Reporäntans effekt på aktiemarknaden: En eventstudie av svenska börsnoterade läkemedels- och fastighetsbolag

Reporäntans effekt på aktiemarknaden

– En eventstudie av svenska börsnoterade läkemedels- och fastighetsbolag

Södertörns högskola | Institutionen för Ekonomi och företagande Kandidatuppsats 15 hp | Företagsekonomi | Vårterminen 2009

Av: Anders Eriksson och Sofia Hammarberg

Handledare: Curt Scheutz

Sammanfattning

Syfte: Att undersöka om annonseringar om förändringar i reporäntan påverkar den svenska aktiemarknaden. Vidare är syftet att söka mönster i hur aktiemarknaden reagerar på reporänteförändringar samt om reaktionerna skiljer sig åt beroende på branschtillhörighet med tonvikt på soliditet.

Metod: I studien tillämpas en kvantitativ eventstudie med en deduktiv ansats. Studien omfattar svenska börsnoterade läkemedels- och fastighetsbolag samt samtliga

reporänteförändringar under perioden 1997-2008. Insamlad data bearbetas sedan och används för att söka samband.

Resultat: Inga konkreta eller signifikanta mönster som kan generaliseras på

undersökningens valda branscher har kunnat fastställas. Läkemedelsbranschen uppvisar en högre känslighet gentemot reporänteförändringar trots sin högre soliditet.

Nyckelord: Aktiekurs, aktiemarknad, eventstudie, fastighetsbranschen,

läkemedelsbranschen, reporänteförändring, överavkastning.

Innehållsförteckning

1 INLEDNING ... 4

1.1PROBLEMDISKUSSION ... 5

1.2SYFTE ... 5

1.3AVGRÄNSNINGAR ... 6

1.4MÅLGRUPP ... 6

2 METOD ... 7

2.1KVANTITATIV METOD... 7

2.2DEDUKTIV ANSATS ... 7

2.3EVENTSTUDIE ... 7

2.3.1 Händelse och tidsperiod ... 8

2.3.2 Val av undersökningsobjekt ... 8

2.3.3 Normal och abnormal avkastning ... 9

2.3.4 Beräkning av Kumulativ Abnormal Avkastning (CAR)... 10

2.4DATAINSAMLING ... 10

2.5VALIDITET OCH RELIABILITET ... 11

3 TEORI ... 12

3.1REPORÄNTAN ... 12

3.1.1 Effekter av en förändring i reporäntan ... 13

3.2EFFEKTIVA MARKNADSHYPOTESEN ... 14

3.2.1 Svag marknadseffektivitet ... 15

3.2.2 Halvstark marknadseffektivitet ... 15

3.2.3 Stark marknadseffektivitet ... 15

3.3AVVIKELSER FRÅN EFFEKTIVA MARKNADSHYPOTESEN... 15

3.4TIDIGARE FORSKNING ... 16

3.4.1 Utländska studier ... 16

3.4.2 Svenska studier ... 17

4 EMPIRI ... 20

4.1TIDSPERIOD ... 20

4.2REDOVISNING AV DATA ... 21

5 RESULTAT OCH ANALYS ... 28

6 SLUTDISKUSSION ... 30

6.1SLUTSATSER ... 31

7 BILAGOR ... 34

1 Inledning

Här ges en kort presentation av valt undersökningsämne samt ramarna för uppsatsen i form av syfte och avgränsningar.

Reporäntan, som är ett av riksbankens viktigaste styrmedel, har ändrats ett åttiotal gånger sedan den infördes 1994.

Föregångaren, räntetrappan, definieras enligt nationalencyklopedin på följande vis: ”Systemet innebar att när en bank ökade sin upplåning, steg räntan i varje fastställt beloppsintervall i förhållande till bankens egna kapital. År 1990 hade trappan t.ex.

tolv steg från 9 till 20 % ränta”.

Räntetrappan var fram till 1994 Riksbankens viktigaste styrsystem för penningpolitiken, därefter ersattes den av reporäntan som fastställs vid auktioner, som normalt sett sker en gång i veckan. Vid dessa auktioner beslutar Riksbanken om att strama åt eller att späda på banksystemets likviditet, ”… Reporäntan anger sålunda, vid likviditetstillförsel i förra fallet, den ränta vartill bankerna får låna likvida medel från

Riksbanken, och i motsatta fallet, s.k. omvänd repa, räntan för deras lån till Riksbanken…”.

Riksbanken påverkar genom reporäntan de svenska företagen, då reporäntan har stort inflytande över till vilken ränta företagen kan låna till hos bankerna.

Tidigare undersökningar har tytt på att aktiekurserna stiger då räntorna går ner och vice versa.

Om detta alltid skulle vara fallet för samtliga aktier oavsett bransch skulle

aktiemarknaden vara betydligt mer lättläst än vad den faktiskt är, men det går med största sannolikhet att finna vissa mönster inom specifika, eller mellan olika, branscher.

Läkemedel är en bransch som anses vara defensiv och alltså inte lika konjunkturkänslig. Ett exempel på detta är att Astra Zeneca var det enda företaget på den svenska storbolagslistan som 2008 hade en börsuppgång och trotsade genom detta den rådande konjunkturen.

Fastighetsbranschen däremot anses som mer konjunkturkänslig och i allra högsta grad mycket beroende av reporäntan. Låga räntor trissar ofta priserna på fastighetsmarknaden.

1 www.riksbank.se

2 www.ne.se

3www.ne.se

4 Eklund (2007)

5 www.aktiespararna.se

6 www.riksbank.se

Något annat som skiljer läkemedelsbranschen från fastighetsbranschen är att de miljöer de befinner sig i samt deras verksamhetsområden ligger långt ifrån varandra. Då

läkemedelsbranschen i stor utsträckning ägnar sig åt forskning och utveckling samt tillverkning av konkurrensutsatta produkter kännetecknas istället fastighetsbranschen av mogna och stabila företag förvaltar större tillgångar. Andersson & Liljenvald skriver att fastighetsbranschen har en 27 gånger större skuldsättningsgrad än läkemedelsbranschen.

Det är just skillnaderna mellan dessa två branscher som gör en jämförelse av dem intressant.

1.1 Problemdiskussion

Det har tidigare gjorts ett flertal studier som undersöker huruvida reporänteförändringar påverkar aktiemarknaden, dessa har kommit fram till varierande resultat. En av de mer

genomgående teorierna är att det finns ett negativt samband mellan reporänteförändringar och aktiekurser, något som författarna diskuterat och anser låter rimligt. Diskussionen fortsatte med att börsnoterade bolag med större andel banklån rimligtvis borde vara mer känsliga för reporänteförändringar. Om ovanstående påståenden är riktiga innebär det att aktiekurserna påverkas av reporänteförändringar samt att branscher med högre skuldsättningsgrad och lägre soliditet bör reagera starkare än branscher med lägre skuldsättningsgrad och högre soliditet.

Stämmer detta och går det att bevisa?

1.2 Syfte

Att undersöka om annonseringar om förändringar i reporäntan påverkar den svenska aktiemarknaden. Vidare är syftet att söka mönster i hur aktiemarknaden reagerar på

reporänteförändringar samt om reaktionerna skiljer sig åt beroende på branschtillhörighet med tonvikt på soliditet.

7 Andersson & Liljenvald (2008)

1.3 Avgränsningar

Vi har valt att avgränsa oss till tidsperioden 1997-2008. Reporäntan introducerades visserligen 1994 men anses först runt 1997-1998 som anpassad och stabiliserad

. Vi har vidare valt att begränsa oss till två branscher, fastighetsbolag samt

läkemedelsbranschen. Detta dels för att kunna göra en total undersökning då vi inkluderar samtliga börsnoterade bolagen inom dessa två branscher i Sverige. En annan anledning är att vi tror oss finna vissa skillnader på grund av de båda branschernas skillnad gällande soliditet.

För att få med de korrekta företagen använder vi oss av GICS, ett klassificeringssystem för börsnoterade företag, som delar in dem i olika sektorer och branscher beroende på företagets verksamhet. Genom att använda detta system definieras fastighetsbolag som, företag som handlas på Stockholmsbörsen med GICS kod 40403020 (Real Estate Operating Companies).

På samma sätt definieras även läkemedelsbolag som, företag som handlas på Stockholmsbörsen med GICS kod 35201010 (Biotechnology) eller 35202010 (Pharmaceuticals). Detta är vilka vi kommer att undersöka i denna eventstudie.

1.4 Målgrupp

Uppsatsen vänder sig i första hand till personer med grundläggande kunskaper inom företagsekonomi och finansiering. Läsaren förväntas därför redan ha kunskap om vissa begrepp och modeller som inte förklaras helt ingående i studien.

8 www.riksbank.se

2 Metod

Här beskrivs och motiveras de valda tillvägagångssätt och den valda metod som gjorts för studien.

2.1 Kvantitativ metod

Det finns två olika metoder att använda sig av vid bearbetning av data inom

samhällsvetenskapen, kvantitativ och kvalitativ metod. Skillnaden mellan dessa två ligger i hur data samlas in samt hur denna bearbetas och analyseras. Vi har valt att göra en kvantitativ undersökning vilket innebär att utgångspunkten är frågor, som hur många och hur mycket för att testa ett antagande. Statistiska bearbetningsmetoder tillämpas för att analysera den

insamlade informationen.

Detta anses vara den lämpligaste metoden då undersökningen kommer att resultera i en stor mängd data som skall undersökas.

2.2 Deduktiv ansats

Vidare finns det två typer utav ansatser, deduktiv och induktiv. Den induktiva ansatsen utgår från verkligheten och skapar teori och praxis utifrån den medan en deduktiv ansats utgår från en redan existerande teori som skapat påståenden och hypoteser om verkligheten. Vi har valt att använda oss av den deduktiva ansatsen, och kommer med hjälp av insamlad data att testa dessa påståenden och hypoteser för att slutligen försöka nå en logisk slutledning och

resultat.

2.3 Eventstudie

Forskare använder sig av eventstudier som ett hjälpmedel när effekten av en förändring skall uppskattas. Exempelvis hur stor den finansiella effekten blir för ett företag om en faktor i omgivningen förändras. Metoden möjliggör för forskaren att fastställa om en specifik händelse kan ses som den primära orsaken till ett aktiepris som starkt avviker från det normala. Utifrån detta kan forskaren vidare avgöra händelsens signifikans.

9 Johannesse & Tufte (2003)

10 Eriksson & Wiedersheim (1997)

När en eventstudie skall genomföras bör följande steg finnas med:

 Definition av händelse och tidsperiod

 Definition av kriterier för val av exempelvis företag

 Beräkning av estimeringsfönstret, den normala avkastningen

 Beräkning av händelsefönstret, den abnormala avkastningen

 Utförande av hypotesprövning

2.3.1 Händelse och tidsperiod

Det första som skall göras vid genomförandet av en eventstudie är att välja en intressant händelse (event). Vidare skall även antalet tillfällen som händelsen skall undersökas vid fastställas. Nästa steg är bestämma dag noll (0), detta görs genom att precisera under vilken tid eller datum händelseinformationen mottagits av aktiemarknaden. Sedan definieras tidsperioden; händelsefönstret, som alltid måste omfatta den dag som händelsen ägt rum.

Vanligtvis är händelsefönstret mer omfattande än att enbart gälla precis den tid som händelsen annonseras eller effektueras, detta görs för att möjliggöra studier av eventuella effekter som infaller efter att börsen stängt för just den dagen händelsen infallit. Händelsefönstret omfattar även en viss tid innan händelsen detta för att upptäcka om informationen läckt ut innan den offentliggjorts, om så är fallet har effekten inträffat innan dag noll.

2.3.2 Val av undersökningsobjekt

Nästa steg är att välja undersökningsobjekt, detta val kan göras utifrån olika kriterier beroende på undersökningens omfång och hur pass specifik undersökningen skall vara. Ett exempel för att belysa detta är att en aktie ger en företagsspecifik bild av marknaden medan ett

generalindex ger en generell bild. Det som är väsentligt i slutändan är möjligheten att kunna mäta hur stor påverkan händelsen har på det valda undersökningsobjektet.

11 MacKinlay (1997)

12 ibid

13 ibid

2.3.3 Normal och abnormal avkastning

Som metod är eventstudien framtagen för att mäta vilken effekt en specifik händelse har på aktiepriset. Vanligtvis används genomsnittsmodellen för att använda denna behöver man beräkna den normala och den abnormala avkastningen. Det vanliga är att utgå från marknadsmodellen som ser ut som följande:

Den normala avkastningen definieras som den förväntade avkastningen om händelsen inte hade skett. Den utgörs av ett estimeringsfönster, som vanligtvis utgörs av en valfri period av dagar innan händelsefönstret, det viktiga här är att välja en period som inte är vare sig för kort eller lång, vid ett för omfattande tidsintervall kan effekten av händelsen minska och vice versa. Normal avkastning, R

eller R

är det samma som medelavkastningen under estimeringsfönstret.

Den abnormala avkastningen beskriver differensen mellan den estimerade normala

avkastningen och den faktiska avkastningen, den reflekterar alltså vilken effekt händelsen haft på aktiemarknaden.

Den abnormala avkastningen beräknas enligt följande:

14 MacKinlay (1997)

2.3.4 Beräkning av Kumulativ Abnormal Avkastning (CAR)

Den kumulativa abnormala avkastningen är skillnaden mellan den verkliga avkastningen och den förväntade avkastningen. Modellen används för att analysera den abnormala avkastningen (se ovan). All abnormal avkastning under händelsefönstret summeras för att beräkna CAR, enligt följande:

2.4 Datainsamling

Vi kommer uteslutande att använda oss av sekundärdata. Detta innebär att det redan

nedtecknad insamlad data, men insamlingen har gjorts i ett annat syfte än just denna studie.

Vi kommer att använda oss av olika databaser, ekonomiska artiklar, formelsamlingar och ekonomiska tidskrifter såsom tex. Dagens Industri.

Annonseringen om förändring av reporäntan kommer att sättas som informationsdag och händelsefönstret kommer således att omfatta informationsdagen samt 5 börsdagar innan samt 5 dagar efter informationsdagen (11 dagar). Tidsperiodens medelvärde, R

, kommer att beräknas från informationsdagen och två månader tillbaks i tiden. Valet av denna relativt korta tidsperiod är medvetet då det under vissa år förekommer ett flertal

reporänteförändringar, ibland fler under samma månad, och vi vill att dessa skall påverka varandra så lite som möjligt.

Informationsdatumen hämtas från riksbankens hemsida och aktiekursernas historik hämtas från Stockholmsbörsens hemsida

. Den insamlade informationen används sedan till beräkningar och sammanställningar. Tanken är att företagen i varje bransch presenteras gemensamt för att sedan kunna jämföra de två branscherna och där analysera olikheterna dem emellan.

15 MacKinlay (1997)

16 www.nasdaqomxnordic.com

2.5 Validitet och Reliabilitet

Validitet är ett mått på om undersökningens instrument mäter vad de är avsedda att mäta, om de valda teorierna och metoderna faktiskt kan ge svar på de frågor forskarna ställt sig. Det går inte att beräkna huruvida validiteten är hög eller låg då denna uppskattas och tolkas fram.

Då vi valt att använda oss av oberoende registerdata från riksbanken och stockholmsbörsen kan denna anses vara tillförlitlig, givetvis finns det risk för tryckfel och liknande men då vi valt att undersöka runt 40 olika företag vid 38 skilda tillfällen bör eventuella fel inte påverka undersökningen i helhet avsevärt.

En definition av reliabilitet är den relativa frånvaron av slumpmässiga mätfel. Alltså, desto färre mätfel desto högre reliabilitet. Att helt undvika mätfel är nästintill omöjligt men för att öka en undersöknings reliabilitet kan mätningen upprepas och felmarginalen minskas.

För att vår undersökning skall uppnå en önskad reliabilitetsnivå kommer våra beräkningar upprepas samt i största möjliga mån utföras i Microsoft Excel för att undvika mätfel.

17 Johannessen & Tufte (2003)

18 ibid

3 Teori

Här beskriv de teorier och referensramar som ligger till grund för undersökningen. Teorierna används senare för att analysera insamlad data.

3.1 Reporäntan

Riksbanken är Sveriges centralbank och ansvarar för penningpolitiken med

målet att upprätthålla ett fast penningvärde. Riksbankens tolkning av målet om ett fast penningvärde är att inflationen ska vara låg och stabil, det främsta verktyget för att påverka inflationen är reporäntan.

Riksbanken sätter i penningpolitiskt syfte så kallade styrräntor. De är inlånings-, utlånings- och reporäntan. Reporäntan är den viktigaste styrräntan. Marginalräntan var Riksbankens styrränta från december 1985 till och med maj 1994 då den ersattes av reporäntan.

Riksbankens direktion sammanträder sex till åtta gånger per år, för att besluta på vilken nivå reporäntan skall ligga. Ordet reporänta kommer ifrån engelskans ”repurchasing agreement”, En repa är ett återköpsavtal, som innebär att Riksbanken köper statspapper från banken och förbinder sig att sälja tillbaka dem efter en viss tid. Den ränta som bankerna betalar på sina repor kallas reporänta.

Figur 1, Riksbankens Reporänta Juni 1994 - Feb 2008

19 www.riksbank.se

20 www.riksbank.se

Genom reporäntan kan Riksbanken styra marknadens dagslåneränta, detta genom att

Riksbanken erbjuder bankerna att låna ut och placera pengar i Riksbanken över natten. In- och utlåningsräntan styrs av reporäntan och bildar en räntekorridor för marknadens dagslåneränta.

Skillnaden mellan in- och utlåningsräntan uppgår för närvarande till 150 räntepunkter, In- och utlåningsräntan ligger 75 räntepunkter under respektive över reporäntan . Det skapar

incitament för bankerna att utjämna över- och underskott på likviditet med varandra.

3.1.1 Effekter av en förändring i reporäntan

Det första som sker när Riksbanken förändrar reporäntan är att marknadens dagslåneränta påverkas. Dagslåneräntan är den ränta som bankerna lånar och lånar ut pengar till varandra över dagen. Hur stor effekten av en förändring av reporäntan får beror på hur pass förväntad förändringen är. Bankernas utlåningsränta och räntan på värdepapper påverkas alltså både av den faktiska och av den förväntade reporäntan.

Figur 2, Effekter av Reporänteförändring²²

21 Mitlid & Vesterlund (2001)

22 www.riksbank.se

En förändring av reporäntan påverkar räntekorridoren som i sin tur leder till förändringar i marknadsräntorna. En förändring av marknadsräntorna leder via de tre olika kanalerna till det som var Riksbankens mål att förändra inflationen.

När reporäntans höjs får det flera effekter på vår ekonomi, företagens finansieringskostnader stiger, hushåll med rörliga lån får ökade kostnader och måste drar ner på sig konsumtion.

Detta leder till att företag minskar viljan att nyanställa och lönestegringstakten minskar.

Vilket i sin tur minskar inflationstrycket. På den finansiella marknaden gör de högre räntorna att det blir det mer lönsamt att investera i statspapper och minskad efterfrågan på varor och tjänster samt en högre finansieringskostnader leder till en lägre benägenhet att investera pengarna i aktiemarknaden.

3.2 Effektiva marknadshypotesen

”A market in which prices always fully reflect avalible information is called efficient”

En marknad där aktiepriset tillfullo reflekteras av all tillgänglig information definieras som effektiv. När ny information blir tillgänglig kommer marknaden direkt tolka och reagera på den nya informationen och förändra aktiepriset. Det betyder att investerare endast kan förvänta sig normal avkastning, då marknaden direkt kommer att reagerar på ny information och förändra priset innan investeraren hinner köpa eller sälja aktien.

Effektiva marknadshypotesen bygger på tre argument som har varierande grad av antagbarhet.

Investerare förväntas vara rationella och därmed värdera information och aktier rationellt.

Vilket medför att det priset som investerarna värderar aktien till är det verkliga priset. Om investerarna inte är rationella utan istället agerar slumpmässigt så tar deras agerande ut varandra och detta påverkar inte aktiepriset. Sista argumentet menar att om vissa investerar agerar irrationellt så finns det rationella arbitragörer som eliminerar deras påverkan på priset.

Effektiva marknadshypotesen delas upp i tre nivåer av marknadseffektivitet, svag, halvstark och stark form. Det som skiljer de tre nivåerna är mängden information, från den svaga formen med endast historisk information till den starka formen där all information inklusive insideinformation ingår.

23 Eklund (2007)

24 Fama (1970)

25 Ross & Westerfiled & Jaffe (2006)

26 Shleifer (2000)

3.2.1 Svag marknadseffektivitet

För att en marknad skall vara svagt effektiv eller uppnå kraven för svag marknadseffektivitet, skall priset endast reflekteras av historiska kurser. Annan information om företaget såsom lönsamhet inkluderas inte. Om aktiens utveckling skulle följa ett mönster, skulle investerare finna dessa och försöka utnyttja dem och därmed förstöra detta mönster. Aktien kommer därmed röra sig slumpmässigt och den bästa gissningen på dagens pris är gårdagens pris.

3.2.2 Halvstark marknadseffektivitet

I den halvstarka formen inkluderas information från den svaga formen samt all publikt tillgänglig finansiell information. Den halvstarka formen förutsätter att svag

marknadseffektivitet råder och därmed kan ej en tillämpning av tidserie eller teknisk analys hjälpa för att göra ett bättre val.

3.2.3 Stark marknadseffektivitet

Den starka formen förutsätter att priset speglas av all information, historisk, publikt tillgänglig samt insideinformation. Stark marknadseffektivitet förutsätter att halvstark

marknadseffektivitet råder. Detta skulle betyda att effekten av ett beslut skulle speglas på aktien direkt när det blir taget. Då insiderhandel är olagligt gör det väldigt svårt att i en studie undersöka om det råder stark marknadseffektivitet då den förutsätter insideinformation.

3.3 Avvikelser från effektiva marknadshypotesen

Ibland förkommer avvikelser från effektiva marknadshypotesen, s.k. anomalier.

Januarieffekten, där Rozeff och Kinney genom att titta månadsvis på New York börsen under 70 år kom fram till att avkastningen under januari månad var onormalt hög. Något som ofta förklaras med att företag gör förändringar av skattemässiga skäl. Måndagseffekten, vissa studier har funnit att måndagar är sämre än andra dagar i veckan, andra tidrelaterade studier har funnit dessa mönster vid ex. semestertider. Även andra orsaker som storleken på företaget och under/över reaktioner vid publicerandet av finansiellarapporter. Trots att dessa anomalier tycks existera anses de förhållandevis få och inte tillräckligt omfattande för att få en effekt, det tycks även vara så att de försvinner när de blir allmänt kända.

27 Ross & Westerfiled & Jaffe (2006)

3.4 Tidigare forskning

Tidigare studier inom området visar på vitt skilda angreppssätt och resultat. Den stora majoriteten av de utländska studierna är amerikanska. Där har man tittat på den amerikanska motsvarigheten till reporäntan som kallas Federal Funds Rate

3.4.1 Utländska studier

Chen, Mohan och Steiners undersökning tittade på perioden mellan åren 1973 och 1996, om förändringar i Federal Funds Rate påverkar aktiekurserna. Detta genom att titta på Dow Jones Industrial Average (DJIA) ett aktieindex för 30 stora företag på New York Stock Exchange (NYSE). I studien delades ränteförändringarna upp i oväntade och förväntade, vilket gav en skillnad mellan de två typerna. Studien fann att förväntade förändringar generellt inte påverkade, men att oväntade förändringar hade ett signifikant negativt samband. Vilket betyder att aktiekurserna har gått i motsatt riktning mot ränteförändringen, sänks räntan har aktiekurserna gått upp och vice versa. Detta igenomsnitt med 0,05% per

räntepunktsförändring.

Seiler, Shyu och Sharma använde sig av ett annat känt NYSE aktieindex, Standard & Poor’s, S&P 500. De tittade på 15 dagar innan och efter tillkännagivandet om en förändring i Federal Funds Rate och med ett estimeringsfönster på 30 dagar. De kom fram till att det inte fanns något samband mellan aktiemarknaden och förändringar i centrabanksräntan. Författarna påpekar dock att en anledning till detta kan vara att, centralbankerna har förutbestämda möten där beslut om räntan tas och därmed hinner marknaden justeras till vad som förväntas hända på mötet. Även faktumet att Centralbankens beslut inte påverkar oss direkt utan att de vanliga bankerna finns som mellanhänder, gör att bankerna genom sina räntor redan kan justerat bort förändringen.

Paw tittade även han på DJIA, mellan åren 1992 och 2002. Paws undersökning gick ut på att se om det finns ett samband mellan vad som händer med DJIA, samma dag som Amerikanska centralbanken går ut med information om en förändring av räntan. Paw fann att det inte fanns något samband mellan de två variablerna och menade att marknaden redan hade justerats och inte var överraskade av förändringen.

28 www.federalreserve.gov

29 Chen & Mohan & Steiner (1999)

30 Seiler & Shyu & Sharma (1998)

31 Amethyst (2002)

Thorbecke som tittat på DJIA och Dow Jones Composite Average (DJCA) ett aktieindex med 65 stora amerikanska företag, mellan 1979 och 1982. Finner ett statistiskt signifikant negativt samband mellan det han kallar ” policy-induced changes” i Federal Funds Rate och

förändringar i DJIA och DJCA.

Även Roley och Pearce som tittat på samma tidsperiod kommer fram till att förändringar i peningpolitiska instument som centralbanksräntan

påverkar aktiemarknaden. ”New information related directly to monetary policy significantly affects stock prices. In particular, money announcement suprises have a significantly negative effect on stock prices”

Ekanayake, Rance, Halkides som tittat på DJIA mellan åren 1996-2007 kom fram till ett resultat som indikerar ett signifikant samband, de fann att aktierna steg när centralbanken sänkte sin ränta och vice versa. De kunde dock inte identifiera några klara mönster över hur marknaden reagerade på en förändring av centralbanksräntan. Detta eftersom de stod klart att marknaden reagerade positivt eller negativt de gånger när centralbanksledningensmöte beslutade att lämna räntan oförändrad. Resultatet visade även att reaktionen blev olika berodde på vilken typ av företag .

3.4.2 Svenska studier

Hällgren och Trio har undersökt reporänteändringars effekt på den svenska aktiemarknaden och om det finns några skillnader med avseende på branschtillhörighet och soliditetsnivå.

Undersökningens resultat visar att finans, industri och material är de branscher som reagerar mest likartat och som överensstämmer mest med det teoretiska sambandet. De övriga

branscherna påvisar varierande reaktioner. Vidare har de inte kunnat finna något signifikant samband mellan låg soliditetsnivå och en kraftigare reaktion på reporänteförändringar.

32 Thorbecke (1997)

33 Pearce & Roley (1985)

34 Ekanayake & Rance & Halkides (2007)

35 Hällgren & Trio (2008)

Eek, Enlund, Johansson & Sultan har funnit ett genomgående mönster i kursutvecklingen vid reporänteförändringar som pekar på att överavkastning är att räkna med. De får dock ingen signifikant justering dag noll reaktionen är istället tidig eller sen. I sin undersökning har de, precis som Hällgren och Trio, funnit att branscherna reagerar olika kraftigt, där Energi, IT och Telecom är de som visar sig ha högst volatilitet även hälsovård utmärker sig genom att

uppvisa ett konsekvent mönster.

En undersökning gjord 2005 av Andersson och Uhrenholt tyder på ett negativt samband mellan aktiekurs och reporänteförändring. Vidare visar undersökningen på att branscherna finans, industri, IT och material har en större känslighet gentemot ränteförändringar än vad branscherna hälsovård och konsument uppvisar. De har inte funnit något signifikant samband mellan låg soliditet och högre känslighet gentemot förändringar i reporäntan. Inte heller Andersson och Uhrenholt kan hitta någon signifikant överavkastning dag noll.

Jow och Lundborg har även de undersökt reporäntans effekt på aktiemarknaden, och kan inte finna något som stöder de allmänna teorier om att ett negativt samband existerar. De har undersökt både ränteändringar och räntechocker utan några samstämmiga resultat. En orsak till detta tror de kan vara den svenska marknadens storlek.

Inte heller Fredell och Nilsson hittar något som stöder teorin om att ett negativt samband föreligger när de genomför sin eventstudie. De tror dock att den största underliggande orsaken till detta är att förändringarna är förväntade under en längre tidsperiod vilket gör att ingen tydlig överavkastning kan ses en specifik dag.

36 Eek, Enlund, Johansson & Sultan (2006)

37 Andesson & Uhrenholt (2005)

38 Jow & Lundborg (2007)

39 Fredell & Nilsson (2008)

Andersson och Liljenvald har gjort en jämförande studie av just läkemedels och fastighetsbolag. De har gjort studien med avseende på faktorer som påverkar

skuldsättningsgraden och har kommit fram till att den enda faktor som indikerar att påverka branscherna på ett liknande sätt är tillväxten. Övriga faktorer påverkar branschernas

skuldsättningsgrad på till synes helt olika sätt.

40 Andersson & Liljenvald (2008)

4 Empiri

Här presenteras insamlad data med hjälp av grafer.

4.1 Tidsperiod

Tidsperioden har bestämts till 12 år mellan åren 1997 och 2008. Motivet med detta är att få med reporänteförändringar i både konjunkturella ned- och uppgångar men även att få med ett tillräckligt antal observationer. Trots att redan 1993 sattes nya prisstabilitetsmål och 1994 introducerades reporäntan så tog det ett par år att innan den nya inflationspolitiken fått tillräcklig trovärdighet. Allsterlind och Dillén anser att 1998 är en lämplig startperiod, ” Skälet är att inflationsmålspolitiken först då rimligen vunnit tillräckligt stort genomslag för att anta att de långsiktiga inflationsför väntningarna legat vid inflationsmålet. Under denna period har räntebildningen skett under en enhetlig penningpolitisk regim och borde därmed vara opåverkad av de initiala trovärdighetsproblem som förelåg under de första åren av inflationsmålspolitiken.”

Då endast en reporänteförändring gjordes 1997 och den gjordes i mitten av december så väljer vi att inkludera den.

Tabellen visar samtliga förändringar under tidsperioden för studien, dagen för offentliga tillkännagivandet av ränteförändringen benämns Informationsdatum.

Tabell 1, Reporäteförändring

Informationsdatum Reporänta Förändring

2008-12-04 2 -1,75

2008-10-23 3,75 -0,5

2008-10-08 4,25 -0,5

2008-09-04 4,75 0,25

2008-07-03 4,5 0,25

2008-02-13 4,25 0,25

2007-10-30 4 0,25

2007-09-07 3,75 0,25

2007-06-20 3,5 0,25

2007-02-15 3,25 0,25

2006-12-15 3 0,25

2006-10-26 2,75 0,25

2006-08-30 2,5 0,25

2006-06-20 2,25 0,25

2006-02-23 2 0,25

2006-01-20 1,75 0,25

2005-06-21 1,5 -0,5

41 Allsterlind & Dillén (2005)

2004-04-01 2 -0,5

2004-02-06 2,5 -0,25

2003-07-04 2,75 -0,25

2003-06-05 3 -0,5

2003-03-18 3,5 -0,25

2002-12-05 3,75 -0,25

2002-11-15 4 -0,25

2002-04-26 4,25 0,25

2002-03-19 4 0,25

2001-09-18 3,75 -0,5

2001-07-06 4,25 0,25

2000-12-07 4 0,25

2000-02-04 3,75 0,5

1999-11-12 3,25 0,35

1999-03-25 2,9 -0,25

1999-02-12 3,15 -0,25

1998-12-15 3,4 -0,2

1998-11-24 3,6 -0,25

1998-11-03 3,85 -0,25

1998-06-04 4,1 -0,25

1997-12-12 4,35 0,25

4.2 Redovisning av data

5 Resultat och analys

Här bearbetas insamlad data med hjälp av tidigare presenterade teorier.

Den utländska forskningen som tagits upp i tidigare kapitel, som främst är amerikansk, visar ett varierande resultat gällande aktiemarknadens reaktion på ränteförändringar. De som sett till oväntade ränteförändringar har funnit ett signifikant negativt samband. Andra amerikanska forskare hävdar att förändringar i centralbanksräntan inte kan anses vara oväntade vilket stämmer överens med den effektiva marknadshypotesen. Den tidigare svenska forskningen påvisar även den spridda resultat, de flesta finner något som tyder på att det finns ett negativt samband mellan reporänteförändringar och aktiekurser men det är inget som har säkerställts statistiskt.

Figur 3, Genomsnittlig förändring Dec 97 - Dec 08

Ovan redovisas den genomsnittliga överavkastningen från samtliga 38 händelsefönster för de båda branscherna. Båda branscherna visar här dag -5 på en fem procentig överavkastning jämfört med estimeringsfönstret. Under den senare hälften av händelsefönstret påvisar båda branscherna en ökning i överavkastningen, fastighet cirka 1 % och läkemedel cirka 2 % vilket motsäger tidigare antagande om att fastighetsbranschen skulle påverkas i större grad än läkemedelsbranschen på grund av skillnaden i soliditet och skuldsättningsgrad.

Diagrammet visar även att branscherna reagerar relativt likvärdigt, i båda fallen inträffar den största förändringen i överavkastningen samma dag. Ungefär hälften av den totala

förändringen under händelsefönstret sker i de båda branscherna mellan dag 0 och 1.

Generellt påvisar inget av diagrammen en plötslig effekt under händelsefönstrets tidsperiod, vilket stämmer överens med den effektiva marknadshypotesen. Som menar att

ränteförändringarna inte kan anses vara oväntade då informationen finns tillgänglig för

allmänheten, aktiekurserna justeras då under en längre tidsperiod. Flertalet av diagrammen

påbörjas ett antal procentenheter från noll, vilket tyder på att förändringen kan ha skett innan

händelsefönstret, då justeringen som inträffat innan är så pass stor i förhållande till den

justering som sker under händelsefönstret. Det negativa samband mellan ränteförändring och

aktiekurs som påtalats i tidigare undersökningar går inte finna i denna undersökning istället

visar resultatet på en stor variation av utfall. Vid vissa datum tenderar branscherna att följa

varandra andra gånger skilja sig helt från varandra. Både positiva och negativa samband har

inträffat, nödvändigtvis inte för båda branscherna samtidigt.

6 Slutdiskussion

Här diskuteras resultatet samt orsaker till utfallet.

Tidigare undersökningar har som nämnts tidigare, lett till varierande resultat något som även gäller denna studie. Beroende på hur insamlad data tolkas och vilka teorier denna ställs mot kan resultatet tolkas mycket olika. Sett till den totala förändringen av överavkastningen, se figur 3, finns en tydlig ökning i överavkastningen från dag 0 till dag 1, vilket tyder på att reporänteförändringar påverkar aktiekurserna. Studeras istället diagrammen från varje enskilt informationstillfälle, se kapitel 4, antyds inte samma slutsats. När de olika diagrammen jämförs går det inte att peka på några specifika genomgående samband, därför blir det totala diagrammet inte representativt för undersökningen. En förklaring till detta kan vara att

effekten kommer under en längre tidsperiod än händelsefönstret omfattar, fler av diagrammen tyder på detta då de redan vid dag -5 har en överavkastning på flera procent trots att vi valt ett relativt kort estimeringsfönster som borde givit oss den mest rättvisa bilden. Detta i sin tur visar på att det är andra faktorer som påverkar aktiekurserna mer än vad reporänteförändringar gör.

Den totala undersökningen visade det motsatta resultatet till vad vi förväntade oss att finna.

Då fastighetsbolag i allmänhet har en högre skuldsättningsgrad än läkemedelsföretag

, och därmed mer beroende av banklån och bör därför, enligt oss, vara mer känsliga för

reporänteförändringar. Istället visade läkemedelsföretagen på en högre överavkastning vid reporänteförändringarna. Detta skulle kunna bero på att läkemedelsbranschen, trots att den inte är särskilt konjunkturkänslig, kräver större del forskning och utveckling vilket kan leda till större svängningar i branschen. En annan förklaring kan vara att läkemedelsföretagen i vår undersökning i större utsträckning agerar på den internationella marknaden till skillnad från fastighetsbolagen som i princip bara är verksamma i Sverige. De båda branscherna påverkas därmed olika av förändringar i den svenska reporäntan.

42 Andersson & Liljenvald (2008)

Vissa tidigare utländska undersökningar visar att det finns ett negativt samband mellan oväntade ränteförändringar och aktiekurser. Men förutsatt att en halvstark

marknadseffektivitet råder, vilket torde stämma i Sverige, kan frågan ställas om någon reporänteförändring kan anses vara oväntad? Det är allmänt känt i Sverige när ett möte om reporäntan sker och om den kan komma att förändras och det spekuleras då i media om vad den nya reporäntan kommer att bli, marknaden har tillgång till samma information och borde därför redan innan informationsdatumet ha anpassat sig till förändringen. Det moment som kan vara oväntat kan möjligtvis då vara storleken på förändringen som blir större eller mindre än förväntat av andra penningpolitiska skäl. Rent logiskt skulle det därför endast vara möjligt att uppnå överavkastning som de facto beror på reporänteförändringen de gånger förändringen är oväntad.

Sammantaget anser vi att det är mångt fler faktorer som påverkar aktiemarknaden och vi kan inte med just denna studie påvisa något samband mellan reporänteförändringar och

överavkastning. En stor orsak till detta är att det är svårt att isolera en reporänteförändring som en enskild händelse som påverkar aktiemarknaden.

6.1 Slutsatser

Ansatsen med vår uppsats var att finna mönster mellan reporänteförändringar och

förändringar på aktiemarknaden. Vi har inte funnit några konkreta eller signifikanta mönster som kan generaliseras på undersökningens valda branscher. Tidigare undersökningar har i vissa fall funnit sådana, men denna undersökning kan inte styrka dessa resultat.

Troligtvis är aktiemarknaden för komplex för att med endast två faktorer skall kunna finna

något generaliserbart.

Skriftliga källor

Eriksson, L.T.& Wiedersheim, Paul, (1997) Att utreda, forska och rapportera, Liber ekonomi, Malmö.

Johannessen, Asbjørn & Tufte, Per Arne (2003) Introduktion till samhällsvetenskaplig metod, Liber, Malmö.

Eklund, Klas (2007), Vår ekonomi : en introduktion till samhällsekonomin, Norstedts Akademiska Förlag.

Ross, Stephen A. & Westerfield, Randolph W. & Jaffe, Jeffrey, (2006) Corporate finance, McGraw-Hill/Irwin, New York.

Shleifer, Andrei, (2000) Inefficient Markets An Introduction to Behavioral Finance, Oxford University Press, New York.

Vetenskapliga artiklar

Allsterlind, Jan & Dillén, Hans, (2005), Penning- och valutapolitik 2005:2, Informationssekretariatet Sveriges riksbank, Stockholm.

Andersson, Christoffer & Liljenvald, Jonatan, (2008), Faktorer som påverkar

skuldsättningsgraden – En jämförande studie av svenska börsnoterade läkemedels- och fastighetsbolag, Handelshögskolan vid Göteborgs Universitet.

Andersson, Thomas & Uhrenholt, Camilla, (2005), Reporäntans effekt på aktiemarknaden, Ekonomi Högskolan Lunds Universitet

Chen, Carl R. & Mohan, Nancy J. & Steiner Thomas L, (1999) Discount rate changes, stock market returns, volatility, and trading volume: Evidence from intraday data and implications for market efficiency ,Journal of Banking & Finance Vol. 23 1999.

Eek, Malin & Enlund, Viktor & Johansson, Ola & Sultan, Lina, (2006), En händelsestudie av reporäntans effekt på den svenska aktiemarknaden, Ekonomi Högskolan Lunds Universitet.

Ekanayake, E.M.& Rance, Robin & Halkides, Mihalis, (2007) The stock market's reaction to changes in the federal funds target rate, Journal of International Business and Economics , May,2007.

Fama, Eugene F, (1970) Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work,

The journal of finance Vol.25, No.2.

Fredell, Emelie & Nilsson, Susanne, (2008), Event studie av reporäntans effekt på aktiemarknaden, Södertörns Högskola.

Jow, Babou & Lundborg, Jacob, (2007), En event study av reporäntans effekt på aktiemarknaden, Ekonomihögskolan vid Lunds Universitet.

MacKinlay, A. Craig, (1997) Event Studies in Economics and Finance, Journal of Economic Literature, Vol. 35, No. 1.

Mitlid, Kerstin & Vesterlund, Magnus, (2001) Räntestyrning i penningpolitiken – hur går det till?, Penning- och valutapolitik 1 2001.

Amethyst C. Paw, (2002) The stock market’s reaction to changes in the discount rate: do annoucments of changes allow for abnormal returns?, University of Central Florida.

Hällgren, Magnus & Trio, Pouya, (2008) En eventstudie om reporänteförändringars effekt på den svenska aktiemarknaden, Södertörns Högskola.

Pearce, Douglas K & Roley, V Vance, (1985) Stock Prices and Economic News, Journal of Business, University of Chicago Press, Vol. 58, No.1.

Seiler, Michael J.& Shyu, Peter & Sharma, J. L, (1998) Do Changes in the Discount Rate and Fed Funds Rate Affect Financial Market Returns?, Managerial Finance, Vol. 24, No.8.

Thorbecke, Willem, (1997) On Stock Market Returns and Monetary Policy, The Journal of Finance, Vol. 52, No. 2.

Internet källor

http://www.riksbank.se 2009-04-15

http://www.ne.se 2009-04-15

http://www.aktiespararna.se 2009-04-22

http://www.federalreserve.gov 2009-04-16

http://www.nasdaqomxnordic.com 2009-04-16

7 Bilagor

7.1 Fastgihetsbolag

7.1.1 Atrium Ljungberg

Infodatum RM (2mån) -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 AR -5 AR-4 AR-3 AR-2 AR-1 AR 0 AR 1 AR 2 AR 3 AR 4 AR 5

2008-12-04 44,91 38 40 41,7 44,3 45 46 46,3 49,9 58 58,5 57,25 -6,91 -4,91 -3,21 -0,61 0,09 1,09 1,39 4,99 13,09 13,59 12,34 2008-10-23 57,77 43,9 46,7 48,4 49 50 48 43,5 40 38 41 45 -13,87 -11,07 -9,37 -8,77 -7,77 -9,77 -14,27 -17,77 -19,77 -16,77 -12,77 2008-10-08 62,94 53 53,5 53,75 51 44 41,7 41,6 38 42,9 44,5 44,1 -9,94 -9,44 -9,19 -11,94 -18,94 -21,24 -21,34 -24,94 -20,04 -18,44 -18,84 2008-09-04 65,03 62,5 64,5 66 65 65 65 64,75 65 65 65 64,75 -2,53 -0,53 0,97 -0,03 -0,03 -0,03 -0,28 -0,03 -0,03 -0,03 -0,28 2008-07-03 70,28 70,25 72,25 78 74 75,75 74 72 65,5 62 63,5 61,75 -0,03 1,97 7,72 3,72 5,47 3,72 1,72 -4,78 -8,28 -6,78 -8,53 2008-02-13 63,24 59,25 58,5 61 61,75 62,5 62,75 63,75 63,5 63,5 65 64,5 -3,99 -4,74 -2,24 -1,49 -0,74 -0,49 0,51 0,26 0,26 1,76 1,26 2007-10-30 77,39 83 82,75 83 83 82,5 80 80,5 79,5 79,5 72,75 73 5,61 5,36 5,61 5,61 5,11 2,61 3,11 2,11 2,11 -4,64 -4,39 2007-09-07 85,67 82 82 81 81,5 81 81,25 80,75 79,5 79,75 74 75,75 -3,67 -3,67 -4,67 -4,17 -4,67 -4,42 -4,92 -6,17 -5,92 -11,67 -9,92 2007-06-20 108,94 108,75 109,5 108,25 106,75 106,5 104,5 101,5 99,25 98,5 96 97 -0,19 0,56 -0,69 -2,19 -2,44 -4,44 -7,44 -9,69 -10,44 -12,94 -11,94 2007-02-15 86,67 92 92,63 92,5 92,5 92,5 91,75 89,5 89 90,75 90,63 91,25 5,33 5,96 5,83 5,83 5,83 5,08 2,83 2,33 4,08 3,96 4,58 2006-12-15 66,68 70 70,5 73,25 72,88 74,5 75,75 77,88 82,75 84,75 87,38 86,25 3,32 3,82 6,57 6,2 7,82 9,07 11,2 16,07 18,07 20,7 19,57 2006-10-26 52,79 62,5 63,75 65,13 65 65,75 67 68,13 70,38 71,25 71,38 71,5 9,71 10,96 12,34 12,21 12,96 14,21 15,34 17,59 18,46 18,59 18,71 2006-08-30 54,75 50,25 50,5 51,38 51,5 51 50,63 52 51,75 51,5 50,25 49,5 -4,5 -4,25 -3,37 -3,25 -3,75 -4,12 -2,75 -3 -3,25 -4,5 -5,25 2006-06-20 49,74

2006-02-23 52,78 49 48,75 48,63 49 49 49,25 51,25 51,88 51,5 51,5 53,75 -3,78 -4,03 -4,15 -3,78 -3,78 -3,53 -1,53 -0,9 -1,28 -1,28 0,97 2006-01-20 53,6 49,5 48,5 47,88 48 48 48 48 48,13 48 48 48,5 -4,1 -5,1 -5,72 -5,6 -5,6 -5,6 -5,6 -5,47 -5,6 -5,6 -5,1 2005-06-21 48,67

2004-04-01 26,36 26,38 27,25 27,5 26,25 27,25 27,13 27,63 27,5 27,5 27,25 28 0,02 0,89 1,14 -0,11 0,89 0,77 1,27 1,14 1,14 0,89 1,64 2004-02-06 25,96 26,38 25,63 25,5 24,88 25,75 25 25 25 25 25,75 26,38 0,42 -0,33 -0,46 -1,08 -0,21 -0,96 -0,96 -0,96 -0,96 -0,21 0,42 2003-07-04 20,02

2003-06-05 20,02

2003-03-18 20,34 20 20,25 20 20 20 19,5 20,25 20,25 20,25 20,25 19,38 -0,34 -0,09 -0,34 -0,34 -0,34 -0,84 -0,09 -0,09 -0,09 -0,09 -0,96 2002-12-05 19,7 20,5 20,5 20,75 20,13 19,75 20,25 20,25 20,5 20,5 20,75 20,75 0,8 0,8 1,05 0,43 0,05 0,55 0,55 0,8 0,8 1,05 1,05

2002-11-15 19,59 19,5 20 20 20 20 20 20 20 20,5 20,5 20,5 -0,09 0,41 0,41 0,41 0,41 0,41 0,41 0,41 0,91 0,91 0,91

2002-04-26 23,7 25 24,63 24,13 24 23 23,5 22,75 23,25 24 23,5 22,75 1,3 0,93 0,43 0,3 -0,7 -0,2 -0,95 -0,45 0,3 -0,2 -0,95 2002-03-19 22,5

2001-09-18 22,47 21,25 19,75 20 19,5 20,25 18,75 19,25 19,25 19,5 19,25 19,25 -1,22 -2,72 -2,47 -2,97 -2,22 -3,72 -3,22 -3,22 -2,97 -3,22 -3,22 2001-07-06 22,15

2000-12-07 44,86 43,75 45,75 44,75 45 45 45 45 45 45 45,5 46 -1,11 0,89 -0,11 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,64 1,14

2000-02-04 23,39 23,5 23,5 23,5 23,5 24 24 23,75 23,75 24,25 24,25 24,25 0,11 0,11 0,11 0,11 0,61 0,61 0,36 0,36 0,86 0,86 0,86 1999-11-12 23,17 22,25 23 23,25 22,5 22 23 23 23 23 22,5 22,75 -0,92 -0,17 0,08 -0,67 -1,17 -0,17 -0,17 -0,17 -0,17 -0,67 -0,42 1999-03-25 20 20,25 20 20 20,25 20,25 20,25 20,25 20,5 20,25 20,5 20,5 0,25 0 0 0,25 0,25 0,25 0,25 0,5 0,25 0,5 0,5 1999-02-12 20,07 20 20 19,5 19,5 19,5 20 20 20,25 20 20 19,75 -0,07 -0,07 -0,57 -0,57 -0,57 -0,07 -0,07 0,18 -0,07 -0,07 -0,32 1998-12-15 20,65

1998-11-24 20,48 1998-11-03 20,22

1998-06-04 20,6 21,25 21,25 20,88 22 21,5 21,75 21,75 22,5 21,25 22 21 0,65 0,65 0,28 1,4 0,9 1,15 1,15 1,9 0,65 1,4 0,4 1997-12-12 16,2 16,5 16,75 17 16,75 17,25 17,5 18,5 17,5 18,25 18,25 18,5 0,3 0,55 0,8 0,55 1,05 1,3 2,3 1,3 2,05 2,05 2,3

7.1.2 Balder

Infodatum RM (2mån) -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 AR -5 AR-4 AR-3 AR-2 AR-1 AR 0 AR 1 AR 2 AR 3 AR 4 AR 5

2008-12-04 46,87 32 35 35,4 35,4 35,4 40 42,4 42,5 41 41 40,5 -14,87 -11,87 -11,47 -11,47 -11,47 -6,87 -4,47 -4,37 -5,87 -5,87 -6,37 2008-10-23 69,19 49,5 49,5 48 48 47,7 46,1 45 44,3 43 44 43 -19,69 -19,69 -21,19 -21,19 -21,49 -23,09 -24,19 -24,89 -26,19 -25,19 -26,19 2008-10-08 75,57 60 60 60 58 53,5 54,5 54,5 54,5 49 49,9 50 -15,57 -15,57 -15,57 -17,57 -22,07 -21,07 -21,07 -21,07 -26,57 -25,67 -25,57 2008-09-04 74,91 77 78,5 77 77,25 75,75 73,25 71,5 75 74,75 74,5 74,5 2,09 3,59 2,09 2,34 0,84 -1,66 -3,41 0,09 -0,16 -0,41 -0,41 2008-07-03 67,87 68,25 68 66,75 70 68,25 71 70 69,5 69,5 68,75 69,5 0,38 0,13 -1,12 2,13 0,38 3,13 2,13 1,63 1,63 0,88 1,63 2008-02-13 76,38 72,25 70 71 70 70 71,75 71,75 71 71 71,5 71,5 -4,13 -6,38 -5,38 -6,38 -6,38 -4,63 -4,63 -5,38 -5,38 -4,88 -4,88 2007-10-30 94,67 95 94 94,5 99,25 95,5 98,25 97,75 98 98 98 95 0,33 -0,67 -0,17 4,58 0,83 3,58 3,08 3,33 3,33 3,33 0,33 2007-09-07 100,94 95 96,5 94 96,5 95 93,5 93,5 96 95 94 92 -5,94 -4,44 -6,94 -4,44 -5,94 -7,44 -7,44 -4,94 -5,94 -6,94 -8,94 2007-06-20 112,51

2007-02-15 101,43 105 103 103 104 104 105,5 105 108,75 108,25 109,75 109 3,57 1,57 1,57 2,57 2,57 4,07 3,57 7,32 6,82 8,32 7,57 2006-12-15 86,33 98 98 100 100 100 102 101,5 101,5 102 101 100 11,67 11,67 13,67 13,67 13,67 15,67 15,17 15,17 15,67 14,67 13,67

2006-10-26 78,17 81 82,5 81 83 83 83 88 85 84,5 81 83 2,83 4,33 2,83 4,83 4,83 4,83 9,83 6,83 6,33 2,83 4,83

2006-08-30 76,61 76 76 76 78 76,5 74,75 74,5 74,5 75 75 75 -0,61 -0,61 -0,61 1,39 -0,11 -1,86 -2,11 -2,11 -1,61 -1,61 -1,61 2006-06-20 86,47 75,5 75 74,5 71 72,5 75 76 78 80 79,75 77,75 -10,97 -11,47 -11,97 -15,47 -13,97 -11,47 -10,47 -8,47 -6,47 -6,72 -8,72 2006-02-23 79,87 81,25 83 83,5 85,75 84 85,5 88,5 88,75 89 89,5 89 1,38 3,13 3,63 5,88 4,13 5,63 8,63 8,88 9,13 9,63 9,13 2006-01-20 75,07 83,5 83 81 79,25 82 83 80 79,25 79 79,5 81 8,43 7,93 5,93 4,18 6,93 7,93 4,93 4,18 3,93 4,43 5,93