Turiu tokį gal nelabai standartinį klausimą. Atitinkamos temos neradau, tai rašau čia.

Šiuo metu rašau magistrinį darbą tema "Quantitative Trading Strategy based on Earnings Surprises". Analizė vykdoma Šiaurės Amerikos akcijų rinkai. Gaunu vieną gan keistą rezultatą ir noriu paklausti, ypač tų, kurie prekiauja JAV, gal turėtumėt kokių idėjų.

Earnings Surprise dydį (SUE) apibrėžiu kaip ir daug kur literatūroj:
(Actual EPS - Analitikų prognozė)/Prognozės standartinis nuokrypis

Tada skaičiuoju vadinamąsias Abnormal Returns (tiek, kiek uždirbo akcija minus indekso grąža) 50čiai dienų po Earnings Announcement.

Gaunu keistą priklausomybę: kuo didesnis siurprizas, tuo mažesnės grąžos, nors paprastai randama, kad didesnis siurprizas reiškia didesnes grąžas, o ir logiškai mąstant taip lyg ir turėtų būt.

Mano nagrinėjamas laikotarpis 1998 birželis - 2005 gruodis. Literatūroj dažniausiai imama nuo 1987 iki maždaug 2000. Ar įmanoma susieti mano rezultatus su kokiais nors įvykiais? Ir ar tie įvykiai galėtų iššaukti visiškai priešingą reakciją nei buvo anksčiau? Tikrinau rezultatus ne tik visam laikotarpiui, bet ir kiekvienais metais atskirai - tendencija ta pati...

Žinau, kad 2000 spalį buvo išleistas FD (Financial Disclosure) Regulation ir įmonės buvo priverstos visiems rinkoms dalyviams informaciją pateikti vienu metu, t.y., sumažėjo analitikų, tiksliai "atspėjančių" rezultatus. Analogiškai suveikė ir 2002 rugpjūtį įsigaliojęs Sarbanes-Oxley aktas. Galbūt Technologies Bubble irgi galėjo panašiai paveikti rezultatus. Bet to paaiškinti mano rezultatams neužtenka...

Iš anksto dėkui už bet kokias idėjas!

Čia į temą biški:
http://bespokeinvest.typepad.com/.shared/image.html?/photos/uncategorized/2008/08/18/besteps.png
http://bespokeinvest.typepad.com/.shared/image.html?/photos/uncategorized/2008/08/18/worsteps.png

Siaip tema idomi. Tik klausimas kieno rezultatus imi? S&P 500 ? Gal geriau reiktu siaurinti analizes sriti iki sektorius ar kazkokios konkrecios akcijos, tada galima butu giliau paanalizuot priezastis rinkos reakcijos. Nes dabartinio rzultato vien tik faktorium "sell on news" nepaaiskinsi.

Ačiū, Kaunas, už nuorodas. Deja, jos man pasako tik tiek, kad iš tiesų realybėj nebūtinai siurprizo ženklas sutampa su po to sekančiomis grąžomis. Kaip rodo ankstesni tyrimai, nesutapimai galimi 40% akcijų. Bet paėmus vidurkį, vis viena turėtų būti teigiama priklausomybė. Beje, mano atveju nesutapimų yra 52%, kas gal ir reikštų iš dalies, kad grąžos bus kitokios, bet tada klausimas virstų - kodėl aš gaunu, kad nesutapimų tiek daug. Dabar galvoju... Gal tada tie nesutapimai dėl kažkokių priežasčių laikui bėgant didėja? Bet ar yra kas nors, kas privertė investuotojus jau nuo 1998 m. birželio (ar anksčiau?) dažniau priešingai reaguoti į įmonių skelbimus?

Analizuoju beveik visas Šiaurės Amerikoje kotiruojamas įmones, išskyrus tas, kurioms duomenų bazėse nėra reikiamų duomenų (pvz., nėra skelbimų datų, paskelbtų prognozių ir pan.). Suskirsčius pagal sektorius - visiems sektoriams gaunu tą patį rezultatą

Vienos akcijos imti negaliu. Turiu virš 5000 kompanijų ir virš 80000 skelbimų. Quantitative analizės esmė, paprastai pasakius, yra atrasti dalykus, kurie galioja "on average". Tik vat kažkodėl kai kiti paima daug įmonių su teigiamais siurprizais ir suvidurkina jų grąžas, gauna teigiamą grąžą, o aš - neigiamą...

Nu įdomiai čia kažkaip, reik pamastyt..
Iš esmės tai yra toks faktorius, kad rinka viską įskaičiuoja į akcijų kainas dar prieš pačio fakto paskelbimą, todėl naujienų paskelbimas suteikia galimybę nusimesti reikšmingus kiekius už "gerą" kainą.
O bandei žaisti su laikotarpiais? Tarkim imti nuo 2000-2003 ir nuo 2003-2005

Joa, aš mąstau jau antras mėnuo - ir nieko

Mhm, apie išankstinį įskaičiavimą reiks daugiau pagalvot. Nors pradinė mintis peršasi, kad nepavyks nieko doro išpešt, mat koreliacija tarp to SUE ir grąžų per 10 dienų laikotarpį iki skelbimo yra neigiama...

Su laikotarpiais žaidžiau. Kaip sakiau, tas pats galioja kiekvienais metais, paimtais atskirai.

Dar vienas grafikelis:
http://bespokeinvest.typepad.com/.shared/image.html?/photos/uncategorized/2008/08/13/historicalbeatrate.png

Manyciau, "Abnormal Returns" reiketu skaiciuoti lyginant su to sektoriaus indeksu (arba paciam apskaiciuoti kazkoki "subindeksa", jei nagrinejamas sektorius neturi standartinio indekso). Lyginant su placiais indeksais, gali buti siokiu tokiu nukrypimu, nes ne visi sektoriai vienodai koreliuoja su placiais indeksais.


Manau, problema yra tokia - tavo nagrinejamas laikotarpis apima visa 2000 krize, kurios metu buvo daug labai stipriu kritimu, kurie iskreipia bendra vidurki. Gali pabandyti toki dalyka - paimk kainas ne po rezultatu paskelbimo, o siaip kokia nors atsitiktine diena ir apskaiciuok "Abnormal Returns" pagal ta pacia metodika, kaip skaiciavai anksciau. Jei rezultatai taip pat bus neigiami, zinosi, kad tai yra del to kritimo.
Ar tikrai ta neigiamu rezultatu tendencija issilaiko 99, 03, 05 metais?
Siaip tokiems tyrimams reiketu nadoti zymiai ilgesni laikotarpi, pvz 20-30 metu..

Kita vertus, tai yra tokia chrestomatine ir nuvalkiota strategija, kad as nenustebciau, jei ji visiskai neveiktu (t.y. negeneruotu jokios pridetines vertes, lyginant su atsitiktiniais pirkimais)

Bandžiau ir su sektorių (pagal GICS) indeksais skaičiuoti - gaunamos grąžos šiek tiek mažesnės nei paprasto Market modelio, bet tendencijos visiškai analogiškos.


Turiu tokį piešinuką, kuris iliustruoja, kad vadinamasis drift'as akivaizdus visas 50 dienų po pelno skelbimo. SUE1 atitinka mažiausisu siurprizus, SUE5 - didžiausius.



Ėmiau 50 dienų, kad nesikirstų su kitu skelbimu, bet pabandysiu pažiūrėti, kas vyksta toliau, gal kils minčių. Taip pat nesu pažiūrėjus, kaip juda rinkos ir sektorių indeksai, gal dar iš čia pavyks ką išpešti.



Taip, tikrai. Kiekvienais metais, paėmus juos atskirai, tendencijos analogiškos, skiriasi tik Abnormal Returns dydis šiek tiek.



Didesnio laikotarpio imti negaliu, nes pasirinkau analizuoti specifines skelbimų datas, t.y. tas, kada PR NewsWire pasirodo pranešimas, ir duombazėje stebėjimai pradėti 1998 birželį. Atsargoje turiu 2006 ir 2007 metus kaip out-of-sample testą, bet kol nebaigtas visas tyrimas, į tuos duomenis negaliu žiūrėti, todėl nežinau, kas vyksta vėliau.



Aš irgi nenustebčiau jei praktikoje ją taikant ji neveiktų. Tačiau aš kol kas dar esu ne tiesioginio taikymo, bet Event Effect tyrimo stadijoje. Praktikoje tam tikru laiko momentu ne visada yra žinomi VISI atitinkamo fiskalinio ketvirčio pelnai. Tiriant Event Effect aš naudoju visus, todėl kai skaidau pagal SUE į penkias dalis akcijas, kurios turi didžiausius ir mažiausius siurprizus, aš žinau tiksliai, kad kiekviena akcija būtent toj grupėj, kur jai ir priklauso, vadinasi, ji ir elgtis turėtų kaip jai priklauso... Gaunasi šnipštas.

O vat, pavyzdžiui, kitas siurprizo matas, EAR (Earnings Announcement Return), matuojamas kaip Abnormal Returns per laikotarpį, apimantį kelias dienas prieš skelbimą, skelbimo dieną ir kelias dienas po skelbimo, veikia puikiai. T.y., jei didesnis EAR, tai didesnė ir grąža.

Keista, kad taip graziai issirikiavo nuo 1 iki 5.. Taip pat keista (netgi labiau), kad kreives taip tiesiai kyla/krenta visas 50 dienu.. As esu dares panasius skaiciavimus (tik gerokai smulkesniame mastelyje), taciau ne karto nemaciau tokiu graziu judejimu. Siaip butu idomu, jei pavaizduotum kurios nors vienos sekos pasiskirstyma, o ne tik vidurki.
Kazka panasaus i tai:


Siaip, kai as ka nors skaiciuoju finansu srityje ir gaunu labai desningus rezultatus, tai buna aiski indikacija, kad.. kazkur pridariau klaidu. Arba skaiciavimai klaidingi, arba jie suprogramuoti neteisingai, arba tiesiog pavaizduoti aukstyn kojom ir tt . Jei pati viska programavai, siulyciau kruopsciai perziureti visa skaiciavimu seka, nuo pradiniu duomenu iki rezultatu atvaizdavimo.

Jei viskas ok, ir rezultatai is tiesu tokie desningi (ir kartojasi metai is metu) - tu jau nuejai puse kelio i sekmingos prekybos sistemos sukurima. Spjauni i savo magistra, susirandi pradini kapitala, atsidarai saskaitas ir pirmyn!

Gal is tiesu veikia scenarijus, kuri aprase Kaunas - insaideriai prisiperka pries paskelbima, o paskui fiksuoja pelnus.
Bet vistiek lieka itartina tai, kad kritimas dar tesiasi 50 dienu. Rinka paprastai reaguoja gana staigiai.. Sakyciau diena, dvi, bet tikrai ne 2 menesiai.. Vistiek nesueina galai.

Labai įdomus pasirodė. O kaip išmatuota EPS "beat" rate? Tie procentai pagal kompanijų skaičių, EPS dydį ar dar kažką kita?


Prisidariau piešinukų, bet nieko keisto juose nepastebiu. Pirmas piešinukas įmonėms, kurios turi mažiausius SUE (neigiamus), antras - toms, kurios turi didžiausius (teigiamus). Panašu, kad grąžos maskatuojasi, kur joms labiau patinka, o va suvidurkintas vaizdas gan gražus.





Nuo to ir pradėjau.. Deja Iš techninių klaidų liko tik vienas galimas variantas: blogi duomenys. Visų patikrint nepajėgiu, kai kurie patikrinti sutampa su įmonės puslapyje paskelbtais. Tiek, kad prognozių nelabai turiu su kuo lygint.


Patikrinti šito nespėsiu per pusantro man likusio mėnesio. Bet, tarkim, paaiškėtų, kad taip ir yra. Kodėl tada "insaideriai" pradeda taip elgtis būtent mano nagrinėjamu laikotarpiu, o ne anksčiau ar vėliau?..

to Karolina:

O tavo duomenys rodo graza iskaitant pirmos dienos kainos pokyti po rezultatu paskelbimo? Ar imami tik pirmos dienos po rezultatu kainu duomenys?

{SS},
Įvykio laikotarpiu tyrime laikau 10 dienų iki skelbimo datos, skelbimo datą ir keturias dienas po skelbimo, taigi duomenys rodo grąžas pradedant nuo penktos dienos po paskelbimo. Buvo kilus mintis, kad gal geriausias grąžas šitaip eliminuoju, tačiau perdarius analizę įvykio laikotarpiui, apimančiam tik vieną dieną po skelbimo, "blogoji" SUE ir grąžų priklausomybė nesikeičia...

Karolina,
Tai jei gerai suprantu akumuliuotąją lyginamąją grąžą (cummulative abnormal return) imi tik nuo penktos dienos po rezultatų paskelbimo? Tokiu atveju galimas paaiškinimas yra neadekvati rinkos reakcija į rezultatus (over reaction) iškeliant/numušant akcijos kainą daugiau nei paremta pagerėjusiais rezultatais. Tokiu aveju pagal efektyvios rinkos teoriją, kaina grįžta nuo emocinės savo vertės prie fundamentika grįstos kainos.
Pavyzdžiui nemažai autorių yra atlikę IPO tyrimą siekiant nustatyti, kurios akcijos po IPO ilgajame laikotarpyje pasirodo geriausiai. Imami duomenys buvo nuo pirmos dienos po IPO, nes pirmąją dieną kaina paprastai stipriai kinta (statistiškai dažniausiai kyla). Ir pagal tyrimo rezultatus, ilgajame laikotarpyje sąlyginai geriau pasirodo akcijos, kurių grąža pirmąją prekybos dieną stipriai nekito. O tos kurių akcijų kaina pirmąją prekybos dieną stipriai išaugo, ilgajame laikotarpyje atneša mažesnę grąžą (jeigu neskaitysime pirmos dienos grąžos). Pagrindinis paaiškinimas tam yra rinkos emocijos (overreaction).

Ikišiu savo trigrašį - mintis - reik atsikratyti dalies duomenų kaip tai padartyti nzn, bet manau reiketu mest lauk bent jau aritmetini vidurki ir pabandyti median ikist - be to nzn ar tame gali buti tiesos be to gal nelikvidai gali duoti toki efekta ty voltatility gali buti mazas ir tai is esmes iskreipia duomenis = neadekvati rekacija. Logiškai mastant dangus gi turi būti mėlynas

Dar viena ideja.. Manau, verta patikrinti, ar absoliutus siurprizo dydis nekoreliuoja su prognoziu dispersija (kas butu visai tiketina). Jei koreliuoja, siurprizo skaiciavimas (Actual EPS - Analitikų prognozė)/Prognozės standartinis nuokrypis tikrai netinkamas.

Siulyciau pabandyti apskaiciuoti koreliacija tarp (Actual EPS - Analitikų prognozė) ir Prognozės standartinis nuokrypis dydziu. Taip pat pabandyti kartoti skaiciavimus, SUE skaiciuojant tiesiog:
(Actual EPS - Analitikų prognozė), kur Analitikų prognozė - paprastas visu prognoziu vidurkis.

o kiek tu analitiku prognoziu yra kiekvienu atveju galima istraukti? Jei imanoma tai galima butu ishmesti tuos duomenis kurie ishkreipia paveiksleli sakykim maziau 10 - lauk.
V++ ideja liuks tik skaiciuojant koreliacija tiketis kad bus tiesine nerealu bet skaiciukai padetu orientuotis kitas dalykas kad jei literaturos saltiniuose nurodoma kad skaiciuojama taip o darbe skaiciuojama kitaip tai kazkada igyta patirtis rodo kad komisija gynimo metu nenori atsizvelgti i racionalius argumentus nebent priverti recenzenta ikabinti fraze kad tai logiska ir trivialu

Nesupratau sitos vietos..

{SS},
Būtų labai įdomus variantas, mat paprastai rezultatai (kai didesnį siurprizą seka didesnės grąžos) aiškinami kaip underreaction pasekmė. Perėjimas prie overreaction būtų gražus anomalijos naikinimas. Vis tik mano variantas tokiu atveju kažkoks tarpinis. Imant konkrečiai atvejį, kai įmonė pralenkia prognozę, SUE būtų didelis teigiamas. Tada skelbimo dieną, gal dar dieną po, rinka turėtų optimistiškai sureaguot - EAR(grąža įvykio metu) irgi didelis teigiamas. Po to - grąžos krenta. Taigi neigiama priklausomybė turėtų būti tarp grąžų ir SUE, bet taip pat tarp grąžų ir EAR, nors aš pastaruoju atveju aš gaunu teigiamą. Kitaip tariant, nuo pat paskelbimo (o jei visai tiksliai - ir kelias dienas iki paskelbimo) SUE nebesiderina su akcijų generuojamomis grąžomis

V++,
Tik apskaičiavus SUE susidūriau su gana keistomis savybėmis - kai kurie buvo laaabai dideli arba maži. Tada piešiau (pačios kraštinės reikšmės nukirptos, kad geriau matytųsi, kaip viskas dėliojasi):

Diff. EPS būtent ir yra (Actual EPS - Analitikų prognozė). Iš čia gavau (vidurinis peišinukas), kad net esant mažam skirtumui (Actual EPS - Analitikų prognozė), SUE gali patapti didelis. Tolesnė analizė parodė, kad to didumo priežastis - labai mažas standartinis nuokrypis. Apmąsčiau nemažai variantų. Pirmiausia šovė į galvą analitikų skaičius, naudojamas minimalus buvo du. Vis tik norint panaikinti tokiu būdu ekstremalius SUE, būtų reikėję imt tik tas akcijas, kurios stebimos bent 10-15 analitikų. Dešinysis piešinukas rodo, kad |Actual EPS - Analitikų prognozė| tikrai kažkiek koreliuoja su standartiniu nuokrypiu. Man ypač nepatiko ta mėlyna santalka ties nuliniu skirtumu ir nuliniu nuokrypiu - būtent tai pavirsta super dideliais nelogiškais SUE. Ieškojau, ką daro kiti. Kartais vietoj standartinio nuokrypio dalinama iš kainos. Dar išmąsčiau, kad gali būti verta dalinti ir iš nuokrypio, ir iš kainos (gautųsi kaip siurprizas, tenkantis vienam doleriui). Deja, nei vienas iš šitų patobulinimų nesuveikė, todėl apsiribojau tiesiog per didelių dydžių nukirpimu iki priimtino lygio. Gal šitoj vietoj reiktų ne karpyti skaičiukus, bet šalinti stebėjimus, vis tik, tai sudarė apie 5% duomenų, tad stebuklo nesitikėčiau.
SUE imti tik kaip skirtumą tarp EPS nebandžiau. Bet, kadangi tiek standartinis nuokrypis, tiek akcijos kaina - griežtai teigiami, vadinasi, SUE ženklas nulemtas skaitiklio ir atsisakydama nuokrypio gausiu skirtingo dydžio, bet to paties ženklo grąžas, taigi ir tuos pačius sąryšius tarp siurprizų ir pelno/nuostolio.

bukanierius,
Dalies duomenų atsikratymas gal ir padėtų, bet negaliu tiesiog imt ir kažką ištrint. Reikės pamėgint eliminuot Kanados kompanijas, gal netyčia jos iškreipia vaizdą, nors ir neįsivaizduoju, kodėl turėtų.
Ką turėjai omeny sakydamas:

Būtent kieno vidurkį reiktų keisti mediana? Šiaip medianą kai kur naudoju, pavyzdžiui, imu ne visų analitikų prognozių vidurkį, bet medianą, kad kokie nors neišprusę analitikai ar atsilikus prognozė neiškreiptų vaizdo
Likvidumą iš dalies kontroliuoju: yra uždėtas reikalavimas, kad skelbimo metu Market Capitalisation viršytų 100 mln. USD, taip pat akcijos kaina turi viršyti 5 USD. Nors tendencija tokia, kad jei maža rinkos vertė, tai analitikų prognozių nėra, todėl ir taip tokie stebėjimai nepatenka į imtį.

Karolina,

Tu problema kaip ir isprendei mano galva - "...panaikinti tokiu būdu ekstremalius SUE, būtų reikėję imt tik tas akcijas, kurios stebimos bent 10-15 analitikų..." galima suktis kaip nori bet mano durna galva imties "2" naudojimas statistiniuose "apdorojimuose" ir dar standartinio nuokrypio skaiciavimas is to yra is nekorektiskos statistikos srities. Taigi esant mazai imciai dalinti is kainos kaip ir butu labiau korektiska.
"Šiaip medianą kai kur naudoju, pavyzdžiui, imu ne visų analitikų prognozių vidurkį, bet medianą, kad kokie nors neišprusę analitikai ar atsilikus prognozė neiškreiptų vaizdo"... butent
Nzn mastau gal multiple regression reiktu uzmesti ant duomenu - tik reik sugalvot kaip - jei ner rysio tarp 2 galima paieskot tarp 3. Gal Actual eps+standartinis nuokrypis+analitiku skaicius. Nors tai nedaug duos...
V++ kad pasirinktu patikimumo lygiu patvirtintu hipoteze kad 2 sk sekos yra susijusios tarpusavy tiesiskai.