KANDID A T UPPSA TS
Energiekonom 180hp
Marknadens reaktioner på storbankernas köprekommendationer
En fallstudie av de svenska storbankernas
köprekommendationer på kort och lång sikt och dess utveckling gentemot OMXSPI
Philip Andersson & Erik Ferman
Företagsekonomi 15hp
Halmstad 2018-05-23
Förord
Vi vill börja med att rikta ett tack till vår handledare Urban Österlund, men också de opponenter som hjälpt oss under vägens gång. Vi vill också rikta ett tack till Halmstad högskola som under de tre åren vi studerat försett oss med kompetenta och trevliga lärare.
Högskolan i Halmstad 2018-05-23
_____________________________
Philip Andersson
_____________________________
Erik Ferman
Sammanfattning
Titel: Marknadens reaktioner på storbankernas köprekommendationer.
Författare: Philip Andersson och Erik Ferman.
Handledare: Urban Österlund
Problem: Låga räntor och investerares jakt på avkastning gör att fler söker sig till alternativa tillgångar. En av de tillgångarna är aktier och tillväxten i aktier har varit bra under de senaste åren. Värdering av aktier är en komplex uppgift och för en investerare kan ett alternativ vara att lyssna på andras analyser. Sveriges storbanker har en stark marknadsposition och vi vill därför undersöka hur deras köprekommendationer har påverkat aktiemarknaden på kort och lång sikt.
Syfte: Syftet är att beskriva och analysera storbankernas köprekommendationer under en 15 årsperiod. Vi ska analysera hur de påverkade aktiekursen dagen efter rekommendationen, samt hur aktien utvecklats under ett år efter rekommendationen publicerats, detta i jämförelse med OMXSPI.
Metod: Data för historiska köprekommendationer hämtades på Privata Affärers databas. Kursdata för de berörda företagen kommer från Nasdaq OMX:s hemsida. Beabetningen utfördes i Excel och datan testades med T-test för att avgöra statistisk signifikans och validitet.
Resultat: På kort sikt överträffade samtliga banker OMXSPI. Vi valde att räkna på den relativa utvecklingen mellan bankernas prestation och OMXSPI.
SEB och Swedbank slog index med 56,8% respektive 187,7%.
Handelsbanken presterade överavkastning på 42,7% och Nordea 30,0%.
På lång sikt överträffade Swedbank och Handelsbanken index med 1236% respektive 2716%. Nordea lyckades skapa avkastning, men fick en negativ avkastning gentemot index med -529,67%. SEB var den enda banken som hade en totalavkastning som var negativ och deras
prestation gentemot index blev -531,3%.
Nyckelord: Köprekommendationer, Effektiva marknader, Beteendeekonomi
Abstract
Title: The markets reactions to the largest Swedish banks buy recommendations
Authors: Philip Andersson and Erik Ferman
Supervisors: Urban Osterlund
Problem: Investors has seen low interest rates for a long time, this has contributed to a search for different types of investments. The stock market is one of these places where assets have the opportunity to grow. Valuations of stocks is a complex task and many new investors seem to think it’s easier to listen to others recommendations instead. Banks in Sweden have a strong position and we were interested in how their
recommendations affected stocks on short- and long term.
Purpose: The purpose of this essay was to describe and analyze stock
recommendations of the largest banks in Sweden over 15 years. We wanted to analyze the stocks behaviour one day after the
recommendation and how the stock performed a year later, all this in relation to OMXSPI.
Method: We gathered all buy recommendations from Handelsbanken, Nordea, SEB and Swedbank on Privata Affärers website. Share prices for the companies recommended were collected from Nasdaq OMX and processed in Excel. T-test were used to test the level of significance to eliminate the chance of randomness in the data.
Results: All the banks studied were able to beat OMXSPI short term, but there were quite big differences between them. Swedbank and SEB beat index by 187,7% and 56,8%. Handelsbanken and Nordea were able to bring a return to the investor by 42,7% and 30,04%. There were even bigger differences long term, Swedbank and Handelsbanken were the only ones to beat index with 1236% respectively 2716%. Nordea brought a return to the investor but lost against the index by -529,67%. SEB was the only one to loose money for the investor, and compared to index the return was -531,3%.
Keywords: Buy recommendations, Efficient markets, Behavioural finance.
DEFINITIONER ... 5
1. INLEDNING... 6
1.1BAKGRUND ... 6
1.2PROBLEMDISKUSSION ... 7
1.3FRÅGESTÄLLNING ... 8
1.4SYFTE OCH AVGRÄNSNINGAR ... 9
1.4.1 Rekommendationer ... 9
1.4.2 Aktier ... 9
1.4.3 Marknad ... 9
1.4.4 Tidsperioder ... 9
2. METOD ...10
2.1MATERIALINSAMLING ...10
2.1.1 Litteratursökning... 11
2.2TILLVÄGAGÅNGSSÄTT ...11
2.2.1 Reliabilitet ... 13
2.2.2 Validitet ... 13
2.2.3 T-test ... 14
2.3DATABEHANDLING OCH BERÄKNINGAR ...14
3. TEORI...16
3.1EFFEKTIVA MARKNADER ...16
3.2BETEENDEEKONOMI ...18
3.2.1 Optimism ... 18
3.2.2 Flockbeteende... 19
3.3TIDIGARE STUDIER INOM OMRÅDET ...20
3.3.1 Utländska studier ... 20
3.3.2 Svenska studier ... 21
4. EMPIRI...22
4.1OMXSPIS UTVECKLING ...22
4.2HANDELSBANKENS UTVECKLING ...23
4.3NORDEAS UTVECKLING ...25
4.4SEBS UTVECKLING ...27
4.5SWEDBANKS UTVECKLING ...29
4.6BANKERNAS PRESTATION ...31
4.7.GENOMFÖRANDE AV T-TEST ...32
5. ANALYS ...33
5.1KORT SIKT ...33
5.2LÅNG SIKT ...34
6. RESULTAT ...37
6.1SLUTSATSER ...37
6.2KRITIK TILL DEN EGNA STUDIEN...39
6.3FÖRSLAG PÅ FORTSATTA STUDIER ...39
REFERENSER ...41
7. BILAGOR ...43
7.1BORTFALL ...43
7.2BANKERNAS ANALYS ...44
7.2.1 Handelsbanken ... 44
7.2.2 Nordea ... 64
7.2.3 SEB ... 72
7.2.4 Swedbank ... 78
Definitioner
Kort sikt - Motsvarar en dags procentuell förändring.
Lång sikt - Motsvarar ett års procentuell förändring.
Obligation - Räntebärande skuldebrev.
Fundamental analys - Aktieanalys som utifrån utifrån ett bolags redovisade omsättning, vinst, kassaflöde med mera, försöker prognostisera dess framtida utveckling.
Teknisk analys - Att utifrån den historiska kursutvecklingen för aktier, råvaror, valutor med mera, kunna förutsäga den framtida utvecklingen av det som studeras.
Kassaflödesanalys - Är ett företags in- och utbetalningar under en tidsperiod.
Institut - Bred term för företag som har som huvudverksamhet att agera på finansmarknaden.
Banker är ett slags finansinstitut.
Trader - En person som köper och säljer finansiella värdepapper.
Certifikat - Ett finansiellt instrument för handel på penningmarknaden. Ett certifikat är ett skuldebrev av samma typ som en statsskuldväxel, fast emittenten är exempelvis en bank eller ett företag.
Optioner - Ett avtal mellan en optionsutställare och en optionsinnehavare som ger innehavaren rätten, men inte skyldigheten, att i framtiden köpa eller sälja en underliggande tillgång till ett på förhand bestämt pris.
Warranter - Börsnoterade värdepapper kopplade till en underliggande tillgång som exempelvis aktier, aktieindex eller valutor.
Blankning - Lånad aktie som investeraren säljer för att kunna köpa tillbaka till ett billigare pris.
Möjliggör profitering av tillgångar även vid nedgångar.
OMXSPI - Index som motsvarar det sammanvägda värdet av alla aktier på stockholmsbörsen.
Överavkastning/Relativ avkastning - Faktisk avkastning - förväntad avkastning
Courtage - Avgift som fondkommissionär debiterar kunder för handel med värdepapper.
1. Inledning
I det inledande kapitlet motiveras valet av ämne, teoretisk anknytning och hur aktuellt ämnet är. En problemformulering sker innan forskarna presenterar frågeställningen och syftet med studien.
1.1 Bakgrund
Det går att spara pengar på många olika sätt, sparkonton, aktier och reala tillgångar är några exempel. En privatperson kommer i kontakt med åtminstone några av sparformerna under sin livstid i form av pensionssparande, husköp eller aktieintresse. Det finns flera anledningar att spara pengar i olika tillgångsslag. Sparandet kan täcka framtida utgifter, fungera som
kontantinsats vid husköp eller ge privatpersoner en bättre levnadsstandard som pensionär.
Investeringsformer är mer eller mindre korrelerade med räntor, det vill säga kostnaden att låna pengar. Ränteläget i Sverige har sedan finanskraschen 2007 varit låg ur ett historiskt perspektiv.
Styrräntan har sedan mitten av 2015 varit negativ vilket gjort att avkastning på obligationer, sparkonton och räntefonder gett lägre avkastning än tidigare (Avanza, 2018a). Den låga räntan har bidragit till att fler fått söka sig till alternativa investeringar i jakt på avkastning. Aktier är ett av de tillgångsslagen som kan generera högre avkastning än exempelvis obligationer och räntefonder under perioder med låg ränta.
Figur 1: Bilden ovan beskriver antal ägare av aktier i Sverige och andel av befolkningen i procent. (Euroclear, 2017.)
I Sverige är det mellan 18-22% av befolkningen som investerar i aktier, vilket illustreras i Figur 1. Även om andelen privatpersoner som investerat i aktier motsvarar en mindre del av Sveriges befolkning var det betydligt fler som pensionsspararade. Enligt Pensionsmyndigheten (2018) var det cirka 6,5 miljoner svenskar som hade en behållning på sitt pensionskonto 2016.
Även om intresset för enskilda aktier är begränsat till en mindre del av befolkningen tenderar den siffran att fluktuera med utvecklingen på börsen vilket visas från 2007 i Figur 1. Efter börskraschen minskade andel aktieinvesterare från cirka 22% till 18% och det är inte förrän på senare år som den siffran har börjat öka igen.
Analytiker som arbetar med att rekommendera aktier grundar ofta sina rekommendationer på fundamentala, tekniska eller kassaflödesanalyser. Även om metoderna skiljer sig åt, har analytikerna samma mål, att förutse vilken riktning aktiekursen tar. Investerare på
aktiemarknaden består inte enbart av professionella aktörer, även privatpersoner och företag ägnar sig åt att handla med aktier. Skillnaden mellan de olika aktörerna är att privata investerare inte sitter med aktievärdering på heltid. Kunskapsnivån kan variera och för de som är osäkra blir det enklare att lyssna på andra investerare som har större kunskap och erfarenhet av investeringar. Av egen erfarenhet kan det i början av sin investeringskarriär vara enkelt att lita på de rekommendationerna som analytikerna lämnar. Kan det beteendet vara en kort- och/eller långsiktig lönsam investering, eller hade det varit bättre att investera i en indexfond?
1.2 Problemdiskussion
Marknader har under årtionden studerats utifrån perspektivet att människor är rationella, det vill säga att marknaden är effektiv. Det är först under senare år som studier har påvisat att detta inte behöver vara sant och en av de mer framträdande är Professor Richard Thaler som nyligen fick Nobelpriset 2017 i ekonomi på grund av sina studier inom beteendeekonomi.
Hypotesen om effektiva marknader grundar sig i att priset på en tillgång återspeglar den informationen som finns tillgänglig för allmänheten. Burton (2003) menar att effektiva
marknader innebär att ny information sprids utan någon fördröjning. Det gör att varken teknisk- eller fundamental analys ger några incitament till att en tillgång är under- eller övervärderad.
Det skulle betyda, förutsatt att Sveriges storbanker inte har mer information än någon annan, att deras rekommendationer är irrelevanta. Marknaden har satt ett pris som återspeglar framtida vinster, utdelningar och annan information om bolaget.
Samtidigt diskuterar Shiller (2003) problemet med hypotesen om effektiva marknader. Hans studie visar att människan inte är rationell och tar logiska beslut. Värderingen av aktier vid de stora börskrascherna är exempel på detta. Det öppnar för möjligheten att en aktie kan vara under- eller övervärderad trots hypotesen om effektiva marknader. Det leder till att
storbankerna teoretiskt sett kan ha rätt i sina rekommendationer, även om de inte har ett
informativt övertag.
Professor Nicholas Barberis har tillsammans med Richard Thaler påvisat fenomenet om det irrationella beteendet och påtalar flera situationer på börsmarknaden där detta bevisats. En exemplifiering av det är sammanslagningen av Royal Dutch och Shell Transport, där Royal Dutch motsvarade 60% av kassaflödet av de båda företagen. Enligt forskarna borde då följaktligen Royal Dutch, om marknaden varit effektiv, ha värderats till 1,5 gånger Shells värdering av tillgångar. Efter har följt den utvecklingen kom Barberis och Thaler fram till att Royal Dutch varit allt ifrån undervärderad med 35% till övervärderad med 15%. Det styrker tesen om att marknaden inte är rationell och att under- och övervärderingar kan uppstå.
(Barberis et. al.,2003)
“Short-term price reaction is a function of the strength of the recommendation, the magnitude of the change in recommendation, the reputation of the analyst, the size of the brokerage house, the size of the recommended firm, and contemporaneous earnings forecast revisions.” - Stickel (1995).
Studier har gjorts på den amerikanska aktiemarknadens reaktioner på köp- och
säljrekommendationer mellan åren 1988-1991. Studien visade att analyshusets storlek hade en påverkan på hur mycket som aktiekursen rörde sig, detta mättes i form av hur många analytiker som institutet hade. Den kortsiktiga utvecklingen av en aktie påverkades av analyshusets rykte samt skillnaden från dagskurs till riktpris. I studien kunde forskaren påvisa att amerikanska analytiker hade större påverkan på den inhemska marknaden än vad utländska analytiker hade.
Det fanns dessutom ett samband mellan hur stort bolaget som analyserades var tillsammans med rekommendationen. Mindre bolag gav större reaktioner på rekommendationerna som gjordes. (Stickel, 1995)
Handelsbanken, Nordea, SEB och Swedbank presenterar kontinuerligt nya analyser av bolag på Stockholmsbörsen där de ger köp- och säljrekommendationer. Rekommendationerna publiceras i olika nyhetskanaler som Dagens Industri, Privata affärer och Nyhetsbyrån Direkt. Beroende på investeringsfilosofi blir synsättet olika på rekommendationerna. Det kan skapa kortsiktiga incitament där traders profiterar av, samt ge den långsiktiga investeraren en indikation åt vilket riktning storbankerna anser bolaget vara på väg. Men hur väl stämmer storbankernas
köprekommendationer, kan det ge den mest ointresserade investeraren en möjlighet att slå OMXSPI över tid?
1.3 Frågeställning
- Hur har historiska köprekommendationer påverkat investerares avkastning på kort respektive lång sikt?
- Hur står sig storbankernas köprekommendationer under en 15 årsperiod i jämförelse
med varandra och OMXSPI?
1.4 Syfte och avgränsningar
Syftet med uppsatsen är att beskriva och analysera storbankernas köprekommendationer under en 15 årsperiod. Vi vill analysera hur rekommendationen påverkat aktiekursen dagen efter, samt hur aktien utvecklats under ett år efter rekommendationen publicerats, detta i jämförelse med OMXSPI.
Då aktierekommendationer är ett brett område behöver vi göra vissa avgränsningar. Nedan listas de avgränsningar som vi finner lämpliga.
1.4.1 Rekommendationer
Vi har valt att avgränsa oss till att endast studera köprekommendationer då vi anser det berör majoriteten av de som investerar på aktiemarknaden. Vid säljrekommendationer förutsätter det att investeraren äger den berörda aktien alternativt att hen har kännedom om certifikat,
warranter och optioner för blankning.
Vi har valt att inte titta på differensen mellan dagskurs och riktkurs, köprekommendation bör oavsett riktkurs sättas för att analytikerna förväntar sig en överavkastning gentemot index. Det betyder att aktien ska prestera bättre än OMXSPI under samma period.
1.4.2 Aktier
Studien kommer enbart omfatta aktier som är köprekommenderade av någon av Sveriges storbanker, Handelsbanken, Nordea, SEB samt Swedbank. Avgränsningen omfattar endast aktier listade på Nasdaq Stockholm Large-, Mid- och Small Cap under perioden 2002-2017.
Aktierna som studeras kommer enbart att studeras utifrån aktiekursens utveckling. Vi kommer inte ta hänsyn till utdelningar eller courtageavgifter.
1.4.3 Marknad
Vi kommer i den här studien inte ta hänsyn till andra marknadsfaktorer som kan ha påverkat kursutvecklingen på kort- och lång sikt. Vi har valt att isolera en storbanks
köprekommendation för att studera rekommendationens påverkan på aktiekursen dagen efter samt ett år efter rekommendationen publicerats. Om andra marknadspåverkande händelser gjort att aktien har utvecklats annorlunda är det inget vi kommer ta hänsyn till, förutom dess relation till index.
1.4.4 Tidsperioder
Eftersom det inte framgår vilken tidpunkt på dagen som aktien rekommenderades har vi valt att
använda oss utav en dags procentuell förändring. För att få en mer rättvisande bild har vi valt
att studera ett tidsspann om 15 år. Anledningen till tidsperioden är för att studera bankernas
rekommendationer under hög- respektive lågkonjunktur.
2. Metod
Metodkapitlet syftar till att visa att forskarna förstår problemet inom det berörda område samt att de är medvetna om vilka begränsningar och konsekvenser metodvalet får för den
självständiga uppsatsens bidrag till forskningssamhället.
2.1 Materialinsamling
Vår analys kommer att behandla två områden, den kortsiktiga effekten av psykologin på köprekommendationer samt den långsiktiga utvecklingen av aktiekursen. Det kortsiktiga perspektivet är den procentuella förändringen vid stängning en handelsdag efter det att rekommendationen publicerats. Den långsiktiga utvecklingen är procentuell förändring ett år efter det rekommendationen publicerats. Det jämförs med OMXSPI för att se över- och underavkastningen på tillgångarna.
Insamlingen av data för hanteringen av rekommendationerna kommer från Privata Affärers databas där det finns en sammanställning av rekommendationer från större institut som Handelsbanken, Swedbank, Carnegie, Kepler Chevreux. Sammanställningen innefattar institutens rekommendationer av köp, öka, sälj, minska samt behåll. I vår studie har vi valt att enbart studera kausaliteten av de rekommendationer som ger incitament till köp, vilket vi har tolkat när instituten ger rekommendationerna “öka” samt “köp”. Vi har valt att inte lägga vidare vikt hur stark rekommendationen är, det vill säga vi tar inte hänsyn huruvida
rekommendationen är “starkt köp”, “köp” eller “öka” då rekommendationerna grundar sig i att skapa överavkastning gentemot index.
Köprekommendationerna går att sortera utifrån vilket institut som utfärdat dem, vi har dock valt att bortse från rekommendationer från exempelvis Handelsbanken Capital Markets och bara använt köprekommendationer från Handelsbanken. Detsamma gäller de övriga instituten Nordea, SEB samt Swedbank.
Vi har valt de fyra största bankerna i Sverige, Handelsbanken, Nordea, SEB och Swedbank för att studera hur deras köprekommendationer påverkar aktien. Anledningen till valet av de fyra storbankerna är för att de har majoriteten av Sveriges befolkning som deras kunder.
Rekommendationerna som kommer från storbankerna publiceras i respektive internetbank och bör vara mer lättillgänglig än exempelvis rekommendationer från utländska analyshus och prenumerationstidningar.
Efter en sammanställning av rekommendationerna framgår det att antalet varierar kraftigt, där Handelsbanken är den bank som publicerat flest rekommendationer. Anledningen till detta kan vara typ av kundbas, men även vilken strategi banken har. Oavsett hur många
rekommendationer som gjorts är det kvaliteten som vi vill testa över en längre period. Genom
att använda mått som medel-, max- och minimivärde kan vi jämföra rekommendationerna mot
varandra.
Namn Antal
köprekommendationer
Handelsbanken 672
Nordea 230
SEB 199
Swedbank 496
Totalt 1597
Tabell 1:Visar antalet köprekommendationer som samlats in från Privata Affärers databas under en 15 årsperiod.
Index har hämtats från Nasdaq OMX Nordic då det är det största börsbolaget i världen. De tillhandahåller tjänster och teknologi och har cirka 3 900 listade bolag på deras plattform.
(Nasdaq OMX Nordic, 2018) Vi har valt att använda oss av indexet OMXSPI då det är en sammanslagning av samtliga bolag på Stockholmsbörsen. Eftersom vi studerar bolag från både Small-, Mid- och Large Cap anser vi det vara mer relevant att jämföra med Stockholmsbörsens snitt än exempelvis de 30 största bolagen. Large Cap motsvarar bolag med ett börsvärde på mer än 1 miljard euro, i dagskurs cirka 10,16 miljarder svenska kronor (Valuta, 2018). Mid Cap motsvarar ett börsvärde mellan 150 miljoner euro till 1 miljard euro. Small Cap motsvarar ett börsvärde på mindre än 150 miljoner euro (Avanza, 2018b).
2.1.1 Litteratursökning
I vår sökning efter tidigare studier och teorier har vi valt att använda oss utav erkända
sökmotorer som “Google scholar”, “Diva” och Högskolan i Halmstads sökmotor “OneSearch”
som använder sig utav flera olika databaser. Sökord som förekom i undersökningen var bland annat “Efficient markets”, “Buy and sell recommendations”, “Herding” och “Behavioural finance”.
2.2 Tillvägagångssätt
I den här undersökningen har vi valt en deskriptiv ansats, enligt Rosengren och Arvidsson (2002) innebär det att forskaren ska titta på förekomsten, omfattningen och utbredningen av ett fenomen eller en teori. Tanken med deskriptiv forskning är att forskaren ska testa tidigare explorativ forskning för att sedan applicera den på andra variabler för att studera var och hur länge fenomenet uppstår.
Grunden för denna uppsats kommer bygga på en kvantitativ undersökning där vår analys
kommer basera sig på insamlad data från Privata Affärers databas. Privata affärer är en
oberoende aktör som erbjuder information och konkreta råd till deras läsare. (Privata affärer,
2018) En kvantitativ forskningsstrategi betonar vikten av kvantifiering när det kommer till
insamling och analys av data till skillnad från kvalitativ forskningsansats som istället lägger
vikt vid ord. (Bryman et. al, 2017)
Datan vi har samlat in återspeglar det som Denscombe (2009) skriver om i
“Forskningshandboken” under intervallskalenivå. Huvudsyftet med att sortera data i intervallskalenivå är att forskaren har möjlighet att jämföra skillnaden i olika datapunkter.
Rangordningen av datan är proportionell, vilket möjliggör för forskaren att göra direkta jämförelser mellan olika punkter.
Han beskriver sedan användningen av diskret och kontinuerlig data. I vår studie använder vi kontinuerlig data för att få en mer rättvis bild av reaktionerna vid köprekommendationer.
Kontinuerlig data kräver att det sker en kategorisering av datan för att kunna jämföra den. I den här studien har vi valt att kategorisera datan utifrån den dag som köprekommendationen
publicerades. (Denscombe, 2009)
Denscombe (2009) vägleder hur forskaren ska gruppera sin data för att få ut maximalt av potentialen som finns i de datapunkter som samlats in. Vi har valt att gruppera datan efter vilken bank som utfärdat köprekommendationerna. Anledningen till ansatsen är att vi enklare ska kunna dra slutsatser, jämföra bankerna sinsemellan samt studera olika tidsspann eftersom studien delvis handlar om vilken av storbankerna som presterat bäst.
Den insamlade datan kommer i den här studien utgår ifrån köprekommendationers medelvärde och relativ uteckling gentemot OMXSPI på årsbasis samt under en 15-årsperiod. Medelvärdet är ett mått på centraltendensen, det vill säga en sammanslagning av samtliga förändringar dividerat med antal köprekommendationer. Värdet som framkommer är det genomsnitt som den privata investeraren har fått på sin investering under perioden. Medelvärdet återspeglas av extrema värden, men eftersom de kommer ställas mot andra banker samt index kommer det ge en mer rättvis bild av verkligheten. (Denscombe, 2009) Den relativa utvecklingen mellan aktien och OMXSPI har vi valt att använda för att få en uppfattning om hur mycket bättre eller sämre rekommendationen som publicerats varit än jämförelseindexet.
Bryman och Bell (2017) menar att det finns tre anledningar till intresset för mätproblematik
inom den kvantitativa forskningen. Den första ansatsen menar att mätning gör att vi kan
beskriva små och hårfina skillnader i de aktuella problemen. Vidare ger mätning också ett
konsekvent verktyg eller en måttstock för att göra åtskillnader. Ett mått bör vara något som inte
påverkas av vilken person som utför mätningen eller vilken tidpunkt den genomförs. Kravet på
mätning bör således generera konsekventa resultat. Slutligen utgör mätning grunden för att
kunna göra mer exakta skattningar eller beräkningar av relationer som finns mellan olika
begrepp. I vår uppsats kommer vi studera kort- och långsiktig avkastning på aktier och vilka
faktorer som har med dem att göra, och kommer således kunna göra bättre bedömningar eller
skattningar om för samband mellan dessa.
2.2.1 Reliabilitet
Bryman et. al. (2017) menar att de tre viktigaste kriterierna för att bedöma forskning som rör management och företagsekonomi är reliabilitet, validitet och replikerbarhet.
Reliabilitet handlar om huruvida resultaten från en undersökning blir densamma om undersökningen skulle genomföras på nytt, eller om de påverkas av tillfälliga- eller
slumpmässiga betingelser. Kort sagt rör den det sig om huruvida undersökningen är tillförlitlig eller inte. För att fastställa reliabiliteten i vår studie har vi under avsnittet 2.3 Databehandling och beräkningar beskrivit hur datan insamlats och hur beräkningarna genomförts. Vi har även använt oss utav T-test, ett test som visar om avvikelser är en slumpmässiga eller inte.
Reliabiliteten blir oftast aktuell om en kvantitativ undersökning ska genomföras, då forskaren förmodligen är intresserad av om ett mått är stabilt eller inte. Det finns åtminstone tre olika innebörder av reliabilitet, vi har valt att fokusera på det som kallas stabil reliabilitet. (Bryman et al., 2017)
Reliabilitet och replikerbarhet är två begrepp som påminner om varandra i
forskningssammanhang. Det är inte ovanligt att forskare ibland försöker upprepa eller reproducera en tidigare gjord undersökning. Det finns flera anledningar, exempelvis att
forskaren tror att de ursprungliga resultaten inte stämmer överens med andra tidigare relevanta studier. För att en replikation ska vara möjlig måste undersökningen vara replikerbar och forskaren måste i detalj kunna beskriva sitt tillvägagångssätt. (Bryman et. al., 2017)
2.2.2 Validitet
Validitet handlar om de slutsatser som framkommer i en undersökning hänger ihop eller inte.
Det finns flera olika typer av validitet, vi har valt att plocka ut de begreppen vi anser passa vår studie bäst.
Intern validitet är en form av validitet som oftast kopplas till frågor om kausalitet. Kausalitet härrörs till orsakssamband, där två relaterade händelser kan orsaka en tredje, vilket kallas orsak och verkan. (Bryman et. al. 2017) I vår studie kommer vi jämföra storbankernas
rekommendationer mot OMXSPI. Vi måste ha i åtanke att beroende på hur marknaden reagerar i stort kan det ha påverkan på den enskilda köprekommendationen, exempelvis
makroekonomiska händelser.
Extern validitet väcker frågan om resultaten från den undersökning som genomförts kan generaliseras. (Bryman et. al. 2017) Vi har dels valt att studera ett tidsspann om 15 år, detta tidsspannet bör ses som relativt långt och innefattar både låg- och högkonjunkturer. Samtidigt studerar vi de fyra största bankerna i Sverige, både var för sig och tillsammans. Där vi
sammanlagt har 1597 datapunkter i form av köprekommendationer. Detta gör att vi kommer
kunna dra vissa generaliseringsslutsatser längre fram i vår studie.
2.2.3 T-test
T-test används för att se om det finns någon signifikant skillnad mellan datapunkter. I vår studie är det sambandet mellan de insamlade köprekommendationerna och OMXSPI.
Denscombe (2009) beskriver hur forskaren kan säkerställa att slutsatserna inte kommer från slumpmässiga avvikelser. T-testet är en metod för att säkerställa att data och eventuella avvikelser inte är slumpmässiga. T-testet utgår ifrån standardavvikelsen och ger ett värde mellan två datauppsättningar. Det ger forskaren en uppfattning om den insamlade datan kommer från tillfälligheter. Testet bygger på en nollhypotes, med det menas att det utgår från att det inte finns någon signifikant skillnad mellan datauppsättningarna. Om testet visar att det inte stämmer kan forskaren utesluta att det bara är en ren tillfällighet att avvikelser visas.
Forskaren kan uttrycka att testet ger verkliga avvikelser om tillfälligheterna inte överstiger 1 av 20, allmänt uttryckt som P-värde < 0,05. (Denscombe, 2009)
2.3 Databehandling och beräkningar
Datan kommer ursprungligen från bankerna som sedan sammanställts i Privata Affärers databas. I databasen är köprekommendationerna manuellt genomgångna för validitet och inlagda i Excel 2016 för att sorteras in i vardera bank och för att enkelt kunna göra beräkningar specifika för det berörda institutet.
Efter sammanställningen har dagskurser laddats ner från Nasdaq OMX Nordic. Kurserna har justerats för att slippa problematiken med aktiesplit som kan påverka resultaten negativt. Datan har därefter blivit manuellt bearbetad för att få dagsförändring i procent samt procentuell förändring på ett år. Detta för att enklare kunna skriva in formlerna i huvudarket och få en sammanställning av samtliga kursförändringar på rekommendationerna samt utvecklingen på index under samma period.
Vi har använt INDEX(MATCH()) som är en inbyggd formel i Excel för att söka ett värde utefter en söknyckel. Den insamlade datan utgör cirka 1 600 datapunkter i bara
köprekommendationer, lägg där till kursdata på cirka 4 100 datapunkter per aktie. Vi behövde en metod att behandla all data likvärdigt och på ett tidseffektivt sätt få fram de kurser som berörde studien.
Fördelen med formeln INDEX(MATCH()) är att du kan ställa in hur du vill behandla icke- matchningar. Icke-matchningar är exempelvis om en köprekommendation skulle publiceras på en fredag. Lördag och söndag är inte med då handeln med aktier har öppet måndag till fredag.
Vi behöver hitta nästkommande datum för att studera procentuella förändringen en dag efter
köprekommendationen. Formeln möjliggör för användaren att välja att ta nästa datum om
matchning inte finns tillgänglig.
I studien utgår vi från att varje köprekommendation genererar ett nytt hypotetiskt köp. Om en köprekommendation gjorts 20XX-01-01 och det sedan skulle komma en ny
köprekommendation 20XX-06-01, kommer den ursprungliga löpa tidsperioden ut (till 20X1- 01-01) och den senare rekommendationen kommer ligga parallellt och avslutas 20X1-06-01.
OMXSPI:s utveckling under samma perioder används för att urskilja den relativa utvecklingen.
För att få procentuell förändring på aktierna och index har vi valt följande formler, d0 står för dagen då rekommendationen publicerats enligt Privata Affärers databas, d+1 är dagen efter.
Formlerna för de olika tidshorisonterna:
𝐸𝑛 𝑑𝑎𝑔𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑢𝑒𝑙𝑙 𝑓ö𝑟ä𝑛𝑑𝑟𝑖𝑛𝑔 − (𝑆𝑡ä𝑛𝑔𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠𝑘𝑢𝑟𝑠 𝑑1
− 𝑆𝑡ä𝑛𝑔𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠𝑘𝑢𝑟𝑠 𝑑0)/ 𝑆𝑡ä𝑛𝑔𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠𝑘𝑢𝑟𝑠 𝑑0 𝐸𝑡𝑡 å𝑟𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑢𝑒𝑙𝑙 𝑓ö𝑟ä𝑛𝑑𝑟𝑖𝑛𝑔 − (𝑆𝑡ä𝑛𝑔𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠𝑘𝑢𝑟𝑠 𝑑365
− 𝑆𝑡ä𝑛𝑔𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠𝑘𝑢𝑟𝑠 𝑑0)/ 𝑆𝑡ä𝑛𝑔𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠𝑘𝑢𝑟𝑠 𝑑0
Räkneexempel
ABB d0, datum för köp d+1 d+365
Kurs 199,5 200 223,4
% förändring 0,25% 11,98%
OMXSPI d0 d+1 d+365
Kurs 531,91 534,48 587,31
% förändring 0,48% 10,42%
Relativ utveckling d+1 d+356
-0,23% 1,56%
Tabell 2: Räkneexempel som visar hur beräkningarna är gjorda för samtliga köprekommendationer och index.
3. Teori
I teoriavsnittet presenteras de teorier som ligger till grund för uppsatsen antaganden. Vi börjar med att förklara teorier inom effektiva marknader för att sedan gå vidare med beteende
ekonomi och slutligen avsluta med tidigare studier som gjorts inom området.
För att studera utvecklingen på lång sikt kommer vi grunda vår teori i tidigare forskning kring ämnet om effektiva marknader. I motsatt riktning har vi beteendeekonomi som ger oss teori för att senare kunna analysera effekterna på kort sikt.
Figur 2: Egen figur som förklarar sambandet mellan teorierna.
3.1 Effektiva marknader
Eugene F. Fama gjorde 1970 studien “Efficient Capital Markets: A review of Theory and Empirical Work” där han studerade hur effektiva marknader faktiskt tog form på
aktiemarknaden. Teorin om effektiva marknader handlar i huvudsak om hur marknader av olika karaktär alltid är korrekt prissatt. På aktiemarknaden handlar det mer specifikt om att bolagen har ett pris som också reflekterar den informationen som berör bolaget. Marknaden ses då som effektiv.
Fama (1970) menar för att uppfylla teorin om effektiva marknader behöver vissa kriterier uppnås på marknaden. Enligt teorin ska en effektiv marknad innefatta:
i) Inga transaktionskostnader
ii) Information som berör marknaden ska vara kostnadsfri och tillgänglig för alla parter iii) Samtliga parter accepterar att nuvarande prisnivå reflekterar den informationen som
finns tillgänglig.
I en sådan marknad menar Fama (1970) att priset på aktien skulle, till fullo reflektera informationen som finns tillgänglig. Det existerar inte i praktiken, åtminstone inte på aktiemarknaden. Även om kraven som tidigare nämnts inte uppfylls betyder inte det att
marknaden inte är effektiv. Så länge som marknaden är överens om transaktionskostnader samt
att majoriteten av deltagarna på marknaden har tillgång till informationen är det möjligt att
uppnå en effektiv marknad. Enligt Fama (1970) har den effektiva marknaden tre olika grader
av effektivitet, “svag form”, “semi-stark form” samt “stark form”.
Den svaga formen som grundar sig på teorierna “Random Walk” och “Fair Game”. Random Walk är en teori där observatören förutsätter att det finns lika många som upplever att aktien ska gå ned i pris som det gör att den ska stiga i pris. Den allmänna förväntningen gör att
aktiekursen förblir oförändrad då de olika parterna tar ut varandra. Konsekvensen av det blir då att den spekulativa investeraren som observerar aktiekurser eller använder sig av teknisk analys inte kunde urskilja vare sig om kursen skulle gå upp eller ned. Priset på aktien är då en
“Random Walk” (Fama, 1970). Burton (2003) diskuterar ämnet vidare i sin studie “The
efficient market and its critics” där han beskriver att aktiekursen beror på nyheter som påverkar kursen på ett eller annat sätt. Han menar att nyheter dock är oförutsägbara och det gör att aktiekursen blir likaså.
Semi-stark effektivitet grundar sig på Martingale-modellen. Semi-stark form testar om information som är tillgänglig för marknaden återspeglar de priser som satts på aktierna.
Information som ingår i semi-stark form är exempelvis årsredovisningar, aktiesplitar, nyemissioner eller annan information som kan påverka företaget.
Stark form av effektivitet baseras på att ingen investerare ska ha ett informationsövertag gentemot andra investerare på marknaden. Fama (1970) diskuterar huruvida det påståendet stämmer överens med verkligheten, det finns exempel på traders som använder outnyttjade ordrar till sin fördel och personer med insyn i företag som ger dem information som marknaden inte känner till. Eftersom det finns tydliga bevis på att stark-form av effektivitet inte stämmer överens med verkligheten, diskuterar Fama (1970) huruvida en privatperson kan hämta information som bara en del av marknaden känner till och hur det skulle kunna löna sig i längden.
Burton (2003) har sedan Famas studie gjort en senare studie där han analyserar effektiva marknader gentemot den nyare teorin om beteendeekonomi. Burton beskriver
beteendeekonomin som möjligheterna att göra vinster med lägre risk på grund av andra investerares irrationella beteenden. Han beskriver en effektiv marknad som en marknad där detta inte kan uppstå. En investerare kan inte förvänta sig en högre avkastning än genomsnittet utan att ta större risker än genomsnittet. Marknader kan vara effektiva även om det finns irrationella investerare på marknaden och att priset på aktien fluktuerar mer än dess underliggande fundamentala värde gör. Huvudtesen för de forskare som tror på teorin om effektiva marknader menar att fel uppstår, precis som under IT-bubblan och inte minst finanskrisen 2007. (Burton, 2003)
Burton (2003) visar i sin studie att andra forskare motsätter sig teorin om “Random Walk”, att
marknaden inte har något minne och att den utspelar sig på dagsfärsk information. Loo och
McKinley (1999) har sedan dess studerat teorin och funnit korrelation mellan föregående
dagars aktiebeteende och kommande dagars beteende, vilket då möjliggör för investerare att
studera aktiekurser och på så sätt nå en överavkastning.
I boken Inefficient markets menar Shleifer (2000) att den effektiva marknaden inte står och faller med huruvida investerare är rationella eller inte. Precis som Fama (1970) tidigare studerat styrker studien att det finns scenarion där vissa investerare inte agerar rationellt men att marknaden i stort fortfarande är effektiv. Ett exempel på detta är när den irrationella investeraren köper och säljer värdepapper slumpvis. När det är flera investerare som agerar på detta sättet blir det till slut att deras agerande tar ut varandra. Omsättningen på aktierna
kommer vara hög, men i praktiken byter bara de irrationella investerarna aktier med varandra.
Priset på aktien kommer dock fortfarande vara nära det fundamentala värdet. (Shleifer, 2000)
3.2 Beteendeekonomi
“ One of my favorite contrasts is that when the market rises following good economic news, it is said to be responding to the news; if it falls, that is explained by saying that the good news had already been discounted” - (Fischhoff 1982)
Beteendeekonomi grundar sig på två perspektiv, kognitiv psykologi och begränsningar till arbitrage. Arbitrage beskriver utnyttjandet av två eller flera marknader i obalans, vilket en investerare kan profitera av. Ritter (2003) skriver att det finns omfattande studier som påvisat att människor inte alltid är rationella och att systematiska felbeslut tas, det är den kognitiva delen i beteendeekonomi och syftar till människors tänkande. Ett exempel på detta är överoptimism, människor tenderar att lägga för mycket vikt vid tidigare erfarenhet vid nya beslut. Begränsningar i arbitrage handlar i huvudsak om att försöka förutse när arbitrage blir effektivt och när det inte är lika effektivt.
Beteendeekonomi använder sig av modeller där alla aktörer på marknaden inte är rationella, till skillnad från synsättet som Fama (1970) presenterat om Effektiva marknader där teorin menar att marknaden är rationell. Beteendeekonomin bygger på att marknaden är informativt
ineffektiv, information når inte alla på marknaden samtidigt vilket gör att det inte går att ta rationella beslut.
Samtidigt menar Ritter (2003) att alla över- och undervärderingar på marknaden inte enbart kan förklaras av psykologi. Ett exempel som studien presenterar är aktier som byter index. Aktier har olika marknadsvärden och innefattas då av olika index. Om ett mindre bolag växer tillräckligt mycket och lyfts upp till ett större index, exempelvis från Mid- till Large Cap kan vissa fonder och större aktörer behöva köpa in sig i det bolaget. Om bolaget då har dålig omsättning på sina aktier, med det menas att det finns få aktörer som köper som säljer aktier i bolaget kan det leda till att aktiekursen drivs uppåt. Fenomenet kallas för tyranny of indexing.
3.2.1 Optimism
Fischhoff, Slovic and Lichtenstein (1977) menar att det finns omfattande bevisning att
människor i allmänhet tenderar till att vara överoptimistiska. Två aspekter belyses under detta
resonemang. Det första handlar om människors förmåga att uppskatta intervall, det kan vara att
uppskatta OMX-indexets upp eller nedgång på ett år med ett intervall, exempelvis uppgång
mellan 4-5%. Här menar Fischhoff et. al (1977) att folk har en övertro till sitt intervall och
sätter det därmed för snävt. För det andra är folks bristande förmåga att uppskatta huruvida något är sannolikt att inträffa eller inte. Händelser som de är säkra på, visar sig i själva verket endast inträffa 80% av fallen. Medan händelser de är helt säkra inte kommer inträffa, faktiskt inträffar 20% av gångerna. (citerad av Barberis et. al, 2003)
Weinstein (1980) menar att de flesta människor har en skev verklighetsuppfattning om deras förmåga att se på möjliga investeringar (citerad av Barberis et. al, 2003). I en undersökning som genomfördes av Buehler, Griffin and Ross (1994) visar att 90% av de som deltog i undersökningen ansåg sig vara bättre bilförare än genomsnittsföraren. Det visade sig också att de tillfrågade hade en övertro när det kom till att sätta upp deadlines i vissa projekt.
3.2.2 Flockbeteende
Sedan urminnes tider har människor slutit sig samman i grupper. Att tillhöra en flock, stam eller grupp var förr i tiden nödvändigt för att den enskilde individen skulle överleva.
Sannolikheten att överleva naturens element eller kampen mot rovdjur ökade dramatiskt om individen hade stöd och skydd av en större grupp. Människans instinkt att tillhöra en grupp sträcker sig alltså flera tusen år tillbaka i tiden. Det är därför inte anmärkningsvärt att människor i vårt moderna samhälle fortfarande gärna sluter sig samman i grupper. De flesta investerare som är aktiv på börsen har någon gång känt sig kluven inför vissa beslut. Det rationella beslutet kanske vore att köpa när andra vill sälja, men det kan vara svårt att gå emot den flockpsykologi som råder. Anledningen till att investerare känner sig kluvna inför beslut som är motstridiga mot vad andra säger skulle kunna härledas till människans
flockdjursbeteende. Även om varje enskild individ har sin egen förmåga att självständigt fatta beslut har individen en tendens att vilja tillhöra och vara accepterad i en grupp. Människor som befinner sig i en grupp beter sig ofta annorlunda och fattar därmed beslut som de i vanliga fall inte skulle gjort. (Gyllenram 2001)
Scharfstein och Stein (1990) beskrev den mest erkända ekonomins grundpelare precis som Fama (1970) tidigare uttryckt, investeringsbeslut tas av rationella investerare baserat på all tillgänglig information. Scharfstein et. al (1990) skriver hur Keynes (1936) beskrev att investerare var ovilliga att göra egna analyser på grund av rädsla att gå emot den stora marknaden och då förlora sin image som en klok investerare. Ett bra exempel på detta menar Scharfstein et. al (1990) var under kraschen 1987, majoriteten av de professionella förvaltarna trodde att sannolikheten för nedgång var betydligt större än för uppgång, ändå låg många förvaltare kvar i sina innehav. En anledning till detta var att förvaltarna inte ville missa uppgången, om den kom. Skulle pengarna förloras var de åtminstone inte ensamma.
Nofsinger och Sias (1999) har en teori om att flockbeteende på aktiemarknaden kan ge
förklaringar till överdriven omsättning, momentum och plötsliga förändringar i aktiekurser. De har i sin studie undersökt problemet utifrån tre olika synvinklar:
i) De studerar relationen mellan institutionellt ägande och avkastning av aktier ii) De studerar avkastningen efter flockbeteendet
iii) De studerar hur förändringar i institutionellt ägande relaterar till försening avkastning
Nofsinger et. al (1999) kommer fram till att det finns positiv korrelation mellan institutionellt ägande och årlig avkastning, en ökning av institutionellt ägande leder allt som oftast också till att aktier presterar bättre än genomsnittet.
3.3 Tidigare studier inom området
Det finns flertalet studier inom området rekommendationer från olika institut, både avhandlingar och vetenskapliga artiklar. De flesta avhandlingarna behandlar dock
rekommendationerna på kort sikt och dess utfall gentemot index. Det förekommer också att studier gjorts på alternativa placeringsmetoder såsom derivat och optioner för att möjliggöra profitering även på nedgångar.
3.3.1 Utländska studier
Stickel (1995) har gjort en studie på sälj- och köprekommendationer under åren 1988-1991.
Det som studerades var om, och i så fall i vilken utsträckning olika rekommendationer hade på aktiekurser. Genom att applicera en tvärsnittsundersökning studerades sex olika parametrar bland annat köprekommendationens styrka, storleken på rekommendationen, institutets rykte och hur många anställda de hade. I studien studerades även om institutet som utfärdat
köprekommendationen samtidigt uppdaterade deras tro på framtida vinster på företaget.
För att säkerställa att analyshuset hade granskat företaget de rekommenderade studerades endast analysen om företaget haft en tidigare rekommendation på samma företag. Bortfall gjordes även på företag som var illikvida och som skulle kunna bli missvisande i
undersökningen. I undersökningen framkom också att de rekommendationer som var
definierade som “starkt köp” gav större reaktioner än “köp” och likaså åt andra hållet, “starkt sälj” gav större reaktioner än “sälj”. Förändringar som hoppar över ett steg, exempelvis från
“behåll” till “starkt köp” hade större påverkan än de rekommendationer som gick från “behåll”
till “köp”. Samtidigt hade institutets rykte och storlek påverkan på aktiekurserna.
Womack (1996) studerade också köp och säljrekommendationer, men istället för att se på enskilda faktorer som Stickel (1995) gjort studerade Womack bara hur bra institutet faktiskt kunde nå överavkastning gentemot marknaden. Han menar att institutet spenderar hundratals miljoner dollar årligen för att övertyga investerare om att vissa aktier är attraktivare än andra.
Eftersom institutet behöver få tillbaka pengarna de betalat för analytikerna krävs det bland courtageavgifter, men för en investerare blir bara rekommendationerna attraktiva om de når en överavkastning gentemot marknaden. I Womacks (1996) studie framgår det att
rekommendationer har en stor påverkan på kort sikt. Men köprekommendationerna har en kortlivad efter-effekt av rekommendationen, i genomsnitt bara 2,4% uppgång.
Säljrekommendationerna har en längre påverkan på aktiekursen och påverkas i genomsnitt med
-9,1%.
3.3.2 Svenska studier
Det har även gjorts svenska studier på aktierekommendationer under perioden 1995-2000, det visade sig att den svenska marknaden skiljer sig gentemot de studier som gjorts på den
amerikanska marknaden. På den svenska marknaden finns enbart ett fåtal bolag med större bolagsvärden, medan den amerikanska marknaden har betydligt fler. Studien syftar till att studera köprekommendationerna utifrån Price-pressure hypothesis, en teori som säger att omsättningen ökar i aktier när investerare försöker kapitalisera på rekommendationerna. Lidén studerar även köprekommendationen från en annan hypotes, information hypothesis som menar att köprekommendationer skapar ny information om bolagen som gör att investerare måste uppdatera sin analyser om företagets framtida vinster. Resultatet visar att Price-pressure hypothesis förekommer på den svenska marknaden, större volymer än vanligt uppstår vid och dagarna kring aktierekommendationerna. Han finner också att den permanenta omvärderingen av aktierekommendationer är mindre än studier gjorda på andra marknader. En
köprekommendation ger i genomsnitt en ökning på 0,79%, medan en säljrekommendation ger
något större utslag, -1,5%. (Lidén, 2014)
4. Empiri
I empiriavsnittet kommer den behandlade datan publiceras och illustreras med figurer.
Avsnittet delas in i de olika bankerna för att enklare kunna se prestationerna bank för bank.
Inledningen av kapitlet kommer tillägnas indexutvecklingen, eftersom det inte framgår vad utvecklingen varit för den investeraren som har investerat i en indexfond och sedan behållit innehavet i 15 år. I bankavsnitten används index för att jämföra utvecklingen gentemot aktieutvecklingen, och endast under samma perioder som när köprekommendationerna publicerats.
4.1 OMXSPIs utveckling
Indexutvecklingen har sedan 2002 gett investerare en genomsnittlig avkastning på 8,30% per år. Den årliga avkastningen varierar kraftigt där åren 2002, 2008 och 2011 sticker ut som mest negativa. De största uppgångarna ser vi 2003, 2005, 2009 och 2010. I Tabell 3 och Tabell 4 visar investerarens avkastning förutsatt att investeringen inte rörts från 2002. I avsnitten där bankernas prestation jämförs visas endast OMXSPI:s utveckling under de perioder som köprekommendationer skett.
Medelförändring OMXSPI
1 dag, i %, 1 år, i %
0,03% 8,30%
Tabell 3: Egen tabell, visar på genomsnittlig förändring av index under 15 år.
OMXSPI-utveckling, % per år
2002 -34,2% 2010 23,6%
2003 26,6% 2011 -17,2%
2004 17,2% 2012 12,9%
2005 31,8% 2013 19,9%
2006 24,8% 2014 8,3%
2007 -8,6% 2015 7,1%
2008 -38,1% 2016 10,1%
2009 42,1% 2017 5,8%
Tabell 4: Egen tabell, visa OMXSPI:s utveckling år för år.
4.2 Handelsbankens utveckling
Handelsbanken är den bank där flest köprekommendationer publicerats, 663 stycken. De överträffar både OMXSPI på kort och lång sikt, vilket illustreras i Tabell 5. OMXSPI som presenteras i tabellerna nedan är indexutvecklingen under samma perioder som de hypotetiska köpen ägt rum. Den relativa utveckling på kort sikt har varit 42,7% jämfört med OMXSPI. På kort sikt är det fler rekommendationer som haft en negativ kursreaktion och på lång sikt är det motsatt effekt. Där har antalet rekommendationer som haft en positiv avkastning överträffat antalet negativa.
Summan av samtliga köprekommendationer har gett investeraren en historisk avkastning på 3897,3%. Det är en relativ utveckling på 2716% under samma period. Antalet
köprekommendationer som publicerats varje år varierar. I Tabell 6 går det att se att 2014 var det året då minst presenterades, endast en rekommendation. 2011 publicerades flest
rekommendationer, 156 stycken. Vad de stora variationerna beror på framgår inte, men det finns inga tydliga samband på antalet köprekommendationer innan och efter större nedgångar.
Procentuell utveckling, kort sikt
Procentuell utveckling, lång sikt
OMXSPI utveckling, kort sikt
OMXSPI utveckling, lång sikt Medelavkastning
per rekommendation
0,02% 5,81% -0,04% 1,75%
Totalavkastning under 15 år
15,9% 3897,3% -26,8% 1177,3%
Mest negativa kursreaktionen
-8,9% -88,1% -6,1% -50,4%
Mest positiva kursreaktionen
11,1% 326,0% 4,7% 68,4%
Antal rek. med negativ kursreaktion
328 313 331 346
Antal rek. med positiv kursreaktion
302 356 340 325
Antal rek. med oförändrad kursreaktion
41 2 0 0
Tabell 5: Egen figur, visar Handelsbankens utvalda nyckeltal under den studerade perioden.
Medel- utveckling per år
Procentuell utveckling, kort sikt
Procentuell utveckling, lång sikt
OMXSPI utveckling, kort sikt
OMXSPI utveckling, lång sikt
Antal
2002 0,10% 17,54% -0,70% -12,47% 7
2003 1,23% 78,76% -0,25% 29,85% 5
2004 0,23% 42,26% 0,13% 26,68% 13
2005 -0,07% 39,79% -0,17% 27,26% 20
2006 0,43% 21,78% 0,41% 19,29% 53
2007 -0,40% -26,99% -0,77% -27,32% 77
2008 -0,49% -5,86% -0,70% -8,79% 106
2009 0,58% 38,70% 0,25% 28,53% 72
2010 0,27% 5,44% 0,21% 1,31% 105
2011 -0,17% -3,73% 0,11% -3,84% 156
2012 0,34% 16,96% 0,19% 15,10% 26
2013 0,20% 50,19% -0,29% 14,35% 10
2014 0,86% 9,78% 0,36% 24,56% 1
2015 1,45% 7,28% 0,95% -1,73% 5
2016 -0,60% -27,83% -0,50% 17,30% 5
2017 1,47% 5,63% -0,10% 3,32% 2
Tabell 6: Egen figur, visar Handelsbankens utveckling på kort och lång sikt år för år.
Figur 3: Egen figur. Handelsbanken, utveckling kort
sikt.
Figur 4: Egen figur. Handelsbanken, utveckling lång sikt.
4.3 Nordeas utveckling
Nordea har publicerat 223 köprekommendationer. På kort sikt har de lyckats slå OMXSPI medans på lång sikt har indexet haft en bättre utveckling, detta illustreras i Tabell 7. Enligt Privata Affärers databas publicerade inte Nordea några köprekommendationer under 2007.
Anledningen till detta framgår inte. Mellan åren 2011 och 2012 gjordes flest publiceringar, sammanlagt 149 stycken, det motsvarar 69% av alla köprekommendationer som Nordea gett ut under 15-årsperioden.
På kort sikt var antalet köprekommendationer med positiv kursreaktion 107 stycken, jämför vi det med antalet rekommendationer som hade en negativ kursreaktion var det två färre. Den relativa utvecklingen på kort sikt har varit 30,04% gentemot index.
På lång sikt är det tvärtom, då är det 120 rekommendationer som var positiva, men endast 102 som var negativa. Utvecklingen på lång sikt gav investeraren en total avkastning på 1195,95%, men den relativa utvecklingen under samma period var -529,67%.
Procentuell utveckling, kort sikt
Procentuell utveckling, lång sikt
OMXSPI utveckling, kort sikt
OMXSPI utveckling, lång sikt Medelavkastning
per rekommendation
0,21% 5,36% 0,08% 7,74%
Totalavkastning under 15 år
47,67% 1195,95% 17,63% 1725,62%
Mest negativa kursreaktionen
-10,34% -72,79% -3,42% -34,09%
Mest positiva kursreaktionen
10,64% 109,84% 4,75% 44,13%
Antal rek. med negativ kursreaktion
109 102 112 80
Antal rek. med positiv kursreaktion
107 120 111 143
Antal rek. med oförändrad kursreaktion
7 1 0 0
Tabell 7: Egen figur, visar Nordeas utvalda nyckeltal under den studerade perioden.
Medel- utveckling per år
Procentuell utveckling, kort sikt
Procentuell utveckling, lång sikt
OMXSPI utveckling, kort sikt
OMXSPI utveckling, lång sikt
Antal
2002 1,17% 5,20% 1,22% 15,54% 3
2003 -0,59% 35,81% -0,63% 21,78% 4
2004 -0,05% 10,68% 0,65% 16,82% 4
2005 0,35% 17,66% 0,03% 31,13% 7
2006 -0,74% 33,41% -0,27% 27,03% 11
2007 - - - - -
2008 2,80% -33,12% 1,67% -34,09% 1
2009 -0,37% 11,68% 1,02% 23,91% 3
2010 -0,32% -24,26% -0,10% 12,67% 16
2011 0,08% -7,51% 0,06% -2,64% 88
2012 0,70% 18,98% 0,20% 16,51% 61
2013 -0,37% 27,99% 0,05% 15,61% 11
2014 0,47% 20,39% 0,16% 19,46% 5
2015 -1,47% -32,66% -2,15% 7,09% 2
2016 1,54% 11,81% -0,32% 17,59% 6
2017 1,22% -23,32% 1,05% 11,02% 1
Tabell 8: Egen figur, visar Nordeas utveckling på kort och lång sikt år för år.
Figur 5: Egen figur. Nordea, utveckling kort sikt. Figur 6: Egen figur. Nordea, utveckling lång sikt.
4.4 SEBs utveckling
SEB publicerat minst köprekommendationer då de endast publicerat 199 stycken. Studerar vi utfallet på kort och lång sikt ser vi att de lyckats bättre på kort sikt i jämförelse med lång sikt.
Detta illustreras i Tabell 9. Den relativa utvecklingen på kort sikt har varit 56,8% gentemot indexet.
SEB är den enda banken som haft en negativ utveckling på lång sikt, -64,9%. Det är ger en relativ utveckling på -531,3% om man jämför med OMXSPI under samma perioder. Sett till antal rekommendationer som gett en överavkastning har SEB lyckats bra på kort sikt då de har 95 stycken rekommendationer som gett positiv avkastning medan 91 gav en negativ
kursreaktion. På lång sikt är det motsatt resultat, då endast 89 av rekommendationer gav positiv avkastning medan 104 stycken gick i motsatt riktning.
Procentuell utveckling, kort sikt
Procentuell utveckling, lång sikt
OMXSPI utveckling, kort sikt
OMXSPI utveckling, lång sikt Medelavkastning
per rekommendation
0,39% -0,33% 0,10% 2,39%
Totalavkastning under 15 år
76,6% -64,9% 19,8% 466,4%
Mest negativa kursreaktionen
-12,9% -93,2% -3,2% -45,2%
Mest positiva kursreaktionen
36,1% 267,7% 3,5% 47,0%
Antal rek. med negativ kursreaktion
91 104 83 91
Antal rek. med positiv kursreaktion
95 89 112 104
Antal rek. med oförändrad kursreaktion
9 2 0 0
Tabell 9: Egen figur, visar SEB:s utvalda nyckeltal under den studerade perioden.
Medel- utveckling per år
Procentuell utveckling, kort sikt
Procentuell utveckling, lång sikt
OMXSPI utveckling, kort sikt
OMXSPI utveckling, lång sikt
Procentuell utveckling, kort sikt
2002 0,52% 24,18% 0,12% 16,53% 3
2003 -0,71% 17,61% -0,31% 24,60% 9
2004 0,39% 25,57% -0,02% 24,72% 15
2005 -0,10% 27,98% 0,21% 26,34% 24
2006 0,84% 23,15% -0,37% 10,00% 12
2007 0,43% -32,45% -0,06% -29,29% 20
2008 0,93% -30,16% -0,41% -26,98% 7
2009 -1,33% 70,21% 0,90% 22,96% 1
2010 0,31% -27,95% 0,30% -12,68% 23
2011 0,46% -10,57% 0,29% -2,01% 60
2012 0,25% 20,59% 0,02% 12,09% 11
2013 -0,45% 19,23% 0,10% 13,35% 4
2014 - - - - -
2015 2,84% -6,96% 0,58% -5,14% 1
2016 8,61% 11,06% -0,11% 13,98% 4
2017 1,29% 97,41% 0,02% -0,77% 1
Tabell 10: Egen figur, visar SEB:s utveckling på kort och lång sikt år för år.
Figur 7: Egen figur. SEB, utveckling kort sikt. Figur 8: Egen figur. SEB, utveckling lång sikt.
4.5 Swedbanks utveckling
Swedbank har publicerat 495 köprekommendationer. De har lyckats prestera bättre än index både på kort och lång sikt. Vilket illustreras i Tabell 11. På kort sikt har Swedbanks
medelutveckling på en rekommendation givit en avkastning på 0,38%, mer än någon av de andra bankerna. Även relativa utvecklingen under 15 år var positiv med 187,7% i jämförelse med OMXSPI.
Även på lång sikt har banken givit en överavkastning, totalavkastningen har varit 4 377%, det är en relativ utveckling på 1 236% över index. Till skillnad från de andra tre bankerna har Swedbank en mer jämn fördelning av antal publikationer varje år. Antalet rekommendationer där utfallet gett en överavkastning är fler både på kort och på lång sikt.
Procentuell
utveckling, kort sikt
Procentuell utveckling, lång sikt
OMXSPI utveckling, kort sikt
OMXSPI utveckling, lång sikt Medelavkastning per
rekommendation
0,38% 8,90% 0,001% 6,38%
Totalavkastning under 15 år
188,3% 4377,0% 0,6% 3141,0%
Mest negativa kursreaktionen
-16,6% -87,7% -5,1% -48,4%
Mest positiva kursreaktionen
17,5% 344,7% 3,7% 56,7%
Antal rek. med negativ kursreaktion
216 204 242 175
Antal rek. med positiv kursreaktion
251 285 249 317
Antal rek. med oförändrad kursreaktion
25 3 1 0
Tabell 11: Egen figur, visar Swedbanks utvalda nyckeltal under den studerade perioden.
Medel- utveckling per år
Procentuell utveckling, kort sikt
Procentuell utveckling, lång sikt
OMXSPI utveckling, kort sikt
OMXSPI utveckling, lång sikt
Procentuell utveckling, kort sikt
2002 0,85% 12,98% 0,25% -6,77% 36
2003 -0,33% 33,28% -0,20% 30,11% 29
2004 -0,05% 10,12% -0,30% 20,75% 6
2005 0,49% 33,36% 0,16% 27,41% 8
2006 0,88% 28,66% 0,11% 24,55% 33
2007 0,24% -32,56% -0,02% -28,81% 21
2008 2,06% -43,95% -0,85% -36,46% 3
2009 -0,12% 29,07% -0,37% 25,28% 16
2010 0,08% -10,63% -0,25% -9,69% 44
2011 0,22% -6,51% 0,05% -2,50% 48
2012 0,64% 15,43% 0,10% 16,01% 33
2013 -0,10% 20,46% -0,13% 13,78% 33
2014 0,31% 13,49% 0,12% 17,45% 42
2015 0,51% -0,03% -0,08% -5,08% 71
2016 0,73% 19,45% 0,20% 14,89% 50
2017 0,02% 4,88% 0,09% 5,42% 14
Tabell 12: Egen figur, visar Swedbanks utveckling på kort och lång sikt år för år.
Figur 9: Egen figur. Swedbank, utveckling kort sikt. Figur 10: Egen figur. Swedbank, utveckling lång sikt.
4.6 Bankernas prestation
För att ge en överskådlig bild över hur de studerade bankerna har presterat gentemot varandra har vi valt att illustrera det med två diagram, en på kort sikt och en på lång sikt.
Figur 11/12: Egen figur. Första diagrammet bankernas prestation på kort sikt, andra diagrammet är bankernas prestation på lång sikt.
4.7. Genomförande av T-test
För att kunna påvisa om det finns någon signifikant skillnad mellan köprekommendationerna och index har vi genomfört ett T-test. Nedan kommer en tabell som visar resultatet av vårt test.
T-test: Två sampel antar olika varianser
Variabel 1 Variabel 2
Medelvärde 0,002091407 9,24013E-05
Varians 0,00069516 0,000142485
Observationer 1591 1591
Antagen medelvärdesskillnad 0
fg 2216
t-kvot 2,754982951
P(T<=t) ensidig 0,002958752
t-kritisk ensidig 1,645541538
t-kritisk tvåsidig 1,961035079
P-värde 0,005917505
Tabell 13: Visar statistiskt samband mellan OMSXPI och aktieutvecklingen.
