טכנולוגית המידע והשלכותיה על יעילות השוק
Download
Report
Transcript טכנולוגית המידע והשלכותיה על יעילות השוק
1
• השנים האחרונות הם עדות להתפתחות המדהימה של האינטרנט בעולם,
שהפך להיות גורם חשוב לשם השגת מידע ,מסחר ,בידור ופנאי.
• השימוש באתרים אלקטרונים להפצת מידע פיננסי הולך וגדל במספר
אפיקים:
.Iנתוני מסחר עדכניים ורציפים מאתר הבורסה ומאתרים נוספים.
.IIהודעות לבורסה לגבי חלוקת דיבידנד ,דוחות רבעוניים וכו'.
.IIIכתבות ופרשנות פיננסית באמצעות אתרים פיננסיים.
.IVניתוח טכני -שיטה לניתוח מגמות באמצעות גרפים ,במטרה לזהות מגמות ודפוסים
שיאפשרו לחזות תנועות עתידיות בשוק.
.Vהמלצות אנליסטים – המלצות המתקבלות ע"י חוקרים פיננסים על סמך ניתוח דוחות
כלכליים.
.VIשמועות בפורומים פיננסים – המלצות של משקיעים פרטיים בשוק ההון.
המטרה האמפירית -בחינת יעילות השוק עבור המאורע שמועות
פיננסיות תוך שימוש במתודולוגית ניתוח אירועים (.)Event Study
אתרי תוכן
באתרים ניתן למצוא מבזקים פיננסים ,כתבות ,נתונים פיננסים
ועוד.
themarker.com
globes.co.il
bizportal.co.il
calcalist.co.il
אתרי תוכן ופורום
באתרים אלו ניתן למצוא פורום פעיל ומקיף על שוק ההון לפי
נושאים ,הודעות פיננסיות של חברי הפורום – שמועות ,קורסים
בשוק ההון ושירותים שונים.
sponser.co.il, dbursa.co.il, trading4living.com,
capital-market-forum.com
3
סוגי שמועות
שמועה שלילית
.1אתר דבורסה
•
:
80
.
2011
שמועה חיובית
.2אתר טריידיג פור ליווינג
.
.
"
.....
4900...2007
.
.
__________________
שמועה חיובית עם מחיר יעד
.3אתר ספונסר
17.03.2011 | 10:02:25 Liat Ravid $47.37
64
17.03.2011 | 16:11:42 haimS
??? 17.03.2011 | 15:44:36 inon1
4
מושגי יסוד
גישת ניתוח אירועים ( - )Event Studyאחת הגישות החשובות והנפוצות
לבדיקת יעילות שוק ההון .מבחנים אלו עוסקים בבדיקת תגובות מחירי ניירות
ערך על אירוע ספציפי ומוגדר בחברה ,כגון:פיצול מנייה ,שינוי ברמת הדיבידנד
ומיזוג חברות .בדיקות אלו נערכות ,לפני ,בזמן ולאחר הודעה בדבר אירוע
חשוב כלשהו בחברה.
תשואה עודפת ( - )Abnormal Return - ARהיא התשואה המתקבלת מעל
התשואה הצפויה בהינתן רמת הסיכון .על מנת לחשב תשואה עודפת ,ראשית יש
לחשב תשואה צפויה בעזרת מודל כלשהו (כמו Capital Asset Pricing
.)Model - CAPM
תשואה עודפת ממוצעת מצטברת
התנהגות ה CAAR-בזמן האירוע הינה בעלת חשיבות רבה מאחר שה- CAARמראה את התנהגות המניה לאחר ניכוי תנודות השוק.
()Cumulative Average Abnormal Return CAAR
5
השערות המחקר לפי גישת ניתוח אירועים
השערה ראשונה -בדיקת דליפת מידע לפני המאורע.
אין דליפה החוצה של מידע H0:
יש דליפה החוצה של מידע H1:
השערה שנייה -בדיקת אינפורמטיביות המאורע.
המאורע אינו מידע אינפורמטיבי H0:
המאורע הינו מידע אינפורמטיביH1:
השערה שלישית -בדיקת יעילות שוק.
שוק ההון יעיל H0:
שוק ההון אינו יעילH1:
6
בסיסי נתונים
עבור המחקר האמפירי ,שמועות בשוק ההון ,השתמשתי בשני בסיסי נתונים כדי
לערוך את הבדיקות.
חיפוש שמועות בעלות מחיר יעד לקניה,
בשלושת האתרים .סה"כ 2073שמועות.
הורדת נתונים פיננסיים מאתר בורסה
לכל שמועה ,עבור 331ימים.
עיבוד הנתונים
למודל השוק.
7
גודל החלון עבור המאורע שמועות:
יום פרסום השמועה
30
0
-30 –29
תקופת המאורע 60 -
-300
תקופת האמידה 271 -
8
סקירה תיאורית של נתוני המדגם
.1מספר שמועות
sponser
dbursa
trading4living
All Rumors
1021
750
302
2073
אחוז שמועות
49.3%
36.2%
14.6%
.2שמועות ראשונות ושמועות חוזרות,
שמועות ראשונות
שמועות חוזרות
סה"כ שמועות
1227
846
2073
אחוז שמועות
59.2%
40.8%
.3איכות השמועה
שמועות שמומשו
שמועות שלא מומשו
סה"כ ראשונות
396
831
1227
אחוז שמועות
32.3%
67.7%
.4שמועות יחידות ומרובות
יחידות
מרובות
סה"כ ראשונות
755
472
1227
אחוז שמועות
61.5%
38.5%
9
תוצאות אמפיריות
השפעת השמועות עבור כלל המדגם
המדגם מכיל 1227שמועות ראשונות.
תרשים :3השפעת השמועות על ה CAAR -עבור כלל המדגם.
CAAR(-5,0)=6.767%
10
מבנה האינפורמציה בשמועה
0, 2.354%
-5, 0.184%
-4, 0.387%
-3, 0.749%
-1, 2.135%
-2, 0.958%
תרשים :4דליפת מידע עבור שמועות ראשונות.
11
ביצוע החברות מסביב למאורע
CAAR
Performance in Pre Event Period – All
1227 Rumors
30%
12%
Frequency
CAAR - ה:17 תרשים
במהלך חמשת הימים
שלפני המאורע עבור כל
.המדגם
63%
9%
6%
3%
up 15%
-
-
-
0%
CAAR
AAR Performance in The Event Day - All Rumors
21%
69%
12%
8%
AAR
15%up
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
-2%
0%
-4%
4%
-6%
תשואה:18 תרשים
עודפת ממוצעת ביום
.המאורע עבור כל המדגם
Frequency
16%
השפעת שמועות ראשונות לעומת שמועות חוזרות
CAAR(-5,0)=6.767%
CAAR(-5,0)=3.729%
6%
4%
CAAR
2%
0%
-2%
30
20
10
0
-10
-20
-30
Trading Day Around Event Date
Subsequent Rumors
Initial Rumors
תרשים :6ה CAAR -עבור 1227שמועות ראשונות ו 846 -שמועות חוזרות.
13
השפעת שמועות יחידות לעומת שמועות מרובות
CAAR(-5,0)=6.998%
CAAR(-5,0)=6.091%
9%
6%
CAAR
3%
0%
-3%
30
20
10
0
-10
-20
-30
Trading Day Around Event Date
Single Rumors
Multi Rumors
תרשים :2ה CAAR -עבור 755שמועות יחידות ו 472 -שמועות מרובות.
14
השפעת שמועות שמומשו לעומת שמועות שלא מומשו
CAAR(-5,0)=9.561%
CAAR(-5,0)=5.120%
12%
9%
CAAR(1,30)=4.651%
CAAR(1,30)=-3.604%
6%
CAAR
3%
0%
-3%
30
20
0
10
-10
-20
-30
Trading Day Around Event Date
False Rumors
True Rumors
תרשים :4ה CAAR -עבור 396שמועות שמומשו ו 831 -שמועות שלא מומשו.
15
ביצוע החברות בתקופת המאורע ביחס לביצועם במהלך חמשת הימים שלפני
CAAR(-5,0)=7.441%
המאורע
CAAR(1,30)=-2.331%
CAAR(-5,0)=0.679%
CAAR(-5,0)=-3.027%
CAAR(1,30)=2.303%
CAAR(1,30)=3.236%
9%
6%
CAAR
3%
0%
-3%
30
20
10
0
-10
-20
-30
Trading Day Around Event Date
)Positive (-5,-1
)Zero (-5,-1
)Negative (-5,-1
תרשים :9ביצוע החברות במדגם לפי תשואה עודפת ביחס לתקופה שלפני המאורע.
368חברות עם תשואה שלילית 86 ,חברות עד אחוז תשואה ,ו 773 -חברות מעל אחוז תשואה.
16
סיכום ומסקנות
שמועות פיננסיות משפיעות על מחירי המניות.
דליפת המידע הולכת וגדלה ככל שמתקרבים אל יום המאורע.
שמועה ראשונה אינפורמטיבית יותר מאשר שמועה חוזרת.
תגובת השוק חזקה יותר לשמועות מרובות מאשר שמועות יחידות.
השוק מגיב במגמה חיובית בשמועות שמומשו ,ומגיב במגמה שלילית
בשמועות שלא מומשו לאחר פרסום השמועה.
ישנה מגמה הפוכה בין הביצועים לפני הפרסום לבין הביצועים לאחר
פרסום השמועה.
17
18
לייפוייב בפעולה
,
שלב :1
"
,
.
,
שלב :2
"
שלב :3
,
שלב :4
.
שלב :5
.
שלב :6
.
,
,
,
,
.
900%,
,
,
,
.
?
.
(
'
'
)
19
סקירה אמפירית
• ) – Wysocki (1999הודעות פיננסיות כלליות באתר ,Yahoo.Comעבור
מדגם של 3000הודעות.
• ) - Tumarkin (2000הודעות פיננסיות כלליות באתר ,RagingBull.Com
עבור מדגם של 73חברות.
• ) – Durand, Koh and Ng (2002הודעות בשוק האוסטרלי של 88
חברות אינטרנט וטכנולוגיה.
• ) Trueman, Wong, and. Zhang (2003הודעות רווח רבעוניות של
חברות אינטרנט ,עבור מדגם של 403חברות.
• ) Benbunan and Fich (2004הודעות פיננסיות כלליות באתרי אינטרנט,
עבור מדגם של 373הודעות.
20