sou · GOB311d4 · 2001-01-01 00:00:00 — Ovanstående diskussion om investeringshorisonter kan sammanfattas i två slutsatser, dels att olika institutionella investerare har olika hori- sonter och dels att de investerare med en längre horisont klart dominerar de med en kortare. I både fackpress och akademisk litteratur har det hävdats att den ökade integrationen mellan världens finansmarknader gör att det är av minskande intresse att diversifiera portföljen över länder. I stället skulle det vara viktigare att diversifiera över sektorer (t.ex. tele- kommunikations-, elektronik-, industri- eller tjänstesektorn) oberoende av land. Det verkar rimligt att tro att institutionella investerare rör sig allt mer i den riktningen, men för den här studien är den viktiga dimensionen om en investerare faktisk väljer att investera i , på , eller i , på . Detta val kommer fortfarande att bero på hur framgångsrik den svenska aktiemarknaden är i att göra det effektivt för en investerare att utföra sin transaktion, men också på hur väl landrisk relaterar sig till övriga länders risker i portföljen. 19 I (1999) citeras en marknadsaktör, We are still a long way from being able to compare homogenous companies across Europe. We still have different accounting practices, different board member structures, different corporate governance issues, different definitions of what constitutes a free float and differences in tax rates. De Svenska Finansiella Marknadernas Volym C:91 I introduktionen nämndes att det grundläggande motivet för en investe- rare att placera internationellt är riskspridning. Ju mer två länder sam- verkar (är integrerade) desto mer är de redundanta i samma portfölj. Länderna blir därför konkurrenter och en investerare väljer att placera där transaktionskostnaden (i vid mening) är lägst. Genom att undersöka vilka länder de svenska finansmarknaderna är närmast integrerade med identifieras även huvudkonkurrenter i en statistisk mening. Det kan te sig underligt för en läsare att enbart statistiska metoder tillämpas för identifikationen av konkurrenter. Marknadsaktörer i gemen har en ganska god bild av vilka som är huvudkonkurrenter. Tanken i denna studie är dock att undvika en del godtycklighet genom att använda en statistisk metod som är relevant för ett stort segment av investerare. En fördel är att de statistiska metoderna möjligen identifierar relevanta konkurrentmarknader, som andra metoder hade bortsett ifrån. En nackdel är dock att metoden enbart upptäcker sporadiska kopplingar utan någon ekonomisk signifikans. Denna studie skall därför ses som ett komplement och en ytterligare infallsvinkel vid studien av vilka som är finansmarknaders huvudkonkurrenter. Solnik, Boucrelle & Le Fur (1996) visar i en studie av världens aktie- och obligationsmarknader att korrelationerna har ökat, vilket tolkas som att marknaderna integrerats allt mer. Deras undersökning finner stöd för, det som nämndes i inledningen, att i kristider verkar sambanden mellan olika länders finansiella marknader vara starkare än normalt. För en internationell investerare innebär detta att i tider av chocker uppnås ej den önskade riskspridningen 20. Författ- arnas slutsats är trots detta att det återstår signifikanta vinster från att diversifiera sin portfölj internationellt. Krisers påverkan förblir dock ett orosmoment i en sådan strategi. 20 Ett flertal studier har analyserat, bl.a. i BIS regi och King & Wadhwani (1990), spridningen av kriser mellan länder, s.k. contagion. Forskning pågår i att förklara transmissionsmekanismerna för sådana chocker, t.ex. om de sker främst via aktiemarknader eller via derivatmarknader. Chocker kan även studeras med hjälp av volatilitetsstudier, för att se om volatiliteten spiller över från marknad till marknad. Klart är att alla portföljstrategier, som baseras på historiska data, är sårbara i kristider i och med att de underliggande förhållandena fundamentalt förändras. Denna studies datamaterial tillåter tyvärr ej en undersökning av volatilitetsspridning. Volym C:92 Bilaga 17 Denna studie studerar enbart åren och försöker se om ökningen i integration (dels i form av ökade korrelationer och kointegrationer) fortsätter. Genomgående kommer studien att se finan- siell integration21 som ett begrepp som kan fångas upp med ett statistiskt koncept kallat kointegration. Nästföljande avsnitt fokuserar på att förklara finansiell integration och kointegration och deras inbördes re- lation. 4.1Finansiell integration och kointegration Finansiell integration kan mätas på många sätt beroende på vilket tids- perspektiv man väljer. Kortsiktig samverkan mellan två marknader be- skrivs med hjälp av korrelation och långsiktig samverkan fångas bäst upp med det statistiska konceptet kointegration. Korrelation, som har använts i många tidigare studier är ett betydligt svagare integrationsbegrepp och har ingen kausalitets (orsaks) koppling. Kointegration22 fångar upp ett mer långsiktigt förhållande mellan två dataserier, dvs. två serier som är kointegrerade kan avvika från varandra (vara negativt korrelerade) men på för någon underliggande komponent dem närmare varandra. Kointegra- tionstester fångar därför upp ett långsiktigt samband och det följer av definitionen av kointegration, att korrelationen mellan dessa två data- serier kan skifta rejält även om graden av kointegrationen förblir . Masih & Masih (1997) ger en mö jlig tolkning till varför två finans- marknader är kointegrerade. Enligt dem skulle till exempel arbitrage mellan två olika marknader föra dem samman över och av- saknaden av kointegration betyder med denna tolkning avsaknad av arbitrageaktivitet. Ovan nämndes att signifikant kointegration innebär att det existerar en komponent som för de två marknadernas utveckling samman. Om denna komponent kan identifieras och är signifikant borde 21Finansiell integration kan betyda olika saker för olika personer. Inom den nationalekonomiska litteraturen är finansiell integration ett betydligt vidare begrepp än i denna studie och avser främst hela landets ekonomi och inte enbart de finansiella marknaderna. 22Standardreferenser när det gäller kointegration är (1987) och (1994), kapitel 19. SOU 2000:11 De Svenska Finansiella Marknadernas Volym C:93 det finnas möjligheter till arbitragevinster. Man kan då genom denna komponent förutsäga den ena marknadens utveckling med hjälp av den andra. Om ett sådant orsakssamband (här även kallad granger - kausalitet23) identifieras så betyder det att dessa två marknader ej är effektiva enligt finansiell ekonomisk teori. Det är viktigt att betona att grangerkausalitet är ett statistiskt begrepp och det skall därför tolkas med ett stort mått av försiktighet. Kausalitet har varit ett omdebatterat begrepp i litteraturen, till exempel Masih & Masih (1997) nämner att grangerkausalitet ska ses, i den här typen av undersökningar, som, in the stochastic sense or probabilistic sense, rather than in the philosophical or deterministic sense. Also the concept used here is in the Granger temporal sense, rather than in the structural sense. Vad Masih & Masih försöker säkerställa är att eventuella läsare ej blandar ihop grangerkausalitet (x statistiskt föregår y) med deterministisk kausalitet (en förändring i x orsakar alltid en förändring i y, dvs. x måste föregå y). Det finns två syften med att inkludera grangerkausalitet i denna studie. För det första tillåter metoden att ytterligare bestämma styrkan i beroendet mellan två marknader. För det andra gör en kausalitetsstudie det möjligt att bestämma om två länder är kointegrerade eller om sam- bandet dem i mellan har sitt ursprung i ett tredje land. För att testa för kointegration mellan två dataserier används meto- dologin som presenterades av (1993). Testerna utgörs av flera steg. Första steget är att testa om de studerade dataserierna upp- visar karaktäristiska som överensstämmer med en enhetsrot. Existensen av en enhetsrot betyder att dataserien icke är stationär, dvs. den uppvisar ett särskilt statistiskt beteende där en observation från är starkt kopplat till observationen . Detta innebär att om en chock drabbar serien så tenderar effekterna av denna chock avta mycket långsamt. Steg nummer två är att testa om differensen mellan två dataserier, som har en enhetsrot, skapar en serie som är stationär, dvs. Om så är fallet så sägs serierna vara kointegrerade och de har en begränsande effekt på varandras utveckling över tiden, dvs. avståndet mellan de två serierna kan ej bli oändligt stor 24. Testet för steg nummer två kallas ADF (Advanced ) och det är denna teststatistika 25 som 23De vanligaste statistiska referenserna på detta område är (1987) och Granger (1988). 24Se (1994), kapitel 19, sid 572. 25Test statistikan kan av läsaren ses som liknande vanliga t-statistikor från regressionsanalysens värld. Det intressanta med statistikan är enbart om de är signifikanta eller inte. De skall ej jämföras mellan olika länder förutom i signifikanshänseende. Volym C:94 Bilaga 17 presenteras i kommande tabeller. Nollhypotesen, som testas, är avsaknaden av kointegration och denna kan förkastas (dvs. två serier är kointegrerade) om test statistikan är större än det kritiska värdet som presenteras i botten av tabellen. Det sista steget är att testa om två kointegrerade serier även uppvisar signifikant grangerkausalitet, dvs. om de är så starkt beroende av varandra så att riktningen av beroendet kan identifieras (beroendet kan även vara dubbelriktat 26). Avsaknaden av signifikant grangerkausalitet innebär att de två kointegrerade marknaderna är informationsmässigt effektiva, men att de ändå uppvisar ett långsiktigt beroende. Grangerkausalitet kan testas med hjälp av enkla regressioner där avkastningen i den ena dataserien ( xt ) förklaras av den laggade avkastningen av samma dataserie ( xt 1 ) och den laggade avkastningen av den andra dataserien ( yt 1 ). xt = 0 + 1 xt 1 + 1 yt 1 + 0t yt = 1 + 2 yt 1 + 2 xt 1 + 1t Om skattningen av 1 är signifikant skild från noll tolkas detta som att y grangerorsakar x . I det fall då skattningarna av både 1 och 2 är signifikanta sägs grangerkausaliteten vara dubbelriktad, dvs. data- serierna grangerorsakar varandra. I nedanstående grangertabeller presenteras förklaringsvärdena (R 2) för regressionerna samt signifikansen hos skattningen av olika kom- binationer av dataserier. 4.1.2Implikationer för en institutionell investerare Detta avsnitt kommer att beskriva den praktiska betydelsen av korrela- tions- och kointegrationsbegreppen för en institutionell investerare. Som beskrevs i avsnitt 4.3 så har olika institutionella investerare olika investeringshorisont. Korrelation visade sig vara en lämplig besluts- variabel för en investeringsfond och kointegration en lämplig ytterligare beslutsvariabel för en pensionsfonds kärnportfölj. För att förstå effekterna av två kointegrerade marknader antag att aktiemarknaderna i och är kointegrerade. Detta innebär att när det amerikanska aktieindexet faller så kommer de svenska aktiepriserna att följa denna nedgång. 26 Med dubbelriktad grangerkausalitet avses att en exogen chock på endera marknad påverkar utvecklingen i den andra, dvs. kausaliteten går ej enbart i en riktning utan i bägge. De Svenska Finansiella Marknadernas Volym C:95 mellan dessa två marknader kommer därigenom ej vara framgångsrik. Eftersom diversifiering enbart hjälper en investerare att minska den icke- systematiska risken. Den gemensamma risken hos de två marknaderna återstår dock. Det framgår därför, enligt (1993) och Masih & Masih (1997), att det ej är i den långsiktige institutionella investerarens intresse att investera i två signifikant kointegrerade marknader för att uppnå diversifiering. På kort sikt kan det dock fortsatt finnas goda diversifiering- och investeringsmöjligheter, se tabell 3. Kointegration fångar alltså upp en viktig dimension som korrelation missar. Två marknader kan ha en låg momentan korrelation, men ändå vara signifikant kointegrerade. Ur ett finansiellt integrations perspektiv är det intressanta med kointegrationsbegreppet att det påvisar en lång- siktig relation, som borde vara relativt stabil över tiden. Detta har med- fört en relativt stor litteratur, som använder sig av kointegration för att studera integration mellan olika finansiella marknader27. Huvudargumentet för varför en institutionell investerare, med till- räcklig lång horisont, borde studera kointegration är alltså att två mark- nader kan vara okorrelerade men vara signifikant kointegrerade. Att i ett sådant fall utforma en internationell portföljstrategi enbart baserad på korrelation skulle ge felaktiga resultat. Den eftersträvade riskspridningen kommer ej att uppnås. För att sammanfatta implikationerna av kointegration och korrelation för konkurrensen mellan två länders finansmarknader se följande exempel. Antag att det finns två länder X och Y och de internationella institutionella investerarnas (IIIs) kapital utgör en betydande andel av kapitalet investerat i dessa länders finansmarknader. Vad händer om dessa två länders finansmarknader är perfekt korrelerade och kointe- grerade, dvs. i stort sett identiska, men det är plötsligt mycket billigare, i en vid mening, för en III att utföra transaktioner i land Y:s finans- marknad? I och med att länderna är perfekta substitut i en III:s portfölj kommer III aktiva i land X att föra över sina ytterligare investeringar till land Y28. X och Y är konkurrenter och X har att välja mellan att se en stor del av sina framtida investeringarna omdirigeras till Y eller att anpassa sina kostnader till de som råder i Y:s finansmarknad. 27Arshanpalli & Doukas (1993) samt Masih & Masih (1997) visar att krasch hade en fundamental effekt på hur graden av integration ökade. Ma (1993), å andra sidan, tillämpar kointegrationsstudier för att identifiera effek- terna av kapitalavreglering i på landets finansiella integration med den övriga världen. 28Här antas ytterligare att III:s följer en portföljstrategi baserad på länder och att det råder låga kostnader för att skifta kapital från en marknad till en annan. Volym C:96 Bilaga 17 Antag nu att den momentana korrelationen mellan de två länderna är noll, men kointegrationen är fortsatt mycket hög. I detta fall är markna- derna ej längre perfekta substitut i en III:s portfölj. Det finns diversifieringsvinster för de investerare som har en tillräcklig kort investeringshorisont. Vinsterna måste överstiga de höga transaktions- kostnaderna i land X, för att några av de III skall investera ytterligare. antag att korrelationen och kointegrationen mellan de två länders finansmarknader är noll. Finansmarknaderna är ej längre substitut utan kompletterar varandra i en III:s portfölj. Marknaderna konkurrerar alltså ej längre och transaktionskostnaderna i de två länderna kommer enbart att påverka mängden investerat kapital och omsättningshastigheten i de två marknaderna, oberoende av varandra. Slutsatsen är om korrelation och/eller kointegration är viktigt för en III så kommer detta påverka i vilken grad två länders finansmarknader konkurrerar om den III:s investeringar. Om detta är av e konomiskt intresse för ett land och ett lands finansmarknad beror på de III:s bety- delse i detta lands finansmarknad och hur viktig en välfungerande finansmarknad är för landets ekonomiska tillväxt. Några ord om datamaterialet för denna del av studien. Materialet, som ligger till grund för kointegrationstesterna, är dels aktiemarknadsindex- serier i dollar beräknade av den amerikanska investmentbanken och Datastreams benchmarksobligationserier, i lokal valuta. Serierna är baserade på veckodata . I tabell 3 testas de ledande OECD19 marknaderna för signifikant ko- integration. Av dessa marknader presenteras 18 i tabellerna och lämnas utanför, som den variabel som skall förklaras. På grund av olika institutionella investerares investeringshorisont presenteras nedan både korrelations- samt kointegrationsresultaten. Diskussionen kommer dock att fokuseras på kointegrationsbegreppet. De Svenska Finansiella Marknadernas Aktiemarknads Korrelation och Kointegration med Jul 1995 – Juni -2,8 -1,6 -2,5 -2,8 -0,5 -1,2 -2,7 -2,3 -2,2 -0,7 -3,2+ -1,4 -2,8 -0,8 -0,7 -3,6++ -2,1 -3,6++ -2,3 -1,6 -1,4 -2,3 -2,1 -2,3 -2,5 -2,8 -3,6++ -3,1 + -2,8 -3,4++ -2,6 -1,0 -2,6 -3,2+ -0,2 -0,6 -3,2+ -1,6 -2,7 -2,3 -2,0 -1,2 -2,6 -2,5 -2,0 -3,6++ -1,1 -1,3 -1,7 -2,6 -3,6++ -3,5 ++ -1,1 -2,2 : De kritiska värdena för signifikant kointegration för delperioderna är, -3,09 för (+) och -3,40 för (++). För hela dataserien är motsvarande kritiska värden -3,08 och -3,38. Olika värden används eftersom antalet observationer är olika för de olika tidsperioderna. Data: Veckodata baserade på indexserier från Datastream. Från tabell 3 framgår det mer tydligt att korrelation och kointegration är två skilda begrepp. Kointegration är mer restriktiv och enbart ett fåtal länder uppvisar signifikant kointegration (se tabell). Olika länders aktie- marknader, som har en betydande korrelation med den svenska, behöver ej vara kointegrerade med . Av kanske än större intresse är att två marknader som uppvisar låg korrelation, t.ex. med , trots allt har ett signifikant samband som enbart kointegrationsbegreppet fångar upp. En institutionell investerare gör klokt i att ta detta i beaktning när allokeringsbeslutet fattas. Mellan de två delperioderna har korrelationen mellan marknaderna ökat, detta ger stöd åt tanken att världens finansmarknader blir allt mer integrerade. visar tabellen att kointegrationsresultaten ej är särskilt robusta över tiden. Detta beror förmodligen på att dataserien hade tjänat på att vara Volym C:98 Bilaga 17 längre 29, vilket innebär att kointegrationsresultaten som är presenterade för hela tidsperioden är de mest trovärdiga. I ett tidigare avsnitt nämndes att i kristider tenderar graden av inte- gration mellan finansiella marknader att förändras. Den senaste tids- perioden innehåller en kris av förhållandevis stora proportioner. Studeras resultaten för tidsperioden efter , då Asienkrisen hade fått globala effekter, så ökar korrelation mellan de olika marknaderna klart. Korrelationernas utveckling stärker Solnik, Boucrelle & Le Fur (1996) tes, som är att stora kriser såsom kraschen 1987 är globala och därför leder till ökad integration mellan världens finansmarknader. Tyvärr finns ej tillräckligt med data för att kunna säga det samma med hjälp av kointegration. En studie av korrelationerna under Asienkrisen tyder på att alla marknaders korrelation med varandra ökade stort, som korrelation mellan EU länderna fortfarande var högre än korrelationen mellan och EU. Det verkar som olika typer av kriser leder till olika typer av effekter på den globala finansiella integrationen 30. Intressant är även att det kortsiktiga beroendet har ökat (korrelationen) och den långsiktiga finansiella integrationen minskat, i alla fall i tabell 3. Detta understryker vikten av att institutionella investerare, som har en investeringshorisont, överstigande , även inkluderar kointegration som en beslutsvariabel. Över hela tidsperioden är signifikant kointegrerad med , medan korrelationen är relativt låg. Den signifikanta kointegrationen var väntad eftersom den amerikanska aktiemarknadens påverkan på är känd. För de nordiska länderna är graden av kointegration lägre. I den andra undersökta perioden är kointegrationen med signifikant. För att bestämma till vilken del detta resultat har att göra med den godtyckliga uppdelningen i två tidsperioder har jag undersökt kointegrationen mellan och genom att kvartalsvis flytta ett tvåårsfönster steg för steg. Re- sultaten visar att och inledningsvis uppvisar signifikant kointegration, att den i mitten av den totala tidsperioden minskar för att 29 Trots dataseriens bristande längd upptäcks signifikant kointegration. En längre dataserie hade varit önskvärd för ökat stabilitet hos resultaten. Använd- barheten av resultaten för de två tidsperioderna påverkas därigenom negativt. När en stegvis undersökning görs av länderna kan robustheten av resultaten uppskattas och enbart de länder med robusta resultat analyseras vidare. Där- igenom är förhoppningen att resultatens trovärdighet ökas. 30 En möjlig tolkning är att flera av de studerade finansiella marknadernas redan är mycket nära finansiellt integrerade. Enbart kan spikar i integration observeras, medan den långsiktiga integrationen följer en mer stabil utveckling. Ökar antalet globala kriser , borde dock även den långsiktiga integrationen öka. De Svenska Finansiella Marknadernas Volym C:99 bli signifikant igen. Slutsatsen är att och har blivit närmare integrerade , resultatet är oberoende av valet av den senare tidsperioden 31. För de övriga studerade nordiska länderna existerar sporadisk kointegration men den är ej tillräcklig robust för att det skall var intressant för denna analys. Grangerkausalitet, från land till -1,5 -0,8 -0,1 2,0*e++ -0,6 -0,2 -0,6 -0,6 : T-statistikor i en box betecknar att dessa uppvisade signifikant kointegration och grangerkausalitet för den avsedda perioden. Signifikansnivåerna för Grangerkausalitet för delperioderna, för 1,67 (+) och för 1,96 (++). * betyder att när hänsyn har tagits även till marknadens effekt så har signifikansen försv unnit. Bokstaven e betyder att kausaliteten går från mot landet i fråga. Bokstaven d betyder att det råder dubbelriktad kausa litet. Data: Veckodata baserade på indexserier från Datastream. Signifikant kointegration innebär att det kan finnas, som nämndes i metodavsnittet, ett signifikant statistiskt samband mellan två länder. 32 I tabell 4 visas resultatet av tester av sådana orsakssamband (granger- kausalitet33). Enbart länder som uppvisade någon form av stabil signi- 31Det har varit en hel del fusioner mellan svenska och finska företag , t.ex. och MeritaNordbanken. Detta påverkar ko- integrationen mellan marknadernas aktieindex positivt, i och med att de i större utsträckning mäter samma sak. 32Det har hävdats att kointegration, korrelation och eventuella orsaks- och verkanssamband kan förklaras med överlappningen av olika marknadsplatsers öppettider. Detta undviks vid användningen av veckodata, men kan var en faktor vid undersökningar som använder sig av dags- eller särskilt intradags data. 33Det verkar rimligt att tro att veckodata innebär att någon signifikant grangerkausalitet ej borde observeras. Existensen av kausalitet tyder på stark ineffektivitet mellan två marknader och borde försvunnit genom arbitrage. och , är två hyfsat effektiva marknader, vilket innebär att det inte är förvånande att ingen signifikant grangerkausalitet hittas. Volym C:100 Bilaga 17 fikant kointegration inkluderas i tabellen. Tabellen gör det möjligt att ytterligare bestämma graden av finansiell integration mellan två länders aktiemarknader. Två länder med signifikant grangerkausalitet betraktas i denna studie såsom starkare sammankopplade än två länder, som enbart är signifikant kointegrerade. Mycket få länders aktiemarknader uppvisar signifikant granger- kausalitet med den svenska aktiemarknaden. Detta kan tolkas som att marknaderna är förhållandevis effektiva. En del av förklaringen bakom att de sporadiska kopplingar som presenteras mellan marknader är att marknaden påverkar till exempel både den svenska och den schweiziska aktiemarknaden. När man i så fall testar för kointegration kan det tyckas att den svenska och schweiziska aktiemarknaderna upp- visar ett starkt beroende sinsemellan. Tabell 4 visar att så inte är fallet, när hänsyn togs till det amerikanska inflytandet så försvann kopplingen mellan och . Kvar att studera, , är kausalitetskopplingen från till och den dubbel- riktade kopplingen mellan och . Av tabell 3 framgår att även om korrelationerna ökar , så är antalet marknader som är kointegrerade med , färre. Följden är att inga signifikanta kausalitetskopplingar existerar i . över hela tidsperioden är den statistiskt sett starkaste konkurrenten till . Nummer två är , dock enbart .