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      A銀行的“市場有效性”分析

      2020-12-24 07:59:15王珺
      理論與創(chuàng)新 2020年21期
      關(guān)鍵詞:分析

      王珺

      【摘? 要】本報告主要研究市場對澳洲A銀行發(fā)布的公告的反應(yīng)。首先,報告總結(jié)了2018年6月30日至 2019年6月30日期間A銀行發(fā)布的四份公告,以探究它們對A銀行股價的影響。我們將簡要說明每次公告會對以后幾天的股價產(chǎn)生影響的可能原因。其次,本報告利用2013年至2018年的數(shù)據(jù),通過計算市場收益率的方差和市場收益率的協(xié)方差估算出A銀行的β值,并且解釋了為什么使用這個時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)(2013年和2018年的5年期間)、測量間隔(月)和數(shù)據(jù)來源(S&P/ASX 200指數(shù)和10年期政府債券收益率)。第三部分,通過資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)確定每日異?;貓?。最后,本報告根據(jù)有效市場假說分析了市場對四項公告發(fā)布的反應(yīng)。得出澳大利亞市場是相對有效的,介于弱型市場和半強(qiáng)型市場之間。

      【關(guān)鍵詞】A銀行;市場有效性;分析

      1.公告

      本報告選擇研究了A銀行,它是澳大利亞四大銀行之一。2018 年6月30日至2019年6月30日期間,世界銀行發(fā)布的四份公告如下:

      1.1 A銀行首席信息官即將退休

      根據(jù)2018年8月16日A銀行發(fā)布的公告,集團(tuán)首席信息官決定于2019年1月底從WBC 銀行退休。自2014年以來,他一直領(lǐng)導(dǎo)著西太平洋集團(tuán)技術(shù)部門,并在重塑A銀行的數(shù)字轉(zhuǎn)型中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。作為一名長期的首席信息官,一旦他宣布決定離開A銀行,就意味著將任命一個新的首席信息官,這將導(dǎo)致管理上的變化。公告發(fā)布后,8 月16 日的股價收盤于比前一天低0.110 澳元的30.180 澳元每股。2018 年8 月17日,雖然股價略有回升,但隨后幾天卻出現(xiàn)了大幅下跌。從數(shù)字顯示,這一公告對A銀行的股價總體上有負(fù)面影響。可能的原因是,首席信息官的退休挫傷了投資者對A銀行隨后財務(wù)業(yè)績的信心。

      1.2 A銀行發(fā)行資本票據(jù)

      2018年11月12日,A銀行發(fā)行資本票據(jù),發(fā)行價為100澳元。2018年11月12日的收盤價為27.740 澳元,比2018年11月9日的收盤價高出0.14%。2018年11月9日至2018年11月19日,S&P/ASX200 指數(shù)呈現(xiàn)急劇下降趨勢。投資風(fēng)險包括沒有受到銀行法或金融債權(quán)計劃的保護(hù)、票據(jù)市場價格波動、票據(jù)流動性可能較低等,可能是投資者對公司失去信心的原因。

      1.3皇家委員會調(diào)查銀行、退休金和金融服務(wù)業(yè)不當(dāng)行為的最終報告

      皇家委員會于2019年2月4日發(fā)布了關(guān)于銀行業(yè)、退休金和金融服務(wù)業(yè)不當(dāng)行為的最終報告,其中包括 76條建議。A銀行首席執(zhí)行官 Brian Hartzer 表示,A銀行已采取措施應(yīng)對報告中提到的一些問題,包括A銀行如何處理客戶投訴,以及如何引導(dǎo)該行業(yè)擺脫“祖?zhèn)鱾蚪稹钡淖龇?。此外,A銀行表示,他們將與政策制定者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)合作,為客戶和行業(yè)制定最佳的發(fā)展路徑。該公告發(fā)布后,當(dāng)日收盤價為每股24.870澳元,較2019年2月3日上漲0.290 澳元。隨后的幾天,A銀行的股價持續(xù)上漲。這是由于A銀行對最終的不端行為報告做出積極的回應(yīng)從而給投資者帶來了信心。

      1.4發(fā)行新股公告

      A銀行發(fā)布公告稱,已于2019年5月16日發(fā)行了三種債務(wù)工具。2019年5月16日,該股收盤價為25.850澳元,比2019年5月15日收盤價低3.87%。自2019年5月17日以來,S&P/ASX 200 指數(shù)在2019年5月22日之前呈現(xiàn)急劇上升趨勢(2019年5月17日收盤于25.410澳元,2019 年5月22日收盤于28.810 澳元)。這一趨勢最可能的一個原因是,這三種債務(wù)工具作為一種融資方式,將被用于擴(kuò)大公司規(guī)模,這將有利于A銀行未來的財務(wù)業(yè)績。另一方面,投資者可能會對公司在融資后的進(jìn)一步投資中獲得收益有信心。這反映了投資者對該聲明的積極態(tài)度。

      2.β的計算

      β是基本分析中用來確定資產(chǎn)或投資組合在整體市場上的波動性的一種方法(Grant & Nickolas, 2019)。整個市場的beta 值為1.0,Titman 等人(n.d.)聲稱,一項投資的beta 值表示基于該投資的系統(tǒng)風(fēng)險,市場回報增加或減少1%會導(dǎo)致股票回報率增加或減少多少百分比。

      為了計算β系數(shù),本節(jié)首先計算A銀行的股票收益率、指數(shù)收益率和無風(fēng)險收益率。在這份報告中,我們使用2013年7月至2018年6月的5年期間A銀行的月股價、S&P/ASX 200 累積指數(shù)和10年期月國債收益率來計算股票收益率(ri)、指數(shù)收益率(rm)及債券月收益率(rf)。此外,2013年7月和2018年6月這段時間避免了四項公告發(fā)布的日期。

      然后,讓” ri-rf = Yt “和” rm-rf = Xt “,其中Yt 是股票的超額回報,Xt 是市場的超額回報。計算Yt 和Xt 的數(shù)據(jù)集。未去杠桿的beta 值(βi )的計算公式為:βi =σim/(σm^2) ,其中的σim 是股票超額收益和市場超額收益之間的協(xié)方差而市場超額收益的方差則是σm^2 。因此,需要逐步計算X和Y的變化量,以及X和Y之間的協(xié)方差。

      這里首先解釋為什么使用“5 年”的時間期限,“月”的測量間隔,S&P/ASX 200 的數(shù)據(jù)和政府債券。在時間范圍方面,研究(Nicolaas, 1999)表明,β值一般不穩(wěn)定,而是隨時間變化的。另一項研究(Phillip, Michael & Robert, 2000)得出的結(jié)論是,最佳的β估計周期為4 - 9 年。適當(dāng)長度的估計周期有助于提高估計的精度。對于一個不改變其基本結(jié)構(gòu)的公司,更長的估計時間更有可能導(dǎo)致一個稍微更精確的估計。然而,一個太長時期的β估計將是有偏差的,沒有什么價值。2013年至2018年期間,由于A銀行的基本結(jié)構(gòu)沒有發(fā)生變化,那么對2013年7月至2018年6月的年份進(jìn)行beta估計是合適的。

      當(dāng)談到測量區(qū)間時,Martin、McCarthy 和Schneeweis(1996)聲稱期望值會受到區(qū)間選擇(日、周、月)的重大影響,因為β作為一種風(fēng)險績效度量,是標(biāo)準(zhǔn)化相對回報運(yùn)動的簡單轉(zhuǎn)換。在這份報告中,測量間隔是按月選擇的。總的來說,月間隔可以避免其他重大事件的影響,這意味著月間隔可以代表公司股票價格的總體趨勢,更有利于投資者估計收益率。

      本報告選擇S&P/ASX 200 指數(shù)作為市場回報計算的基礎(chǔ)。標(biāo)普/澳交所(S&P/ASX)指數(shù)是澳大利亞股市最受關(guān)注的指數(shù),由標(biāo)普指數(shù)與澳交所合作維持。S&P/ASX 是這些指數(shù)中的領(lǐng)頭指數(shù),其中包括ASX 交易的200只最大和最具流動性的股票,代表了當(dāng)?shù)厥袌?0%的市場份額(David, 2011)。因此,這組數(shù)據(jù)可以反映澳大利亞市場的走勢,可以用來計算澳大利亞市場的收益。更重要的是,該指數(shù)是由每個股票的總市值和浮動的調(diào)整加權(quán)平均得到的,這樣可以更精確的計算出β系數(shù)。所以,以指數(shù)為基礎(chǔ)的衡量方式能更好的測量澳大利亞市場。

      至于政府債券,它是一種由國家政府發(fā)行的債券,承諾支付稱為息票支付的定期利息,并在到期日償還票面價值。人們普遍認(rèn)為,國債是相對安全的,是最接近無風(fēng)險的證券,因為它們的收益率和還款日是預(yù)先確定的,不存在違約風(fēng)險。在評估一個企業(yè)或一個企業(yè)的利益時,通常的做法是考慮現(xiàn)金流的預(yù)期期限是長期的。兩種最常用的無風(fēng)險期限債券期限為10年期和20年期。(Pratt & Grabowski, 2014)。因此,這里使用的是10 年期聯(lián)邦政府債券。

      公式和部分工作表:

      var (Xt, Yt)/方差(Xt)=0.001334143/0.000997=1.3382。因此,A銀行的beta 值是1.3382?;贑APM 模型:ri = rf + β (rm-rf),可以使用歷史數(shù)據(jù)回歸方程。制作折線圖如下:

      3.計算公告期間的異常收益

      異常收益是指實際收益與預(yù)期收益之間的差額。其公式為:ARi= Ri - E(Ri)。

      CAPM 方程是估計預(yù)期收益率的模型。CAPM 定價方程為:E(rWBC) = rf +βWBC* [E (rm) - rf]。

      其中E(rWBC) 是A銀行的預(yù)期收益率,rf 是無風(fēng)險收益率,βWBC 是A銀行的β,E(rm)是市場的預(yù)期收益率。

      第一次公告2018 年8 月10 日至2018 年8 月23 日期間的數(shù)據(jù)如下:

      接下來,計算下表中的異常收益

      第二次公告,2018 年11 月6 日至2018 年11 月19 日期間的數(shù)據(jù)信息如下:

      接下來是異常收益的計算:

      第三次公告,2019 年1 月29 日至2019 年2 月11 日期間數(shù)據(jù)信息如下:

      然后在下一個表中計算異常收益:

      第四次公告,2019 年5 月10 日至2019 年5 月23 日期間數(shù)據(jù)信息如下:

      同理,計算異常收益如下:

      4.有效市場假說討論

      從公式中可以看出,異常收益是指不正常地高于或低于預(yù)期收益的收益。與實際股票收益波動最相關(guān)的因素之一是一些公告中的信息。 Schwartz (2010)曾說過,信息是人們決策的普遍、不可或缺的驅(qū)動因素。我們知道,一個公司的股票回報取決于投資者對信息的評估。從理論上講,如果存在一個完全有效的市場(完美市場),所有投資者都會同時得到全面的消息。然后,各種信息都被準(zhǔn)確地反映在股價上,任何基于信息的投資都不能產(chǎn)生超額收益。然而,在實際市場中,股票價格不會隨時間隨機(jī)變化。在本節(jié)中,對所選的四個公告進(jìn)行了分析。

      第一次宣布是在2018年8月16日。當(dāng)日的異常收益是一個負(fù)數(shù),絕對值很小,股價整體下跌。這對A銀行來說是一個壞消息,但股價對這一消息的反應(yīng)并不強(qiáng)烈。兩天后,異常收益開始變得越來越明顯,呈現(xiàn)負(fù)數(shù)。這些信息慢慢地反映到股價中,并持續(xù)了很長一段時間。因此,從這段時期的異常收益變化來看,市場并不是很有效。

      第二次公告于2018年11月12日發(fā)布。當(dāng)日的異常收益約為-0.5537%,也是一個負(fù)數(shù),絕對值較小。公告發(fā)布前三天的異常收益均為正值。與此同時,股票調(diào)整期總體呈下降趨勢。因此,這個公告對A銀行有不利影響。次日的異常回報出現(xiàn)了相當(dāng)劇烈的下跌(- 3.2631%),然后在接下來的幾天里出現(xiàn)了反彈。這意味著股價在相對較短的時間內(nèi)對信息反應(yīng)強(qiáng)烈,這可能是一個比第一個更有效的市場。

      第三份公告于2019 年2月2日發(fā)布。當(dāng)日的異常收益率為0.5343%,2019 年2月3日的異常收益率為 4.7546%,此時異常收益率數(shù)據(jù)保持穩(wěn)定??梢钥吹?,在這兩天有一個很大的增長。這說明這些信息在股價中得到了積極而迅速的反映。因此, 從這些變化來看,公告中包含的這個信息對A銀行有積極的影響,這個市場是非常高效的。

      第四份公告于2019年5月16日發(fā)布。當(dāng)日的異常收益率為-5.0539%,2019年5月17日的異常收益率為-2.4929%。由于公告發(fā)布前三天的異常收益相對穩(wěn)定,公告發(fā)布當(dāng)日的異常收益大幅下降,市場對該公告的反應(yīng)是負(fù)面的、快速的。但是,2019年5月20日的異常收益出現(xiàn)了明顯的上升,這可能是因為不同的投資者對該公告的理解不同,在市場上做出了不利的行為??紤]到這一點(diǎn),這個市場并不符合有效市場假說。

      從另一個角度來看,我們還應(yīng)該考慮的一個局限性是,我們不能只關(guān)注每日異?;貓蟮淖兓?。也就是說,在我們選擇的公告日期附近發(fā)布的其他公告也會影響股票收益。

      5.結(jié)論

      我們知道,充分有效的市場不可能在現(xiàn)實世界中存在,因為有許多因素?zé)o法達(dá)到。比如信息成本不可能是零,這意味著對各種信息的探索需要投資者的時間和精力。更需要注意的是,市場中的每個投資者由于認(rèn)知能力的不同,對公告的時間點(diǎn)和理解也不同。通過效率市場假設(shè),我們得出市場是相對有效的結(jié)論。當(dāng)投資者的實際回報與預(yù)期回報存在差異時,市場會對這些聲明做出敏感反應(yīng)。

      參考文獻(xiàn)

      [1]Cenesizoglu, T., Liu, Q., Reeves. J., J., & Wu, H. (2013). Monthly beta forecasting with low, medium and high frequency stock returns. Retrieved from https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/for.2396

      [2]David, M. (2011). Understand what a sharemarket index is and how it can help. Retrieved from https://www.asx.com.au/indices-hold-most-market-answers.htm

      [3]Grant,M.,& Nickloas, S.(2019).The Formula for Calculating Beta. Retrieved from https://www.investopedia.com/ask/answers/070615/what-formula-calculating-beta.asp

      [4]Groenewold, N. (1999). Forecasting beta: How well does the ‘five-year rule of thumb do?

      [5]Phillip, R. D., Michael, C. E., & Robert, A. K. (2000). Estimating systematic risk: The choice of return interval and estimation period.

      [6]Pratt, S. P., & Grabowski, R. J. (2014). Cost of capital: Applications and examples. Retrieved from http://ebookcentral.proquest.com

      [7]Schwartz, R. A. (2010). Micro markets: A market structure approach to microeconomic analysis. Retrieved from http://ebookcentral.proquest.com

      [8]Titman, S., Martin, T., Keown, A. J., & Martin, J. D. (n.d.). Systematic risk and beta. Financial Management: Principles and Applications. (pp.241).

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