Erasmus universiteit rotterdam erasmus school of economics



Dovnload 0.63 Mb.
Pagina1/7
Datum26.08.2016
Grootte0.63 Mb.
  1   2   3   4   5   6   7


ERASMUS UNIVERSITEIT ROTTERDAM

ERASMUS SCHOOL OF ECONOMICS
BSc Economie en Bedrijfseconomie

Het Weekend Effect
Onderzocht in 15 landen
Auteur: Jan Smeets


Samenvatting
Introductie: Het weekendeffect, waarbij rendementen op maandag negatief zijn, wordt sinds 1930 wereldwijd onderzocht. Terwijl vroeger steeds sprake was van een bevestiging van het weekend effect, lijkt zich een trend te ontwikkelen waarbinnen ook omgekeerde effecten worden waargenomen. Er worden in de literatuur een aantal verklaringen aangedragen, maar er is op dit gebied nog steeds geen eenduidigheid. Het doel van het huidige onderzoek is dan ook deze verklaringen te verwerpen dan wel bevestigen.

Methode: Door middel van data verkregen uit het programma Datastream wordt het weekend effect onderzocht in 15 landen in ‘All Share’, ‘Large Cap’ en ‘Small Cap indices’. De data worden verwerkt in Eviews (p = 0.05)

Resultaten: Tot 1995 wordt het bestaan van het weekendeffect bevestigd voor de helft van de onderzochte landen en indices, echter, na 1995 verdwijnt het. Significant negatieve maandag rendementen worden vrijwel uitsluitend in de tweede helft van de maand gevonden. Het ‘twist on the Monday effect’ gaat op voor vrijwel alle landen en indices.
Kernwoorden: Weekend effect; Maandag effect; Rendement; Reverse; Twist
Auteur: J.S. Smeets

Student nummer: 279742

Scriptiebegeleider: Dr. D.J.C. Smant

Eind datum: September 2010

Inhoudsopgave
Inhoudsopgave 2

1 Inleiding 3

2 Verklaringen in de literatuur 4

2.1 Weekend effect 4

2.2 Verdwijnen/reverse weekend effect 6

3 Methode 7

4 Resultaten 7

5 Twist 12

6 Deel van de maand 14

7 Conclusie 18

Literatuurlijst 19

Appendix 21



1 Inleiding

Kelly (1930) is de eerste die een fenomeen beschreef waarbij rendementen van aandelen op maandag opvallend laag bleken. Zijn onderzoek richtte zich, net als het overige vroege onderzoek naar dit fenomeen, op de Verenigde Staten. Cross (1973) onderzocht de S&P 500 van 1953 tot 1970 en toonde aan dat op vrijdagen vaker een significant positief rendement werd behaald dan op maandagen. De eerste publicatie waarin zwaardere statistische toetsen werden gebruikt was van French (1980). Uit zijn onderzoek, waarin data van 1953 tot 1977 werden gebruikt, bleek dat maandag rendementen niet alleen achter bleven bij de overige dagen, maar zelfs negatief waren. Dit verschijnsel wordt door sommigen het weekend effect genoemd (Brusa, Liu en Schulman, 2003), terwijl anderen spreken van het maandag effect (Chan, Leung en Wang, 2004). In het huidige document zal de term weekend effect gehandhaafd worden.

Rogalski (1984) gebruikt de term maandag effect als rendementen van vrijdag bij sluiting van de beurs tot maandag sluiting worden genomen en weekend effect indien rendementen van vrijdag sluiting tot maandag opening worden gebruikt als basis voor de regressies. In zijn artikel blijkt dat het negatieve rendement grotendeels wordt behaald bij opening van de beurzen op maandag. Pas vanaf halverwege de jaren 80 wordt het weekend effect ook buiten de Verenigde Staten bestudeerd. Hindmarch, Jentsch en Drew (1984) richtten zich op Canada; Jaffe en Westerfield (1985) bestudeerden het effect in Australië, Canada, Japan en het Verenigd Koninkrijk. Steeds bleken maandag rendementen negatief en werd het weekend effect aangetoond.
Terwijl het weekend effect vanuit steeds meer hoeken bevestigd wordt, klinken de eerste tegen- strijdige berichten al vanuit de V.S.: het weekend effect lijkt daar te verdwijnen. Connolly (1989) vindt voor de jaren tussen 1974 en 1983 nog negatieve maandag rendementen, maar er is geen sprake meer van een significant effect. Hij stelt dat het weekend effect in de V.S. waarschijnlijk al in 1975 verdwenen is. Chang, Pinegar en Ravichandran (1993) onderzoeken 23 landen over de jaren 1986 tot 1992. Bij negen hiervan blijft het weekend effect aantoonbaar, ook na verlaging van het significantieniveau en aanpassing van de error-term in verband met de grootte van de dataset. Wat betreft het resultaat voor de V.S. komen de resultaten van dit onderzoek en dat van Connolly (1989) overeen; negatieve maandag rendementen, maar, niet significant. Kamara (1997) onderzoekt de S&P 500 van 1962 tot 1993. Maandag rendementen stijgen aanzienlijk gedurende deze periode. Voor aandelen van grote bedrijven geldt dat rendementen op maandagen niet meer lager zijn dan die op andere dagen, en zelfs positief. Voor aandelen van kleine bedrijven gaat het weekend effect nog steeds op. Brusa, Liu and Schulman (2000) tonen tussen 1990 tot 1994 in vier grote Amerikaanse indices (S&P 500, NYSE, DJIA en de CRSP Index) zelfs een ‘reverse’ weekend effect aan waarbij maandag rendementen positief en zelfs hoger dan die van de rest van de week zijn.

Al met al blijkt dat de uitkomst van onderzoek op dit gebied niet alleen per land maar ook per tijdsperiode sterk wisselt. In het huidige artikel wordt de actuele stand van zaken betreffende dit interessante en veelbesproken fenomeen te bepaald. Het eerste doel van dit artikel is om te onderzoeken of het weekend effect internationaal nog steeds opgaat, of dat het verdwenen danwel omgeslagen is. Het tweede doel is het onderzoeken van maandag rendementen geconditioneerd op rendementen van de week ervoor. Het derde doel is het onderzoeken van maandag rendementen in verschillende delen van de maand. Dit alles om bij het vierde doel aan te komen; het verwerpen danwel ondersteunen van een aantal in de literatuur genoemde verklaringen van het weekend effect.


In Hoofdstuk 2 wordt een overzicht gegeven van in de literatuur besproken verklaringen van het weekend effect. De gebruikte data worden kort besproken in Hoofdstuk 3. In Hoofdstuk 4 worden de resultaten van het onderzoek naar het weekend effect gegeven en besproken. Vervolgens worden in Hoofdstuk 5 de resultaten van het onderzoek naar de geconditioneerde maandag rendementen behandeld. Hoofdstuk 6 bespreekt de invloed van het deel van de maand op het weekendeffect. Tot slot bevat Hoofdstuk 7 de conclusies.
2 Verklaringen in de literatuur

Naast het doen van empirisch onderzoek hebben wetenschappers uiteraard ook gezocht naar verklaringen van het weekend effect. Hieronder volgt een korte uiteenzetting van de mogelijke verklaringen van zowel het weekend effect (hoofdstuk 2.1) als het ‘reversed’ weekend effect (hoofdstuk 2.2).


2.1 Weekend effect

Er zijn door de jaren verschillende hypotheses ter verklaring van het weekendeffect opgesteld en ook weer verwezen. Volgens de ‘Calender time hypothesis’ zou iedere kalenderdag evenveel rendement moeten opbrengen, inclusief de weekenden. Na de sluiting van de beurs in het weekend, zou het rendement op maandag dus driemaal dat van de andere dagen behoren te zijn. Hier tegenover staat de ‘Trading time hypothesis’, die stelt dat niet elke dag, maar elke handelsdag hetzelfde rendement oplevert. French (1980) evalueerde de twee hypothesen aan de hand van gevonden rendementen in de V.S. tussen 1953 en 1977. Beide modellen staan haaks tegenover de significant negatieve rendementen op maandagen.

Lakonishok en Levi (1982) stellen ‘settlement/clearing delay’ voor als mogelijke oorzaak van het weekend effect. De gedachte hierachter is dat het een aantal werkdagen duurt voordat het geld voor verkochte aandelen ook daadwerkelijk ontvangen wordt. Als het weekend in deze periode valt, ontvangt de verkoper twee extra dagen geen rente. Gevolg hiervan is dat de prijzen in elk geval op vrijdag en, afhankelijk van de vertraging mogelijk ook op andere dagen, iets hoger liggen dan op maandag. Dyl en Martin (1985) testen deze hypothese in de Verenigde Staten en concluderen dat ‘settlement/clearing delay’ geen belangrijke rol speelt.

Sullivan, Timmermann en White (2001) onderzoeken onder andere of een mogelijke oorzaak van het weekend effect kan liggen in ‘data-snooping’ (waarbij dezelfde dataset wordt gebruikt om een hypothese zowel op te stellen als te testen). Hier kan tegenin worden gebracht dat onderzoek naar het weekend effect niet beperkt is gebleven tot de VS maar ook internationaal in vele datasets is uitgevoerd.

Lagere rendementen op maandagen zijn niet in strijd met de efficiënte markt hypothese als er ook op die dag sprake is van lager risico. Zowel Jaffe en Westerfield (1985) als Agrawal en Tandon (1994) vinden in respectievelijk vier en achttien landen juist op maandag een hogere variantie.

In het artikel van Penman (1987) wordt betoogd dat het weekend effect wordt veroorzaakt door het moment dat bedrijven kiezen om nieuws te brengen. Slecht nieuws zou vaker in het weekend kenbaar worden gemaakt. Damodaran (1989) legt aan de hand van empirisch onderzoek uit dat als dit al klopt, deze factor maar een heel klein gedeelte van het weekend effect zou verklaren.

Jaffe en Westerfield (1985) onderzoeken ook of de tijdzone ten opzichte van de Verenigde Staten gerelateerd is aan slechte rendementen op dinsdagen. De eventuele oorzaak zou de reactie wereldwijd op negatieve maandag rendementen in de Verenigde Staten zijn. Bij drie van de vijf landen met meer dan twaalf uur tijdsverschil is dit inderdaad het geval. Er is echter ook bij een aantal Europese landen op kleinere afstand sprake van slechte dinsdag rendementen.

Brusa, Liu en Schulman (2003) vergelijken maandag rendementen van verschillende industrieën met elkaar. Ze tonen aan dat voor alle industrieën min of meer dezelfde patronen opgaan.

Chen en Singa (2003) zoeken de verklaring in short sales. Speculatieve short sellers (met een naked position) lopen het risico enorme verliezen te lijden. Deze posities moeten scherp gevolgd worden; een heel weekend waarin niet gehandeld kan worden maar wel informatie vrijkomt, kan desastreus zijn. Op vrijdagen worden ‘dus’ deze posities afgesloten om ze op maandag weer aan te gaan. Dit levert hogere koersen op voor vrijdagen, lagere op maandag. Deze posities kunnen echter ook met opties worden afgedekt. Daarnaast ligt de ‘relative short interest’ rond de 1%, heel grote invloed kan het short gaan dus niet hebben. Bovendien zijn er landen waar volgens Fabozzi en Clifford (2004) niet short mag worden gegaan, waar toch sprake was van een weekend effect.

Lakonishok en Maberly (1990) gebruiken odd lot trades als proxy voor het handelen van individuele beleggers. Individuele beleggers zijn op maandagen actiever; er wordt dan vooral veel verkocht. Dit kan veroorzaakt worden doordat individuele beleggers pas in het weekend de tijd nemen om tot verkoopbeslissingen te komen. Misschien speelt ook mee dat adviseurs, die voornamelijk koopadviezen geven, in het weekend geen advies geven waardoor individuele beleggers niet beïnvloed worden.

Ook Abraham en Ikenberry (1994) gebruikten odd lot trades als proxy voor het handelen van individuele beleggers. Zij komen tot de conclusie dat individuele beleggers op maandagen inderdaad meer verkopen dan op andere dagen. Opgemerkt wordt dat dit na een negatief vrijdag rendement helemaal het geval is.

Het onderzoek van intraday gegevens door Brooks en Kim (1997) bevestigt de conclusie over het gedrag van individuele beleggers: ze verkopen meer op maandagen. Bovendien noemen ze als andere oorzaak van het weekend effect de lagere liquiditeit van institutionele beleggers op maandagen. Deze twee effecten zouden elkaar versterken.


2.2 Verdwijnen/’reverse’ weekend effect

Ook het verdwijnen danwel omslaan van het weekend effect vraagt om een verklaring. Marquering, Nisser en Valla (2006) betogen dat anomalieën verdwijnen na publicatie van een eerste onderzoek ernaar. Ze gaan uit van het artikel van Cross (1973) als eerste publicatie over het weekend effect. Zoals Connolly (1989) liet zien, wezen de getallen tussen 1974, het jaar na de ‘eerste’ publicatie, en 1983 inderdaad al op een vermindering van het weekend effect. Men zou hier tegen in kunnen brengen dat het weekend effect al sinds 1930 bekend was. Marquering, Nisser en Valla (2006) stellen echter dat het voor kan komen dat een anomalie enige tijd bekend is voordat het verdwijnt. Het kan bijvoorbeeld jaren duren voordat een artikel wordt ‘ontdekt’. Bovendien; als er een reden is voor het bestaan van een anomalie betekent het bekend worden ervan niet dat de achterliggende reden opeens verdwijnt of dat er arbitrage gepleegd gaat worden.

Een logische vraag is: wat is er op de beursvloer veranderd sinds de artikelen uit de jaren tachtig? Een voor de hand liggend antwoord is allereerst het feit dat institutionele beleggers een grotere rol hebben gekregen. Daarnaast zijn de transactiekosten voor institutionele beleggers aanzienlijk gedaald.

Kamara (1997) ziet deze veranderingen als mogelijke oorzaken van de verdwijning van het weekend effect. Hij beschrijft hoe het weekend effect geleidelijk verdween voor aandelen van grote bedrijven. Hij merkt echter op dat dit voor aandelen van kleine bedrijven niet het geval is. Deze bedrijven hebben relatief weinig institutionele aandeelhouders. Ook is er bij handel in deze aandelen geen of nauwelijks verschil in de transactiekosten voor individuele en institutionele beleggers. Dit in tegenstelling tot handel in aandelen van grote bedrijven, waar de kosten voor institutionele beleggers veel lager zijn.

Deze bevindingen worden ondersteund door de resultaten van Mehdian en Perry (2001). In de Verenigde Staten wordt voor de jaren negentig een positief maandag rendement gevonden op aandelen van grote bedrijven.

Chan, Leung en Wang (2004) hebben verschillende indices voor grote bedrijven in de Verenigde Staten van 1981 tot 1998 onderzocht. In dit onderzoek zijn de data opgedeeld in portefeuilles met oplopende percentages aan institutionele aandeelhouders. Gevonden rendementen behaald op maandagen stegen hand in hand met de percentages van institutionele aandeelhouders.

Al met al kan gesteld worden dat de oorzaak van het weekendeffect ligt in het gedrag van individuele beleggers. Het verdwijnen danwel omslaan van het weekend effect wordt waarschijnlijk veroorzaakt door de opkomst van institutionele belegger. Zij kunnen dankzij lage transactiekosten en meer kennis arbitrage plegen op door individuele beleggers gecreëerde patronen.
3 Methode

De in dit onderzoek gebruikte data zijn verkregen uit de databases van Datastream. Het betreft de slotkoersen van verschillende soorten indices van vijftien landen. Per land is geprobeerd een ‘all share’, ‘large cap’ en ‘small cap’ index te vinden. Voor een aantal landen is dit niet gelukt, in dit onderzoek worden 13 ‘all share’, 14 ‘large cap’ en 13 ‘small cap’ indices gebruikt. Het overzicht, inclusief begindatum en naam van de index, staat in Appendix A. Het is van belang de resultaten van de verschillende indices te vergelijken, omdat institutionele beleggers relatief gezien meer in grote bedrijven en individuele beleggers meer in kleine bedrijven zitten.

Het zijn allemaal ‘prijs indices’; dat wil zeggen zonder herbeleggen van dividenden. Voor het uitvoeren van de regressies (p = 0.05) is het programma Eviews gebruikt. Het probleem van heteroskedasticiteit in beursrendementen is aangepakt door White’s correctie te gebruiken. Weken met daarin dagen met ontbrekende slotkoersen zijn verwijderd. Met de slotkoersen zijn dagrendementen berekend.
4 Resultaten

Alle data zijn gesplitst in drie periodes: vanaf het begin van de index tot en met 1994, 1995 tot en met 2008 en de gehele periode. Dit maakt het mogelijk om te onderzoeken hoe het weekend effect zich door de tijd heen heeft gedragen. Zo kan geëvalueerd worden of het weekend effect inderdaad, zoals in een aantal artikelen wordt beschreven, is opgekomen en daarna is verdwenen.


Met onderstaande regressie formule wordt het ‘dag van de week’ effect onderzocht; van iedere dag is getest of de rendementen afwijken van 0:
Rt=C(1)*Dma +C(2)*Ddi+C(3)*Dwo+C(4)*Ddo+C(5)*Dvr
Vervolgens is met een Wald test getoetst of de gemiddelden van maandagen en vrijdagen aan elkaar gelijk zijn. Deze procedure is uitgevoerd voor ‘all share’ indices (zie tabel 1A), ‘large cap’ indices (zie tabel 1B) en ‘small cap’ indices (zie tabel 1C).

Tabel 1A: Dag van de Week effect “All Share Index”.




Maandag

Dinsdag

Woensdag

Donderdag

Vrijdag

Ma-Vr = 0

Australië ’87-‘94

-0.02 (-.292)

-0.01 (-.265)

0.07 (1.299)

0.06 (1.044)

0.03 (0.477)

-0.04 (.587)

95-‘08

0.06 (1.671)

0.01 (0.368)

0.05 (1.511)

0.01 (0.227)

-0.01 (-.315)

0.07 (.160)

87-‘08

0.03 (1.073)

0.00 (0.105)

0.06 (1.993)

0.03 (0.854)

0.00 (0.074)

0.03 (.480)

Canada ’69-‘94

-0.10 (-4.735)

-0.01 (-.478)

0.08 (4.005)

0.07 (3.170)

0.07 (3.597)

-0.17 (.000)*

  ’95-‘08

0.04 (0.869)

0.00 (0.056)

0.01 (0.142)

-0.01 (-.250)

0.10 (2.462)

-0.07 (.260)

  ’69-‘08

-0.05 (-2.602)

-0.01 (-.286)

0.06 (2.840)

0.04 (1,985)

0.08 (4.254)

-0.14 (.000)*

Duitsland ’73-‘94

-0.05 (-1.903)

0.00 (0.000)

0.05 (1.848)

0.05 (2.002)

0.07 (2.728)

-0.12 (.001)*

95-‘08

0.06 (1.231)

0.05 (1.000)

-0.02 (-.515)

-0.02 (-.442)

0.04 (0.847)

0.02 (.786)

73-‘08

-0.01 (-.317)

0.02 (0.760)

0.02 (0.822)

0.02 (0.980)

0.06 (2.427)

-0.07 (.052)

Finland ’87-‘94

-0.06 (-1.194)

-0.04 (-.739)

0.06 (1.143)

0.12 (2.463)

0,08 (1.625)

-0.14 (.046)*

  ’95-‘08

0.08 (1.127)

-0.01 (0.206)

-0.10 (-1.354)

0.10 (1.399)

0.17 (2.394)

-0.09 (.370)

  ’87-‘08

0.03 (0.607)

-0.02 (-464)

-0.04 (-.836)

0.11 (2.209)

0.14 (2.823)

-0.11 (.116)

Frankrijk ’87-‘94

-0.20 (-3.573)

0.01 (0.177)

0.03 (0.468)

0.16 (3.002)

0.11 (1.993)

-0.30 (.000)*

95-‘08

0.02 (0.413)

0.07 (1.330)

-0.01 (-.232)

0.02 (0.367)

0.04 (0.782)

-0.02 (.794)

  ’87-‘08

-0.06 (-1.468)

0.05 (1.233)

0.00 (0.039)

0.07 (1.848)

0.06 (1.689)

-0.12 (.026)*

Griekenl ’88-‘94

-0.00 (-.011)

-0.01 (-.054)

-0.01 (-.093)

0.12 (1.166)

0.32 (3.126)

-0.32 (.027)*

95-‘08

-0.06 (-.947)

-0.02 (-.343)

0.07 (1.211)

0.05 (0.796)

0.12 (1.950)

-0.17 (.041)*

  ’88-‘08

-0.04 (-.757)

-0.02 (-.305)

0.05 (0.903)

0.07 (1.342)

0.18 (3.452)

-0.22 (.003)*

Japan ’60-‘94

0.01 (0.411)

-0.03 (-1.557)

0.09 (4.169)

0.06 (2.952)

0.06 (2.878)

-0.05 (.081)

95-‘08

-0.04 (-.834)

0.04 (0.805)

-0.01 (-.200)

-0.00 (-.014)

-0.02 (-.488)

-0.02 (.807)

  ’60-‘08

-0.01 (-.284)

-0.01 (-.558)

0.06 (2.855)

0.04 (2.111)

0.04 (1.729)

-0.04 (.155)

Mexico ’87-‘94

0.35 (3.571)

-0.07 (-.751)

0.07 (0.761)

0.36 (3.666)

0.44 (4.486)

-0.09 (.518)

95-‘08

-0.04 (-.834)

0.04 (0.805)

-0.01 (-.200)

-0.00 (-.014)

-0.02 (-.488)

-0.02 (.807)

  ’87-‘08

0.12 (2.054)

0.05 (0.925)

0.11 (2.033)

0.20 (3.725)

0.19 (3.553)

-0.08 (.289)

NL ’87-‘94

-0.09 (-1.869)

0.07 (1.448)

0.09 (1.828)

0.07 (1.404)

0.02 (0.359)

-0.11 (.115)

95-‘08

0.07 (1.344)

0.05 (0.909)

-0.03 (-.505)

-0.03 (-.582)

0.03 (0.558)

0.04 (.579)

  ’87-‘08

0.01 (0.323)

0.06 (1.477)

0.02 (0.400)

0.01 (0.137)

0.03 (0.660)

-0.01 (.812)

Noorwegen ’87-‘94

-0.16 (-2.159)

-0.01 (-.073)

0.08 (1.028)

0.16 (2.183)

0.14 (1.956)

-0.30 (.004)*

95-‘08

0.06 (1.182)

0.02 (0.388)

-0.10 (-1.785)

0.07 (1.355)

0.08 (1.459)

-0.01 (.844)

  ’87-‘08

-0.02 (-.393)

0.01 (0.261)

-0.03 (-.777)

0.10 (2.409)

0.10 (2.352)

-0.12 (.052)

Spanje ’87-‘94

0.09 (1.726)

-0.01 (-.217)

-0.09 (-.166)

0.04 (0.652)

0.07 (1.189)

0.03 (.704)

95-‘08

-0.01 (-.140)

0.11 (2.125)

-0.00 (-.076)

0.03 (0.648)

0.07 (1.420)

-0.08 (.270)

  ’87-‘08

0.03 (0.766)

0.07 (1.712)

-0.04 (-.918)

0.03 (0.891)

0.07 (1.829)

-0.04 (.452)

VK ’68-‘94

-0.08 (-3.079)

0.08 (2.877)

0.09 (3.421)

0.03 (1.004)

0.07 (2.542)

-0.16 (.000)*

95-‘08

0.02 (0.439)

0.02 (0.592)

-0.04 (-1.043)

0.02 (0.370)

0.07 (1.641)

-0.05 (.395)

  ’68-‘08

-0.05 (-2.136)

0.06 (2.620)

0.05 (2.028)

0.02 (1.016)

0.07 (3.010)

-0.12 (.000)*

VS ’88-‘94

-0.08 (-2.316)

0.07 (0.202)

0.14 (4.144)

0.06 (1.859)

0.07 (2.179)

-0.15 (.002)*

95-‘08

-0.08 (-1.488)

0.06 (1.227)

0.04 (0.781)

0.03 (0.605)

0.08 (1.673)

-0.16 (.026)*

  ’88-‘08

-0.08 (-2.141)

0.04 (1.228)

0.07 (2.045)

0.04 (1.159)

0.08 (2.273)

-0.16 (.002)*



  1   2   3   4   5   6   7


De database wordt beschermd door het auteursrecht ©opleid.info 2019
stuur bericht

    Hoofdpagina