Kan oinformerade investerare imitera insiders?

(1)

Uppsala Universitet

Företagsekonomiska Institutionen Magisteruppsats Ht. 2007

Handledare: Robert Joachimsson Datum: 15/1-2008

Kan oinformerade investerare imitera insiders?

Författare:

Christian Peters Stefan Rosén

(2)

Sammanfattning

Ett turbulent och händelsefyllt börsår 2007 gav upphov till en mer intensiv och uppmärksammad debatt i media kring insynshandeln i svenska börsbolag. Debattartiklar i ämnet och uppmaningar till privata sparare att följa insynspersonerna blev allt mer frekvent förekommande i tidskrifter som Dagens industri och Affärsvärlden. Genom detta väcktes författarnas intresse för området och för de eventuella möjligheter insynshandeln kan föra med sig för den privata investeraren.

Utgångspunkten för uppsatsen är den traditionella teorin om marknadseffektivitet som ställs mot tidigare forskning, främst amerikansk, och den moderna beteenderelaterande finansiella teorin. Bland annat diskuteras studier av Jaffe, J., Finnerty, J., Fama, E. samt Lakonishok & Lee. Den teoretiska referensramen ligger till grund för författarnas egna hypoteser som testas med hjälp av statistiska analysmetoder. Strävan har varit att utifrån resultaten antingen kunna stärka eller försvaga tilliten till tidigare forskning vars slutsatser varit att det är möjligt att skapa överavkastning genom att imitera insiderhandeln. En tilläggande hypotes blev att en större insynshandel bör innehålla mer information om framtiden än en mindre transaktion och genom detta även skapa en högre avkastning.

En kvantitativ metod användes för att undersöka huruvida det är möjligt för privata investerare, utan insyn i företagen, att skapa en överavkastning genom att följa insiderhandeln.

Undersökningen gav inget enhetligt resultat vilket försvårar möjligheterna för att dra generella slutsatser. De signifikanta resultat som erhölls pekade dock i motsatt riktning i jämförelse med tidigare forskning. Studien tycks dock starkast peka på de risker som finns med att imitera insynspersoner.

(3)

Innehållsförteckning

1 Inledning 4

1.1 Problemdiskussion 4

1.2 Syfte 5

2 Teori 6

2.1 Marknadseffektivitet 6

2.2 Behavioral Finance 6

2.2.1 Irrationalitet 7

2.2.2 Heuristik 8

2.3 Insider Trading 9

3 Hypoteser 12

3.1 Huvudhypotes 12

3.2 Kompletterande hypotes 12

4 Metod 14

4.1 Informationssökning 14

4.2 Data 14

4.3 Val av undersökningsvariabler, branscher och tidshorisont 15

4.4 Metodproblem 16

4.4.1 Bortfall 16

4.4.2 Källkritik 17

5 Empiri och Dataanalys 18

5.1 Regressionsanalys och T-test 18

5.2 Del 1 18

5.2.1 Regression 1 (Hela urvalet) 18

5.2.2 T-test 1 (Mot OMX Stockholm PI) 19

5.2.3 Test 1(a) och (b) Köp 19

5.2.4 Test 1 (c) och (d) Sälj 19

5.3 Del 2 – Uppdelat per bransch 19

5.3.1 Health Care - Regression 2 20

5.3.2 Health Care - T-test 2, Köp 20

5.3.3 Software & Services - Regression 2 20

5.3.4 Software & Services - T-test 2, Marknadsindex 21 5.3.5 Software & Services - T-test 2, Branschindex 22

6 Diskussion och slutsats 22

7 Förslag till fortsatt forskning 24

8 Referenslista 25

(4)

8.1 Böcker 25

8.2 Tidsskrifter 25

8.3 Elektroniska källor 27

Bilaga 1 28

Bilaga 2 29

Bilaga 3 30

Bilaga 4 31

Bilaga 5 32

Bilaga 6 33

Bilaga 7 34

Bilaga 8 35

(5)

1 Inledning

Det finns många olika strategier för att handla med aktier. De har sin grund i att investeringar ska baseras på en fundamental analys av all den information som finns tillgänglig, och enligt lag ska finnas tillgänglig utan fördröjning. Men om inte all information finns tillgänglig för alla utan fördröjning, uppstår möjligheter att utnyttja denna informationsasymmetri. Många investerare tror att personer med insyn i företag, till exempel VD, styrelsemedlemmar, och andra personer i nyckelpositioner, gemensamt kallade insiders, har bättre tillgång till information om företagets framtidsutsikter, och att de också handlar på denna information. I Dagens Industri publiceras med jämna mellanrum tips om att följa och efterhärma insiderhandel.

Under börsoron sommaren och hösten 2007 var det stor medial uppmärksamhet¹ kring hur de noterade svenska bolagens insiders handlade med de egna företagens aktier. Trots stor osäkerhet på marknaden med kraftiga börsfall har marknaden präglats av stora köp.

Insynshandeln har därigenom tillsammans med kursen International Financial Management väckt författarnas intresse om att fördjupa sina kunskaper i ämnet.

1.1 Problemdiskussion

Insynshandel är inget nytt ämne. Det är dock ständigt aktuellt då det får mycket uppmärksamhet i media, och lagar och regler kring insynshandel diskuteras med jämna mellanrum.

Tidigare studier har gjorts av etablerade forskare (exempelvis: Jaffe, 1974, Lakonishok &

Lee, 2001, Seyhun, 1998 och Finnerty, 1976) för att studera eventuella relationer mellan insiderhandel och aktiekursen. Inga starka homogena resultat har kunnat presenteras av dessa tidigare undersökningar, vilka varit utformade mera generellt. Men om inte dessa studier kan påvisa ett enhetligt resultat, varför får då insiderhandeln ett stort medialt utrymme? Ett synligt problem med att tidningar som Dagens Industri tipsar sina läsare

1Debatten var stor framför allt i affärspressen, exempelvis publicerades artiklar om insiderhandel varje vecka från och med juli 2007 och ett par månader framåt på Dagens Industris hemsida di.se

(6)

om att följa insiderhandel för att göra vinster, är att det inte kan sägas med säkerhet att en sådan strategi är lönsam. De tidigare, mer generella undersökningarna har ett problem i att de inte tar hänsyn till branschspecifika risker och möjligheter. Författarna ser därför möjligheten att studera ämnet på en branschspecifik nivå och genom detta studera mer direkta samband med större statistisk säkerhet. Om samband mellan insiderhandel och aktiepris existerar bör detta enligt författarna främst visa sig i branscher med hög risk och stor osäkerhet i framtida vinster. Dessa branscher karakteriseras av stor informationsasymmetri och handeln kan därför antas förmedla mer information än i andra branscher.

Författarna kommer att presentera teorier gällande informationsasymmetri och marknadseffektivitet tillsammans med tidigare forskning om insynshandel, för att från dessa formulera en hypotes som sedan testas statistiskt. Resultaten diskuteras för att om möjligt kunna dra mer generella slutsatser.

1.2 Syfte

Syftet är att undersöka om det är möjligt att följa insynshandeln och genom detta skapa en överavkastning gentemot marknaden och branschindex?

(7)

2 Teori

2.1 Marknadseffektivitet

Vi börjar med att presentera hur det, enligt Eugene Fama (1970), ser ut på en effektiv kapitalmarknad. Hans hypotes om effektiva marknader (EMH) säger att tre krav måste vara uppfyllda för att marknadseffektivitet ska uppstå och om dessa krav är uppfyllda har ingen investerare bättre möjlighet att förutspå framtida aktiekurser.

1. Aktörerna på marknaden är rationella, och vinstmaximerande.

2. Ingen köpare eller säljare kan ensam påverka priset.

3. All information är tillgänglig för alla, och det finns inga transaktionskostnader.

Fama säger dock att ingen marknad är fullständigt effektiv i det att den till hundra procent avspeglar all tillgänglig information. Han delar därför in marknadseffektiviteten i tre olika former:

1. Starka formen - Innebär att all existerande information reflekteras av aktiekursen.

Det finns inga övervinster att göra.

2. Halvstarka formen - Priserna på marknaden avspeglar all offentlig information.

Det går inte att göra vinster genom att analysera redan offentliggjord information.

Fundamental analys är därmed inte lönsam.

3. Svaga formen - De nuvarande priserna reflekterar all information som finns i de historiska kurserna. Det går inte att göra vinster genom att analysera tidigare aktiekurser. Teknisk analys är inte lönsam.

2.2 Behavioral Finance

Det finns ingen enhetlig bild av vad Behavioral Finance (BF) verkligen är, eller en bland forskare överenskommen beskrivning av området. Hittills har merparten av forskningen inom ämnet varit inriktad på att identifiera beteenderelaterade attribut som påverkar individers val i beslutsprocessen, attribut som har effekt på beteenden i de finansiella marknaderna. (Olsen, R A, 1998)

(8)

BF står i kontrast till EMH och ser på finansiering från ett bredare, socialt perspektiv genom att inkludera olika psykologiska och sociologiska aspekter. (Shiller, R J, 2003)

2.2.1 Irrationalitet

Som tidigare nämnts erfordrar EMH rationella investerare. Baker et al. (2006) beskriver irrationalitet utifrån chefer och ledares problem med att balansera tre konkurrerande målsättningar. De två första målen ser till den kortsiktiga investeraren. Den första handlar om att maximera det fundamentala värdet på företaget. Den andra är att maximera aktiepriset, vilket inte motsätter den första målsättningen i en effektiv marknad då aktiepris är lika med fundamentalt värde. Dock är det motsägande i en inte fullt effektiv marknad. Tredje målsättningen är att tillgodose långsiktiga investerares intresse genom att utnyttja situationer där aktiepriset skiljer sig från det fundamentala värdet. Detta görs genom att på nytt ge ut finansiella instrument som är övervärderade och genom att köpa tillbaka de som är undervärderade. Svårigheterna med att balansera dessa mål kan ge upphov till irrationella beslut och leda till ett icke önskvärt beteende.

Vidare motsätter sig Tirole (2006) rationalitet och ger stöd för BF genom att påvisa två olika källor för irrationalitet.

1) Den första källan har sitt ursprung i irrationella investerare samt begränsad förmåga till arbitrageaffärer. Detta har till följd att priser inte justeras tillräckligt snabbt och precist till rätt prisnivå i respons till ny information (Tirole, 2006).

Speciellt synligt är detta på marknader där privata oinformerade investerare har en stor position (del av marknaden) i jämförelse med de professionella investerarna. I en situation som denna måste de professionella investerarna ta väldigt stora riskfyllda positioner för att pressa priserna till rätt nivåer, något som de sällan är villiga att göra och leder till ineffektivitet (Ross et al., 2005).

2) Den andra källan belyser problem med irrationella entreprenörer och chefer.

Dessa kan exempelvis vara för optimistiska i beräkningar om produktivitet eller olika projekts lönsamhet. Dessa felkalkyleringar kan ge upphov till

(9)

rekommendationer av projekt som inte maximerar värdet på företaget. (Tirole, 2006)

2.2.2 Heuristik

Irrationalitet är inte det enda som legat till grund för att den effektiva marknadshypotesen fått motstå kritik. Bodie, Kane & Marcus (2005) tar upp olika former av beteenderelaterade orsaker till hur individer samlar in och bearbetar information (heuristik).

Framing är ett koncept som beskriver hur människor ser på och tolkar information.

Betydelse i detta sammanhang har bland annat det perspektiv, de referenspunkter och de definitioner av informationen som individen använder sig av. Till exempel kan en nominell löneökning uppfattas som positivt av löntagaren, även om den reella lönenivån sjunkit i en tid med hög inflation. Dock kan motsvarande reella skillnad i lön, men genom en nominell lönesänkning, ses som negativt. (Tversky & Kahneman, 1986) Individer tolkar och bearbetar med andra ord information med hjälp av tidigare erfarenheter, erfarenheter som placerar den nya informationen i ett bekant sammanhang.

Availability, eller tillgång till information, påverkar individers beteende och val på olika sätt. När människor inhämtar information för att utvärdera olika alternativ kan individens minne även fungera som en källa för information (Tversky & Kahneman, 1973). Minnet fungerar oftare som informationskälla för händelser som inträffar ofta än för de som inträffar mera sällan (Bless et al. 1993). Detta har att göra med att människor, i sökandet efter information, ofta vänder sig dit där den är lättillgänglig. Effekten kan bli att inte all befintlig och relevant information analyseras inför beslutsfattandet (Hamberg, 2004).

Representativeness beskriver hur människor använder sig av sina känslor när de står inför ett val. Det centrala är hur de känner för de olika valen och för vad dessa val representerar. Istället för att utvärdera alternativen utifrån vilka attribut de besitter, litar individer i vissa fall på de känslor som väcks när de tänker på vad valet representerar för dem själva. Positiva känslor för ett alternativ leder således till att detta favoriseras över

(10)

alternativ som representerar mer negativa känslor. (Pham, 1998) I likhet med framing relateras även alternativen till gamla erfarenheter, erfarenheter som skapar mönster som inte alltid stämmer, exempelvis att det alltid regnar i Storbritannien (Hamberg, 2004).

2.3 Insider Trading

Insynshandel definieras av Jaffe (1974) som handel utförd av företags ledning, direktörer och stora aktieägare. Finansinspektionen formulerar en mer specificerad definition (fi.se, (b)) som återfinns i bilaga 1. Tidigare forskning har visat att insiders kan förutse förändring i aktiepris i upp till sex månader efter det att handeln ägt rum. Om förändring i aktiepris går att förutspå, öppnas även dörren för att tjäna anormalt hög avkastning (Jaffe, 1974).

Forskning har även visat att insiderhandel skapar dessa anormala vinster, vilket ses som bevis för att den starka formen av EMH inte håller. Dock har det inte setts som en överraskning att denna handel existerar, vilket beror på att det generellt uppfattas som att personer med insyn har monopolistisk tillgång till information om företaget. Om däremot utomstående investerare kan erhålla liknande vinster genom att imitera insiders affärer bryts EMHs halvstarka form, vilket då vore överraskande. (Rozeff & Zaman, 1988)

Enligt Finnerty (1976 (a)), använder sig insiders av privat (inte offentligt känd) information när de utvärderar hur mycket de kan betala eller sälja aktier i det egna bolaget för. Beroende på hur informationen förväntas påverka marknadens värdering av företag agerar insynspersonen. När insiders köper aktier karaktäriseras de aktuella bolagen generellt av att vara av mindre storlek, större vinster och högre utdelning än de företag insynspersoner säljer aktier i. Trots att insynshandel i vissa fall beror på annat än privat information har systematiska karaktäristika kunnat identifieras (Finnerty, 1976 (a)). Storleken på företaget kan ha påverkan genom att insiders möjligen bättre kan utvärdera insiderinformationens påverkan på värdet (Finnerty, 1976 (b)). I likhet med Finnerty ser Lakonishok & Lee (2001) skillnader i användbarheten av insynshandel för den privata investeraren. De upptäcker nämligen skillnader mellan bolag i de olika storleksgrupperna (small- mid- och large cap). Större indikation om framtiden tycks

(11)

existera i den minsta cap gruppen och i segment som uppfattas som mindre informationseffektiva.

Med hänsyn tagen till kostnaderna vid köp och sälj av aktier måste insiders räkna med ungefärligen 1 % (inkluderat mäklaravgifter och andra kostnader) på en ”round lot sale”

(sälja en aktie för att köpa sitt egets företags). På grund av detta måste insiders förvänta sig mer än 1 % överavkastning för att transaktionen ska vara lönande, vilket kan leda till att insiders inte handlar på privat information som endast resulterar i en prisförändring motsvarande transaktionskostnaderna. Dessa kostnader sänker även avkastningen för personer utan insyn och gör det således dyrare att imitera insidern (Jaffe, 1974). Handeln av aktier i mindre cap grupper är liten, vilket ökar kostnaden samt försämrar resultaten av att följa insiderinformation i dessa företag (Lakonishok & Lee, 2001).

Mellan det att insidern handlar och det att information om handeln blir offentlig finns en tidslagg, vilket reducerar möjliga vinster för outsiders. Dock har det framkommit signaler som tyder på att det är användbart att agera tidigt men att det inte är kritiskt för avkastningen. Bevis för att det inte finns någon stor direkt prisreaktion relaterat till insiderhandel har även upptäckts. (Seyhun, 1998)

Eftersom insynspersoner i vissa fall handlar på grund av andra anledningar än att utnyttja privat information för att göra individuell vinst, ger det upphov till statistiskt brus i tidigare undersökningar. Om dessa istället endast innehöll insynshandel baserad på privat information hade studiernas resultat varit mer tydliga och då även utan brus. En grund för statistiskt brus är att viss handel kan förekomma med anledning att kamouflera illegala insynstransaktioner. (Jaffe, 1974) Att det förekommer illegal handel, som inte anmäls till FI, ger också upphov till lägre vinster i undersökningar om insynshandel. Likaså, faktumet att många tidigare undersökningar innehåller alla insiders påverkar även resultat om hur stora vinsterna från insynshandeln är. (Seyhun, 1998)

Stora insynstransaktioner kan innehålla och vara baserade på mer privat information och bör således även ge upphov till mindre statistiskt brus. Den privata informationen kan

(12)

även leda till att flera personer med insyn handlar samtidigt. Detta antyder att andelen informationsbaserad handel är större i perioder då fler insiders handlar än i andra (Jaffe, 1974). I likhet med Jaffe konkluderar Seyhun (1985) att insiders kan avgöra vikten av sin information, vilket resulterar i att stora transaktioner innehåller mer information om framtiden än små.

Det finns även en skillnad mellan köp- och säljtransaktioner. Insynshandeln kan delas in i två olika grupper, aktiv och passiv handel. Aktiv handel betyder att personen i fråga tar en ny öppen position (köpa nya aktier) medan passiv handel är att stänga en existerande öppen position (sälja aktierna). Efter det att insiders säljer sjunker inte aktiepriset men det stiger mindre än snittet, vilket gör det svårare att utnyttja informationen som försäljningar innehåller. (Seyhun, 1998)

Däremot har Lakonishok och Lee (2001) lagt fram slutsatsen att passiv handel inte ger information om framtiden medan aktiv handel innehåller sådan information. Vidare upptäcker de att marknaderna går generellt bra när insiders köper medan marknaderna går sämre när insiders säljer. Skillnaden i avkastning uppges vara över 10 % (Lakonishok &

Lee, 2001).

I en svensk undersökning av Rundfelt (1989), studerades det om insiders gör bättre affärer än andra på den svenska aktiemarknaden. Studien pekar på problem kring denna och liknande undersökningar genom att argumentera insiderns position. En person med insyn kan möjligtvis inneha mycket privat information om företaget, men har eventuellt inte tillräcklig förståelse om vad som driver aktiekursen för att kunna utnyttja den informationen (Rundfelt, 1989). Detta medför en viss risk, en variabel som även påvisas av Seyhun (1998) där det även dras slutsatsen att det finns en 20 procentig risk att prestera en avkastning lägre än marknaden. Storleken på denna underavkastning ska dock vara liten. Identifierade risker inkluderar bland annat att insidern själv gör misstag när han/hon tolkar och analyserar signaler relaterade till sitt företag, industri eller ekonomin i helhet. Vidare konstaterar Seyhun (1998) att lönsamheten är liten och att en potentiell investerare utan insyn inte bör ta en stor position baserad på ett fåtal köp.

(13)

3 Hypoteser 3.1 Huvudhypotes

Tidigare forskning som diskuterats behandlar insynshandel och eventuell överavkastning som erhålls av personer med insynsställning på grund av denna handel. Dessa studier antyder att även outsiders (investerare utan insyn) kan skapa en överavkastning genom att följa den handel personer med insyn utför. BF grundar sig i observationer om människors beteende. Att individer inte alltid är rationella samt hur de skaffar och tolkar information tyder också på att möjligheter för överavkastning bör existera. Om endast historisk och offentlig information är inkorporerad i aktiepriset, i enlighet med den halvstarka formen av marknadseffektivitet, bör personer med privat information även kunna utnyttja den till sin fördel. Likaså bör observationer om marknadens bristande förmåga att utföra arbitragehandel ge möjligheter för överavkastning. Detta eftersom denna ineffektivitet skapar en tidslagg (tiden det tar för aktiepriset att justeras till det riktiga värdet) som skulle kunna utnyttjas av oinformerade investerare för att skapa vinster.

Denna studie följer Jaffe (1974) som säger att insiders kan förutspå förändring i aktiepris upp till sex månader efter det att handeln ägt rum. Vidare ämnar undersökningen uppfylla de kriterier som Finnerty (1976) och Lakonishok & Lee (2001) diskuterar genom att undersöka bolag från Stockholm small cap. Seyhoun (1998) säger att det är användbart men inte kritiskt, att agera tidigt efter insynshandel, vilket bidragit till studiens tvåveckorsperiod.

Huvudhypotesen blir följaktligen att investerare utan insyn (outsiders) kan skapa en överavkastning gentemot marknaden (alternativt den studerade branschen) genom att följa transaktionerna utförda av personer med insyn.

3.2 Kompletterande hypotes

Eftersom insynspersoner i stor utsträckning handlar baserat på privat information, kan större transaktioner även innehålla mer eller bättre information än mindre (Jaffe, 1974).

Detta medför att även avkastningen på stora transaktioner bör vara högre än avkastningen

(14)

på mindre transaktioner. Denna slutledningen medför även att en större position i ett företag (ett större aktieinnehav) också associeras med större förtroende för framtida prestationer och vinster.

Den kompletterande hypotesen blir således att större transaktioner förmedlar mer information om framtiden och bör i och med det även förknippas med högre avkastning än mindre transaktioner.

(15)

4 Metod

4.1 Informationssökning

För att få en övergripande bild och förståelse för begreppet insynshandel söktes information till en början i tidningsartiklar på webbplatser som di.se och affarsvarlden.se.

Förståelse för problemen kring insynshandel och idéer om nya infallsvinklar erhölls genom gamla uppsatser. Tidigare forskning är relativt omfattande och har till synes utförts med liknande metodik. Forskningen har lagt grunden för fördjupad förståelse i ämnet.

Lämplig litteratur söktes via databaserna DISA men erhölls även från litteraturlistor från kurser inom ämnet på avancerad nivå. Eftersom speciellt BF är en relativt ny teori, som ännu inte sammanfattats till en enhetlig teori, har strävan varit att hitta uppdaterad litteratur och vetenskapliga artiklar med olika infallsvinklar. Detta gjordes för att få en mer nyanserad bild av ämnet.

Artiklar söktes genom framförallt sökmotorn Google Scholar för att lokalisera relevanta artiklar. Åtkomst till artiklarna fick författarna främst från databasen JSTOR men även bl.

a. The Journal of Economic Perspectives, The Review of Financial Studies och Journal of Financial Economics, fick författarna via universitetsbibliotekets hemsida. Sökord som användes var bl.a. ”Behavioral finance and stock price”, ”Insider trading”, ”Market efficiency”, Irrational behaviour” och ”Imitating insiders”. Jaffe, Seyhun, Lakonishok &

Lee samt Finnerty har varit några av författarna till tidigares studier som använts.

4.2 Data

Undersökningen består av två typer av data vilka inhämtades från två olika källor.

Information kring insynshandelns storlek och tidpunkt hämtades från Finansinspektionens hemsida (fi.se, (a)), den myndighet vars uppgift är att överse och kontrollera insynshandel. Aktiekurser och indexkurser som ligger till grund för beräkning av avkastning togs direkt från OMX hemsida.

(16)

Genom att vara konsekvent i valet av källa för all data gör att den behandlas lika och genom det är mer jämförbar. Kvaliteten stärks även av att data hämtats direkt från den myndighet respektive det företag som driver och har ansvar för att siffrorna är pålitliga.

4.3 Val av undersökningsvariabler, branscher och tidshorisont

För att kunna dra mer generella slutsatser och kunna tillgodose krav på jämförbarhet och validitet (att undersökningen mäter det den är avsedd att mäta), har målet varit att få ett omfattande underlag i urvalet. Företag från två branscher med till synes olika typ av riskstruktur valdes, men med det gemensamt att de framtida vinsterna är svåra att förutsäga. Detta gjordes för att minimera möjliga fel i undersökningen beroende på specifika faktorer som endast påverkar en bransch. Branscherna som valdes var Health Care och Software & Services. De valda branscherna tycks dock vara av gemensam karaktär beträffande möjligheter att förutspå information om framtida vinster. För att öka tillförlitligheten och jämförbarheten mellan dessa branscher samt att mer konkret testa de uppställda hypoteserna, valdes endast de företag i varje bransch som var noterade på Stockholm small cap. Mätperioden fastställdes till 10 månader, från den första februari 2006 till den sista november samma år. Detta för att testa teorierna under en stark och stabil makroekonomisk period vilket ger bättre förutsättningar för undersökningen.

Insynshandeln studerades från den 1 februari 2006 till den 31 maj 2006. Varje månad delades in i 2 perioder, dag 1-15 och dag 16-31 (sista dagen i månaden). Slutkurs för dag 15 och dag 31 användes som kurs för alla transaktioner. I de fall dag 15 eller den sista varje månad inföll en helgdag användes den tidigast föregående vardagens slutkurs. Från de fyra undersökta månaderna fick vi 8 perioder, som vi sedan följde i 3 och 6 månader.

Som mått på avkastning valdes aktiekursens avkastning mätt genom den procentuella kursökningen. För att mäta om den var anormalt stor jämförs den för varje aktie med motsvarande siffror för varje branschindex, OMX Stockholm Software & Services PI respektive OMX Stockholm Health Care PI, samt med hel marknaden. För hela marknaden används indexet för alla företag registrerat på OMX Stockholm PI (omx.se).

(17)

Insynshandeln i varje företag och dess storlek hämtades från Finansinspektionens hemsida (fi.se (a)).

4.4 Metodproblem

Valet av branscher var det första metodproblemet författarna ställdes inför. Valet grundar sig i tidigare forskning (främst Finnerty, 1976 (b) och Lakonishok & Lee, 2001), då insynshandeln i mindre företag med hög risk bör vara mer informativ. Andra branscher hade dock kunnat ge ett annat resultat.

För att minimera det statistiska bruset i studien (insynspersoner handlar inte enbart för att tjäna pengar) har tidsintervallet motiverats med den tidigare forskningen (Jaffe, 1974) som har konkluderat att insiders kan förutspå aktiekursen upp till sex månader framåt.

Likaså har de åtta periodernas längd bestämts till två veckor, vilket motiveras av Lag 2007:558 om anmälningsskyldighet för vissa innehav av finansiella instrument: paragraf 6, som ger insynspersonen fem dagar på sig att rapportera handel i företagets aktier till Finansinspektionen (riksdagen.se). Vidare motiveras valet med att det är användbart för privata investerare att agera tidigt efter insynspersonen, även om det inte är kritiskt (Seyhun, 1998) och att tidigare forskning (som använt perioder om en månad) ignorerar delar av den avkastningen som insiders tjänar (Finnerty (1976 (b)). Det statistiska bruset har reducerats ytterligare genom att endast använda delar av den till FI rapporterade insynshandeln, nämligen den utförd av företagens ledning och styrelse samt stora aktieägare (aktieägare med minst 10 % aktieinnehav)². All denna handel har inkluderats, vilket lett till en stor spridning i transaktionsstorlek (från 582 till > 8 miljoner aktier) mellan perioderna. Ett annat val av tidsintervall och insiderhandel som behandlas kan ha kunnat påverka resultatet.

4.4.1 Bortfall

Valet av insynspersoner ledde till att delar av den rapporterade insynshandeln föll bort, handel som registrerats av exempelvis nära släktingar till insynspersonen. Detta faktum är av mindre betydelse då avsikten är att undersöka informativ insynshandel och att

2Mer om definitioner av personer med insyn finns i Bilaga 1.

(18)

inkludera all handel kan ge negativ effekt Seyhun (1998). Det bör dock finnas i åtanke att färre observationer gör det svårare att dra generella slutsatser.

4.4.2 Källkritik

Data om index och företagens aktiekurser (där stängningskurser använts) har hämtats från OMX hemsida, det företag som driver de nordiska börserna. Detta bör ge tillförlitlighet till den använda data. Litteraturen har sin tyngdpunkt i originalartiklar kring varje del av teorin med stöd ur kurslitteratur på avancerad nivå, vars kvalitet det inte finns synnerliga skäl att tvivla på.

(19)

5 Empiri och Dataanalys 5.1 Regressionsanalys och T-test

En enkel linjär regressionsanalys undersöker huruvida det föreligger ett samband mellan två variabler. Förklaringsgraden, R², visar hur stor del av variationen i den beroende variabeln y, som kan förklaras av den oberoende variabeln x. För att resultatet ska vara användbart måste P-värdet vara mindre än 0,05 (5 %), då analysen görs på 5 % signifikansnivå.

T-testen utförs också på 5 % signifikansnivå och P-värdet bör därför även här vara under 0,05 för att ge ett signifikant resultat. Testet undersöker om det finns en skillnad mellan två olika grupper av observationer, och det utförs genom att ställa upp en nollhypotes, H0, och en mothypotes, H₁. H₀ säger att det inte finns någon skillnad och H₁ att det finns en skillnad. Om ett signifikant resultat erhålls kan det konkluderas att det finns en statistiskt signifikant skillnad mellan de två populationerna. Om grupperna består av färre än 30 stycken observationer och variansen är okänd krävs ett dubbelsidigt T-test. Ett signifikant resultat erhålls således om P-värdet för det dubbelsidiga testet är under 0,05. (Newbold, 2006)

I del ett undersöks hela urvalet som en gemensam grupp och i del två undersöks varje bransch för sig.

5.2 Del 1

5.2.1 Regression 1 (Hela urvalet)

Den inledande regressionsanalysen undersöker om det föreligger ett samband mellan insynshandelns storlek och aktiens avkastning. I denna analys ingår hela urvalet och rangordnas från minst till störst, där den minsta observationen är den största försäljningen och den största är det största köpet.

Regression 1 (Bilaga 2) gav inget signifikant resultat vare sig för den första tremånadersperioden eller för hela sexmånadersperioden (p-värdet 0,827 respektive

(20)

0,94). Testet ger således inget bevis för att storleken på insynshandeln påverkar aktiens avkastning det följande halvåret, och det ger därmed indikation i motsats till tidigare forskning av Jaffe (1974) och Seyhun (1985). Resultatet tyder även på att outsiders inte ska förvänta sig att stora transaktioner ger större chans för outsidern att själv göra en anormal avkastning.

5.2.2 T-test 1 (Mot OMX Stockholm PI)

Test 1 undersöker om det finns en skillnad i avkastning mellan urvalet och indexet för hela Stockholmsbörsen (OMX Stockholm PI), och det är uppdelat i fyra delar för att undersöka köp- och säljhändelser, samt tre respektive sex månader.

5.2.3 Test 1(a) och (b) Köp

Av testerna (Bilaga 3) som undersöker avkastningen på de aktier som insynspersonerna köper gav ett test signifikant resultat. Medan tremånadersperioden inte kunde påvisa någon skillnad mellan avkastningen på köpen och index som stort (p-värde 0,107), gav sexmånadersperioden ett signifikant resultat med p-värdet 0,015. Medelvärdet på index var positivt med en avkastning på 3,39 % medan urvalet hade en negativ avkastning på 6,44 %. Urvalet hade alltså en sämre utveckling än index vilket är ett resultat som skiljer sig från tidigare studier (Lakonishok & Lee, 2001: Seyhun, 1998: Finnerty, 1976 (a)).

Resultatet ger även indikationer om att köptransaktioner inte tycks förmedla positiv information. Detta väcker frågor kring hur outsiders ska tolka köphändelser.

5.2.4 Test 1 (c) och (d) Sälj

Inget av de båda testen (Bilaga 3) som undersöker säljobservationerna gav signifikant resultat. Testet på tre månader gav p-värdet 0,087 och det på sex månader gav p-värdet 0,498. Resultaten är i linje med tidigare forskning som säger att dessa transaktioner inte förmedlar information om framtiden (Lakonishok & Lee, 2001).

5.3 Del 2 – Uppdelat per bransch

I del två är urvalet indelat per bransch, utefter hur OMX har kategoriserat företagen.

(21)

5.3.1 Health Care - Regression 2

Regression 2 (Bilaga 4) undersöker endast de företagen som är indelade av OMX i Health Care branschen. Varken analysen på 3 månader eller den på 6 månader kunde påvisa signifikant resultat vilket betyder att inget bevis för att storleken på insynshandeln påverkar aktieavkastningen kunde ses. P-värdet för de båda regressionerna var för tre månader 0,21 och 0,98 för sex. Detta är i linje med resultatet från Regression 1 (regressionen för hela urvalet) och motsäger alltså Jaffe (1974) och Seyhun (1985).

5.3.2 Health Care - T-test 2, Köp

Eftersom endast två säljobservationer fanns inom urvalet Health Care, gjordes endast T- test för köptransaktionerna. Fyra test (Bilaga 5), två mot marknadsindex (OMX Stockholm PI) och två mot branschindex (OMX Health Care PI), utfördes.

Inget signifikant resultat mot marknaden erhölls, vare sig för 3 månaders eller för 6 månadersperioden, då p-värdet var 0,55 respektive 0,84. I motsats till tidigare forskning (Lakonishok & Lee, 2001: Seyhun, 1998: Finnerty, 1976 (a)) går det inte, utifrån detta test, att dra slutsatsen att insiderköp ger information om företagens framtida prestation.

Ett av de två testen mot branschen gav signifikant resultat, vilket var det på 3 månader som gav ett p-värde på 0,0027. Branschindex hade en genomsnittsavkastning på 9,28 % och urvalet en genomsnittsavkastning på -7,11 %. Testet på 6 månader gav dock inte ett signifikant resultat då p-värdet var 0,405. Det signifikanta resultatet på tre månader går oväntat nog emot tidigare forskning genom att påvisa ett inverterat resultat gentemot det förväntade. Här gick insiderhandeln sämre än branschen, vilket också ger upphov till frågor om huruvida insiders verkligen har tillgång till privat information. Resultatet säger även emot tidigare forskning av Lakonishok och Lee (2001) som kommit fram till att aktiv handel ger information om framtiden. Eftersom insynshandeln gick sämre än marknaden tyder det på den halvstarka formen av EMH inte håller utan att det i detta fall mer lutar åt en stark form av EMH.

5.3.3 Software & Services - Regression 2

(22)

Denna analys visar inget signifikant resultat (Bilaga 6), vilket är i linje med de övriga regressionerna. Inget samband kunde således ses mellan storleken på insynshandeln och avkastningen på de handlade aktierna. P-värdet för 3 månader var 0,926 och för 6 månader 0,81. Som i tidigare regressioner säger resultatet emot det erhållet av Jaffe (1974) och Seyhun (1985).

5.3.4 Software & Services - T-test 2, Marknadsindex

Alla fyra test (Bilaga 7) som undersökte avkastningen för urvalet med avkastningen på marknadsindex (OMX Stockholm PI), både för köp och för sälj, gav signifikant resultat.

Den genomsnittliga avkastningen var -13,73 % för tremånadersperioden och -12,4% för sex månader för köpen, mot marknadens -4,4 % respektive 3,4 %. P-värdena var 0,024 för tre månader och 0,0001 för sex. Dessa resultat är överraskande då exempelvis Finnerty (1976 (a)) visat att aktiekursen stiger efter att insiders köper och Jaffe (1974) ser denna effekt som starkast under de första sex månaderna. Eftersom urvalet gav en sämre avkastning än marknadsindex ger det indikation om att köpen inte förmedlar information om framtiden, något som motsäger Seyhun (1998) och Lakonishok & Lee (2001).

Outsiders tycks således inte kunna imitera insynspersonerna för att skapa en överavkastning.

Säljobservationerna hade en genomsnittlig avkastning på -12,94 % (tre månader) och - 13,33 % (sex månader) mot marknadens -2,9 % respektive 2,12 %. P-värdena var 0,014 (tre månader) och 0,010 (sex månader). Resultaten tyder på att valet att sälja aktierna i urvalet ledde till att insynspersonerna inte behövde vara med och ta emot smällen av den följande negativa avkastningen. Detta betyder att insynspersonerna tycks ha gjort ett bra val eftersom att sälja till förmån för marknadsportföljen skapat en mycket bättre utveckling än vad som hade uppnåtts av att ha behållit aktierna. I motsats till tidigare forskning av Lakonishok & Lee (2001) tycks således passiv handel kunna förmedla information om framtiden. Information som även tycks kunna gå att utnyttjas av outsiders.

(23)

5.3.5 Software & Services - T-test 2, Branschindex

Inget av de fyra testen (Bilaga 8) mot branschindex (OMX Software & Services PI) gav signifikant resultat. Testen för köp hade p-värdena 0,999 (tre månader) och 0,676 (sex månader). Testen för sälj hade p-värdena 0,869 (tre månader) och 0,816 (sex månader).

Eftersom inga resultat var signifikanta går det inte att dra några generella slutsatser.

Testen av köptransaktionerna gav inte ett resultat i linje med tidigare studier och tyder alltså inte på att de förmedlar information som outsiders kan utnyttja. Säljtransaktionerna visar dock ett resultat i linje med Lakonishok & Lee (2001), och det tycks av dessa två test inte vara möjligt att utläsa information som är möjlig att utnyttja.

6 Diskussion och slutsats

Inga enhetliga resultat erhölls från de olika testen vilket gör det svårt att dra generella slutsatser. Undersökningen tyder dock på att det är svårt att skapa överavkastning genom att imitera insiders i de utvalda branscherna. Eftersom resultaten strider mot varandra i hög grad, tycks det kunna finnas höga risker med att imitera insynspersoners handel, något som även Seyhun (1998) och Rundfelt (1989) funnit.

Resultaten från testen av Health Care tyder på att det, i motsats till huvudhypotesen, inte går att imitera insynspersoners handel och genom det skapa en överavkastning. Dock bör noteras att eftersom undersökningsperioden var begränsad till endast åtta månader kan detta ha haft inverkan på resultatet. I sådana fall tycks vår undersökning peka på de risker med insynshandeln som tidigare noterats av Seyhun (1998) och Rundfelt (1989).

Riskerna tycks även göra sig gällande i testen av branschen Software and Services, då resultatet pekar på ett negativt samband. Aktierna har i denna bransch fått en sämre avkastning än marknadsindex för köptransaktionerna samtidigt som säljtransaktionerna också får sämre avkastning än index. Resultatet är alltså det motsatta mot det förväntade, baserat på tidigare forskning.

Möjligheterna med att följa insynshandel grundar sig som bekant delvis i argumenten kring irrationalitet på marknaden och begränsningar för arbitragehandel. Irrationalitet har sitt ursprung i irrationella investerare. Arbitragehandel har effekten att priser inte justeras

(24)

snabbt och precist vilket leder till möjligheter för privatpersoner att utnyttja denna tidslagg och följa insynspersoners handel. Eftersom studiens resultat inte var enstämmigt och i vissa fall stred mot tidigare forskning, väcker det frågor kring denna irrationalitets magnitud. Rent intuitivt verkar det som att effekterna av den irrationalitet som Behavioral Finance tar upp inte är stora nog för att kunna ge privata investerare överavkastning.

Kanske är företagsledningens problem med att balansera tre målsättningar (Baker et al.

2006) inte heller stort nog för att ge effekt.

Det mest intressanta resultatet är att köpen visat sämre resultat än branschen som helhet, men inte sämre än index för hela stockholmsbörsen. Det finns en möjlighet att det delvis kan bero på att vi haft för kort undersökningsperiod, men exempelvis Jaffe (1974) förespråkar sex månader. Valet av storleken på perioderna för insynshandeln (två veckor) kan även haft inverkan på resultatet men dessa typer av val beträffande metoden styrs i hög grad av gällande lagar och regler. Kanske är även antagandena om våra undersökta branscher bristfälliga. Vi anser dock att våra undersökta branscher stämma relativt väl med vad Finnerty (1976) och Lakonishok & Lee (2001) förespråkat.

Vår undersökning ger stöd för de risker Seyhun (1998) och Rundfelt (1989) tar upp. Det kan finnas andra orsaker för insynshandel än att göra privat vinst. Även insiders kan påverkas av faktorer som diskuteras inom BF. Insiders kan tänkas bli påverkade extra hårt av ”availability” och ”framing”. Det är möjligt att insiders inom de undersökta branscherna, på grund av sin privata information, missar att analysera och utvärdera all relevant offentlig information. Det är även tänkbart att de undersökta insynspersonerna inte jämför sin avkastning med marknaden, utan istället jämför med hur aktierna i deras företag presterat tidigare. Med det menas att om insiders gör en vinst, blir de nöjda och tror att deras information var bra, även om vinsten i själva verket berodde på att hela marknaden gick bra. Den privata informationen blir således den mest lättillgängliga, och dess vikt överskattas.

(25)

7 Förslag till fortsatt forskning

Det vore intressant att undersöka ett antal aktier över en längre tid. Aktier där flera köp sker under en viss period, och samtidigt ingen annan insynsperson säljer. Om aktiekursen inte går upp, hur lång tid behåller köparna då aktierna?

Storleken på handeln personer med insyn utför i detta urval varierar kraftigt. Ett förslag till kommande studenter är att studera alla företag på smallcap listan men då endast de perioder där flera insiders agerar på ett likadant sätt och där transaktionerna är stora.

En fråga som väckts under arbetets gång är hu r väl insiders känner till och har kunskap om aktiemarknaden och vad som driver aktiepriser. För att undersöka detta kan förslagsvis en kvalitativ undersökning genomföras där ett mindre antal företag väljs ut och där personer med insyn intervjuas.

En infallsvinkel som är intressant men som har förekommit med mindre omfattning är att fokusera på riskerna med och den existerande omfattningen av att försöka imitera insiders. Tidigare forskning har varit intresserad av eventuella möjligheter att utnyttja insynshandel till privata vinster, därför vore det intressant att studera riskerna utifrån exempelvis företagens perspektiv.

(26)

8 Referenslista 8.1 Böcker

Bodie, Z, Kane, A, Marcus, A, 2005, Investments, 6th ed., McGraw-Hill, Boston

Hamberg, M. 2004, Strategic Financial Decisions, 2nd ed., Liber Abstrakt, Malmö

Holme I M, Krohn Solvang B, 1997, Forskningsmetodik om kvalitativa och kvantitativa metod, Lund: Studentlitteratur.

Newbold P., Carlson W. L., Thorne B., 2006, Statistics for Business and Economics, 6th edition, Pearson Education Inc., New Jersey

Ross S., Westerfield R. & Jaffe J., 2005, Corporate Finance, 7th edition, McGraw-Hill Irwin, New York, NY,

Rundfelt, R, 1989, Insiders Affärer: om bruk och missbruk av information om börsbolag, 1st edition, SNS förlag, Stockholm

Seyhun, N H, 1998, Does insider trading predict future stock returns?, Investment Intelligence from Insider Trading, Chapter 2, The MIT Press

Tirole, J, 2006, The theory of Corporate Finance, Princeton University Press, Princeton, NJ. sid. 9

8.2 Tidsskrifter

Baker, M, Richard, S Ruback, Wurgler, Jeffrey, 2006, Behavioral Corporate Finance, Handbooks in Finance Series, Vol. A, Ch. 4

(27)

Bless, H, Schwarz, N, Wänke, M, 1993, ”The availability heuristic revisited:

Experienced ease of retrieval in mundane frequency estimates”, Acta Psychologica 89, sid. 83-90.

Fama, E, 1970, Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work, Journal of Finance, Vol. 25, sid 383-417

Finnerty, J E:

(a) 1976 (jun), Insiders’ Activity and Inside Information: A Multivariate Analysis, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 11, No. 2, sid. 205-215.

(b) 1976 (sep), Insiders and Market Efficiency, The Journal of Finance, Vol. 31, No. 4, sid. 1141-1148

Jaffe, J F, 1974, Special Information and Insider Trading, The Journal of Business, Vol.

47, No. 3, sid. 410-428.

Lakonishok, Josef och Lee, Inmoo, 2001, Are Insider Trades Informative?, The Review of Financial Studies, Spring 2001, Vol. 14, No. 1, sid. 79-111.

Olsen, R A, 1998, Behavioral Finance and Its Implications for Stock-Price Volatility, Financial Analysts Journal, March/April, sid. 10-18

Pham, T M, 1998, Representativeness, Relevance and the Use of Feelings in Decision Making, The Journal of Consumer Research, Vol. 25, sid. 144-159.

Rozeff, M S och Zaman, M A, 1988, Market Efficiency and Insider Trading: New Evidence, The Journal of Business, Vol. 61, No. 1, sid 25-44.

(28)

Seyhun, N H, 1985, Insiders’ Profits, Costs of Trading, And Market Efficienc, Journal of Financial Economics, 16, 1986, sid. 189-212

Shiller, R J, 2003, From Efficient Markets Theory to Behavioral Finance, Journal of Economic Perspectives, No. 1 2003, sid. 83-104

Tversky, A och D. Kahneman, 1973. Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology 5, sid. 207-232.

Tversky, A och Kahneman, D., 1979. Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk, Econometrica, Vol. 47, No. 2, sid. 263-292.

Tversky, A och Kahneman, D, 1986. Rational Choice and the Framing of Decisions, The Journal of Business, Vol. 59, sid. 251-278.

8.3 Elektroniska källor

Finansinspektionen:

(a), åtkomst 15/11-2007

www.fi.se/Templates/InsynBolagSokPage____8297.aspx (b), åtkomst 15/11-2007

www.fi.se/ Templates/Page____8307.aspx

OMX Group, åtkomst 25/11-2007

http://www.omxgroup.com/nordicexchange/kursinformation/index/

Riksdagen, åtkomst 4/1-2008

http://www.riksdagen.se/webbnav/index.aspx?nid=3911&bet=2000:1087

(29)

Bilaga 1

Detta är insynsställning

Observera att kretsen av insynspersoner har utökats. Från 1 juli gäller nya regler för när en person anses ha insynsställning i egenskap av större aktieägare. Numera räcker det med att personen enbart genom närstående bolag äger mer än tio procent av

aktiemarknadsbolaget för att anses ha insynsställning. Se punkt 8. Tidigare krävdes att personen hade ett eget innehav i aktiemarknadsbolaget för att betraktas som

insynsperson. Se punkt 7.

Personer som anses ha särskilt goda förutsättningar att få tillgång till förtrolig information om bolaget har insynsställning. Hit hör bland annat:

1. ledamot eller suppleant i bolagets eller dess moderföretags styrelse

2. verkställande direktör eller vice verkställande direktör i bolaget eller dess moderföretag

3. revisor eller revisorssuppleant i bolaget eller dess moderföretag

4. bolagsman i ett handelsbolag som är bolagets moderföretag, dock inte kommanditdelägare

5. ledande befattningshavare eller uppdragstagare i bolaget eller dess moderföretag, om befattningen eller uppdraget normalt kan antas medföra tillgång till inte offentliggjord information som kan påverka bolagets aktiekurs

6. befattningshavare eller uppdragstagare enligt 1-3 ovan eller annan ledande befattningshavare i ett dotterföretag som kan antas få tillgång till inte offentliggjord information som kan påverka bolagets aktiekurs

7. större aktieägare, det vill säga den som äger minst tio procent av aktiekapitalet eller minst tio procent av röstetalet för samtliga aktier i bolaget (själv eller tillsammans med sådan fysisk eller juridisk person som är närstående till aktieägaren).

8. större aktieägare är även personer som genom sitt eller sina företag äger minst tio procent av aktiekapitalet eller röstetalet i ett aktiemarknadsbolag. Personen behöver alltså inte ha något eget innehav.

På begäran av ett i Sverige noterat bolag, eller dess moderföretag, kan FI pröva om en befattningshavare eller uppdragstagare ska anses ha insynsställning enligt 5 och 6 ovan.

Begäran ska göras skriftligen.

Ur insynsregistret, Finansinspektionen

http://www.fi.se/Templates/Page____8307.aspx

(30)

Bilaga 2

Hela urvalet. Avkastning=Y, Storlek=X (beroende resp. oberoende) 3 mån

Regression Statistics Multiple R 0,030124003 R Square 0,000907456 Adjusted R

Square

- 0,017943347 Standard

Error 0,167092773

Observations 55

ANOVA:

df SS MS F Significance F

Regression 1 0,001344036 0,001344036 0,048138827 0,827176905

Residual 53 1,479759723 0,027919995

Total 54 1,481103758

Coefficients

Standard

Error t Stat P-value Lower 95%

Intercept -

0,095700305 0,023162467 -

4,131697329 0,000128562 -0,14215833 X Variable 1 -6,42459E-10 2,92818E-09 -

0,219405623 0,827176905 -6,51564E-09

6mån

Square -

0,018758645 Standard

Error 0,259390152

Observations 55

Anova:

df SS MS F Significance F

Regression 1 0,000382517 0,000382517 0,005685172 0,940180285

Residual 53 3,566012314 0,067283251

Total 54 3,566394831

Coefficients

Standard

Intercept -

0,088843486 0,035956767 -

2,470841875 0,016729351 -

0,160963626 X Variable 1 -3,4274E-10 4,54562E-09 -0,07540008 0,940180285 -9,46011E-09

(31)

Bilaga 3

T-test för köp- och säljobservationerna i hela urvalet

Test 1 (a) Köp 3 mån Test 1 (c) Sälj 3 mån

t-Test: Two-Sample Assuming Uneq Var t-Test: Two-Sample Assuming Uneq Var

Variable 1 Variable 2 Variable 1 Variable 2

Mean -

0,044005135 -

0,106334939 Mean -

0,031599169 -

0,115800943

Variance 0,004519029 0,005968255 Variance 0,003835725 0,009955616

Observations 8 8 Observations 7 7

Hypothesized Mean

Difference 0 Hypothesized Mean

Difference 0

df 14 df 10

t Stat 1,721508764 t Stat 1,896998589

P(T<=t) one-tail 0,053584934 P(T<=t) one-tail 0,043526099 t Critical one-tail 1,761310115 t Critical one-tail 1,812461102 P(T<=t) two-tail 0,107169868 P(T<=t) two-tail 0,087052198 t Critical two-tail 2,144786681 t Critical two-tail 2,228138842

Test 1 (b) Köp 6 mån Test 1 (d) Sälj 6mån

t-Test: Two-Sample Assuming Uneq Var t-Test: Two-Sample Assuming Uneq Var Signifikant

Mean 0,033902384 -

0,064414136 Mean 0,034041893 -

0,046989633

Variance 0,003154513 0,00657109 Variance 0,003680083 0,08654072

Hypothesized Mean

Difference 0 Hypothesized Mean

Difference 0

df 12 df 7

t Stat 2,819767017 t Stat 0,713755871

P(T<=t) one-tail 0,007733312 P(T<=t) one-tail 0,249239387 t Critical one-tail 1,782287548 t Critical one-tail 1,894578604 P(T<=t) two-tail 0,015466623 P(T<=t) two-tail 0,498478775 t Critical two-tail 2,178812827 t Critical two-tail 2,364624251

(32)

Bilaga 4

Regression 2, Health Care PI, Hur avkastningen beror på köp/sälj-storlek 3 mån

Square 0,044376874 Standard

Error 0,208548135

Observations 16

ANOVA

df SS MS F Significance

F Regression 1 0,073787532 0,073787532 1,696564462 0,213757933

Residual 14 0,608892543 0,043492324

Total 15 0,682680075

Coefficients

Standard

Intercept -

0,062856117 0,062564707

-

1,004657724 0,3321111 -

0,197044068 X Variable 1 8,14796E-08 6,25552E-08 1,302522346 0,213757933 -5,2688E-08

6mån

Regression Statistics Multiple R 0,006301128 R Square 3,97042E-05 Adjusted R

Square -

Error 0,347777378

Observations 16

ANOVA

df SS MS F Significance

F Regression 1 6,72333E-05 6,72333E-05 0,000555881 0,981522672

Residual 14 1,693287469 0,120949105

Total 15 1,693354703

Coefficients Standard

Intercept 0,04511925 0,104333659 0,432451527 0,67200031 - 0,178654192 X Variable 1

-2,45952E-

09 1,04318E-07

-

0,023577129 0,981522672

-2,26199E- 07

(33)

Bilaga 5

T-test för köpobservationerna i urvalsgruppen Health Care PI

Bransch innehöll endast två säljobservationer,alltså gjordes ingen analys.

Mot OMX Stockholm PI (hela marknaden) Mot branschen, Health Care PI

T-test 2, 3 mån Köp T-test 2, 3 mån köp

t-Test: Two-Sample Assuming Uneq Var t-Test: Two-Sample Assuming Uneq Var SIGNIFIKANT

Mean -

0,044005135 -

0,071137895 Mean 0,092828361 -

0,071137895 Variance 0,004519029 0,01106765 Variance 0,001725521 0,01106765

Hypothesized Mean

Difference 0

Hypothesized Mean

Difference 0

df 12 df 9

t Stat 0,614698528 t Stat 4,10025034

P(T<=t) one-

tail 0,275116 P(T<=t)

one-tail 0,001337852 t Critical one-

tail 1,782287548

t Critical

one-tail 1,833112923 P(T<=t) two-

tail 0,550232001 P(T<=t)

two-tail 0,002675705 t Critical two-

tail 2,178812827 t Critical

two-tail 2,262157158

T-test 2, 6 mån Köp T-test 2, 6 mån köp

t-Test: Two-Sample Assuming Uneq Var t-Test: Two-Sample Assuming Uneq Var

Mean 0,033902384 0,020846076 Mean 0,07486553 0,020846076 Variance 0,003154513 0,026747154 Variance 0,003784875 0,026747154

Hypothesized Mean

Difference 0

Hypothesized Mean

Difference 0

df 9 df 9

t Stat 0,213558898 t Stat 0,874414492

P(T<=t) one-

tail 0,417825252 P(T<=t)

one-tail 0,202310937 t Critical one-

one-tail 1,833112923 P(T<=t) two-

tail 0,835650505 P(T<=t)

two-tail 0,404621875 t Critical two-

two-tail 2,262157158

(34)

Bilaga 6

Regression 2, Software & Services PI, Hur avkastning beror på köp/sälj-storlek 3 mån

Square -

Error 0,133274256

Observations 39

ANOVA

df SS MS F

Significance F Regression 1 0,000157373 0,000157373 0,008860103 0,925515281

Residual 37 0,657195012 0,017762027

Total 38 0,657352385

Coefficients

Standard

Intercept -

0,128795076 0,022052003 -5,84051608 1,03248E-06 - 0,173476677 X Variable 1 -2,21485E-

10 2,35301E-09 -

0,094128121 0,925515281 -4,98914E- 09

6mån

Square -

Error 0,199331861

Observations 39

ANOVA

df SS MS F

Significance F Regression 1 0,00238309 0,00238309 0,059977309 0,807885005

Residual 37 1,470128062 0,039733191

Total 38 1,472511152

Coefficients

Standard

Intercept -

0,146166146 0,032982114 -

4,431679104 8,03321E-05 -

0,212994256 X Variable 1 8,61883E-10 3,51929E-09 0,244902652 0,807885005 -6,26887E- 09