Örebro universitet Handelshögskolan
Kurs: Företagsekonomi, C-uppsats Handledare: Karin Seger
Examinator: Stig Andersson VT-2013 Sabina Eliasson 880715 Robert Hedin 870117 Kim Wisting 890316
Finansiella rapporters
påverkan på aktiekursen
- Ett bidrag till debatten om slopandet av
kvartalsrapporter på Stockholmsbörsen.
ORDLISTA
PMP Project Management Professional
CMR Capital Market Research
ERC Earnings Response Coefficient
EMH Efficient Market Hypothesis
L-Cap Large Cap (över en miljard euro i marknadsvärde)
S/M-Cap Small och Middle Cap (upp till en miljard euro i marknadsvärde)
UE Unexpected Earnings (oväntat resultat)
UR Unexpected Returns (oväntad avkastning)
OLS Ordinary Least Squares
SLR Simple Linear Regression
UERRM Unexpected Earnings Response Regression Model
PEAD Post-Earnings Announcement Drift
SME direkt Företag som arbetar med konsensusprognoser
OMX S30 Index över de 30 mest omsatta aktier på Stockholmsbörsen
ABSTRACT
This study is based on an ongoing debate regarding the Stockholm Stock Exchange, which centers around the possible abolition of quarterly reports. The purpose of this paper is to contribute to this debate by examining how the relationship between financial reports and stock price correlates. The study's methodological approach is based on the Capital Market Research frame-work in which an ERC model and an extended model are used to measure the relationship. Three hypotheses were formed to categorize the direction of the study, these categorizations treats the differences in impact between quarterly and annual reports on stock price, as well as differences in impact as a casual effect of company size and seasonal
sensitivity. The results of the study show that quarterly reports have a stronger impact on the share price than annual reports. Financial reports from smaller companies have greater impact on share price than financial reports from larger companies. The study also shows that there is a seasonality trend in the consumer industry's fourth quarter.
SAMMANFATTNING
Denna studie utgår från en debatt som pågår på Stockholmsbörsen som handlar om ett eventuellt slopande av kvartalsrapporter. Syftet med uppsatsen är att bidra till denna debatt genom att undersöka hur relationen mellan finansiella rapporter och aktiekursen samvarierar. Studiens metodologiska ansats utgår från Capital Market Research- ramverket där en ERC-modell samt en utvidgad ERC-modell används för att mäta relationen. Tre hypoteser bildades för kategorisera studiens inriktning, dessa behandlar skillnader i påverkan mellan kvartal- och årsrapporter på aktiekursen, företagsstorlek samt säsongskänslighet inom
konsumentbranschen. Undersökningen resulterade i att kvartalsrapporter påvisade starkare påverkan på aktiekursen gentemot årsrapporter. Mindre företags finansiella rapporter har större påverkan på aktiekursen än större företags. Vidare visar studien att det finns en trend inom konsumentbranschens fjärde kvartal.
INNEHÅLLSFÖRTECKNING
1. Inledning ... 1
1.1 Bakgrund ... 1
1.1.1 Debatten om slopandet av kvartalsrapporter ... 1
1.1.2 Finansiella rapporters påverkan på aktiemarknaden ... 3
1.2 Problemdiskussion ... 4 1.3 Syfte ... 5 1.3.1. Avgränsning ... 5 2. Teori ... 6 2.1 Aktiemarknaden ... 6 2.1.2 EMH ... 6
2.1.3 Den slumpmässiga aktiekursen ... 7
2.2 Capital market research och förväntningar ... 8
2.2.1 CMR ... 8
2.2.2 Den Finansiella informations betydelse ... 8
2.2.3 Den prognostiserade informatonens betydelse ... 9
2.2.4 ”Information transfer” ... 10
2.2.5 Företagsstorlekens påverkan på aktiekursen ... 11
2.3 Undersökningsmodeller inom CMR ... 12 2.3.1 ERC ... 12 2.3.2 Icke-linjär ERC ... 14 2.3.3 PEAD ... 15 2.4 Hypoteser ... 16 4. Metod ... 18 4.1 Beskrivning av data... 18 4.1.1 Finansiell rapporteringsdata ... 19 4.1.2 Finansiell aktiedata ... 19 4.2 Våra regressioner ... 20 4.3 Analytiska mått ... 21
4.4 Validitet, Reliabilitet och Genaraliserbarhet ... 22
4.5 Metodreflektion ... 23
4.6 Urvalsdokumentation av referenser ... 24
4.6.1 Identifiering av tidskrifter ... 25
5. Resultat ... 26
6. Analys ... 28
6.1 Finansiella rapporters betydelse på Stockholmsbörsen ... 28
6.3 Säsongberoende företags kvartalsrapporters påverkan på aktiekurs inom
konsumentbranschen ... 35
7. Slutsats ... 38
8. Förslag på vidare forskning ... 39
9. Referenslista ... 40 9.1 Artiklar ... 40 9.2 Litteratur ... 43 9.3 Digitala källor ... 44 Bilagor ... 45 Bilaga 1 ... 45 Bilaga 2 ... 46
1
1. INLEDNING
1.1 BAKGRUND
“Åtta av tio börsbolag vill slopa kvartalsrapporter” meddelar en undersökning av 100 representativa bolag på Stockholmsbörsen, av PMP marknadskonsult (www.SvD.se, 18 feb 2013). De senaste åren har en debatt pågått om vikten av kvartalsrapporters krav för noterade företag på Stockholmsbörsen. En av de ledande rösterna i debatten är
kommunikationskonsulten Johan Hallsenius, som menar att kravet på tre fullständiga
kvartalsrapporteringar ger ökad kursrörelse vilket hämmar börsbolagen samt den långsiktiga fokusen (www.resumè.se, 20 aug 2012). Många av aktieägarna och analytikerna på
aktiemarknaden motsätter sig detta och menar att kvartalsrapporter behövs för att hålla en effektiv aktiemarknad, där ett löpande informationsflöde är en central del för att skapa
effektivitet (www.di.se, 21 mar 2013). Al-Ajmi (2009) visar att informationen från finansiella rapporter utgör en stor del av den information som värdesätts högt bland aktörer på
marknaden, informationen behövs även för att individuella investerare ska kunna fatta rationella beslut på aktiemarknaden. Vidare visar han att aktörerna vill ha mer information i de redan existerande finansiella rapporterna. Till finansiella rapporter hör Kvartal-, halvår- och årsrapporter, dessa rapporter består av olika mycket mängd information och upplysningar kring företagens finansiella ställning. Sedan 1999 har det varit ett krav för företag på
Stockholmsbörsen att ge ut kvartalsrapporter, syftet med kravet är att kontinuerligt under året upprätthålla stabilitet på aktiemarknaden med all tillgänglig information om företaget och därmed eliminera informationschocker från årsredovisningen som kan komma att påverka aktiekursen oväntat mycket. (Malmqvist 1999 s.13). Argumenten för och emot ett eventuellt slopande av kvartalsrapporter är många. Flera stora aktörer har yttrat sig i ämnet och menar att kvartalsrapporteringen borde ses över.
1.1.1 DEBATTEN OM SLOPANDET AV KVARTALSRAPPORTER
Carl Norell, presschef på Stockholmsbörsen, menar att en bra balans behöver finnas mellan regeltvånget och den information som företagen släpper till allmänheten. I samband med att debatten växer, har Stockholmsbörsen tvingats till att försöka finna lösningar där både
investerare och börsbolagens behov blir tillfredställda. (www.Svd.se, Cervenka, 13 feb 2013) Investors VD, Börje Ekholm, menar att kvartalsrapporteringen bör ses över då “Alla blir bara nervösa och funderar på vad man ska säga så att kursen inte plötsligt går ner med 10
2 procent”. (www.Svd.se, Hugo,13 feb 2013) Detta stärker antagandet Tehrani et al (2013) framför om att finansiella rapporter har en stor påverkan på aktiekursen. Att aktiekursen påverkas i den mån som den gör anser många blir problematiskt för att bolagens centrala verksamhet blir drabbad. Pressen på företag att meddela kvartalsrapporter med positiv information medför att företag stressar fram sina resultat i kvartalsrapporterna och därmed kan den långsiktiga vinsten komma till skada. Ett exempel på detta är när ett företag sluter avtal med rabatterade priser för att kunna sluta fler nya kontrakt snabbare, än vad avtalstiden normalt skulle vara, för att kunna inkludera avtalet i rapporten. Syftet med rabatterna är att kvartalsrapporten ska visa starkare resultat för den aktuella perioden. Vad rabatterna istället gör är att minska eventuella vinster som skulle ha drivits in om avtalet inte skyndats på genom en lockelse i form av rabatter. Dessa rabatter är en av faktorerna till att debatten existerar, kvartalsrapporterna hämmar och medför att företagens kärnverksamhet blir drabbat då
helhetsbilden och den långsiktiga planeringen mister fokus. (www.Svd.se, Hugo,13 feb 2013)
Ytterligare inlägg i debatten kommer från H&Ms VD, Karl-Johan Persson, som argumenterar att halvårsrapportering skulle passa börsnoterade företag bättre då det minskar pressen att prestera bra under varje kvartal på året. Halvårsrapporter skulle kunna minska svängningarna som kan uppkomma från kvartal till kvartal. H&M är ett säsongsberoende företag som därmed påverkas av externa faktorer, vilket kan leda till att en säsong blir mer lidande än en annan. Om kvartalsrapporter slopas och endast halvårsrapporter finns kvar, skulle det för ett företag i exempelvis konsumentbranschen medföra att minskad försäljning ett kvartal
kompenseras av försäljningen för ett annat. H&M påpekar även att i investeringsintensiva perioder blir rapporter lite sämre och det skapar negativa rubriker.(www.Svd.se, Cervenka, 13 feb 2013) Jonas Olavi, aktiestrateg på Nordea, motsäger H&Ms argument och menar att halvårsrapporteringar kan skapa väldigt stora svängningar på börsen vid de tillfällen då den finansiella rapportern släpps och ett större tidspann mellan rapporterna kan leda till ett minskat intresse för aktier i helhet som i sin tur kan skada aktiemarknaden. Halvårsrapporter kan skapa en försenad effekt på aktiekursen, då information om en förändring inom företagets verksamhet (antingen positiv eller negativ) dröjer en längre tid innan den når marknaden och det upplevs svårare att veta hur företaget faktiskt mår. (www.Svd.se, Hugo, 13 feb 2013)
I PMPs undersökning menar bolagen att om kvartalsrapporter slopas kommer långsiktigheten att blir mer framträdande samt att marginalerna för bolagens affärer kommer att öka då kraven på goda resultat inte blir framtvingade. (www.SvD.se, 18 feb 2013) Många aktörer på
3 aktiemarknaden anser att halvårsrapporter helt bör ersätta kvartalsrapporteringen för att
kvalitetssäkra sifferunderlagen och ge en bättre och mer rättvis bild av bolagens finansiella ställning. Det som blir problematiskt om kravet på kvartalsrapporter tas ur bruk är att den information som investerare behöver minimeras, enligt forskning av bland annat Tehrani et al (2013), Chen et al (2005) och Hotchkiss et al (2003). De menar att rapporteringen från
företagens redovisning orsakar att aktien och marknaden påverkas av den ständiga
informationsströmning som företagen förser marknaden med. Kvartals- samt årsrapporters offentliggörande medför att aktien hos de berörda företagen påverkas i relation till det resultat och den information bolagen presenterar. Ett tydligt samband mellan finansiella rapporter och aktiekursen är identifierbart enligt forskning av Brown (1994). Han menar även att
information om resultatet är den främsta anledningen till att finansiella rapporter finns eftersom aktieägarna främst efterfrågar information om resultatet.
1.1.2 FINANSIELLA RAPPORTERS PÅVERKAN PÅ AKTIEMARKNADEN
Samtidigt som kravet på kvartalsrapporter återfinns på börsen och enligt många hämmar noteringsviljan hos företag, finns en del effekter som är viktiga vid en ständigt levande marknad. Informationsflödet som de börsnoterade företagen ger ut visar investerare och aktiemarknaden hur bolagets ställning på marknaden ser ut. Vid en tätare informationsström bildas starkare förtroende för börsen då bolagen går att följa. Förespråkare för
kvartalsrapportering menar att när marknaden får tätare information blir ryktesspridning och insiderinformation inte lika avgörande vilket skulle kunna bli en följd om kvartalsrapporter slopas. (www.di.se 21 mars 2013) Fama (1970) menar att marknaden blir mer effektiv med en ständig informationsströmning. En effektiv aktiemarknad definieras vara en marknad som snabbt anpassar och relaterar aktiekursen till det informationsflöde som finns och ny
information integreras till den som redan finns ute på marknaden. Om kvartalsrapporter slopas skulle informationsströmningen minska vilket skulle kunna skada börsen och dess
trovärdighet.
Mycket information och många studier finns om hur finansiella rapporter påverkar aktiekursen för ett företag. Studiernas metodologi skiljer sig åt med avseende på vilka tidsaspekter som blir centrala, vilka nyckeltal som undersöks samt vilken typ av finansiell rapportering som används. Metodologierna kan delas in i två olika områden, Behavioural Research och Capital Market Research (CMR). Behavioural Research förklarar påverkan av information på beslut som tas på en individuell nivå med utgångspunkt i ett kvalitativt
4 angreppsätt. Vidare förklarar CMR påverkan på aktiekursen med hjälp av en mer kvantitativ ansats. (Deegan och Unerman 2006 s 375-408) Flera studier inom CMR behandlar
förhållandet mellan finansiella rapporter, aktiekurs och avkastning på en aktie. En röd tråd genom tidigare studier inom ämnet visar på ett centralt antagande, nämligen att
aktiemarknaden är effektiv. Anledningen till att antagandet är viktigt för redovisningens påverkan på de finansiella marknaderna är att det rättfärdigar rörelsemönster i aktiekurser skapad av information från redovisade resultat. (Tehrani et al 2013, Chen et al 2005, Hotchkiss et al 2003, Chambers et al 2004, Deegan och Unerman 2006 s 375-408)
Debatten kring att kvartalsrapporter bör slopas är pågående och Stockholmsbörsen har till och med tagit fram ett förslag om att kravet att redovisa kvartalsrapporter ska tas bort,
Aktiemarknadsbolagens förening innehar en remiss om förslaget. Anders Nyrén (Ordförande för Aktiemarknadsbolagens förening) säger att om kvartalsrapporteringen blir frivillig
kommer det främst att påverka små och medelstora företag på marknaden. (www.di.se, 18 oct 2007)
1.2 PROBLEMDISKUSSION
Diskussionen om slopandet väcker vissa tankar om huruvida kvartalsrapporters påverkan på aktiekursen verkligen ger en bild av en effektiv marknad jämfört med om företag enbart redovisade genom års- eller halvårsrapporter. Den stora frågan när det gäller aktiekurs och finansiella rapporter är hur mycket av informationen i dessa rapporter som verkligen
avspeglas i aktiekursen. Tidigare studier har undersökt detta förhållande på en rad olika sätt, olika finansiella rapporters varierande påverkan, jämförelse mellan marknader och
effektivitetsgraden. (Tehrani et al 2013, Chen et al 2005, Hotchkiss et al 2003, Chambers et al 2004, Brown 1994, Skinner 1997) Ingen studie har hittats som undersöker skillnader av olika finansiella rapporters påverkan på samma marknad, exempelvis Stockholmsbörsen.
Den nuvarande debatten som pågår mellan analytiker/investerare och börsbolagens representanter gör att det blir intressant att undersöka förhållandet mellan års- och kvartalsrapporters påverkan för aktiekurser på Stockholmsbörsen. Denna studie ämnar därmed studera årsrapporter och kvartalsrapporter och inte årsredovisningar, eftersom resulatatet från de aktuella perioderna först offentligörs i de finansiella rapporterna. Att kvartalsrapporter hämmar den långsiktiga verksamheten och att den kan vara missvisande under investeringsintensiva perioder är bland de starkaste argumenten mot
5 tätare informationsflöde och därmed stabiliseras aktiekurserna. Nästa stora fråga blir om aktiemarknaden idag verkligen reflekterar information från kvartalsrapporter på ett rättvisande sätt. Debatten leder oss vidare till om informationen från kvartalsrapporter, i form av tätare informationsströmmar, reflekterar fluktuationer i aktiekursen bättre än informationen från årsrapporter.
1.3 SYFTE
Syftet med denna uppsats att studera i vilken grad finansiella rapporter påverkar aktiekursen och om tätare rapportering i form av kvartalsrapporter visar en starkare påverkan än
årsrapporter. Studien breddas genom att undersöka om ett företags storlek har en inverkan på hur aktiekursen påverkas av oväntat resultat i finansiella rapporter samt att se om
säsongsberoende företags aktiekurs påvisar säsongskänslighet i ett visst kvartal. Vidare är att med hjälp av resulataten av studien bidra till debatten om kravet på kvartalsrapporter på Stockholmsbörsen.
1.3.1. AVGRÄNSNING
Vi har avgränsat undersökningen till endast kvartals- och årsrapporter från företag som är noterade på stockholmsbörsen, då data från halvårsrapporter inte alltid finns tillgängligt för dessa. Avgränsning sker även för undersökningsmetodologi och innebär att vi håller oss inom Capital Market Research- ramverket, där ERC-modellen samt en utvidgad version av denna är våra analysmodeller.
6
2. TEORI
2.1 AKTIEMARKNADEN
2.1.2 EMH
Effektiva Marknads Hypotesen (EMH) baseras på teorin om att priset på en aktie reflekterar all tillgänglig information på marknaden och därmed bör informationen som blir tillgänglig när ett företag släpper sina finansiella rapporter snabbt brytas ned och inkorporeras i
aktiekursen. EMH är en investeringsteori som utvecklades av Fama (1970) som går ut på att se om en marknad är “informationseffektiv”, det vill säga att den befintliga aktiekursen effektivt reflekterar all relevant information som rör företaget. Det i sin tur leder till att ingen aktör kan överträffa marknaden och tjäna pengar utöver det avkastningskrav som alla aktörer på marknaden kräver.
Det finns tre olika versioner av EMH, “weak”, “semi-strong” och “strong” som kan testas för en marknad. “Weak”-versionen testar om aktiekursen är ett resultat av all publik information som finns tillgänglig. “Semi-strong”-versionen är en påbyggnad som även testar om all ny information direkt reflekteras i aktiekursen. “Strong”-versionen testar dessutom att även dold och “insider” information reflekteras i aktiekursen. Teorin att all information representeras i aktiekursen är svår att bevisa eftersom aktiemarknaden är en konkurrerande marknad. Om positiv information släpps om ett företag drivs aktiekursen upp på grund av att konkurrensen att tjäna pengar på den ökar. Den ökande efterfrågan på aktien avtar när kursen stiger och efterhand slutar även marknadsvärdet på aktien att stiga. Därav syns det att den nya positiva informationen om företaget har inkorporerats i aktiekursen. När prisökningen stabiliserats sägs aktien reflektera all tillgänglig information på marknaden. Aktiemarknaden är uppbyggd på antaganden om att marknaden befinner sig i en ”semi-strong” miljö. (Berk och DeMarzo 2011 s 274-277) Anledningen till varför aktiemarknaden grundar sig på ”semi-strong” antaganden beror på konkurrensen. På grund av att investerare är villiga att riskera pengar på aktier, är de även villiga att spendera pengar på analyser av information för att minimera risken. (Grossman och Stiglitz 1980)
Brown (1970) genomförde en studie där han jämförde aktiemarknaden i USA med aktiemarknaden i Australien och upptäckte att regler på börsen har ett stort inflytande för påverkan av finansiella rapporter. Dock innefattade undersökningen bara data från
7 årsrapporter eftersom de var jämförbara mellan länderna. Den australiensiska aktiemarknaden har endast krav på halvårsrapporter och deras aktiekurser var långsammare att anpassa sig till ny information samt att förhållandet mellan finansiella rapporters påverkan på kursen
resulterade i kraftigare fluktuationer på aktiekurserna till skillnad från aktiemarknaden i USA som har kvartalsrapporteringskrav. (Deegan och Unerman 2006 s 375-408)
2.1.3 DEN SLUMPMÄSSIGA AKTIEKURSEN
Kendall (1953) var bland de första att försöka analysera och undersöka om det går att förutse ett framtida värde på en aktie. Hans hypotes om att använda tidserieanalys för att upptäcka ett mönster i prisutvecklingen som skulle kunna förutse hur priset utvecklades, var tvungen att förkastas. Timmerman och Granger (2004) visade i sin studie att mycket kortsiktiga och trendoberoende prognoser går att hitta men att de snabbt blir exploaterade av de mest
uppmärksamma aktörerna på marknaden. De är även mycket dyra och tidskrävande att finna, vilket gör att aktiekurserna på marknaden överlag har en tendens att utvecklas slumpmässigt. Random Walk Hypothesis är en välbeprövad hypotes som innebär att aktiekursen följer ett slumpmässigt mönster vilket leder till att det inte går att förutsäga. Det motsäger antagandet att analytiker sägs kunna till viss del förutsäga att den framtida aktiekursen följer ett mönster som kan urskiljas ur tidigare rörelser för aktiekursen. (Fama 1965, Cootner 1964, Granger och Morgenstern 1963, Granger et al 1964). Anledningen till att Kendall (1953) inte kunde
prognostisera framtida aktiekurser är att prognoser om den framtida aktiekursen redan reflekteras i dagens aktiekurs, enligt EMH. Det kommer sig av att utbudet på aktier
(innehavare som vill sälja) och efterfrågan (investerare som vill köpa) möts vid en prisnivå som reflekterar all information tillgänglig om aktien. Om prognoser för ett högre framtida värde på en aktie finns tillgängliga skulle utbudet minska eftersom ingen vill sälja
innehavande aktie och efterfrågan skulle skjuta i höjden för att alla vill dra fördel av den framtida vinsten. Därav skulle kursen stiga redan innan prognosen om framtiden inträffar. Viktigt att komma ihåg är att det slumpmässiga priset inte ska förvirras med irrationella prisnivåer. Om kursen utvecklas rationellt är det bara ny information som kan skapa en kursförändring. Random Walk Hypothesis grundas då på att aktiekursen reflekterar all
tillgänglig information på marknaden således är prognoser om framtiden redan inkorporerade i den nuvarande aktiekursen. (Bodie et al 2011 s 372-381)
8 2.2 CAPITAL MARKET RESEARCH OCH FÖRVÄNTNINGAR
2.2.1 CMR
Capital Market Research (CMR) undersöker redovisningens finansiella rapporter och annan finansiell informations påverkan på aktiemarknaden. Grunden till CMR är relationen mellan finansiell information och aktiekurser eller aktieavkastning. Genom att undersöka relationen mellan dessa kan reaktionen från investerare spåras eftersom deras transaktioner reflekteras i relationen. På det viset kan aktörers (i form av investerare) agerande dokumenteras i relation till en viss typ av finansiell information och i vilken grad informationen påverkar dessa. Slutsatser som dras av undersökningen bidrar till att bedöma relevansen av alternativ till redovisnings- och rapporteringsutlämnanden. CMR utgår oftast från någon form av statistisk undersökning med ett stort antal företag under en längre tidsperiod. Datamaterialet fångar upp det aggregerade beteendet av aktörer på grund av ny information på aktiemarknaden. CMR utgår från antagandet om att marknaden befinner sig i ett ”semi-strong” format. Antagandet är betydande eftersom det annars blir mycket svårt att länka aktiekursrörelserna till händelsen av att ny information blir tillgänglig. (Deegan och Unerman 2006 s 375-408, Brown 1994)
2.2.2 DEN FINANSIELLA INFORMATIONS BETYDELSE
Det antas att ny information som blir tillgänglig inkorporeras direkt i aktiekursen, enligt ”semi-strong” effektiv marknadsform, genom aktörers beteende på marknaden. Förändringen som faktiskt sker i aktiekursen anses vara en indikation på att antagandet stämmer. Enligt en av flera modeller inom modern finansteori kan aktiekursen delvis förklaras som summan av alla diskonterade framtida kassaflöden från utdelningar. Utdelningar är en funktion av ett företags redovisade resultat och således förväntningar om dessa. Detta förklarar kopplingen och därmed förändringen som ny finansiell information skapar på aktiekursen. Förenklat kan kopplingen mellan resultat och aktiekurs förklaras genom följande modell, där förväntade framtida värden diskonteras. (Deegan och Unerman 2006 s 375-408, Berk och DeMarzo 2011 s 256-257) Det ska poängteras att syftet med denna illustration endast är att visa kopplingen mellan resultat och aktiekurs.
9 ( ) ( ) ∑ ( ) P0 är aktiekursen idag.
Utdn är framtida utdelningar baserade på förväntningar.
re är kalkylräntan.
Som modellerna visar är förväntat resultat en viktig del i utformandet av aktiekursen. Förväntningar om framtiden revideras hela tiden således är aktiekursen aldrig konstant. Shiller (1981) genomförde en undersökning för att studera om aktiekursen enbart påverkas av förväntad framtida utdelning och om den förväntade framtida utdelningen då kan tillskrivas de fluktuationer som aktien genomgår på börsen. Han kom fram till att så inte var fallet utan att det även finns andra faktorer på marknaden som påverkar en akties volatilitet (risken på marknaden). De faktorer som påverkar volatiliteten för aktiekurser på hela marknaden (eller delar av den) brukar kallas för den systematiska risken eller marknadsrisk. Exempel på dessa faktorer kan vara inflationstakten, arbetslösheten, konsumtionsnivåer och investerares
förtroende för företag. (Deegan och Unerman 2006 s 375-408, Shiller 1981)
2.2.3 DEN PROGNOSTISERADE INFORMATONENS BETYDELSE
Det förväntade resultatet är en av alla prognoser som analytiker genererar. Analytikerna baserar dessa prognoser främst på historiska resultat som företaget har men även andra faktorer spelar in. Uppmärksamhet i media, rapporter från andra analytiker, företagsbesök, statistik av produktionen och marknadsundersökningar är några av de andra faktorer som får en betydande roll när prognoser om framtida resultat görs. Det har även bevisats att prognoser om ett företags resultat i sig har en påverkan på aktiekursen när prognosen släpps. En prognos för framtida resultat anses vara ny information på marknaden som ger en förnyad uppfattning om företagets finansiella ställning. Enligt EMH inkorporeras all ny information i aktiekursen således påverkas ett företags aktiekurs av vad analytiker och investerare förväntar sig att resultatet blir(Imhoff och Lobo 1984, Penman 1980). Enligt Skinner (1997) är prognoser ett effektivt sätt att förmedla ny information till marknaden då prognoserna oftast kommer i en ständig kontinuerlig ström. Det leder till ett antagande om att aktiekursen dagen innan finansiella rapporter släpps innehåller prognoser om framtiden. När rapporten sedan släpps
10 och en eventuell avvikelse uppstår mellan en prognos och det faktiska resultatet reflekteras det direkt i aktiekursen, då avvikelsen består av helt ny information för marknaden.
Prognosernas praktiska betydelse när en finansiell rapport släpps är att de skapar en mätbar avvikelse som kan ses som ny information på marknaden.
Miller och Sedor (2011) undersöker om analytiker som ger ut prognoser för ett företags resultat influeras av nuvarande aktiekurs. Genom en experimentell ansats visar de att analytiker avsiktligt eller oavsiktligt influeras av dagens aktiekurs för att ge en prognos på företags resultat, oftare när det är stor osäkerhet kring resultatet och när deras egen prognos skiljer sig från andras prognoser. Detta gör att själva uppgiften för prognosanalytiker till viss del går förlorad eftersom analytikerna i fråga redan har inkorporerat den nuvarande
aktiekursen i prognosen.
2.2.4 ”INFORMATION TRANSFER”
Foster (1981) undersökte om finansiell information från årsrapporter som släpps av ett företag har en påverkan på aktiekurser för andra företag i samma bransch. Han kom fram till att det fanns ett signifikant samband, detta samband brukar kallas för Information transfer. Det innebär att ny information från ett företag som är först med att släppa sin finansiella rapport påverkar andra företags aktiekurser inom samma bransch. Information transfers-fenomenet minskar det oväntade resultatet för andra företag inom samma bransch eftersom nya
prognoser utfärdas som är anpassade efter informationen från det första företaget inom
branschen att släppa den finansiella rapporten. Anpassningen sker endast om reaktionen av ny information kan relateras till faktorer som påverkar företags villkor eller marknadsskicket som alla i branschen påverkas av. Ny information på marknaden för ett företag har visats ha en relativ omedelbar påverkan. Redan samma dag som ett företag släpper sin finansiella rapport kan påverkan på aktiekurser ses för flera företag som är verksamma i samma bransch, detta har påvisats stämma både för positiv och negativ information. Påverkan minskar allt eftersom fler företag släpper sina finansiella rapporter. Det gör att när det sista företaget i branschen släpper sin finansiella rapport är prognoserna på marknaden anpassade efter alla tidigare släppta rapporter och blir oftast mer exakta medan oväntat resultat tenderar att bli mindre. (Firth 1976, Clinch och Sinclair 1987)
Information transfer stämmer även för prognoser, då en prognos för ett företags framtida resultat påverkar de andra företagens prognoser. Dessa prognoser (som tidigare nämnts) påverkar aktiekurserna för företagen inom samma bransch. En viktig sak att ha i åtanke när
11 marknadens reaktion studeras är att många andra faktorer förutom prognoser påverkar
aktiemarknaden under samma tidpunkt (Baginski 1987).
2.2.5 FÖRETAGSSTORLEKENS PÅVERKAN PÅ AKTIEKURSEN
Chan et al (2005) undersökte betydelsen av flera olika företagsstorlekar på den australiensiska marknaden. De undersökte skillnaden i styrkan på förhållandet finansiell
rapportering/aktiekurs inom fyra olika segment, Large-, Middle-, Small- och Micro-Cap. De kom fram till att företag inom Large-Cap segmentet reagerade signifikant mer positivt till ny information i form av finansiella rapporter än de övriga segmenten efter 21 dagar men fann inget samband efter 3 dagar. De menar att påverkan på aktiekursen minskar för mindre företag då dessa är aktiva på en aktiemarknad som inte är lika effektiv som den marknadsmiljö som präglar de större företagen. Ball och Shivakumar (2008) hittade i sin studie där de undersöker skillnaden mellan ett företags förväntade resultat från en period till en annan och aktiepriset före och efter att den finansiella rapporten släppts. Undersökningen visade att det fanns ett samband mellan årsrapportens tillförsel av ny information och aktiepriset, när de senare använde sig av olika kontrollvariabler för att verifiera sina resultat kom de fram till att
kontrollvariabeln företagsstorlek inte hade en signifikant påverkan för resultatet. Deras studie genomfördes på den brittiska aktiemarknaden till skillnad Chan et al(2005) som genomförde sina studier om företagsstorlekens betydelse på den australiensiska marknaden.
Dessa studier motsätts till viss del av Freeman (1987) och Collins et al (1987) som i sina studier testar The Differential Information Hypothesis på den amerikanska aktiemarknaden och såg bevis på att hypotesen stämde. Enligt The Differential Information Hypothesis, utarbetad av Atiase (1985), är aktiekurser för större företag mer exakta än aktiekurser för mindre företag. Hypotesen grundar sig i att intressenter på marknaden endast efterfrågar information som leder till en eventuell vinst. Freeman (1987) förklarar detta genom att beskriva precisionen i aktiekursen som en produkt av incitamentet att skaffa information. Ett större företag lockar till sig fler intressenter som är villiga att betala för att få information, vilket resulterar i att aktiekursen ger en mer representativ bild av företagets ställning. Det innebär att påverkan av ny information från finansiella rapporter på aktiekursen för större företag blir mindre, då aktiekursen reflekterar mer information runt omkring den oväntade informationen i rapporten. Relationen mellan aktiekurs och finansiella rapporter blir då en negativ funktion av marknadsvärdet för företaget, det vill säga ett högre marknadsvärde minskar relationen mellan aktiekurs och finansiella rapporter.
12 2.3 UNDERSÖKNINGSMODELLER INOM CMR
2.3.1 ERC
En av de mest använda och utbredda modellerna inom CMR för att utvärdera förhållandet mellan finansiell rapportering och aktiekursen är Earnings Response Coefficent (ERC). Modellen har applicerats i relation till många olika typer av finansiella rapporter. ERC mäter relationen mellan oväntat resultat och oväntad avkastning. Många studier av modellen har visat att denna relation inte är ett 1-till-1 förhållande utan studierna påvisar ett förhållande med ett beta runt 0.1 till 0.15 (Beaver et al 1980) Förhållandet varierar dock från
undersökning till undersökning och beror på om förändringen förväntas vara permanent eller inte. Permanenta förändringar påverkar den framtida utdelningen och den framtida
utdelningen påverkar framtida kassaflöden för aktieägarna som i sin tur förändrar värderingen av företaget. Förväntas det oväntade re sultatet vara tillfälligt blir påverkan på aktiekursen temporär eller i vissa fall ignoreras den helt av aktiemarknaden. Det medför att förhållandet mellan oväntat resultat och oväntad avkastning inte blir 1-till-1 utan beror på förväntningar.
(Easton och Zmijewski 1989, Deegan och Unerman 2006 s 375-408)
Opong (1996) använde sig av modellen för att undersöka kursutvecklingen på både timmar och dagar efter att en årsrapport släppts. Chambers et al (2004) använde sig även de av ERC-modellen i sin studie av årsrapporter och kom fram till att det finns ett signifikant positivt samband mellan ERC och den totala risken på marknaden. Hotchkiss et al (2003) använde ERC för att undersöka om ett företags sammansättning av aktieägare har påverkan för hur stor volatilitet en aktiekurs har när en finansiell rapport släpps. De fokuserade på att titta på den procentuella delen av institutionellt ägande av en aktie och kom fram till att det finns ett samband mellan institutionellt ägande och volatiliteten på aktiekursen när finansiell
information släpps. De visade dessutom ett starkare samband för att volatiliteten är beroende av vilken karaktär institutionen har. Många studier har gjorts för att analysera olika områden inom förhållandet mellan aktiekurs och finansiell rapportering vilket påvisar ERC-modellens mångfald och anpassningsbarhet.
Genom en ERC-modell mäts påverkan av en oväntad förändring i nyckeltal från finansiella rapporter för en oväntad förändring av aktiekursen dagen efter att den finansiella rapporten gjorts publik. Modellen visar i vilken grad variabeln UE förklarar förändringen i UR. u är regressionens residual, förändringen i aktiekursen som är orelaterad till variabeln UE.
13
UR står för avvikelsen i procent mellan aktiekursen dagen innan och dagen efter att den finansiella rapporten
släppts.
β0 är en matematisk konstant.
β1 är riktningskoefficienten (betat). Parametern som mäter URs responsivitet till en förändring av UE.
UE står för avvikelsen i procent mellan prognosen för resultatet och det faktiska resultatet.
u är residualen eller ”error termen”.
Avvikelsen (UR) i aktiekursen beräknas på följande sätt då förväntningar om förändringar är inkorporerade i aktiekursen vid tidpunkt t-1.
UR (Unexpected Returns)står föravvikelsen i procent mellan aktiekursen dagen innan och dagen efter att den finansiella rapporten släppts.
Pt-1 är stängningskursen på aktien dagen innan den finansiella rapporten släpps.
Pt är stängningskusen på aktien dagen efter den finansiella rapporten släppts.
Avvikelsen (UE) i resultat beräknas på följande sätt, då förväntningar om resultatet i form av att prognoser framförs av analytiker på marknaden.
UE (Unexpected Earnings) står föravvikelsen i procent mellan prognosen för resultatet och det faktiska resultatet
Ep är det prognostiserade värdet av resultatet.
Ef är det faktiska utfallet av resultatet.
UE:s förhållande till UR mäts genom parametern β1 och den har gett namn till modellen
(Earnings Response Coefficent). För att kunna estimera β1 används en estimeringsmetod som
kallas OLS (Ordinary Least Squares). ERC är därmed en regression och således baseras den på samma antaganden. För att en regression ska anses vara pålitlig och kunna regressera signifikanta resultat måste vissa antaganden uppfyllas. Dessa antaganden brukar kallas för Gauss-Markov antaganden för enkel linjär regression (SLR 1-5) (Wooldridge 2009 s 47-53).
14
2.3.2 ICKE-LINJÄR ERC
ERC har fått kritik då värdet på β1 undervärderas enligt många forskare (Machuga 2000,
Subramayan 1996, Gao och Wang 2011). Machuga (2000) menar att detta beror på att när ERC estimeras finns det ett mätningsfelsbias i variabeln oväntat resultat. Hon använder sig av en metod som kallas Fullers Technique för att minska detta mätningsfel och kommer fram till att den metoden minskar mätningsfelsbiaset och därmed får ett högre värde på ERC än vad tidigare forsknings metod har identifierat. Det har också diskuterats om ERC-linjen verkligen ska vara linjär. Cheng et al (1992) testar en form av ERC, Unexpected Earning Response Regression Model (UERRM), för om de uppfyller kraven för en linjär regression. De kommer fram till att modellen inte helt uppfyller något av dessa krav, speciellt kravet att modellen är linjär. Freeman och Tse (1992) argumenterar för att ERC-linjen är icke-linjär. De kommer fram till ERC ger en rättvis bild om oväntat resultat understiger 5 % då de hävdar att ju närmare noll förändringen är, desto mer beror den på permanenta förändringar i resultatet. Över denna gräns börjar den bli mindre och mindre rättvis ju större de oväntade resultaten blir. Detta eftersom att de stora procenttalen beror på tillfälliga förändringar i resultatet och när den linjära modellen används blir ERC orättvist lågt. De hävdar att ERC-linjen är S-formad med avtagande takt i ändarna av S:et, när de använder en så kallad Arctan-modell. Till skillnad från sistnämnda forskare hävdar Subramayan (1996) att ERC är icke-linjär men att i ändarna av S:et är linjen negativt lutande istället för avtagande. Gao och Wang (2011) visar att ERC- linjen är icke-linjär när de testar den på empiriskt material. De använder sig av fem olika metoder för ERC-linjen och kommer fram till att de modellerna som påvisade bättre resultat än de övriga var icke-linjära. Förklaringsgraden för de olika modellerna skiljer sig åt, där den linjära ERC-modellen har lägst förklaringsgrad som ligger enligt tidigare forskning runt ca 3 %.
Förhållandet mellan aktiekurs och oväntade resultat från finansiella rapporter kan beskrivas som S-formad. (Freeman och Tse 1992, Gao och Wang 2011) Genom en utökad ERC -modell med exponentiella funktioner undersöks den oväntade förändringens påverkan på aktiekursen, med antagandet att relationen mellan variablerna är konkav då den förklarande variabeln är positiv och konvex då den förklarande variabeln är negativ. Genom att använda en andra- och tredjegrads ekvation kan utseendet av regressionslinjen anpassas för att skapa en
S-formatering som bättre representerar variablernas samvariation. Modellen används för att få en mer verklighetsbaserad bild av hur aktiemarknaden speglar oväntade förändringar.
15
UE står för avikelsen i procent mellan prognosen för resultatet och det faktiska resultatet.
UR står för avvikelsen i procent mellan aktiekursen dagen innan och dagen efter rapporten släppts.
2.3.3 PEAD
I ett antal studier av bland annat Bernard och Thomas (1989) Ball och Brown (1968) Foster et al (1984) har ett fenomen myntas fram som kallas Post-Earnings Announcement Drift
(PEAD). Teorin bygger på att abnormala avkastningar återfinns i veckorna efter att finansiella rapporter släppts. Abnormal avkastning, till skillnad från oväntad avkastning, mäter om en aktie är över- eller undervärderad på marknaden och det tar längre tid att upptäcka. PEAD visar att det finns bevis på att marknaden inte är helt effektiv utan att det tar tid för marknaden att ta till sig information och anpassa prissättningen enligt all tillgänglig information. Denna försening är det som kommit att kallas PEAD. (Bernard och Thomas 1989) Bernard och Thomas (1990) förklarar förseningen i prisanpassningen genom att förklara att marknaden misslyckas med att direkt revidera in informationen och anpassa aktiekursen därefter. Mätningar har gjorts på prisutvecklingen de efterkommande veckorna och månaderna. Abnormal avkastning är ett mått som är möjligt att mäta med data taget på vecko- eller månadsbasis. ERC- modellen använder istället den oväntade avkastningen och är en mer direkt metod eftersom den endast mäter effekten på aktiekursen i förhållande till ny tillgänglig information på marknaden. Om aktien är över- eller undervärderad spelar då ingen roll,
eftersom modellen endast söker relationen mellan oväntat resultat och oväntad aktieavkastning (Opong 1996).
16 2.4 HYPOTESER
För att besvara uppsatsen syfte har vi med hjälp av teorin och den bakomliggande debatten bildat tre hypoteser som presenteras nedan.
H1: Oväntat resultat från kvartalsrapporter förklarar oväntade förändringar i aktiekursen bättre än oväntat resultat från Årsrapporter.
Oväntat resultat från finansiell rapportering består av en avvikelse mellan det prognostiserade resultatet och det faktiska resultatet. Denna avvikelse är helt ny information för marknaden och bör därför inkorporeras direkt i aktiekursen. När den oväntade informationen inkorporeras i aktiekursen skapas en oväntad förändring i aktiekursen eftersom kursen efter rapporten och kursen före rapporten avviker från varandra. Enligt debatten som pågår är det många aktörer som vill slopa kvartalsrapporterna. De som förespråkar kvartalsrapporterna menar att en effektiv marknad fungerar bättre med ett tätare informationsflöde. Enligt EMH och teorier om effektiva marknader reflekterar aktiekursen ett företags finansiella ställning på marknaden tydligare och bättre om informationen är lättare att få tillgång till. Därav bildas vår hypotes att oväntat resultat från kvartalsrapporter förklarar aktiekursens fluktuationer bättre än
årsrapporter eftersom oväntat resultat från kvartalsrapporterna kommer i ett tätare
informationsflöde. Hypotesen modelleras nedan där styrkan i påverkan illustreras genom vikten på pilarna.
H2: Större företags aktiekurs blir mer påverkad av oväntat resultat från kvartals- och årsrapporter än mindre företags aktiekurs.
Studier om företagsstorlekens roll när förhållandet mellan aktiepris och finansiella rapporter tidigare har undersökts skiljer sig åt i olika studier. Collins et al (1987) och Freeman (1987) visar att information från finansiella rapporter är mer betydande för mindre företag än större företag. Chan et al(2005) menar att marknadsmiljön för mindre företag inte är lika effektiv som marknadsmiljön för större företag. Intressenterna på marknaden betalar dyra pengar för att få mer noggranna prognoser för större företag således finns det färre och mindre exakta prognoser för mindre företag. Om det då finns en avvikelse från prognosen tror vi att denna
17 avvikelse har en starkare påverkan för större företag än en lika stor avvikelse för mindre företag där prognoserna inte är lika noggranna. Vi baserar vår hypotes på Chan et al (2005), därav tror vi att större företags aktiekurs blir mer påverkad av oväntat resultat från kvartals- och årsrapporter än mindre företags aktiekurs. Hypotesen modelleras nedan där
företagsstorlek får en påverkande effekt på förhållandet mellan finansiella rapporter/aktiekurs, där tjockleken på pilarna visar vilket av segmenten som har den största påverkan på
relationen.
H3: En del kvartals oväntade resultat, i säsongsberoende företag, visar större påverkan på aktiekursen än andra kvartal inom branschen.
I debatten diskuteras det om att en del kvartal kan vara missvisande på grund av bland annat att företag är säsongsberoende. En del kvartal kan visa sämre resultat än andra oberoende av hur helhetsbilden av företagets finansiella situation ser ut. Om vissa kvartal är känsligare för att visa sämre resultat än andra tror vi att oväntade resultat från vissa kvartal visar en starkare påverkan på aktiekurser än andra kvartal. Därför bildar vi vår andra hypotes om att en del kvartals oväntade resultat har större påverkan på aktiekursen i säsongsberoende företag än andra kvartal inom branschen. Hypotesen modelleras nedan där säsongskänslighet inom en bransch får en påverkande effekt på förhållandet kvartalsrapporter/aktiekurs.
18
4. METOD
Genom att analysera oväntade resultat från kvartals- och årsrapporter ville vi kunna mäta påverkan på den oväntade aktiekursförändringen av att redovisningen blir publik och sedan jämföra dessa med varandra. Med oväntat resultat menas avvikelsen mellan det faktiska resultat som företag presenterar vid offentliggörandet av finansiella rapporter och det prognostiserade resultat, som framtagits av analytiker på aktiemarknaden.
Detta gjordes genom att testa hypoteser med hjälp av regressioner. Hypoteserna tydliggörs och analyseras med hjälp av modellskapande som har sin utgångspunkt i Luft och Shield (2003). I hypotes tre har vi avgränsat undersökningen om säsongskänslighet till
konsumentbranschen då företag inom denna bransch uttalat sig i debatten om att denna faktor anses vara relevant för aktieutvecklingen. Vi använde oss av ERC och även en utvidgad ERC-modell med exponentiella variabler. Vi valde att använda ERC eftersom den fångar upp direkta effekter till skillnad från PEAD. ERC är framtagen speciellt för att mäta relationen mellan finansiella rapporter och aktiekursen. Den utvidgade regressionen användes som ett komplement, då tidigare forskning hävdar att en icke-linjär regression ger en bättre bild av relationen mellan finansiella rapporter och aktiekursen. PEAD användes inte i vår
undersökning eftersom vi ville undersöka den direkta effekten. Detta gör att vi missar eventuell under- eller övervärdering av aktiekursen som PEAD skulle kunna fånga upp med tiden.
4.1 BESKRIVNING AV DATA
Vi valde att använda oss av tre år (2010, 2011 och 2012) för att fånga upp resultat från de tre senaste åren som omfattar den pågående debatten och är aktuella för marknaden idag. Dessa tre år ansåg vi gav oss tillräcklig många observationer för att dra slutsatser samt att
tillgängligheten av data begränsade vårt tidsurval. Vår data omfattar alla kvartal- och årsrapporter inom de tre åren. Företagen vars data vi använde oss av var 43 stycken
börsnoterade företag på Stockholmsbörsen (Bilaga 1) och hämtades från databasen affärsdata (www.ad.se). Vi utgick från OMX S30 listan som innehåller de 30 mest omsatta aktierna på Stockholmsbörsen inom Large Cap (L-Cap) segmentet (över en miljard euro i
marknadsvärde), vilka aktier som ingår i listan förändras ständigt på grund av varierande omsättning. Anledning till varför vi endast har 29 företag från OMX30 grundar sig i att prognoser inte fanns för alla företagen. Vi valde att använda oss av dessa företag eftersom många av dessa företag har representanter som varit delaktiga i debatten om kravet på
19 kvartalsrapportering samt att dessa är de mest omtalande i svensk media. Vi utökade med data från företag inom Small och Middle Cap (S/M-Cap) segmentet (upp till en miljard euro i marknadsvärde) för att få en mer rättvisande bild av börsen samt att kunna undersöka eventuella skillnader mellan L- och S/M- Cap. Vidare valdes nio företag ut från vårt urval som var kategoriserade inom konsumentbranschen på stockholmsbörsen. Syftet var att undersöka om det kunde finnas en säsongskänslighet inom branschen, de nio företagen återfinns både från L- Cap respektive S/M-Cap (Bilaga 1). Tillgången till finansiell rapporteringsdata i form av prognoser fanns i begränsad mängd således var vi tvungna att begränsa oss till dessa 43 företag.
4.1.1 FINANSIELL RAPPORTERINGSDATA
Redovisningsdata som utgör grunden för undersökningen kommer från SME
Direkt(www.direkt.se) och presenteras från databasen Affärsdata(www.ad.se). Vi använder oss av avvikelser mellan prognoser för företagens resultat före skatt och det faktiska
resultatet, uträknat i procentform. Denna avvikelse utgör det oväntade resultatet (UE).
Prognoserna är konsensusprognoser vilket innebär att de är ett viktat medelvärde av de prognoser som görs av analytiker på marknaden, vilka är framtagna av SME direkt. Dessa avser förväntningar för resultatet före skatt. I vissa fall är avvikelserna justerade för
differensen av jämförelsestörande poster mellan prognos och utfall. Vi valde resultatet före skatt eftersom vi anser att det ger en mer rättvisande bild av företagets finansiella medel då nettoresultatet inte reflekterar eventuella periodiseringar samt att SME direkt även använt sig av detta när de redovisat prognos och utfall. Brown (1994) menar även att resultatet är den viktigaste posten i finansiella rapporter för aktörer på marknaden. SME Direkt har även valt att redovisa sina avvikelser inom ett -1 till 1 intervall (därmed använde vi oss av samma metod i våra uträkningar). Vilket innebär att avvikelser över 100 % redovisas som 1 och tvärtom mindre än -100 % redovisas som -1.
4.1.2 FINANSIELL AKTIEDATA
Finansiell aktiedata är hämtad från Nasdaq OMX Nordic(www.nasdaqomxnordic.com 16 apr 2013). Vi använder oss av avvikelser mellan stängningskursen dagen innan och efter att den finansiella rapporten släpps. Vi använder oss av ett två dagars intervall eftersom information om vilket klockslag på dygnet som den finansiella rapporten släpps på är svår att få tag på samt att två dagars intervall är en vanlig metod vid CMR-undersökningar. Genom att använda
20 stängningskursen dagen efter släppandet av kvartal/årsrapporten kan vi fånga upp effekten av det oväntade resultatet även om rapporten släpptes efter att börsen stängts dagen innan. Avvikelsen står för den oförväntade aktieavkastningen (UR). Vi använde oss inte av prognoser när vi räknar ut avvikelser i aktieavkastningen eftersom det enligt EMH redan är inkorporerade i aktiekursen dagen innan den finansiella rapporten släpps
.
Då avvikelser från finansiella rapporter redovisades i procentform med ett värde på -1 till 1 använde vi samma metod även för aktiekursen för att jämförelsen skulle bli så korrekt som möjligt.4.2 VÅRA REGRESSIONER
För att undersöka om våra hypoteser stämde behövde vi dela in vår data i olika variabler. All data tillskrevs i vilket kvartal eller år de tillhörde samt vilken bransch, enligt indelning av Nasdaq. Därefter kunde vi gruppera variablerna och skapa olika variabler innehållande olika kvantiteter data. Våra oberoende variabler är det oväntade resultatet som sammanställts av SME Direkt och vår responsiva variabel är den oväntade aktiekursen tillhörande de datum då den finansiella rapporten släpptes. Vi använde oss av statistikprogrammet Stata/Ic 12.
Hypotes 1: Oväntat resultat från kvartalsrapporter förklarar oväntade förändringar i aktiekursen bättre än oväntat resultat från Årsrapporter.
För att undersöka vår första hypotes sammanställdes all data för L-Cap och S/M-Cap inom alla kvartal och år till en total variabel som regresserades i Stata mot den motsvarande totala responsiva variabeln. Likadan sammanställning gjordes för alla oväntade resultat för
årsrapporter för alla år och dessa regresserades mot motsvarande responsiva variabel. Dessa två regressioner blir då jämförbara med varandra. Vi konstruerade även ”Scatter plot”- diagram med tillhörande regressionslinje för att ge en översiktlig bild av datamaterialet. Den utvidgade ERC-regressionen med exponentiella variabler regresserades även för de två variablerna för att se om det fanns en skillnad i förklaringsgraden (R2). Data sammanställdes även med indelning efter var och en av de tre åren för att kontrollera om tidaspekten hade en påverkan.
Hypotes 2: Större företags aktiekurs blir mer påverkad av oväntat resultat från kvartals- och årsrapporter än mindre företags aktiekurs.
För att undersöka hypotesen delades data-materialet in efter tillhörande storlek. Alla L-Cap företag för kvartal blev en variabel, alla år för L-Cap blev en variabel, samt motsvarande
21 aktiedata delades in på samma sätt. (Bilaga 1) Två regressioner genomfördes för att undersöka förhållandet mellan dessa grupper av L-Cap företag. Alla S/M-Cap företag sammanställdes även de efter kvartal och år, och dessa regresserades. Dessa fyra regressioner blev då jämförda med varandra för att analysera om företagsstorlek är en påverkande faktor när förhållandet mellan aktiekurs och finansiella rapporter undersökdes. Även dessa variabler regresserades med exponentiella funktioner. Utöver detta användes de totala variablerna samt dummy-variabeln företagsstorlek för att kontrollera effekterna av företagsstolek på
förhållandet, med S/M-Cap som benchmark.
Hypotes 3: En del kvartals oväntade resultat, i säsongsberoende företag, visar större påverkan på aktiekursen än andra kvartal inom branschen.
För att undersöka hypotesen om vissa kvartal inom säsongsberoende företag har en större påverkan än andra valde vi ut en specifik bransch, nämligen konsumentbranschen. De nio företagen i vår undersökning representerar konsumentbranschen och antas vara
säsongsberoende i vår undersökning (Bilaga 1). Vi delade in all data för de företag som är verksamma inom konsumentbranschen och skapade variabler indelade efter kvartal 1, 2, 3 och 4 (Bilaga 1). Det för att se om något kvartal visade en starkare påverkan och förklaringsgrad än något annat kvartal. Vi skapade även variabler för vart och ett av de fyra kvartalen där företag från olika branscher medverkade och regresserade dessa för att kunna jämföra eventuella skillnader mellan företag inom samma bransch och alla företag oavsett
branschtillhörighet. Vi skapade även en total variabel för alla kvartal för var och ett av de tre åren och använde oss av dummy-variabler för att kontrollera om det finns säsongvariation. Vi använde oss av kvartal 1 som benchmark.
4.3 ANALYTISKA MÅTT
För att tolka och beskriva våra regressioner användes R2 som ett analytiskt mått. R2 är ett mått på hur väl resultatet av regressionen förklarar de olika variablernas samverkan, R2 brukar kallas för förklaringsgraden. Måttet mäter hur mycket av variansen i den responsiva variabeln som förklaras av variansen i den förklarande variabeln (Lovås 2006 sid 275-276). Vi har även valt att använda oss av korrelation utöver regressioner för att kunna jämföra samvariationen mellan variablerna och komplettera analysen. Eftersom vi använder oss av en
ERC-regression är β1 i regressionerna en viktig parameter att analysera. Det är β1 i regressionen
22 4.4 VALIDITET, RELIABILITET OCH GENARALISERBARHET
Vår validitet stärks av att vi följde tidigare forskning, där flera studier använt sig av liknande regressions-modeller (ERC) och samma tidsintervall. Vi vill mäta den kortsiktiga
förändringen i aktiekursen när en finansiell rapport släpps och det görs enligt tidigare forskningsmetodik av ERC, således är undersökning mycket valid i den aspekten (Bryman och Bell 2003, Sid 95-99). Vi valde att använda oss av en konsensusprognos från SME direkt eftersom vi anser att det är det bästa måttet på förväntade resultat, då det är det mest använda för svenska intressenter.
Vi anser att reliabiliteten i vår studie är hög, eftersom vi använder oss av sekundärdata från historiskt och offentligt material, vilket betyder att informationen redan finns och är fastlagen. Reliabiliteten stärks vidare med att vi noggrant beskriver våra regressioner, vilket gör att det är lätt att göra om vår studie således stärker det studiens replikerbarhet. Det enda problemet kan vara att få åtkomst till konsensusprognoserna, då tillgång till Affärsdata är centralt. (Bryman och Bell 2003 s 93-95, 102)
Det finns ca 300 företag på stockholmsbörsen således är vårt stickprov relativt stort i relation till populationen då vårt stickprov utgör ca 15 % av stockholmsbörsens bolag.
Undersökningens stickprov resulterade i 43 företag. Det företag som valdes ut som
undersökningens stickprov, gjordes utifrån tillgängligheten till konsensusprognoserna som hämtades från databasen Affärsdata. Urvalet är utifrån insamlingsmetoden klassat som ett bekvämlighetsurval vilket problematiserar en generalisering till populationen enligt Bryman och Bell (2003 s 124-126). Dock anser vi att vår studie kan generalisera resultatet då alla företag i vårt stickprov finns representerade på Stockholmsbörsen, vilket gör att vi kan dra slutsatser i relation till undersökningens population (Bryman och Bell 2006 s 125). Det finns dock en problematik i att alla företag på Stockholmsbörsen inte är prognostiserade av SME Direkt (vilket indikerar att alla företag inte har samma efterfrågan på marknaden) och att en stor del utav studiens företag kommer från de mest omsatta aktierna på Stockholmsbörsen. Vi anser ändå att med studiens stora stickprov och tydliga koppling till populationen kan säga något om Stockholmsbörsens aktiefluktuationer och dess påverkan.
23 4.5 METODREFLEKTION
Vi använde oss inte av ett slumpmässigt urval vilket gör att den statiska signifikansen inte kan fastställas. Dessutom är det då svårt att generalisera resultaten rent statistiskt, vi anser dock att studien kan generaliseras då stickprovet är stort och kan hänvisas till en specifik population. Vi påvisar den statistiska signifikansnivån då vi jämför mellan regressionerna för att ge en indikation på hur pålitliga resultaten är. I analysen har vi endast redovisat signifikansen då den ligger på 1 % nivån. Vikten i analysen fokuseras dock på den ekonomiska signifikansen. Den ekonomiska signifikansen syftar till att förklara betydelsen av ett estimat, som mäts av dess innebörd och storlek istället för dess statistiska signifikans. Den statistiska signifikansen beror enbart på storleken på ̂ medan den ekonomiska signifikansen beror på storleken och
innbörden av ̂ (Wooldridge 2011 s 135- 137).
I studien ställs endast finansiella rapporter i relation till aktiekursen, vilket är en av många faktorer som kan påverka aktiekursens nivå således kan värdena i våra resultat anses som låga men de överensstämmer med tidigare forskning. Dessutom kan annan information i form av bland annat vinstvarningar och bokslutskommunikéer störa våra resultat, dock läggs ingen vikt vid dessa informationskällor i denna studie.
I analysen används ”scatter plot” diagram för att visualisera alla observationer i
undersökningen. Trots att nollvärden finns med i diagramet som indikerar ett icke oväntat resultat, anser vi att ett diagram med alla värden är relevant. Eftersom vi har påpekat att andra faktorer förutom oväntat resultat påverkar aktiekursen och vi kan då ge mer förståelse för varför betavärderna för relationen mellan oväntat resultat och aktiekursen ser ut som den gör.
Vår sista hypotes som berör säsongsberoende är formulerad efter argument som härstammar från viktiga aktörer på Stockholmsbörsen. Hypotesen om säsongsberoende valdes då vi ville undersöka och bredda vårt bidrag till debatten som berör slopandet av kvartalsrapporter på börsen. Hypotes tre baserades inte utifrån någon teori om säsongsberoende utan endast analyseras utifrån våra antaganden och teorier om företagspåverkan inom branscher (information transfer).
Eftersom vi använde oss av ERC som är en regressionsmodell bör även Gauss-Markov’s antaganden om en linjär regression stämma. Tidigare forskning har påvisat att antagandet om
24 att alla parametrar i regressionen är linjära inte stämmer och att ERC innehåller då ett
mätningsfelsbias. För att kunna genomföra vår analys och kunna eliminera påverkan av mätningsfelbiaset från våra slutsatser kontrollerade vi för icke-linjärt beteende i parametrarna. Vi använde oss därför av regression med exponentiella variabler eftersom vi genom denna typ av regression kan uppfånga det, enligt tidigare forskning, S-formade utseendet av variablerna.
4.6 URVALSDOKUMENTATION AV REFERENSER
Vi började med att identifiera aktuella databaser som gav störst antal relevanta artiklar för varje sökord. Dessa var WoBA, NBER, SSRN, samt BSP. Uppställning nedan gjordes för att stärka studien replikerbarhet. Totalt användes elva sökord:
Annual Financial Reports Quarterly Financial Reports
Measuring Stockprice Responsivity Stockprice/Earnings Methodology Stockprice/Earnings Relationship Measuring Financial Performance Financial Reports and Stockprices Earnings Performance Methodology Financial Measures and Stockmarket Financial Reports and Stockmarket
25
4.6.1 IDENTIFIERING AV TIDSKRIFTER
Efter identifieringen av aktuella databaser och relevanta artiklar blev nästa steg att välja ut ett representativt urval av tidskriften som är aktuella efter valda sökord. Resultatet blev ett antal tidskrifter som kunde användas för att identifiera artiklarna inom studiens ämne. Totalt identifierades 20 tidskrifter:
Journal of Business Finance and Accounting Journal of Accounting, Auditing and Finance Journal of Accounting and Economics Journal of Accounting Research Journal of Finance
The Accounting Review Managerial Auditing Journal Australian Accounting
Coopers and Lybrands Research Methodology Monograph Stat Methods Appl
American Economic Review Financial Analysist Journal Economic Journal
Kyklos International Review for Social Science Journal of the Royal Statistical Society
Accounting, Operations and Society
Review of Quantative Finance and Accounting British Accounting Review
Management Science Letters International Journal of Forecasting
26
5. RESULTAT
I tabellen nedan redovisas deskriptiv data av variabler för alla företag och avser studiens första hypotes. Variablerna avser alla 43 företag som representerar det totala stickprovet (Bilaga 1).
Variabel Antal
observationer
Medelvärde Standard Avvikelse
Min värde Max värde Alla Företag Alla år Alla Kvartal - UE - UR 493 493 .0313387 .0006288 .2856817 .0705741 -.45 -1 .21 1 Kvartal 1 - UE - UR 122 122 -.0048361 .0231967 .3631298 .0718151 -.19 -1 .21 1 Kvartal 2 - UE - UR 121 121 .0550413 .0110744 .0607975 .245639 -.49 -.18 .2 1 Kvartal 3 - UE - UR 126 126 -.0020635 .0748413 .2462121 .0877206 -.58 -.45 .16 1 Kvartal 4 - UE - UR 124 124 -.0266935 -.0014516 .2702595 .0572215 -.15 -1 .13 1 Alla År - UE - UR 123 123 -.0013008 -.0027642 .1960176 .0559171 -.15 -1 .13 1 Alla Företag Alla Kvartal Kvartal 2010 - UE - UR 161 161 -.0031677 .0750932 .3371556 .0688878 -.45 -1 .21 1 Kvartal 2011 - UE - UR 166 166 .0168072 .0078916 .2309166 .0753401 -.33 -1 .2 1 Kvartal 2012 - UE - UR 166 166 -.0029518 .0034337 .2773854 .0670348 -.27 -1 .15 1 Alla Företag År 2010 -UE -UR 42 42 -.0035714 -.0097619 .1796992 .0441996 -.65 -.1 .65 .07 År 2011 -UE -UR 41 41 -.0095122 -.0017073 .1706598 .0568288 -.11 -1 .27 .13 År 2012 -UE -UR 40 40 -.0135 0 .3726382 .0658281 -1 -.15 1 .11 Tabell 5:1
27 I nedanstående tabell är de 43 företagen uppdelande enligt tillhörande segment således bildas nya variabler för L-Cap och S/M-Cap (Bilaga 1). Tabellen tillhör studiens andra hypotes.
Variabel Antal
observationer
Medelvärde Standard Avvikelse
Min värde Max värde L-Cap Företag Alla Kvartal -UE -UR 337 337 .0368546 .0008309 .2583767 .0642347 -.33 -1 .16 1 Alla År -UE -UR 85 85 -.0074118 -.0051765 .1646797 .0539094 -.13 -1 .11 .3 S/M-Cap Företag Alla Kvartal -UE -UR 156 156 .0194231 .0001923 .337838 .082856 -.45 -1 .21 1 Alla År -UE -UR 38 38 .0123684 .0026316 .0605687 .254648 -.65 -.15 .13 1 Tabell 5:2
I tabellen nedan redovisas deskriptiv data för variablerna för företag inom konsumentbranschen (Bilaga 1). Tabellen tillhör studiens tredje hypotes.
Variabel Antal
observationer Medelvärde Avvikelse Standard Min värde Max värde Konsument-branschen Kvartal 1 -UE -UR 26 26 -.0123077 -.0230769 .3307483 .0802381 -.94 -.19 .14 1 Kvartal 2 -UE -UR 26 26 .0565385 .0288462 .2341442 .0721292 -.39 -.1 .2 1 Kvartal 3 -UE -UR 27 27 .0811111 -.0611111 .3493217 .1435359 -.33 -.45 1 .11 Kvartal 4 -UE -UR 25 25 .0152 -.0032 .2574251 .0668157 -.94 -.15 .49 .11 År 2010 -UE -UR 35 35 .0117143 -.038 .3010715 .0911302 -.94 -.45 .1 1 År 2011 -UE -UR 34 34 .0014706 .0076471 .2004863 .1123592 -.94 -.33 .37 .2 År 2012 -UE -UR 35 35 -.0145714 .0931429 .0957123 .360643 -.39 -.27 .11 1 Tabell 5:3
28
6. ANALYS
6.1 FINANSIELLA RAPPORTERS BETYDELSE PÅ STOCKHOLMSBÖRSEN Den pågående debatten om huruvida kravet för kvartalsrapporter på Stockholmsbörsen ska slopas eller behållas har starka argument från båda håll. Motståndare menar att
kvartalsrapporter hämmar börsrörelserna, den långsiktiga vinsten samt noteringsviljan för mindre företag. Förespråkare menar att tätare informationsflöde är centralt för en effektiv aktiemarknad. Debatten leder till frågan om hur mycket informationen i de olika finansiella rapporterna som verkligen avspeglas i aktiekursen. Vi formade en första hypotes baserad på antaganden inom EMH.
H1: Oväntat resultat från Kvartalsrapporter förklarar oväntade förändringar i aktiekursen bättre än oväntat resultat från Årsrapporter.
Tabellen nedan visar alla 43 företag i undersökningen indelat i alla kvartals- och årsrapporter för alla år.
*Statistisk signifikant på 1%-nivå Tabell 6:1
Enligt våra regressionsresultat har kvartalsrapporter en starkare påverkan på aktiekursen än årsrapporter för alla tre år i undersökningen. Skillnaden i påverkan på aktiekursen mellan alla kvartal och alla år är märkbart stort, dels på grund av att årsrapporternas regressionsresultat inte är signifikanta och dels för att betat för alla kvartal är påtagligt större (Tabell 6:1). Intressant att påpeka är att ovan nämnda skillnader stämmer för samtliga regressioner i denna studie (Tabell 6:1-5, Bilaga 2). När vi undersökte alla kvartalsrapporters påverkan på
aktiekursen fick vi ett beta på 0,08821, jämfört med tidigare studier står sig resultatet bra då ett beta enligt dessa ligger runt 0,1.(Beaver et al 1980) Anledningen till att koefficienten kan anses vara låg beror på att det är många faktorer som påverkar aktiekursen dagligen och vi har endast undersökt en liten del av den finansiella rapporten som även den utgör en mindre påverkan (Baginski 1987). Enligt EMH reflekterar aktiekursen all relevant tillgänglig
Alla företag Beta R2 (ERC) R2(utvidgad) Korrelation
Alla Kvartal .08821* .0633* .0901* .2515
29 information som rör företaget, det innebär att det inte endast är finansiella rapporter som påverkar aktiekursen utan även bland annat marknadsfaktorer och förväntningar.
Årsrapporten/aktiekursens beta på endast 0,03323 tyder på att aktörer på marknaden lägger mindre vikt vid denna rapport än kvartalsrapporten på Stockholmsbörsen.
I vår studie är kvartalsrapporters förklaringsgrad 6,33 % och årsrapporters 1,41 %.
Kvartalsrapporternas R2 överstiger värden som har konstaterats av tidigare forskning medan årsrapporternas värden ligger under. Det indikerar att vår varians i det oväntade resultatet för kvartalsrapporter förklarar variansen i aktiekursen mycket bra, jämfört med Gao och Wang (2011) som säger att förklaringsgraden för en enkel ERC-modell ligger runt 3 %. Vi kan inte säga samma sak om variansen i oväntat resultat från årsrapporter, då den förklarar relativt mycket mindre av variansen i aktiekursen. Jämför vi förklarningsgraden mellan ERC och den utvidgade regressionen, stiger den i samtliga regressioner vilket överensstämmer med tidigare studier där den förväntas stiga när ERC benämns som icke-linjär. (Gao och Wang 2011, Machuga 2000, Subramayan 1996, Freeman och Tse 1992) Studiens resultat för den
utvidgade ERC-modellen för kvartalsrapporter gav ett R2 på 9,01 %, vilket innebär en ökning på nästan 3 % -enheter. Förklaringsgraden för årsrapporter steg dock mycket lite när vi kontrollerade för icke-linjärt beteende och påvisar då ytterligare att årsrapporter och aktiekurser har mycket begränsad samverkan (Tabell 6:1).
Korrelationen mellan kvartalsrapporter och aktiekurs är 0,2515 till skillnad från årsrapporter och aktiekurs där den endast var 0,1208.Korrelationens resultat stödjer de värden vi fått av regressionerna således kan vi med mer säkerhet påvisa att våra resultat är ekonomiskt
signifikanta då även förklaringsgraden och betat är högre för kvartalsrapporter, vilket innebär att kvartalsrapporterna har en större påverkan på aktiekursen än årsrapporten.
*Statistisk signifikant på 1%-nivå Tabell 6:2
I tabellen ovan visas skillnader mellan årsrapporter och fjärde kvartalet. Årets resultat och fjärde kvartalsrapporten är publicerade på samma datum således är aktiekurserna densamma för dessa. Viktigt att poängtera är även att prognoserna som skapar avvikelsen för årsrapporter
Alla företag Beta R2 (ERC) R2(utvidgad) Korrelation
Alla År .03323 .0141 .0158 .1208
