Kalenterianomaliat Suomen osakemarkkinoilla 1999-2017

Abstract

Tässä kandidaatintutkielmassa tarkoituksena on havainnoida kuukausianomaliaa suomalaisten pienten ja suurten yhtiöiden keskuudessa. Yhtiöt ovat lisäksi jaettu arvo-ja kasvuyhtiöihin lukuun ottamatta suuria kasvuyhtiöitä, sillä tämän rajoitteen mukaan jaoteltuja yhtiöitä kuvaava indeksi sisälsi epäjatkuvuuskohdan ja oli siten vääristynyt. Näin ollen tutkittavaksi aineistoksi valikoitui 5 indeksiä. Pääongelma jakautui alatutkimuskysymyksiin, joiden perusteella pyrittiin havainnoimaan nimenomaan pienten ja suurten yhtiöiden sekä arvo- ja kasvuyhtiöiden välisiä eroja suomalaisella aineistolla.

Aineiston keräämiseen hyödynnettiin Datasream tietokantaa, jossa aineistoa oli saatavilla vuodesta 1999 eteenpäin. Tutkielmassa pyrittiin selittämään päiväkohtaisia tuottoja kuukausilla, joten tutkimusmenetelmäksi valittiin lineaarinen regressioanalyysi dummy-muuttujilla. Taustaoletuksiin liittyvät testit, kuten myös regressioajot suoritettiin Excelillä lukuun ottamatta tilannetta, jossa taustaoletukset eivät täyttyneet, ja käytettiin Whiten HC (heteroscedasticity consistent) estimointimenetelmää. Tämänkaltaisessa tilanteessa hyödynnettiin Stata-ohjelmaa.

Tutkimustulosten mukaan kalenterianomaliat ovat olleet yleensä pienten yhtiöiden keskuudessa esiintyvä ilmiö. Tämä muodostui lopulta myös tämän tutkielman johtopäätökseksi. Tulosten perusteella pienten yhtiöiden keskuudessa arvoyhtiöt menestyivät kasvuyhtiöitä paremmin.

This Bachelor's Thesis is intended to detect a month-of-the-year anomaly among the Finnish small and large companies. In addition, the companies are subdivided into value and growth companies, with the exception of large growth companies, as the index describing companies under this constraint contained a discontinuity and was thus distorted. Thus, 5 indexes were selected for the material to be examined. The main problem was divided into subsectional questions that sought to observe the differences between small and large companies, as well as the value and growth companies, among Finnish material.

Datastream database was used to collect the data, where material was available from 1999 onwards. The aim of the thesis was to explain day-by-day yields for months, so a linear regression analysis with dummy variables was selected for the research method. The test methods associated with the background assumptions as well as the regression itself were executed with Excel. Apart from a situation where the underlying assumptions were not fulfilled, White heteroscedasticity consistent method was employed. In such a situation, Stata was utilized.

According to preliminary research results, anomalies have generally been a phenomenon of small companies. This was also the conclusion of the material in this thesis. On the basis of the results, the value based companies also managed better than growth companies, at least among small companies.