Anomalie na rynku akcji, część 4

Druga grupa opisanych w branżowej literaturze anomalii określona została w przywoływanej przez mnie pracy: ?przekrojowymi”. Ich tworzywem są bądź same odchylenia cen pomiędzy papierami różnych klas bądź wskaźniki budowane na danych finansowych.

3/ Efekt małych spółek (?small caps effect” lub ?size effect”)

Nie da się nie zauważyć, będąc w miarę aktywnym inwestorem, że akcje firm o niskim poziomie kapitalizacji zachowują się odmiennie od tych z grupy blue chipów. Zwykle ich obrót cechuje niska płynność, są podatne na manipulacje, duży popyt lub podaż mocno akceleruje ruchy ich kursów (duża zmienność), rzadziej wypłacają dywidendy, ich kondycja finansowa częściej odbiega od stabilności ale perspektywy szybkiego rozwoju są oceniane dużo wyżej.

Już w 1926 roku firma Ibbotson z Chicago zwróciła uwagę na anomalię, polegającą na tym, że wzrosty najmniejszych spółek z parkietu biją w długim terminie zwroty na kapitale osiągane z inwestycji w blue chipy. Ich coroczny almanach (Ibbotson Yearbook) odnotowuje, iż w ciągu 80 lat coroczny zysk z 10% akcji spółek o najniższej kapitalizacji (10-ty decyl) wyniósł 13,96%, kolosy parkietu (tzw. large caps) pozwoliły zarobić 10,36% z dywidendami łącznie.

Pierwszym, który wsparł to statystycznymi testami w pracy naukowej p.t. ?The relationship between return and market value of common stocks” był w 1981 roku Rolf Banz. W tamtym czasie spółki określane jako ?small cap” nie przekraczały kapitalizacji 1 mld USD (włączając w to wartość obligacji), dziś granica wzrosła do 2 mld USD a parkiet wypełniają jeszcze mniejsze od nich kapitałowo macro- i nano caps.

Dla ilustracji tej nierównowagi pokusiłem się o zrobienie na stronie finansowej yahoo.com wykresu porównawczego dla 2 indeksów obejmujących oba rodzaje spółek w tym stuleciu. Czerwona krzywa obrazuje S&P Small Caps 600, i chociaż przyrosty są dynamiczniejsze a zysk końcowy wyższy niż S&P 500 (niebieska krzywa) to zostało to okupione wyższym ryzykiem (większe obsunięcia).

Testy wykonane w pracy, na którą się w tym cyklu powołuję, zakładały po prostu kupno portfela małych spółek w formie indeksu a różnice wyglądają następująco:
– do czasu publikacji anomalii roczna stopa zwrotu z takiego portfela przewyższała benchmark o 11,46% (po odjęciu prowizji)
– po terminie publikacji wynik inwestycji w ten portfel przekraczał corocznie benchmark o 1,51% (po uwzględnieniu prowizji)
Efekt nadal jest więc widoczny a słabsze przyrosty to wynik silnej pozycji blue chipów w latach 90-tych.

Doszukałem się w literaturze uzasadnionego matematycznie wytłumaczenia tych dysproporcji. Otóż ponownie wkracza na scenę ?Efekt stycznia” bo to właśnie głównie dzięki jego wkładowi mamy taki obraz rynkowej anomalii pomiędzy obiema grupami akcji. Styczeń jest szczególnie wartym obserwacji okresem. Nawet jeśli budować portfel tylko w tym miesiącu i zamykać go na koniec to historycznie przynosił on przyzwoite zyski długoterminowe.

Aby dopełnić pejzaż asymetrii, wrzucam wykres porównawczy WIG20 z sWIG80 z ostatnich 10 lat, namalowany dzięki narzędziom dostępnym na stooq.pl:

Zależność podobna. Parkiet warszawski uważa się za dużo mniej efektywny niż giełdy krajów wysoko rozwiniętych więc owe dysproporcje mogą uwidaczniać się ostrzej, trzeba jednak pamiętać, że mizerna płynność jest w naszym przypadku szczególnym katalizatorem. To jednak swego rodzaju handicap dla inwestorów indywidualnych, którzy długoterminowe pozycje w małych spółkach są w stanie zbudować i zamknąć bardzo szybko w przeciwieństwie do instytucji.

CDN

-Kat-

2 Komentarzy

  1. cabra

    Panie Tomaszu, z zainteresowaniem przeczytałem Pana ostatnie 4 wpisy o anomaliach rynkowych w Polsce w świetle hipotezy efektywnego rynku. Wydaje mi się jednak, że popełnił Pan jeden z najczęstszych błędów przy takich badaniach – brak skorygowania stóp zwrotu o ryzyko (risk-adjusted rate of return). Użycie wariancji jako miary ryzyka, „prostego” CAPM, czy też bardziej zaawansowanej korekty mogłoby znacząco wpłynąć na wyniki badania i w efekcie doprowadzić do statystycznej nieistotności. Innymi słowy to, że np sWIG80 relatywnie wyprzedza WIG20 w danym okresie (choćby wspomniany wcześniej „efekt stycznia”) może w znaczącej mierze wynikać z innej relacji stopa zwrotu-ryzyko danego portfela (indeksu). Bardzo ciekawie tego typu pułapki w badaniach opisał Damodaran w Investment Philosophies.

  2. chojnak

    Cóż, parafrazując cały rynek i obrót papierami wartościowymi toczy się i jest rozłożony w czasie od jednej anomalii do drugiej (hossa, bessa, maksymalne przewartościowanie-maksymalne niedoszacowanie). Prawie jak schizofrenia paranoidalna, objawy podobne 🙂

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *


Twoje dane osobowe będą przetwarzane przez Dom Maklerski Banku Ochrony Środowiska S.A. w celu: zapewnienia najwyższej jakości naszych usług oraz dla zabezpieczenia roszczeń. Masz prawo dostępu do treści swoich danych osobowych oraz ich sprostowania, a jeżeli prawo na to pozwala także żądania ich usunięcia lub ograniczenia przetwarzania oraz wniesienia sprzeciwu wobec ich przetwarzania. Masz także prawo wniesienia skargi do organu nadzorczego.

Więcej informacji w sekcji "Blogi: osoby komentujące i zostawiające opinie we wpisach" w zakładce
"Dane osobowe".

Proszę podać wartość CAPTCHA: *