är starkt korrelerade sedan tidigare. 43 Att använda denna korrelation på avkastningen som ett generellt resultat för EMU blir dock missvisande. Detta på grund av att urvalsgruppen blir väldigt liten, då vi utesluter Finland, och även då Tyskland och Frankrike sedan länge haft en stark korrelation med varandra. Det är därför svårt att få ett tillförlitligt resultat i våra beräkningar för EMU. Tabell 4.9: Konfidensintervall EU och EMU, period 1999 2004; ej Finland Medelvärde på korrelationen Konfidensintervall EMU 0,910700513 0,234048 till 1,587352666 Ej EMU 0,791464200 0,488856 till 1,094072242 43 Solnik, Boucrelle, Le Fur (1996) s. 17 28

5. Slutsats I det avslutande kapitlet presenteras de slutsatser vi har dragit utifrån resultaten från vår undersökning. Förslag på fortsatta studier inom området ges. Syftet med vår uppsats är att undersöka om det finns en ökad korrelation på avkastningen mellan de europeiska börserna, både som medlemmar i EU och EMU. Vi vill även undersöka om USA: s inverkan på de europeiska börserna har förändrats. Utifrån våra beräkningar på hela tidsperioden kan det konstateras att korrelationen på avkastningen är hög mellan samtliga länder i vår undersökning. Det enda land som avviker från de övriga är Finland som visar en något lägre korrelation. Genom våra beräkningar på konfidensintervallets korrelation på avkastningen kan vi nu konstatera att det inte finns någon högre korrelation på avkastningen med EU än med USA. Enligt våra periodvisa beräkningar på hela urvalet så kan vi inte påvisa att korrelationen på avkastningen har ökat mellan länderna från 1992 till 2004, däremot kan en ökad korrelation på avkastningen påvisas mellan 1995 och 2004. Detta resultat kommer vi fram till då korrelationens konfidensintervall för de olika tidsperioderna inte går in i varandra. Här kan slutsatsen dras att det finns en ökad korrelation mellan våra undersökta börser vilket innebär att de olika börserna påverkar varandra. Vid uteslutning av Finland kan vi ej skilja på värdena i konfidensintervallet. Vid indelning i urvalet EU och USA så kan vi se att korrelationen på avkastningen har ökat med tiden men det kan ej uttydas om de skiljer sig åt i konfidensintervallet. Vad som är värt att notera är att medelvärdet på avkastningens korrelation är högre med USA än vad den är 29

med EU vilket tyder på att den amerikanska börsen fortfarande har en betydande roll på den europeiska marknaden. Medlemsländerna inom EMU påvisar en lägre korrelationsmedelvärde på avkastningen än de som ej är med. Förklaringar till detta kan vara att EMU bara funnits i fem år och att det är ett begränsat antal länder i vårt urval. Vid uteslutande av Finland i beräkningarna är korrelationens medelvärde på avkastningen för EMU mycket hög. Problemet med detta resultat är att enbart Frankrike och Tyskland är med i urvalet och de har sedan tidigare uppvisat en hög korrelation vilket gör att detta resultat kan bli något missvisande. Eftersom vi generellt utför våra beräkningar med och utan Finland i urvalet är vi medvetna om att dessa resultat inte behöver vara mer sanningsenliga, men de har gett oss en större bredd på uppsatsen. Vi har kommit fram till att det är en hög korrelation mellan de undersökta börserna. Däremot kan det inte säkerhetsställas om det har skett en ökad korrelation på avkastningen mellan börserna i EU gentemot USA och EMU gentemot EU. 5.1 Förslag till vidare forskning Vid studering av korrelationen mellan länders börser har det under studiens gång dykt upp intressanta infallsvinklar på uppsatsen. En är att det skulle vara intressant att se samma sorts studie fast med fler urvalsländer både inom EU och EMU samt göra undersökningar med mindre utvecklade ekonomier inom Europa. Det vore även intressant att om några år utföra en studie som enbart fokuserar på EMU-länderna. Detta med anledning av att det kan finnas en större möjlighet till ett säkrare resultat då man har fler observationer att utgå ifrån. 30