Prognostisering av småbolagsindex
(2007)Department of Economics
- Abstract (Swedish)
- Analysarbetet av finansiella data i samband med prognostisering blir snabbt omfattande, både ur ett teoretiskt och ur ett empiriskt perspektiv. Prognosteorierna står mot varandra. Är marknaden starkt effektiv eller finns det prognosmöjligheter? Att genomföra en empirisk prognosstudie resulterar snabbt i krävande beräkningsintensiva prognosmodeller. Då prognoser för flera tidpunkter behövs så måste beräkningarna upprepas och använda olika delmängder av tidsserierna som beräkningsunderlag. Transaktionskostnader uppstår i samband med handel och nedlagt arbetstid vid informationshämtning och analys. Om transaktionskostnaderna blir för stora försvinner möjligheten att utnyttja en eventuell prognosstyrka. En starkt effektiv finansiell marknad... (More)
- Analysarbetet av finansiella data i samband med prognostisering blir snabbt omfattande, både ur ett teoretiskt och ur ett empiriskt perspektiv. Prognosteorierna står mot varandra. Är marknaden starkt effektiv eller finns det prognosmöjligheter? Att genomföra en empirisk prognosstudie resulterar snabbt i krävande beräkningsintensiva prognosmodeller. Då prognoser för flera tidpunkter behövs så måste beräkningarna upprepas och använda olika delmängder av tidsserierna som beräkningsunderlag. Transaktionskostnader uppstår i samband med handel och nedlagt arbetstid vid informationshämtning och analys. Om transaktionskostnaderna blir för stora försvinner möjligheten att utnyttja en eventuell prognosstyrka. En starkt effektiv finansiell marknad förhindrar prognosmöjligheter eftersom all tillgänglig information avspeglas i de aktuella aktiekurserna. Vi ifrågasätter styrkan i denna effektivitet. Ny information kan nå olika segment av marknaden olika snabbt. Prisjusteringar sker då gradvis. Internationella studier, t ex Arbeter (2003) och Lo & MacKinlay (1990), lyfter fram size-komponenten som en förklarande variabel. Vi undersöker motsvarande prognosmöjligheter på den svenska finansiella marknaden. Big Cap är stora bolag med hög omsättning och Small Cap är små bolag. Vår hypotes är att ny information prisjusterar Big Cap snabbare än Small Cap. Vi använder initialt en bivariat VARmodell för att fånga upp eventuell korsautokorrelation mellan aktieslagen. Tidsserierna visade sig vara icke-stationära och uppvisade en långsiktig gemensam trend. Vi kompletterade därför metoden med en bivariat modell med felkorrigeringsterm. Engel och Grangers resultat inom prognostisering, felkorrigering och kointegration användes vid utvecklingen av denna andra prognosmodell. Som referensmodell valde vi en Random Walk prognosmodell. Modellerna utvärderades med hjälp av prognosutvärderingskriterierna ME, MAE och RMSE. Prognosutvärderingskriterierna visade på prognoskraft hos de bivariata prognosmodellerna eftersom de indikerade en bättre fit än för Random Walk prognoserna. Den ekonomiska signifikansen undersökte vi genom att göra en simulering som vi byggde upp med handelsstrategier baserade på våra tre prognosmodeller. Den ekonomiska signifikansen var starkare för de bivariata modellerna än för en passiv buy-and-hold strategi i Small Cap. Ett rullande estimeringsfönster på 500 värden användes för att ta fram prognoser. Då vårt argument bakom valet av storleken på prognosfönstret var för svag så uppgraderade vi vår metod med möjligheten att variera prognosfönstrets storlek. Resultatet tillförde en dimension till vårt arbete, men oavsett storlek på fönstret så blev den huvudsakliga slutsatsen densamma. Size-komponenten har prognoskraft på den svenska marknaden och det kan finnas en gradvis informationsspridning från svenska Big Cap till Small Cap. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
http://lup.lub.lu.se/student-papers/record/1335026
- author
- Näsman, Måns and Alexandris, Nikolaos
- supervisor
- organization
- year
- 2007
- type
- H1 - Master's Degree (One Year)
- subject
- keywords
- prognostisering, stockholmsbörsen, Kointegration, Aktieindex, Economics, econometrics, economic theory, economic systems, economic policy, Nationalekonomi, ekonometri, ekonomisk teori, ekonomiska system, ekonomisk politik
- language
- Swedish
- id
- 1335026
- date added to LUP
- 2007-10-31 00:00:00
- date last changed
- 2010-08-03 10:51:16
@misc{1335026,
abstract = {{Analysarbetet av finansiella data i samband med prognostisering blir snabbt omfattande, både ur ett teoretiskt och ur ett empiriskt perspektiv. Prognosteorierna står mot varandra. Är marknaden starkt effektiv eller finns det prognosmöjligheter? Att genomföra en empirisk prognosstudie resulterar snabbt i krävande beräkningsintensiva prognosmodeller. Då prognoser för flera tidpunkter behövs så måste beräkningarna upprepas och använda olika delmängder av tidsserierna som beräkningsunderlag. Transaktionskostnader uppstår i samband med handel och nedlagt arbetstid vid informationshämtning och analys. Om transaktionskostnaderna blir för stora försvinner möjligheten att utnyttja en eventuell prognosstyrka. En starkt effektiv finansiell marknad förhindrar prognosmöjligheter eftersom all tillgänglig information avspeglas i de aktuella aktiekurserna. Vi ifrågasätter styrkan i denna effektivitet. Ny information kan nå olika segment av marknaden olika snabbt. Prisjusteringar sker då gradvis. Internationella studier, t ex Arbeter (2003) och Lo & MacKinlay (1990), lyfter fram size-komponenten som en förklarande variabel. Vi undersöker motsvarande prognosmöjligheter på den svenska finansiella marknaden. Big Cap är stora bolag med hög omsättning och Small Cap är små bolag. Vår hypotes är att ny information prisjusterar Big Cap snabbare än Small Cap. Vi använder initialt en bivariat VARmodell för att fånga upp eventuell korsautokorrelation mellan aktieslagen. Tidsserierna visade sig vara icke-stationära och uppvisade en långsiktig gemensam trend. Vi kompletterade därför metoden med en bivariat modell med felkorrigeringsterm. Engel och Grangers resultat inom prognostisering, felkorrigering och kointegration användes vid utvecklingen av denna andra prognosmodell. Som referensmodell valde vi en Random Walk prognosmodell. Modellerna utvärderades med hjälp av prognosutvärderingskriterierna ME, MAE och RMSE. Prognosutvärderingskriterierna visade på prognoskraft hos de bivariata prognosmodellerna eftersom de indikerade en bättre fit än för Random Walk prognoserna. Den ekonomiska signifikansen undersökte vi genom att göra en simulering som vi byggde upp med handelsstrategier baserade på våra tre prognosmodeller. Den ekonomiska signifikansen var starkare för de bivariata modellerna än för en passiv buy-and-hold strategi i Small Cap. Ett rullande estimeringsfönster på 500 värden användes för att ta fram prognoser. Då vårt argument bakom valet av storleken på prognosfönstret var för svag så uppgraderade vi vår metod med möjligheten att variera prognosfönstrets storlek. Resultatet tillförde en dimension till vårt arbete, men oavsett storlek på fönstret så blev den huvudsakliga slutsatsen densamma. Size-komponenten har prognoskraft på den svenska marknaden och det kan finnas en gradvis informationsspridning från svenska Big Cap till Small Cap.}},
author = {{Näsman, Måns and Alexandris, Nikolaos}},
language = {{swe}},
note = {{Student Paper}},
title = {{Prognostisering av småbolagsindex}},
year = {{2007}},
}