Intermarket Analysis: Anomalies in Time Series and in the Cross-Section of Returns

Bc. Radovan Studník

Diplomová práce

Anotace:

Motivováni literaturou a běžnou investiční praxí zkoumáme jak anomálie v časových řadách výnosů, tak i anomálie v průřezovém vzorku výnosů. Analyzujeme rozdíly mezi denními a nočními výnosy, leden jako indikátor zbytku roku, efekt dne v týdnu, efekt měsíce v roce, efekt přelomu měsíce a přísloví “Prodej v květnu a jdi pryč”. Jako data nám slouží akcie, dluhopisové indexy, akciové futures a komoditní futures. Při analýze průřezových dat se zaměřujeme na sezónní anomálie a lednový efekt. Dále používáme mezitržní analýzu a zkoumáme projevy rebalancingu portfólií na konci měsíce na forexu a na akciových a dluhopisových indexech. Některá z našich zjištění představují zpochybnění pro modely oceňování aktiv a terorii efektivních trhů. Na základě našich zjištění jsme zkonstruovali investiční strategie a testujeme je na historických datech. Nalezli jsme několik strategií, které překonaly benchmark a vylepšení pro více faktorové modely.

Abstract:

Motivated by literature and common investment praxis, we investigate anomalies in time series of returns, as well as regularities in the cross-section of returns. We analyse differences between day and night returns, the January barometer, the month of the year effect, the day of the week effect, the turn of the month effect and the saying “Sell in May and go away”. We run our analysis on stocks, bond indices, stock index futures and commodity futures. Regarding the analysis of cross-sectional data on stocks, we focus on seasonal anomalies and the January effect. Further, we employ intermarket analysis and investigate the month-end rebalancing effect in forex and the month-end rebalancing effect in equity and fixed income indices. Some of our findings represent a challenge to asset pricing models and efficient market theory. We construct investment strategies upon our findings and test them on historical data. We found several strategies which outperformed the benchmark and multifactor model enhancements.

Keywords

Anomálie, průřezová data výnosů, časové série výnosů, mezitržní analýza, investiční strategie Anomaly, Cross-Section of Returns, Time Series of Returns, Intermarket Analysis, Investment Strategy

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 15. 12. 2011

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 26. 1. 2012
• Vedoucí: Ing. Daniel Němec, Ph.D.

Masarykova univerzita

Ekonomicko-správní fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Finance a účetnictví / Finanční podnikání