Hvordan har avkastning og risikoen vært for grønne børsnoterte fond og hva er prisdriverne?

Abstract

I denne masteroppgaven har vi analysert avkastning og risiko for grønne børsnoterte fond. For dette formålet benyttet vi meravkastning, risikojustert avkastning, meravkastning utover markedsavkastning (Information Ratio) og unormal avkastning. De ulike målene for fondene ble sammenlignet mot hverandre, i forhold til to indekser (S&P Global 1200 TR og S&P Global Clean Energy TR) og ett miljøfiendtlig alternativ (West Texas Intermediate Spot). I tillegg analyserte vi hva som driver den gjennomsnittlige avkastningen. Til det formålet benyttet vi kapitalverdimodellen, Carharts firefaktormodell og en egen flerfaktormodell med fem utvalgte faktorer. Det ble benyttet tidsserier med månedlig data for perioden juli 2008 – desember 2016 og fondsutvalget bestod av seksten fond.

Den historiske utviklingen i avkastningen viser at kun fire fond hadde positiv annualisert avkastning for perioden. Det var kun ett fond som hadde høyere risikojustert avkastning og meravkastning enn S&P Global 1200. Indeksen har vært en bedre investering fremfor femten fond med høyere annualisert avkastning og lavere risiko. Det er forøvrig ett fond som har gjort det bedre enn S&P Global 1200. Flertallet av fondene hadde en høyere annualisert avkastning, meravkastning og risikojustert avkastning enn WTI spot og S&P Global Clean Energy.

Resultatet fra kapitalverdimodellen bekrefter at de grønne fondene har vært utsatt for større svingninger enn aksjemarkedet. I tillegg hadde flere fond negativ unormal avkastning når S&P Global anvendes som forklaringsvariabel. Funn fra Carharts firefaktormodell viser at SMB-faktoren er positivt og forklaringsdyktig for alle fond. Dette indikerer at fondenes avkastning drives av små selskap. For momentumfaktoren fant vi ingen signifikante verdier. HML-faktoren hadde kun tre signifikante verdier, hvorav verdiene var både negative og positive. Vi kan derfor ikke konkludere om flertallet av fondene drives av verdi- eller vekstaksjer.

Flerfaktormodellen viser at avkastningen i alle fond drives av den brede aksjeindeksen S&P Global 1200 og teknologiindeksen The Cleantech Index. I tillegg undersøkte vi om den amerikanske dollar, rentenivået, kvotepriser for CO2 og oljeprisen (WTI spot) forklarer avkastningen til fondene. For dollarindeksen fant vi seks signifikante forklaringsvariabler. Her viser det seg at fond med overvekt av amerikanske aksjer stiger med en stigende dollar. Fond med en undervekt av amerikanske aksjer viser det motsatte resultatet. For rentenivået fant vi syv signifikante verdier og alle var negative. Dette indikerer at når renten øker, så vil fondenes avkastning falle. Oljeprisen ga kun fire forklaringsdyktige verdier som både var positive og negative. For kvotepriser på CO2 fant vi kun to signifikante verdier ulik 0 som var positive.

In this master thesis, we have analysed the return and risk of green ETFs. For this purpose, we calculated excess return, risk-adjusted return (Sharpe Ratio), returns above market return (Information Ratio) and abnormal returns. The different return measures for the funds were compared to two indices (S&P Global 1200 TR and S&P Global Clean Energy TR) and one environmentally hostile alternative (West Texas Intermediate Spot). In addition, we analysed potential factors that could explain the average returns. We used the capital asset pricing model, Carhart's four-factor model) and a multi factor model with five chosen factors. Time series of monthly data for the period July 2008 - December 2016 were used for sixteen funds. Historical return shows that only four funds had positive annualized returns for the period. Only one fund had a higher Sharpe Ratio and excess returns compared to S&P Global 1200. The index has been a better investment than fifteen of the funds that we analysed with higher annualized returns and lower risk. Most of the funds had higher annualized returns, excess return, and risk-adjusted returns than WTI spot and S&P Global Clean Energy. Results from the capital asset pricing model confirms that the green ETFs have been exposed to lager fluctuations than S&P Global 1200. In addition, several funds had negative abnormal returns when S & P Global was used as the explanation variable. Findings from Carhart's four-factor model show that the SMB factor is positive and explanatory for all funds. This indicates that the fund's return can be explained by small cap. For the momentum factor, we found no significant values. The HML factor had only three significant values and they were both negative and positive. Therefore, we cannot conclude for most of the funds, if their returns can be explained by value or growth companies. The multi factor model shows that the return on all funds are explained by stock index S&P Global 1200 and the technology index The Cleantech Index. In addition, we analysed if the US dollar, the interest rate level, carbon quotas and the oil price can explain the return. For the dollar index we found six significant variables. It turns out, that funds with an overweight of US stocks are rising with an increasing dollar. Funds with an underweight of US stocks shows the opposite result. For the interest rate, we found seven significant values and they were all negative. This indicates that when the interest rate rises, the return for the funds will fall. The oil price had only four explanatory values that were both positive and negative. For carbon quotas on CO2, we found only two significant values of 0 which were positive.