Valuuttasuojaus kansainvälisissä osakeportfolioissa - eurosijoittajan näkökulma

Tämän tutkimuksen tarkoituksena on selvittää eurosijoittajan näkökulmasta tehokkain strategia kansainvälisen osakeportfolion valuuttariskin suojaamiseen. Tutkimuksessa tarkastellaan akateemisissa tutkimuksissa eniten käsiteltyjä valuuttasuojausstrategioita ja pyritään tunnistamaan niistä tieteellisesti valideimmat metodit tutkimuksen empiiriseen osioon. Valuuttasuojauksen tehokkuutta tullaan mittaamaan niin riskin kuin tuoton näkökulmista. Empiirisessä osiossa käytetään aineistona kahdeksan eri valtion osakemarkkinaindeksien ja valuuttojen spot- ja termiinikurssien kuukausittaisia tuottoja niin, että tarkastelu tapahtuu euroalueen sijoittajan näkökulmasta. Tutkimuksen aikaväli on 31.12.2004 - 31.12.2010. Tutkimuksessa päädyttiin suosittamaan 50 % valuuttariskin suojausastetta eurosijoittajan näkökulmasta. Kyseinen strategia alensi parhaiten kansainvälisen sijoittajan portfolion riskiä tutkitulla aikavälillä, eikä strategia myöskään heikentänyt merkittävästi portfolion tuottoa. Absoluuttisella kumulatiivisella tuotolla mitattuna suojaamaton osakeportfolio oli tutkimuksen aikavälillä paras, johtuen pääosin vuoden 2010 eurokriisistä, jonka vuoksi euro heikentyi voimakkaasti muita valuuttoja vastaan. Ennen kriisiä ”selektiivinen” valuuttasuojausstrategia oli tuotoilla (sekä kumulatiivinen että riskikorjattu) mitattuna paras.

The Use of Data Envelopment Analysis as Equity Portfolio Selection Criterion in the Finnish Stock Market

This thesis examines the application of data envelopment analysis as an equity portfolio selection criterion in the Finnish stock market during period 2001-2011. A sample of publicly traded firms in the Helsinki Stock Exchange is examined in this thesis. The sample covers the majority of the publicly traded firms in the Helsinki Stock Exchange. Data envelopment analysis is used to determine the efficiency of firms using a set of input and output financial parameters. The set of financial parameters consist of asset utilization, liquidity, capital structure, growth, valuation and profitability measures. The firms are divided into artificial industry categories, because of the industry-specific nature of the input and output parameters. Comparable portfolios are formed inside the industry category according to the efficiency scores given by the DEA and the performance of the portfolios is evaluated with several measures. The empirical evidence of this thesis suggests that with certain limitations, data envelopment analysis can successfully be used as portfolio selection criterion in the Finnish stock market when the portfolios are rebalanced at annual frequency according to the efficiency scores given by the data envelopment analysis. However, when the portfolios were rebalanced every two or three years, the results are mixed and inconclusive.