Metodologii de cercetare a efectelor de talie, book to market si PER

Metodologii de cercetare a efectelor de talie, book to market si PER

1. Metodologii de cercetare privind efectul de talie

In ceea ce priveste efectul de talie, metodologiile de cercetare ale acestuia s-ar putea imparti in doua ramuri, si anume: metodologii care trateaza efectulde talie "traditional" si metodologii care se refera la indicele de piata beta.

1.1. Efectul de talie "traditional"

Efectul de talie, dar si efectul book to market reprezinta subiectul central al lucrarii "Book-to-market and size effects:Risk compensations or market inefficiencies?", avandu-i ca autori pe Hossein Asgharian and Bjrn Hansson, de la Lund University.

Banz (1981) este printre primii care au studiat existenta unui efect de talie asupra rentabilitatii actiunilor in sensul ca firmele mici au o medie mai mare a rentabilitatii decat firmele mari si acest fenomen nu poate fi explicat de coeficientul beta existent pe acele piete. Analog cu acest rezultat, studiile recente ale lui Basu (1983) si Rosenberg (1985) arata importanta asa-numitului efect book to market, conform caruia firmele ce au un raport book to market mai mare au o medie a rentabilitatii mai mare decat firmele cu un raport mai scazut.Fama si French (1992, 1993) pun aceste doua opinii impreuna si arata importanta efectului book to market si a efectului de talie in a explica diferentele cross-sectional ale rentabilitatilor asteptate ale actiunilor. Fama si French (1993) construiesc doua portofolii bazate pe caracteristicile de talie si book to market, respectiv portofoliile SMB si HML. Rentabilitatile medii ale acestor portofolii se presupune ca surprind o prima pentru o variabila de stat ce are legatura cu distress-ul.

Un numar mare de studii incearca sa interpreteze si sa explice efectele de talie si de book to market.Conform lui Chan si Chen (1991), firmele mici (firmele cu o valoare de piata scazuta) sunt in general firmele care isi pierd din valoarea de piata datorita performantelor slabe. Aceste firme sunt in mod obisnuit firme cu un leverage ridicat si sunt putin probabil sa supravietuiasca schimbarilor bruste din economie. Potrivit acestora, diferentele cross-sectional ale rentabilitatii firmelor mici si a celor mari pot fi interpretate ca o compensatie pentru riscul legat de distress-ul firmelor mici. Analog cu aceasta idee, Fama si French (1995, 1996) si Davis (2000) considera variabilele book to market si talia ca aproximari pentru distress-ul relativ. Din acest punct de vedere, pretul activelor este rational si rentabilitatile mai mari observate pentru firmele mici sau firme cu un book to market ridicat ar trebui sa fie considerate o compensatie pentru sursele suplimentare si nediversificate ale riscului pe langa riscul de piata. Aceasta explicatie a fost respinsa de cateva studii. Lakonishok (1994) si Haugen (1995) considera ca efectul book to market este un pret irational al activelor ce rezulta din erorile sistematice ale investitorilor privind rentabilitatile viitoare. Investitorii naivi (lipsiti de experienta) sunt dornici sa investeasca in firme cu book to market scazut, care sunt de obicei firme cu fundamente puternice, deoarece aceste firme au inregistrat rezultate bune in trecut. Acest comportament impinge pretul in sus si micsoreaza rentabilitatile asteptate pentru actiunile firmelor puternice.In mod similar, atentia redusa a investitorilor vizavi de actiunile firmelor cu rezultate anterioare slabe subevalueaza aceste firme si rezultatele sub media rentabilitatilor anterioare pentru actiunile lor. Daniel si Titman (1997) urmaresc ideea irationalitatii comportamentului investitorilor si sustin ca media relativ mare a rentabilitatii firmelor cu book to market mare se datoreaza cresterii si caracteristicilor distress-ului decat unei compensatii pentru riscul firmelor.

Scopul lucrarii este de a investiga daca efectele de talie si book to market de pe piata americana se datoreaza unor factori de risc pe langa riscul de piata sau daca aceste efecte se datoreaza unor componente non-risc. Se examineaza si validitatea factorilor HML si SMB ca si factori pentru portofoliile mimicking intr-un context de echilibru al activelor, daca rentabilitatile acestor portofolii sunt capabile sa surprinda prima de risc asociata cu variabilitatea titlurilor de stat.

Se dezvolta o metoda pentru testarea mispricing-ului cand nu sunt observati toti factorii, metoda care se bazeaza pe portofoliul orogonal propus de MacKinlay si Pastor (2000).MacKinlay si Pastor definesc a priori importanta factorului optim ortogonal. In ciuda avantajului matematic a acestei abordari, ea elimina aptitudinea datelor de a identifica factorii cu o influenta viitoare. Spre deosebire de acesta modelul propus in aceasta lucrare identifica factorii octogonali din cadrul modelului. Drept urmare, rentabilitatea asteptata estimata de modelul factorial surprinde intreaga prima de risc pentru fiecare test al activelor.Explicatia bazata pe risc a efectului de talie si book to market nu exclude posibilitatea existentei componentelor bazate pe non-risc.Abordarea propusa aici face posibila separarea rentabilitatilor observate in trei parti: componenta explicata de factorii observati, componenta ce se datoreaza factorilor neobservati si in final componenta ce se datoreaza factorilor de non-risc.Apoi se face un test pentru mispricing utilizand o abordare bootstrap (a ajuta o companie sa-si inceapa activitatea de la zero).

Se utilizeaza un model de regresie restransa cu un singur factor observat (OFR).Factorul observat este reprezentat de indicele de valoare al pietei si de portofoliul ortogonal reprezentand toti factorii potentiali lipsa.Din moment ce suntem interesati in   analiza efectelor de talie si book to market, presupunem ca indicele de piata reprezinta o aproximare suficienta pentru riscul de piata si nu contine componente bazate pe non-risc.Modelele sunt estimate pentru sase portofolii create de Fama si French de-a lungul perioadei 1927-2002. Aceste portofolii sunt dublu-selectate conform cu talia firmei si raportului book to market. Alegerea acestor portofolii dublu selectate ca si test al activelor este motivata de abilitatea lor de a separa efectul de suprapunere a celor doua caracteristici. Mai important, relatia directa a portofoliilor cu portofoliile mimicking ale lui Fama si French face mult mai usoara analiza excedentului componentelor bazate pe non-risc din testele activelor pentru a construi portofoliile mimicking.

Analiza parcurge cateva etape. In prima etapa, se utilizeaza OFR pentru a testa existenta componenelor bazate pe non-risc din testele activelor. Acest rezultat este comparat cu mispricing-ul oferit de modelul cu trei factori a lui Fama si French pentru a estima in ce masura SMB si HML coincid cu factorii cu actiune viitoare.

In a doua etapa se analizeaza diferentele cross-sectional si variatia de timp a primelor de risc datorate portofoliului optim ortogonal. Mai departe se analizeaza mediile ponderate ale portofoliului ortogonal, care poate sugera daca exista legatura intre caracteristicile si factorii lipsa.Totusi, din moment ce dezvaluirea factorilor cu actiune viitoare depinde de alegerea testelor activelor, aceasta analiza nu ar trebui considerata o analiza completa a factorilor fara risc.

In final, se cerceteaza componentele portofoliilor mimicking pentru talie (SMB) si book to market (HML), care sunt cei mai frecvent utilizati factori ai portofoliilor pe langa portofoliul de piata in testul de evaluare a activelor. In testele conventionale SMB si HML se presupune ca reprezinta factori de risc si ca niste factori veritabili ai portofoliilor de mimicking ar trebui sa contina numai componente bazate pe risc. Totusi, factorii portofoliilor sunt construiti din testele activelor. Portofoliile pot mai apoi sa contina si componente bazate pe non-risc care exista in mediile ponderate ale rentabilitatilor realizate.daca aceste portofolii sunt utilizate ca si factori intr-un model al evaluarii activelor financiare, atunci puterea lor explicativa se poate datora existentei acelorasi componente bazate pe non-risc din cadrul testelor activelor. Acest fenomen este mai probabil sa apara daca portofoliul sortat si cel factor sunt construite pe baza acelorasi caracteristici.

Rezultatele testului confirma existenta unor factori cu actiune viitoare legati de caracteristicile firmelor, care nu pot fi surprinsi de indicele de piata. Acesti factori sunt legati de distress si sunt mai importanti in timpul perioadelor de recesiune.Se gaseste o legatura puternica intre factorii cu actiune viitoare si talia firmei, in timp ce o mare parte a efectelor book to market observate nu au o explicatie bazata pe factori de non-risc, in mod special in cadrul ultimei parti a esantionului. Analiza portofoliilor mimicking, in concordanta cu rezultatele mentionate anterior, verifica faptul ca SMB este potrivit pentru un portofoliu mimicking pentru evaluarea activelor. Totusi, HML poate fi considerat un portofoliu mimicking nepotrivit. Succesul sau ca si o variabila explicativa in testele de evaluare a activelor se poate datora existentei componentelor bazate pe non-risc din acest portofoliu.

Analiza se bazeaza pe un model restrans cu un singur factor (OFR), unde un portofoliu ortogonal reprezinta toti factorii de risc pe langa indicele de piata.Se presupune ca indicele de piata este o reprezentare a factorului piata si nu contine componente bazate pe non-risc.

Mai intai se analizeaza daca exista componente bazate pe non-risc in testele de evaluare a activelor.Apoi se studiaza importanta factorilor cu actiune viitoare, care sunt reprezentati de portofoliul optim ortogonal, pentru a explica primele de risc in cadrul testelor de evaluare a activelor.In al treilea rand, se investigheaza continutul portofoliului optim ortogonal cu scopul de a examina legatura cu variabilele book to market si talia.In final se analizeaza relevanta portofoliilor mimicking SMB si HML ca si factori ai modelelor de evaluare a activelor, masurand componentele acestor portofolii bazate pe non-risc si cele bazate pe risc.

Activele supuse testului sunt sase portofolii dublu selectate dupa talia firmei si raportul book to market.Aceste portofolii sunt suficiente pentru a surprinde diferentele cross-sectional a rentabilitatilor, iar utilizarea unui numar mare de active ar necesita o procedura vasta si timp mult. Rentabilitatea pietei este rentabilitatea actiunilor de la NYSE, AMEX si NASDAQ (preluate de la CRSP).Rata fara risc este rata bonurilor de tezaur cu scadenta peste o luna (de la Ibbotson Associates).Datele privind actiunile de la NYSE, AMEX si NASDAQ privesc perioada 1927-2002.

Portofoliile mimicking sunt definite astfel:

SMB =

HML =

unde notatiile L, M si H sunt pentru scazut, mediu si respectiv raport book to market ridicat, in timp ce S si B sunt utilizate pentru firme mici si respectiv mari.Aceste diferente sunt calculate pentru toate componentele rentabilitatilor asteptate.

Toate mediile ponderate ale rentabilitatilor sunt pozitive si semnificative pentru intreaga perioada luata in calcul. Este o relatie negativa intre talie si rentabilitatea medie si o relatie pozitiva intre book to market si rentabilitatea medie. Rentabilitatea medie estimata a HML este semnificativa, in timp ce pentru SMB rentabilitatea medie este aproape nesemnificativa la nivelul de 5%. Esantionul luat in calcul se divide in doua subperioade, 1927-1964 si 1965-2002. Toate rentabilitatile medii sunt semnificative in prima perioada, in timp ce doua portofolii cu book to market scazut, SL si BL, nu au rentabilitati medii semnificative in a doua perioada.HML este semnificativ in ambele perioade, dar SMB nu este semnificativ in nici una dintre perioade.

Se analizeaza componentele bazate pe non-risc a celor sase portofolii dublu-selectate.Punctul de plecare este modelul OFR. Componenta bazata pe non-risc (mispricing) pentru fiecare test de evaluare a activelor este calculata ca si diferenta dintre rentabilitatea medie a activului si prima de risc estimata conform acestui model. Un interval bootstrapped de siguranta va fi utilizat pentru a testa daca aceasta componenta este diferita de zero.

Pentru a estima daca sunt si alti factori pe langa portofoliul de piata, se compara rezultatele oferite de OFR cu mispricing-ul bazat pe MEAF. Pentru a analiza daca cele doua portofolii mimicking SMB si HML, coincid cu factorii cu actiune viitoare se estimeaza mispricing-ul oferit de modelul cu trei factori a lui Fama si French.Diferenta dintre mispricing-urile oferite de OFR si celelalte doua modele poate indica faptul ca modelele mai recente nu contin un numar suficient de factori. Totusi, in cazul in care OFR surprinde un mispricing semnificativ dar modelul cu trei factori nu, exista o explicatie suplimentara: portofoliile mimicking ale modelului mai recent pot contine aceleasi componente bazate pe non-risc ca si testul pentru evaluarea activelor.

Pentru intreaga perioada, modelul OFR arata ca componenta non-risc este semnificativa numai pentru SL, de exemplu actiunile de mica capitalizare care sunt in crestere.Modelul cu trei factori ofera acelasi rezultat ca si modelul OFR pentru acest portofoliu.Pentru SL se surprinde un aspect negativ si semnificativ care este in conformitate cu rezultatele diviziunilor mici ale testelor de evaluare a activelor, ca si Fama si French (1993) cu 25 de portofolii si Davis (2000) cu 9 portofolii.MEAF-ul, pe de alta parte, nu gaseste un mispricing semnificativ in SL dar arata ca exista un alpha semnificativ pentru SM si SH.Aceasta se datoreaza faptului ca OFR si modelul cu trei factori explica existenta unei prime de risc suplimentare pozitive pentru firmele mici, care determina alpha portofoliilor celor trei firme mici sa scada.

Pentru portofoliile celor trei firme mari atat MEAF-ul cat si OFR nu surprind un mispricing semnificativ, in timp ce modelul cu trei factori arata un alpha pozitiv si foarte semnificativ pentru BL si un alpha negativ si semnificativ pentru BH.Aceste rezultate pot fi explicate de adaosurile negative la suma neta ale BL si adaosurile pozitive ale BH pentru portofoliul HML, datorita mediei ponderate mari si pozitive a rezultatelor pentru HML cu o prima de risc scazuta pentru BL si invers pentru BH. Drept urmare, aceste doua portofolii par sa fie sub/supraevaluate potrivit modelului cu trei factori, in timp ce modelul prezentat aici nu sugereaza vreun mispricing. Unul dintre motivele pentru aceasta diferenta este faptul ca media ponderata foarte mare a rentabilitatii portofoliului HML poate contine componente bazate pe non-risc.

Pentru a vedea daca rezultatele obtinute sunt constante de-a lungul timpului se divide esantionul in doua subperioade egale, 1927-1964 si 1965-2002. In prima perioada nu exista nici un mispricing semnificativ in nici un model. Din moment ce indicele de piata este inclus in toate cele trei modele se poate concluziona ca MEAF-ul poate fi un model suficient si ca nu sunt componente bazate pe non-risc in aceasta perioada.In a doua perioada, modelul OFR arata alpha semnificative pentru toate portofoliile small (SL, SM , SH) si BH. Prima de risc pentru a doua perioada oferita de OFR evidentiaza diferente mici in cadrul grupului de portofolii small, respectiv big, dar primele de risc a portofoliilor firmelor mici sunt mai mari decat cele ale firmelor mari. Aceasta confirma efectul small firm.

Rezultatele arata componente non-risc semnificative, in special pentru SL dupa 1960. Acest rezultat ar putea fi explicat de reactia investitorilor la cresterea de pret a firmelor mici: cumpararea de actiuni de mica capitalizare cand pretul lor de piata este relativ ridicat (book to market scazut) determina cresterea pretului acestor actiuni si scaderea rentabilitatii medii. Pe de alta parte, se gasesc dovezi ale existentei unor factori de risc pe langa piata, care sustin supozitia lui Fama si French (1996) ca modelul activelor financiare este in concordanta cu un model multifactorial care nu se reduce la MEAF.

1.1.1. Compozitia portofoliului optim ortogonal

Portofoliul optim ortogonal reprezinta o combinatie liniara a diferitilor factori cu actiune viitoare, dar aceasta combinatie ar putea varia in functie de testul de evaluare a activelor luat in considerare. Portofoliile firmelor mici, indiferent de raportul book to market, au medii ponderate pozitive, in timp ce portofoliile mari au medii negative, lucru care confirma ca exista factori cu actiune viitoare care au legatura cu talia firmei. Efectul book to market este corelat intr-o anumita masura cu talia: in cadrul fiecarui grup de talie portofoliul cu book to market ridicat are o medie ponderata mai mare decat portofoliul cu book to market scazut. Pentru a observa si mai bine posibilele variatii ale mediilor ponderate din portofoliul ortogonal de-a lungul timpului, se calculeaza aceste medii pe un orizont de douazeci de ani. Conform rezultatelor, acestea sunt constante, nu inregistreaza variatii semnificative, de-a lungul perioadei; de exemplu portofoliul SH are valoarea cea mai ridicata in 84% din cazuri si portofoliile firmelor mici au aproape intotdeauna medii ponderate mai mari decat portofoliile firmelor mari. Deci, aceste rezultate, conform sectiunii anterioare, arata o relatie clara intre talia firmei si factorii cu actiune viitoare, mai ales pentru firmele mici cu un book to market ridicat.

Se utilizeaza abordarea portofoliului optim ortogonal pentru a analiza in ce masura efectele de talie si book to market observate asupra actiunilor de pe piata americana se datoreaza factorilor de risc cu actiune viitoare pe langa portofoliul de piata. Se mai examineaza daca HML si SMB sunt candidati potriviti pentru portofoliile mimicking intr-un context privind activele financiare.

Se utilizeaza un model redus la un singur factor (OFR) indicele de piata fiind singurul factor observat si un portofoliu ortogonal reprezentand toti factorii cu actiune viitoare.Ca alte teste de evaluare a activelor, se folosesc si aici sase portofolii dublu-selectate in functie de talie si book to market.

Pentru a analiza daca influenta taliei si book to market asupra rentabilitatilor actiunilor de pe piata americana se datoreaza ineficientelor de pe piata, se incepe prin a se testa componentele bazate pe non-risc aplicand modelul OFR. Pentru a estima daca exista factori pe langa portofoliul de piata si in ce masura cele doua portofolii mimicking ale lui Fama si French coincid cu factorii cu actiune viitoare, se compara rezultatele oferite de OFR cu MEAF-ul si modelul cu trei factori. Rezultatele arata o componenta negativa semnificativa bazata pe non-risc in special pentru SL dupa 1960. Totusi, in acelasi timp rezultatele acestei analize evidentiaza existenta altor factori cu actiune viitoare pe langa portofoliul de piata.

Pentru a stabili influenta factorilor cu actiune viitoare evidentiati de analizele anterioare se analizeaza efectul global al portofoliului ortogonal si contributia sa la primele de risc a testelor de evaluare a activelor. Rezultatele arata o contributie importanta a portofoliului ortogonal in timpul recesiunii din 1930 si 1970. Se mai gaseste asa-numitul distress al firmelor, de exemplu firmele mici si firmele cu book to market ridicat sunt mai expuse factorilor cu actiune viitoare reprezentati de portofoliul ortogonal. Combinand aceste trasaturi sugereaza ca acest portofoliu reprezinta o variabila care este legata de distress.

Portofoliul ortogonal este long in firmele mici si short in firmele mari, in timp ce, conditionat de talie, portofoliile cu book to market ridicat au medii ponderate mai mari decat portofoliile cu book to market scazut.Deci, exista o legatura intre talia firmei si factorii cu actiune viitoare.

Analiza portofoliilor mimicking arata ca efectul de talie reprezentat de media esantionului SMB poate fi explicat in mare parte ca si o compensatie a riscului.Aceasta compensatie se datoreaza factorilor de risc reprezentati de portofoliul ortogonal. Totusi, media ponderata ridicata a HML pentru intreg esantionul se datoreaza in mare parte riscului sau de piata dinainte de 1960 si dupa nu are o explicatie bazata pe non-risc.In mod similar, SMB poate fi considerat un candidat potrivit pentru un portofoliu mimicking in cadrul modelelor de evaluare a activelor. Acest portofoliu mimicking nu ar fi capabil sa explice media rentabilitatii realizate de testul de evaluare a activelor cand aceste medii contin componente bazate pe non-risc.Totusi, acest "esec" nu ar trebui sa fie considerat un neajuns al SMB, din moment ce un portofoliu mimicking nu ar trebui sa explice componenta irationala a rentabilitatilor medii.Pe de alta parte, HML poate fi considerat un portofoliu mimicking nepotrivit.Succesul sau ca si o variabila explicativa intr-un test de evaluarea activelor s-ar putea datora existentei in acest portofoliu a componentelor bazate pe non-risc.

Teoria bazata pe risc este confirmata din moment ce exista o contributie semnificativa atat din partea pietei ca si factor cat si a portofoliului ortogonal. Efectul book to market observat dupa 1965 are in mare parte o explicatie bazata pe non-risc, care poate fi considerata o ineficienta a pietei, o reactie a pietei sau eroare de esantionare.

1.2. Beta

Beta reflecta riscul de piata al societatii emitente.Nu exista motive in a considera ca acest parametru trebuie sa fie constant in timp.Din contra, in functie de deciziile pe care societatea le ia, riscul de piata al acesteia va varia. Instabilitatea lui beta a fost amplu evidentiata atat pe piata americana, cat si pe cele europene.Pe piata americana Vasicek (1973) si Blume (19731) au scos in evidenta caracterul instabil al lui beta in timp, propunand o serie de ajustari ale acestuia. Caracterul instabil al lui beta pe piata franceza a fost scos in evidenta, pentru prima data, de Altman, Jaquillat si Levasseur (1974).

In prezent se disting doua cai in estimarea lui beta.Prima cale utilizeaza variabilele prezentate in MEAF, cum ar fi randamentul si varianta pietei, adica "statistici de piata".Printre cele mai reprezentative cercetari in acest sens sunt ale lui Bollerslev, Engle si Wooldridge (1988), respectiv Schwert si Seguin (1990). A doua cale presupune includerea in model a altor variabile decat statisticile de piata, cum ar fi marimea si valoarea contabila a intreprinderii cotate. Fama&French (1992, 1993) au gasit ca aceste variabile influenteaza semnificativ evolutia lui beta. Toate cercetarile realizate in literatura de specialitate au scos in evidenta faptul ca beta variaza in jurul valorii 1 pe perioade lungi de timp si tinde sa revina la unitate.In plus, in cadrul portofoliilor, beta este mult mai stabil.

Beta este legat pozitiv de o serie de variabile, cum ar fi marimea societatii, capitalizarea sa bursiera sau numarul de titluri tranzactionate. Astfel, pe datele americane, Reinganum (1983) a observat o legatura pozitiva intre beta si capitalizarea bursiera. Un rezultat similar a fost gasit in 1974 pe datele franceze de Altman, Jaquillat si Levaseur (1974).

Teoretic, o societate mare ar trebui sa fie mai putin expusa riscului de piata decat o societate mica.Hamon si Jaquillat (1990) au gasit aceasta anomalie pe piata franceza, indiferent de periodicitatea retinuta in calculul rentabilitatilor (zilnice, saptamanale sau lunare) sau de indicele utilizat (ponderat sau echiponderat).

2. Metodologii de cercetare privind book to market

2.1. Separarea castigatorilor de pierzatori luand in calcul book to market

In lucrarea sa, "Separating Winners from Losers among Low Book-to-Market Stocks using Financial Statement Analysis", Partha S. Mohanram, de la Columbia Business School, incearca sa testeze daca o strategie fundamentala poate separa castigatorii de pierzatori luand in calcul firme cu un book to market scazut si firme in crestere.

2.1.1. Efectul book to market

Fama si French (1992) si Lakonishok (1994), printre altii, arata ca efectul book to market a unei firme este strans legat de cresterile viitoare ale actiunilor.

Explicatia riscului oferita de Fama si French (1992) sustine ca firmele ce au actiuni cu un book to market ridicat inregistreaza rentabilitati ridicate comparate cu majoritatea firmelor datorita riscului mai mare, dupa cum multe firme ce au actiuni cu un book to market ridicat se afla intr-o stare de distress financiar.Vassalou si Xing (2004) concluzioneaza ca riscul de book to market aproximeaza riscul de neplata a unei datorii in cazul firmelor cu un book to market ridicat. Oricum, Griffin si Lemmon (2002) arata ca firmele cu un risc de distress ridicat determina cea mai mare schimbare a tendintei pe piata bursiera in ceea ce priveste rentabilitatea in jurul anunturilor privind castigurile, fapt inconsistent cu o explicatie a riscului.

O explicatie a riscului este mai putin convingatoare pentru firmele cu un book to market scazut, deoarece sunt o serie de motive ex-ante care determina ca aceste firme, in marea lor majoritate firme cu actiuni in crestere, sunt mai putin riscante decat marea majoritate a firmelor de pe piata. Lakonishok (1994) sustine ca mispricing-ul este esenta book to market-ului. Ei arata ca investitorii sunt in general optimisti in legatura cu firmele ce au un book to market scazut si generalizeaza pornind de la castigurile curente si de la cresterea acestor castiguri.Deoarece acest optimism se "destrama" de-a lungul timpului, aceste firme inregistreaza rentabilitati negative destul de mari.La Porta (1996) si Dechow si Sloan (1997) clarifica faptul ca aceste generalizari apar pentru ca piata de actiuni nu se ajusteaza pentru bias-ul din prognoza analistilor privind cresterea pe termen lung.In continuare, La Porta (1997) arata ca firmele cu un book to market scazut sunt mai probabil sa aiba "surprize" privind castigurile negative.

Articole recente ale lui Bartov si Kim (2004), privind mispricing-ul, demonstreaza ca efectul book to market este mai puternic cand cauza pentru raportul scazut al efectului book to market este valoarea contabila, in timp ce Ali (2003) arata ca efectul book to market este mai ridicat pentru actiunile cu o volatilitate a rentabilitatii mai mare, cu costuri de tranzactionare mai mari si investitori mai putin experimentati.

2.1.2. Cresterea, conservatorismul si generalizarea "naiva"

Multe lucrari au studiat subseturi de firme in crestere, cum ar fi firme din domeniul tehnologic, cercetare si dezvoltare (R&D) si firme din domeniul IT. Lev si Sougiannis (1996) studiaza relevanta valorii firmelor R&D si ajung la concluzia ca firmele intensive R&D vor inregistra rentabilitati superioare in perioadele viitoare. Chan (2001) confirma si el acest lucru si afla de asemenea ca cheltuielile de publicitate sunt asociate cu rentabilitati superioare in viitor.Penman si Zhang (2002) demonstreaza ca piata de actiuni nu intelege rezervele ascunse cauzate de contabilitatea conservatoare pentru articole ca firmele R&D si publicitate, ceea ce conduce la rentabilitati superioare in viitor. Ca si o concluzie, se poate spune ca acest conservatorism al contabilitatii este asociat cu rentabilitati anormale in viitor. Un anumit numar de firme in crestere este probabil sa aiba un numar substantial de firme cu o contabilitate conservatoare. Separand firmele cu o valoare contabila scazuta este probabil sa se imbunatateasca succesul unei strategii de investitii.

Huberts si Fuller (1995) arata ca firmele cu castiguri mai putin previzibile vor inregistra performante inferioare in ceea ce priveste actiunile in perioadele viitoare. La Porta (1996) si Dechow si Sloan (1997) demonstreaza ca dependenta pietei de bias-ul analistilor privind prognoza cresterii pe termen lung este responsabila pentru o parte substantiala a rentabilitatilor scazute inregistrate de firmele cu un book to market scazut. Aceste studii ar putea ajuta la separarea firmelor cu o valoare de piata ridicata care sunt probabil a inregistra performante mai slabe in viitor in cadrul firmelor cu un book to market scazut.

Un numar de studii au analizat importanta indicatorilor non-financiari pentru evaluarea actiunilor in crestere. De exemplu, Trueman (2000) ilustreaza importanta traficului web in evaluarea firmelor din domeniul IT, in timp ce Rajgopal (2003) arata ca indicatorii de baza a performantelor viitoare ca de exemplu valoarea comenzilor neonorate de o companie au impact asupra evaluarii. Totusi, Bartov (2002) arata ca informatiile financiare din prospectele IPO (Initial Public Offering; prima vanzare de actiuni catre investitorii individuali initiata de o companie privata) este relevanta din punct de vedere al valorii atat pentru firmele din domeniul IT cat si pentru cele din afara, cu castiguri relevante pentru firmele din afara IT si cu cash flow-uri si vanzari mai relevante pentru firmele din domeniul IT. In timp ce indicatorii non-financiari pot fi corelati cu evaluarea curenta, informatiile din declaratiile financiare au implicatii privind evaluarea viitoare si rentabilitatile.

2.1. Analiza situatiilor financiare pentru firmele in crestere

Este bine stiut faptul ca firmele cu un book to market scazut inregistreaza performante inferioare comparativ cu piata luata in ansamblu in perioada ce urmeaza formarii portofoliului. Totusi, este o variatie considerabila privind performantele actiunilor firmelor cu un book to market scazut..

2.1.4. Analiza situatiilor financiare pentru firmele cu actiuni in crestere

Este bine stiut faptul ca firmele cu un book to market scazut realizeaza performante mai scazute fata de piata luata in ansamblu in perioada ce urmeaza formarii portofoliului. Totusi, este o variatie considerabila in ceea ce priveste performanta actiunilor printre firmele cu un book to market scazut. Scopul acestei lucrari este de a aplica analiza situatiilor financiare la firmele cu un book to market ridicat sau scazut in incercarea de a separa potentialii castigatori de pierzatori. Strategia de portofoliu conturata in aceasta lucrare se bazeaza in totalitate pe situatiile financiare disponibile fara a utiliza indicatorii de baza ai pietei sau alte informatii precum analiza de prognoza care se poate baza implicit pe surse non-financiare sau private de informatii.

Elementul central pe care se bazeaza aceasta lucrare sunt firmele cu un book to market scazut, definite ca si firme cu rapoarte book to market egale sau sub procentul de 20% al intregii piete. Indicatoii folositi in aceasta lucrare pentru a separa firmele cu un book to market scazut in categorii de potentiali cistigatori sau pierzatori pot fi clasificati in trei grupe.Prima grupa este formata din indicatorii traditionali fundamentali care se gasesc in profitabilitatea unei firme si in performanta cash-flow-urilor. A doua categorie de indicatori incearca sa separe acele firme care au raport book to market scazut deoarece sunt supraevaluate utilizand intuitia si se concentreaza asupra ofertei pietelor de a generaliza fundamentele "naive" de cele curente. A treia categorie de indicatori incearca sa identifice firmele care se gasesc in categoria celor cu un book to market scazut datorita unei contabilitati conservatoare (care ia in considerare totalitatea pierderilor fara a deduce profitul potential). Adica indicatori detaliati intr-o lucrare precum "fundamente de crestere", deoarece acestia masoara puterea acestor firme, intr-un context a firmelor cu actiuni in crestere.

Cu toate ca indicatorii utilizati in mare parte in aceasta lucrare nu se conformeaza conceptului de analiza a situatiilor financiare ei au multe aspecte in comun. Toate informatiile utilizate sunt obtinute din declaratiile financiare. Aceste informatii tin de aspectul "naturii" firmelor cu un book to market scazut pe care analistii si alti participanti de pe piata le ignora sau le interpreteaza in mod eronat. Aceasta lucrare incearca sa vada daca exista unele elemente previzibile in legatura cu aceasta care pot fi implementate si identificate intr-o strategie, ceea ce este exact ce analiza traditionala a profitabilitatii si riscului face.

Presupunerea implicita care se mentine in selectia acestor semnale este ca efectul book to market pentru firmele cu un book to market scazut este efectul de mispricing si nu un efect datorat riscului. Succesul sau esecul strategiei va fi, intr-o mare masura, determinat de faptul daca aceasta este sau nu o presupunere intemeiata. Pe de alta parte, succesul sau esecul acestei strategii se bazeaza de asemenea pe faptul daca efectul book to market pentru firmele cu un efect scazut este determinat de risc sau de mispricing.

Categoria I: Indicatori bazati pe profitabilitatea castigurilor si a cash flow-urilor

Primii trei indicatori utilizati aici se bazeaza pe profitabilitate, masurata fie in termeni de castiguri fie in termeni de cash flow. Firmele care sunt profitabile sunt probabil a fi puternice si isi mentin aceasta putere fundamentala si in viitor daca profiturile curente au implicatii asupra profiturilor viitoare.

Profitabilitatea este masurata in doua zile. Prima masurata este ROA(Return on Assets), definita ca si raportul dintre venitul net si totalul activelor detinute de firma.Se exprima in procente. Se compara ROA firmei date cu ROA altor firme cu un book to market scazut in acelasi cod SIC la acelasi moment. Acest indicator, ca si multi altii utilizati in aceasta lucrare, se bazeaza pe o informatie contextuala, in concordanta cu Soliman (2004) care ilustreaza importanta acestor ajustari si indirect cu Beneish (2001) care subliniaza importanta contextului in analiza fundamentala. Primul indicator al cresterii este definit ca G1, egal cu 1 daca ROA unei firme este mai mare decat media actuala a tuturor firmelor cu un book to market scazut din acelasi sector de activitate si 0 in caz contrar.

Castigurile pot fi mai putin importante decat cash flow pentru firmele cu o existenta relativ noua, care sunt probabil a fi reprezentate printre firmele cu un book to market scazut. Acest lucru este valabil pentru anumite sectoare ale industriei, datorita deprecierii avansate sau amortizarii rezultata din investitii ale firmelor in active fixe corporale sau necorporale. Al doilea indicator al cresterii este definit ca G2 si este egal cu 1 daca cash flow-ul ROA al unei firme depaseste media cash flow-urilor pentru toate firmele cu un book to market scazut din acelasi sector de activitate si 0 in caz contrar.

Sloan (1996) si altii au aratat importanta acumularilor demonstrand ca firmele cu o acumulare mare a castigurilor vor realiza performante slabe in viitor, cel mai probabil datorita calitatii reduse a castigurilor lor.G3 este egal cu 1 daca cash flow-ul unei firme din operatiile efectuate depaseste venitul net si 0 in caz contrar.

Este neclar cum acesti trei indicatori vor reactiona pentru firmele cu un book to market scazut luate in calcul. Acestia ar putea sa nu fie la fel de eficienti cum ar fi in cazul unor firme luate la intamplare, dupa cum firmele cu actiuni in crestere sunt putin probabil sa existe intr-un stat unde finantarile curente de la stat joaca un rol important pentru viitor. Este neclar daca anomalia acumularilor se va manifesta la nivel global pentru firmele cu actiuni in crestere care s-ar putea sa aiba acumulari negative datorita cresterii rapide.Un argument opus se poate face si anume daca unele firme sunt temporar supraevaluate, atunci elementele de baza ar putea ajuta la separarea firmelor cu o crestere puternica de firmele care sunt supraevaluate.Eficienta G1:G3 ramane o intrebare deschisa.

Categoria 2: Indicatori legati de generalizarea "naiva"

Sa consideram doua firme - firma A si firma B.Presupunem ca ambele sunt firme in crestere pe o piata functionala. Daca aceste doua firme ar avea performante ale castigurilor puternice, atunci amandoua ar fi probabil evaluate in mod similar. Presupunem ca firma A inregistreaza castiguri relativ stabile, dar firma B are castiguri instabile. Astfel, desi pare ciudat performantele curente destul de puternice ale firmei B sunt mult mai mari decat pentru firma A.Firma B este deci mult mai probabil sa ofere castiguri nesperate si deci rentabilitati slabe in viitor.

Barth (1999) arata ca piata de actiuni recompenseaza intr-un fel firmele cu castiguri anterioare stabile, dupa cum aceste firme sunt mai probabil sa inregistreze o performanta mai buna a castigurilor pe viitor. Huberts si Fuller (1995) demonstreaza ca firmele cu o previziune a castigurilor mare inregistreaza performante mai bune decat firmele ce inregistreaza castigurile mai putin previzibile.

Pentru firmele cu un book to market scazut, stabilitatea castigurilor poate ajuta in a face distinctia dintre firmele cu un prospect de emisiune solid si firme care sunt supraevaluate datorita preturilor actiunilor care sunt in permanenta crestere.G4 este definit ca fiind egal cu 1 daca variabilitatea castigurilor unei firme este mai mica decat media pentru toate firmele cu un book to market scazut din acelasi sector de activitate si egal cu 0 in caz contrar.

Al doilea indicator din aceasta categorie are legatura cu stabilitatea cresterii si este sustinut de rezultatele obtinute de Lakonishok (1994), La Porta (1996) si Dechow si Sloan (1997) care subliniaza generalizarea naiva a cresterilor curente de a prezice cresterile viitoare. Ca si in cazul indicatorului precedent, o firma care are o stabilitate a cresterii este mai putin probabil sa realizeze castiguri mari si mai putin probabil sa "dezamageasca" privind cresterile viitoare.G5 este efinit ca fiind egal cu 1 daca variabilitatea cresterii vanzarilor unei firme este mai mica decat media firmelor cu un book to market scazut din acelasi sector de activitate si egal cu 0 in caz contrar.

Categoria 3: Indicatori legati de conservatorismul contabil

Ultimii trei indicatori ai cresterii se bazeaza pe actiuni pe care firmele le iau pentru a micsora cheltuielile curente si valorile contabile, dar care pot impulsiona castigurile viitoare - R&D, cheltuielile de investitii si publicitate. Nivelurile ridicate ale consumului pot impulsiona vanzarile viitoare si cresterea veniturilor si pot face ca firmele sa satisfaca cerintele riguroase ale pietei. Activele fixe necorporale pot micsora valorile contabile, facand ca firmele de acest tip sa aiba raporturi book to market scazute din motive contabile opuse supraevaluarii. Corespunzator acestui fapt, G6, G7 si G8 sunt definite ca fiind egale cu 1 daca R&D unei firme, cheltuielile de investitii si respectiv intensitatea cheltuielilor de publicitate sunt mai mari decat media variabilelor corespondente pentru toate firmele cu un book to market scazut din acelasi sector de activitate si egal cu 0 in caz contrar. Intensitatea cheltuielior R&D,a celor de investitii si a celor de publicitate sunt masurate prin scaderea din aceste variabile activele initiale detinute.

2.1.5. Baza de date

Baza de date o reprezinta COMPUSTAT in perioada 1978-2001.Se creeaza situatii financiare anuale pentru fiecare firma cat mai aproape de sfarsitul lunii decembrie.Toate firmele prezinta informatii financiare cat mai apropiate de sfarsitul lunii decembrie, noiembrie sau octombrie.Daca aceste informatii nu sunt disponibile se utilizeaza informatiile din anul fiscal anterior lunii decembrie.

Nu se iau in considerare firmele cu un book to market negativ.Distributia din anul precedent este utilizata pentru a calcula rata minima acceptabila a profitului obtinut din investitii pentru grupurile de firme care se bazeaza pe book to market.Mai intai se insista asupra firmelor cu actiuni in crestere.

Din moment ce calcularea multor indicatori utilizati necesita o comparare cu mediile altor firme din industrie, este necesar ca o firma sa aiba cel putin alte trei firme din aceeasi ramura a industriei (intr-un cod SIC) din acelasi an. Informatiile privind rentabilitatile sunt obtinute de la CRSP, incluzand rentabilitatile actiunilor eliminate de pe lista de cotatii de la bursa, pentru a face anumite ajustari acolo unde este necesar. Numarul firmelor luate in calcul este de 21,724.

Indicatorii legati de profitabilitate si cash flows (G1:G3) precum si cei legati de conservatorism (G6:G8) sunt creati utilizand situatiile financiare anuale. Cei doi indicatori legati de generalizarea naiva, variabilitatea veniturilor si variabilitatea cresterii vanzarilor (G4, G5) sunt generati din situatiile financiare trimestriale din ultimii patru ani, cu restrictia ca macar informatiile de pe sase trimestre sa fie disponibile. Se masoara variabilitatea castigurilor ca si varianta unei ROA a unei firme in ultimii patru ani, utilizand informatiile trimestriale. In timp ce informatiile trimestriale pot induce variabilitate datorita sezonalitatii, reglarile din industrie ar trebui sa atenueze aceste lucru.Se masoara cresterea variabilitatii ca si variatia cresterii vanzarilor unei firme de la un an la altul (Q₀ comparat cu Q_-4) de-a lungul ultimilor 4 ani utilizand informatiile trimestriale. Daca aceste date nu sunt disponibile observatiile nu sunt sterse, ci indicatorii sunt considerati a fi egali cu 0. Acest lucru este echivalentul unui manager al fondului care decide a nu se cumpara o actiune numai daca exista suficienta informatie pentru a determina actiunile intreprinse de firma.

Firmele cu un book to market scazut au o valoare de piata semnificativ mai mare si o valoare contabila mai mica decat celelate firme luate in calcul. Au de asemenea mult mai putine active si mai putine vanzari decat celelate firme. Este interesant faptul ca media ponderata a veniturilor nete ale acestor firme este comparabila cu aceea a intregii populatii. In cele mai multe situatii financiare mediile sunt semnificativ mai mici decat mediile ponderate indicand prezenta unor firme foarte mari. Firmele cu book to market scazut au media ponderata ROA mai mica decat populatia si aceasta diferenta este amplificata in termeni de ROE (Return on Equity; o masura a profitabilitatii unei societati care evidentiaza cat profit a generat o companie cu banii investiti de actionari; este calculata ca si raport intre venitul net si capitalul detinut de actionari) datorita capitalului lor mai mic. Inregistreaza o crestere mai accentuata decat alte firme, cu o medie ponderata a ratei de crestere a vanzarilor anuale de 61% spre deosebire de 30% pentru firmele luate in calcul. Firmele cu book to market scazut au o intensitate mai mare a activitatilor de R&D (6.5% versus 2.8%) si o proportie mai mare a IPO-urilor recente (12% versus 6%) comparate cu firmele luate in ansamblu. Firmele cu book to market scazut ofera un contrast interesant comparativ cu firmele ce au book to market ridicat. Firmele cu book to market scazut au active similare si o valoare contabila a capitalului propriu putin mai mare, dar au valori de piata semnificativ mai mari. Ca si cum era de asteptat, ele inregistreaza o crestere mult mai rapida si au o intensitate a actiunilor R&D mai mare comparate cu firmele ce au book to market ridicat.

2.1.6. Calculul rentabilitatilor

Rentabilitatile firmelor sunt calculate pe masura ce aceste firme adopta o strategie buy-and-hold pe o perioada de 12 sau 24 de luni incepand cu 1 mai a anului ce urmeaza formarii portofoliului pentru a se asigura ca cele mai recente situatii financiare sunt facute publice. Rentabilitatile sunt ajustate dupa talie, scazand rentabilitatile din aceeasi perioada pentru aceeasi capitalizare a decilelor ca si firma din CRSP. Talia si masurile rentabilitatilor ajustate ale actiunilor eliminate de pe lista de cotatii la bursa pentru perioada de 12 sau 24 de luni sunt indicate sub forma de SRET₁ si respectiv SRET₁₂.

2.1.7. Corelatiile dintre indicatori

Sunt prezentate corelatiile dintre cei opt indicatori fundamentali ai cresterii (G1:G8) si masurile rentabilitatii, SRET₁ si SRET₁₂, pentru firmele cu un book to market scazut luate in calcul. Pe langa corelatia evidenta dintre castiguri si cash flows se observa cateva aspecte interesante.Firmele profitabile (G1 sau G2 utilizand cash flows) sunt probabil a avea castiguri stabile (G4) si o crestere a vanzarilor (G5) care sunt de asemenea corelate pozitiv intre ele. Interesant, indicatorii care tin de conservatorism-actiuni R&D ridicate (G6), intensitate a capitalului (G7) si intensitatea activitatii de publicitate (G8) arata corelatii slabe intre ei si cu alti indicatori. Daca sunt eficienti in a prezice rentabilitatile viitoare luati individual, luati impreuna poate fi un lucru fructuos datorita aparentei lor ortogonalitati.

2.1.8. Rentabilitatile legate de indicatorii individuali

Pentru a dovedi daca acesti indicatori sunt eficienti se analizeaza relatia dintre indicatorii individuali si rentabilitatile realizate pentru firmele cu book to market scazut luate in calcul. Diferentele de rentabilitate sunt pozitive si puternic semnificative pentru sapte din cei opt indicatori, exceptia facand indicatorul obligatiilor financiare inca neonorate (G3). Performanta slaba a indicatorului G3 poate fi legata de erorile in estimarea cash flow-urilor anuale utilizand informatiile trimestriale pentru perioadele inainte de 1988.O alta explicatie poate fi aceea ca obligatiile financiare neonorate nu sunt un semnal negativ pentru cresterea rapida a firmelor care pot avea nivele sporite de depreciere. Dessai (2004) sustine ca anomalia acestor obligatii financiare neonorate la termen este de fapt efectul book to market, dar deghizat. Dat fiind faptul ca se iau in considerare firme cu un book to market scazut, nu este de mirare faptul ca semnalul acelor obligatii financiare neonorate la termen are o influenta scazuta.

Mai departe, G1:G8 "se transforma" in GSCORE.In timp ce aceasta este una dintre multele cai prin care se poate implementa o strategie de portofoliu utilizand informatiile furnizate de acesti indicatori, are avantajul de a se executa simplu si corela destul de bine cu modul in care stock screen este utilizat in practica pentru stock picking. Aceasta metodologie este asemanatoare cu a avea o lista de verificare a screens pentru a decide investitia in actiuni si a evalua actiunile in functie de cate screens trec.

2.1.9. Rentabilitatile obtinute ca urmare a unei strategii fundamentale de crestere

Deoarece GSCORE este alcatuit din opt indicatori, poate avea noua valori de la zero la opt. Firmele cu book to market scazut luate in calcul sunt impartite in noua portofolii bazate pe nivelul lor GSCORE. Pentru intregul grup al firmelor cu book to market scazut media ponderata a rentabilitatilor initiale (ajustate in functie de talie) este de 4% (-8.7%).Totusi, rentabilitatea arata o puternica si aproape perfecta relatie cu GSCORE.De exemplu, media ponderata a rentabilitatii pentru portofoliul GSCORE "0" este -9.2%, in timp ce media ponderata a rentabilitatii pentru portofoliul GSCORE "8" este 20.3%. Aceasta indica faptul ca adoptarea unei strategii long de portofoliu pentru firmele cu un GSCORE ridicat si short pentru firmele cu un GSCORE scazut poate fi eficienta.Totusi, foarte putine firme sunt in cele doua portofolii extreme (614 pentru GSCORE = 0 si 110 pentru GSCORE = 8, de-a lungul celor 23 de ani luati in calcul) si acest numar este mic in special pentru un GSCORE ridicat.

O strategie bazata pe GSCORE separa in mod eficient castigatorii de pierzatori exceptand primul an.

2.1.10. Analiza diviziunilor

Un aspect important a strategiei care identifica "actorii" experimentati este ca rentabilitatile pot fi concentrate intr-un subset particular de firme, de exemplu firme mici sau firme care nu se afla in atentia analistilor sau sunt putin tranzactionate. Aceasta poate cauza dificultati in implementarea unei strategii bazata pe cumpararea de actiuni cu un GSCORE ridicat si vanzarea de actiuni cu GSCORE scazut.Performanta scazuta a firmelor cu un GSCORE scazut este definitorie pentru succesul strategiei si daca cele mai multe dintre aceste firme apartin subsetului si nu sunt lichide sau tranzactionarea lor impune anumite restrictii, strategia va fi dificil de implementat. Compozitia firmelor cu book to market scazut nu este omogena si in timp ce categoria este supraincarcata cu firme in crestere, se includ si alte firme.

2.1.11. Segmentarea pe baza taliei

Mai intai se segmenteaza grupul firmelor cu book to market scazut in trei grupuri egale in functie de talie.Efectul book to market este cel mai puternic pentru firmele mici si devine din ce in ce mai slab pe masura ce talia firmei creste. Firmele mici pot realiza in medie castiguri de -12.0%, in comparattie cu -10.85 pentru firmele mijlocii si -2% pentru firmele mari.

Eficienta unei strategii bazata pe GSCORE este corelata pozitiv cu talia firmei. Pentru firmele mici, separarea mediilor ponderate ale rentabilitatilor intre portofoliile mici si mari este 12.5%. Pentru firmele mijlocii aceasta separare este de 22.5% in timp ce pentru firmele mari aceasta este de 24.8%.

2.1.12. Controlul factorilor de risc

Strategia GSCORE ar putea fi corelata cu alti factori de risc si anomalii.In primul rand, este posibil ca in cadrul firmelor cu un book to market scazut, firmele cu un GSCORE scazut sa aiba rapoarte book to market mult mai scazute decat firmele cu GSCORE ridicat. In al doilea rand, unul dintre componentele GSCORE este indicatorul G3, care alege firmele cu cash flow-uri mai mari decat castigurile. In al treilea rand, multe dintre strategiile de moment se bazeaza pe explicatiile de comportament ce isi au originea in reactia pietei sau generalizari improprii ale informatiilor anterioare. In ultimul rand, desi rentabilitatile sunt rentabilitati ajustate in functie de talie, aceasta ajustare poate fi mai putin perfecta datorita variatiei taliei cu o decila data.

2.1.1 Risc sau mispricing?

Rezultatele arata ca firmele cu un book to market scazut si GSCORE ridicat obtin rentabilitati mai mari decat firmele cu cu book to market scazut si GSCORE scazut. Aceasta diferenta se mentine si dupa ce se identifica factorii de risc si anomaliile. Fundamentarile viitoare sunt probabil a sustine firmele cu GSCORE ridicat si a indeparta firmele cu un GSCORE scazut si faptul ca piata de actiuni nu este capabila sa evidentieze corelatia dintre fundamentele curente de crestere si realizarile viitoare ale acestor elemente.

In aceasta lucrare se incearca a se testa daca o strategie fundamentala poate separa castigatorii de pierzatori luand in calcul firme cu un book to market scazut si firme in crestere.

Rezultatele obtinute indica faptul ca strategia orientata spre crestere este capabila sa diferentieze viitorii castigatori de pierzatori. Firmele cu un GSCORE ridicat inregistreaza rentabilitati ridicate ajustate in functie de talie spre deosebire de firmele cu un GSCORE scazut. O proportie substantiala a succesului acestei strategii este determinata de performantele scazute ale firmelor cu un GSCORE scazut. Eficienta aceste strategii consta nu in a alege ce actiuni sa se cumpere, ci in a alege ce actiuni trebuie evitate. Pentru a inregistra rentabilitati semnificative dintr-o strategie GSCORE, capacitatea de a vinde asemenea actiuni este cruciala. Rezultatele otinute prin segmentari arata ca rezultatele proprii unei segmentari, incluzand actiuni puternice, cu rentabilitati ridicate si lichide pentru care a adopta o pozitie short ar fi mai putin dificila.GSCORE este asociat cu rentabilitatile viitoare dupa identificarea factorilor de risc si a anomaliilor precum book to market, obligatiile financiare inca neonorate si oscilatiile de pret si este eficienta de-a lungul unei perioade lungi de timp (rentabilitati pozitive in 21 din cei 23 de ani).

Aceasta lucrare contribuie si la a furniza informatii cu privire la dezbaterea daca efectul book to market este cauza riscului sau a mispricing-ului. Firmele cu un GSCORE ridicat inregistreaza performante superioare fata de firmele cu GSCORE scazut, in ciuda riscului lor sistematic, nesistematic si anterior care este scazut. In urma aplicarii strategiei GSCORE se obtin rentabilitati pozitive in 21 din cei 23 de ani luati in calcul. Luate impreuna, acestea sunt inconsistente cu o teorie bazata pe risc si ofera suport pentru o explicatie bazata pe mispricing pentru efectul book to market pentru firmele cu book to market scazut.

2.2. O "masurare" a efectelor de talie si book to market

O "masurare" a efectului de talie si book to market este realizata de Chih-Chiang Hsu si Robin K. Chou in lucrarea lor "Robust Measurement of Size and Book-to-Market Premia".

In lucrarile elaborate de Fama si French (1992, 1993), talia si book to market au fost considerati ca fiind factori importanti in a explica diferentele cross-sectional ale rentabilitatii actiunilor. Modelul lor cu trei factori, incluzand rentabilitatea excesiva de piata, talia (SMB) si book to market (HML) poate surprinde multe dintre anomaliile rentabilitatilor care nu sunt explicate de MEAF.Berk (1995) ofera o explicatie teoretica a efectului de talie, daca toate firmele au acelasi cash flow asteptat.Aspectele relevante au fost studiate de Fama si French (1995, 1996), Kothari (1995), printre altii.

Multe studii empirice au ajuns la concluzia ca rentabilitatea actiunilor poate fi generata de o distributie fat-tailed, utilizand si observatii extreme. Recunoscand posibila influenta a rentabilitatilor extreme in generarea efectului de talie, Knez si Ready (1997) aplica the least trimmed squares (LTS) pentru a arata ca, prin luarea unui procent de 1% din rentabilitatile extreme din fiecare luna, efectul de talie dispare aproape in totalitate. Dupa cum au subliniat si Knez si Ready (1997), informatiile continute de rentabilitatile extreme nu ar trebui privite ca fiind "contaminate". In schimb, ar trebui privite ca fiind "de valoare" deoarece pot transmite multe informatii despre procesul de generare a rentabilitatii.Totusi, LTS nu poate surprinde cu adevarat informatiile continute de observatiile extreme.

Horowitz (2000) sustine ca efectul de talie ar fi disparut din 1982 si deci nu ar trebui considerat ca un factor sistematic de risc. El foloseste cele trei analize statistice pentru a arata ca rezultatele obtinute anterior privind efectul de talie, nu sunt suficient de puternice de-a lungul perioadei luata in calcul. In special, dupa introducerea celor 9-10 Small Company Portfolio ale Dimensional Fund Advisors (DFA) care si-a inceput activitatea in decembrie 1981, nu exista o legatura permanenta intre talie si rentabilitatile realizate.

2.2.1. Baza de date

Procedurile de selectie a datelor sunt aceleasi ca si cele folosite de Fama si French (1992), cu exceptia faptului ca perioada luata in calcul este extinsa pe un numar de ani mult mai recenti.Baza de date este reprezentata de toate firmele nonfinanciare de la New York Stock Exchange (NYSE), American Stock Exchange (AMEX) si Nasdaq preluate din inregistrarile de la (CRSP) Center for Research in Security Prices. Perioada luata in calcul incepe in iulie 1963 pana in decembrie 2001. In total sunt 462 de luni.Informatiile contabile sunt obtinute din baza de date COMPUSTAT.

Rezultatele acestei lucrari sunt interesante. Talia pare sa aiba efecte asimetrice asupra rentabilitatii diferitelor cuantile. In plus, influenta coeficientului taliei este mult mai mare pentru rentabilitatea cuantilelor din partea superioara decat pentru cele din cea inferioara. Legatura pozitiva dintre talie si rentabilitatea cuantilelor mici este dominata de legatura negativa dintre talie si rentabilitatea cuantilelor .

Fama si French (1992) descopera o legatura pozitiva semnificativa intre book to market si rentabilitatea actiunilor si ajung la concluzia ca efectul book to market este mai puternic decat efectul de talie. Knez si Ready (1997) arata de asemenea ca exista o legatura puternica intre rentabilitati si book to market, chiar dupa ce 5% din rentabilitatile extreme sunt eliminate.Rezultatele din acest studiu ofera o explicatie a acestui fenomen. Media coeficientilor lunari ai efectului book to market este semnificativ pozitiva pentru rentabilitatea cuantilelor de la 5-50. Pentru cuantilele de la 75-95 media rentabilitatilor este negativa dar nesemnificativa. Desi efectele book to market sunt de asemenea asimetrice, coeficientii pozitivi ai acestuia au o influenta dominanta asupra distributiei rentabilitatii.

In general, se observa ca media coeficientilor taliei pentru rentabilitatea cuantilelor mari este negativa, dar este pozitiva pentru rentabilitatea cuantilelor mici. Efectul de talie are o influenta semnificativa numai asupra rentabilitatii cuantilelor mari. Masurarea coeficientilor taliei arata ca talia si rentabilitatile sunt corelate pozitiv. Deci, in locul unui efect de talie se observa un efect de talie contrar. Cu alte cuvinte, daca investitorii sunt interesati despre rentabilitatile obisnuite, atunci o medie pozitiva a coeficientilor taliei ar parea sa fie mult mai reprezentativa privind relatia dintre talie si rentabilitati.

2. Book to market equity, talia si segmentarea pietei de actiuni si obligatiuni

Multe studii arata variatii obisnuite ale rentabilitatilor portofoliilor de actiuni si obligatiunilor corporatiste. Este de asemenea adevarat ca rentabilitatile actiunilor si obligatiunilor unei firme sunt corelate pozitiv (Kwan (1996)).Aceste rezultate sugereaza ca preturile actiunilor si obligatiunilor se bazeaza pe un subset comun de riscuri. Dat fiind faptul ca book to market equity si talia sunt factori determinanti ai variatiei rentabilitatilor actiunilor (Fama si French (1992)), se investigheaza rolul taliei si book to market equity in a explica variatia rentabilitatilor obligatiunilor.

Utilizand cursurile de cumparare lunare furnizate de Lehman Brothers din 1974 pana in 1994 se ajunge la concluzia ca atat talia cat si book to market equity sunt luate in considerare in variatia rentabilitatilor obligatiunilor corporatiste. Rezultatul este in concordanta cu faptul ca fiecare dintre aceste variabile contine informatii privind pretul actiunilor si obligatiunilor unei firme.

Efectul de talie insumeaza book to market equity in ceea ce priveste rentabilitatea obligatiunilor. In ceea ce priveste rentabilitatea actiunilor ale aceleasi categorii de firme luate in calcul nu se gaseste nici un efect de talie, dar este un book to market equity puternic. Lipsa unui efect de talie in rentabilitatea actiunilor se datoreaza in primul rand faptului ca firmele luate in calcul sunt in mare parte firme mari. Totusi, un efect de talie puternic se gaseste in rentabilitatea obligatiunilor. Rezultatele arata ca efectul de talie este predominant la rentabilitatile obligatiunilor in timp ce book to market equity este predominant la rentabilitatile actiunilor.Fama si French (1992) si Knez si Ready (1997) au ajuns la rezultatul ca efectul book to market equity are o influenta mai puternica asupra rentabilitatii actiunilor decat efectul de talie.Influenta efectului de talie asupra rentabilitatii obligatiunilor nu apare exclusiv in luna ianuarie. Este bine stiut faptul ca efectul de talie ce influenteaza rentabilitatea actiunilor este un fenomen ce apare datorita lunii ianuarie (Keim (1983), Fama si French (1992)). Gasirea unui efect de talie ce nu se datoreaza lunii ianuarie este o dovada suplimentara a rolului important pe care il are talia in stabilirea pretului obligatiunilor.

De ce este talia mai importanta in stabilirea pretului obligatiunilor si book to market equity mai important in stabilirea pretului actiunilor? Chan si Chen (1991) sustin ca talia surprinde mai bine riscul de distress, in timp ce Fama si French (1992, 1993, 1995, 1996) sustin ca de fapt book to market equity surprinde mai bine riscul de distress.Legatura dintre book to market equity sau efectul de talie si riscul de distress este amestecata.Fama si French (1995) arata ca beneficiile firmelor cu un book to market equity ridicat sunt scazute cu cativa ani inainte si dupa formarea portofoliilor sugerand ca aceste firme sunt relativ intr-o stare de distress.Oricum, He si Ng (1994) si Shumway (1996) au ajuns la concluzia ca talia aproximeaza mai bine riscul de distress decat book to market equity.He si Ng (1994) utilizeaza sensibilitatea estimata a fiecarei actiuni la un portofoliu masurand excesul rentabilitatilor, reducand dividendele precedente cu mai mult de cincizeci la suta ca si o aproximare a lor pentru riscul de distress, in timp ce Shumway (1996) utilizeaza o estimare a probabilitatii eliminarii actiunilor unei firme de pe lista de cotatii la bursa pentru aproximarea distress-ului. Dichev (1998) concluzioneaza ca nici book to market equity, nici efectul de talie nu pot fi explicate de probabilitatea aparitiei falimentului.

Acest studiu ar trebui sa evidentieze care dintre variabilele book to market equity si talia masoara mai bine riscul de distress. Daca o prima de distress nu exista in rentabilitatea activelor, este probabil ca acel risc de distress sa fie o componenta ce influenteaza pretul obligatiunilor mai mult decat pe cel al actiunilor din moment ce obligatiunile corporatiste au preturi stabilite in conformitate cu riscul de neplata a unei datorii. Rezultatul conform caruia un efect de talie puternic exista in rentabilitatea obligatiunilor si mai important ca efectul de talie este important in stabilirea solvabilitatii sugereaza ca talia este mult mai apropiata de un potential risc de distress decat book to market equity.

De asemenea se arata ca aceste doua variabile, talia si book to market equity, sunt fiecare in parte aproximari pentru mai mult de un singur risc. Se descompune talia si BE/ME[1] in componente de risc de credit si non-risc de credit. Componentele de risc de credit ale fiecarei variabile influenteaza rentabilitatea obligatiunilor dar nu si a actiunilor. Componentele non-risc de credit ale fiecarei variabile influenteaza rentabilitatea actiunilor dar nu si a obligatiunilor.Collin-Dufresne, Goldstein si Martin (2000) au gasit un factor comun al modificarilor din corporatii care nu are legatura cu sectorul macroeconomic si variabilele de piata. Gebhardt (2000), Hecht (2000) si Nayak (1999) au gasit ca efectul de moment a lui Jegadeesh si Titman (1993) este un fenomen al rentabilitatii actiunilor. Aceste rezultate sugereaza de asemenea ca pietele de obligatiuni si cele de actiuni sunt segmentate.

Ca si o concluzie se poate afirma ca exita minim doua riscuri (unul este legat de riscul de credit) care sunt surprinse atat de BE/ME cat si de efectul de talie. Talia este corelata cu riscul care este important in stabilirea pretului obligatiunilor si BE/ME este corelat cu riscul care este important in stabilirea pretului actiunilor. Rezultatele prezentate mai sus sugereaza ca efectul de talie si efectul BE/ME se regasesc atat in rentabilitatea actiunilor cat si a obligatiunilor pentru ca aceste masuri sunt corelate cu riscuri ce influenteaza preturile pe ambele piete. Rezultatele nu arata totusi ca riscurile (descompuse aici in risc de credit si non-risc de credit) au o influenta asupra preturilor actiunilor si obligatiunilor.Fama si French (1993) si Elton, Gruber, Agrawal si Mann (2001) au gasit ca portofoliile HML si SMB (respectiv BE/ME si talia) explica variatia seriilor de timp asupra rentabilitatilor obligatiunilor. Autorii interpreteaza rezultatele ca o evidenta a riscului obisnuit asupra pietelor de actiuni si obligatiuni. Rezultatele acestui studiu sugereaza ca acest lucru nu este adevarat. Daca exista riscuri obisnuite care influenteaza preturile atat a actiunilor cat si a obligatiunilor, talia si BE/ME nu par sa fie instrumentele prin care aceste riscuri sa poata fi identificate.

Lakonishok, Shleifer si Vishny (1994) si LaPorta (1996) sugereaza ca BE/ME surpinde mispricing-ul realizat de investitori asupra actiunilor. Rezultatele pentru efectul BE/ME in rentabilitatea obligatiunilor furnizeaza implicatii interesante pentru interpretarea valorii fenomenului. BE/ME explica rentabilitatea actiunilor pentru firmele care emit obligatiuni adresate populatiei in subperioada dintre 1974 si 1984 si explica rentabilitatea obligatiunilor numai in perioada cuprinsa intre 1985 si 1994. Daca BE/ME are legatura macar partial cu mispricing-ul, rezultatele indica faptul ca investitorii nu realizeaza un mispricing al actiunilor si al obligatiunilor unei firme in acelasi timp. Deci, interpretarea BE/ME prin prisma mispricing-ului conduce de asemenea la concluzia ca piata actiunilor si obligatiunilor este segmentata. Tinand cont de faptul ca actiunile si obligatiunile stau la baza activelor unei firme, constatarea segmentarii ofera o garantie a atentiei viitoarelor studii spre acest aspect.

2.1. Baza de date pentru obligatiuni

In principiu sunt doua baze de date pentru pretul obigatiunilor: preturile actuale ale tranzactiilor utilizate in schimburi (de ex. NYSE, AMEX) si cursurile de cumparare ale dealerilor institutionali de obligatiuni. De cand tranzactiile de schimb reprezinta doar o mica parte a pietei de obligatiuni corporatiste (Nunn, Hill si Schneeweis (1986), Warga (1991)), studiile privind obligatiunile utilizeaza pretul de cumparare obtinut de la dealerii individuali de obligatiuni. Warga (1991) sustine ca datele furnizate de dealeri nu sunt cu mult diferite de datele utilizate in tranzactiile actuale, comparand pretul de cumparare de la sfarsitul lunii furnizat de Lehman Brothers pentru investitiile in obligatiuni, de preturile de tranzactie pentru aceste obligatiuni de la NYSE.El descopera ca abaterile sunt intamplatoare si nesemnificative. In plus, Shane (1994) arata ca rentabilitatile calculate pentru obligatiunile cu un nivel scazut utilizand preturile de cumparare ale dealerilor (de la Drexel Burnham Lambert si Salomon Brothers) sunt corelate in proportie de 99% cu rentabilitatile acelorasi obligatiuni calculate utilizand preturile de tranzactionare.

Datele utilizate in aceasta lucrare sunt preturile de cumparare de la sfarsitul fiecarei luni de la Lehman Brothers pentru obligatiunile corporatiste individuale din luna mai 1974 si pana in decembrie 1994 (august si septembrie 1975, decembrie 1984 si ianuarie 1985 nu sunt folosite) aflate in arhiva Fixed Income Research Program la Universitatea din Houston.Warga (1991) sustine ca datele de la sfarsitul lunii, opuse celor de o frecventa mai redusa, sunt cele mai credibile din moment ce firmele de investitii fac controlul la sfarsit de luna folosindu-se de cotatiile de cumparare.

Din moment ce obligatiunile tranzactionate de Lehman sunt in principal cele folosite in construirea diferitilor indici ai obligatiunilor, cea mai mare parte a datelor speculative privind obligatiunile pana in 1992 s-au compus din "fallen angels" - obligatiuni emise ce faceau parte dintr-o anumita clasa de obligatiuni si care ulterior au fost "retrogradate".Incepand cu anul 1992 indicii folositi de Lehman au inclus si obligatiuni emise la nivele junk (obligatiuni cu risc de neplata ridicat).

Doar obligatiunile care exista pe piata de mai mult de un an sunt luate in considerare in acest studiu deoarece in cazul celor mai "noi" caracteristicile si riscul se modifica nesemnificativ de-a lungul perioadei de o luna luata in calcul (Ilmanem, McGuire si Warga 1994).

Setul final de date utilizat aici include informatii despre 3,279 emisiuni de obligatiuni a 753 de firme industriale si de utilitati de-a lungul perioadei mai 1974 pana in decembrie 1994. Media numarului de observatii pentru fiecare emisiune de obligatiuni este de 47.

De ce este efectul de talie mai puternic pentru rentabilitatile obligatiunilor si efectul BE/ME mai puternic pentru rentabilitatile actiunilor?

Exceptand faptul ca BE/ME si efectul de talie fac parte din alta clasa de active rezultatele prezentate aici ar putea reprezenta o explicatie a riscurilor de baza la care investitorii se supun cand fac hedging pentru a produce BE/ME si efect de talie. Rezultatele arata ca un risc este mai important in ceea ce priveste pretul obligatiunilor in timp ce celalalt este mai important in ceea ce priveste pretul actiunilor. Deci, luand in considerare la ce riscuri obligatiunile pot fi mai sensibile decat actiunile si vice versa, ne poate conduce la a intelege ce riscuri influenteaza aceste efecte.

De exemplu Fama si French (1992, 1993, 1995, 1996) sugereaza ca BE/ME masoara riscul de distress. Chan si Chen (1991) pe de alta parte sustin ca talia masoara riscul de distress. Rezultatele obtinute in acest studiu sugereaza ca talia este mult mai potrivita pentru a masura sensibilitatea la un factor de distress. Elton, Gruber, Agrawal si Mann (2001) arata ca o prima de risc exista in obligatiunile corporatiste si ca aceasta prima este explicata pe larg de Fama si French in cadrul modelului lor cu trei factori (1993, 1996). Ei mai arata ca aceasta prima de risc a obligatiunilor este descrescatoare in stabilirea solvabilitatii. Deci stablirea solvabilitatii poate fi folosita ca o aproximare pentru riscul macroeconomic si ca aproximari a incapacitatilor de plata. Presupunand ca o prima de risc de distress ar exista in cazul actiunilor si obligatiunilor si pretul obligatiunilor este stabilit tinand cont de riscul de neplata, este indreptatita ideea ca o prima de risc de distress este o componenta mai importanta pentru pretul obligatiunilor decat al actiunilor. Constatarea ca talia este mai importanta pentru pretul obligatiunilor si ca in mod particular efectul de talie este insumat de punctajele de credit, sugereaza ca talia este mult mai apropiata de riscul de distress.

Alte studii au investigat daca talia sau BE/ME ar putea masura riscul de distress.He si Ng (1994) si Shumway (1996) au gasit ca talia reprezinta o mai buna aproximare pentru riscul de distress decat este BE/ME. He si Ng (1994) arata ca factorul de distress a lui Chan si Chen (1991) (bazat pe rentabiltatile firmelor care isi reduc dividendele cu cel putin 50%) poate explica efectul de talie, dar doar reduce efectul BE/ME in rentabilitatea actiunilor. Shumway (1996) arata ca probabilitatea ca o actiune sa fie eliminata de pe lista de cotatii la bursa are legatura cu talia si nu cu BE/ME. Dichev (1998) furnizeaza singurul argument impotriva taliei ca un factor de masurare a riscului de distress. Dichev afla ca probabilitatea aparitiei falimentului nu poate explica nici talia si nici efectul BE/ME.

Literatura privind conditiile de creditare pe piata si diferitele efecte asupra titlurilor de mica si mare capitalizare ofera suportul teoretic pentru a demonstra relatia efectului de talie cu riscul de distress (Bernanke si Gertler (1989), Gertler si Gilchrist (1994) si Kiyotaki si Moore (1997), Cooley si Quadrini (1997)).Studiile concluzioneaza ca firmele mici sunt mult mai afectate de conditiile aspre de pe piata creditului. Cu alte cuvinte, firmele mici au un risc de distress mult mai mare.Perez-Quiros si Timmermann (2000) furnizeaza informatii privind faptul ca firmele mici prezinta o sensibilitate mai mare la schimbarile din economie (recesiune versus expansiune).

Sectiunea urmatoare examineaza rezistenta efectului BE/ME si a efectului de talie asupra rentabilitatilor obligatiunilor de-a lungul subperioadelor si a efectului sezonier al lunii ianuarie pentru ambele efecte. Aceste analize vor furniza dovezi viitoare a faptului ca efectul de talie este mai puternic in cazul rentabilitatii obligatiunilor in timp ce efectul book to market este mai puternic in cazul rentabilitatii actiunilor.

2.2. Efectul lunii ianuarie

Influenta efectului lunii ianuarie asupra rentabilitatii actiunilor si obligatiunilor a fost demonstrata de studii (Keim, 1983, Keim si Stambaugh, 1986).Relatia dintre efectul de talie si efectul lunii ianuarie asupra rentabilitatii actiunilor a fost de asemenea stabilita (Keim, 1983, Fama si French, 1992).Spre deosebire de efectul de talie, efectul BE/ME asupra rentabilitatii actiunilor este amplificat numai in luna ianuarie; Fama si French (1992) au ajuns la concluzia ca efectul BE/ME exista si pentru restul anului nu doar pentru ianuarie. In concordanta cu studiile anterioare, aici s-a ajuns la concluzia ca rentabilitatea actiunilor luate in calcul are un efect BE/ME puternic (2.55%, t-statistic=85) si talia (-0.93%, t-statistic=-58) efectele lunii ianuarie cand sunt luate impreuna sau separat (ln(BE/ME):1.90%, t-statistic=2.67, ln(talie):-0.66%,t-statistic=-2.36). Este interesant de amintiti faptul ca punctajele de credit prezinta abilitatea de a captura o parte din variatia rentabilitatii actiunilor in luna ianuarie. In plus, efectul de talie asimilat lunii ianuarie este corelat cu efectul punctajelor de credit, datorita lipsei unui efect de talie cand punctajele de credit sunt incluse (ln(BE/ME) nu este afectat). Aceasta constatare intareste interpretarea facuta aici si anume ca talia este legata de riscul de distress si sugereaza faptul ca o prima de distress (mica) exista in rentabilitatea actiunilor.

Exista efect de talie in rentabilitatea obligatiunilor de-a lungul unui an, dar in rentabilitatea actiunilor numai in luna ianuarie. Un efect BE/ME exista in rentabilitatea obligatiunilor numai in ianuarie. Aceasta indica faptul ca talia are o influenta mai importanta decat BE/ME asupra pretului obligatiunilor. Aceste rezultate sugereaza de asemenea ca efectele lunii ianuarie ce sunt detectate pe ambele piete sunt, cel putin in parte, sunt o consecinta a riscului.

Efectul de talie si BE/ME furnizeaza alte informatii in afara riscului de credit?

Ceea ce s-a constatat din analize anterioare este faptul ca efectul de talie este surprins de punctele de credit. Totusi, un efect de talie este detectat in rentabilitatea actiunilor de-a lungul subperioadei dintre 1974-1984, dar punctele de credit nu surprind orice variatie a rentabilitatii actiunilor in aceasta perioada. Se observa de asemenea ca nu exista nici un efect de talie asupra rentabilitatii actiunilor de-a lungul subperioadei 1985-1994, dar exista un puternic efect de talie asupra rentabilitatii obligatiunilor in aceeasi subperioada. Aceste rezultate sugereaza ca talia poate reprezenta mai mult de un singur risc (de distress). BE/ME pare sa surprinda mai mult de un singur risc.Inflenta efectulului BE/ME asupra rentabilitatii actiunilor este puternica deoarece capacitatea punctelor de credit de a explica rentabilitatea actiunilor este mica. Influenta efectului BE/ME asupra rentabilitatii obligatiunilor este insumata de talie (si de punctele de credit). In aceasta parte se investigheaza daca talia si BE/ME furnizeaza alte informatii cu privire la rentabilitatea obligatiunilor in afara celor continute de punctele de credit.Se mai investigheaza daca talia are informatii de risc de non-credit pentru rentabilitatea actiunilor.

In acest scop se construieste variabila NC_SIZE care este componenta taliei care este ortogonal fata de punctele de credit. NC_SIZE este definita ca o forma reziduala a regresiei ln(talie) pentru cele cinci variabile dummy de credit.CR_SIZE este o componenta a taliei care are legatura cu riscul de credit si este definita ca si valoarea previzibila a ln(talie) pentru cele cinci variabile dummy de credit. NC_BE/ME si CR_BE/ME sunt construite in mod similar.NC_SIZE si NC_BE/ME nu influenteaza rentabilitatea obligatiunilor. Deci, efectul de talie si efectul BE/ME ce apar in rentabilitatea obligatiunilor sunt numai o consecinta a relatiei dintre aceste masuri si riscul de credit.Componentele de risc de credit atat ale taliei cat si ale efectului BE/ME sunt evaluate in rentabilitatea obligatiunilor.Exista efectele NC_SIZE si NC_BE/ME in rentabilitatea actiunilor, dar CR_SIZE si CR_BE/ME nu surprind variatia sezoniera a rentabilitatii actiunilor.

Aceste rezultate furnizeaza dovezi clare ale faptului ca talia si BE/ME surprind fiecare mai mult de un risc si ca pietele de actiuni si obligatiuni sunt segmentate. Componentele de risc de credit atat ale taliei cat si ale BE/ME au influenta doar asupra pietei de obligatiuni an timp ce componentele de non-risc de credit doar asupra pietei de actiuni. Este putin surprinzator faptul ca nu se gaseste o dovada mai puternica a influentei componentelor de non-risc de credit ale BE/ME asupra pretului actiunilor (0.27%, t-statistic=1.83).Fama si French (1993) si Elton, Gruber, Agrawal si Mann (2001) arata ca primele de talie si BE/ME (respectiv portofoliile SMB si HML) explica variatiile seriilor de timp in rentabilitatea obligatiunilor. La o prima privire, aceasta ar putea fi interpretata ca si o evidenta a faptului ca piata de actiuni si cea de obligatiuni au riscuri de pret comune. Totusi, aici rezultatele indica o alta explicatie. Variatia efectului de talie si a BE/ME si a SMB si HML apare atat in rentabilitatea actiunilor cat si obligatiunilor pentru ca talia si BE/ME sunt corelate cu riscuri ce influenteaza ambele piete, si nu pentru ca aceste riscuri, ele insele, influenteaza ambele piete.Talia si BE/ME se extind peste cele doua piete dar riscurile lor de baza nu. Se poate afirma ca talia si BE/ME sunt fiecare corelate cu cel putin doua riscuri, unul dintre ele este plasat in obligatiuni si are legatura cu talia si un alt risc este plasat in actiuni si are legatura cu BE/ME.

Atat BE/ME cat si efectul de talie exista in variatia rentabilitatii obligatiunilor corporatiste. In primul rand, aceasta reduce interesul ca aceste efecte sunt false.In al doilea rand, examinand rolurile BE/ME si taliei asupra rentabilitatii obligatiunilor ne ofera sansa de a aduna mai multe informatii despre acestea.Se ajunge la concluzia ca efectul de talie este mai puternic decat efectul BE/ME asupra rentabilitatii obligatiunilor si ca riscul de credit genereaza efect de talie in rentabilitatea obligatiunilor. De asemenea, efectul BE/ME asupra rentabilitatii obligatiunilor este legat de riscul de credit, dar talia este o mai buna masura a riscului de distress decat BE/ME.

In timp ce efectul de talie are o influenta mai importanta asupra rentabilitatii obligatiunilor, influenta efectului BE/ME este mai puternica in rentabilitatea actiunilor. Motivul pentru aceasta situatie pare sa fie faptul ca atat talia cat si BE/ME sunt corelate fiecare cu mai mult de un singur risc. Atat talia cat si BE/ME au componente de risc de credit care sunt plasate in obligatiuni si componente de non-risc de credit plasate in actiuni. Talia masoara mai bine componentele de risc de credit si BE/ME masoara mai bine componentele de non-risc de credit. Aceste rezultate imbunatatesc intelegerea surselor efectelor de talie si BE/ME.

Faptul ca talia si BE/ME apar in rentabilitatea obligatiunilor sugereaza ca piata de actiuni si obligatiuni evalueaza un set comun de riscuri. Totusi, nu este cazul. Riscul de credit ce sta la baza efectului de talie si a BE/ME nu este plasat pe piata de actiuni si riscul de non-credit ce sta la baza acestor efecte nu este plasat pe piata de obligatiuni. Nu se poate concluziona ca pe cele doua piete nu exista un risc comun, dar rezultatele obtinute aici sugereaza ca piata de actiuni si cea de obligatiuni sunt segmentate, un aspect ce merita atentie suplimentara.

Metodologii de cercetare privind PER

Efectul PER reprezinta subiectul multor studii academice.Calculul acestuia se bazeaza in special pe veniturile din anul precedent. Keith Anderson si Chris Brooks, in lucrarea lor "The Long-Term Price-Earnings Ratio" arata ca intensitatea acestui efect a fost pana in prezent subestimata datorita unei observarii a veniturilor pe o perioada scurta.Luand in calcul companii de pe piata britanica incepand din 1975 si utilizand PER-ul traditional, acestia gasesc o diferenta intre rentabilitatile anuale ale decilelor de actiuni subevaluate si actiuni supraevaluate de 6%.Acest rezultat este similar cu cel gasit de alti autori.Exista posibilitatea dublarii primei de valoare calculata pe baza PER luand in calcul o perioada mai mare decat cea precedenta de 8 ani.

PER a fost observat pe multe piete de actiuni, dar sunt putine studii care sa investigheze existenta unei prime de valoare si sa o justifice, pe piata britanica.Levis (1989) a fost primul care a intreprins un astfel de studiu, gasind rezultate importante in favoarea unei prime de valoare. Un alt studiu a fost realizat de Levis si Liodakis (2001), acestia atribuind sursa acestei anomalii de valoare fie naivitatii investitorilor privind vanzarile trecute si cresterii veniturilor, fie erorilor sistematice din analiza cresterilor viitoare pe termen lung. Ei utilizeaza datele unor companii pe perioada 1968 - 1997.Ajung la concluzia ca anomaliile ar putea fi atribuite pierzatorilor care au devenit castigatori ulterior si invers, dupa cum au sugerat si De Bondt si Thaler (1985).

In lucrarea lor, Anderson si Brooks au adunat o lista a companiilor de la London Business School s "London Share Price Database" (LSPD) pe perioada cuprinsa intre anii 1975 si 200 Datele privind veniturile sunt disponibile la LSPD, dar numai pentru anul financiar precedent.Pentru a aduna toate datele necesare s-a utilizat Datastream.Din categoria de companii luate in calcul au fost excluse cele care aveau un pret mediu al actiunilor mai mic de 5p. De asemenea, au fost excluse actiunile cu o capitalizare de piata sub 5% in fiecare an. In urma excluderii acestor actiuni din calcul media rentabilitatior a fost de 1-1.5%, aceasta fiind mai mare cand erau incluse in calcul toate companiile. O strategie de arbitraj care este long pentru companiile subevaluate si short pentru companiile supraevaluate nu este afectata de eliminarea companiilor cu titluri de mica capitalizare si a actiunilor penny[2].

In aceasta lucrare cei doi autori ajung la concluzia ca efectul PER calculat avand ca baza de calcul venituri pe o perioada de mai multi ani prezice rentabilitatile mult mai bine decat perioada traditionala de un an.O medie de 8 ani este de doua ori mai eficienta. Totusi, diferenta dintre rentabilitatile decilelor de titluri supraevaluate si subevaluate nu creste in mod liniar pe masura ce alti ani sunt luati in calcul. Veniturile din doi sau trei ani precedenti sunt in mod particulari niste factori slabi de previziune.Rezultatele sugereaza prezente unei prime de valoare persistenta si importanta care ar fi greu de justificat utilizand modele obisnite ale activelor financiare.