Bazar anomaliyası

**Bazar anomaliyası** — maliyyə bazarında müşahidə olunan və aktiv qiymətlərinin (adətən riskə əsaslanan) nəzəriyyələri ilə uyğun gəlməyən proqnozlaşdırıla bilən nəticələrə verilən addır. Standart nəzəriyyələrə kapital aktivlərinin qiymətləndirilməsi modeli və Fama-Frençin üçfaktorlu modeli daxildir. Lakin aktiv qiymətlərini izah edən düzgün nəzəriyyə barədə akademiklər arasında tam razılıq olmadığı üçün bir çox tədqiqatçı anomaliyaları konkret etalon nəzəriyyəyə istinad etmədən izah edir (məsələn, Deniel və Hirşleyfer 2015; Barberis 2018). Həqiqətən də bir çox akademiklər anomaliyaları sadəcə olaraq “gəlir proqnozlaşdırıcıları” kimi adlandırır və beləliklə etalon nəzəriyyənin müəyyən edilməsi problemini aradan qaldırmağa çalışırlar.

Akademik ədəbiyyatda 150-dən çox gəlir proqnozlaşdırıcısı müəyyən edilmişdir (bax: *[[Bazar anomaliyası#Akademik jurnallarda sənədləşdirilmiş anomaliyaların siyahısı|Akademik jurnallarda sənədləşdirilmiş anomaliyaların siyahısı]]*). Bununla belə, bu “anomaliyalar” bir sıra məhdudiyyətlərlə müşayiət olunur. Demək olar ki, bütün sənədləşdirilmiş anomaliyalar likvidliyi aşağı olan və bazar kapitallaşması kiçik olan səhmlərə yönəlmişdir. Bundan əlavə, bir çox tədqiqatlar ticarət xərclərini nəzərə almır. Nəticədə proqnozlaşdırıla bilənlik mövcud olsa da, bir çox anomaliya real qazanc imkanı yaratmır. Həmçinin, hər hansı proqnozlaşdırıcının dərc olunmasından sonra gəlirlərin proqnozlaşdırıla bilmə qabiliyyəti əhəmiyyətli dərəcədə azalır və bu da gələcəkdə mənfəət əldə etməyi çətinləşdirə bilər. Digər tərəfdən, gəlirlərin proqnozlaşdırıla bilməsi riskin kəsişmə və ya zaman üzrə dəyişməsi ilə bağlı ola bilər və buna görə də mütləq yaxşı investisiya imkanı demək deyil. Bu baxımdan yalnız proqnozlaşdırıla bilənlik faktı səmərəli bazar hipotezini təkzib etmir, çünki bunun üçün riskin konkret modeli ilə izah ediləndən artıq proqnozlaşdırıla bilənlik nümayiş etdirilməlidir.

Bazar anomaliyalarının izahı üçün dörd əsas yanaşma göstərilir: (1) qiymətlərin yanlış formalaşması (mispricing), (2) ölçülməmiş maliyyə riski, (3) arbitraj məhdudiyyətləri və (4) seçim qərəzi. Bu məsələnin əsas səbəbi barədə akademiklər arasında hələ də ümumi konsensus yoxdur. Bəzi tanınmış tədqiqatçılar seçim qərəzini, digərləri qiymətlərin yanlış formalaşmasını, bəziləri isə riskə əsaslanan nəzəriyyələri əsas səbəb kimi müdafiə edir.

Anomaliyalar ümumilikdə iki əsas kateqoriyaya bölünür: zaman sırası (time-series) və kəsişmə (cross-sectional) anomaliyaları. Zaman sırası anomaliyaları ümumi səhm bazarında proqnozlaşdırıla bilən dəyişiklikləri ifadə edir; buna tez-tez müzakirə olunan tsiklik olaraq tənzimlənmiş qiymət-gəlir nisbəti () göstəricisi nümunədir. Bu cür göstəricilər səhmlərə investisiya etməyin hansı dövrlərdə daha sərfəli olduğunu (məsələn, Xəzinədarlıq vekselləri kimi təhlükəsiz aktivlərlə müqayisədə) müəyyən etməyə kömək edir. Kəsişmə anomaliyaları isə müəyyən səhmlərin digərlərinə nisbətən sistemli şəkildə daha yüksək gəlir gətirməsini ifadə edir. Məsələn, məşhur ölçü anomaliyası göstərir ki, bazar kapitallaşması daha aşağı olan şirkətlərin səhmləri gələcəkdə daha böyük şirkətlərin səhmlərindən daha yüksək gəlir gətirməyə meyllidir.

## Anomaliyaların izahı

### Yanlış qiymətləndirmə
Anomaliyaları sənədləşdirən bir çox, hətta əksər elmi məqalələr onları aktivlərin bazarda yanlış qiymətləndirilməsi ilə izah edir (məsələn, Lakonişok, Şleyfer və Vişnı 1994). Yanlış qiymətləndirmə izahı təbii hesab olunur, çünki anomaliyalar tərifinə görə aktiv qiymətləri nəzəriyyəsinin müəyyən etdiyi etalon modeldən kənara çıxmaları ifadə edir. Bu halda “yanlış qiymətləndirmə” həmin etalon nəzəriyyə ilə müqayisədə yaranan fərq kimi müəyyən edilir.

Ən çox istifadə olunan etalon model CAPM (Capital Asset Pricing Model) modelidir. Bu nəzəriyyədən kənarlaşma adətən təhlükəsizlik bazarı xətti üzrə qiymətləndirmədə sıfırdan fərqli kəsim (intercept) ilə ölçülür. Bu kəsim adətən yunan əlifbasının alfa hərfi ilə işarə olunur:

E(R_t-R_{f,t}) = \alpha + \beta[E(R_{M,t} - R_{f,t})],

burada R_t — anomaliya üzrə gəlir, R_{f,t} — risksiz faiz dərəcəsi üzrə gəlir, \beta — anomaliya gəlirinin bazar gəliri ilə regressiyasından əldə edilən meyil əmsalı, R_{M,t} isə “bazarın” gəliridir və çox vaxt bütün açıq şəkildə ticarət olunan ABŞ səhmlərini əhatə edən CRSP indeksinin gəliri ilə təxmini ifadə olunur.

Yanlış qiymətləndirmə izahı akademik maliyyə sahəsində tez-tez mübahisə doğurur, çünki tədqiqatçılar uyğun etalon nəzəriyyə barədə razılığa gəlmirlər (bax: Ölçülməmiş risk). Bu fikir ayrılığı səmərəli bazar hipotezi ilə bağlı “birgə hipotez problemi” ilə sıx bağlıdır.

### Ölçülməmiş risk

Akademiklər arasında yanlış qiymətləndirmə iddialarına verilən geniş yayılmış cavablardan biri də anomaliyaların etalon nəzəriyyədə nəzərə alınmayan əlavə risk ölçüsünü əks etdirməsi fikridir. Məsələn, anomaliya CAPM regresiyası ilə ölçülən göstəricilərdən artıq gözlənilən gəlir yarada bilər, çünki onun gəlir zaman sırası əmək gəlirləri ilə əlaqəli ola bilər və bu isə bazar gəliri üçün istifadə olunan standart göstəricilərdə əks olunmur.

Bu yanaşmanın ən məşhur nümunələrindən biri Yucin Fama və Kennet Frenç tərəfindən təklif edilən üçfaktorlu model üzrə aparılmış tədqiqatdır. Onların fikrincə, əgər aktivlər rasional şəkildə qiymətləndirilirsə, orta gəlirlərlə əlaqəli olan dəyişənlər gəlirlərdə mövcud olan və diversifikasiya olunmayan ümumi risk faktorlarına həssaslığı ifadə etməlidir.

Ölçülməmiş risk izahı CAPM modelinin risk nəzəriyyəsi kimi çatışmazlıqları və onun empirik testlərindəki problemlərlə də əlaqəlidir. CAPM modelinə ən çox yönəldilən tənqidlərdən biri onun tək dövr (single-period) çərçivəsində qurulmasıdır və buna görə də yüksək qeyri-müəyyənlik dövrləri kimi dinamik xüsusiyyətləri nəzərə almamasıdır. Daha ümumi modellərdə CAPM adətən bir neçə risk faktorunu nəzərdə tutur; bu, Mertonun intertemporal CAPM nəzəriyyəsində göstərilmişdir. Bundan əlavə, ICAPM modelinə görə gözlənilən gəlirlər zaman üzrə dəyişə bilər və buna görə də zaman sırası üzrə proqnozlaşdırıla bilənlik həmişə yanlış qiymətləndirmənin sübutu hesab edilmir. Həqiqətən də CAPM dinamik gözlənilən gəlirləri tam şəkildə izah edə bilmədiyi üçün zaman sırası üzrə proqnozlaşdırıla bilənlik çox vaxt kəsişmə anomaliyalarına nisbətən daha az dərəcədə yanlış qiymətləndirmə kimi qəbul edilir.

Empirik problemlər əsasən sərvətin və ya marjinal faydanın ölçülməsinin çətinliyi ilə bağlıdır. Nəzəri baxımdan sərvət təkcə səhm bazarı aktivlərini deyil, həm də şəxsi aktivlər və gələcək əmək gəlirləri kimi ticarət olunmayan sərvət formalarını əhatə edir. istehlaka əsaslanan CAPM modelində (bu model nəzəri olaraq Mertonun ICAPM modeli ilə ekvivalent hesab edilir) sərvətin düzgün göstəricisi istehlakdır, lakin onun ölçülməsi çətin olduğuna görə empirik tədqiqatlarda problemlər yaranır.

Nəzəri cəhətdən əsaslandırılmış olsa da, ölçülməmiş risk izahı üzrə akademiklər arasında CAPM-dən daha üstün ümumi risk modeli barədə konsensus yoxdur. Təklif olunan modellər arasında Fama-Frençin üçfaktorlu modeli, Fama-Frenç–Karhart dördfaktorlu modeli, Fama-Frenç beşfaktorlu modeli və Stambo və Yuanın dördfaktorlu modeli yer alır. Bu modellər əsasən empirik müşahidələrə əsaslanır və Mertonun ICAPM modeli kimi formal tarazlıq nəzəriyyəsindən çıxarılmamışdır.

### Arbitrajın məhdudiyyətləri

Anomaliyalar adətən CRSP məlumat bazasındakı bağlanış qiymətlərinə əsaslanaraq müəyyən edilir. Bu qiymətlər isə ticarət xərclərini nəzərə almır və bu xərclər arbitraj imkanlarını məhdudlaşdıra, nəticədə proqnozlaşdırıla bilənlik qalmaqda davam edə bilər. Bundan əlavə, demək olar ki, bütün anomaliyalar bərabər çəkili portfellər əsasında hesablanır. Bu isə likvidliyi aşağı olan və ticarəti bahalı başa gələn səhmlərin alqı-satqısını tələb edir.

Arbitrajın məhdudiyyətləri izahı müəyyən mənada yanlış qiymətləndirmə yanaşmasının təkmilləşdirilmiş forması hesab olunur. Gəlir nümunəsi yalnız o halda real mənfəət imkanı yaradır ki, həmin gəlirlər ticarət xərclərindən sonra da qalır. Buna görə də ticarət xərcləri nəzərə alınmadan müşahidə olunan gəlir nümunələri avtomatik olaraq yanlış qiymətləndirmə kimi qəbul edilə bilməz.

Geniş akademik ədəbiyyat göstərir ki, ticarət xərcləri anomaliyalar üzrə əldə olunan gəlirləri əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Bu istiqamətdə aparılmış tədqiqatlar Stoll və Veyli (1983) və Ball, Kotari və Şanken (1995) kimi klassik işlərə qədər gedib çıxır. Onlarla anomaliyanı araşdıran daha yeni bir tədqiqat isə ticarət xərclərinin orta anomaliya gəlirlərinə çox böyük təsir göstərdiyini göstərmişdir.

### Seçmə qərəzi

Sənədləşdirilmiş anomaliyalar ehtimal ki, mümkün gəlir proqnozlaşdırıcılarının daha geniş bir toplusu içərisindən ən yaxşı nəticə göstərənlərdir. Bu cür seçim qərəz yaradır və anomaliyaların gəlirliliyinə dair qiymətləndirmələrin şişirdilməsinə səbəb olur. Anomaliyaların bu izahı həm də məlumatların izlənməsi, p-hacking, məlumatların çıxarılması və məlumatların dərinləşdirilməsi kimi terminlərlə tanınır və çoxlu müqayisə problemi (multiple comparisons problem) ilə sıx bağlıdır. Anomaliyalarda seçmə qərəzi ilə bağlı narahatlıqlar ən azı Maykl Censen və Corc Benninqton tərəfindən 1970-ci ildə aparılmış tədqiqatlara qədər gedib çıxır.

Bazar anomaliyalarında seçmə qərəzi üzrə aparılan tədqiqatların əksəriyyəti proqnozlaşdırıcıların müəyyən alt qruplarına fokuslanır. Məsələn, Sullivan, Timmermann və Vayt (2001) göstərmişlər ki, təqvim əsaslı anomaliyalar seçmə qərəzinə düzəliş edildikdən sonra artıq statistik cəhətdən əhəmiyyətli sayılmır. Ölçü mükafatı (size premium) üzrə aparılmış son meta-analiz isə göstərir ki, seçmə qərəzi səbəbindən bu mükafat üzrə təqdim olunan qiymətləndirmələr təxminən iki dəfə şişirdilmişdir.

Ümumilikdə anomaliyalar üzrə seçmə qərəzini araşdıran tədqiqatlar isə nisbətən məhduddur və yekdil nəticələr vermir. Maklin və Pontiff (2016) nümunədənkənar (out-of-sample) testdən istifadə edərək göstərirlər ki, seçmə qərəzi ilkin nəşrin nümunə dövründə tipik anomaliyanın orta gəlirinin maksimum 26%-ni izah edə bilər. Bunu göstərmək üçün onlar təxminən 100 anomaliyanı təkrar analiz etmiş və müəyyən etmişlər ki, orijinal nümunə dövrünün bitməsindən sonrakı bir neçə ildə orta anomaliya gəliri yalnız 26% azalır. Bu azalmanın bir hissəsi investorların öyrənmə effekti ilə izah oluna biləcəyindən, 26% göstəricisi yuxarı hədd kimi qəbul edilir.

Bunun əksinə olaraq, Kempbell Harvi, Yan Liu və Heqing Zhu (2016) statistika sahəsində istifadə olunan çoxsaylı test düzəlişlərini, o cümlədən Yalan aşkarlama nisbəti metodunu aktiv qiymətləndirmə faktorlarına tətbiq etmişlər. Onlar “faktor” anlayışını gözlənilən gəlirlərin kəsişmə bölgüsünü izah etməyə kömək edən hər hansı dəyişən kimi qəbul edir və buna görə də bir çox anomaliyaları da tədqiqatlarına daxil edirlər. Onların nəticələrinə görə, çoxsaylı test statistikasına əsasən t-statistikası 3.0-dan aşağı olan faktorlar statistik cəhətdən əhəmiyyətli hesab edilməməlidir və buna görə də dərc olunmuş nəticələrin böyük hissəsi ehtimal ki, yalnışdır.

## Akademik jurnallarda sənədləşdirilmiş anomaliyaların siyahısı
**Kiçik firma effekti** (small firm effect) kiçik şirkətlərin böyük şirkətlərdən daha yüksək gəlir əldə etdiyini irəli sürür. Akademik jurnallarda bu effektin real olub-olmaması və ya müəyyən sistematik səhvlər nəticəsində yaranıb-yaranmadığı barədə müzakirələr aparılmışdır.

## İstinadlar