Kuukaudenvaihdeilmiö

Kuukaudenvaihdeilmiö

Lokakuu lähestyy loppuaan, joten ajattelin ottaa käsittelyyn yhden ajankohtaisen markkinoilla yhä sitkeästi elävän anomalian. Kyseessä on kuukaudenvaihdeilmiö (turn-of-the-month anomaly). Tämän ilmiön mukaan osakkeet tuottavat parhaiten juuri kuukauden vaihteessa, sekä sen ensimmäisinä päivinä.

Kuukaudenvaihdeilmiö alkaa itse asiassa jo kuukauden viimeisenä kaupankäyntipäivänä. Se on päivistä ensimmäinen, joka antaa ylituottoa. Ylituoton kausi jatkuu kuukauden ensimmäisiin kaupankäyntipäiviin saakka, jolloin tutkimusten mukaan markkinat antavat keskimäärin sijoittajalle parhaimmat tuotot.

Lähestyn ilmiötä aikajärjestyksessä kolmen eri tutkimuksen kautta. Kuukaudenvaihdeilmiöstä kirjoitti ensimmäisenä Robert A. Ariel vuonna 1987 julkaistussa tutkimuksessa A Monthly Effect in Stock Returns.

Josef Lakonishok ja Seymour Smidt täydensivät Arielin löydöksiä vuonna 1988 julkaistussa Are Seasonal Anomalies Real? A Ninety-Year Perspective tutkimuksessa.

Tämän jälkeen aiheesta on ollut useampia eri tutkimuksia. Tähän artikkeliin otin tarkempaan tarkasteluun Graham and Dodd Scroll Award palkinnolla palkitun vuonna 2008 julkaistun Equity Returns at the Turn of the Month tutkimuksen, jonka tekivät Wei Xu ja John J. McConnell.

Ariel tunnistaa ylituoton

Jo ennen kuin Ariel lähti tutkimaan markkinoiden toimintaa kuukauden vaihteessa oli tiedossa sellaiset ilmentymät kuin tammikuuilmiö ja maanantai-ilmiö. Markkinoilla oli puhetta, että kuukauden vaihdetta hyödyntämällä voi saada parempia tuottoja. Näitä näkemyksiä esittivät lähinnä silloiset teknisen analyysin sijoittajat kuten Martin Zweig, Arthur Merrill, Yale Hirsch ja Norman Fosback. Nämä henkilöt Ariel myös mainitsee tutkimuksensa alaviitteessä.

A Monthly Effect in Stock Returns tutkimuksessa Ariel kävi lävitse osakemarkkinoiden päivätuottoja 19 vuoden ajalta vuosilta 1963-1981. Hänen lopputulemansa oli seuraava:

The mean return for stocks is positive only for days immediately before and during the first half of calendar months, and indistinguishable from zero for days during the last half of the month. During the 1963-1981 period all of the market's cumulative advance occurred just before and during the first half of months, with the last half contributing nothing to the cumulative increase. This "monthly effect" is independent of other known calendar anomalies such as the January effect (Roll, 1983; Keim, 1983) and appears to be caused by a shift in the mean of the distribution of returns from days in the first half of the month relative to days in the last half.

Tutkimuksessa Ariel toteaa ettei ilmiö ole pieni. Arielin mukaan kuukaudenvaihdeilmiö on suuruudeltaan jopa 50% merkittävämpi (sivu 26 Arielin tutkimuksessa) kuin viikonpäiväilmiö (maanantai-ilmiö).

(Päivätuotot kuukauden vaihteen ympärillä. Sijoituksilla sama paino. Lähde: Ariel 1987)

(Päivätuotot kuukauden vaihteen ympärillä. Sijoitukset painotettu markkina-arvon perusteella. Lähde: Ariel 1987)

Kuten Arielin tutkimuksesta huomaa on vuosina 1963-1981 kertynyt kaikkein paras tuotto kuukauden viimeisenä päivänä. Se erottuu selvänä piikkinä aineistosta. Kuukauden alkupäivät erottuvat myös selvästi edukseen kuukauden viimeisiin päiviin (pl. viimeinen päivä) verrattuna.

Keskimääräistä parempi tuotto kuukauden viimeisenä päivänä ja kuukauden alkupuolella voi kuitenkin johtua yksittäisistä osakkeista, jotka ovat kallistuneet huimasti. Varmistaakseen ettei näin ole Ariel tutki tuottojen käyttäytymistä suhteessa yhtiöiden määrään. Kuten allaolevasta tuloksesta voi todeta ei ilmiö johdu pelkästään yksittäisistä yhtiöistä vaan se koskee suurta joukkoa eri osakkeita. Kuukauden alkupuoliskon tuottoa mittaava käyrä on selvästi enemmän oikealla puolella, missä sijaitsevat paremmat tuotot.

(Tasapainotettu tuotto eri määrillä yhtiöitä. Lähde: Ariel 1987)

 (Markkina-arvolla painotettu tuotto eri määrillä yhtiöitä. Lähde: Ariel 1987)

Arielin tutkimuksessa kuukauden viimeinen päivä kuuluu tässä aineistossa esitettyyn kuukauden ensimmäiseen puoliskoon. Arielin tutkimusten perusteella markkina-arvolla painotettu CRSP indeksi tuotti keskimäärin 0,826% kuukauden alkupuoliskolla ja -0,182% kuukauden loppupuoliskolla.

Vain 19 vuotta? Miten olisi 90 vuotta tutkittua dataa!

Arielin tekemässä tutkimuksessa oli käytetty tietoja 19 vuoden ajalta. Lakonishok ja Smidt halusivat tutkia erilaisiin vuodenaikoihin liittyviä anomalioita pidemmältä ajalta ja eri perspektiivistä kuin aiemmat tutkimukset olivat. Tämän seurauksena syntyi vuonna 1988 julkaistu tutkimus nimeltä Are Seasonal Anomalies Real? A Ninety-Year Perspective. Tutkimuksessa Lakonishok ja Smidt tutkivat myös muita ilmiöitä, joten olen poiminut tähän ainostaan kuukaudenvaihdeilmiöön liittyvät huomiot.

Tutkimuksessaan Lakonishok ja Smidt käyttivät Dow Jones Industrial Average (DJIA) päivätuottoja 90 vuoden ajalta vuosilta 1897-1986. Käytännössä siis koko siltä ajalta mitä tuolloin tietoja vain oli saatavilla.

Ariel luki kuukauden viimeisen kaupankäyntipäivän mukaan omassa tutkimuksessaan seuraavan kuukauden alkupuoliskon tuottoihin. Lakonishok ja Smidt kyseenalaistivat tämän, sillä Arielin päätös nojautui täysin tutkitun aineiston tulkintaan. Niinpä Lakonishok ja Smidt muuttivat kuukaudenvaihdeilmiön tutkimista siten, että he jättivät kuukauden viimeisen päivän pois kuukauden alkupuoliskon tiedoista. Sitten he vertasivat tuottoja kuukauden jälkipuoliskon tuottoihin 90 vuoden ajalta. Tulokset olivat seuraavat:

(Kuukauden alkupuoliskon tuotot vs. jälkipuoliskon tuotot eri periodeina. Lähde: Lakonishok & Smidt 1988)

Lakonishok ja Smidt jakoivat 90 vuoden ajanjakson 10 eri aikaperiodiin. Koko ajanjaksolta keskimääräinen ero kuukauden jälkipuoliskoon oli 0,237%, mikä oli selvästi Arielin tutkimuksen 1%:n eroa pienempi. Puoliskojen keskimääräisen tuoton ero on negatiivinen kahdella periodilla ja viimeisessä (1976-1986) käytännössä nolla. Arielin tutkima ajanjakso oli lisäksi yksi kaikkein eniten ilmiötä suosivista periodeista.

Näytti siis siltä, että Arielin tutkima aineisto vain sattui suosimaan kuukauden alkupuoliskoa muihin ajanjaksoihin nähden tavanomaista enemmän. Lakonishokin ja Smidtin tutkimus osoitti, että kuukauden ensimmäinen puolisko tuotti 90 vuoden aikana paremmin kuin jälkipuolisko, mutta selvästi Arielin tuloksia heikommin.

Onneksi Lakonishok ja Smidt eivät kuitenkaan tyytyneet vain tähän vaan päättivät tutkia kuukaudenvaiheilmiötä vielä syvällisemmin. Oheiset taulukot osoittavat keskimääräisen tuoton kahdeksalta kaupankäyntipäivältä kuukaudenvaihteen ympäriltä. Neljä päivää ennen kuukauden vaihtumista ja neljä seuraavaa sen jälkeen.

(Keskimääräiset tuotot ennen kuukauden vaihdetta. Lähde: Lakonishok & Smidt 1988)

(Keskimääräiset tuotot kuukauden vaihteessa ja heti sen jälkeen. Lähde: Lakonishok & Smidt 1988)

Tulokset nostivat esiin voimakkaan kuukaudenvaihdeilmiön 90 vuoden ajalta! Erityisen hyviä tuotot olivat kuukauden viimeisen päivän (-1) ja kolmannen kaupankäyntipäivän (3) välillä. Keskimäärin tuotto näiden neljän päivän aikana oli 0,473% kun keskimäärin neljän päivän tuotto on 0,0612%. Kokonaisen kuukauden keskimääräinen tuotto oli 0,349%, joten kuukauden vaihteeseen ajoittuvat neljä päivää toivat sitäkin paremman tuoton.

Lakonishokin ja Smidtin tutkimusten avulla kuukaudenvaihdeilmiö sai lisää tarkkuutta. Puolikkaan kuukauden ajanjakson sijaan sijoittajan kannattikin keskittyä vain kuukauden viimeiseen päivään, sekä sitä seuraavaan kolmeen kaupankäyntipäivään.

Lakonoshok ja Smidt päättivät tutkimuksensa seuraavaan lopputulemaan:

In summary, DJIA returns are persistently anomalous over a 90-year period around the turn of week, around the turn of the month, around the turn of the year, and around holidays.

Kuukaudenvaihdeilmiö jatkaa kulkuaan

Arielin, sekä Lakonishokin ja Smidtin tutkimukset osoittivat selvästi, että kuukaudenvaihdeilmiö on olemassa ja että se keskittyy kuukauden viimeiseen päivään ja sitä seuraaviin kolmeen kaupankäyntipäivään. Kumpikaan tutkimus ei kuitenkaan pyrkinyt selvittämään sitä mistä ilmiö voisi johtua. Muun muassa tähän Wei Xu ja John C. McConnell halusivat löytää vastauksia palkitussa tutkimuksessaan Equity Returns at the Turn of the Month. Lisäksi Xu ja McConnell venyttivät tutkimusaineiston aina vuodesta 1897 vuoteen 2005 asti (109 vuotta).

Yksi tutkituista periodeista oli edelliset kaksi vuosikymmentä 1987-2005. Tuloksista ilmenee, että erityisesti kuukauden viimeiseen päivään liittyvä ylituotto on vain vahvistunut. Koko tutkitun 109 vuoden ajalta on kuukaudenvaihdeilmiö hyvin tunnistettavissa.

(Tuotot kuukauden vaihteen ympärillä vuosina 1987-2005. Lähde: Xu & McConnell 2008)

(Tuotot kuukauden vaihteen ympärillä vuosina 1926-1986. Lähde: Xu & McConnell 2008)

Lakonishokin ja Smidtin tuloksiin ei Xu:lla ja McConnell:lla ole uutta annettavaa. Heidän tutkimustuloksensa käytännössä vain vahvistivat, että ilmiö on edelleen olemassa ja voi hyvin. Lisäksi tutkimus vahvisti jo aiemman tuloksen. Lakonishok ja Smidt käyttivät DJIA indeksiä, missä ei ole kovin montaa yhtiötä. Xu:n ja McConnell:n tutkimuksessa on käytetty Center for Research in Security Prices (CRSP) tietokantaa, joten se on kattavampi.

Kummankin tulokset puhuvat samaa kieltä. Kuukaudenvaihdeilmiö on selvästi tunnistettavissa. Xu ja McConnell toteavat, että kaikki positiivinen tuotto syntyi neljän päivän aikana kuukauden vaihteen ympärillä (kuukauden viimeisen ja seuraavan kuukauden kolmen ensimmäisen kaupankäyntipäivän aikana). Vuosina 1987-2005 markkina-arvolla painotettu salkku antoi ylituottoa näiden neljän päivän aikana 0,14%, kun muut 16 kaupankäyntipäivää tuottivat keskimäärin -0,01% tappiota. Mikäli sijoituksia painotettiin yhtä paljon olivat luvut vastaavasti 0,24% ja 0,04%.

Mutta mitkä asiat voisivat selittää tätä ilmiötä? Kenties se toimii vain USA:ssa? Ehkä kyseessä on lähinnä small-cap yhtiöt tai sitten ilmiöön liittyy korkeampi riski, joka selittää paremmat tuotot?

Xu ja McConnell eivät löydä näitä ajatuksia tukevia todisteita. He lähestyvät kuukaudenvaihdeilmiön ylituottoja tutkimalla useita eri vaihtoehtoja jotka ne voisivat selittää, mutta eivät löydä yhtäkään.

Ensiksi Xu ja McConnell tutkivat voisiko yhtiöiden koko selittää kuukaudenvaihdeilmiötä. Vaikka ilmiö on voimakkaampi small-cap ja low-price osakkeiden kohdalla esiintyy se myös laajasti large-cap ja high-price osakkeilla. Yhtiön markkina-arvo ei siis selitä ilmiötä.

Seuraavaksi Xu ja McConnell tutkivat voisiko tammikuuilmiö selittää myös kuukaudenvaihdeilmiötä. Koska kuukaudevaihdeilmiö on voimissaan myös muina kuukausina kuin vuoden vaihteen aikoihin eivät he löydä tälle todistetta vaan päinvastoin löydös vahvistaa ilmiön irrallisuuden tammikuuilmiöstä.

Seuraavaksi he tutkivat selittäisikö korkeampi riski parempia tuottoja. Riskin mittarina Xu ja McConnell käyttivät keskihajontaa. Tämäkään ei selittänyt ilmiötä sillä kyseessä olevien neljän päivän keskihajonta ei ollut korkeampi kuin kuukauden 16 muun päivän.

Tämän jälkeen Xu ja McConnell tutkivat selittäisikö koko, P/B tai momentum tekijät kuukaudenvaihdeilmiötä. Eivät selitä. Pienet yhtiöt tuottivat kuitenkin hieman isoja yhtiöitä paremmin kuukauden vaihteessa. P/B:llä ja momentumilla ei ollut mitään tekemistä ilmiön kanssa.

Monilla ajoittuu palkanmaksu kuukauden vaihteeseen. Seuraava hypoteesi olikin tutkia selittäisikö tämä tekijä kuukaudenvaihdeilmiötä. Kuitenkaan kaupankäyntivoluumi tai rahastojen rahavirrat eivät tue tätä hypoteesiä.

Ehkä kyseessä on vain USA:ta koskeva ilmiö? Käytössä tutkijoilla oli 34 USA:n ulkopuolisen maan tiedot alkaen vuodesta 1990. Näistä 34 maasta kuukaudenvaihdeilmiö toistui 30 eri maassa. Kyseessä on siis hyvin laajalti toimiva anomalia.

Vaikka tutkijat tekivät parhaansa he eivät löytäneet yhtäkään tekijää, joka selittäisi mistä kuukaudenvaihdeilmiö johtuu. Sitä eivät selitä palkanmaksu, erilaiset riskitekijät eikä sijoittajien epäjohdonmukaisuus.

Tutkimuksen lopuksi Xu ja McConnell toteavatkin seuraavasti:

We find that the turn-of-the-month effect is not confined to small and low-price stocks; it is not confined to calendar year-ends or calendar quarter-ends; it is not due to higher volatility of returns at the turn-of-the-month; it is not related to an increase in the risk-free rate or interest rates in general at the turn-of-the-month; and it is not confined to the U.S. We further find that it does not appear to be due to a concentration of buying at the turn-of-the-month in that trading volume is no higher at the turn-of-the-month that on other trading days and net flows of funds to mutual funds is not systematically higher at the turn-of-the-month than during other days of the month.

The turn-of-the-month effect in equity returns poses a challenge to both “rational” and “behavioral” models of security pricing.

Mikäli tutkimustulokset pitävät paikkansa on todennäköisyys sille, että oma salkkuni nousee seuraavan neljän kaupankäyntipäivän aikana siis tavanomaista parempi. Kuulostaa hyvältä. Hyvää viikonloppua ja oikein tuottoisaa kuukauden vaihdetta kaikille!