LE5 - EMH

• allocation

  • available capital is allocated to the prospects with highest risk adjusted returns

• operational

  • business is being transacted in a timely manner, accurately and at low cost

• secrurity prices always fully reflect all availabe information

• financial markets are informationally efficient

weak form

• current price reflext past price information

• Information set 1

  • historical security prices + trading vollumes

• no abnormal profits from technical analysis (chart analysis)

semi strong

• current prices reflect all publicy available information

• information set 2

  • information set 1 + ad hoc news, financial disclosure,..

• no abnormal profits from fundamental analysis, excpet for insiders (Kennzahlen)

strong form

• current prices reflect all public and private information

• information set 3

  • information set 1 + 2 + insider

• no abnormal profits from insider information

1. markt ist effizient -> information ohne benefit -> niemand sucht informationen da wertlos

2. wenn keiner nach Informationen sucht bleiben wichtige Infos unentdeckt -> Markt ist nicht informationally efficient

3. wenn Märkt nicht informationseffizient sind suchen Teilnehmer nach informationen -> Märkte werden effizient und Schritt 1 geht wieder los

=> Märkte könne nicht perfekt informationseffizient sein

=> EMH ist static by nature

search costs can be earned for information gatheres

First line

• all investors are rational

• Allerdings rationales Handeln unmöglich

second line

• some investors are irrational but trade randomly

• Preise nicht beeinflusst von irrationalen investors, da irrationales traden und unkorreliertes traden sich gegenseitig ausgleichen

• Allerdings weichen Investoren in bestimmten Mustern von Rationalität ab

ultimate line

• some investors irrational and correlated trades

• Preise können beeinflusst werden

• Aber: rational investors bringen den Preis zurück ins Gleichgewicht durch Arbitrage

Kaufen eines unterbewerteten Aktie und gleichzeitiges verkaufen auf dem teureren Markt führt zu einem risk free profit

arbitrageurs..

• identify mispricings by irrational investors

• correct mispricings

• make profit

• force irrational investors to leave market

EMH

• Arbitrage as key force behind efficient market

BF

• Arbitrage is risky and limited

imperfect substitutes make arbitrage risky

Es benötigt eine Zwillingsaktie die in der Realität schwer zu finden ist

• gleiche operational risk

• gleiche industry

• gleiche Markt

• ..

Option 1:

• Aktie für 15 kaufen, halten und für 20 verkaufen

Option 1: buy ford and sell another fair velued stock with identical risk

• virtually impossible

Option 2: sale fair valued twin share for hedging

• feasible strategy

  • buy ford and sell GM -> price converge quickly on efficient market

Abgesichert

• general risk of industry

nicht abgesichert

• iddiosyncratic risk of unexpected bad news

• fundamental risk

  • wenn kein perfekter hedge besteht

  • meistens gibt es keine perfekten substitute

  • zwar ist man gegen allgemeine Risiken abgesichert allerdings

  • not hedged against idiosyncratic risk of unexpected bad news on ford

• noise trader risk

  • Falsche Preise kann es verschlimmern

    • mispricing -> noise trader have a hand in price formation -> impact of noise trader increase -> misprising verschlimmert sicht

  • short time horizons

    • kurzfristige erhöhrung von verluste durch mispricing

    • arbitrageurs close losing position for liquidity

    • if arbitrageur is fund manager: fear of being sacked

• Risk arbitrage typically involves short selling stocks

  • borrowing costs

  • sufficient capacity of securities lending?

  • short selling bans

=> Arbirage is limited

• involves substantial risks -> prevent participants from arbiraging away any mispricing at any time

• atted prices need not always be efficient from a theoretical perspective

• emipircal tests of capital market efficiency required

=> Arbirage is limited

• involves substantial risks -> prevent participants from arbiraging away any mispricing at any time

• atted prices need not always be efficient from a theoretical perspective

• emipircal tests of capital market efficiency required

palm 95$

3com 82$

95 x 1.5 = 142 $

mispricing persistend over several months

market value of 3com on announcement day: -22 billion

results

• noise trader risk limited due to fixed distribution

• fundamental risk completely hedged

explanation for persistend misprising

• shorting costs

• irrational investors buying the overpriced share of palm inc

implication 1

• Quick and accurrate incorporation of information

• implies: non reaction of prices to non information

implication 2

• security returns are not predictable

-> test of semi strong form emh

Event

• new information

marke response

• correct price following the news OR

• overreaction/underreaction

supporting market efficiency?

• correct price following the news: YES

• overreaction/underreaction: NO

good

• dividend increase

• share repurchase

• stock purchases of corporate insiders

bad

• dividend cut

• stock sale of corporate insiders

• ceo dismissal

Event study

• performed around announcements of corporate events

  • do share price react to stale information?

  • do share price respond immediately to news

  • measurement of abnormal returns

• Example

  • Does a given corporate event have a significant effect on share price of the company

  • how does the company share price react to the event

1. identification of event

   1. CEO Entlassung, Medikamtentest gescheitert

2. definition of event window

   1. Event Window: Event Date = 0, Hier passiert das Ereignis

   2. Estimation window: zusätzlich schaut man sich die Zeit vorher an t = -10;-1 um zu prüfen ob vorher Informationen geleaked wurden

   3. Post event window: und die Zeit danach t = +1;+10 um zu prüfen ob es eine over/underreaction gab und ob weit nach dem event der Kurs sich noch verändert. Schließlich sollten Anpassungen nur innerhalb von Tag 0 passieren laut Annahme von EMH

3. definition of sample

   1. Welche Stock universe wird beobachtet? DAX, S&P,..

   2. Achtung vor möglichen Problemen bei der Auswahl, folgende Biases möglich

      1. selection bias -> nur DAX40 -> zu geringes N (40) und Unternehmen zu groß (bei großen U ist der Effekt meistens schwächer)

      2. survivorship bias -> nur U angucken die überlebt haben -> vor 10 Jahren U gescheitert, was ist mit denen passiert?

      3. missing quotes

4. calculation of abnormal returns

   1. calculate observable returns

   2. Ableiten von expected returns -> 2 Möglichkeiten

      1. market adjusted returns berechnen => E(R) = R m,t

         Vorteil: keine Parameterschätzung, einfach zu berechnen; Nachteil: keine individuellen Charakteristika

      2. Schätzung eines Market Model => linear regression => E (R) = α + β * R m,t

   3. Identification of difference between actual and expected returns

   4. calculation abnormal returns (AR) = R - E(R)

   5. cross sectional aggregation

      1. Durchschnitt von AR = 1/N von Summe AR

      2. ist AR von 2% statistical significant?

   6. standard t-test => t = AR / Wurzel var(AR) * wurzel N => Ab 2 relevant, je höher desto besser

   7. cumulative abnormal returns (CAR) -> AR von mehreren Tagen anschauen und kummulieren

5. Interpretation of results

6. Analysis cumulative abnormal returns (CAR)

   1. univariat: t- test

   2. multivariat: STATA

vor t = 0 bereits gestiegen, Informationen geleaked

in t = 0 starker Anstieg

nach t = 0 wenig Anpassung was für effizienz spricht

• Trading volumen an Tag 0 am höchsten

• AR an Tag -1 am höchsten -> Post Abonennten erhielten die Informationen einen Tag vorher

• Event -2 0 2 stärkster Anstieg aber Anstieg auch schon seit Tag -10 was dafür spricht das bereits Informationen geleaked wurden

• Nach Tag 2 geht der Kurs runter was für eine overreaction spricht

• NRANK: Anzahl der Newsmeldungen (1 = wenige; 10 = viel)

• FE: Forecast Error ( FE1 = negativer FE, FE10 = positiver FE)

• CAR[0,1] = CAR am Event date -> hier sollte im besten Fall mehr Veränderung bei geringem NRANK sein

  • Bestätigt

• CAR[2,61] = CAR nach Event date -> hier sollte im besten Fall keine Veränderung mehr stattfinden

  • nicht bestätigt -> besonders bei NRANK 10 gibts noch hohe Anpassungen innerhalb der nächsten Tage, aber auch bei NRANK 1 gibt es noch veränderungen

• FExNRANK: je höher NRANK desto weniger positiv ist AR -> trifft hier zu da Zahl negativ ist

  • bei CAR[2,61]: je höher NRANK desto positiver AR -> da Effekt aussagt, dass bei hohen NRANK die Kommunikation sich nach hinten verschleppt-> trifft ebenfalls zu

• R² ist bei Finance immer sehr gering da es extrem viele Einflüsse gibt die Zusammenhänge erklären, hohes R² extrem unwahrscheinlich

• Ja, wenn eine Company neu im Index ist, steigt der Preis an, da jetzt im Indexfond enthalten und man es automatisch kauft wenn man in einen Index investiert

• Yahoo 24% an einem Tag angestiegen nach dem S&P listing

• Hinweis für Mispricing: Preis verändert sich nur durch index inclusion obwohl fundamental value sich nicht verändert hat

• limited arbitrage due to substantial noise trader risk

Interpretation 1:

• inefficient markets

Interpretation 2:

• wrong risk adjustment of observed returns

=> EMH rejected or Wrong Model?

Random walk

• price follow a random walk

• keine autocorrelation da sehr breit gestreut und somit kann nicht vorausgesagt werden ob Return on day 0 auch positive/negative Auswirkungen auf Tag 1 hat

effective abitrage

• Gelegentliche Preisunterschiede werden augenblicklich weg-arbitrageurt

Random walk theory wird genutzt um das zu testen

• zur testung von weak form EMH nutzbar -> es sollte unmöglich sein future returns anhand von past price zu predicten

• zur testung von semi-strong form EMH -> es sollte unmöglich sein future returns anhand von öffentlichen informationen zu predicten

predictable price patterns are inconsistent with market efficiency -> anomalies

-> due to theses anomalies its possible to earn excess risk adjusted returns

-> CAPM zeigt dies durch β

• calculate expected return

• je höhrer β desto höher Rendite

Capital market line:

• ist die Beziehung zwischen erwarteter Rendite und Volatilität

• zeigt die effizienten Portfolios aus Kombination von risikofreier Anlage und Marktportfolio

• zeigt die maximalen erwarteten return bei einer bestimmten Volatilität

-> Marktportfolio liegt auf der CML und andere Portfolios mit diversible risks liegen unterhalb der CML

security market line:

• ist die Beziehung zwischen Rendite und syst. Risiko (β)

• Bei Marktportfolio effizient liegen alle punkte auf der SML

-> Marktportfolio = β = 1 -> alle Anlieger liegen auf der SML

MRP -> E(Rm) - Rf -> Marktrisikoprämie = erwartete Rendite Gesamtmarkt - Risikolose Zinssatz

=> Anleihen mit höherem Beta sind riskanter und sollten mit mehr Rendite belohnt werden

1. return und risk hängen linear zusammen

2. Beta ist das komplette systematische Risiko

3. Höheres Risiko führt zu höhrere Rendite (in a market of risk avers investors)

Step 1

• Beta bestimmen

• alpha zeigt ob Stock under/outperformed

• kann auch für portfolio stocks verwendet werden

Step 2

• single cross sectional regression

• in Step 2 nutzt man actual returns (vorher nur excess returns)

• intercept estimate should be close to risk free interest rate (Lambda0 = Rf)

• Slope estimate should be close to the market risk premium (Lambda1 = Rm-Rf)

• CAPM ist ein Gleichgewichtsmodel -> es trifft Aussagen über Average

• Positiver Zusammenhang zwischen Beta und Rendite aber nicht exakt auf Linie

• die Investoren liegen nicht genaut auf der SML -> keine Lineare funktion -> aber nah dran was für eine gute aber keine perfekte Schätzung durch CAPM spricht

• Investor 1 hat eine höhrere Rendite als erwartet

• Investor 10 hat eine geringere Rendite als erwartet

• Trotzdem zeigt CAPM das Investoren mit höherem Beta auch mehr Renditen einfahren

• Die Beta performance hat in den letzten Dekaden abgebaut

• Investor 10 in den Jahren 1966-2014 hat eine höhere Abweichung wodruch ein höheres Beta nicht mehr für mehr Rendite spricht

höhere Renditen im Januar -> 3.5% Rendite alle anderen Monate 0.5%

• Roll 1983 -> größere Effekt bei Kleinaktien

• Keim 1983 -> größerer Effekt innerhalb der ersten 5 trading days im Janur

• Reinganum 1983 -> abnormal returns nur bei Kleinaktien mit schlechter performance (Loser stocks)

calendar anomalies: Preisänderung zu bestimmtem Zeitpunkt im Jahr/Woche

• turn of the month: Ende des Monats und beginn des neuen Monats hohe Renditen

• Holiday effect

• monday effect: negative return am Montag

• Beginning of day effekt: positive Renditen innerhalb der ersten 45 Minunten of trading day

• end of day effekt: positive Renditen am ende des trading days

Aber: Heute nicht mehr geeignet um unnormale Renditen zu erzielen

• Investor verkaufen Loser stocks im Dezember um Verluste bei Steuer anzugeben

• Möchten die Aktien eigentlich weiter halten und verkaufen sie im Dezember nur schnell für Steuervorteil

• im Januar wird die Aktie direkt wieder gekauft

Overreaction:

• Investoren beachten Bayes bei News nicht

• Overreact bei unerwarteten News

• Wenn prices overshoot; müsste es auf Vergangenheit erkennbar sein, da nach starkem anstieg es auch fallen muss -> extreme movements erzeugt auch immer das Gegenteil

Ergebnis:

• Loser PF deutlich mehr Return als Winner

• Bei loser PF January effect ersichtlich (cannot be explained by overreaction)

• Studie zeigt, dass long term (3-5 years) overreaction zu Korrektur der Aktienpreise (Loser mehr return)

Unterschied ist, das hier die short term period untersucht wird.

Mean reversion

• long term performen loser besser

momentum

• short term performen winner besser

• Momentum = Aktien die gerade performen -> performen auch in naher Zukunft gut

• Winner Stocks haben in jedem Zetraum (3,6,9,12 Monate) besser performt als Loser aktie

Stock return momentum

• short term

• past winners outperform past loser

Mean reversion of stock returns

• long term

• past losers outperform past winners

  
  

Beide:

• very robust anomaly: holds across different time periods, industries markets

• reverse effect: nach short term rentiert sich loser aktie mehr

• Unmöglich zukünftige Renditen aufgrund von öffentlichen Daten zu predicten

• Small mehr rendite als large

• kleines Beta höhere Rendite als high Beta => widerspricht CAPM wo es heißt das mehr Risiko auch mehr Rendite entspricht

• Größe der Aktie erklärt Rendite besser als Beta

• Small outperfom big Stocks

• value stocks (high book to market) outperform glamour (low book to market)stocks

  • value = wenig wachsend

  • glamour = schnell wachsend, spannende Aktien

  • trotzdem performt value besser als glamour

Value:

• 33% langsam wachsendsten

• 33% größte cashflow to price

glamour

• 33% schnellste Wachstum

• 33% cashflow to price

=> Value outperform glamour over 1 year and 5 year horizon

Grafik 2 -> 5 year return

• in jede Richtung ist es sinnvoller in Value stocks zu investieren und Glamour zu verkaufen

• Value bei allen prices outperformed glamour

• US großer effect

• GER geringer effect

• JPN noch größerer effect als US

Risikobasiert:

Value sind nicht rückgängig machbare Investitionen -> Value anfälliger für Verluste -> Risikoausgleich durch mehr Risikoprämie -> Beta von Value ist negativ bei guter Konjunktur und positiv in Rezession

Behavioral:

Irrationale Investoren sind zu optimistisch bei starker Kursentwicklung von Aktien -> Glamour aktien dadurch überbewertet -> Investoren reagieren stark auf News -> bei schlechter Kursentwicklung von Value werden diese verkauft und es entsteht eine unterbewertung von value welche sowieso schon unpopular sind

• calendar anomalies

• mean reversion

• momentum

• size effect

• value effect

Gewinn durch vergangene Renditen zu bestimmen

Gewinne durch öffentliche Daten zu erzielen

Gewinne durch Insider zu erzielen

• risk based explanation

  • kleine U sind gefährdeter Insolvenz zu gehen

  • kleine U haben

• behavioral explanation

  • lottery tickets

    • small Stocks: geringer Einsatz und chance das 10 fache zu bekommen

• risk based explanation

  • hard to find one

• behavioral explanation

  • underreaction to good news, information slowly travelling into prices

  • limited attention bias prevents small pieces of information to transfer into stock prices

  • Disposition effect: good news travel slowly because of selling pressure

• risk based explanation

  • während Krise sind illiquid investments sehr riskant (subprime crisis)

  • price impact of illiquid stocks is higher than for liquid stocks

• behavioral explanation

  • none

• an 3 Factor model angelehnt

• Momentum als größe hinzugefügt

=> Alpha wird näher an 0 gebracht

• Erweiterung vom 4 Faktor model

• illiquidity als neuer Faktor (LIQ)