Er det russiske aksjemarkedet effisient? : en test av svak form for markedseffisiens i perioden 2005 - 2015

Abstract

Denne avhandlingen inneholder en studie av det russiske aksjemarkedet i perioden 2005 – 2015. Bak utredningen ligger en antagelse om det russiske aksjemarkedet er informasjonsmessig effisient i en gitt periode. I oppgaven brukes daglige, ukentlige og månedlige data som studeres i fire forskjellige perioder: hele perioden og tre delperioder (2005 - 2007, 2008 - 2010 og 2011 - 2015). Datamaterialet i denne oppgaven er representert ved elleve russiske aksjeindekser: MICEX, RTS, RTS-2, Blue Chips og syv MICEX - bransjeindekser. For en grundigere analyse brukes også aksjekurser til S&P500 og oljepris Brent i noen modeller.

For å kunne besvare problemstillingen, ble datamaterialet undersøkt ved hjelp av økonometriske modeller: Runs test, autoregressive og lead-lag modeller, samt VAR - modell. I tillegg ble utført en undersøkelse for å påvise nærvær av kalenderanomalier. Analysedelen i denne oppgaven avsluttes med diskusjon av hvordan eksogene sjokk i en aksjeindeks kan påvirke én eller flere russiske aksjeindeksene. Programpakker EViews 9 SV og Excel 2010 ble benyttet for å gjennomføre analysene.

Runs-test avdekket autokorrelasjon mellom historiske avkastninger for flere russiske aksjeindekser med unntak av Blue Chips og MICEX-bransjeindeksen Olje og gass. Resultatene fra autoregressive modeller bekreftet at tidligere daglige, ukentlige og månedlige avkastninger kan brukes for å predikere fremtidig avkastning. Det var kun perioden 2005 - 2007 som viste ingen signifikante estimater på basis av ukentlige data. I tillegg ble det lagt merke til at MICEX - bransjeindeksen Bank og finans var den eneste som hadde ingen tegn på seriekorrelasjon i ukentlige avkastninger i alle periodene.

Resultatene fra lead-lag modellen peket på at det finnes en sammenheng mellom avkastningene i egne indekser i forskjellige perioder. Indeksene ble delt opp i to grupper: ledende russiske indeksene med S&P500 og oljepris Brent, og bransjeindeksene. Fravær av seriekorrelasjon var påvist i ukentlige og månedlige avkastninger hos den første gruppen i forskjellige perioder, samt det ble registrert ingen seriekorrelasjon i ukentlige avkastninger for alle bransjeindeksene i 2011-2015. S&P500 avkastning en dag tilbake i tid har betydning for dagens avkastning til de ledende aksjeindeksene i alle periodene. Derimot har tidligere avkastning til oljepris ingen påvirkningskraft på dagens avkastning i den første gruppen med unntak av RTS og RTS-2 i delperioden 2011-2015. Når det gjelder bransjeindeksene, er det tidligere avkastning til Elektrisk kraft, Telekommunikasjon og Maskinbygging som har mest innflytelse på nåværende daglige, ukentlige og månedlige avkastninger til bransjeindeksene i alle perioder.

Undersøkelsen av kalenderanomalier ble gjennomført både for ukedager og måneder i ulike perioder. Det ble påvist veldig få signifikante estimater i testen av ukedagseffekter. Nullhypotesen beholdes for alle russiske aksjeindeksene i perioden 2008 – 2010 og 2011 – 2015, samt i 2005 – 2015 med unntak av MICEX – Maskinbygging. Månedseffekter er mer markert enn ukedagseffekter i det russiske aksjemarkedet. På bakgrunn av resultatene fra analysen av månedseffekter, forkastes nullhypotesen for alle periodene utenom 2008 – 2010.

Resultatene fra VAR - modellen avslørte at tidligere indeksenes avkastning har innflytelse på dagens avkastning til en egen og de andre russiske indeksene. Det ble også funnet at eksogene sjokk som oppstår i en indeks innvirker først og fremst på avkastning til en egen indeks. Funnene som ble gjort i denne oppgaven indikerer om at det russiske aksjemarkedet ikke er informasjonsmessig effisient i årene 2005-2015.

This thesis contains a study of the Russian stock market during the period 2005 – 2015. The aim of this study is to investigate the assumption that the Russian stock market is informationally efficient in a given period. In the thesis, daily, weekly and monthly data has been studied for four different periods: for the whole period and three sub-periods (2005 - 2007, 2008 - 2010 and 2011 - 2015). Data collected in this study is based on eleven Russian stock indexes: MICEX, RTS, RTS-2, Blue Chips and seven MICEX sector indexes. For a more thorough analysis, stock prices from S&P500 and the Brent oil price have been used in some models. In order to be able to answer the issue at hand, the data was examined with the help of various econometric models: Runs test, autoregressive, lead lag and VAR models. In addition, an examination was made to prove the presence of calendar anomalies. The analysis section of this thesis concludes with a discussion on how exogenous shocks in one particular stock index can affect one or more Russian stock indexes. Software programs EViews 9 SV and Excel 2010 were used to carry out the analysis. Runs test revealed autocorrelation between historic returns for several Russian stock indexes with the exception of Blue Chips and MICEX – sector index Oil and gas. The results from autoregressive models confirmed that historic daily, weekly and monthly returns can be used to predict future returns. Only the period 2005 - 2007 showed no significant estimates on the basis of weekly data. In addition, it was found that the MICEX sector index Bank and Finance was the only one that showed no sign of a serial correlation in weekly returns for all periods. The results from the lead-lag model indicated that there exists a correlation between returns in own stock indexes during different periods. Indexes were split into two groups: leading Russian stock indexes together with S&P500 and Brent oil price, and sector indexes. The absence of serial correlation was detected in weekly and monthly returns in the first group for different periods. There was no serial correlation registered for weekly returns for branch indexes during 2011 - 2015. S&P500 returns from the previous day are significant for current day returns for all the leading indexes during all periods. On the other hand historic returns on the oil price have no influence on current returns in the first group of indexes during all periods. As regards the sector indexes, historic returns on Electric power, Telecommunication and Machine building sector indexes have most influence on current daily, weekly and monthly returns for their sector indexes in all periods. The testing of calendar anomalies was undertaken using both day of the week effects and month of the year effects for different periods. Very few significant estimates were proven for the test using day of the week effects. The null hypothesis is retained for all Russian stock indexes for the period 2008 - 2010 and 2011 – 2015, and also for period 2005 - 2015 with the exception of MICEX - Machine building. Month of the year effects are more pronounced than day of the week effects in the Russian stock market. The null hypothesis is rejected based on the results of the analysis of the month of the year effects for all periods except 2008 - 2010. Results from the VAR-model revealed that historic stock index returns have an influence on current stock index returns both as regards their own indexes and other Russian stock indexes. It was also found that exogenous shocks which occur within a particular stock index primarily affect returns within that stock index itself. The findings which were made in this thesis indicate that the Russian stock market is not informationally efficient in the years 2005-2015.