Osinkoanomalia ja tunnuslukuselittäjiä sen taustalla Helsingin pörssin päälistalla vuosina 2016-2018

ITÄ-SUOMEN YLIOPISTO

Yhteiskuntatieteiden ja kauppatieteiden tiedekunta Kauppatieteiden laitos

Osinkoanomalia ja tunnuslukuselittäjiä sen takana Helsingin pörssin päälistalla vuosina 2016–2018.

Pro gradu -tutkielma, laskentatoimi ja rahoitus Jani Takala (284402)

Ohjaaja: Jyrki Niskanen 29.5.2019

TIIVISTELMÄ

ITÄ-SUOMEN YLIOPISTO

Yhteiskuntatieteiden ja kauppatieteiden tiedekunta Kauppatieteiden laitos

Laskentatoimi ja rahoitus

Takala, Jani, A.: Osinkoanomalia ja tunnuslukuselittäjät sen takan Helsingin pörssin päälistalla vuosina 2016–2018

Pro gradu tutkielma, 65s.

Tutkielman ohjaaja: professori, KTT Jyrki Niskanen Toukokuu 2019

Avainsanat: Osinkoanomalia, osingon irtoamispäivän ilmiö, tehokkaat markkinat, markkina- anomaliat

Pro gradu –tutkielma käsittelee osinkoanomaliaa. Tämä tunnetaan myös termeillä osingon irtoamispäivän ilmiö tai osinkodippi. Anomalia sen sijaan tarkoittaa poikkeamaa

markkinoiden säännönmukaisuudesta ja sitä hyödyntämällä voi saavuttaa epänormaalia tuottoa. Rahoitusteorian ja tehokkaiden markkinoiden teoreeman mukaan osingon irrotessa ex-datena (yhtiökokouksen jälkeinen päivä tyypillisesti Suomessa), tulisi osakekurssin tippua juuri osingon määrän verran. Näin kuitenkin harvemmin on, ja tässä tutkimuksessa tutkitaan tätä ilmiötä vuosilta 2016–2018 Helsingin pörssin päälistan osakkeilla. Lisäksi tutkimuksessa selvitetään tunnuslukumuuttujien relaatiota kurssipudotussuhteeseen, sekä tämän lisäksi niiden selitysastetta.

Tutkielman kappale yksi käsittää johdannon, tavoitteen ja tutkimuksen rakenteen tarkemmin.

Kappaleessa kaksi käydään läpi markkinoiden tehokkuutta rahoitusteorian pohjalta sekä arvonmääritysmalleja. Lisäksi samassa kappaleessa käydään markkina-anomalioiden aiempaa tutkimusta läpi, tutustuen yleisimpiin anomalioihin sekä tarkemmin osinkoanomaliaan

yleisesti ja osinkoanomaliaan Suomessa. Kolmas kappale sisältää tutkimuksen toteutuksen käsittäen tutkimuksen aineiston ja sen rajaukset, tutkimushypoteesit sekä

tutkimusmenetelmät. Neljäs kappale niputtaa tutkimustulokset ja viides kappale sisältää yhteenvedon, johtopäätökset, tutkimuksen validiteetin ja reliabiliteetin sekä

jatkotutkimusehdotukset.

Tutkimuksessa havaittiin, että kolmen vuoden aikajaksolla Helsingin pörssin päälistan osakkeiden keskimääräinen kurssipudotussuhde osinkoon verrattuna oli 0,72.

Tunnuslukuselittäjiksi valikoituneet muuttujat selittivät kurssilaskusuhdetta hieman yli kymmenenprosenttisesti ja relaatioista suurimmat olivat osinkotuottoprosentilla luonnollisesti sekä markkina-arvolla. Tuloksista on havaittavissa, että ylituottoa voi lyhyen aikavälin sisällä tehdä edelleen osingon irtoamispäivän ympärillä. Mielenkiintoista on tulevaisuudessa nähdä, vähentääkö useammat osingonjaot lyhytaikaista kaupankäyntiä ja tekeekö se osaltaan

markkinoista yhä tehokkaammat.

Sisällysluettelo

1 Johdanto ... 4

1.1 Tutkimuksen tavoite ... 5

1.2 Tutkimuksen rakenne ... 6

2 Kirjallisuuskatsaus... 7

2.1 Markkinoiden tehokkuus ... 7

2.1.1 Rahoitusmarkkinat ... 7

2.1.2 Tehokkaat markkinat ... 9

2.2 Arvonmääritysmallit ... 12

2.2.1 CAP –malli (Capital Asset Pricing Model) ... 12

2.2.2 APT –malli (Arbitrage Pricing Theory) ... 14

2.2.3 Kolmen faktorin malli ... 15

2.2.4 Osinkoperusteiset arvonmääritysmallit ... 16

2.3 Markkina-anomaliat yleisesti ... 17

2.3.1 Kalenterianomaliat ... 18

2.3.2 Tunnuslukuanomaliat ... 20

2.4 Irtoamispäivän ilmiö yleisesti ... 21

2.5 Irtoamispäivän ilmiö Suomessa ... 27

3 Tutkimuksen toteutus ... 29

3.1 Tutkimuksen rajaukset ... 29

3.2 Tutkimuksen aineisto ... 30

3.3 Tutkimushypoteesit ... 31

3.3.1 Kurssilaskusuhde PDDR ... 31

3.3.2 Selittävät muuttujat ... 33

3.4 Tutkimusmenetelmät ... 39

4 Tutkimustulokset ... 45

4.1 PDDR ... 45

4.2 Selittävät muuttujat... 47

4.2.1 T-testi ... 47

4.2.2 Regressioanalyysi ... 50

5 Yhteenveto ja johtopäätökset ... 57

Lähteet... 61

1 Johdanto

Viime aikoina on sijoittamisesta puhuttu mediassa ja ihmisten keskuudessa yhä enenevissä määrin, mikä lienee pelkästään hyvä asia ihmisten säästämisen, tulevaisuuteen varautumisen sekä myös hyvinvoinnin kannalta. Esimerkiksi eri sijoituspainotteisissa ryhmissä on tullut vastaan useaan kertaan spekulaatioita, miten yhtiön kurssi reagoi, jos/kun tapahtuma x tapahtuu. Sijoittajat spekuloivat laidasta laitaan asioiden vaikutuksia kurssimuutoksiin ja tuntuu, että paljon yritetään varsinkin kokeneempien sijoittajien toimesta hyötyä niin sanotuista ilmaisista lounaista. Toki on muistettava, että heillä on usein taustalla myöskin tietoa enemmän sekä ajallinen hajauttaminen.

Yksi, mikä on noussut usein keskusteluissa esiin, on osinkoanomalia. Tästä puhutaan niin osinkoanomaliana, osinkodippinä kuin myös osingon irtoamispäivän ilmiönäkin.

Rakkaalla lapsella on monta nimeä. Tässä tutkimuksessa myöskin käytetään vaihtelevasti termejä osinkoanomalia ja osingon irtoamispäivän ilmiö.

Yhtiöt maksavat osinkoa omistajilleen. Osinkoperusteisessa arvonmääritysmallissa diskontataan tulevaisuuden osingot nykyhetkeen. Osinko on siten tärkeä

varojenjakokeino sekä myös osakkeen arvonmääritysmalli. Nykyään myös Suomessa on yleistynyt osinkojen maksu useammin kuin kerran vuodessa ja se lienee yleistyvä trendi jatkossakin. Esimerkiksi kansanosakkeena pidetty verkkolaitevalmistaja Nokia ilmoitti alkuvuodesta siirtyvänsä maksamaan osinkoa neljä kertaa vuodessa

(Kauppalehti 31.1.2019). Maailman suurimmilla markkinoilla USA:ssa näin on ollut jo pidempään, ja jo kolmen yhtiön hajautuksella sijoittaja voisi saada kuukausittaista osinkovirtaa itselleen. Lisäksi osinkoon on verrattavissa pääoman palautus, mikä pääsääntöisesti katsotaan osingonjaoksi, mutta voidaan tietyin edellytyksin katsoa myöskin veronalaisena luovutuksena (Verohallinto 2018).

Hallitus esittää ennen yhtiökokousta osinkoehdotuksen, mikä vahvistetaan useimmiten sellaisenaan vuosittain pidettävässä yhtiökokouksessa. Osinko irtoaa osakkeesta seuraavana pankkipäivänä, mitä kutsutaan ex-päiväksi. Yhtiökokouspäivä on täten cum-päivä. Rahoitusteorian ja tehokkaiden markkinoiden teoreeman mukaan osakekurssin tulisi tippua ex-päivänä juuri osingon verran. Näin ei kuitenkaan usein

ole. Campbell ja Beranek (1955) olivat tiettävästi ensimmäiset, jotka havaitsivat osakekurssin poikkeavaa käyttäytymistä osingon irtoamispäivänä. Heidän

tutkimuksensa mukaan osakekurssi tippui 90% osingon määrästä. He kertovat, että osakekurssin tippuminen oli kuitenkin niin vaihtelevaa, ettei sijoittaja voi tehdä ylituottoa ilman merkittäviä määriä kauppoja. Tällöin on otettava huomioon kaupankäyntikulut.

Osinkoanomalian kulmakivitutkimukseksi on mielletty Eltonin ja Gruberin 1970 tehty tutkimus, jonka mukaan osinkoanomalia johtuu nimenomaan verorasituksesta. Tätä on kutsuttu verohypoteesiksi. Tämä tarkoittaa, että mikäli myyntivoittojen verokanta on pienempi kuin osinkoverokanta, on pääomavoiton dollari enemmän kuin osingon dollari. Toinen päähypoteesi on lyhytaikaisen vaihdon hypoteesi, mikä tarkoittaa sitä, että sijoittajat yrittävät hyötyä osingosta myymällä lyhyeksi sijoituksen tai käymällä muuten lyhytaikaista kauppaa, ja tällä on osaltaan vaikutusta hinnan heilahteluun.

Kalay (1982) esitti tämän ensimmäisenä käyttäen samaa aineistoa kuin Elton ja Gruber aiemmin. Lyhytaikaisen vaihdon hypoteesin mukaan sijoittaja voi saavuttaa ylituottoa, mikäli osakkeen arvo laskee irtoamispäivänä vähemmän kuin osingon määrän. Tällöin sijoittaja voi ostaa osakkeen ennen irtoamispäivää ja myydä irtoamispäivänä. Vastaavasti hinnan laskun ollessa suurempi kuin osingon määrä, kannattaa sijoittajan myydä lyhyeksi osake ennen irtoamispäivää ja ostaa takaisin irtoamispäivänä.

Kaksi muuta ilmiölle ehdotettua mallia ovat dynaaminen malli Michaelyn ja Vilan toimesta 1995 sekä mikrorakenneteoria Dubofskyn 1992 sekä Balin ja Hiten 1998 toimesta. Nämä eivät kuitenkaan ole saaneet myöhemmin laajempaa kannatusta.

Dynaaminen malli selittää osinkoanomaliaa sijoittajien erilaisen verokohtelun kautta, kun taas mikrorakenneteoria liittyy tikkiväleihin, josta kappaleessa 2.4 lisää.

1.1 Tutkimuksen tavoite

Tutkimuksen tarkoituksena on ensinäkin selvittää keskimääräinen osakekurssin pudotus osingon irtoamispäivänä verrattuna osingon määrään. Aineistoksi valittiin Helsingin pörssin päälistan osakkeet vuosina 2016–2018. Mikäli yhtiö on listautunut sinne vasta

2018, poistettiin se aineistosta. Yhtiöillä, joilla on kaksi osakesarjaa, valittiin vaihdetumpi osakesarja tutkimukseen.

Toiseksi tutkitaan, onko eri tunnusluvuilla selitysvoimaa kurssipudotuksen suuruuteen.

Selittäviksi muuttujiksi valikoituivat seuraavat tunnusluvut: p/e –luku, p/b –luku, oman pääoman tuotto (roe), kokonaispääoman tuotto (roa), velkaantumisaste, markkina-arvo, osinkotuottoprosentti sekä volatiliteetti.

1.2 Tutkimuksen rakenne

Ensimmäinen kappale on johdantoa, missä pyritään herättämään lukijan mielenkiinto ja kerrotaan tutkimuksen taustasta ja käsitteistä lyhyesti. Toisessa kappaleessa

käydään läpi rahoitusmarkkinoita, niiden tehtäviä ja oletuksia sekä tehokkaiden markkinoiden vastaavia. Tämän jälkeen kappaleessa kaksi avataan osakkeen hinnoittelumenetelmiä, minkä jälkeen siirrytään anomalioihin, käyden läpi anomalioita yleisesti, paneutuen tarkemmin tunnusluku- ja kalenterianomalioihin kappaleen päättyessä osinkoanomaliaan, sen aiempaan tutkimukseen ulkomailla ja Suomessa.

Kolmannessa kappaleessa käydään läpi tutkimuksen toteutus. Siinä kerrotaan aineiston hankinnasta ja rajauksista sekä tutkimuksen toteuttamisesta ja tutkimushypoteeseista. Lisäksi regressioanalyysiin valitut selittävät

tunnuslukumuuttujat käydään lyhyesti läpi. Neljäs kappale avaa tutkimustulokset ja viidennessä ja viimeisessä kappaleessa esitetään yhteenveto ja johtopäätökset sekä tutkimuksen validiteetti ja reliabiliteetti kuten myös jatkotutkimusehdotukset.

2 Kirjallisuuskatsaus

Tässä osiossa tutustutaan rahoitusmarkkinoihin ja tehokkaisiin markkinoihin, näiden oletuksiin ja tehtäviin. Tämän jälkeen esitellään rahoitusteorian kulmakiveä, CAP - mallia sekä ATP- ja kolmifaktorimalleja, minkä jälkeen katsotaan osinkoperusteisia arvonmääritysmalleja. Lopuksi tutustutaan anomalioihin yleisesti ja paneudutaan hieman tarkemmin tunnusluku- ja kalenterianomalioihin, minkä jälkeen tarkastellaan osinkoanomaliaa yleisesti ja sitten Suomessa.

2.1 Markkinoiden tehokkuus

2.1.1 Rahoitusmarkkinat

Rahoitusmarkkinoiden perustehtävä on allokoida varallisuutta ylijäämätalouksilta alijäämätalouksille. Niillä on myös informaation välittämisen tarkoitus, jolloin ne tarjoavat kanavan eri rahoitusmuotojen hinnoittelulle. Rahoitusmarkkinat hyödyttävät kansantaloutta ohjatessaan varoja eri sektoreille. (Kallunki ym. 1999). Toisesta näkökulmasta katsottuna talouden tehtävä on jakaa pääomaa tuottaviin kohteisiin, täten pääoma ajautuu tuottaville aloille/hankkeille sellaisilta aloilta/hankkeilta, joissa tuotto on huono. (Wurgler 2008).

Rahoitusmarkkinat jaetaan lyhyisiin ja pitkiin markkinoihin niiden keston perusteella.

Alle vuoden kestävä rahoitus on lyhytaikaista, kun taas vähintään vuoden kestävä rahoitus on pitkäaikaista. Lyhytaikaiset varat välitetään raha- ja luottomarkkinoilla, kun taas pitkäaikaiset varat pääsiassa pääomamarkkinoilla (Investopedia 2018).

Pääomamarkkinat jaetaan yhä oman ja vieraan pääoman markkinoihin. Oma pääoma on osakemarkkinoilta saatavaa ja vieras pääoma hankitaan esimerkiksi pankeista tai joukkovelkakirjamarkkinoilta. Lisäksi nykyään on näiden yhdistelmiä, kuten vaihtovelkakirjalainoja. Raha- ja pääomamarkkinat voidaan jakaa myös jälkimarkkinakelpoisiin ja jälkimarkkinakelvottomiin instrumentteihin.

Jälkimarkkinakelpoisia ovat tietenkin osakkeet, joukkovelkakirjalainat ja rahamarkkinainstrumentit esimerkiksi. Jälkimarkkinakelvottomista tyypillinen esimerkki on pankkilaina. (Malkamäki & Martikainen 1990, 29).

Rauhala (2003) viittaa Kallungin ym. (1999) kirjaan esittäessään, että täydelliset rahoitusmarkkinat tarjoavat peruskäsitteistön, jonka avulla voidaan arvioida rahoitusmarkkinoiden toimintaa. Täydellisille rahoitusmarkkinoille voidaan esittää seuraavanlaisia vaatimuksia:

1. Markkinoilla ei esiinny rajoittavia säännöksiä, veroja, transaktiokustannuksia ja jokainen sijoituskohde on täysin jaettavissa ja markkinoitavissa.

2. Markkinoilla vallitsee täydellinen kilpailu, ja jokainen sijoittaja pitää suurempaa varallisuutta parempana kuin pienempää.

3. Markkinoilta saatava informaatio on maksutonta ja se on kaikkien saatavilla yhtä aikaa, eli markkinat ovat informatiivisesti tehokkaat.

4. Sijoittajat maksimoivat rationaalisesti omaa hyötyään.

Täydellisistä rahoitusmarkkinoista puhutaan myös täydellisten pääomamarkkinoiden termillä, koska pitkäaikaisen rahoituksen välitys tapahtuu näillä markkinoilla. Oletusten mukaiset pääomamarkkinat allokoivat siis kansantalouden varoja tehokkaasti ja markkinoilla informaatio siirtyy välittömästi sijoitushyödykkeiden hintoihin, säästyneiden varojen ohjautuessa optimaalisesti tuottavampiin kohteisiin. (Malkamäki

& Martikainen 1990, 32).

Edellä mainituista neljästä vaatimuksesta kaikkien vaatimusten ei tarvitse täyttyä, vaan edellytyksenä on informatiivinen tehokkuus, jolloin markkinoilla voidaan reagoida vapaasti uuteen informaatioon. Malkamäen ja Martikaisen (1990, 32) mukaan poikkeama voi tapahtua yhdessä tai useammasta seuraavista pääomamarkkinoiden prosesseista:

1.

2.

3.

Ensimmäisessä kohdassa varat siirtyvät kysyjän ja tarjoajan välillä, kuten normaaleilla lainamarkkinoilla tai sitten emissiomarkkinoilla. Uusien arvopapereiden merkinnät tapahtuvat emissiomarkkinoilla. Kaupankäynti sijoittajien kesken on kakkoskohdassa

mainittua arvopapereiden vaihdantaprosessia. Informaatioprosessissa pelkästään informaatio liikkuu rahan tarjoajan ja kysyjän välillä.

Markkinat kuitenkaan eivät ole kitkattomat. Markkinoiden informatiivinen ja allokatiivinen tehokkuus heikkenevät sitä enemmän, mitä enemmän markkinoiden rakenne poikkeaa täydellisten markkinoiden ominaisuuksista. Lisäksi on huomattava, että esimerkiksi pääomamarkkinoiden taatessa rahavarojen tehokkuuden, ei se välttämättä takaa tuotannontekijöiden allokatiivista tehokkuutta. Malkamäki ja Martikainen (1990, 32) kertovat esimerkkinä, että mikäli yritys monopoliasemansa ansiosta tekee suuria voittoja, pääomamarkkinat allokoivat yritykselle lisää varoja tuottojen toivossa.

2.1.2 Tehokkaat markkinat

Mitä jos markkinat eivät olisi tehokkaat? Ajatellaan tilannetta, että yhtiö X julkistaa tänään tiedon, minkä mukaan se saa erittäin ison tilauksen, mikä kasvattaa yrityksen kannattavuutta merkittävästi. Tilaus toimitetaan kuitenkin vasta seuraavana vuonna, milloin tulosvaikutuskin syntyy. Tiedossa on nyt, että tulos paranee ensi vuonna huomattavasti, jolloin sen pitäisi näkyä myös osakekurssin nousuna. Analyytikoiden mukaan yrityksen kurssi nousee tilauksen ansiosta nykyisestä 20 eurosta 30 euroon.

Mikäli kukaan ei reagoisi tähän tietoon, voisimme ostaa osaketta nyt ja myydä sitä ensi vuonna, jolloin saisimme ennusteen toteutuessa 50%:n voiton. Mutta tietenkin kaikki rationaaliset sijoittajat ajattelevat näin, jolloin he haluavat ostaa, eikä täten edellä mainitun kaltainen tilanne ole mahdollista. Kurssi nousee välittömästi ja se nousee niin kauan, että uusi tasapaino on löydetty. (Nikkinen ym. 2002, 81)

Tehokkaiden markkinoiden oletus tarkoittaa sitä, ettei kukaan pysty hyödyntämään mitään tietoa sijoituksissaan ansaitakseen ylituottoja, siten keskimääräistä suurempaa tuottoa pitkällä on mahdotonta saavuttaa. Vasta-argumenttina voidaan tietenkin esittää itse analyytikot, he saavat hyvää palkkaa ja pyrkivät etsimään alihinnoiteltuja osakkeita.

Markkinoiden ollessa tehokkaat, olisi työ turha. Toisaalta analyytikot myös analysoidessaan ja suosituksia antaessaan pitävät huolen tiedon heijastamisesta ja täten parantavat markkinatehokkuutta. (Nikkinen ym. 2002, 82)

Tehokkaiden markkinoiden isänä voidaan pitää Eugene Famaa. Hän määritteli markkinoiden tehokkuutta seuraavasti: ”Osakemarkkinat ovat tehokkaat, jos osakkeiden hinnat joka hetki täysin ja välittömästi noudattavat kaikkea saatavilla olevaa informaatiota”. Ennen tätä vallalla oli käsitys, että yrityksen fundamenttien kuten kasvun ja kannattavuuden perusteella osakkeiden arvoja olisi helppo ennustaa. Kendall (1953) huomasi, että kurssimuutokset olivat satunnaisia ja että kurssimuutoksia oli lyhyellä aikavälillä mahdoton ennustaa toteutuneista tuottoaikasarjoista. Myöhemmin selvisi, että juuri tämän vuoksi markkinat ovat tehokkaat, ts. todennäköisyys kurssinousulle tai -laskulle on yhtä suuri, joten on mahdotonta arvioida, onko saapuva informaatio positiivista vai negatiivista. Rahoitusteoriassa tämä tunnetaan random walkina – osakekurssien satunnaiskävelynä. Vuonna 1970 Journal of Financen artikkelissaan Fama esitteli pääomamarkkinoiden tehokkuuden kolme kategoriaa, joita ovat heikot, keskivahvat ja vahvat ehdot.

1) Heikot ehdot täyttävillä markkinoilla osakekurssien historiallisilla tiedoilla ei voida ennustaa tulevaa eikä sitä käyttämällä voi saada ylituottoja. Täten esimerkiksi tekninen analyysi ei johda keskimääräistä suurempaan tuottoon.

2) Keskivahvojen ehtojen mukaan markkinoilla yksikään sijoittaja ei voi saavuttaa ylimääräisiä tuottoja julkisesti saatavana olevan informaation perusteella, koska kaikki informaatio on ilmaista ja yhtaikaa kaikkien käytettävissä. Esimerkkeinä tilinpäätökset, johdon kyvykkyys, osinkoehdotus, voittoennuste yms.

Osakekurssit reagoivat välittömästi kaikkeen uuteen informaatioon.

Keskivahvoihin ehtoihin liittyy oleellisesti fundamenttianalyysi, jossa yritetään selvittää tulevaisuudessa saatavien rahavirtojen nykyarvo. Tähän sisältyy niin voitto- ja osinkonäkymien kuin riskien ja korkotason ennustamista.

3) Vahvojen ehtojen mukaan yksikään sijoittaja ei voi saavuttaa ylimääräisiä tuottoja käyttämällä julkista tai sisäpiirin informaatiota, sillä kaikki informaatio on samaan aikaan kaikkien käytettävissä. Siten niin julkistettu kuin julkaisematon informaatio heijastuu arvopapereiden hintoihin välittömästi.

Markkinoilla on onnekkaita ja epäonnisia sijoittajia, mutta kukaan ei voi jatkuvasti voittaa markkinoita ja saavuttaa markkinoilta keskimääräisiä tuottoja parempia tuottoja.

Kuvio 1. Tehokkuuden kolme astetta

Yllä oleva kuvio osoittaa, että vahvat ehdot sisältävät niin keskivahvat kuin heikot ehdotkin, ja keskivahvat ehdot sisältävät heikot ehdot. Malkamäki ja Martikainen (1990, 35–36) kertovat, että heikkojen ehtojen informaatiotehokkuutta on tarkasteltu peräkkäisten osaketuottojen riippuvuutta tutkivin menetelmin. Iso-Britannian ja USA:n markkinoilla päiväaineistollakin on saatu heikot ehdot täyttäviä tuloksia. Suomalaisilla osakemarkkinoilla sen sijaan heikot ehdot eivät olleet toteutuneet. Tutkijat jatkavat, että volatiliteettia, eli osakkeiden hintojen vaihtelua voidaan käyttää myös tehokkuuden mittarina Shillerin (1981) mukaan. Tästä on näyttöä niin USA:ssa kuin Suomessakin ja se on tulkittu informaatiotehokkuuden heikkojen ehtojen vastaiseksi.

Keskivahvojen ehtojen toteutumista on tutkittu event-testeillä. Malkamäki ja Martikainen kertovat (1990, 37–38), että Ballin ja Brownin (1968) sekä Faman, Fisherin, Jensenin ja Rollin (1969) tutkimukset ovat keskittyneet keskivahvojen ehtojen tutkimiseen. Tutkittavia seikkoja ovat olleet osakkeiden hintareaktiot esimerkiksi splittaukseen, rahastoanteihin sekä voitto- ja osingonjakoilmoituksiin. Näistä saatiin tukea keskivahvojen ehtojen olemassaololle, mutta myöhemmin on ilmennyt tutkimuksia (esim. USA:ssa ja Suomessa) joissa näyttöä näiden ehtojen olemassaolosta ei ole saatu. Suomessa siten (ehkä jo vanhentuneen tiedon) pohjalta on mahdollista saavuttaa ylituottoja teknisellä analyysillä, mutta etenkin fundamenttianalyysillä.

Vahvojen ehtojen toteutumista ei ole pystytty edelleenkään osoittamaan millään osakemarkkinoilla. Sisäpiirin tiedolla voisi olla mahdollista saada ylituottoja, mutta tämän vuoksi arvopaperimarkkinalaki (14.12.2012/746) rajoittaa oleellisesti sisäpiiritietoa omistavien kaupankäyntiä. Lisäksi oman haasteensa vahvojen ehtojen

toteutumiselle tuo se ongelma, että sisäpiiritiedon sisältö täytyisi tietää, mikä on jo määritelmällisestikin mahdotonta ulkopuoliselle. Tätä on yritetty tutkia seuraten sisäpiiriläisten (esim. johdon) kauppoja. Tuloksina on saatu, että sisäpiiriläiset saavat epänormaaleja tuottoja. Tutkimukset ovat yhteneväisiä eri markkinoilla, joten niitä pidetään melko yleispätevinä. Edes maailman tehokkaimpana markkinana pidettävä USA ei näytä täyttävän vahvoja ehtoja. (Nikkinen ym. 2002, 86).

Malkiel (2003) paneutuu tehokkaiden markkinoiden hypoteesiin ja sen kritiikkiin artikkelissaan, joka on julkaistu Journal of Economic Perspectivesissä. Lopputulemana hän esittää, että sijoittajat tekevät virheitä ja ovat todistettavasti epärationaalisia markkinoilla välillä. Hän kertoo, että hinnoitteluvirheitä ja ennustettavia kaavoja esiintyy ja ne voivat lyhyeksi aikaa jäädä jopa pysyviksi. Malkiel kuitenkin painottaa, että varsinaisia säännönmukaisuuksia markkinoilla ei tule olla, vaan tehottomuudet ovat pikemminkin poikkeuksia, nostaen esiin kuplan vuonna 1999.

2.2 Arvonmääritysmallit

Kuten edellä todettiin, tehokkailla osakemarkkinoilla osakkeiden hinnat nopeasti reagoivat uuteen informaatioon seuraten täten niiden oikeita, teoreettisia arvoja. Yli- tai alihinnoittelua voi esiintyä, mutta pitkällä aikavälillä hinnat lähestyvät niiden oikeaa tasoa, jolloin markkinat ovat tasapainossa. Tämän seurauksena on rahoitustutkimuksessa kehitetty seuraavaksi läpikäytäviä tasapainomalleja, jotka määrittävät osakkeen teoreettisen arvon. Tasapainotilanteessa tuotto ja riski kulkevat käsi kädessä – mitä suurempi tuotto-odotus, sitä suurempi riski. Tasapainomallit olettavat sijoittajien olevan riskinkarttajia. (Malkamäki & Martikainen, 1990, 79–80).

Tämän jälkeen tutustutaan osinkoperusteisiin arvonmääritysmalleihin.

2.2.1 CAP –malli (Capital Asset Pricing Model)

CAP –mallin on kehittänyt työstään Nobelin palkinnonkin saanut William P. Sharpe (1964), joskin myös Lintner (1965) ja Moss (1966) vaikuttivat tutkimuksillaan mallin kehitykseen, mikä on luotu Markowitzin portfolioteorian pohjalta. (Malkamäki &

Martikainen, 1990, 83; Nikkinen ym. 2002, 68). Malkamäki ja Martikainen kertovat

CAP-mallin avulla voivan suhteellisen helposti määrittää eri riskitasoilla olevien sijoituskohteiden tuottojen odotusarvot. Nikkinen ym. (2002, 68–69) listaavat seuraavat oletukset, joista huomataan yhteyksiä myöskin tehokkaiden markkinoiden oletuksiin:

1) Transaktiokustannuksia ei markkinoilla ole

2) Sijoituskohteet ovat jaollisia äärimmäisen pieniin osiin

3) Veroja ei ole, joten on yhdentekevää, saako sijoittaja osakkeen tuoton pääomatuottona vai osinkotuottona

4) Markkinoilla vallitsee täydellinen kilpailu

5) Sijoittajat valitsevat sijoituskohteet portfolioteorian mukaisesti 6) Rajoittamaton lyhyeksimyynti on mahdollista

7) Sijoittaja voi sijoittaa ja ottaa lainaa samalla riskittömällä korolla 8) Sijoittajien odotukset tuotoista ja riskeistä ovat yhtenäiset

9) Kaikki pääomahyödykkeet (ml. Inhimillinen pääoma) ovat ostettavissa ja myytävissä.

Edellä olevista oletuksista voidaan helposti nähdä, etteivät ne useinkaan vastaa todellisuutta. Malli kuitenkin kuvaa kohtuullisen hyvin osakkeiden tuottoja markkinoilla ja on erittäin helppokäyttöinen. Mikäli oletukset pitävät paikkansa, voidaan hyödykkeen tuoton odotusarvo esittää seuraavasti:

E(Ri) = Rf + βi [E(Rm) – Rf] (1)

missä,

Rf = riskitön korkokanta βi = arvopaperin i beta-kerroin

E(Rm) = markkinasalkun odotettu tuotto. (Malkamäki & Martikainen 1990, 86).

Cap -mallia kohtaan on esitetty myöskin paljon kritiikkiä. Mikäli arvopaperit hinnoiteltaisiin myöskin yrityskohtaisen riskin mukaan, esimerkiksi yrityksien fuusioissa yrityksen arvon tulisi nousta, mitä ei nyt tapahdu. Huomioon kannattaa ottaa myös mahdolliset synergiaedut. Täten myös sijoitusyritysten (jotka sijoittajat toisten yritysten osakkeisiin) arvojen tulisi olla korkeampia kuin niiden omistamien osakkeiden arvo. (Nikkinen ym. 2002, 74–75). Roll (1977) esitti kritiikkiä CAPM:ia kohtaan huomioiden, että todellista markkinaportfoliota ei voida ikinä havainnoida, mikä tekee

CAP-mallin testaamisesta mahdotonta. Tätä alettiin kutsua Rollin kritiikiksi. Lisäksi myöhemmin läpi käytävä Faman ja Frenchin artikkeli (1992) paljasti, että erityisesti yrityksen koko ja markkina-arvon suhde kirja-arvoon vaikuttavat enemmän kuin osakkeen tulevaan tuottoon kuin esimerkiksi beta-kerroin.

Jagannathan ja Wang (1996) puolustavat mallia ja esittävät, että mikäli markkinaportfolion tuottoa mitataan laajemmin kuin osakeindeksillä ja betan sallitaan muuttua ajan suhteen, paranee CAP-mallin selitysaste merkittävästi. He lisäävät markkinaportfolioon inhimillisen pääoman sekä markkinariskin vaihtelun.

2.2.2 APT –malli (Arbitrage Pricing Theory)

1970-luvun puolivälissä Ross kehitti arbitraasihinnoittelumallin (APT) Cap-mallin haastajaksi. Myös tämä malli perustuu odotetun tuoton ja riskin tasapainoon. Erona on arvopapereiden useat eri riskikomponentit verratessa Cap-malliin, missä mallin ainut riskitekijä on beta-kerroin. APT:n oletukset ovat seuraavat:

1) Pääomamarkkinoiden täydellinen kilpailu, informaatio vapaasti ja samanaikaisesti kaikkien saatavilla

2) Sijoittajat ovat riskinkarttajia

3) Tarkasteltavien arvopapereiden lukumäärä N > faktoreiden k. (Malkamäki &

Martikainen, 1990, 89).

APT:ssä sijoittajien oletetaan lisäksi olevan yksimielisiä arvopapereiden tuottojen muodostamisesta k-faktorimallin avulla, mikä on:

Rit = E(Ri) + bi1 * F1 + bi2 * F2 + … bik * Fkt + εi, i=1…N (2) missä

Rit =Arvopaperin i tuotto hetkellä t E(Ri) = arvopaperin i tuoton odotusarvo

bik = arvopaperin i tuoton herkkyys faktorin k arvolle Fkt = faktorin arvo hetkellä t

εi, = arvopaperin i epäsystemaattinen tuotto hetkellä t

N = arvopapereiden lukumäärä (Malkamäki & Martikainen 1990, 88)

Näin ollen oletus APT:ssä on, että faktorit määräävät arvopaperin tuotot. Malli ei suoraan ilmoita, mitä nämä faktoritekijät ovat. Amerikkalaisissa tutkimuksissa on Malkamäen ja Martikaisen mukaan havaittu, että muun muassa odottamattomat muutokset teollisuustuotannossa ja korkokannassa saattavat olla kyseisiä tekijöitä.

Käytännössä on käytetty tekijöinä esimerkiksi bkt:n muutoksia, inflaatiota, korkotasoa, yritysten voittojen kehitystä jne.

Mallin oletus on, että markkinoilla ei ole arbitraasimahdollisuuksia. Mikäli näitä hinnoitteluvirheitä ei ole, arvopaperin odotettu tuotto voidaan esittää:

E(Ri) = Rf + bi1 [E(F1) – Rf] + bi2 [E(F2) – Rf]+… bik [E(Fk) – Rf]. (3)

Kuten huomataan, APT johtaa Cap-malliin, mikäli faktorit ovat täydellisessä riippuvuussuhteessa markkinasalkun kanssa tai jos on vain yksi faktori – markkinasalkku. APT:n hyvät puolet lienee useammat eri riskikomponentit, mutta tästä seuraa myös sen heikkous: APT ei anna vastausta sille, mitkä nämä faktorit ovat ja montako niitä on, mikä rajoittaa APT:n käyttämistä päätöksenteossa. (Malkamäki &

Martikainen 1990, 90)

2.2.3 Kolmen faktorin malli

Cap-mallin kohdalla kerrottiin Faman ja Frenchin tutkimuksesta, jossa osaketuottoja markkinaportfolion lisäksi selittää myös yrityksen koko ja tasearvon suhde markkina- arvoon. Kolmen faktorin malli perustuu tähän, jossa edellä mainitut tekijät yhdessä selittävät osakkeiden tuottoja. (Nikkinen ym. 2002, 79).

r-rf = bm (rmarkkinafaktori) + bkoko (rkokofaktori) + bt/m (rt/m faktori) (4)

Nikkinen ym. (2002) jatkavat, että mallin käyttö on juuri samanlaista kuin APT:n yhteydessä, paitsi että faktorit ovat nyt tarkasti määriteltyjä. Markkinafaktori on luonnollisesti osakeindeksin tuotto vähennettynä riskittömällä korkokannalla.

Kokofaktori sen sijaan saadaan, kun pienten yritysten tuotosta vähennetään suurten yritysten tuotto. Kolmannen faktorin estimaatti saadaan vähentämällä matalan suhdeluvun osakkeiden tuotto korkeiden osakkeiden tuotosta.

2.2.4 Osinkoperusteiset arvonmääritysmallit

Osinkoperusteista mallia kuvataan lähtökohdiltaan parhaaksi, sillä osinko on tosiasiassa ainut kassavirta, mitä sijoittajat saavat yrityksestä, ellei huomioida esimerkiksi yrityskauppoja. (Nikkinen ym. 2002, 149–150). Malkamäki ja Martikainen (1990, 65) viittaavat kirjassaan John Burr Williamsim teokseen ”The Theory of Investment Value”

vuodelta 1938. Williams esitti, että osakkeen arvo muodostuu kaikkien osakkeesta tulevaisuudessa saatavien netto-osinkojen nykyarvona.

(5)

jossa,

P0 = osakkeen arvo tarkasteluhetkellä 0 Dt = osinko ajanhetkellä 0

R = sijoittajien tuottovaatimus

Kaavassa osinkovirta on siten päättymätön sarja vuosittaisia osinkosuorituksia (Nikkinen ym. 2002, 150). He jatkavat, että mikäli olettaisimme, ettei osinkovirta kasvu lainkaan tulevaisuudessa, supistuu kaava muotoon:

(6)

Mutta mikäli oletamme, että osingot kasvavat tulevaisuudessa tasaisesti kasvuvauhdilla g, niin kaava saa seuraavan muodon:

(7)

Edellä esitettyä tasaisen kasvuvauhdin kaavaa kutsutaan Gordonin malliksi. Kaava antaa tiedon siitä, miten eri tekijät vaikuttavat osakkeen hintaan, vaikka osinkojen kasvunopeus harvoin on vakio. Kaavasta nähdään, että tuottovaatimuksen nouseminen laskee osakkeen hintaa ja kasvunopeuden lisäys sen sijaan nostaa sitä. Usein sovellutus toimii siten, että diskontattavien osinkojen määrät ennustetaan muutamaksi vuodeksi

eteenpäin, minkä jälkeen oletetaan kasvuvauhdin olevan vakio. Tämä siksi, että muutaman vuoden osingot eteenpäin ovat huomattavasti helpompia arvioida kuin esimerkiksi osinko kymmenen vuoden päästä. Suurimmat ongelmat malliin johtuvat siitä, että yrityksillä saattaa olla erilaisia osingonjakopolitiikkoja. Lisäksi kasvuyritysten lähitulevaisuuden osingot ovat pieniä verratessa osakkeen arvoon, mikä lisää laskelmiin epävarmuutta. Suurin ongelma mallissa siis on tulevaisuuden osinkojen ennustaminen.

Esimerkiksi analyytikot ennustavat yrityksen voittoja, joten tästä näkökulmasta malli on jäänyt käyttökelvottomaksi. Toisaalta tulee pitää mielessä, että osinkoperusteinen arvonmääritysmalli perustuu muiden mallien kanssa samaan logiikkaan, joten sen ymmärtäminen auttaa mallien soveltamisessa. (Nikkinen ym. 2002, 151–152).

2.3 Markkina-anomaliat yleisesti

Eri markkina-anomalioita, niitä sivuavia tai ihmisten käytöksestä johtuvia poikkeavuuksia on markkinoilla tutkittu jo vuosikymmenten ajan. Jo pikainen vilkaisu Behavioral Financen (2017) verkkosivustolle näyttää 130 eri otsikkoa, joiden alla tutkimuksia on edelleen merkittävä määrä. Anomalialla tarkoitetaan rahoitusteorian mukaan säännönmukaista ja pitkäkestoista poikkeamaa markkinatehokkuudesta.

Esimerkiksi tulosjulkistus tuo uutta informaatiota markkinoille, ja tällä informaatiolla on suora vaikutus yhtiön sen hetkiseen osakekurssiin. Anomaliasta puhutaan silloin, kun uuden tiedon siirtyminen osakekurssiin kestää niin kauan, että siitä voidaan hyötyä taloudellisesti. Etenkin keskivahvojen markkinatehokkuuden vastaisia anomalioita on markkinoilla havaittu. (Nikkinen ym. 2002).

Anomalioita on ollut tunnistettavissa ja niillä on voitu tehdä hetkittäin ylituottoja.

Dimson ja Marsh (1998) viittaavat muutamiin julkaisuihin (Samuelson 1989; Fisher &

Black 1993; Roll 1994), joissa on kyseenalaistettu anomalioita. Samuelson nosti esiin, että tuhansista julkaistuista ja ei-julkaistuista tutkimuksista vain muutama tusina, mikä kattaa pienen osan prosenttimääräisesti näistä, ovat olleet tuottavia poikkeuksia tehokkaiden markkinoiden -teoreemaan. Fisher & Black kertovat, että suurin osa niin sanotuista anomalioista, joilla on ”häiritty” sijoittamisen kirjallisuutta, näyttävät olevan pyrkimyksiä ainoastaan tiedonrikastukseen, ja jatkavat, että kun tutkija löytää jotain ja kirjoittaa siitä, on meillä uusi anomalia. Se kuitenkin katoaa, kun se on löydetty.

Lopulta, Roll (1994) paljastaa että on viimeisen vuosikymmenen aikana yrittänyt hyödyntää näitä markkinoiden tehottomuuksia käymällä aktiivisesti kauppaa. Hän kertoo, että monista anomalioista on tutkimusten mukaan vahvaa näyttöä, mutta hän ei ole onnistunut hyötymään näistä vielä kertaakaan käytännössä.

Fama ryhtyi (1998) puolustamaan markkinatehokkuushypoteesiaan, koska sitä vastaan oli tehty monia tutkimuksia alkaen aina 1970–luvulta noihin päiviin asti, jatkuen edelleenkin. Hän esitti kaksi eri syytä markkinatehokkuuden voimassaololle; ensinäkin tutkimuksissa esitetty ylireagointi on suunnilleen yhtä suurta kuin alireagointi, ja toiseksi, tärkeintä on, että pitkän aikavälin tuottohäiriöt ovat hauraita. Näihin vaikuttavat myöskin tutkimusmenetelmät; eri tutkimusmenetelmien vertailussa voi anomalia osoittautua erittäin vähäpätöiseksi.

Seuraavaksi tutustutaan lyhyesti etenkin kalenteri- ja tunnuslukuanomalioihin, sekä käydään hieman läpi pienyhtiöiden anomaliaa.

2.3.1 Kalenterianomaliat

Tammikuuilmiö on kenties se tunnetuin anomalia. Se tarkoittaa poikkeuksellisen korkeita tuottoja tammikuussa verrattuna muihin kuukausiin. Wachtel (1942) lienee ensimmäinen, joka havaitsi tammikuun poikkeuksellisen korkeat tuotot. Tutkittuaan DJIA-indeksiä viidentoista vuoden ajan, havaitsi hän indeksin nousseen merkittävästi yhtenätoista vuotena näistä, usein 5–10%. Hän esitti tälle useita syitä, esimerkkeinä ihmisten käteisen tarve ennen joulua sekä muun muassa myöhemmin vankkaa kannatusta saaneen verohypoteesin. Seuraava tutkimus selvitti New Yorkin pörssin osaketuottoja 1904–1974. Tutkimuksessa havaittiin tammikuun keskimääräisen tuoton olleen yli kolme prosenttiyksikköä korkeamman kuin muiden kuukausien keskimääräisen tuoton (Keski-Levijoki 2018; ref. Rozeff & Kinney 1976).

Tutkimuksessa käytettiin painorajoitettua indeksiä, minkä johdosta pienet yritykset saivat suuremman painoarvon kuin markkina-arvon mukaisessa indeksissä. Tästä heräsikin kysymys, onko yrityksen koolla merkitystä tammikuuilmiössä. (Ks.

myöhemmin Thaler 1987). Kohers ja Kohli (1991) kuitenkin kertovat, että myös suuremmilla yrityksillä tammikuuilmiötä esiintyy. He tutkivat S&P Composite -

indeksiä vuosilta 1930–1988 sekä S&P -toimialaindeksiä vuosilta 1970–1988 ja havaitsivat tammikuussa suurempaa tuottoa kuin muina kuukausina, todeten, että tammikuuilmiötä esiintyy myös muissa kuin pienten yritysten osakkeissa. Levijoki (2018) kertoo Pro gradussaan, että Gultekin ja Gultekin (1983) tutkivat seitsemäntoista eri teollisuusmaan pörssiaineistolla tuottojen kausiluonteisuutta. Maat olivat:

Alankomaat, Australia, Belgia, Espanja, Italia, Iso-Britannia, Itävalta, Japani, Kanada, Norja, Ranska, Ruotsi, Saksa, Singapore, Sveitsi, Tanska ja Yhdysvallat. Näistä ainoastaan Itävallassa ei havaittu poikkeuksellisen suuria tuottoja tammikuussa.

Hieman yllättävää oli, että monessa muussa maassa tammikuuilmiö oli paljon voimakkaampi kuin Yhdysvalloissa.

Kuunvaihdeilmiössä osakkeiden tuotot kuun lopussa ja seuraavan kuun alussa ovat suurempia kuin muina kaupankäyntikäyntipäivinä. Ariel (1987) huomasi kuunvaihdeilmiötä tutkiessaan, että epänormaali tuottokäyttäytyminen alkoi kuun viimeisenä kaupankäyntipäivänä, jatkuen neljä kaupankäyntipäivää seuraavalle kuukaudelle.

Tutkimuksissa on havaittu myöskin pyhäpäiväilmiötä. Edellä mainittu Ariel (1990) havaitsi CRSP:n indeksidataa tutkiessaan, että yli kolmasosa tuotoista (aikajaksolla 1963–1982) kertyi pyhäpäiviä edeltäneinä kahdeksana kaupankäyntipäivinä (Yhdvsvaltojen itsenäisyyspäivä, joulu, kiitospäivä, muistopäivä, pitkäperjantai, presidentinpäivä, työnpäivä ja uudenvuodenpäivä). Tämä antoi tukea myöskin Lakonishokin ja Smidtin (1988) tutkimukselle, missä he havaitsivat juhlapäiviä edeltävän kaupankäyntipäivän tuoton olleen yli 20 kertaa suurempaa kuin tavallisten kaupankäyntipäivien tuoton. Tutkimusindeksinä he käyttivät DJIA-indeksiä.

Viikonloppuilmiöstä puhutaan, kun perjantain tuotot ovat suurempia kuin maanantain.

Edellä mainitussa Lakonishokin ja Smidtin tutkimuksessa selvisi, että perjantain/viikon viimeisen kaupankäyntipäivän tuotot ovat suurempia kuin maanantain. Tämä voidaan yhdistää täten myös viikonpäiväilmiöön, jossa havaitaan päivän merkitys tuoton kannalta. Cross (1973) havaitsi, että perjantain kurssinousua seuraa maanantain kurssitiputus, ja että viikonpäivillä on erilaisia tuottoja. Lisäksi on tutkittu päivän sisäistä ilmiötä, jossa havaittiin, että normaalia suuremmat tuotot saavutettiin yli yön avoinna olleissa tarjouksissa, ensimmäisen puolen tunnin aikana kaupankäynnin avauduttua tai markkinoiden sulkeutumisaikaan. (Wood ym. 1985).

Syitä muun muassa edellä mainituille käy läpi Thaler (1987). Ensimmäisenä hän nostaa eri eläke- ja sijoitusrahastojen merkityksen; ne vastaanottavat varoja päivämäärinä, jotka vastaavat kalenterimuutoksia (yritysten ja ihmisten tulojen säännöllisyys), ja siten myös tekevät muutoksia näinä päivinä. Lisäksi hän kertoo Ritterin (1987) havainneen, että yksityissijoittajat myyvät pienyritysten osakkeita joulukuussa ja ostavat tammikuussa. Toiseksi hän nostaa esiin niin sanotun window dressingin. Tämä tarkoittaa sitä, että instituutiosijoittajat pyrkivät pääsemään eroon riskisistä/huonoista sijoituksista ennen raportointipäiviä, joita ovat erityisesti vuoden ja kuun vaihteen ajankohdat. Viikonloppuefektin todennäköisimmän syyn Thaler epäilee olevan huonojen uutisten julkaisuajankohdan, mikä ajoittuu useimmiten perjantaille kaupankäynnin jo sulkeuduttua, mutta hän lisää, että aihetta tulisi tutkia edelleen.

2.3.2 Tunnuslukuanomaliat

Tunnuslukuanomalioista tunnetuimmat ja tutkituimmat ovat voittokerroinanomalia (P/E-anomalia) sekä B/M-anomalia. Myös yrityskokoanomalia on rinnastettavissa tunnuslukuanomalioihin ja sitä käydäänkin läpi lyhyesti B/M-anomalian kanssa, koska näillä on havaittu olevan yhteyksiä. Näiden anomalioiden mukaan osaketuottoja voidaan ennustaa tunnuslukujen avulla.

Osakkeen voittokerroin P/E (Price/Earnings) saadaan, kun yhtiön markkina-arvo jaetaan tilikauden tuloksella. Tämä voidaan laskea myös osakekohtaisella tasolla, lähtökohtaisesti molempien laskumenetelmien saadessa saman arvon. (Alma Talent 2019). P/E-luku kuvaa osakkeen hinnan suhdetta yrityksen tuloksentekokykyyn, toisin sanoen sitä, kuinka monessa vuodessa yritys tekisi markkina-arvonsa verran tulosta nykyisen tuloksen pysyessä ennallaan. Pienen P/E-luvun omaavia yhtiötä kutsutaan usein arvo-osakkeiksi, kun taas suuren P/E-luvun osakkeet mielletään kasvuosakkeiksi.

Basu (1977) tutki New Yorkin pörssin aineistoa vuosilta 1957–1971 ja havaitsi, että matalan P/E-luvun osakkeet olivat tuottaneet enemmän kuin saman riskitason osakkeet, joilla oli suurempi P/E-luku. Tutkimuksessaan hän jakoi osakkeet viiteen eri portfolioon P/E-luvun perusteella, ja huomasi että matalimman portfolion tuotot keskimäärin vuodelta olivat 16,3%, kun taas korkeimman tuotot olivat 9,3%. Basun mukaan tämä on merkki markkinoiden tehottomuudesta. Chan ym. (1991) Japanissa sekä Fama ja French

(1992) Yhdysvalloissa havaitsivat samankaltaista anomaliaa, mutta lisätessään B/M- luvun ja yrityksen koon tutkimukseen, havaittiin, että itse asiassa P/E-luvulla ei ollut juurikaan selitysastetta.

B/M (book-to-market) saadaan jakamalla yrityksen kirja-arvo yrityksen markkina- arvolla. Kuten edellä todettiin, Fama ja French (1992) havaitsivat, ettei P/E-luvulla lopulta ollutkaan juuri selitysastetta, kun B/M-luku sekä yrityksen koko otettiin tutkimukseen mukaan. Heidän näkemyksensä mukaan pienen B/M-luvun omaavat yhtiöt suoriutuvat markkinoilla vahvasti, kun taas suuremman luvun omaavat heikosti ja nostavat B/M-luvun ja yrityskoon yhteyden tässä esiin.

Pienyhtiöanomalia on sijoittajien toimesta markkinoilla yleisesti tai yleisimmin myönnetty anomalia. Kuten edellä jo todettiin, on se yhdessä B/M-luvun kanssa ainakin tuottanut ylituottoja. Mutta pelkästään yksinkin tutkittaessa pienempiä yhtiötä, ovat tutkimuksien mukaan pienemmät yhtiöt tuottaneet huomattavasti enemmän kuin suuremmat. Roll (1981) kertoo aiempiin tutkimuksiin viitaten, että pienyhtiöiden tuotto on ollut jopa 18% enemmän kuin suuryritysten tuotot. Syyksi on aina mielletty pienempien yritysten riskisyyttä, ns. riskilisää. Myöskin toinen tekijä on havaittu piilevän taustalla; vähäinen kaupankäynti. Pienyrityksien osakkeilla, kun ei niin likvidejä markkinoita ole kuin vaihdetuimmilla (suuremmilla), niin autokorrelaation vuoksi esimerkiksi pörssipäivän noustessa, tarjouksia asetetaan korkeammalle pienyhtiöissäkin. Tämä kertoo siis siitä, että pienyhtiön osakkeilla, kun käydään kauppaa harvemmin, voi se poikia ylituottoja. Dimson ja Marsh (1998) tutkivat HGSC- indeksiä neljän vuosikymmenen ajalta ja kertovat, että pienyritykset tuottivat keskimäärin 6% vuodessa enemmän kuin suuryritykset, joskin viimeisenä vuosikymmenenä tuottoero pieneni merkittävästi ja kääntyi lopulta jopa päinvastaiseksi. Eräs syy pienyhtiöanomalialle voi olla se, että analyytikot eivätkä sijoittajat sitä huomaa. Seurannan vuoksi vain harva tietää, miten laadukas jokin pienyhtiö voi olla. (Kauppalehti 2017).

2.4 Irtoamispäivän ilmiö yleisesti

Vallalla on olemassa kaksi eri päähypoteesia irtoamispäivän ilmiöstä, verohypoteesi ja lyhytaikaisen kaupankäynnin hypoteesi (Sorjonen 2000), joita käydään läpi. Lisäksi

kahteen muuhun hieman kannatusta saaneeseen dynaamiseen malliin (Michaely & Vila 1995) sekä mikrorakenneteoriaan (Dubofsky 1992, Bali & Hite 1998) otetaan katsaus.

Kaksi jälkimmäistä mallia eivät myöhemmissä tutkimuksissa ole saaneet tukea osakseen.

Tutkimuksessa puhutaan niin irtoamispäivän ilmiöstä kuin osinkoanomaliastakin.

Irtoamispäivän ilmiö on vakiintunut suomennokseksi tähän anomaliaan yhdistettävään ilmiöön. Toisaalta esimerkiksi Eades ym. (1984) puhuvat tutkimuksessaan suoraan anomaliasta, kuten myös Dasilas (2009) myöhemmin puhui, joten ilmiön olemassaolo ja anomalian myöntäminen on tieteellisessä tutkimuksessakin allekirjoitettu.

Campbell ja Beranek (1955) olivat historian saatossa tiettävästi ensimmäiset, jotka tutkivat osingon irtoamispäivän ilmiötä kyseenalaistaen osingon ja osakkeen kurssipudotuksen yhtäsuuruuden irtoamispäivänä. Heidän tutkimuksensa ja aineiston kohdalla tulos oli, että kurssi tippui irtoamispäivänä 90% osingon määrästä. Kun verorasitus huomioidaan, niin heidän mukaansa sijoittajan miettiessä osakkeen myyntiä, on se järkevää tehdä ennen osingon irtoamista (viimeistään yhtiökokouspäivänä) tai vastaavasti ostoa miettiessä ostaa osake irtoamispäivänä tai sen jälkeen. Tutkimuksen mukaan esimerkiksi pääomaveron ollessa 25%, on lopputulos kummallekin tilanteelle suunnilleen sama, mikäli kurssi laskee osingon määrästä 75–85%. He kertoivat, että osakekurssin tippuminen on niin vaihtelevaa, ettei suurin osa sijoittajista voi tästä ilmiöstä hyötyä ilman merkittävää määrää kauppoja. Osingon irtoamispäivä on siis ensimmäinen päivä, jolloin osakkeella käydään kauppaa ilman osinko-oikeutta.

Suomessa tämä on tyypillisesti yhtiökokouksen jälkeinen päivä. (Nordnet 2013).

Artikkelin mukaan markkinatoimijat yhdessä määräävät irronneen osingon osakkeen uuteen hintaan. Osake on omistettava yhtiökokouspäivänä, että on oikeutettu osinkoon.

Yhtiökokouspäivä on tyypillisesti ainakin Suomessa irtoamispäivää edeltävä päivä.

Edellä mainittuun Campbellin ja Beranekin (1955) tutkimukseen pohjautuen, Durand ja May (1960) huomasivat samaa ilmiötä Yhdysvaltalaisessa AT&T:ssä. He havaitsivat kurssin laskevan noin 95% osingon määrästä, mutta huomauttivat, ettei mitään pidemmälle meneviä luotettavia johtopäätöksiä tästä voida tehdä. Lopulta osakkeen hinta oli taipuvainen tippumaan noin osingon verran.

Elton ja Gruber (1970) löysivät myös edellisten kaltaisia tuloksia, missä osakkeen kurssin tippuminen irtoamispäivänä oli pääsääntöisesti vähemmän kuin osingon määrä.

Tämä tutkimus on kenties ”kulmakivitutkimus” tällä tieteen saralla. Tutkimuksen mukaan se johtui nimenomaan verorasituksesta, mikä tukee Millerin ja Modiglianin (1961) näkemystä, minkä mukaan yritys vetää puoleensa juuri kyseisen yrityksen osingonjakopolitiikkaa preferoivia sijoittajia. Mikäli myyntivoittojen verokanta on pienempi kuin osinkoverokanta, on pääomavoiton dollari enemmän kuin osingon dollari. Lisäksi he avasivat kurssitiputusta rationaalisemmaksi; irtoamispäivänä myydessä on myyjä saanut jo oikeuden osinkoon, joten hän joutuu myymään sen halvemmalla, kun taas ennen irtoamispäivää myyty osake sisältää tulevan osingon. He nostavat myöskin esiin tehokkaiden markkinoiden teoreeman, missä kurssilaskun tulisi olla yhtä suurta kuin osingon määrän. Heidän tutkimuksessaan kiinnitettiin huomiota edellä mainittuun verovaikutukseen sekä englanninkieliseen termiin clientele effectiin, mikä tarkoittaa osakekurssin heiluntaa sijoittajien preferenssien ja tavoitteiden mukaan.

Tässä vaikuttavina tekijöinä voivat olla esimerkiksi verotus, osinko tai muut muutokset yhtiössä (Investopedia 2019). Joka tapauksessa, yhtälö mikä todistaa tasapainon myymisen ennen irtoamispäivää tai myymisen irtoamispäivänä olevan sama (transaktiokustannuksia ei huomioida) on;

(8)

josta uudelleenjärjestelemällä saadaan

(9)

missä,

PB = Osakkeen hinta päivä ennen osingon irtoamispäivää PA = Osakkeen hinta irtoamispäivänä

PC = Osakkeen hankintahinta t0 = tavallisten tulojen verokanta tc = pääomatulojen verokanta

D = Osingon määrä

Tutkimuksessa selvisi lisäksi, että kurssin tippumisen ja osinkotuottoprosentin välillä on positiivinen korrelaatio; mitä suurempi osinkotuottoprosentti (osingon määrä / osakkeen markkinahinta * 100), sitä enemmän kurssi putoaa ja sitä lähempänä kurssin tippuminen on osingon määrää.

Kalay (1982) ei täysin allekirjoita edellä mainittua Eltonin ja Gruberin tutkimusta. Hän lisää, että lyhyttä kauppaa käyvät sijoittajat ovat myöskin tässä ilmiössä tekijä, vaikka myöntääkin, että verorasitus lienee se suurempi vaikuttava tekijä. Hänen mukaansa verorasitus ei selitä osakkeen hinnan pudotusta täysin, ja loppu voikin olla shorttaamisesta ja lyhyttä kauppaa käyvää sijoittajista johtuvaa. Shorttaaminen tarkoittaa, että sijoittajat yrittävät hyötyä osingosta myymällä lyhyeksi sijoituksen, ja tällä on osaltaan vaikutusta hinnan heilahteluun. Toisaalta myös seurailemalla kurssiliikkeitä voi ylituottoa tehdä. Kalay teki tutkimuksensa samalla aineistolla, millä Elton ja Gruber. Hän kertoo, että kurssilasku oli 82,1%. Myöhemmin Elton ja Gruber puolustivat omaa tutkimustaan esittämällä, että Kalayn käyttämät transaktiokustannukset olivat liian pieniä ja että tästä ero johtui.

Kalayn esityksen mukaan, osakkeen arvon laskiessa irtoamispäivänä vähemmän kuin osingon määrän, voi sijoittaja ostaa osakkeen ennen irtoamispäivää ja myydä irtoamispäivänä. Edellytys tämän tuottoisuudelle on, että mikäli osingon määrä ja verosäästöt ylittävät menetetyn voiton ja transaktiokustannukset, on strategia hyödyllinen. Hinnan laskun ollessa suurempi kuin osingon määrä, kannattaa sijoittajan myydä lyhyeksi osake ennen irtoamispäivää ja ostaa takaisin irtoamispäivänä.

(10) missä,

∝=alhaisin kaupankäyntikustannus sijoittajalle (𝑃𝑒𝑥+𝑃)/2=keskimääräinen kaupankäyntihinta.

Kurssilaskuväli, jolla arbitraasimahdollisuuksia ei ole, on:

(11) tai vaihtoehtoisesti,

(12)

missä ∝ 𝑃= oston ja myynnin yhdistetyt kaupankäyntikustannukset ja 𝐷𝑖=osinkotuotto.

Kurssilaskun ollessa näiden rajojen ulkopuolella, lyhytaikaisella sijoittajalla on mahdollisuus ylituottoon lyhyellä aikavälillä ostamalla tai myymällä osake oikeaan aikaan. Tämän seurauksena kuitenkin arbitraasimahdollisuudet poistuvat, koska lyhyttä kauppaa käyvät sijoittajat pakottavat kurssilaskun mallin rajojen sisään. (Kalay 1982)

Eades ym. (1984) kertovat, ettei verorasituksella, missä osinkoja verotetaan isommin kuin pääomatuloja (Yhdysvalloissa), voida selittää täysin kurssin käyttäytymistä näin.

He tutkivat myös verovaikutusta laajemmin ottaen huomioon niin veroa maksavat (yksityishenkilöt) kuin verovapaat instituutiot/organisaatiot. Heidän mukaansa anomalia on olemassa osakekurssin pudotuksen ja osingon välillä, mutta selkeää, rationaalista, syytä he eivät tähän löytäneet. Edellä mainitun verorasituksen lisäksi, he tutkivat muun muassa osingon ilmoituspäivämäärän vaikutusta sekä viikonpäivän vaikutusta tähän. Lopputulemana tutkijat kertovat, että tutkimuksella poissuljettiin useita vääriä käsityksiä ja selityksiä. Santos (2017) kertoo, että Lakonishok ja Vermaelen (1986) vahvistavat edellä mainitun tutkimuksen näkemykset lisäten, että osinkotuottoasteella ja suurentuneella kaupankäyntivolyymilla on yhteys irtoamispäivänä ja sen lähellä.

Michaely ja Vila (1995) löysivät niin sanotun dynaamisen mallin haastajaksi kahdelle edellä mainitulle. Julkaisussaan he esittävät, että hinnan laskun suhteellinen osuus osingon määrästä johtuu kahdesta eri muuttujasta; ensimmäinen sisältää sijoittajien keskimääräiset osinko- ja pääomatuloverotukset painotettuina sijoittajien riskinsietokyvyillä. Toisessa muuttujassa verrataan talouden kokonaisriskiä

painotettuna suhteelliseen riskinkantokykyyn. Dynaamisen mallin mukaan, mikäli sijoittajia verotetaan eri tavoin, voi markkinoille syntyä tilanteita, joissa sijoittajat käyttävät hyödykseen tätä veroeroa. Osinkotuloverotuksen ollessa pienempää kuin pääomatuloverotuksen, on kannattavampaa ostaa osake yhtiökokouspäivänä viimeistään, kuten aiemmin mainittiin asian ollessa toisin päin. Lisäksi tutkijat selittävät myös kaupankäyntivolyymin vaihtelua mallillaan. He kertovat, että positiivista korrelaatiota esiintyy verotuksen erilaisuuden ja osinkotuoton yhteydessä. Varianssin korrelaatio osingon kanssa on sen sijaan negatiivinen. Nämä tahtovat sanovan sitä, että ihmiset käyvät kauppaa eri verokannoilla ja sitä että, mitä suurempi osinko ja mitä pienempi riski, sitä suurempaa kaupankäynti on.

Mikrorakenneteorian ovat tutkimuksissaan esille nostaneet Dubofsky 1992 sekä Bali ja Hite 1998. Dubofskyn mukaan ne perustuvat NYSE:n sääntöön 118 ja AMEX:n sääntöön 132. Tämä tarkoittaa tikkivälien (hinnanmuutosvälien) pyöristämisperiaatteita, mitkä muuttuivat MifiD2:sen tultua 2018. Liitteessä 1 tikkiväleistä lisätietoa, missä esimerkkinä Nasdaq Nordicin ja Nasdaq Baltian tikkivälit.

(Nasdaq 2017). Dubofskyn mallin mukaan, mikäli tikkiväli on 0,125€, osingot, jotka ovat pienempiä tai yhtäsuuria kuin edellä mainittu, pyöristyvät ne 0,125:een. Jne. Bali ja Hite taas esittävät, että vastaavassa tilanteessa irtoamispäivän hinnat pyöristyisivät nollaan. Tämä malli näytti toimivan etenkin matalan osinkotuoton yritysten tapauksissa.

Kumpikaan malli ei kuitenkaan ole saanut sen suuremmin tukea niitä edelleen tutkittaessa.

Jagannathan on ollut mukana useissa aiheeseen liittyvissä tutkimuksissa mukana.

Yhdessä Frankin (1998) kanssa he tutkivat Hong Kongin markkinoita, joissa ei ole veroja ollenkaan, ja kertovat, että jopa siellä on vaikea tulkita mistä tämä osingon määrän ja keskimääräisen kurssitiputuksen välinen suhde johtuu. He nostavat esiin, että Yhdysvalloissa instituutiosijoittajia kohdellaan verotuksellisesti samalla prosentilla (tutkimuksen aikaan), oli kyseessä sitten pääomavero tai osinkovero. Joka tapauksessa, tutkijoiden mukaan instituutiosijoittajat näyttelevät suurta roolia myynti- ja ostotarjousten kanssa, ja usein instituutiot pyrkivät matkimaan lopulta aktiivisesti pitkälti indeksiä, koska tähän instituution tuottoja verrataan. Tästä seuraa, että osakkeen hinnan laskun ja osingon välinen ero on lähellä nollaa. Boydin kanssa (1994) toteutettu

tutkimus kertoo, että prosentteina osingon tippuminen irtoamispäivänä ja osinkotuottoaste olivat kutakuinkin samat.

Osingon irtoamispäivän ilmiön olemassaolo on joiltain osin myönnetty, mutta sen varmuutta ja tähän liittyviä arbitraasimahdollisuuksia vastaan on myös tehty tutkimuksia. Arbitraasissa voidaan saada voittoa ilman riskiä. Esimerkiksi Heath ja Jarrow (1988) tutkivat ilmiötä ilman transaktiokustannuksia. He kertovat, että kurssin pudotus voi olla erisuuri kuin osingon määrä, mutta arbitraasimahdollisuutta ei ole olemassa. Lyhyeksimyyjä ei voi rakentaa arbitraasia 100 prosentin varmuudella.

2.5 Irtoamispäivän ilmiö Suomessa

Edellä on käyty läpi muualla maailmalla osingon irtoamispäivän ilmiötä, kirjallisuuskatsauksen keskittyessä pääasiassa maailman suurimmille markkinoille Yhdysvaltoihin. Lähes jokaiselta markkinalta löytyy vähintään aihetta sivuava tutkimus, sen keskittyessä suoraan tai aihetta sivuten irtoamispäivän ilmiöön. Koin kuitenkin mieluiseksi käydä läpi juuri suurimman markkinan historiaa ja tuloksia.

Suomessa asiaa on myös tutkittu muutamaan otteeseen. Hietala ja Keloharju (1995) tutkivat rajoitettujen osakkeiden ja ei-rajoitettujen osakkeiden irtoamispäivän ilmiötä.

Rajoitettu osake on Verohallinnon (2018) mukaan järjestely, jossa palkansaajalle annetaan osakkeita, joihin liittyy eri rajoitteita ja jotka ovat voimassa määrätyn ajan.

Käytännössä nämä ovat sitouttamis- tai kannustinjärjestelmiä henkilöstölle ja yhtiön avainhenkilöille. Tutkijat kertovat, että myös suomen markkinoilla on irtoamispäivän ilmiötä ja heidän tutkimuksensa mukaan selittävä tekijä tälle olisi verotus nimenomaan.

Heidän mukaansa arbitraasin mahdollisuus on olemassa, mutta myös riskiä on; sijoittaja ei tiedä ennalta, milloin sulkea positionsa.

Rauhala (2003) tutki Pro gradu -tutkielmassaan osingon irtoamispäiväilmiötä Helsingin pörssissä 1999–2001. Hän tutki, alenevatko osakekurssit keskimäärin täysin osingon verran osingon irtoamispäivänä, miten osakekurssit käyttäytyvät osingon irtoamispäivänä ulkomaalaisomistuksen ja osinkotuottoprosentin suuruuteen verrattuna sekä sitä, esiintyykö osingon irtoamispäivän ympärillä muuta epätavallista kurssikäyttäytymistä. Lisäksi hän tutki miten verotus vaikuttaa suomalaisen piensijoittajan lyhyen aikavälin sijoittamiseen. Keskiarvotestit antoivat viitteitä siitä,

että osakekurssit laskisivat vähemmän kuin osinko irtoamispäivänä.

Ulkomaalaisomistuksen ja kurssipudotuksen välillä oli negatiivinen relaatio, toisin kuin osinkotuoton ja kurssipudotuksen välillä ollut positiivinen relaatio. Nollahypoteesia ei kuitenkaan voitu hylätä. Viitteitä kuitenkin löytyi, että yksityissijoittajalle ja tavalliselle yritykselle olisi hyödyllisintä sijoittaa korkean osinkotuoton ja korkean ulkomaalaisomistuksen osakkeisiin irtoamispäivän ympärillä saadakseen ylituottoja.

Tämän jälkeen Niemi (2005) tarkasteli osingon irtoamisen vaikutuksia osakekurssiin Helsingin pörssin aineistolla 1994–2002. Koko aineiston keskimääräinen kurssipudotus oli 80% osingon määrästä, mutta vertailtaessa yleisindeksin kehitystä irtoamispäivänä, selvisi, että pörssin nousupäivinä tiputus oli 104% ja laskupäivinä 62%

(100%=täsmälleen osingon määrä). Markkinoiden yleisellä kehityksellä siis on vaikutusta irtoamisilmiön suuruuteen, kuten edellä mainitusta voidaan havaita. Niemi pohti, että vääristävätkö laskupäivien keskimääräiset kurssilaskusuhteet koko aineistolla saatuja tuloksia alaspäin.

Osingon irtoamispäivän ilmiötä vuosina 2006–2014 tutki Ranta-aho (2015) opinnäytetyössään. Hän sisällytti tutkimukseensa jokaiselta toimialalta yhden yrityksen, joten tutkimuksessa mukana oli kymmenen eri yhtiön osakkeet. Tutkimuksessa tarkasteltiin myös, milloin osake palautuu arvoonsa, mikä sillä oli ennen irtoamispäivää.

Noin 80 eri havaintoa saatiin ja ainoastaan yhden kerran kurssi oli osingon irtoamispäivän jälkeen täsmälleen sama kuin ennen tätä. Keskimääräiset kurssipudotukset vaihtelivat Nokian renkaiden 78,89 prosentista Nesteen 125,85 prosenttiin. Nesteen lisäksi Nokialla kurssipudotus oli keskimäärin suurempi kuin osingon määrä, muilla kahdeksalla yhtiöllä pienempi keskihajontojen vaihdellessa 14 prosentista aina 82 prosenttiin. Keskihajonnat pyörivät välillä 13–35%, poikkeuksina Keskon osake 47,28% ja Neste 82,76%. Kurssien keskimääräiset palautumiset irtoamispäivää edeltävän päivän tasolle vaihtelivat Wärtsilän 14 päivästä Orionin 158 päivään. Keskihajonnat näissä sen sijaan vaihtelivat Wärtsilän kymmenestä päivästä Nokian 285 päivään. Tuloksien keskihajonnoissa luonnollisesti heijastuvat makrotalouden muutokset sekä yrityksiä koskevat positiiviset/negatiiviset uutiset.

3 Tutkimuksen toteutus

Tässä kappaleessa käydään läpi tutkimusaineistoa, sen hankintaa, tutkimushypoteeseja, tutkimuksessa käytettyjä menetelmiä sekä tutkimuksen rajauksia, mitkä käydään läpi heti alkuun kappaleessa 3.1. Osaa kohdista on peilattu aiempaan tutkimukseen ja osa on itse pääteltyjä ja päätettyjä.

3.1 Tutkimuksen rajaukset

Tutkimus rajattiin seuraavilla tavoilla. Ensinäkin, kuten jo johdannossa kerrottiin, mikäli yhtiöllä kaksi osakesarjaa, on tutkimukseen valittu yhtiön vaihdetumpi osakesarja. Mikäli yhtiö on listautunut vuonna 2018, on se poistettu aineistosta.

Pörssisäätiön (2019) sivuilta löydämme listautumiset vuodelta 2018, joten aineistosta poistettiin seuraavat yhtiöt: Harvia, Altia, Kojamo, Nixu, Oma Säästöpankki ja Tallink Group.

Joissain aiemmissa tutkimuksissa ja pro gradu -tutkielmissa on huomioitu verotus toisin kuin tässä tutkimuksessa. Tähän päädyttiin useista syistä; tutkimuksesta olisi tullut ensinäkin liian laajahko, toiseksi koska verotus voi muuttua ajan myötä ja kolmanneksi koska se on helppo itsekin laskea (ks. kaavat 8 ja 9). Lisäksi oletetaan, ettei transaktiokustannuksia ole, koska nekin vaihtelevat toimijoittain ja ne on helppo lisätä laskelmaan myöskin itse oikeamääräisenä.

Lisäksi markkinakorjattuja tuottoja ei tutkimuksessa tarkastella, mikä saattaa vääristää hieman tuloksia, mutta nähdäkseni maaliskuu-toukokuu -ajanjaksolla, jolloin suurin osa osingoista irtoaa, ei vuosien 2016–2018 aikana ole tapahtunut markkinoilla suurempia notkahduksia. Tätä tarkasteltiin Kauppalehden sivustolla ja esimerkiksi vuoden 2016 suurin notkahdus tapahtui kesäkuussa juhannuksen jälkeen, jolloin OMX Helsingin PI -indeksi notkahti päivässä yli viisi prosenttiyksikköä. Tällöin ei osingon irtoamisia ollut.

Vuonna 2017 pörssissä oli melko lailla tasaista nousua koko vuoden ajan. 2018 sen sijaan indeksissä tultiin alaspäin muutamaankin otteeseen, niistä suurimpien laskujen

ollessa päivässä lähes viittä prosenttiyksikköä ja niiden ajoittuessa syyskuusta eteenpäin. Muutamat yritykset jakoivat osinkoa tällöin, mutta niillä ei näyttäisi olevan kuitenkaan kokonaisuudessaan vääristävää vaikutusta tutkimustuloksiin. Esimerkkinä Citycon, joka jakoi niin syyskuussa kuin joulukuussa osinkoa, yrityksen jo siirryttyä neljään osingonjakokertaan vuodessa.

3.2

Tutkimuksen

Tutkimuksen aineistona on Helsingin pörssin päälistan osakkeet vuosilta 2016–2018.

Edellä on rajaukset ja valinnat kerrottu. Aineisto kerättiin pääasiassa Thomson Reuters Datastreamistä ja Amadeuksesta, mutta sitä täydenneltiin puuttuvin ja mahdollisin lisäyksin niin yritysten omilta sivuilta kuin pääasiassa Kauppalehden tilinpäätöstietopalvelun kauttakin.

Tutkimuksen ensimmäisessä osassa tutkittiin osingon irtoamispäivän kurssivaikutusta.

Kurssitiedot kerättiin Thomson Reuters Datastreamista manuaalisesti. Olin sähköpostitse yhteydessä useisiin toimijoihin, cum- ja ex-päivän kursseista, mutta kellään ei ollut valmiina näitä tietoja ja he kertoivat, etteivät helposti sitä saakaan, joten näin järkeväksi itse kerätä kurssitiedot manuaalisesti.

Osingon irtoamispäivät tarkastettiin Kauppalehden (2019) osinkohistoriakalenterista ja mikäli kurssin heilahtelu irtoamispäivänä vaikutti poikkeukselliselta, tarkastettiin irtoamispäivä vielä Taloussanomien (2019) osinkokalenterista. Yhden kerran osingon irtoamispäivät erosivat toisistaan ja tässä tapauksessa käytiin yrityksen verkkosivuilta tarkastamassa irtoamispäivä tilinpäätöstiedotteesta. Lisäksi ex-daten päätöskursseja tarkastettiin vielä satunnaisesti Kauppalehden sivuilta eikä poikkeamia tässä havaittu.

Tutkimuksen toisessa osiossa tutkittiin selittäviä muuttujia ilmiölle. Nämä tiedot saatiin Thomson Reuters Datastreamista ja Amadeuksesta myöskin pääasiassa. Toisessa oli jotain parempaa kuin toisessa ja yhdistelemällä tietoja saatiin aineisto aikaan. Kuitenkin esimerkiksi Amadeus ei antanut finanssisektorin toimijoille (mm. Nordea, EQ, Sampo) tunnuslukuja ollenkaan ja näitä tunnuslukuja ei Reuters Datastreamilta saatu, niin silloin turvauduttiin Kauppalehden tietoihin. Useissa yrityksissä esimerkiksi p/e -luku oli

negatiivinen joinakin vuosina, niin Amadeuksesta poimitussa aineistossa se näytti n.a:ta, ja nämä tiedot kerättiin sitten Kauppalehden sivuilta (vaikkakin usein p/e-luvun negatiivista arvoa ei tulkintasyistä julkaistakaan). Tässä päädyttiin ottamaan huomioon myös negatiiviset p/e-luvut.

Aineistoa kerättäessä huomattiin, että tiedot jossain kohtaan hieman poikkesivat toisistaan. Esimerkiksi markkina-arvot olivat kutakuinkin samat, mutta p/e -luvuissa saattoi olla pieniä heittoja, kuten myös oman ja koko pääoman tuotoissa. Joitain tietoja ei kuitenkaan saatu useasta lähteestä huolimatta, ja tästä systä esimerkiksi ev/ebitda - tunnusluku päädyttiin lopulta poistamaan aineistosta. Lisäksi se on samansuuntainen kuin p/e -luku, joten senkin vuoksi tämä tunnusluku päädyttiin poistamaan aineistosta.

3.3 Tutkimushypoteesit

Tutkimus oli kaksivaiheinen. Ensimmäisenä tutkittiin kurssilaskusuhdetta (PDDR) osingon määrään ja toisessa osassa kurssilaskusuhdetta pyrittiin selittämään eri tunnuslukumuuttujilla.

3.3.1 Kurssilaskusuhde PDDR

Osakkeen kurssimuutoksen tulisi rahoitusteorian mukaan tippua ex-datena juuri osingon verran. Täten ensimmäisen tutkittavan asian tutkimushypoteesi tulee muotoon:

HYPOTEESI 0: Osakkeiden oletetaan laskevan irtoamispäivänä osingon verran eli,

H0 = Pddr = 1 H1 = Pddr ≠ 1

PDDR eli kurssilaskusuhde on:

(13) missä,

𝑃𝐷𝑅 = Kurssilaskusuhde osingon irtoamispäivänä 𝑃𝑐 = Cum -päivän osakekurssi

𝑃𝑒𝑥 = Ex -päivän (irtoamispäivän) osakekurssi 𝐷 = Osingon määrä

Täten tutkimuksen ensimmäisessä osassa kurssilaskusuhdetta verrataan osingon määrään.

Kuten kerrottu, tässä tutkimuksessa verotusta ei huomioida, mutta mikäli haluaa sisällyttää verotuksen laskelmiin, tulee kaavasta seuraavanlainen (mikä esitettiin jo aiemmin myös):

(14) ja uudelleenjärjestelemällä saadaan

(15)

joissa,

PB = Osakkeen hinta päivä ennen osingon irtoamispäivää PA = Osakkeen hinta irtoamispäivänä

PC = Osakkeen hankintahinta t0 = tavallisten tulojen verokanta tc = pääomatulojen verokanta D = Osingon määrä

Kuten huomataan, ei tämä malli huomioi myöskään transaktiokustannuksia, mutta ne lienee helppo itse lisätä laskelmiin, mikäli haluaa tämän huomioida.

3.3.2 Selittävät muuttujat

Tutkimuksen toinen selvitettävä seikka on, että onko eri tunnusluvuilla ennustavaa ominaisuutta osingon määrän tippumisen suuruuteen suuntaan tai toiseen. Eli tippuuko tietyn tunnusluvun suurella (pienellä) arvolla osakekurssi ex-datena enemmän (vähemmän) kuin osingon määrä. Tunnusluvut, mitkä tutkimukseen valikoituivat ovat:

p/e -luku, p/b-luku, roa, roa, velkaantumisaste, markkina-arvo, osinkotuottoaste sekä volatiliteetti. Seuraavaksi käymmekin läpi näiden tunnuslukujen merkityksen.

P/e-luku

P/e-luku on paljon käytetty osakemarkkinoiden tunnusluku. Luku kertoo, miten suuri osakkeen markkinahinta on suhteessa osakekohtaiseen tulokseen, toisin sanoen kuinka monessa vuodessa yritys tekisi markkina-arvonsa verran tulosta. Luku voidaan laskea osake- tai yritystasolla.

P/e osaketasolla = Osakekurssi

Osakekohtainen tulos (16)

P/e yritystasolla = Markkina-arvo

Nettotulos – Vähemmistöosuus tuloksesta (17)

P/e-luku vaihtelee toimialoittain, ja sijoittajan onkin syytä tarkastella p/e-lukua juuri toimialoittain, saadakseen käsityksen mikä on toimialalle ominainen p/e-luku. Mitä kasvuhakuisemmasta yrityksestä tai toimialasta on kyse, sitä korkeamman arvon luku saa, koska tällöin sijoittaja on valmis maksamaan tulevaisuuden odotuksista. Sitä vastoin luvun ollessa pieni, on kyseessä matalan kasvun yritys tai toimiala. Alhaisen p/e-luvun osakkeet mielletään usein arvosijoittajan osakkeiksi, ja korkean p/e-luvun omaavat kasvusijoittajan osakkeiksi. P/e-luvun tulkinnassa on otettava kuitenkin huomioon mitä lukuja laskennassa käytetään; onko se markkina-arvo vai tulos, onko tulos viimeisimmän tilikauden tulos vai liukuva, onko se tulosennuste jne. Lisäksi huomioitava on, että mikäli tulos on heikko, nostattaa se p/e-lukua. (Niskanen &

Niskanen 2003, 150–151; Alma Talent 2019). Negatiivisia tunnuslukuja ei tulkintasyistä usein esitetä, mutta tässä tutkimuksessa ne otetaan huomioon. Luvut ovat