Förslag till vidare forskning

Till framtida studier anser vi att det vore intressant att studera en alternativ, eller längre tidsperiod. Denna studie har en tidsperiod på fem år, men vi anser att det hade varit intressant att få in en betydligt längre tidsperiod, förslagsvis innehållandes finanskrisen under 2008. Detta skulle innebära att resultatet inkluderade både hög- och lågkonjunktur.

Studien använder sig av Fama French Trefaktormodell som huvudsaklig modell men till framtida studier hade det dock varit intressant att använda de utvecklade modellerna, exempelvis fyrfaktormodellen som även innefattar momentum. Alternativt att man väljer att studera andra faktorer än de som undersöks i denna studie. Det hade även varit intressant att studera andra marknader än den svenska, exempelvis för att se om det skulle generera andra resultat genom och på så vis kunna bedöma vilken marknad som den givna strategin är mest lönsam på.

En annan aspekt som hade varit intressant att undersöka vore att använda sig av en annan värderingsmodell än Fama French och CAPM. Det hade även varit av intresse att bryta ner resultaten i olika sektorer för att kunna dra slutsatser kring om det är någon signifikant skillnad mellan avkastningen för olika typer av aktier, exempelvis teknologi- och industriaktier. Detta för att se om det finns någon särskild sektor som är mer lönsam att investera i om syftet är att maximera den potentiella avkastningen.

Att använda sig av en högre rekommendationsgrad än 60% hade varit önskvärt, men eftersom detta leder till ett mindre antal observationer så avstod vi. I framtiden skulle detta kunna genomföras korrekt om det gjordes i samband med en studie som initialt hade fler observationer än oss.

Det fanns även en ambition om att göra en uppdelning på avkastningarna och därmed regressionerna under olika tidsperioder. Detta skulle bidra till att undersöka om tidsperioden har någon signifikant innebörd för avkastningen. Att dela upp tidsperioden i olika delar skulle kunna visa om det under en specifik period har varit mer eller mindre lönsamt att tillämpa denna strategi. Dock skulle antalet observationer bli alldeles för lågt, vilket går emot det som är allmänt känt kring centrala gränsvärdessatsen och för att detta ska gälla. Urvalet som då görs av en given population är för liten för att det ska komma att likna en normalfördelning.

Det hade varit intressant med en sådan uppdelning eftersom vi hade kunnat fånga vad som sker under vissa år under hela mätperioden. För att detta skulle vara möjligt i denna studie så skulle den behöva innefatta en betydligt längre tidsperiod, alternativt använda sig av en mer frekvent ombalansering av portföljerna. Vi noterar att tidigare forskning som bedrivits inom detta område delat upp mätperioden men då har tillvägagångssättet även skiljt sig gentemot denna studie. Exempelvis har daglig- och veckobalansering tillämpats vilket naturligtvis genererar betydligt fler observationer för ett år.

9 Sanningskriterier

För att säkerställa tillförlitligheten av en företagsekonomisk studie finns tre olika kriterier som kan användas för bedömning av detta. Följande kriterier är reliabilitet, validitet och replikerbarhet (Bryman & Bell, 2017, s. 68). Genom att undersöka dessa kriterier så kan man bedöma hur pass trovärdig en studie är, och till vilken utsträckning det går att dra slutsatser från resultaten.

9.1 Reliabilitet

Reliabilitet är ett mått på huruvida resultaten från en undersökning blir densamma om undersökningen skulle återupprepas (Bryman & Bell, 2017, s. 68). Detta innebär att om en studie har hög reliabilitet, så skulle resultaten inte skilja sig markant vid en återupprepning av studien. Reliabilitet kan även beskrivas som följdriktigheten, överensstämmelsen och pålitligheten av ett mått (Bryman & Bell, 2017, s. 174). En hög nivå av reliabilitet innebär att metoderna och mätinstrumenten har hög precision och tillförlitlighet, vilket är en förutsättning för att en studie ska kunna ge ett tillförlitligt och signifikant resultat, då det eliminerar den delen av resultatet som kan bero på ren slump (Collis & Hussey, 2014, s. 217–218). Man brukar säga att det finns tre faktorer som används för att bedöma huruvida ett mått är reliabelt, dessa är: stabilitet, intern reliabilitet och interbedömarreliabilitet. För att säkerställa hög reliabilitet i denna studie så har vi haft dessa kriterier i åtanke och sett till att de är uppfyllda.

9.1.1 Stabilitet

Stabilitet innebär att man undersöker huruvida ett mått är tillräckligt stabilt under tid, detta för att se om ett resultat gällande ett specifikt urval inte fluktuerar över tid. Det innebär alltså att om vi upprepar en studie, så ska det inte uppstå någon markant skillnad i resultatet (Bryman & Bell, 2017, s. 174). Ett sätt för att bedöma stabiliteten av ett mått är att genomföra ett så kallat “test-retest”, vilket innebär att man mäter korrelationen mellan de förklarande variablerna, detta genom att låta deltagarna få upprepa samma test vid två olika tillfällen. Stabiliteten i denna studie förmodas vara hög, vilket innebär att vid upprepade test så skulle resultatet bli detsamma. Detta eftersom denna studie använder sig av historiska, statiska data som är oföränderliga, men även eftersom vi saknar fysiska deltagare vilket innebär att det inte finns någon risk för subjektivitet i resultaten.

9.1.2 Intern Reliabilitet

Ett mått på hur väl olika aspekter av mätinstrument mäter samma sak på ett tillförlitligt vis. Om det existerar flera olika mätfaktorer i en undersökning som ämnar att besvara samma frågeställning, så kan den interna reliabiliteten beskrivas som förklaringsgraden för en enskild mätvariabel. För att mäta den interna reliabiliteten så kan man använda Cronbach’s Alfa för att beräkna korrelationen mellan olika förklarande variabler, där ett högt värde indikerar hög intern reliabilitet (Bryman & Bell, 2017, s. 175). Den interna reliabiliteten testas i denna studie genom att genomföra regressioner i Stata, där varje enskild oberoende variabels förklaringsgrad undersöks gentemot den beroende variabeln, som i detta fall är den riskjusterade avkastningen för varje enskild portfölj.

9.1.3 Interbedömarreliabilitet

Om det förekommer subjektiva bedömningar i en studie, där man exempelvis ska kategorisera, översätta eller tolka data och det förekommer olika observatörer, så finns det en risk att den subjektiva bedömningen inte nödvändigtvis överensstämmer. Detta kan vara aktuellt i scenarier där man exempelvis ska kategorisera svar i en enkät (Bryman & Bell, 2017, s. 174). Interbedömarreliabiliteten är av lägre relevans i denna studie, eftersom detta är en kvantitativ studie som inte innehåller några särskilda element där det finns risk för subjektivitet, vilket innebär att denna typ av problem inte kommer att förekomma i någon omfattande utsträckning.

9.2 Validitet

Validitet är ett sätt att bedöma huruvida det man mäter i en uppsats faktiskt mäter det som studien ämnar mäta. Validitet kan beskrivas som en bedömning av om de slutsatser som en undersökning genererar har ett samband eller inte (Bryman & Bell, 2017, s. 69). Det finns flera olika slag av validitet, varav de huvudsakliga är följande: begreppsvaliditet, intern validitet och extern validitet.

9.2.1 Begreppsvaliditet

Begreppsvaliditet, även kallat teoretisk validitet, innebär att man avser att bedöma huruvida ett mått är representativt för det valda begreppet. Denna typ av validitet förekommer

huvudsakligen i kvantitativa studier och är relaterad till reliabilitet, då i synnerhet om ett mått verkligen mäter det den avser att mäta, för att uppnå hög begreppsvaliditet så måste man utgå från att måttet är reliabelt (Bryman & Bell, 2017, s. 69). För att säkerställa att denna studie har hög begreppsvaliditet så är de definierade variablerna representativa, objektiva och innehar relevans, detta då de antas ha hög förklaringsgrad och innehar ett starkt stöd från tidigare forskning. Dock innehar inte samtliga variabel lika hög förklaringsgrad, för att kunna bedöma vilka variabler som innehar högst förklaringsgrad så kommer regressioner som testar deras förklaringsgrad genomföras.

9.2.2 Intern Validitet

Den interna validiteten undersöker huruvida mätinstrumenten verkligen mäter vad de avser att mäta på ett korrekt och tillförlitligt vis, den interna validiteten beskrivs som det kausala förhållandet mellan de beroende- och oberoende variablerna. (Bryman & Bell, 2017, s. 69). Att inneha hög intern validitet innebär att det förklarande sambandet mellan de beroende- och oberoende variablerna har ett starkt kausalt samband. Att uppnå hög intern validitet i denna studie är av relevans, detta avser vi att uppnå genom att studera vilka förklarande samband som finns variablerna emellan. Vi ämnar att med vår mätning ge en så korrekt bild av det vi önskar mäta. Det är en förutsättning för oss för att kunna leverera resultat och slutsatser till läsaren på ett korrekt sätt där påståendena har sin grund i en väl genomförd mätning av det av det vi ämnar undersöka. Genom att använda oss av relevanta mätinstrument, data och metoder så avser vi att uppnå hög validitet.

9.2.3 Extern Validitet

Den externa validiteten undersöker huruvida resultaten kan antas vara generaliserbara, alltså om resultaten kan användas för att kunna dra slutsatser i andra, relaterade forskningsmiljöer med en likvärdig frågeställning (Bryman & Bell, 2017, s. 69). Man kan tolka detta som att extern validitet motsvarar begreppet generaliserbarhet, alltså att resultatet från en given studie kan användas för att dra allmänna slutsatser om liknande forskningsmiljöer. Denna studie avser att uppnå hög extern validitet genom att ha ett representativt urval, tillförlitliga mätmetoder, relevanta ekonomiska modeller och en tillräckligt omfattande tidsperiod. Genom att inkludera dessa faktorer i vår studie ämnar vi att uppnå hög extern validitet, vilket innebär att resultatet kan antas vara generaliserbart för liknande forskningsmiljöer.

Dock finns det några faktorer som kan påverka den externa validiteten för denna studie. Studiens fokus på svenska storbolag gör att det kan bli en svårighet att dra slutsatser kring aktierekommendationer av mindre bolag på Stockholmsbörsen som exempelvis återfinns på listorna Small Cap, Mid Cap och Aktietorget. Däremot så skulle man kunna anta att resultatet

kan vara generaliserbart för Large Cap även under andra tidsperioder, detta då tidsperioden är signifikant nog att inkludera mer data än eventuella avvikelser som skulle kunnat ha uppstått vid exempelvis en mätperiod på ett år. Huruvida studiens resultat är generaliserbart för aktiemarknader i andra länder är svårt att uttala sig om. Ett “storbolag” i Sverige behöver nödvändigtvis inte ses som ett lika stort bolag i exempelvis USA där man definierar det olika. Dock finner vi omfattande stöd för vår argumentation i forskning som är gjord i utlandet, i synnerhet från USA. Resultatet från denna studie är generaliserbart givet den valda strukturen för portföljbildning samt övriga förutsättningar. Exempelvis valdes en rekommendationsgrad på 60% som minimum för att en aktie ska kvalificera sig in en av de tre portföljerna. En annan rekommendationsgrad hade möjligtvis genererat ett annat utfall.