Řešené projekty

Modelování behaviorálních faktorů na finančních trzích

SP2016/54

Projekt je zaměřen na vybrané problémy z oblasti behaviorálních financí. Behaviorální finance se zabývají studiem psychologických a sociálních faktorů, která ovlivňují ekonomická rozhodování jednotlivců a institucí, a jejich dopadem na tržní ceny, výnosy a alokaci zdrojů. Behavioristé předpokládají, že účastníci na trzích jsou ovlivněni emocemi, náladami a dalšími psychologickými aspekty, což má dopad na tržní ceny, které často nejsou jen výsledkem čistě racionálních rozhodnutí. Právě tímto jevem se zabývají behaviorální finance, které se snaží odhalit, dokumentovat a vysvětlit tyto odchylky od racionálního očekávání. K výraznějšímu rozvoji behaviorálních financí došlo v posledních dvaceti letech, což je patrné jak ze zvyšujícího se počtu odborné literatury, tak vědeckých studií na různá témata z této oblasti. Behaviorální finance se například zabývají tím, jak lidé reagují na dobré či špatné výsledky jednotlivých makléřů, zda se v některých měsících v roku obchoduje odlišně než v jiných měsících nebo jestli mají změny počasí vliv na změny v investičním rozhodování. Jedná se o moderní a progresivní směr finanční teorie, který lze chápat jako protipól tradiční ekonomii a finanční teorii. Lze jej považovat za pozitivní ekonomický směr, který se snaží popsat a vysvětlit realitu. Tradiční finanční teorie je založena na předpokladech, že investoři, vystupující v roli agentů, se rozhodují tak, aby využili všech svých příležitostí. Předpokladem této teorie je fakt, že všichni investoři mají stejné preference, perfektní znalost všech alternativ investování a rozumí následkům svých rozhodnutí. Investoři se tedy chovají racionálně, bez emocí. Naopak, prostřednictvím behaviorálních financí jsou poskytovány důkazy o iracionalitě investorů. Jedna z prvních významných prací na téma behaviorálních financí byla publikována Andreiem Shleiferem (2000), nicméně již před touto knihou byly vydány různé studie o tržní efektivitě či investorských náladách, které lze dnes brát jako behaviorální studie. V posledních dvou desetiletích byl zaznamenán největší vývoj právě v oblasti behaviorálních financí. Záměrem projektu je studium vybraných otázek z oblasti behaviorálních financí, které souvisejí s obchodováním na finančních trzích a také s jejich efektivitou. Projekt bude zaměřen na analýzu investičního chování na finančních trzích v souvislosti s předpokladem teorie efektivních trhů. Cílem bude zejména studium vlivu vybraných faktorů na rozdílné přístupy v obchodování tržních účastníků. V této oblasti bude pozornost zaměřena na porovnání obchodních přístupů vybrané skupiny obchodníků, a to s ohledem na jejich genderové a geografické rozdíly. V rámci projektu budeme vycházet z informací o obchodování studentů z vybraných zemí, což nám umožní posoudit, jak různé faktory ovlivňují obchodování těchto jednotlivců na finančním trhu. Teoretická východiska: První zmínky o teorii efektivního trhu je možno nalézt již na počátku 20. století, nicméně systematická a ucelená teorie byla vytvořena až v šedesátých letech minulého století. Francouzský matematik Louis Bachelier v roce 1900 publikoval disertační práci „Théorie de Spéculation“, ve které byla vysvětlena teorie efektivního trhu prostřednictvím matematicky popsané teorie náhodných cen komodit. Práce byla na danou dobu zcela originální, na akademickém poli jí ale nebyla věnována výraznější pozornost až do roku 1955, kdy byla práce znovu objevena matematikem Savagem. Pět let po vydání disertační práce L. Bacheliera byl poprvé použit a definován termín náhodná pocházka Karlem Pearsonem (1905), profesorem britské královské společnosti. Ve třicátých letech byla efektivnosti trhů věnována pozornost celou řadou ekonomů. V roce 1933 Alfred Cowles, americký ekonom a obchodník, analyzoval výkonnost investičních profesionálů a dospěl k závěru, že nikdo z účastníků trhu není schopen „překonat trh“ a predikovat budoucí vývoj tržních cen akcií. V roce 1953 byla britským statistikem Maurice Kendallem na zasedání Královské statistické společnosti publikována práce „The Analysis of Economic Time Series“. M. Kendall ve své práci posuzoval závislost mezi cenami akcií britských průmyslových společností a cenami vybraných amerických komodit. Závislost mezi těmito dvěma instrumenty byla posuzována na týdenních datech. Na základě výpočtů byla prokázána téměř nulová korelace cenových změn. Ceny konají tzv. náhodnou procházku (teorie náhodné procházky) a tedy v čase se vyvíjí náhodně. Obrovský význam pro teorii efektivního trhu měla práce Eugene Famy „The Behavior of stock market prices“, publikovaná v roce 1965, ve které byl poprvé definován pojem efektivní trh. Dle E. Famy je možno jako efektivní trh označit trh, na kterém ceny akcií vždy plně odráží veškeré dostupné informace. Velice často je právě od roku 1965 datován vznik teorie efektivního trhu. V pozdějších letech se problematikou efektivity trhů zabývali ekonomové jako Harry Roberts (1967), který vymezil základní rozdíly mezi slabou a středně silnou formou efektivnosti, či Paul Samuelson. Hlavním rysem efektivních trhů je nepředvídatelnost budoucího vývoje. Pokud je trh efektivní, nelze na základě žádných informací předpovědět budoucí ceny aktiv. Výjimkou jsou tržní anomálie, speciální situace či efekty, které na trhu přetrvávají nebo se pravidelně vyskytují a jejichž existence umožňuje dosáhnout lepších výnosů než trh. Mezi nejznámější a nejsilněji působící anomálie na trhu akcií jsou řazeny lednový efekt, pondělní efekt, efekt zanedbaných firem, efekt nízkého P/E ratio či efekt emise nových akcií. Současné vědecké práce zaměřené na chování tržních účastníků se zabývají studiem různých aspektů, které ovlivňují chování investorů, nicméně námi zvolenému tématu zatím není věnována větší pozornost. Většina studií se zaměřuje na genderové rozdíly v podnikání a investování, a to zejména v souvislosti s riskováním. Mezi významné práce v této oblasti lze zařadit výsledky Barber a Odean (2000), kteří sledovali genderové rozdíly v rámci investování do akcií a potvrdili obecné výsledky, že muži mají mnohem větší sebedůvěru než ženy. Ve své práci použili data od 35 000 amerických domácností za období 1991 – 1997 a ukázali, že muži obchodují o 45 % více než ženy, což snižuje jejich celkový výnos. Mezi další publikované práce patří studie Powell a Ansic (1997), kteří prováděli laboratorní počítačové pokusy a zjistili, že ženy méně vyhledávají riziko ve srovnání s muži, a to bez ohledu na různé aspekty, např. jejich dosažené vzdělání. Také ve své práci zjistili, že i když ženy a muži používají rozdílné strategie v procesu finančního rozhodování, tyto strategie nemají významný dopad na jejich výkonnost. Podobné výsledky byly potvrzeny v práci Eckel a Grossman (2008) a Daeves et al (2009). Základní literatura: ATKINSON, S. M., S. B. BAIRD and M. B. FRYE. Do female mutual fund managers manage differently? Journal of Financial Research, 2003, No. 26, pp. 1–18. ISSN 1475-6803. BARBER, Brad M. and Terrance ODEAN. Boys Will Be Boys: Gender, Overconfidence, and Common Stock Investment. The Quarterly Journal of Economics, 2001, pp. 261-292. ISSN 1531-4650. BARBERIS, Nicholas and Richard THALER. A Survey of Behavioral Finance. In: CONSTANTINIDES, G. M., M. HARRIS and R. M. STULZ, eds. Handbook of the Economics of Finance, vol. 1, Elsevier Science B.V., 2004, pp. 1053-1121. ISBN 9780444513625. BARKE, Richard and Paul SLOVIC. Risk Perceptions of Men and Women Scientists. Social Science Quarterly, Vol. 78, 1997, pp. 167–176. ISSN 1540-6237. MARKS, Howard. The Most Important Thing Iluminated (Uncommon Sense for the Thoughtful Investor). Columbia University Press. 2013, 248 p. ISBN: 9780231162845. BIRLEY, Sue. Female Entrepreneurs: Are they really any different? Journal of Small Business Management, 1989, pp. 32-37. ISSN 1540-627X. BURTON, Edwin and Sunit SHAH. Behavioral Finance: Understanding the Social, Cognitive, and Economic Debates. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2013. 242 p. ISBN 978-1-118-30019-0. BYRNES, James and David MILLER. Gender Differences in Risk Taking: A Meta Analysis. Psychological Bulletin, Vol. 125, 1999, pp. 367–383. ISSN: 0033-2909. DEAVES, R., E. LUDERS and G. Y. LUO. An Experimental Test of the Impact of Overconfidence and Gender on Trading Activity. Review of Finance, 2009, pp. 1-36. ISSN 1468-2443. DICKSON, Gordon C. A. A comparison of attitudes towards risk among business managers. Geneva Papers on Risk and Insurance, 1982, No 7, pp. 89-97. ISSN 1018-5895. EAGLY, A., S. KARAU and M. MAKHIJANI. Gender and the effectiveness of leaders: A meta-Analysis. Psychological Bulletin. 1995, pp. 125-145. ISSN 0033-2909. ECKEL, Catherine C. and Philip J. GROSSMAN. Differences in the Economic Decisions of Men and Women: Experimental. In: PLOTT, Charles R. and Vernon L. SMITH, eds. Handbook Of Experimental Economics Results, Col. 1, 2008, New York, Elsevier, Ch.113, pp. 1061-1073. ISBN 978-0-444-82642-8. FINUCANE, Melissa and Paul SLOVIC. Gender, Race and Perceived Risk: The White Male Effect. Health Risk & Society, 1999. pp. 159-172. ISSN 1369-8575. Hosmer, David W. and Stanley Lemeshow. Applied logistic regression. 2nd ed. New York: John Wiley & Sons Inc., 2000. 367 p. ISBN 0-471-72214-6. LIN, Tom C. W. (2011), A Behavioral Framework for Securities Risk [online]. 34 Seattle University Law Review 325. [quoted 2015-04-12]. Available on: http://scholarship.law.ufl.edu/facultypub/114 LO, Andrew W. Efficient Market Hypothesis. In: DURLAUF, Steven S. and Lawrence E. BLUME, eds. The New Palgrave: A dictionary of Economics, 2. ed. New York: Palgrave McMillan, 2007, pp. 1-27. ISBN 978-0-333-7867-65. MANLY, Bryan F. J. Multivariate Statistical Methods. A primar. 3rd ed. Laramie: Chapman & Hall/CRC, 2005. 214 p. ISBN 1-58488-414-2. MENARD, Scott. Logistic regression. From introductory to advanced concepts and applications. Sam Houston State University Colorado: SAGE Publications, Inc., 2010. 377 p. ISBN 978-1-4129-7483-7. OLSEN, Robert A. and Constance M. COX. The Influence of Gender on the Perception and Response to Investment Risk: The Case of Professional Investors. Journal of Psychology and Financial Markets, Vol. 2, No. 1, 2001, pp. 29–36. ISSN 1532-7760. POWELL, Melanie and David ANSIC. Gender Differences in Risk Behavior in Financial Decision-Making: An Experimental Analysis. Journal of Economic Psychology, 18, 1997, pp. 605-628. ISSN 0167-4870. SLOVIC, Paul. Perception of Risk. Science, Vol. 236, No. 4799, 1987, pp. 280–285. ISSN 0036-8075. Tabachnik, Barbara G. and Linda S. Fidell. Using multivariate statistics. 5th ed. Boston: Pearson Education, Inc., 2011. 980 p. ISBN 0-205-45938-2. Postup řešení: V rámci projektu budou využity informace o obchodování studentů na měnových trzích, které již jsou, popř. budou získány pomocí demo verze online obchodní platformy. Vybraná obchodní platforma je naprosto totožná s reálným obchodováním, neboť používá reálné a aktuální měnové kurzy, bid-ask rozpětí, úrokové sazby, apod. Jediný rozdíl spočívá v tom, že se neobchoduje se skutečnými penězi. Pomocí dané obchodní platformy budeme mít přístup k detailní obchodní historii vybraných studentů z různých zemí, včetně studentů z naší univerzity. To nám následně umožní provést podrobné analýzy vzorů chování jednotlivých obchodníků s různými charakteristikami. Záměrem projektu je odpovědět na různé otázky týkající se obchodního chování mužů a žen (např. ochota riskovat, frekvence obchodování, objemy obchodování, reakce na určité zprávy, použité strategie). Podobně se zaměříme na rozdíly v obchodování podle stupně dosaženého vzdělání studentů a podle země, odkud pocházejí. Vzhledem k tomu, že měnové trhy jsou velmi likvidní a efektivní, je velmi složité odhadovat cenové změny. Úspěch obchodování je častěji výsledkem štěstí než dovedností (na rozdíl od akciových trhů, kde mohou analytikové využívat různé informace). Z tohoto důvodu lze říci, že úroveň dovednosti nebude výrazně zkreslovat obchodní chování jednotlivců a lze předpokládat, že použité obchodní strategie budou odrážet přirozené chování. Pro účely projektu předpokládáme, že soubor vytvořený z dat obchodujících studentů bude dostatečně reprezentativní k tomu, abychom mohli provést statistické analýzy a vyvodit určité závěry. I když studenti neobchodují s reálnými penězi, budou motivováni k zodpovědnému přístupu k obchodování, např. formou splnění požadavků na absolvování předmětu, odměny pro nejlepšího obchodníka apod. Studenti, jejichž obchodní chování budeme posuzovat, budou vybaveni základními znalostmi, které se týkají obchodování na devizovém trhu a ve zvolené obchodní platformě. Metodika postupu řešení: Prvním krokem řešení projektu bude sběr a příprava dat prostřednictvím výše uvedené obchodní platformy. Následná analýza dat bude prováděna pomocí jak základních, tak pokročilejších statistických přístupů. Ke zpracování a vyhodnocení dat budeme používat kontingenční tabulky a statistické testování hypotéz. Předpokládáme, že při zpracování dat budeme především používat regresní analýzu. Vzhledem k charakteristice dat a cíli projektu budou hlavními přístupy logistická regresní analýza (binární, multinomická, popř. ordinální). Logistická regresní analýza, resp. logistická regrese se používá k analýze vztahu vícerozměrných nezávislých proměnných a závislé proměnné. Multinomická logistická regrese je modifikací binární regrese, což je případ, kdy mohou nastat pouze dvě události. Závislá proměnná je tedy binárního typu, jenž nabývá hodnoty 1, pokud nastane specifický jev, který sledujeme, jinak bude tato hodnota rovna 0 (např. pohlaví studenta). Cílem je zjistit, jak závisejí hodnoty pravděpodobnosti P (Y=1) na podmínkách, které jsou dány hodnotami několika nezávislých proměnných (Hendl, 2009), Hosmer a Lemeshow (2000). Rozšířením binární logistické regrese je multinomická logistická regrese, kdy předpokládáme, že závislá kategorická proměnná může nabývat k hodnot (např. geografická příslušnost obchodníka). Pokud má závislá proměnná ordinální charakter (např. věk obchodníka), kategorie vysvětlované proměnné v tomto případě lze objektivně uspořádat a na základě této skutečnosti mohou být použity přístupy ordinální regrese (Pecáková, 2007), Hosmer a Lemeshow (2000), Hendl (2009). Parametry modelů v regresních funkcích budeme odhadovat pomocí metody maximální věrohodnosti, důraz bude v projektu kladen na verifikaci odhadnutých modelů. Pomocí uvedených přístupů budeme analyzovat různé vlivy a závislosti související s obchodním chováním vybraného vzorku studentů. Záměrem projektu bude také odhadnout modely, pomocí kterých bude možné predikovat vybrané proměnné. Zjištěné závěry máme v plánu porovnat s výsledky jiných studií, zejména v souvislosti s rizikovým chováním vybraných skupin obchodníků. Analýza zaměřená na chování finančních trhů a testování tržní efektivnosti je obvykle prováděna pomocí regresní analýzy založené na časových řadách cen finančních aktiv, popř. dalších faktorů. I v tomto případě lze využít logistickou regresní analýzu, jejíž základní podstata je popsána výše. Statistické výpočty budeme provádět v programech, které jsou dostupné jak na pracovišti řešitelů, tak studentům (MS Excel, IBM SPSS, Stata, EViews). Vstupní data: V rámci projektu budou využity informace o obchodování studentů na měnových trzích, které budou získány pomocí demo verze online obchodní platformy Oanda. Pomocí této aplikace budeme mít přístup k detailní obchodní historii vybraných studentů z různých evropských zemí. Záměrem projektu je zapojit do obchodování vybrané studenty EkF, jak mezioborové, tak se specializací na finance. To nám následně umožní získat detailní obchodní historii, kterou budeme dále analyzovat. Data budou obsahovat informace o obchodních transakcích, včetně proměnných popisujících pohlaví obchodníka, geografickou příslušnost a dosažené vzdělání. V rámci analýzy investičního chování na finančních trzích budeme vycházet z časových řad cen vybraných aktiv, popř. dalších faktorů, které jsou běžně dostupné. Časový harmonogram: Leden – březen: Rešerše základní literatury zaměřené na behaviorální faktory na finančních trzích, zejména s ohledem na aktuální vědecké práce a výstupy. Příprava základních materiálů a informací o obchodní platformě Oanda, které budou následně předány cílové skupině studentů. Seznámení cílové skupiny studentů se základní teorií týkající se obchodování a představení obchodní platformy Oanda. Duben – červen: Podpora cílové skupiny studentů a ukončení jejich obchodování. Sběr dat o obchodních transakcích jednotlivých studentů a zpracování dat do srovnatelné podoby použitelné pro účely statistických analýz. Červenec – září: Statistická analýza dat, vyvození dílčích závěrů. Komparace dílčích závěrů pro vybrané cílové skupiny studentů, zpracování dílčích výsledků pro účely publikování. Říjen – prosinec: Aktivní účast na konferencích, předpokládáme konference Řízení a modelování finančních rizik, International Conference on European Integration, popř. Evropské finanční systémy. Ukončení projektu. Úloha studentů v projektu: Úloha studentů zapojených v projektu bude především podpůrná. Jejich hlavním úkolem bude příprava a základní zpracování dat, včetně řešení diplomových témat dílčích problematik. Studenti magisterského studia budou asistovat v rámci přípravy a dále v průběhu obchodování vybraných studentů EkF v obchodní platformě Oanda. Předpokládáme, že studenti doktorského studia se budou podílet na zpracování dat a odhadu modelů pomocí pokročilejších přístupů, včetně interpretace a validace odhadnutých modelů. Všem studentům bude nabídnuta příležitost účastnit se tuzemské konference s publikačním výstupem. Plnění studijních povinností studentů magisterského je nutnou podmínkou pro výplatu odměn z navrhovaného projektu SGS.

2016

2016

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

SGS

Specifický výzkum VŠB-TUO

Novotná Martina Ing., Ph.D.