| dc.description.abstract | Markedseffisiens hypotesen (EMH) hevder at finansmarkeder er informasjonsmessig effisiente, noe som innebærer at prisene reflekterer all tilgjengelig og relevant informasjon. Dette impliserer at det er umulig å konsistent tjene ekstraordinære profitter ved å studere informasjonen som ligger i historiske priser. Siktemålet med denne studien er dermed å undersøke prisdannelsen og effektiviteten i fem fremvoksende sørøst-asiatiske aksjemarkeder. Mer spesifikt vil vi se nærmere på aksjemarkedene i Filippinene, Indonesia, Malaysia, Thailand og Taiwan. Vi vil særlig forsøke å avdekke tre såkalte ”anomalier” fra forskningslitteraturen. Et empirisk resultat kvalifiserer her som en anomali dersom det er vanskelig å forklare innenfor etablert teori for fungerende markeder med rasjonelle aktører, eller hvis usannsynlige forutsetninger er nødvendig for å forklare det som observeres. Med utgangspunkt i daglige avkastninger over perioden februar 2005 – februar 2010 analyserer vi for kortsiktig autokorrelasjon, herunder lead-lag effekter på tvers av de ulike landene, og ukedagseffekter. Vi benytter månedlige avkastninger over perioden 1990 – 2009 for å spore mean reversion over lange horisonter.
Studien baserer seg på flere økonometriske tester, hvor programpakken Microsoft Office Excel 2007 er benyttet for å utføre beregninger og analyser. For å undersøke indeksene for kortsiktig autokorrelasjon benytter vi oss av den ikke-parameteriske runs-testen i tillegg til en AR(3)-modell. Regresjoner er også benyttet for å avdekke lead-lag effekter på tvers av de ulike landene. For å avsløre en eventuell mean reversion over lengre horisonter, benyttes en regresjon á la Fama & French (1988), der avkastningen over en viss periode kjøres mot avkastningen over forutgående periode av samme lengde. Til samme formål benyttes også Lo & MacKinlays (1988) ”variance ratio” test. Sporingen av eventuelle ukedagseffekter, tar utgangspunkt i metoden som Brooks & Persand (2001) brukte da de undersøkte for ukedagseffekter i samme området. De benyttet seg av regresjonsanalyse, representert ved tre ulike regresjoner, der de gradvis tar hensyn til konstant og varierende risiko.
Med utgangspunkt i en underliggende hypotese om at avkastningene i de utvalgte indeksene, med unntak av Taiwan som er nær ved å bli klassifisert som et utviklet marked, ikke følger en random walk, går funnene langt i å bekrefte våre antakelser. Runs testen, avslører positiv førsteordens autokorrelasjon i alle indeksene med unntak av Taiwan, som ikke har noen signifikante resultater å vise til. Disse resultatene blir langt på vei bekreftet av AR(3)-modellen, som også rapporterer positiv og signifikant førsteordens autokorrelasjon i indeksene for Filippinene, Indonesia og Malaysia. Modellen viser også til signifikant positive autokorrelasjoner for Taiwan og Thailand, men her er det imidlertid avkastningen to dager før som påvirker dagens prisendring, såkalt andreordens autokorrelasjon.
Inkonsistent med våre antakelser er imidlertid lead-lag effektene som blir avdekket. Riktignok påvirkes de fremvoksende landene i stor grad av hverandre, dvs. at mange signifikante lead-lag effekter eksisterer på tvers av landene, men her er det ikke Taiwan som leder an. Noe uventet er det i stedet Indonesia og Thailand som i størst grad påvirker avkastningen i de andre landene i regionen. Alle landene med unntak av Thailand, påvirkes av minst to laggede avkastninger. Både Indonesia og Thailand påvirker alle de andre landene, med unntak av Malaysia som ikke påvirkes av sistnevnte. Thailand er forøvrig det eneste landet hvor avkastningen ikke påvirkes av avkastningen dagen før, verken av seg selv eller av noen av de andre landene.
Modellens forklaringskraft (R2), er imidlertid relativt lav både for AR(3)- og lead-lag regresjonene. Dette innebærer at kun få prosent av fremtidig avkastning potensielt kunne blitt predikert på bakgrunn av de nevnte modeller. Dermed vil resultatene egne seg mindre bra som prognose på fremtidig avkastning.
Når det kommer til mean reversion over lange horisonter, er de ulike testene imidlertid ikke like konsistente med hverandre. Mens regresjonstesten dokumenterer betydelig mean reversion i avkastningene for alle indeksene, har varians ratio testen til støtte for random walk hypotesen, få signifikante resultater å vise til. Dersom vi ser på førstnevnte metode, viser det seg at avkastningen over en horisont k, i svært mange tilfeller påvirkes av avkastningen over forutgående periode av samme lengde. I alle tilfellene er det nesten utelukkende snakk om negativ seriekorrelasjon, altså at avkastningen tenderer til å vende tilbake til et gjennomsnitt. Mens alle indeksene viser til mean reversion over horisonter på 4 og 5 år, utviser indeksene for Malaysia og Taiwan mean reversion over alle horisontene, dvs. horisonter fra 1 – 5 år. Videre øker modellens forklaringskraft, representert ved R2, drastisk når horisonten økes til henholdsvis 4 og 5 år. Ser en bort fra Indonesia, kan ca 50 – 70 % av avkastninger over 5 års horisonter potensielt predikeres fra tidligere avkastninger.
Dette funnet utfordres imidlertid av de få signifikante resultatene som varians ratio testen faktisk rapporterer, der Malaysia kan vise til positiv autokorrelasjon over horisonter på 24 måneder, mens Filippinene viser det samme over horisonter på 36, 48, 60 og 72 måneder.
Når det kommer til ulike ukedagseffekter, finner vi signifikante positive fredagseffekter i både Malaysia og Thailand. I tillegg utviser Filippinene en signifikant positiv torsdagseffekt. Torsdags- og fredagsavkastningen i henholdsvis Filippinene og Thailand, er i tillegg til å være signifikant forskjellig fra null, også signifikant høyere enn gjennomsnittet for de øvrige dagene. Videre finner vi at inkorporering av markedsrisiko, som fanges opp av avkastningen på verdensindeksen, er utilstrekkelig til å forklare dag-til-dag variasjonen i de gjennomsnittlige avkastningene. Når markedsrisikoen antas å være konstant, forblir ukedagseffektene signifikante. Det samme gjelder når vi tillater at risikoen varierer over ukedagene. Faktisk blir ukedagseffektene mer signifikante når vi gradvis tar hensyn til risiko.
De påviste anomaliene i denne studien gir dermed kunnskapsrike investorer potensielt muligheten til å tjene ekstraordinære profitter ved å utnytte informasjonen i tidligere observerte avkastninger. Men uten å teste anomalienes økonomiske signifikans, blir det vanskelig å gi markedseffisiens hypotesen et skudd for baugen. Vi ønsker dermed ikke å konkludere med noe fast om hva angår markedenes effisiens, selv om funnene våre går langt i å indikere at de fremvoksende markedene i Sørøst-Asia er ineffisiente. Executive summary
The efficient market hypothesis claims that financial markets are informationally efficient, which implies that prices reflect all available and relevant information. This implicates that it is impossible to consistent make extraordinary profits by studying the information included in historical prices. Thus, the aim of this study is to test the pricing efficiency in five emerging South-East Asian stock markets. More specifically, we are going to take a closer look at the stock markets of the Philippines, Indonesia, Malaysia, Thailand and Taiwan. We will in particular try to reveal three so-called “anomalies” from the research literature. In this case an empirical result qualify as an anomaly if it is difficult to explain within established theory concerning functioning markets with rational participants, or if implausible assumptions are necessary to explain the observed. We analyse daily returns over the period February 2005 – February 2010 for short-term autocorrelation, including lead-lag effects across the different countries, and day-of-the-week effects.
The study is based on several econometric tests, where Microsoft Office Excel 2007 has been used to carry out calculations and analyses. To investigate the indices for short-term autocorrelation we use the non-parametric runs-test and an AR(3)-model. Regressions are also used to reveal lead-lag effects across the different countries. A regression á la Fama & French (1988) is applied to reveal potential mean reversion over long horizons, where the return over a certain period is tested against the return over the previous period of the same length. Lo & MacKinlays (1988) variance ratio test is also used to test for mean reversion. The tracing of day-of-the-week effects, is based on the method that Brooks & Persand (2001) used to investigate day-of-the-week effects in the same area. They used regression analysis, represented by three different regressions, where they gradually included risk factors.
Based on an underlying hypothesis that the returns in the selected indices, with the exception of Taiwan which is close to being classified as a developed market, do not follow a random walk, our findings goes far in confirming our presumptions. The runs test reveals positive first-order autocorrelation for all indices, except Taiwan which show no significant results. These results are confirmed by the AR(3)-model which also reports positive and significant first-order autocorrelation in the indices of the Philippines, Indonesia and Malaysia. The model also shows a significant positive autocorrelation for Taiwan and Thailand, but in this case it is the returns two days earlier that affects today’s price changes, so-called second-order autocorrelation.
However, inconsistent with our assumptions are the revealed lead-lag effects. Strong lead-lag effects exist across the countries, but it is not Taiwan that influences. It is instead Indonesia and Thailand that mostly influence the return of the other countries. All the countries, except Thailand, are influenced by at least two lagged returns. Both Indonesia and Thailand affects all the other countries, with the exception of Malaysia which is not affected by the latter. Moreover, Thailand is the only country where the return is not affected by the return the day before, neither by itself or by any of the other countries.
However, the explanation power of the model (R2) is relatively low both for the AR(3)- and the lead-lag-regressions. This implies that only a few percent of future return potentially could have been predicted based on the mentioned models. Thus, the results will not be much suited as a prognosis for future return.
When it comes to mean reversion over long horizons, the different tests is not so consistent with each other. While the regression documents considerable mean reversion in the return of all indices, the variance ratio test (in support of the random walk hypothesis) shows few significant results. The former test shows that the return over a horizon k, in many cases is affected by the return the previous period of the same length. With few exceptions, it is the case of negative serial correlation, which means that the return tends to turn back to an average. While all indices show mean reversion over long horizons of 4 to 5 years, the indices for Malaysia and Taiwan show mean reversion over all the horizons, i.e. horizons from 1 – 5 years. The explanation power of the model which is represented by R2, increases drastically when the horizon is increased to 4 and 5 years, respectively. If Indonesia is not taken into account, about 50 -70 % of the returns over 5 years horizons can potentially be predicted from previous returns.
However, these findings are challenged by the few significant results that the variance ratio test actually reports. In this case, Malaysia has positive autocorrelation over horizons of 24 months, while the Philippines show the same over horizons of 36, 48, 60 and 72 months. When it comes to different day-of-the-week effects, we find significant positive Friday effects in both Malaysia and Thailand. In addition, the Philippines show a significant positive Thursday effect. The Thursday and Friday return, in the Philippines and Thailand respectively, in addition to being significantly different from zero, are also significantly higher than the average of the remaining days. We further find that incorporation of market risk, which is intercepted by the return on the world index, is insufficient to explain the day-to-day variation in the mean returns. When market risk is assumed to be constant, the day-of-the-week effects remain significant. This is also the case when we allow the risk to vary across the weekdays. The day-of-the-week effects actually turned out to be more significant when we gradually where taking risk into account.
The proven anomalies in this study may potentially give well-informed investors the possibility to earn extraordinary profits by exploiting the information from previously observed returns. Without testing the economic significance of these anomalies, it will be difficult to give the efficient market hypothesis a serious “blow to the bow”. Therefore, we do not want to conclude with anything solid regarding the efficient market hypothesis, even though our findings goes far in indicating that emerging markets in South-East Asia are inefficient. | en_US |
