I jakten på avkastning : Genererar EV/S eller EV/EBITDA högst avkastning med en multipelstrategi?

Linköpings universitet SE-581 83 Linköping, Sverige Linköpings universitet | Institutionen för ekonomisk och industriell utveckling

Examensarbete i Företagsekonomi, 30 hp | Civilekonomprogrammet Vårterminen 2021 | ISRN-nummer: LIU-IEI-FIL-A--21/03629--SE

I jakten på avkastning:

Genererar EV/S eller EV/EBITDA högst avkastning

med en multipelstrategi?

Amro Alkubaisy

Calle Söderberg

Förord

Författarna vill rikta ett stort tack till samtliga involverade i denna studie som på ett eller annat sätt har hjälpt till att genomföra studien. Författarna vill främst tacka handledaren Øystein Fredriksen som alltid varit tillgänglig och hjälpt till med att diskutera idéer samt gett bra konstruktiv kritik under arbetets gång. Ytterligare tack ska ges till andra opponenter som genom studiens process har erbjudit konstruktiv kritik och därmed bidragit till slutförandet av studien.

____________________

____________________

Amro Alkubaisy Calle Söderberg

Sammanfattning

Titel: I jakten på avkastning: Genererar EV/S eller EV/EBITDA högst avkastning med en multipelstrategi?

Författare: Amro Alkubaisy och Calle Söderberg

Handledare: Øystein Fredriksen

Bakgrund: Senaste åren har rekordmånga privatpersoner vänt sig till diverse börsmarknader för att investera i den högkonjunktur som funnits sedan finanskrisen. Att portföljen är lönsam eller till och med mer lönsam än hela marknaden är ett mål som kan vara svårt att uppnå, där viss tidigare forskning visar på att det går att utprestera marknaden samtidigt som annan tidigare forskning visar på att det inte är möjligt. En faktor som talar emot en individs förmåga till överavkastning är människans psykologiska beteenden som kan skapa irrationella investeringsbeslut. För att undgå psykologin bakom beslut har flertalet investeringsstrategier tagits fram genom historien, varav en är en multipelstrategi. Då många nya investerare har kommit till marknaden är det därmed av intresse att studera ifall en multipelstrategi fungerar för att skapa lönsamhet.

Syfte: Syftet med denna studie är att analysera multiplarna EV/S samt EV/EBITDA som en multipelstrategi för att se vilken av dessa som genererar högst avkastning för bolagen på OMX Stockholm.

Metod: Med målet att på bästa sätt uppnå syftet med studien har en kvantitativ metod använts med en deduktiv ansatts. Med ett urval på 251 bolag genom perioden 2010–2019 har åtta portföljer skapats innehållande de 20 högsta respektive lägsta EV/S- eller EV/EBITDA-multiplarna, med antingen tre eller tolv månaders innehavsperiod innan rebalansering skedde till nya multiplar och bolag.

Resultat: Studiens resultat visar att höga EV/S- och EV/EBITDA-multiplar samt låga EV/EBITDA-multiplar lyckas överavkasta jämförelseindex över en nioårsperiod. Låga EV/S-multiplar lyckas inte med samma prestation. Portföljen som avkastade högst var höga EV/EBITDA-multiplar med en rebalanseringsperiod på tre månader.

Nyckelord: Multipelvärdering, multipelstrategi, investeringsstrategi, relativvärdering, EV/S, EV/EBITDA, effektiva marknadshypotesen.

Abstract

Title: In the search for return: Which of EV/S or EV/EBITDA generates the highest return with a multiple-strategy?

Authors: Amro Alkubaisy and Calle Söderberg

Supervisor: Øystein Fredriksen

Background: In recent years, a record amount of people has turned towards various stock markets to invest in the boom that has been present since the financial crisis. To get the portfolio to be profitable or even more profitable than the market, is a goal that can be hard to achieve, where certain previous research proves that it is possible to outperform the market, while other research proves the opposite. A factor that refutes the individual’s ability to outperform the market is the human beings’ psychological behavior, which can cause irrational investment decisions. To circumvent the psychology behind investment decisions, several investment strategies have been formed throughout history, one of them being a multiple-strategy. Due to the rise in popularity of investing, it is of interest to analyze whether a multiple-strategy is successful in creating profitability.

Purpose: The purpose of the study is to analyze the multiples EV/S and EV/EBITDA as a multiple-strategy to observe which one generates the highest return for the companies on OMX Stockholm.

Methodology: With the aim of best achieving the purpose of the study, a quantitative method has been used with a deductive approach. With a selection of 251 companies through the period 2010-2019, eight portfolios have been created containing the 20 highest respectively the 20 lowest EV/S- or EV/EBITDA-multiples, with a holding period of either three or twelve months.

Results: The study shows that high EV/S- and EV/EBITDA-multiples as well as low EV/EBITDA-multiples successfully outperform the comparing index over a nine-year period. Low EV/S-multiples do not achieve the same performance. The portfolio with high EV/EBITDA-multiples with a holding period of three months yielded the highest return.

Keywords: Multiple valuation, multiple-strategy, investment strategy, relative valuation, EV/S, EV/EBITDA, efficient market hypothesis.

Innehållsförteckning

2.2 Psykologin kring finansiella beslut ... 10

2.3 Risk och Avkastning ... 11

2.4 Multipelstrategi ... 13

2.5 Relativvärdering ... 15

2.6 EV/S & EV/EBITDA... 16

3 Metod ... 19

3.1 Studiens ansats ... 19

3.2 Genomförande av studien ... 20

3.3 Datainsamling ... 21

3.3.1 Sekundärdata ... 21

3.3.2 Urval och kriterier av empiriska data ... 21

3.3.3 Marknadsindex ... 23

3.4 Tid- & Innehavsperiod ... 24

3.5 Portföljsammansättning ... 25 3.6 Utvärdering av empiri ... 25 3.6.1 Betavärde ... 25 3.6.2 CAPM ... 26 3.6.3 Prestation ... 26 3.6.4 Sharpekvoten ... 27 3.6.5 Treynorkvoten ... 27 3.6.6 Jensen´s Alpha ... 28

3.6.7 Statistiska tester ... 28

3.7 Metod- & Källkritik ... 30

3.7.1 Reliabilitet ... 31 3.7.2 Validitet ... 32 3.7.3 Övrig kritik ... 33 3.8 Forskningsetik ... 34 4 Empiri ... 37 4.1 Sammanfattning av resultat ... 37 4.2 EV/EBITDA ... 38 4.2.1 EV/EBITDA 12 månader ... 38 4.2.2 EV/EBITDA 3 månader ... 40 4.3 EV/S ... 43 4.3.1 EV/S 12 månader ... 43 4.3.2 EV/S 3 månader ...45 5 Analys ... 49 5.1 Marknadens utveckling ... 49

5.2 Multipelstrategin mot EMH ... 50

5.3 EV/S kontra EV/EBITDA samt låga kontra höga multiplar ... 52

5.4 Marknadsförhållandens påverkan på studien ...54

5.5 Innehavsperiodens påverkan ... 55 5.6 Diskussion ... 57 6 Slutsats ... 59 7 Vidare forskning ... 61 Referenser ... 63 Bilagor ... 68 Regressioner ... 68 Portföljer ... 70

Låga EV/EBITDA 12 månader ... 70

Höga EV/EBITDA 12 månader ... 70

Låga EV/S 12 månader ... 71

Låga EV/EBITDA 3 månader ... 72

Höga EV/EBITDA 3 månader ... 73

Låga EV/S 3 månader ... 75

Figurförteckning

Figur 1 - OMXSPI 2010–2019 ... 2

Figur 2 - EV/EBITDA 12 månader ... 39

Figur 3 - Branschrepresentation EV/EBITDA 12 månader ... 40

Figur 4 - EV/EBITDA 3 månader ... 42

Figur 5 - Branschrepresentation EV/EBITDA 3 månader ... 42

Figur 6 - EV/S 12 månader ... 44

Figur 7 - Branschrepresentation EV/S 12 månader ...45

Figur 8 - EV/S 3 månader ... 46

Figur 9 - Branschrepresentation EV/S 3 månader ... 47

Figur 10 - OMXSPI 2010–2019 ... 49

Figur 11 - Konjunkturinstitutets barometerindikator ... 50

Tabellförteckning

Tabell 2 - Studiens olika branscher ... 20

Tabell 3 - Portföljsammansättning ... 25

Tabell 4 - Sammanställning av resultat ... 37

Tabell 5 - EV/EBITDA 12 månader ... 38

Tabell 6 - EV/EBITDA 3 månader ... 40

Tabell 7 - EV/S 12 månader ... 43

1 Inledning

1.1 Bakgrund

Under en period med virusoro, nationella nedstängningar och börsnedgångar har många vänt sig till nätmäklare för att investera i aktier. Exempelvis ökade nätmäklaren Avanza sin kundbas med 218 300 kunder mellan januari och september 2020, vilket är en ökning med 114% från samma period det föregående året (Avanza, 2020). Det finns många anledningar till att investera i aktier, vissa investerare vill maximera avkastning på kort sikt med hög risk och andra vill generera en stadig avkastning på en längre tidshorisont med lägre risk. Det ultimata målet för en investerare är att det investerade kapitalet förväntas generera positiv avkastning oberoende av investeringsmetod.

Det finns en allmän uppfattning att passiv förvaltning i en indexfond alltid slår aktiv förvaltning långsiktigt (Sushko & Turner, 2018). Detta förklaras av Fama (1970) som hävdar att det är omöjligt att generera överavkastning genom aktiv förvaltning, då transaktionskostnader och courtage eliminerar all eventuell överavkastning. Trots detta finns det många aktivt förvaltade fonder som försöker generera långsiktig överavkastning gentemot jämförbara index. Varje fond har sin egen investeringsstrategi för att identifiera aktier och uppnå överavkastning. En av dessa strategier kräver att investerare köper aktier utifrån multipelvärdering. Multiplar används för att värdera bolag beroende på variabler som intäkter, kassaflöden och bokfört värde. En fördel med denna metod är att den tydligt definierar sambandet mellan multiplarna och bolagets egenskaper och hur dessa förändras i förhållande mot varandra (Damodaran, 2012).

Den äldsta och mest använda multipeln inom värdering är P/E1_{. P/E är en multipel som}

estimerar en akties pris i förhållande till dess vinst (Alford, 1992). Graham och Dodd (2009) förespråkar en värdeinvesteringsstrategi och menar att investering i aktier med ett lågt P/E pålitligt överträffar aktier med högre multiplar. Denna strategi har utvecklats och fler multiplar som exempelvis EV/EBITDA och EV/S används nu som multipelstrategi för att värdera bolag. Man kan då ställa sig frågan om en multipelstrategi är pålitlig i ett aktieklimat under en momentum-marknad? Fungerar strategin i en marknad som konstant är på uppgång? Under det senaste decenniet har högt värderade aktier överpresterat lågt värderade aktier och det är intressant om börsklimatet innebär medförandet av en strategi som fokuserar på höga istället för låga multiplar. En momentum-marknad som konstant är på uppgång kan vara en bidragande faktor till att börsen får en högre P/E-multipel, detta kallas för multipelexpansion. Vidare är begreppet there is no alternative mer relevant än någonsin, då investerare inte kan erhålla den avkastning de får på börsmarknaden någon

annanstans. Även investerare som inte är lika insatta har kunnat investera i indexfonder och har därigenom lyckats avkasta rekordhöga nivåer, tack vare den uppåtgående marknaden (se

figur 1).

Figur 1 - OMXSPI 2010–2019

Det är även intressant att analysera vilka multiplar i en multipelstrategi som presterar bäst. Enligt Damodaran (2012) har multiplar som EV/EBITDA2 _{och EV/S}3 _{använts mer inom}

multipelvärdering under det senaste årtiondet och ett skifte har gjorts från användningen av vinstmultiplar, som tidigare diskuterade P/E-multipeln, till EV-multiplar. Då värdering har utvecklats från att baseras på bolagets vinster till en basering på kassaflöden, har EV-multiplar framstått som de EV-multiplarna som är de mest kassaflödesliknande måtten i resultaträkningen. Utöver detta finns det färre bolag med negativ omsättning eller EBITDA än bolag med negativ vinst. Dessutom uppstår det skillnader i avskrivningsmetoder som påverkar vinsten men inte omsättningen eller EBITDA. Vidare är EV/S och EV/EBITDA mer jämförbara än andra vinstmultiplar, då EV-multiplar inte tar hänsyn till bolagets kapitalstruktur hos ett företag vilket P-multiplar gör (Damodaran, 2012). Detta är positivt då företag skapar värde med hela företaget och inte bara det egna kapitalet (Damodaran, 2012). Med tanke på den ökade användningen av dessa multiplar finns det ett intresse att analysera och jämföra en investeringsstrategi som grundar sig i multiplarna EV/S och EV/EBITDA.

Denna studie syftar till att analysera om bolag på OMX Stockholm med en strategi som grundar sig i EV/S och EV/EBITDA kan generera överavkastning. Sveriges största aktiemarknad är OMX Stockholm som utgörs av Small-, Mid- och Large-Cap (Nasdaq, 2021).

2 _{Enterprise Value/Earnings Before Interest, Tax, Depreciation and Amortization} 3_{Enterprise Value/Sales} 50 75 100 125 150 175 200 225 Figur 1 - OMXSPI 2010-2019

Tabell 1 visar hur många bolag som någon gång existerat på OMX Stockholm mellan åren 2010–2019, vilket innebär att bolag kan ha noterats eller avnoterats under tidsperiodens gång. Ett sätt att mäta om man får högre avkastning än snittet är att jämföra sig mot ett marknadsindex. Ett index viktar samman utvecklingen i ett flertal aktier och kan användas som ett jämförelseinstrument. Det mest omtalade indexet i Sverige är OMXSPI, eller Stockholm all-share. OMXSPI väger samman värdet på alla noterade bolag på OMX Stockholm och visar en helhetsbild av utvecklingen på den aktiemarknaden (Nasdaq, 2021). OMXSPI kommer i denna studie att vara indexet som multiplarna ställs mot för att identifiera eventuell överavkastning.

Tabell 1 - Stockholmsbörsen

Tabell 1 – Stockholmsbörsen 2010–2019

Listor Antal Andel Small Cap 93 25%

Mid Cap 142 39%

Large Cap 132 36%

Totalt 367 100%

1.2 Problemformulering

Fama (1970) presenterade 1970 sin teori om den effektiva marknadshypotesen. Teorin hävdar att finansiella marknader är effektiva på det sättet att värdepapper prissätts efter all finansiell information som är tillgänglig på marknaden vilket leder till att dessa i fråga är korrekt prissatta av marknaden efter dess fundamentala värde. En effektiv marknad utesluter därmed chansen att skapa långsiktig överavkastning mot marknadens jämvikt med hjälp av en särskild investeringsstrategi, då samtliga värdepapper är korrekt prissatta. Malkiel (1999) har tagit fram en teori om som kallas för random walk, vilket betyder slumpmässig utveckling. Enligt Malkiel (1999) innebär random walk att en akties kortsiktiga kursutveckling är fullständigt slumpmässig och därför inte kan förutses av tidigare kursutveckling. Malkiel (1999) beskriver det hela bra med följande citat:

” Taken to its logical extreme, it means that a blindfolded monkey throwing darts at a newspaper´s financial pages could select a portfolio that would do

just as well as one carefully selected by the experts.”

Denna teori antyder till att det inte konsistent ska gå att göra en kortsiktig överavkastning gentemot marknaden. Däremot har Damodaran (2012) senare introducerat en möjlighet till en sporadiskt ineffektiv marknad där anomalier i prissättningen slumpartat uppstår vilket resulterar i en möjlighet för investerare att uppnå överavkastning.

För att få sitt kapital att öka i värde medföljer en risk då börser är oberäkneliga. På grund av det krävs det att den förväntade avkastningen är högre än risken att investera i en aktie för att en investerare ska vara villig att ingå den investeringen (Bolten, 2000). Bolten (2000) hävdar vidare att de mest attraktiva aktierna är de med den högsta förväntade avkastningen för en viss risk, alternativt de aktierna med den lägsta risken för en viss förväntad avkastning. Även Dhankar (2019) anser att det är ett välkänt faktum att risk och avkastning går hand i hand, man får inte det ena utan det andra. I ett försök att minimera denna risk och samtidigt generera överavkastning gentemot marknaden har flera olika investeringsstrategier studerats och beprövats. Nofsinger (2014) beskriver flera olika psykologiska fällor kring investeringar och förklarar även hur man ska kunna undgå dessa fällor. Ett sätt är att kontrollera sin omgivning genom att tänka över hur man investerar och sedan organisera det (Nofsinger, 2014). Detta kan uppnås genom att använda en investeringsstrategi.

En väl använd investeringsstrategi är momentum-strategi (Dharshan, Balasubramanian & Yermal, 2017). En momentum-strategi utgår från att trender i det förflutna kommer fortsätta i framtiden, vilket innebär att aktier som har presterat bra kommer fortsätta prestera bra medan aktier som presterat dåligt kommer fortsätta prestera dåligt (Dharshan et al., 2017). Dharshan et al. (2017) beskriver händelseförloppet i en momentum-strategi som att investeraren köper värdepapper som har visat sig vara i en uppåtgående trend, i hopp om att värdepappret fortsätter på samma väg. Jegadeesh och Titman (1993) genomförde en studie över 25 år på en momentum-strategi med 6 månaders innehav, vilket påvisade en mycket fördelaktig avkastning som på en årlig basis var 12% mer lönsam än jämförbart index.

Motsatsen till en momentum-strategi är contrarian-strategin. Chan (1988) berättar att vid användandet av en contrarian-strategi köper investeraren aktier som har varit förlorare och säljer aktier som varit vinnare. Dessa beslut grundar sig i att investerare tenderar att överreagera på nyheter, vilket resulterar i att vinnare blir övervärderade och förlorare blir undervärderade. Enligt Chan (1988) kommer alla bolag förr eller senare gå tillbaka till sitt fundamentala värde, vilket innebär att vinnare kommer tappa i värde och förlorare kommer öka i värde. Många andra investeringsstrategier, som till exempel värdeinvesteringsstrategier baserade på P/E-tal och P/B4-tal, kan betraktas som varianter av

contrarian-strategin (Chan, 1988). Detta för att de härstammar från samma filosofi om att bolag återgår till sitt fundamentala värde från eventuella marknadsreaktioner.

En multipelstrategi är som nämnt en variant av en contrarian-strategi (Chan, 1988). Genom att studera flera företags multiplar och leta efter de som har låga multiplar gentemot andra bolag kan man urskilja vilka företag som allt annat lika är lägre värderade (Damodaran, 2012). Tesen i denna strategi är att lägre värderade företag kommer öka i värde för att gå upp till en rimlig värdering sett till liknande bolag.

Flertalet studier har gjorts på denna strategi för att se hur pass lönsam den är. Haeger Christiansson & Hellqvist (2020) har tidigare jämfört bland annat EV/S och EV/EBITDA multiplarna över sex olika branscher på Stockholmsbörsen för att se vilken som genererar högst riskjusterad avkastning. Resultatet var splittrat med avkastning mellan olika branscher, och enbart EV/S benämns som särskilt bidragande för studien gällande material- och industribranschen. En magisteruppsats av Hynén Ulfsjöö och Mannqvist (2020) hade syftet att studera samma multiplar för samma ändamål som denna uppsats, men i Hynén Ulfsjöö och Mannqvist (2020) studerades multiplarna enbart på Stockholmsbörsens Small Cap vilket innehåller markant färre studieobjekt än hela Stockholmsbörsen vilket är meningen i denna uppsats. Resultatet för författarna slutade i att höga multiplar hade högst avkastning.

Karlsson och Najafi (2011) studerade multipeln EV/EBITDA mellan 1999–2010 för att se om portföljer med höga respektive låga multiplar kunde skapa överavkastning. Studien fann att låga EV/EBITDA genererade hög avkastning som slog jämförelseindex, samtidigt som höga EV/EBITDA fick negativ avkastning under perioden. I Sakotic och Öhlin (2019) studeras istället flertalet olika kända multiplar på hela Stockholmsbörsen mellan 2008–2018, för att se om låga värden kan ge överavkastning gentemot OMXSPI. Deras resultat visade bland annat att EV/EBITDA-multipeln hade en effekt som stämde överens med uppsatsens syfte, medan EV/S visade motsatsen. Även om dessa studier är lika denna uppsats samt är nyligen utfärdade, så har ingen analys gjorts kring olika innehavsperioder för de olika portföljerna. Där anser författarna till denna uppsats att det existerar en extra kunskapslucka att fylla vilket kommer analyseras.

1.3 Syfte

Syftet med denna studie är att analysera multiplarna EV/S samt EV/EBITDA som en multipelstrategi för att se vilken av dessa som genererar högst avkastning för bolagen på OMX Stockholm.

1.4 Frågeställningar

− I vilken utsträckning kan man uppnå riskjusterad överavkastning gentemot indexet OMXSPI med en investeringsstrategi som grundar sig i multipeln EV/S eller EV/EBITDA, om det är möjligt?

Det är av intresse att analysera huruvida investeringsstrategin kan överavkasta gentemot ett relevant index som OMXSPI och därmed överträffa passiv förvaltning.

− Vilken innehavsperiod av tre eller tolv månader genererar högst avkastning med dessa investeringsstrategier?

Tre respektive tolv månader har valts som tidsperioder för innehav av de aktier som väljs ut enligt urvalskriterier varje period. Dessa två perioder har valts då svenska börsnoterade företag är reglerade till att rapportera deras resultat varje kvartal samt varje räkenskapsår, vilket då gör det intressant att studera en eventuell innehavsperiod mellan rapporteringarna. Dessa perioder stämmer överens med tidigare studier från Jegadeesh och Titman (1993) som visar att tre månaders innehav är optimalt för en kortsiktig period samt att innehavsperioder över tolv månader har ett negativt samband med avkastningen. När investerare använder sig av relativvärdering är det oftast ett intervall på mellan tre och tolv månader som de analyserar (Jegadeesh & Titman, 1993).

− Hur påverkas en multipelstrategi med multiplarna EV/S och EV/EBITDA av en momentum-marknad som är i ständig uppgång, jämfört med vad annorlunda tidsperioder visat på?

Åren 2010–2019 som studien analyserar har präglats av högkonjunkturer och stor uppgång på diverse börsmarknader, vilket påverkar börsklimatet positivt. Tidigare forskning som studerar liknande investeringsstrategier under andra börsklimat har nått resultat där låga multiplar överträffar både höga multiplar och jämförelseindex. Därmed är det intressant att analysera ifall det blir samma resultat i en marknad som drivs av momentum.

1.5 Avgränsningar

Finansiella företag och fastighetsbolag kommer inte att inkluderas i urvalet. Enligt Damodaran (2012) är dessa bolag olämpliga för multiplarna EV/EBITDA och EV/S då stor del av deras verksamhet påverkas av finansiella poster som kommer under EBIT i resultaträkningen och därmed även efter omsättning och EBITDA. Studien görs enbart på

den svenska marknaden för bolag som är noterade på OMX Stockholm. Valet av Sverige som marknad kan förklaras av Nofsingers (2014) teori om att investerare föredrar att agera på hemmamarknaden. På övriga aktiemarknader i Sverige finns företag som har ett lägre börsvärde, vilket har exkluderats då mindre företag tenderar att ha spridda intäkts- och vinstströmmar från år till år, vilket kan göra multiplar opålitliga sett ur en värderingssynpunkt.

Författarna hade i studiens initiala fas tänkt att analysera multipelstrategin på de olika branscherna på Stockholmsbörsen och vilken multipel som fungerar bäst på vilken bransch. Däremot upptäcktes det att datan som används inte var tillräckligt stor för att göra portföljerna tillförlitliga, då vissa sektorer hade för få bolag under ett antal år. Därmed hade resultaten inte gått att generalisera.

2 Teoretisk referensram

2.1 Effektiva marknadshypotesen

Den effektiva marknadshypotesen, framtagen av Fama (1970), är oundviklig att nämna i en studie om aktiemarknaden. Denna studie ämnar sig till att studera eventuell överavkastning på börsmarknaden vilket kopplas ihop till den effektiva marknadshypotesen. Teorin grundar sig i att marknader alltid är optimalt prissatta efter den information som finns tillgänglig, eftersom alla har tillgång till samma information. Det förutsätter även att alla investerare är rationella och gör de bästa investeringarna utifrån ett investeringsperspektiv. Vid en sådan rådande effektiv marknad är det omöjligt att få en högre avkastning än vad aktiemarknaden får på lång sikt, då de investeringar som görs har bearbetats på samma sätt av alla andra som tar samma beslut. Avkastningen sker därför av framtida informationssläpp som påverkar aktiekursen, vilket ej går att förutse för någon då alla har samma information idag. Bodie, Kane och Marcus (2011) förklarar det som att ny information måste vara oförutsägbar, för om den hade kunnat vara förutsägbar hade förutsägelsen varit en del av dagens information. Fama (1970) menar även att ifall tillfälliga felprissättningar skulle ske går det inte att utnyttja dessa till att överavkasta då transaktionskostnaderna i slutändan tar över vinsten.

Denna omöjlighet till överavkastning går samman med teorin om random walk som Malkiel formade 1973 (Malkiel, 1999). Teorin studerades redan 1953 av Kendall och Hill (1953) men visade då inget lyckat resultat. En akties kortsiktigt framtida kursutveckling är slumpmässig och kan därför inte prognostiseras. Eftersom framtida aktiekursutvecklingar som grundar sig i ny information inte kan förutses går det inte att använda olika investeringsstrategier som grundar sig i historisk kursutveckling (Malkiel, 1999). Även Sushko och Turner (2018) hävdar att de investeringsformer som har högst långsiktig lönsamhet är indexhandel där marknaden är den drivande investeringen.

I Famas (1970) studie öppnar författaren däremot upp för att det finns tre olika former av teorin om en effektiv marknad. Det betyder att det finns svagare former av en effektiv marknad än när den är effektiv fullt ut. Fama (1970) benämner de tre formerna som ”svag form”, ”halv-stark form” och ”stark form”. Den halv-starka formen ger enligt Damodaran (2012) ett tillfälle till investerare att kunna hitta undervärderade företag och på så sätt skapa överavkastning. Författaren anser dock inte att marknaden är ineffektiv, utan hävdar att en ska utgå från att marknaden är effektiv men att en ska ha en skeptisk inställning till det. Detta menar Damodaran (2012) då det finns betydande bevis på att marknader globalt har oregelbundet beteende gällande effektivitet eller inte, med till exempel P/E-talseffekten, samtidigt som det är uppenbart att professionella investerare har svårt att konsekvent slå marknadens avkastning. Författaren beskriver det som att marknaden följer en fiktiv

långsiktig trend medan den kortsiktigt går upp och ner i vågor, där det finns tillfällen att skapa överavkastning när marknaden avviker från den långsiktiga trenden. Därmed finns det tillfällen att ta vara på en ineffektiv marknad för att skapa överavkastning, även om det är svårt att hitta dessa felprissättningar.

Kritik som kan ges mot den effektiva marknadshypotesen är studier som konsekvent visar att det går att skapa överavkastning som i det här fallet då strider mot den effektiva marknadshypotesen. Studier som dessa är exempelvis Jegadeesh och Titman (1993), Asness (1997) och Arshanapalli, Coggin och Doukas (1998). Något som kan ses som indirekt kritik mot den effektiva marknadshypotesen ges av Nofsinger (2014). Författaren skriver om hur människors rationella sida kan låta sig påverkas av deras känslor. Nofsinger (2014) nämner även att ju mer komplexa och osäkra beslut desto mer tar känslorna över från rationaliteten, då emotionella reaktioner väljer att avvika från intelligens och logik. Då finansiella beslut kan vara svåra för väldigt många innebär det att känslorna tar över beslutsfattandet som kan resultera i ett irrationellt beslut.

2.2 Psykologin kring finansiella beslut

Att alltid vara fullständigt rationell kring finansiella beslut ligger som sagt inte i människans natur. Nofsinger (2018) diskuterar flera olika fenomen som påverkar människan psykologiskt i dess tänkande kring finansiella beslut. Ett fenomen som författaren tar upp är stolthet och ånger. Nofsinger (2018) definierar att stolthet är känslan av lycka som uppstår när ett tidigare beslut visade sig vara bra, och att ånger är känslan av smärta som framstår när ett tidigare beslut visade sig vara dåligt. Således undviker människor handlingar som skapar ånger och söker sig till handlingar som framkallar stolthet (Nofsinger, 2018). Det finns även två olika typer av ånger: ånger av att inte ha agerat när det hade varit lyckosamt och ånger av att ha agerat när det blev ofördelaktigt (Nofsinger, 2018). Känslan av smärta vid ånger, som människan vill undvika, är störst vid aktiv handling snarare än inaktiv handling (Nofsinger, 2018). Detta påverkar investerare genom något som Shefrin och Statman (1985) hänvisar till the disposition effect. The disposition effect innebär att människan tenderar att sälja bra presterande aktier för att söka känslan av att ett beslut var fördelaktigt genom att hämta hem vinst, samtidigt som dåligt presterande aktier behålls för att undvika att behöva realisera förlusten som därmed skapar känslan av ånger för det tidigare dåliga beslutet (Shefrin & Statman, 1985). Trots att individen har facit på de olika aktiernas resultat väljer då individen att behålla den sämre aktien och sälja den bättre på grund av känslomässiga skäl.

Det blir även lättare för individen att hålla kvar en förlorare eller göra sig av med en vinnare om någon i dess krets gör detsamma. Det pratas om investeringar mer än någonsin tidigare

tack vare enkelheten att kunna integrera med andra människor via diverse sociala medier (Nofsinger, 2018). Enligt Nofsinger (2018) blir individen lätt exponerad mot investeringar då denne kan söka expertinformation genom nyhetskanaler eller speciella grupper på sociala medier. Utöver dessa grupper diskuterar gärna en investerare med andra investerare om marknaden eller specifika aktier för att söka bekräftelse eller få grepp om andras uppfattningar (Nofsinger, 2018). Enligt Egan, Merkle och Weber (2014) i Nofsinger (2018) tenderar investerare att köpa fler aktier än vad de själva kan rättfärdiga när de märker att andra är positiva till aktien. Visar andra investerare en negativ attityd till en aktie allokerar individen en lägre andel av portföljen till denna (Egan, et al., 2014 i Nofsinger, 2018). På det här sättet tror även investerare att deras åsikter delas med fler än vad som egentligen stämmer (Nofsinger, 2018). Ifall andra har andra åsikter kring en investering än vad individen har bagatelliseras deras åsikter då de anses vara subjektiva, men ändå påverkas individen av det generella intrycket av vad andra tror om marknaden (Nofsinger, 2018).

I vissa fall kan en social konsensus skapas när individer lär sig vad andra tänker kring vissa aktier (Nofsinger, 2018). När investerare agerar efter denna konsensus skapas en samling, en så kallad flock (Merli & Roger, 2012). Investerare som är med i denna flock håller konstant koll på sociala medier och får snabbt reda på när flocken rör sig, in eller ut ur en särskild investering (Nofsinger, 2018). Detta leder i sin tur till att små rörelser förstoras till att bli stora rörelser, även fast den initiala handlingen var liten. På detta sätt kan vinnaraktier som det pratas mycket om att rida på en psykologisk våg där en hel flock investerar i aktien för att alla andra gör det. Det innebär att vinnaraktierna fortsätter stiga i värde och får ännu högre värderingar. Det kan även vara farligt då en nedgång kan spädas på av att alla går ur en investering. Enligt Nofsinger (2018) är problemet med flockrörelser att det förstorar den psykologiska aspekten av investeringar eftersom individen investerar efter en känsla istället för en utförlig analys av investeringen. En anledning till att flocken lockar nya investerare är kopplad till Nofsingers (2018) teori om inaktiv ånger. När investerare hör att många äger positioner på marknaden och ser att dessa positioner blir mer och mer värda uppstår rädslan att missa ytterligare uppgång, varpå investeraren ansluter till flocken för rädslan att missa vad alla andra får.

2.3 Risk och Avkastning

Människans psykologiska beteende visar att investeringar är riskfyllt. Som tidigare nämnts i studien flertalet gånger är risk och avkastning nära kopplat. Flera verk stödjer detta påstående, och mycket studier har gjorts om ämnet (Bolten, 2000; Dhankar, 2019; Fama & French, 1992; Sharpe, 1974). Tack vare bland annat dessa verk är det känt att risk är en central del vid diskussion om finansiella marknader och dess avkastning. Damodaran (2012)

anser att risk ur ett finansiellt perspektiv bäst beskrivs på det kinesiska sättet att skriva risk. Begreppet risk använder två olika tecken, där första tecknet betyder fara och andra tecknet betyder möjlighet (Damodaran, 2012). Damodaran (2012) hävdar att detta på ett bra sätt illustrerar avvägningen varje investerare måste göra, vill investerare ha hög avkastning kommer det tillsammans med hög fara.

Även vissa finansiella multiplar är härledda av risken hänförd till en säkerhet, där WACC5

ofta ingår i härledningen av formlerna. WACC i sin tur påverkas av skuldsättningsgraden i ett företag som enligt Damodaran (2012) är en riskfaktor, då skulder gör en återbetalningsskyldig vilket eget kapital inte gör.

Fama och French (1992) anser att det är risken i en aktie som därtill driver lönsamheten, och investerare som vill åt högre lönsamhet är villiga att bära denna risk enligt Dhankar (2019). Men det är även möjligt att sänka ens totala risk i portföljen, och fortfarande uppnå abnormal avkastning. Elton, Gruber och Blake (1996) har visat en lyckad studie bland fondbolag där aktivt förvaltade portföljer utpresterade indexportföljer med riskjusterad avkastning under 16 studerade år.

I sammanhanget om värdepapper existerar två olika delar i begreppet risk: systematisk risk och osystematisk risk (Modigliani & Pogue, 1974). Den systematiska risken är även kallad marknadsrisken, då den har verkan på samtliga aktier och påverkas av fluktuationer i marknadsläget, som till exempel cykliska svängningar (Modigliani & Pogue, 1974). Den andra delen, osystematiska risken, är istället enbart hänförbar till den specifika aktien och dess egna risker, som till exempel företagets prestation eller övervärdering på aktien (Modigliani & Pogue, 1974). Sharpe (1964) förklarar att den osystematiska risken kopplad till värdepapper kan diversifieras bort och därmed sänka den totala risken i säkerheten. Den osystematiska risken, vilket är risken som ett enskilt värdepapper medför i en portfölj, går med andra ord att eliminera genom att addera flera andra värdepapper med andra egenskaper i samma portfölj, för att på så sätt minska inverkan av en osystematisk risk i ett specifikt bolag. Även Modigliani och Pogue (1974) utfärdade en lyckad studie kring ämnet som visade att ungefär 40–50 procent av den totala risken i ett värdepapper går att diversifiera bort. Effekten är som mest påtaglig mellan den första och andra säkerheten, och går sedan exponentiellt nedåt (Modigliani & Pogue, 1974). Efter 10 aktier är marginaleffekten av diversifiering inte särskilt stor (Modigliani & Pogue, 1974).

När det talas om risk och avkastning är det vanligt att ta upp CAPM6_{, som först uttryckligen}

nämndes av William Sharpe 1964. CAPM är en modell som förklarar varför olika värdepapper har olika förväntade avkastningar genom att visa med en metod hur risk

förvandlas till förväntad avkastning (Dhankar, 2019). Risken som tas hänsyn till i CAPM är den systematiska risken, som presenteras genom beta. Beta är kovariansen av en tillgång jämfört med relevanta risk-faktorer, som till exempel ett marknadsindex (Hollstein & Prokopczuk, 2016). Enligt Fama och French (2004) ser formeln för CAPM ut som följande:

𝐸(𝑅𝑖) = 𝐸(𝑅𝑓) + [𝐸(𝑅𝑀) − 𝐸(𝑅𝑓)]𝛽𝑖𝑀 Där: 𝐸_𝑅𝑖= 𝐹ö𝑟𝑣ä𝑛𝑡𝑎𝑑 𝑎𝑣𝑘𝑎𝑠𝑡𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑝å 𝑒𝑛 𝑒𝑛𝑠𝑘𝑖𝑙𝑑 𝑡𝑖𝑙𝑙𝑔å𝑛𝑔 𝑒𝑙𝑙𝑒𝑟 𝑒𝑛 𝑡𝑖𝑙𝑙𝑔å𝑛𝑔 𝑖 𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑓ö𝑙𝑗 𝐸(𝑅𝑓) = 𝐹ö𝑟𝑣ä𝑛𝑡𝑎𝑑 𝑟𝑖𝑠𝑘𝑓𝑟𝑖 𝑟ä𝑛𝑡𝑎 𝐸(𝑅𝑀) = 𝐹ö𝑟𝑣ä𝑛𝑡𝑎𝑑 𝑎𝑣𝑘𝑎𝑠𝑡𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑓𝑟å𝑛 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑛𝑎𝑑𝑒𝑛 𝛽𝑖𝑀= 𝐵𝑒𝑡𝑎 𝑔𝑒𝑛𝑡𝑒𝑚𝑜𝑡 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑛𝑎𝑑𝑒𝑛

I formeln ser vi relationen mellan ett värdepappers förväntade avkastning och dess beta, den systematiska risken. Räntabiliteten beror på den beta säkerheten har, på vad den förväntade lönsamheten är för marknaden samt vad den förväntade riskfria räntan är.

CAPM har visat misslyckande empiriska resultat, så pass dåliga resultat för att bli tveksam på dess inflytande i andra studier (Fama & French, 2004). En orsak till detta kan vara besväret att implementera modellen i praktiken, då risken mot marknaden i teorin ska ta upp all risk vilket kan innebära allt från finansiella tillgångar till mänskliga tillgångar (Fama & French, 2004). Även Bodie et al. (2011) ifrågasätter CAPM:s praktiska validitet på grund av antaganden som enbart fungerar i teorin. Därmed blir CAPM svår att implementera och studierna får svårt att bevisa dess validitet, vilket gör den empiriskt ogiltig och otillämplig. Jagannathan och McGrattan (1995) är bland de få som fått lyckade resultat från en studie där CAPM påvisas fungera, vilket i det här fallet strider mot bland annat Fama och French (2004). Fernandez (2015) går så långt som att kalla CAPM för en absurd modell, på grund av att dess antaganden och slutsatser är obefogade i verkligheten. Trots detta är CAPM den modell som oftast lärs ut till finansstudenter som det fundamentala konceptet till bland annat prissättning av tillgångar, samtidigt som de varnas för enkelheten av modellen tack vare få antaganden, samt dess dåligt visade empiriska resultat (Fama & French, 2004). Trots dessa flertalet negativa aspekter till CAPM är det enligt författarna det bästa måttet att använda för denna studie då det är simpelt att både använda samt att förklara, och för att det används frekvent i andra studier.

2.4 Multipelstrategi

En värdeaktie definieras enligt Graham och Dodd (2009) som en undervärderad aktie enligt marknadsvärdet på tillgången jämfört med det fundamentala värdet på företaget. Motsatsen

är tillväxtaktier med höga värderingar, då folk tror på en stark framtida avkastning. Ansatsen i analysen av denna studie utgörs av en multipelstrategi.

En värdeinvesteringsstrategi definieras enligt Lee (2014) som att investeraren köper och säljer aktier efter ett uppfattat gap mellan aktiens nuvarande marknadsvärde och dess fundamentala värde. Författaren menar att investerare då köper bolag som de anser vara lågt värderade enligt marknaden jämfört med deras faktiska värde som de borde ha. Damodaran (2012) skriver att det finns en passiv form av värdeinvesteringsstrategi där investeraren letar efter olika låga vinstmultiplar. Tanken bakom strategin är densamma som en multipelstrategi där de lägsta multiplarna jämfört med hela marknaden definieras som undervärderade aktier. Enligt Lee (2014) har flertalet studier bevisat att bland annat bolag som handlas för låga multiplar genererar högre framtida avkastning. Ett företags marknadsmultipel är måttet av hur billig aktien är mot dess tillgångar, och de bästa värdeinvesterarna fokuserar på att köpa kvalitetsbolag till en given nivå av billighet (Lee, 2014). Även Asness (1997) hävdar att värdeinvesteringar är lönsamma efter en egengjord studie. Asness (1997) menar att anledningen till att värdeinvesteringar kan leverera överavkastning kan vara tack vare investerares systematiska oförmåga att prissätta aktier korrekt, vilket skapar tillfälle för värdeinvesterare att hitta undervärderade bolag. Denna tes stöds av De Bondt och Thaler (1985) som även de gjort en studie vilket påvisar att felprissättningar uppstår på grund av överreaktion av investerare på marknaden.

Fama och French (1992) har en skild syn på varför dessa värdeaktier erhåller en högre avkastning på marknaden än vad tillväxtaktier gör. Då även dessa författare sett skillnader mellan aktierna i en statistisk korrelation med avkastningen, undersökte de anledningarna till detta. Storleken på bolaget samt skillnader i bokfört värde på eget kapital jämfört med marknadsvärde på eget kapital, var två faktorer till skillnaderna i räntabilitet (Fama & French, 1992). Till dessa skäl tillkom även riskfaktorn som var den förklarande variabeln i olikheterna för lönsamheten (Fama & French, 1992). Risktagandet av att investera i ett bolag med låga multiplar ger en premie av småbolagseffekten, på grund av deras låga värdering, vilket i sin tur leder till en ökad avkastning (Fama & French, 1992). Detta går hand i hand med vad Dhankar (2019) anser om att risk och avkastning följer varandra.

En studie av Arshanapalli et al. (1998) har däremot uppvisat att en värdeinvesteringsstrategi inte bara ger överavkastning, utan även genererar högre risk-justerad avkastning på en 20-års period. Då det inte framgår enligt Fama och French (1992) hur mycket större risk som måste tas eller hur stor skillnaden är i avkastning mellan värdeaktier och tillväxtaktier, går det inte att säga ifall Arshanapalli et al. (1998) har tagit fram en studie som strider mot Fama och Frenchs (1992) argument eller inte, då deras antagande om att högre risk ger högre avkastning inte nödvändigtvis har ett fullständigt linjärt samband, vilket innebär att mängden avkastning kan vara större än mängden risk. Om detta stämmer skulle det kunna

hävdas att investerare kontinuerligt hade flytt till en värdeinvesteringsstrategi, då Bolten (2000) påstår att de investeringsalternativen med högst avkastning och lägst risk är de mest attraktiva investeringsalternativen för investerare. Däremot påstår Sharpe (1964) att just detta samband är linjärt bland flera riskfulla tillgångar så som aktier, vilket hade betytt att studien från Arshanapalli et al. (1998) strider mot Fama och Frenchs (1992) teori.

2.5 Relativvärdering

Alla tillgångar har ett värde, finansiella såväl som reala tillgångar. Nyckeln till en lyckad investering i dessa tillgångar befinner sig i förståelsen av tillgångens värde men även källan till tillgångens värde (Damodaran, 2012). Det finns olika tillvägagångssätt för att värdera en tillgång, det vanligaste är genom en diskonterad kassaflödesvärdering eller en relativvärdering (Damodaran, 2012; Koller, Goedhart & Wessels, 2010; Alford, 1992). De flesta värderingarna som görs är oftast relativvärderingar, däremot är diskonterade kassaflödesvärderingar, hädanefter DCF-värdering, grunden som alla värderingsmetoder bygger på (Damodaran, 2012). En DCF-värdering sker genom att diskontera bolagets framtida förväntade kassaflöden vid en diskonteringsränta som återspeglar investerarens avkastningskrav, oftast WACC (Koller et al., 2010). Bolag som värderas genom relativvärdering kan uttryckas med multiplar, dessa multiplar jämförs med konkurrenter och bolag med liknande karaktärs multiplar för att fastställa om det värderade bolaget är över- eller undervärderat (Koller et al., 2010).

Relativvärdering är en värderingsmetod som bygger på att jämföra bolag med likartade egenskaper på marknaden för att fastställa ett korrekt pris (Damodaran, 2012). Enligt Damodaran (2012) är en relativvärdering bäst när den används som ett komplement till DCF-värdering. Däremot kan man enligt Baker och Ruback (1999) använda relativvärdering som en separat metod. Inom relativvärdering är värdet på en tillgång härledd från prissättningen av jämförbara instrument, dessa standardiseras med en gemensam variabel som vinst, kassaflöden, bokfört värde eller omsättning (Damodaran, 2012). De värden som jämförs mellan bolagen presenteras ofta i form av multiplar, exempelvis P/E som sätter aktiekursen som en produkt av dess vinst per aktie (Damodaran, 2012). För att hitta bolag med liknande fundamentala värden, är det vanligt att titta inom branschen bolaget befinner sig i. Ett företag som anses vara ett rättvist jämförelsebolag har likartade kassaflöden, risk och tillväxtpotential (Damodaran, 2012). Damodaran (2012) hävdar även att ett bolag som exempelvis är undervärderat jämfört med sin sektor inte behöver innebära att prissättningen är inkorrekt, det kan innebära att hela sektorn är övervärderad.

Till skillnad från en DCF som undersöker bolagets fundamentala värde, förlitar sig relativvärdering på en effektiv marknad för att korrekt kunna jämföra tillgångar

(Damodaran, 2012). En felprissättning på marknaden innebär att denna kan identifieras och korrigeras över tid. En effektiv marknad representerar bolagets sanna värde, vilket innebär att aktiepriset i detta fall är en bra utgångspunkt för att bestämma om underliggande antaganden om risk och tillväxt är implicita i priset (Damodaran, 2012). Kritik som riktats mot relativvärderingsmetoden är att det blir svårt att värdera unika bolag utan uppenbara jämförelsebolag (Damodaran, 2012). Dessutom kan multiplar manipuleras genom val av multiplar som är fördelaktiga för värderingsbolaget, speciellt under urvalsprocessen av jämförelsebolag. Inga bolag har exakt samma risk och tillväxt, och definitionen av ett jämförelsebolag är subjektivt, vilket kan leda till partiska värderingar (Damodaran, 2012).

2.6 EV/S & EV/EBITDA

EV/EBITDA multipeln har på senare tid växt fram och blivit en väldigt populär multipel bland analytiker för att värdera bolag vid exempelvis uppköp (Damodaran, 2012; Graham & Dodd, 2009; Koller et al., 2010). EV/EBITDA multipeln relaterar ett bolags totala aktieägarvärde adderat med den finansiella nettoskulden, med vinsten innan räntor, skatter och avskrivningar (Damodaran, 2012). De fundamentala värdedrivarna för EV/EBITDA är den förväntade tillväxten, WACC, återinvesteringsbehovet och avskrivningar (Damodaran, 2012; Koller et al., 2010).

𝐸𝑉 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴=

𝐹ö𝑟𝑒𝑡𝑎𝑔𝑒𝑡𝑠 𝑣ä𝑟𝑑𝑒 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴

Damodaran (2012) beskriver att användningen av EV/EBITDA vid multipelvärdering är bättre än andra multiplar för ett antal anledningar. Det är färre bolag som redovisar en negativ EBITDA än exempelvis vinst, vilket resulterar i ett större urval EBITDA- än vinstmultiplar. Damodaran (2012) fortsätter med att olikheter i avskrivningsmetoder mellan bolag inte påverkar EBITDA och blir därmed lättare att jämföra bolag med EV/EBITDA. EV/EBITDA är även effektiv vid jämförelse av bolag med olika kapitalstruktur, eftersom multipeln beaktar bolagets finansiella hävstång (Damodaran, 2012).

Multipeln EV/S uttrycker bolagets totala aktieägarvärde adderat med den finansiella nettoskulden, i förhållande till den totala omsättningen (Damodaran, 2012). De fundamentala värdedrivarna för multipeln EV/S är ATOM7, återinvesteringsgrad, förväntad

tillväxt och WACC (Damodaran, 2012).

𝐸𝑉 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠=

𝐹ö𝑟𝑒𝑡𝑎𝑔𝑒𝑡𝑠 𝑣ä𝑟𝑑𝑒 𝑂𝑚𝑠ä𝑡𝑡𝑛𝑖𝑛𝑔

Likt EV/EBITDA-multipeln är EV/S en multipel som är fördelaktig att använda vid multipelvärdering, då bolag aldrig redovisar negativ omsättning (Damodaran, 2012). Koller et al. (2010) anser att EV/S är den bästa multipeln vid värdering av nystartade bolag med högre tillväxttakt, då dessa företag ofta redovisar negativa vinster och kassaflöden. Multiplar som beror på EV tar inte hänsyn till bolags kapitalstruktur och är därmed bättre vid relativvärdering, vilket är varför EV/S föredras före P/S8 (Damodaran, 2012). Damodaran

(2012) lyfter även fram hur redovisningsprinciper har relativt låg påverkan på EV/S, vilket gör att multipeln blir fördelaktig att använda vid jämförelser av bolag på olika branscher eller marknader.

Som med alla multiplar finns det nackdelar med både EV/S och EV/EBITDA. Något som kan komplicera en värdering med EV/S och EV/EBITDA är om bolaget äger värdepapper som utfärdats av ett annat börsnoterat företag. Detta innebär att när ett innehav klassas som minoritetsägande adderas det värdet på EV men inte på intäkterna eller EBITDA. Följaktligen blir multiplarna för höga och bolaget anses som övervärderat (Damodaran, 2012). Detta fenomen existerar däremot inte på den svenska marknaden vilket innebär att studien ej behöver ta hänsyn till denna nackdel. Vidare tar EV/S inte hänsyn till bolagets rörelseresultat, vilket innebär att ett bolag kan redovisa en hög omsättning och samtidigt ha höga kostnader som inte visas av multipeln (Damodaran, 2012). Det finns både för-och nackdelar med EV/S och EV/EBITDA, vilket leder till ett utökat intresse att analysera och jämföra dessa multiplar.

Damodaran (2012) hävdar att det finns fem determinanter som påverkar multiplarna:

1. Allt annat lika, bolag med en lägre skattesats bör ha högre EV/S och EV/EBITDA än liknande bolag med högre skattesats.

2. Bolag med en större andel avskrivningar bör ha lägre EV/S- och EV/EBITDA-multiplar än annars liknande bolag, allt annat lika.

3. Återinvesteringsgrad. Allt annat lika, en större andel av omsättningen eller EBITDA som behöver återinvesteras resulterar i lägre multiplar.

4. Allt annat lika, bolag med lägre kapitalkostnad eller WACC bör handlas till en högre EV/S eller EV/EBITDA.

5. Förväntad tillväxt. Bolag med högre förväntad tillväxt, allt annat lika, genererar högre EV/S- och EV/EBITDA-multiplar.

3 Metod

3.1 Studiens ansats

För denna studie har en kvantitativ forskningsstrategi valts eftersom det empiriska materialet baseras på data som har bearbetats med statistiska medel. Detta styrks genom Bryman och Bell (2017) som hävdar att en kvantitativ forskningsstrategi är mest lämpad för strategier som betonar kvantifiering i form av datainsamling och analys av data. Norman Blaikie (2003) instämmer om att kvantitativa metoder bör användas när den insamlade datan uttrycks i form av siffror och variabler. Eftersom denna studie har syftat till att samla in kvantifierbara data och jämföra resultat anses tillämpningen av en kvantitativ forskningsmetod som passande. Ytterligare argument för användningen av en kvantitativ metod är möjligheten att jämföra resultaten med studier som har samma forskningsmetod. Detta är av vikt då majoriteten av studier som baseras på kvantifierbara data har en kvantitativ metod (Bryman & Bell, 2017; Blaikie, 2003; David & Sutton, 2016).

Den alternativa forskningsstrategin är enligt Bryman och Bell (2017) en kvalitativ metod. En kvalitativ undersökningsmetod kan förklaras som en strategi som betonar ord istället för kvantifiering och analys av data (Bryman & Bell, 2017). Med en kvalitativ applicering på denna studie hade intervjuer kunnat göras på aktieanalytiker för att förstå vilken påverkan olika multiplar har i näringslivet och ifall dessa analytiker anser att en multipelstrategi fungerar i praktiken. Detta sätt att genomföra studien hade kunnat leda till subjektiva svar genom personliga åsikter från respondenterna, vilket inte hade gett bra resultat då objektivitet är en vital faktor i denna studie. Ett exempel på att kvalitativa empiriska data kan vara subjektiva är vad som Nofsinger (2014) kallar för ett ormbett. Nofsinger (2014) menar att ett ormbett innebär att en investerare haft otur i en tidigare investering och därefter har en negativ inställning, om inte rädsla, till liknande investeringar. Om en respondent har utövat en multipelstrategi som misslyckades hade respondentens svar påverkat studien negativt, även om strategin kan vara gynnsam.

Författarna valde för denna studie att använda en deduktiv forskningsdesign. En deduktiv ansats innebär att man deducerar en hypotes om ett välkänt ämne och sedan testar hypotesen med empiriskt material (Bryman & Bell, 2o17). Med andra ord kommer empiriska data att analyseras efter de teorier som tagits upp tidigare i studien. Författarna anser att en deduktiv ansats är optimal för utförandet av studien, då uppsatsen syftar till att undersöka en redan väl utforskad referensram inom området. Enligt Bryman och Bell (2017) är en deduktiv ansats mest kompatibel med en kvantitativ forskningsstrategi, således blev valet av en deduktiv design optimal för studiens syfte. Då den deduktiva forskningsansatsen härstammar från en induktiv teori, måste den induktiva ansatsen visa sig vara korrekt innan

en deduktiv ansats kan appliceras. Vidare anses detta vara kritik mot deduktiv forskningsdesign, då metoden förlitar sig på andra teoriers precishet (Jacobsen, 2002). Ytterligare kritik som riktas mot en deduktiv ansats är att studien kan anpassas efter den tillgängliga referensramen för att validera teorierna, detta medför att väsentlig information kan lämnas utanför studien och därmed påverka resultatet (Jacobsen, 2002). Författarna har i denna studie försökt vara fullständigt objektiva vilket medför en tillförlitlig referensram. Dessutom har denna studie analyserat teorier för och emot en multipelstrategi, därav finns inget incitament att utelämna information.

Alternativet för en deduktiv ansats hade varit en induktiv forskningsansats (Bryman & Bell, 2017). Bryman och Bell (2017) beskriver en induktiv ansats som relationen mellan teori och forskning, där teorin är slutprodukten av forskningen. En induktiv forskningsansats hade således inneburit att det empiriska materialet genom analysering och förklaring hade stått till grund för byggandet av egna teorier kring ämnet.

3.2 Genomförande av studien

Denna studie inleddes med insamling av data. Historiska EV/S- och EV/EBITDA-multiplar samt månatliga aktiekurser hämtades från samtliga bolag listade på Large-, Mid- och Small-Cap för varje år mellan 2010-03-31 till 2019-03-31. Datan hämtades från Refinitiv Datastream, hädanefter Datastream, och bestod av totalt 367 bolag. När datan var insamlad rensades flertalet bolag, som exempelvis aktiedubbletter för att eftersträva diversifiering med olika bolag, och finansiella- samt fastighetsbolag för att deras finansiella poster är en stor del av verksamheten. Efter urvalet återstod 251 av de ursprungliga 367 aktierna. Nedan i tabell 2 syns indelningen av de olika branscherna samt dess procentuella andel av totalen.

Tabell 2 - Studiens olika branscher

Tabell 2 - Studiens olika branscher

Bransch Antal Andel Industri 96 38,25%

Konsumentvaror 55 21,91% Hälsa & Sjukvård 52 20,72%

Teknologi 38 15,14%

Energi 10 3,98%

Totalt 251 100,00%

Efter att datan hade rensats och sorterats enligt urvalet började skapandet av studiens olika portföljer. För varje tremånaders tidsperiod urskildes de aktier som hade de 20 lägsta respektive högsta EV/S- och EV/EBITDA-multiplarna. Med dessa aktier skapades åtta olika

portföljer, två portföljer med de 20 lägsta EV/S-multiplarna där ena portföljen rebalanserades var tredje månad och den andra rebalanserades var tolfte månad. Även två portföljer med de 20 högsta EV/S-multiplarna skapades med samma förutsättningar kring rebalanseringsperioderna. Det var samtliga fyra portföljer med EV/S, och på samma sätt skapades fyra portföljer med enda skillnaden att det var EV/EBITDA som styrde indelningen.

På så sätt skedde rebalanseringar var tredje respektive var tolfte månad över hela nioårsperioden. Efter all sammanställning av datan utvärderades portföljernas prestationer individuellt och presenterades med ackumulerad avkastning, riskjusterad avkastning samt tre olika riskjusterande avkastningsmått, för att sedan kunna jämföras.

3.3 Datainsamling

3.3.1 Sekundärdata

Studien använde sig varken av intervjuer eller enkäter till empirin, utan enbart av sekundärdata. Sekundärdata har erhållits exklusivt från Refinitiv Datastream. Refinitiv är en stor amerikansk leverantör av finansiella nyheter, och deras program Datastream erbjuder enorma databaser av både kvalitativ och kvantitativ samlad information för finansiella bolag, finansiella marknader samt länder på en global basis. Enligt Bryman och Bell (2017) är sekundär information att föredra vid resursbrist som exempelvis ett tidsbegränsat arbete, då det är extremt tidseffektivt jämfört med förstahandsdata. Att samla in multiplar från samtliga företag som representerar studien hade dels varit tidskrävande då författarna hade sökt information i samtligas kvartalsrapporter under nio år, och i de flesta fall ägna tid till att räkna fram rätt värden för att kunna beräkna multiplarna då företag kan presentera sin finansiella data på olika sätt. Detta hade även lett till risken för misskalkyleringar. Nästa fördel med sekundär information enligt Bryman och Bell (2017) är att informationen från stora institut är professionellt insamlad. Som tidigare nämnt kan skillnader i årsrapporter leda till felberäkningar vid insamling av data, vilket är kritiskt för studien. Samlas datan in av ett företag som Refinitiv med stora resurser är risken för felberäkningar mindre.

3.3.2 Urval och kriterier av empiriska data

Denna studie har ämnat att analysera en multipelstrategi baserat på EV/S respektive EV/EBITDA på Stockholmsbörsen mellan 2010–2019. Därmed blev första urvalet att välja aktier som var listade på Large-, Mid- och Small-Cap för varje år mellan 2010–2019. Datan hämtades från Datastream och listan som laddades ned går under namnet OMX Stockholm (symbol: LSWSEALI). Även multiplarna för dessa företag laddades ner från Datastream, EV/S-multipeln hittades under symbolen 388E och EV/EBITDA-multipeln under symbolen 380E.

Andra urvalet blev att urskilja vilka av dessa aktier som skulle vara med i studien för att göra den så trovärdig och replikerbar som möjligt. I urvalet sorterades flera aktier bort, dels för avsaknaden av information som i det här fallet var rapporterade multiplar, dels för dubbletter i A- och B-aktier som har väldigt liknande multiplar. Författarna utgick från storleken på omsättningsvolymen i aktien för att avgöra vilken av dubbletterna som skulle behållas. Dessa dubbletter rensades för att eftersträva en så god diversifiering i portföljerna som möjligt genom att hålla olika företag. Efter det var klart rensades listan från fastighetsbolag samt finansiella bolag som banker och investmentbolag. Anledningen till att denna sorts bolag rensades bort förklaras bäst av Damodaran (2012) som menar att finansiella bolag, däribland fastighetsbolag, har stora poster av sin operationella verksamhet under finansiella intäkter samt finansiella kostnader. Eftersom dessa poster kommer efter både intäkter och EBITDA i resultaträkningen tas en stor del av verksamheten inte med i de multiplarna, vilket ger missvisande multiplar och därmed ett felaktigt resultat för studien. Detta argument stärktes då empirin i ett tidigt skede visade att majoriteten av höga multipler bestod av fastighetsbolag. Vid de få tillfällena företag uppvisade en negativ EV/EBITDA-multipel rensades multipeln från studien, men bolagets EV/S-multipel stannade kvar i studien.

Denna studie har ej inkluderat utdelningar från företagen i dess aktiekurs, vilket i följd inte har påverkat portföljernas avkastning. Anledningarna till exkluderingen är att bolagen delar ut under olika perioder av året, vilket hade haft en negativ påverkan på portföljerna med tre månaders innehavsperiod. Detta hade tillfört risker för felberäkningar vid jämförelser av lönsamhet. För att behålla trovärdigheten i studien blev valet att exkludera detta alternativ.

Transaktionskostnader som courtage vid värdepappershandel är något som hör till aktiv förvaltning. Enligt Fama (1970) existerar den teoretiska möjligheten för aktiva förvaltare att generera högre avkastning än passiva förvaltare med en buy & hold-strategi. Däremot anser författaren att det inte fungerar i praktiken då transaktionskostnader och andra relaterade avgifter motsvarar mer än beloppet som utgör överavkastningen, vilket innebär att de erhåller sämre lönsamhet. Författarna är medvetna om att innehavsperioden på tre månader kan innebära många transaktioner och därmed vissa transaktionskostnader som kan påverka den ekonomiska vinningen. I denna studie kommer författarna däremot att analysera det teoretiska fenomenet med multipelstrategi, därmed kommer det inte tas hänsyn till transaktionskostnader då courtage skiljer sig mellan olika börsmäklare samt mellan olika belopp som investeras. För stora investerare är courtaget på transaktioner minimala belopp vilket innebär att påverkan på studiens resultat inte hade blivit märkbart annorlunda. Vissa bolag byts heller inte ut mellan rebalanseringsperioderna vilket innebär att transaktionskostnaderna ej hade varit identiska vid varje rebalansering. Reliabiliteten av studien hade därmed försämrats, vilket är anledningen till att transaktionskostnader exkluderas helt ur denna studie, även fast det är nämnvärt att fundera kring att transaktionskostnader existerar i praktiken.

Denna studie analyserade även inom vilka branscher som de lägsta respektive högsta EV/EBITDA- och EV/S-multiplarna identifierades i. Därmed skapades fem olika branscher av författarna från flertalet underbranscher. Samtliga 251 aktier sorterades från deras respektive underbranscher in i följande fem huvudbranscher: industri, konsumentvaror,

hälsa & sjukvård, teknologi och energi.

- Industri bestod av: skog, förpackning, gruva, industri, försvar samt byggnation, och utgjordes av totalt 96 aktier.

- Konsumentvaror bestod av: konsumentvaror (vardagliga) samt konsumentvaror (sällanköpsvaror), och utgjordes av totalt 55 aktier.

- Hälsa & Sjukvård bestod av: läkemedel samt hälsovård, och utgjordes av totalt 52 aktier.

- Teknologi bestod av: elektronik, hårdvara & mjukvara, rymd- & satellitteknik, cybersäkerhet, affärssystem samt telekom, och utgjordes av totalt 38 aktier.

- Energi bestod av: olja & gas, bränsle, solkraft, vindkraft samt förnybar energi, och utgjordes av totalt 10 aktier.

3.3.3 Marknadsindex

Resultaten från de olika empiriska portföljerna som framkommer ur denna studie har analyserats och jämförts med varandra och även jämförts med ett marknadsindex. Ett marknadsindex är en indikator för att mäta hur olika värdepapper ställer sig gentemot andra värdepapper, utan att direkt jämföra två specifika. För att få den optimala jämförelsen hur en viss portfölj presterar jämfört med andra jämförelsebolag är det viktigt att marknadsindexet är väl applicerbart mot det som analyseras, så att inte jämförelsen blir skev och visar fel saker.

Denna studie analyserade endast bolag på Stockholmsbörsen. På Stockholmsbörsen existerar indexet OMXSPI, eller Stockholm All-Share, som består av samtliga företag på börsen. Då indexet innehåller alla analyserande bolag samt resterande företag på samma börs anses detta vara det mest optimala indexet för att jämföra hur portföljerna presterat och huruvida multipelstrategi fungerar eller inte, med tanke på Famas (1970) teori om den effektiva marknadshypotesen.

Ett alternativt val av index som hade kunnat appliceras på denna studie är OMXSGI. OMXSGI är ett alternativ till OMXSPI då båda indexen innehåller samma aktier, det vill säga

samtliga aktier på OMX Stockholm. Skillnaden mellan de två indexen är att OMXSPI exkluderar utdelning från aktierna, samtidigt som OMXSGI inkluderar aktiernas utdelning i kursutvecklingen. Då denna studie exkluderar utdelning i resultaten är OMXSPI lämpligast att använda, medan OMXSGI lämpar sig bäst för en studie som inkluderar utdelningar.

3.4 Tid- & Innehavsperiod

Studien har analyserat en multipelstrategi på OMX Stockholm under tidsperioden 2010-03-31 till 2019-03-2010-03-31. Författarna har valt att påbörja studien den 2010-03-31: a mars för att de flesta bolagen har publicerat sina årsredovisningar vid denna tidpunkt. En nioårig tidsperiod valdes för att få tillräckligt med data att kunna analysera, då en kortare tidsperiod anses kunna påverkas av slumpen. Ytterligare argument för en nioårig tidsperiod är att den täcker en hel konjunkturcykel som normalt sett varar över åtta år enligt Konjunkturinstitutet (2021). Detta är dock inte fallet för denna studie då den till mestadels befinner sig i en högkonjunktur. Däremot ökar detta reliabiliteten då studien blir mer replikerbar över andra tidsperioder. Vidare appliceras studien över den utvalda tidsperioden för att utelämna de krisperioder som uppstod under 2008 och 2020. Finanskrisen slutade 2009, vilket innebär att den största återhämtningen från krisen undviks då studien startar 2010. Trots att den största återhämtningen undviks innebär valet av en tidsperiod som sträcker sig från 2010– 2019 att studien kommer att analysera strategin i en uppåtgående marknad. Studien sträcker sig dessutom fram till 2019 vilket utesluter argument om att datan kan tolkas som utdaterad.

Författarna har för denna studie valt en rebalanseringsperiod på tre månader och tolv månader. Detta beslut baserades på Jegadeesh och Titman (1993), då deras studie grundar sig i en rebalansering som sker kvartalsvis och årligen. Dessutom visar deras studie att en optimal kortsiktig innehavsperiod är tre månader och att portföljer med innehavsperioder längre än tolv månader kan medföra ett negativt samband med avkastningen (Jegadeesh & Titman, 1993). Vidare hävdar Jegadeesh och Titman (1993) att historiska bevis pekar på att investerare som använder sig av relativvärdering baserar deras beslut på hur aktien har presterat över de senaste tre till tolv månaderna. De Bondt och Thaler (1985) anser däremot att man inte ser effekterna av en contrarian-strategi om man inte undersöker längre tidshorisonter på tre till fem år. Författarna är medvetna om att innehavsperioden kan medföra skillnader för resultatet på studien. Denna studie syftar till att analysera en multipelstrategi som grundar sig i multiplarna EV/EBITDA och EV/S och då anses tidshorisonterna på tre och tolv månader som optimal enligt Jegadeesh och Titman (1993).

3.5 Portföljsammansättning

För att kunna besvara studiens syfte och frågeställningar, skapades totalt åtta portföljer som förvaltades mellan 2010-03-31 – 2019-03-31. Med syfte att analysera huruvida olika innehavsperioder påverkar investeringsstrategin, har fyra portföljer rebalanserats årligen och resterande fyra kvartalsvis. Varje portfölj innehöll totalt 20 aktier och varje aktie hade en vikt på fem procent, vilket innebär att varje akties kursutveckling hade lika stor påverkan på resultatet. Författarnas beslut att varje portfölj ska utgöras av 20 bolag baseras på Modigliani och Pogue (1974) som hävdar att man kan diversifiera bort den osystematiska risken genom en portfölj med 20 aktier. Då denna studie täcker Small-, Mid-, och Large-Cap finns det tillräckligt med data för att kunna sammanställa en portfölj med 20 bolag. De aktier som utgjorde portföljerna rangordnades från lägst till högst EV/EBITDA och EV/S. En portfölj med låga EV/S innehåller följaktligen de 20 bolagen med lägst EV/S-multipel. Vid eventuell rebalansering efter ett kvartal eller ett år, byts bolagen ut mot de 20 lägsta EV/S-multiplarna vid det tillfället och vikterna återställs till fem procent vardera.

Tabell 3 - Portföljsammansättning

Tabell 3 - Portföljsammansättning

Portföljsammansättning

Portfölj 1 Portfölj 2 Portfölj 3 Portfölj 4

Låga EV/EBITDA Höga EV/EBITDA Låga EV/EBITDA Höga EV/EBITDA Rebalansering 12 mån Rebalansering 12 mån Rebalansering 3 mån Rebalansering 3 mån

Portfölj 5 Portfölj 6 Portfölj 7 Portfölj 8

Låga EV/S Höga EV/S Låga EV/S Höga EV/S

Rebalansering 12 mån Rebalansering 12 mån Rebalansering 3 mån Rebalansering 3 mån

3.6 Utvärdering av empiri

3.6.1 Betavärde

För beräkningen av betavärde hävdar Damodaran (2012) att ett lämpligt antal observationer bör ligga mellan 48–60 observationer. I denna studie har författarna valt att observera femårig månatlig historisk avkastning för varje portfölj, vilket resulterar i 60 observationer. Detta är i linje med Damodaran (2012), som understryker att fler eller färre observationer kan ge motsatt effekt eller oriktiga värden. Vidare uttrycker Damodaran (2012) att användningen av månadsdata istället för dagsavkastning kan öka tillförlitligheten i det resulterade betavärdet. Beräkningen gjordes med hjälp av Microsoft Excel, hädanefter Excel, och den inbyggda funktionen för linjär regression. I beräkningen är portföljens förväntade