Vinouden huomioiva arvopapereiden hinnoittelumalli ja sen empiirinen testaaminen Suomen markkinoilla

Tutkimuksen tarkoituksena on tutkia osaketuottojen jakauman vinoutta ja sen mahdollisia vaikutuksia osakkeiden hinnoitteluun Suomen markkinoilla. Aineistona käytetään kuutta portfoliota jotka on muodostettu Suomen markkinoilla noteerattavista osakkeista ajanjaksolla 1.1.1987–31.12.2004. Osakkeet on jaettu portfolioihin markkina-arvon mukaan. Empiiriset tulokset osoittavat, että osaketuotot Suomen markkinoilla ovat positiivisesti vinoja mutta pääosin eivät merkitsevästi. Teoreettisen taustan perusteella olisi ollut odotettavaa, että vinoutta olisi ollut enemmän. Regressioanalyysillä ja kahta artikkelia replikoiden tutkittiin perinteisen ja vinouden sisältäviä CAPM-malleja. Odotettavissa oli, että perinteinen CAPM-malli suoriutuu huonommin kuin vinouden sisältävä. Regressio-analyysillä testatessa molemmat mallit suoriutuivat hyvin tuottojen selittämisessä, mutta vakiotermien perusteella kolmimomenttinen malli suoriutuisi paremmin. Regressiomallin ja artikkelin perusteella saadut betat olivat yhteneväisiä. Regressiomallin ja artikkelin perusteella saaduissa gam-moissa oli kuitenkin eroja ja niiden perusteella ei voida tehdä johtopäätöksiä. Regressiomalli näyttäisi kuitenkin huomioivan vinouden.

The scope of this paper is to study skewness in asset pricing and whether it affects the pricing of stocks in Finland. Data is computed of stocks quoted in Finnish markets from 1987 to 2004. The stocks are divided in six different portfolios by company size. The empirical results reveal that the stock returns in Finland are positively skewed; however the skewness is not significant. The returns are less skewed than would be expected based on the theoretical background. Both, the traditional CAPM and CAPM incorporating skewness are tested using regression analysis and replicating two articles. It was expected, that the traditional CAPM would perform worse. This was proved wrong. Using regression analysis both models explains stock returns and there seems to be no obvious difference between the two. Betas from regression analysis show no unexpected values. Gammas from regression analysis and based on one of the articles differ in multiple ways. Due to these differences, they are not suitable for drawing conclusions. However, gammas from regression analysis seem to capture the effects of skewness in the model.