PIEŢE DE CAPITAL

CURS 13. EFICIENŢA PIEŢELOR DE

CAPITAL. VOLATILITATEA PIEŢELOR DE

CAPITAL

Alina GRIGORE SIMA

Dept. MONEDĂ şi BĂNCI

Facultatea de Finanţe, Asigurări, Bănci şi

Burse de Valori

Bucureşti, 2013

IPOTEZA PIETELOR EFICIENTE

- EFFICIENT HYPOTHESIS MARKET (EHM)

Piaţa de capital eficientă – caracterizată de faptul că preţul

instrumentelor financiare se ajustează rapid pe măsură ce noi informaţii

apar pe piaţă.

Prin urmare, preţurile curente ale instrumentelor reflectă toate

informaţiile legate de instrumentele financiare.

Ipoteze:

1. Un număr ridicat de participanţi de pe piaţă, ce au drept scop

maximizarea profitului, analizează şi evaluează în mod independent

instrumentele financiare.

2. Informaţiile noi privind instrumentele financiare apar pe piaţă în mod

aleator, iar anunţurile despre instrumente sunt independente.

3. Investitorii ajustează preţurile instrumentelor pentru a reflecta noile

informaţii.

EFICIENŢA PIEŢELOR DE CAPITAL

Ipoteza “random walk” modificările preţului apar aleator.

Eugene Fama (1970): Efficient Capital Markets: A Review of Theory and

Empirical Work, The Journal of Finance.

Eugene Fama (1991): Efficient Capital Markets II, The Journal of Finance

Potrivit Fama, eficienţa pieţelor poate fi descrisă în 3 forme:

1. Eficienţa în formă slabă;

2. Eficienţa în formă semi-forte;

3. Eficienţa în formă forte.

RANDOM WALK

Informaţiile noi privind instrumentele financiare apar pe piaţă în

mod aleator, iar anunţurile despre instrumente sunt independente.

Prin definiţie, noile informaţii nu pot fi previzionate.

o De aceea, preţurile acţiunilor care se modifică pe măsură ce apar noi

informaţii pe piaţă nu pot fi previzionate.

Preţul acţiunilor urmează un proces random walk, ceea ce

ilustrează faptul că, evoluţia preţurilor este aleatoare şi

impredictibilă.

PROCESE DE TIP RANDOM WALK

Robert Brown (1827) – botanist ce a studiat mişcarea particulelor de polen în

apă, a observat o mişcare aleatoare a acestora. Mişcare Browniană

Louis Bachelier (1900) – primul care a descris matematic mişcarea Browniană.

Una din aplicaţiile mişcării Browniane este aceea de a explica fluctuaţiile

pieţei acţiunilor.

Albert Einstein (1905)

Norbert Wiener (1918)

Proces random walk fără drift:

Proces random walk cu drift:

Constantă 0, ce indică trendul procesului.

1,,1, tititi PP

1,,1, tititi PP

MISCARE BROWNIANA

PROCESE DE TIP RANDOM WALK. EXEMPLIFICARE

Presupunem ca investiţia iniţială este de 100 RON. La sfârşitul unei luni, rentabilitatea

investiţiei este determinată prin aruncarea unei monede. Astfel,

dacă prin aruncarea monedei se obţine cap – rentabilitatea investiţiei este 4%;

dacă prin aruncarea monedei se obţine pajură – rentabilitatea investiţiei este -2%.

100 RON

Cap

104 RON

Pajură

98 RON

Cap 108.14 RON

Pajură 101.92 RON

Cap 101.92 RON

Pajură 96.04 RON

Pajură 105.98 RON

Cap 112.46 RON

Cap 105.99 RON

Pajură 99.88 RON

Pajură 99.88 RON

Cap 105.99 RON

Pajură 94.12 RON

Cap 99.88 RON

RANDOM WALK

60

70

80

90

100

110

120

130

140

1

4

7

10

13

16

19

22

25

28

31

34

37

40

43

46

49

52

55

58

61

64

67

70

73

76

79

82

85

88

91

94

97

100

Proces Random Walk fără drift

1,,1, tititi PP

IPOTEZELE PIEŢEI EFICIENTE (EHM)

Într-o piaţă eficientă, ajustarea preţului unui instrument:

poate fi imperfectă,

atinge un nou echilibru,

este un indicator nedeplasat.

Într-o piaţă eficientă, preţul unui instrument financiar trebuie să

reflecte riscul său, cu alte cuvinte este un instrument corect evaluat.

Prin urmare, toate instrumentele financiare ar trebui să se situeze pe

dreapta SML.

Preţ

acţiune

Timp

Data

anunţului Supra-reacţie

Sub-reacţie

EFICIENŢA PIEŢELOR DE CAPITAL

1. Eficienţa în formă slabă:

Preţul curent al unei acţiuni reflectă toate informaţiile disponibile pe piaţă, în care se includ preţurile din trecut, rentabilităţile instrumentelor, volumul, tipul pieţei (odd-lot, tranzacţionarea pe blocuri, ş.a.).

Dacă preţurile curente reflectă deja rentabilităţile trecute, această ipoteză implică faptul că nu există nicio relaţie între rentabilităţile trecute şi rentabilităţile viitoare.

Potrivit eficienţei în formă slabă, nu există nicio regulă de tranzacţionare prin care o persoană să cumpere sau să vândă un instrument financiar folosind rentabilităţile din trecut.

2. Eficienţa în formă semi-forte:

Preţurile instrumentelor se ajustează rapid la toate informaţiile publice.

Include forma slabă a eficienţei, întrucât toate informaţiile legate de piaţă sunt publice.

Informaţii publice includ: informaţii ce ţin de piaţă şi informaţii ce nu ţin de piaţă.

EFICIENŢA PIEŢELOR DE CAPITAL

2. Eficienţa în formă semi-forte:

Informaţiile referitoare la piaţă se referă la preţul acţiunii, randamentele acestora, volumul.

Informaţiile privind companiile listate includ anunţurile acestora privind profiturile şi dividendele, indicatorul PER (P/E), randamentul dividendului, raportul preţ de piaţă-valoare contabilă, splitări ale acţiunilor, ştiri privind economia şi ştiri politice.

Investitorii ce decid să tranzacţioneze în funcţie de noile informaţii, după ce acestea devin publice, ar trebui să nu obţină profituri foarte mari (decât o anumită medie), ţinând seama şi de costurile de tranzacţionare. De ce? Întrucât preţul instrumentelor reflectă deja toate informaţiile noi ce sunt publice.

3. Eficienţa în formă forte:

Preţul unei acţiuni reflectă atât informaţii publice cât şi informaţii private.

Niciun grup de investitori nu are acces la informaţii privilegiate privind preţurile instrumentelor financiare.

Niciun grup de investitori nu poate obţine profituri mai mari (abnormal profits).

EFICIENŢA PIEŢELOR DE CAPITAL

Informaţia publică şi

privată (eficienţă

forte)

Informaţia publică

(eficienţă semi-forte)

Preţurile din trecut

(eficienţă slabă)

Prin urmare, eficienţa în formă forte

include eficienţa în formă slabă şi

eficienţa în formă semi-forte.

Toate informaţiile

Implicaţii ale EHM:

Regulile de tranzacţionare nu

sunt de utile;

Deci, comportamentele “How to

Beat the Market” nu sunt utile;

EHM nu implică faptul că media,

varianţa şi covarianţa

instrumentelor financiare nu pot

fi previzionate, ci faptul că

investitorii nu pot realiza

profituri (mari) bazându-se pe

aceste previziuni.

TESTAREA EFICIENŢEI ÎN FORMĂ SLABĂ

2 tipuri de teste:

Teste statistice de independenţă între randamente ;

Teste pentru analiza tehnică.

A. Teste de independenţă:

1. Testul de autocorelare a randamentelor – pieţele de capital sunt

eficiente dacă nu există corelaţii pozitive sau negative între randamente

de ordinul 1, 2, 3... ş.a.m.d.

Corelaţie de ordinul 1 indică o dependenţă a randamentului din

prezent (azi) de cel din trecut (ieri);

Evidenţe empirice pro-eficienţă Evidenţe empirice contra-eficienţă

Pe perioade scurte de timp

(1 zi, 4, 9, 16 zile) nu există corelaţii

între randamentele acţiunilor.

Unele studii arată că există corelaţii

puternice între portofoliile de acţiuni

ale firmelor mici (cu capitalizare

bursieră mică).

TESTAREA EFICIENŢEI ÎN FORMĂ SLABĂ

A. Teste de independenţă:

2. Teste Runs (Wald - Wolfowitz). Un eveniment de tip run apare atunci când două randamente consecutive cu acelaşi semn.

Exemplu:

Se compară numărul de evenimente run cu o valoarea tabelată.

B. Teste pentru analiza tehnică.

Scop: testele statistice prea rigide

verifică în ce măsură prin analiza tehnică se obţine sistematic o previzioare corectă a evoluţiei cursului acţiunilor

Cei care utilizează analiza tehnică şi adoptă reguli de tranzacţionare nu obţin profituri mai mari decât cei ce tranzacţionează fără reguli (o simplă politică de cumpărare-vânzare).

Preţ 3 3.5 3.7 3.30 3.23 3.10 3.00 3.45 3.55

Modificare + + - - - - + +

Evidenţe pro-eficienţă Evidenţe contra-eficienţă

Aplicând Teste runs pe preţurile

acţiunilor se respectă independenţa între

preţurile din prezent şi cele din trecut.

Da. Unele acţiuni de la NYSE.

TESTAREA EFICIENŢEI ÎN FORMĂ SEMI-FORTE

Nu se pot previziona randamentele viitoare folosind randamentele trecute

sau utilizând informaţia publică existentă pe piaţă.

Modificările randamentelor se mai numesc abnormal return, întrucât un investitor obţine un randament prea mare în raport cu riscul asumat:

ARit = Rit – E(Rit)

E(Rit) – rentabilitatea aşteptată a unui activ financiar, determinată prin modelul CAPM.

A.Teste privind previzionarea randamentelor

o Într-o piaţă care este eficientă, cea mai bună estimaţie a randamentelor viitoare este reprezentată de randamentele istorice pe termen lung.

o Teste pe termen scurt (1-6 luni) şi teste pe termen lung (1-5 ani).

o Pe termen scurt nu se pot previziona randamentele, însă pe termen lung da.

o Folosind ca proxy pentru prima de risc a acţiunii randamentul dividendului s-a gasit o relaţie pozitivă între D/P şi randamentul viitor al unei acţiuni.

o Puterea predictivă a testului creşte pe măsură ce orizontul de timp este mărit.

o În periodele de declin economic un randament mare al dividendului arată faptul că investitorii aşteaptă să obţină un randament al acţiunii mare. Deci, rentabilităţile cerute vor fi mai mari decât riscul asumat (abnormal).

TESTAREA EFICIENŢEI ÎN FORMĂ SEMI-FORTE

B. Raportarea trimestrială a profiturilor

Se testează pornind de la firmele care au înregistrat profituri

trimestriale diferite de cele aşteptate.

Potrivit acestui test se înregistrează randamente mari (abnormal) dupa

13 şi 26 de săptămâni de la anunţul unor profituri neaşteptate (mai

mult de 80% din trendul preţurilor se explică pe baza profiturilor

neaşteptate).

Deci, preţurile titlurilor nu se ajustează rapid în urma anunţurilor

legate de profituri neaşteptate, ceea ce înseamnă că aceste evenimente

pot fi folosite pentru a previziona rentabilităţile, deci nu susţine EHM.

C. Anomalii prin care investitorii pot previziona randamentele

acţiunilor

1. Efectul lunii ianuarie

Firmele care au înregistrat pierderi în timpul anului, au înregistrat un

volum de tranzacţionare ridicat (abnormal) în decembrie şi randamente

mult mai mari în luna ianuarie (abnormal).

2. Efectul de week-end

TESTAREA EFICIENŢEI ÎN FORMĂ SEMI-FORTE

TESTAREA EFICIENŢEI ÎN FORMĂ SEMI-FORTE

3. Price-Earnings ratio (P/E)

Companiile cu un PER mai mic sunt mai performante decât cele cu un PER mai mare.

4. PEG ratio

Raportul dintre PER şi rata de creştere a profiturilor unor firme (G - growth).

Acţiunile cu un PEG mic (<1) indică rentabilităţi în exces.

Rezultatele sunt mixte, indică anomalii întrucât pe baza datelor publice se

determină rentabilităţi mai mari (abnormal returns). Alte studii arata că nu

există o relaţie între PEG şi randamente.

5. Mărimea unei companii

S-a constatat că firmele mici (capitalizarea bursieră mică) obţin rentabilităţi mai

mari decât firmele mari.

Anomalie datorată şi faptului că acţiunile firmelor mici se tranzacţionează mai

puţin şi atunci riscul şi rentabilitatea nu sunt evaluate corect.

6. Book Value Market Value ratio

Relaţie pozitivă între raportul valoare contabilă-preţ şi randamentele

viitoare (conflict EHM).

TESTAREA EFICIENŢEI ÎN FORMĂ SEMI-FORTE

7. Evenimente: a. Splitări (nu există modificări semnificative ale preţurilor datorate splitărilor)

b. IPO (ajustarea rapidă a preţului în prima zi de tranzacţionare susţine eficienţa în formă semiforte)

c. Ştiri legate de economie şi evenimente neaşteptate (studiile indică faptul că nu există un impact sau acesta persistă pe piaţă decât în prima zi de la anunţ, susţin EHM)

d. Anunţarea unor schimbări a metodologiei contabile de gestiune a comapniilor (susţin EHM)

TESTAREA EFICIENŢEI ÎN FORMĂ FORTE

O piaţă eficientă în forma forte presupune ajustarea preţurilor rapidă

la noile informaţii publice, în condiţiile în care niciun grup de

investitori nu are acces la informaţii private.

Testarea se realizează pe tipuri de grupuri de investitori:

angajaţii corporaţiilor (corporate insiders) sunt obligaţi să raporteze lunar

autorităţii de reglementare tranzacţiile de cumpărare-vânzare cu acţiunile

corporaţiei respective;

Studiile autorilor, Jaffe, Seyhun, Givolty şi Palmon, indică tendinţa de creştere

a preţurilor acţiunilor atunci când “insiderii” le achiziţionează în mod repetat,

respectiv de scădere atunci când aceştia le vând.

analiştii financiari (se urmăreşte dacă o acţiune pe care un analist o

recomandă este purtătoare de randamente mari – abnormal returns);

managerii de fonduri întrucât nu deţin informaţii din interiorul firmei

aceştia nu realizează profituri mari – abnormal profits.

Susţin EHM

VOLATILITATEA PIETELOR DE CAPITAL

Modelarea volatilităţii modele GARCH

Caracteristici ale randamentelor activelor financiare - stylized facts -

sunt:

volatilitatea seriilor de randamente nu este constantă, de aceea,

nu pot fi folosite modelele liniare în parametri, cum ar fi OLS;

distribuţiile seriilor de randamente sunt leptocurtice prezentând

cozi groase;

se constată un efect de clustering al volatilităţii întrucât

randamentele mari sunt urmate de randamente mari, iar

randamentele mici sunt urmate de randamente mici;

efectul de levier - un şoc negativ aplicat seriilor de randamente

poate provoca o creştere mai mare a volatilităţii decât un şoc

pozitiv de aceeaşi magnitudine, iar această asimetrie a

volatilităţii este atribuită efectului de levier.

TIPURI DE MODELE GARCH

Model GARCH(p,q)

Autori Bollerslev (1986) şi Taylor (1986), independent unul de celălalt

Specificaţie yt = β1 + β2x2t + β3x3t +…+ βnxnt + ut, ut ∼ N(0, σ2)

Avantaje Permite ca un număr infinit de erori înregistrate în perioadele

anterioare să influenţeze varianţa condiţională curentă.

Încălcarea condiţiei de non-negativitate a coeficienţilor este

mai puţin probabilă.

Poate explica distribuţia leptocurtică şi fenomenul de volatility

clustering.

Este un model caracterizat de parcemonie, respectiv are un

număr de parametri redus.

Dezavantaje Nu poate pune în evidenţă asimetriile/efectul de pârghie.

Nu există o legătură directă între varianţa condiţională şi

media condiţională.

Încă este posibilă violarea condiţiei de non-negativitate.

2

1

2

1

0

2

jt

p

j

jjt

q

j

jt u

Model EGARCH(1,1) sau GARCH exponenţial

Autori Nelson (1991)

Specificaţie

Avantaj Pune în evidenţă asimetriile/efectul de pârghie.

Nu trebuie impuse condiţii de non-negativitate parametrilor modelului.

TIPURI DE MODELE GARCH (CONTINUARE) Model GJR (1,1)

Autori Glosten, Jagannathan, Runkle (1993)

Specificaţie yt = β1 + β2x2t + β3x3t + β4x4t + ut, ut ∼ N(0, σ2)

σ2t= α0+ α1 u2

t-1+ +γσ2t-1+ θu2

t-1It-1,

unde It=1 dacă ut-1<0 şi It=0 în rest

Avantaj Pune în evidenţă asimetriile/efectul de pârghie.

Metodă de estimare

comună

Metoda verosimilităţii maxime, care urmăreşte maximizarea funcţiei LLF (log-

likelihood function):

Mai riguros, în condiţiile în care varianţa condiţională nu urmează o distribuţie

normală (o premisă a aplicării verosimilităţii maxime), se foloseşte o procedură

incluzând erori standard Bollerslev-Wooldridge (1992), denumită metoda

verosimilităţii cvasi-maxime (QML).

2lnln

2

1

1

2

1

12

1

2

1

t

t

t

ttt

uu

VOLATILITATEA ESTE VIZIBIL MAI

PREGNANTĂ ÎN ANII 2000-2001 ŞI 2009

0

1

2

3

4

5

6

7/9

6

1/9

7

7/9

7

1/9

8

7/9

8

1/9

9

7/9

9

1/0

0

7/0

0

1/0

1

7/0

1

1/0

2

7/0

2

1/0

3

7/0

3

1/0

4

7/0

4

1/0

5

7/0

5

1/0

6

7/0

6

1/0

7

7/0

7

1/0

8

7/0

8

1/0

9

7/0

9

1/1

0

Deviatia standard MSFT

0

1

2

3

4

5

6

7

7/9

6

1/9

7

7/9

7

1/9

8

7/9

8

1/9

9

7/9

9

1/0

0

7/0

0

1/0

1

7/0

1

1/0

2

7/0

2

1/0

3

7/0

3

1/0

4

7/0

4

1/0

5

7/0

5

1/0

6

7/0

6

1/0

7

7/0

7

1/0

8

7/0

8

1/0

9

7/0

9

1/1

0

Deviatia standard INTC

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

7/9

6

1/9

7

7/9

7

1/9

8

7/9

8

1/9

9

7/9

9

1/0

0

7/0

0

1/0

1

7/0

1

1/0

2

7/0

2

1/0

3

7/0

3

1/0

4

7/0

4

1/0

5

7/0

5

1/0

6

7/0

6

1/0

7

7/0

7

1/0

8

7/0

8

1/0

9

7/0

9

1/1

0

Deviatia standard CSCO

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

7/9

6

1/9

7

7/9

7

1/9

8

7/9

8

1/9

9

7/9

9

1/0

0

7/0

0

1/0

1

7/0

1

1/0

2

7/0

2

1/0

3

7/0

3

1/0

4

7/0

4

1/0

5

7/0

5

1/0

6

7/0

6

1/0

7

7/0

7

1/0

8

7/0

8

1/0

9

7/0

9

1/1

0

Deviatia standard QCOM

RANDAMENTE SIF1 3 IAN 1997- 9 APR 2011

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

1/3

/2007

3/3

/2007

5/3

/2007

7/3

/2007

9/3

/2007

11/3

/2007

1/3

/2008

3/3

/2008

5/3

/2008

7/3

/2008

9/3

/2008

11/3

/2008

1/3

/2009

3/3

/2009

5/3

/2009

7/3

/2009

9/3

/2009

11/3

/2009

1/3

/2010

3/3

/2010

5/3

/2010

7/3

/2010

9/3

/2010

11/3

/2010

1/3

/2011

3/3

/2011

RSIF1

Volatility

clustering

ESTIMARE GARCH(1,1)- SIF1

GARCH(1,1) SIF 1

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0.18

0.2

1/3

/2007

3/3

/2007

5/3

/2007

7/3

/2007

9/3

/2007

11/3

/2007

1/3

/2008

3/3

/2008

5/3

/2008

7/3

/2008

9/3

/2008

11/3

/2008

1/3

/2009

3/3

/2009

5/3

/2009

7/3

/2009

9/3

/2009

11/3

/2009

1/3

/2010

3/3

/2010

5/3

/2010

7/3

/2010

9/3

/2010

11/3

/2010

1/3

/2011

3/3

/2011

Deviatia standard SIF1

?ÎNTREBĂRI? 1. Ce înţelegeţi prin eficienţa pieţelor de capital şi care sunt ipotezele unei

pieţe eficiente?

2. Exemplificaţi cazuri de anomalii (ce nu susţin) ale eficienţei în formă

semi-forte.

3. Presupunem că X şi Y sunt două portofolii diversificate, iar rata

activului fără risc este 8%.

Despre portofoliile X şi Y se afirmă:

a) Sunt în echilibru;

b) Oferă oportunităţi de arbitraj;

c) Sunt subevaluate;

d) Sunt evaluate corect.

Portofoliu Rentab. Aşt. Beta

X 14% 1

Y 10% 0.25