arbitraj limitleri - Gazi Üniversitesi Açık Arşiv

T.C.
GAZİ ÜNİVERSİTESİ
SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ
İŞLETME ANA BİLİM DALI
MUHASEBE- FİNANSMAN BİLİM DALI
YATIRIMCI DAVRANIŞLARININ FİNANSAL KARARLARA ETKİLERİ
(DAVRANIŞSAL FİNANS)
ve
DAVRANIŞSAL FİNANS TEORİLERİNİN İMKB’DE TEST EDİLMESİ
DOKTORA TEZİ
Hazırlayan
P.Neslihan TURGUTTOPBAŞ
Tez Danışmanı
Prof. Dr. Ahmet AKSOY
Ankara - 2008
ONAY
P.Neslihan
TURGUTTOPBAŞ
tarafından
hazırlanan
“Yatırımcı
Davranışlarının Finansal Kararlara Etkileri (Davranışsal Finans) ve
Davranışsal Finans Teorilerinin İMKB’de Test Edilmesi” 2 Nisan 2008
tarihinde yapılan savunma sınavı sonucunda oybirliği ile başarılı bulunarak
jürimiz tarafından Muhasebe-Finansman Bilim dalında Doktora Tezi olarak
kabul edilmiştir.
Baskan...........................................................................
Prof.Dr Ahmet Aksoy (Danısman)
Üye...........................................................................
Prof. Dr.Nalan Akdoğan
Üye...........................................................................
Prof . Dr.Mevlüt Karakaya
Üye...........................................................................
Prof. Dr.Metin Kamil Ercan
Üye...........................................................................
Prof.Dr. Nevzat Aypek
i
İÇİNDEKİLER
İÇİNDEKİLER ........................................................................................................ i
KISALTMALAR CETVELİ ..................................................................................... v
ŞEKİLLER CETVELİ............................................................................................ vi
TABLOLAR CETVELİ ......................................................................................... vii
GİRİŞ ....................................................................................................................1
BİRİNCİ BÖLÜM
PİYASA ETKİNLİĞİ VE ETKİNLİKTEN SAPMALARIN İNCELENMESİ
1.1 Rasyonel Beklenti Dengesi ........................................................................3
1.2 Piyasa Etkinliği ...........................................................................................6
1.2.1
Etkin Piyasa Teorisi .........................................................................7
1.2.1.1 Beklenen Getiri veya “Adil Oyun” Modeli .....................................9
1.2.1.2 Alt-Martingel Modeli ................................................................... 11
1.2.1.3 Rastgele Yürüyüş Modeli........................................................... 12
1.2.2
Etkinliği Sağlayan Piyasa Şartları .................................................. 14
1.2.2.1 Piyasa Etkinliğinin Varlığına İlişkin Kanıtlar ............................... 15
1.2.2.1.1 Etkin Piyasa Modelinin Zayıf Form Testleri........................ 16
1.2.2.1.1.1 Rastgele Yürüyüş ve Adil Oyun Modellerine İlişkin
Çalışmalar...................................................................................... 16
1.2.2.1.1.2 Rastgele Yürüyüş Literatüründe Piyasa Etkinliği Testleri18
1.2.2.1.1.3 Rastgele Yürüyüş Literatüründe Bağımsızlığa İlişkin
Diğer Testler.................................................................................. 22
1.2.2.1.1.4 Yarı Kuvvetli Formda Alt-Martingel Modeli Testleri
25
1.2.2.1.1.4.1 Hisse Senedi Bölünmeleri ve Bölünmelerin
Fiyatlara Etkisi.......................................................................... 25
1.2.2.1.1.4.2 Duyuralara İlişkin Diğer Çalışmalar ..................... 27
1.2.2.1.1.5 Etkin Piyasalar Modelinin Kuvvetli Form Testleri
29
1.2.2.2 Piyasa Etkinliğine Uyum Göstermeyen Hareketler (Sapmalar).. 32
1.2.2.2.1 Hisse Senedinin Algılanan Değerinin Etkisi....................... 34
1.2.2.2.2 Hisse Senedinin Geçmiş Fiyat Hareketlerinin Etkisi
(Momentum Etkisi)............................................................................ 35
1.2.2.2.3 Şirketin Aktif Büyüklüğü Sebebi ile Hisse Senedinin Yanlış
Fiyatlanması...................................................................................... 35
1.2.2.2.4 Özel Bir Yanlış Fiyatlama: Yabancı Para Piyasasında
Forward Kurların Eğilimi.................................................................... 36
1.2.2.2.5 Birleşmeler Sırasında Oluşan Yanlış Fiyatlamalar (İkiz
Hisseler)............................................................................................ 36
1.2.2.2.6 Endekse Dahil Edilme Sebebiyle Oluşan Yanlış
Fiyatlamalar...................................................................................... 38
1.2.2.2.7 İştirak Hisselerinin Halka Arzı Sonrası Oluşan Yanlış
Fiyatlamalar (Fiyat Kırılmalar)........................................................... 39
1.2.2.2.8 Teknik Analiz Yönteminin Kullanılması Sebebiyle Oluşan
Yanlış Fiyatlamalar............................................................................ 40
1.2.2.3 Piyasanın Etkin Olmadığına İlişkin Kanıtlar ............................... 41
ii
İKİNCİ BÖLÜM
DAVRANIŞSAL FİNANS LİTERATÜRÜNDEKİ ÇALIŞMALAR
2.1 Arbitraj Tanımı ve Özellikleri...................................................................... 50
2.1.1 Arbitrajın İşletildiği Piyasalar .............................................................. 52
2.1.2 Davranışsal Finans Literatüründe Arbitrajın Sınırlılığı........................ 54
2.1.2.1 Arbitrajı Sınırlayan İşlem Maliyetleri .......................................... 56
2.1.2.2 Arbitrajda Kısa Dönem Yaklaşımı.............................................. 57
2.1.3 Arbitrajın İçerdiği Riskler .................................................................... 58
2.1.3.1 Temel Risk................................................................................. 58
2.1.3.2 Bilinçsiz Yatırımcı Riski.............................................................. 59
2.2 Bilinçsiz Yatırımcı Riskini İnceleyen Modeller............................................ 61
2.2.1 Bilinçsiz Yatırımcı Modeli ................................................................... 61
2.2.1.1 Fiyatlama Fonksiyonu................................................................ 66
2.2.1.2 Arbitrajcı ve Bilinçsiz Yatrımcıların Göreceli Getirileri ................ 68
2.2.2 Arbitraj Limitleri Aracılık Modeli (Profesyonel Arbitraj) ....................... 70
2.2.2.1 Performans Tabanlı Arbitraj ve Piyasa Etkinliği ......................... 80
2.2.2.2 Performans Tabanlı Arbitraj Modeline İlişkin Değerlendirmeler . 81
2.3 Yatırımcı Duyarlılığı Modeli ....................................................................... 84
2.3.1 Yatırımcıların Gereğinden Farklı Tepkilerine İlişkin Tespitler ............. 87
2.3.1.1 Yatırımcıların Gereğinin Altında Tepkilerine İlişkin Tespitler
(Under-reaction) .................................................................................... 87
2.3.1.2 Yatırımcıların Aşırı Tepkilerine (Over-reaction) İlişkin Tespitler. 90
2.3.2 Yatırımcıların Gereğinden Farklı Tepkilerinin Psikolojik
Açıklamaları ................................................................................................ 91
2.3.3 Yatırımcı Duyarlılığı Modelinin Değerlendirilmesi............................... 92
2.3.4 Yatırımcı Duyarlılığı Modelinin Değerlendirilmesinin Sonuçları.......... 95
2.4 Sabit Sayıda Senetli Yatırım Fonlarının İncelenmesi (Kapalı Sonlu Fon
Çıkmazı)................................................................................................. 100
2.4.1 Kapalı Sonlu Fonlardaki Değer Farklılaşmasına Yatırımcı
Yaklaşımı Açıklaması................................................................................ 101
2.4.2 Yatırımcı Yaklaşımı Modelinin Testleri ............................................. 104
2.4.3 Yatırımcı Yaklaşımı Modeli Testlerinin Sonuçları............................. 106
2.5 Davranışsal Finansın Dayandırıldığı Psikolojik ve Fiziksel Temeller ....... 108
2.5.1 Rasyonel Olmayan Yatırımcı Davranışlarının Psikolojik Temelleri... 109
2.5.1.1 Yatırımcıların Rasyonel Olmayan Davranışlarının Sebepleri Beklentiler (Beklenti Teorisi ) ............................................................... 110
2.5.1.2 Yatırımcıların Rasyonel Olmayan Davranışlarının Sebepleri Belirsizlikten Kaçış............................................................................... 120
2.5.1.3 Yatırımcıların Rasyonel Olmayan Davranışlarının Sebepleri Pişmanlık Teorisi ................................................................................. 122
2.5.1.4 Yatırımcıların Rasyonel Olmayan Davranışlarının Sebeplerini
Oluşturan Hevristikler .......................................................................... 124
2.5.1.4.1 Rasyonel Olmayan Davranışlara Sebep Olan Temsiliyet
Hevristiği (Representativeness)...................................................... 124
2.5.1.4.2 Rasyonel Olmayan Davranışlara Sebep Olan Mevcudiyet
Hevristiği (Availability)..................................................................... 126
iii
2.5.1.4.3 Rasyonel Olmayan Davranışlara Sebep Olan Demirleme
Hevristiği (Anchoring)...................................................................... 128
2.5.1.5 Rasyonel Olmayan Davranışlara Sebep Olan Tutuculuk
Hevristiği.............................................................................................. 129
2.5.1.6 Bilimsel ve Olasılıksal Yargıların Manüpülasyonu ................... 129
2.5.1.6.1 Kişisel Hipotezlerin Oluşturulması....................................130
2.5.1.6.1.1 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen İnanışların
Değişmezliği (Belief Perseverance)..............................................130
2.5.1.6.1.2 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen Teyit Önyargısı
(Confirmation Bias)....................................................................... 132
2.5.1.6.1.3 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen Hipotez Kaynaklı
Filtreleme (Hypothesis-Based Filtering) Etkisi.............................. 133
2.5.1.6.1.4 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen Varlık Etkisi
(Entity Effect)................................................................................ 134
2.5.1.6.1.5 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen Motive Edilmiş
Muhakeme Kavramı (Motivated Reasoning)................................ 135
2.5.1.6.2 Yanlış Kendine Güven (False Self-Confidence)............. 135
2.5.1.6.2.1 Yanlış Kendine Güvenin Oluşmasında Rol Oynayan
İyimserlik Önyargısı (Optimistic Bias)........................................... 138
2.5.1.6.2.2 Yanlış Kendine Güvenin Oluşmasında Rol Oynayan
Kavram Çatışması (Cognitive Dissonance).................................. 139
2.5.1.6.2.3 Yanlış Kendine Güvenin Oluşmasında Rol Oynayan
Kontrol İllüzyonu (Illusion of Control)............................................ 139
2.5.1.6.2.4 Yanlış Kendine Güvenin Oluşmasında Rol Oynayan
Kavrama Yeteneği Önyargısı (Hindsight Bias)............................. 139
2.5.1.6.2.5 Muhakemenin Şaşırtıcı Etkisi (The Surprising Effect of
Reasoning)................................................................................... 140
2.5.1.7 Bilgi Değerleme Sürecinde Deneysellik, Tepki ve Risk Algılaması
............................................................................................................ 140
2.5.1.8 Karar Verme Sürecinde Rol Oynayan Ayrılma Etkisi ............... 141
2.5.1.9 Kumar Yaklaşımı ve Spekülasyon ........................................... 142
2.5.2 Davranışsal Finansın Fiziksel Temelleri........................................... 143
2.5.2.1 Bilginin Entropi Teorisi ............................................................. 144
2.5.2.2 İnanış ve Tercihlerin İstatistiksel Fizik Açıklamaları ................. 146
2.5.2.3 Finansal Piyasalardaki Hareketler ve Momentum Hayat Döngüsü
............................................................................................................ 148
2.5.2.4 Bilginin Entropisi Teorisinin Davranışsal Finansın Diğer Modelleri
ile Etkileşimi......................................................................................... 152
2.6 Hisse Senedi Piyasasındaki Yatırımcı Hareketlerinin Davranışsal
Yaklaşımla Açıklanması ......................................................................... 154
2.6.1 Yatırımcı Hareket Kalıplarının Açıklanması...................................... 154
2.6.1.1 Yatırımcı Portföylerinde Yetersiz ve Bilinçsiz Çeşitlendirme.... 154
2.6.1.2 Yüksek İşlem Miktarı................................................................ 155
2.6.1.3 Satış Kararı Verilme Süreci ..................................................... 157
2.6.1.4 Alım Kararı Verilme Süreci ...................................................... 158
2.6.2 Hisse Senedi Piyasasında Rasyonel Olmayan Yatırımcı areketleri . 158
2.6.2.1 Özsermaye Primi Muamması (Equity Puzzle) ......................... 158
iv
2.6.2.1.1 Özsermaye Primi Muammasının Beklenti Teorisi
Kapsamında Değerlendirilmesi....................................................... 161
2.6.2.1.2 Özsermaye Primi Muammasının Kayıptan Kaçış Kavramı ile
Açıklanması..................................................................................... 166
2.6.2.2 Volatilite Muamması (Volatility Puzzle) ......................................... 167
2.6.2.3 Tahmin Edilebilirlik Muamması ..................................................... 170
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
FİNANSAL PERFORMANS EĞİLİM VE SIRALAMALARI TEMELİNDE
DAVRANIŞSAL FİNANS TEORİSİNİN IMKB’DE TEST EDİLMESİ
3.1 Davranışsal Finans Hevristiklerinden Temsiliyetin Modelde Etkinliği ...... 172
3.2 Modelin İMKB’de Test Edilmesinde Kullanılan Performans Ölçütleri...... 174
3.3 Finansal Performans Kriterlerine Göre İMKB’de Gözlemlenen Büyüme
Eğilimi..................................................................................................... 179
Düşük Büyüme Şirketleri........................................................................... 180
3.4 İMKB Şirketleri Finansal Kriterlerinin Geçmiş Dönem Performansındaki
İstikrar .................................................................................................... 181
3.4.1 Kullanılan İMKB Veri Setinde Finansal Performanstaki Eğilimin
Tespit Edilmesi.......................................................................................... 183
3.4.2 Kullanılan İMKB Veri Setinde Finansal Performans Kriterleri ve
Getiri Arasındaki İlişki ............................................................................... 184
3.5 İşlem Stratejilerinin İMKB Veri Seti Üzerinde Değerlendirilmesi .............. 186
3.5.1 Satış Finansal Performans Kriterine Göre İşlem Stratejisinin İMKB
Veri Seti ile Değerlendirilmesi ................................................................... 190
3.5.2 Net Kar Finansal Performans Kriterine Göre İşlem Stratejisinin
İMKB Veri Seti ile Değerlendirilmesi ......................................................... 196
3.5.3 Faaliyet Karı Finansal Performans Kriterine Göre İşlem
Startejisinin İMKB Veri Seti ile Değerlendirilmesi ...................................... 198
3.5.4 İMKB’de Tespit Edilen Piyasa Anomaliteleri: Fiyat Momentumu...... 200
3.6 Şirket Karı Açıklaması Sonrası İMKB’de Tespit Edilen Fiyat Hareketleri. 204
3.7 İMKB Şirketlerinde Geçmiş Dönem İstikrarının Getiriye Etkisinin Tespit
Edilmesi.................................................................................................. 213
3.8 Hisse Senedine İlişkin Geçmiş Dönem İstikrarındaki Değişimin Getiriye
Yansımasının İMKB Veri Seti ile Değerlendirilmesi................................ 220
3.8.1 Satış Artışı İstikrarının Getiriye Etkisinin İMKB Veri Seti ile
Değerlendirilmesi ...................................................................................... 221
3.8.2 Net Kardaki Artış İstikrarının Getiriye Etkisinin İMKB Veri Seti ile
Değerlendirilmesi ...................................................................................... 225
3.8.3 İMKB Şirketleri Önceki Dönem Getirilerindeki İstikrarının Getiriye
Etkisinin Değerlendirilmesi........................................................................ 229
SONUÇ ............................................................................................................. 235
KAYNAKÇA ...................................................................................................... 248
ÖZET ................................................................................................................ 261
ABSTRACT....................................................................................................... 263
v
KISALTMALAR CETVELİ
A.B.D
A.G.E
A.G.M
A.Ş
CFK
DBŞ
E
FFJR
İMKB
KASFS
KEB
NYSE
P
PTA
S&P
SEC
SBF
VNM
YBŞ
YED
Amerika Birlesik Devletleri
Adı Geçen Eser
Adı Geçen Makale
Anonim Şirket
Westley S.Chan, Richard Frankel ve S.P.Kothari’nin
çalışması
Düşük Büyüme Şirketleri
Hata
Eugene F.FAMA, L.FİSHER, M.JENSEN ve
R.ROLL’un çalışmaları
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası
Kar Açıklaması Sonrası Fiyat Sürüklenmesi
Aktif Toplamı Küçük olan Firmalar ile Büyükler
Arasındaki Getiri Farkı
New York Stock Exchange
Fiyat
Performans Tabanlı Arbitraj
Standards and Poors
Security Exchange Commission
Subjektif Beklenen Fayda
Von Neumann ve Morgenstern’e
Yüksek Büyüme Şirketleri
Piyasa değeri / defter fiyatı oranı Yüksek olan
Şirketler ile Düşük Olan Şirketler Arasındaki Getiri
Farkı
vi
ŞEKİLLER CETVELİ
Şekil 1.1
Şekil 1.2
Şekil 1.3
Şekil 2.1
Şekil 2.2
Şekil 2.3-a
Şekil 2.3-b
Şekil 2.4
Şekil 3.1
Etkin Piyasa Testleri ve Değişkenleri...........................………
Performans Değerlendirme Grafiği..…………………………...
Arbitraj Maliyetleri………………………………………………...
Davranışsal Finans ve Etkilendiği Disiplinler………………….
Bir Paranın 0,7 Olasılıkla Yazı Gelme Olasılığı……………….
Kahneman ve Tversky’nin önerdiği değer fonksiyonu v..........
Kahneman ve Tversky’nin önerdiği olasılık ağırlıklandırma
fonksiyonu π............................................................................
Değer ve Azlık…………………………………………………….
Finansal Performans Ölçütleri ve Getiri Eğilimi……………….
16
31
37
47
92
113
113
145
183
vii
TABLOLAR CETVELİ
Tablo 2.1-a
Tablo 2.1-b
Tablo 2.2
Tablo 3.1
Tablo 3.2
Tablo 3.3
Tablo 3.4
Tablo 3.5
Tablo 3.6
Tablo 3.7
Tablo 3.8-a
Tablo 3.8-b
Tablo 3.9-a
Tablo 3.9-b
Tablo 3.10
Tablo 3.11
Tablo 3.12
Tablo 3.13
Tablo 3.14
Tablo 3.15
Tablo 3.16
Tablo 3.17
Tablo 3.18
Tablo 3.19
Tablo 3.20
Tablo 3.21
Tablo 3.22
Davranışsal Finans Alanındaki 1961-1981 Akademik
Çalışmalar…………………………………………………….….
Davranışsal Finans Alanındaki 1961-1981 Çalışmalar.……..
Gerçekleşen Kara Göre Yatırımcı İnanışları …………………
Finansal Performans Verileri Kullanılan Şirketler..…………..
Belirlenen Yüksek ve Düşük Büyüme Şirketleri - Satışlardaki
Artışa Göre………………………………………...
Belirlenen Yüksek ve Düşük Büyüme Şirketleri - Net Kardaki
Artışa Göre……………………………………………..
Belirlenen Yüksek ve Düşük Büyüme Şirketleri - Faaliyet
Karındaki Artışa Göre…………………………………………...
Finansal Kritere Göre Tespit Edilen Firma Yüzdeleri………..
Finansal Kritere Göre Tespit Edilen Firmaların Sağladığı 3
Aylık Getiriler……………………………………………………..
Finansal Performans ve Getirideki Korrelasyon……………..
Satış Kriterine Göre YBŞ’lerin Getiri Eğrisi-3 Faktörlü………
Satış Kriterine Göre YBŞ’lerin Getiri Eğrisi-4 Faktörlü………
Satış Kriterine Göre DBŞ’lerin Getiri Eğrisi-3 Faktörlü………
Satış Kriterine Göre DBŞ’lerin Getiri Eğrisi-4 Faktörlü………
Satış Kriterindeki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisi
Değerlendirmesi…………………………………………………
Net Kar Kriterindeki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisi
Değerlendirmesi…………………………………………………..
Faaliyet Karı Kriterindeki Artışa Göre Oluşturulan İşlem
Stratejisi Değerlendirmesi……………………………………….
Geçmiş 12 Aylık Dönem Getirisine Göre Oluşturulan İşlem
Stratejisi Değerlendirmesi……………………………………….
Muhasebe ve Fiyat Momentumlarının Değerlendirilmesi…….
Muhasebe ve Fiyat Momentum Stratejilerinde YBŞ ve DBŞ
Farklılıklarının Değerlendirilmesi………………………………
Satıştaki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisi
Değerlendirmesi-KASFD Dikkate Alındığında………………...
Net Kardaki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisi
Değerlendirmesi-KASFD Dikkate Alındığında………………
Faaliyet Karındaki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisi
Değerlendirmesi-KASFD Dikkate Alındığında………………...
Geçmiş 12 Aylık Getiri Artışına Göre Oluşturulan İşlem
Stratejisi Değerlendirmesi-KASFD Dikkate Alındığında……..
Geçmiş Dönemde Satış Artışdaki İstikrara Dayalı İşlem
Stratejisinin Değerlendirmesi……………………………………
Geçmiş Dönemde Net Kar Artışındaki İstikrara Dayalı İşlem
Stratejisinin Değerlendirmesi……………………………………
Geçmiş Dönemde Getiri Oranındaki İstikrara Dayalı İşlem
48
48
104
176
179
180
180
181
182
185
191
192
193
193
194
197
199
201
202
202
206
207
209
211
214
216
viii
Tablo 3.23
Tablo 3.24
Tablo 3.25
Tablo 3.26
Stratejisinin Değerlendirmesi……………………………………
Satışlardaki Bir Yıllık Hareketin İstikrarı ve Düzeltmelerin
Getirilere Etkisi……………………………………………………
Net Kardaki Bir Yıllık Hareketin İstikrarı ve Düzeltmelerin
Getirilere Etkisi……………………………………………………
Geçmiş Dönem Getirisindeki Hareketin İstikrarı ve
Düzeltmelerin Getirilere Etkisi – Geçmiş 3 Üç Aylık Dönem
ve Bazında………………………………………………………
Geçmiş Dönem Getirisindeki Hareketin İstikrarı ve Düzeltmele
Getirilere Etkisi – Geçmiş 2 Üç Aylık Dönem
Bazında……………………………………………………………
217
223
227
231
233
GİRİŞ
Sermaye piyasalarında işlem gören varlıkların fiyatlaması, finansal
teorinin
üstünde
en
çok
yoğunlaştığı
konulardan
biridir.
Sermaye
piyasalarında oluşan fiyatlar, sadece işlem yapan çok sayıda küçük ve büyük
yatırımcının varlık seviyesini değil, başta kaynakların ve fonların dağılımı
olmak üzere, birçok önemli finansal kararı ve beraberinde genel ekonomiyi
önemli ölçüde etkilemektedir. Bu kapsamda, varlık fiyatlarının temel değere
ilişkin her türlü bilgiyi yansıttığı ve fiyatların ancak sözkonusu temel değeri
farklılaştıracak yeni bir bilgi oluştuğunda değişebileceğini öne süren Etkin
Piyasalar Teorisi 1970’li yıllarda gündeme gelmiştir. Bu dönemde rasyonel
beklentiler yaklaşımını kullanarak varlık fiyatlarını, ekonomik temellere
dayandırmak suretiyle finans teorisi ve ekonomi literatürünü birleştiren birçok
model geliştirilmiş ve matematiksel yaklaşımlarıyla bu modeller, özellikle
mevcut
varlıklardan
türetilmiş
ikinci
kuşak
ürünlerin
fiyatlamasında
kullanılmıştır.
Ancak, zaman içinde sermaye piyasalarındaki getirilerin volatilitesi ve
piyasa anomaliteleri olarak isimlendirilen fiyat hareketleri sebebiyle genel
piyasa yapısı, ortalama getirilerin zamansal dağılımı ve bireysel işlem
davranışlarının rasyonelite temelinde açıklanması güçleşmiş ve 1980’lerden
başlamak üzere piyasa etkinliği sorgulanmaya başlanmıştır. Geleneksel
rasyonalite yaklaşımlarına karşıt olarak, insan doğasının psikolojik ve
sosyolojik etkileşimlerini kabul eden ve bu bağlamda rasyonaliteden belirli bir
seviyede ödün veren yeni modellerin gelişmesi, Davranışsal Finans olarak
isimlendirilen yaklaşımın şekillenmesini sağlamıştır.
Etkin piyasa teorisinin de temelinde yeralan ve yanlış fiyatlamanın
rasyonel yatırımcılar tarafından tespit edilip pozisyon alınarak düzeltileceğini
ifade eden arbitraj ve rasyonaliteden uzaklaşma durumlarını açıklayan
psikolojik tespitler davranışsal finans yaklaşımının temelini teşkil etmektedir.
Öteyandan, birçok farklı piyasada gerçekleştirilen etkin piyasa teorisi testleri
2
ile fiyat hareketlerinde tespit edilen sapmalar davranışsal finans kapsamında
yeni bulgu niteliği kazanmaktadır. Davranışsal finans, bir yandan bireyler
üzerinde gerçekleştirilen psikolojik test sonuçlarını, diğer yandan piyasalarda
tespit edilen ve rasyonel olarak açıklanamayan hareketleri dikkate alarak,
gerçek yatırımcı davranışını formüle etmeye çalışmaktadır.
Bu çalışmanın ilk bölümünde, öncelikle birey rasyonalitesinin bilimsel
bileşenleri olan akılcılık ve fayda maksimizasyonu bazlı rasyonel beklentilere
ilişkin çalışmalar incelenmiş ve piyasa etkinliğini açıklayan yaklaşımlar
değerlendirilmiştir.
Farklı
piyasalarda
farklı
araştırmacılar
tarafından
gerçekleştilen etkin piyasa testleri özetlendikten sonra, bu testlerin başarısız
sonuçları ile birlikte piyasa etkinliğinden sapmalar ortaya konmuştur.
İkinci
bölümde
piyasa
etkinliği
sapmalarını
açıklamak
üzere
davranışsal finans yaklaşımlarının temel kavramları irdelenmiştir. Arbitraj
işlemlerinin gerçek piyasalarda kısıtlılığı ve bilinçsiz yatırımcı hareketlerinin
sonuçları
değerlendirildikten
sonra
davranışsal
finans
yaklaşımı
çerçevesindeki temel modeller incelenmiştir. Bu modeller; Bilinçsiz Yatırımcı
Modeli, Yatırımcı Duyarlılığı Modeli ve Kapalı Sonlu Fon Çıkmazı olmak
üzere üç başlık altında elealınmıştır.
Davranışsal finansın yatırımcı davranışına ilişkin açıklamaları da biri
psikolojik, diğeri fiziksel olmak üzere iki grupta değerlendirilmiştir. Daha
sonra, hisse senedi piyasasındaki gelişmelere odaklanılarak teorinin bu
gelişmeleri ne şekilde yorumladığı kavranmaya çalışılmıştır.
Çalışmanın üçüncü bölümünde ise, finansal performans eğilim ve
gelişmelerine ilişkin olarak yabancı piyasalara uygulanmış olan bir model,
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Mart 1997-Haziran 2005 döneminde
işlem gören hisse senetleri verileri dikkate alınarak uygulanmıştır. Bu
uygulamada
ele
alınan
şirketlerin
finansal
performans
kriterlerindeki
gelişmelerin hisse senedi fiyatına yansıması öncelikle incelenmiştir. Daha
sonra,
finansal
performans
kriterleri
çerçevesinde
geliştirilen
işlem
stratejilerinin etkinliği değerlendirilerek sözkonusu kriterlerdeki istikrarın
piyasaya yansıması üzerinde durulmuştur.
BİRİNCİ BÖLÜM
PİYASA ETKİNLİĞİ VE ETKİNLİKTEN SAPMALARIN İNCELENMESİ
Akılcılık (rationality) genel olarak mantıksal geçerliliği olma durumu
olarak tanımlanabilmekle birlikte, olasılık, beklenti, belirsizlik ve risk benzeri
birçok kavramı içine alan çok geniş bir perspektiften açıklanabilmektedir.
Psikoloji literatüründe akılcılık, ilgili konudaki normatif standart davranışa
uygunluk, ekonomi, sosyoloji ve politik bilimlerde ise optimizasyonu sağlamak
çerçevesinde tanımlanmaktadır.1 Finans literatüründe Harsanyi’nin ortaya
koyduğu şekliyle ise rasyonel davranış; belirlilik, belirsizlik ve risk
karşısındaki hareketler çerçevesinde iki farklı açıdan ele alınmaktadır.2
Bunlardan ilki; yeni bir bilgi sağlandığında Bayes kanunları uyarınca,
yaklaşımların ve ilgili olasılıkların bu bilgiye göre revize edilmesidir. Güneşin
milyonlarca yıldır doğduğu ve dün akşam battığı gerçeği dikkate alındığında,
Bayes öğretisine göre güneşin yarın da doğacağı kesindir. Böylelikle her yeni
olay öncekilerle karşılaştırıldığında sonuç olasılıklarına etki etmekte ve
sözkonusu olasılıkları değiştirmektedir. İkinci olarak ise akılcılık, ekonomik
ajanların kendi düşünce yapıları uyarınca ekonomik tercihlerinin, Savage’ın
“Subjektif Beklenen Fayda” fikri çerçevesinde kabul edilebilirliğidir. Savage
tarafından oluşturulan ve Bayes olasılık teorisini temel alan bu düşünce
teorisine göre, kişisel fayda fonksiyonu ve kişisel olasılık dağılımı subjektiftir.
Belirsiz bir olayın tüm olası sonuçlarının kişiye vereceği fayda ve bu
sonuçların gerçekleşme olasılığı çarpımı ile Subjektif Beklenen Fayda
hesaplanmaktadır.
Rasyonel Beklenti Dengesi
Birçok varlık fiyatlama modeli, ekonomik ajanların yeni bilgileri doğru bir
şekilde değerlendirdiğini ifade eden bireysel akılcılık ve ekonomik ajanların
yeterli bilgiye sahip oldukları için kararlarının yerinde olduğunu ifade eden
1 www.wikipedia.org, 20.03.2005.
2 John C.HARSANYİ: Papers and Proceedings of the Ninetieth Annual Meeting of the American
Economic Association. American Economic Review, 68, 2, (Mayıs 1978), 223.
4
istikrarlı düşünce kavramlarını temel alan Rasyonel Beklenti Dengesi
(Rational Expectations Equilibrium) üzerine oturtulmuştur.3
1961 yılında John F.Muth tarafından geliştirilen Rasyonel Beklentiler
Teorisi, ekonomik aktörlerin gelecek olaylara ilişkin beklentilerinin oluşumunu
modelize etmektedir. Teori, elde bulunan bilgiler ışığında beklentileri,
geleceğe ilişkin en iyi tahmin (optimal tahmin) çerçevesinde tanımlamaktadır.
Ancak, daha fazla varsayım olmadan beklentiler teorisi insan davranışına
ilişkin tahminde bulunamamaktadır. Bu sebeple, tahmin edilen sonuçların
sistematik olarak piyasa dengesi sonuçlarından farklılık göstermediği
varsayılmaktadır. Böylelikle, rasyonel beklentiler teorisi, insanların geleceği
tahmin ederken sistematik hatalar yapmayacağını ve tam öngörüden (perfect
foresight) sapmaların sadece rastlantısal olduğunu varsaymaktadır. Bu
kapsamda, arz ve talep tarafından oluşturulan piyasa denge fiyatı P* ve
raslantısal hata e iken, rasyonel beklentiler teorisi beklenen fiyatın Pe=P*+e
şeklinde hesaplandığını savunmaktadır. Ortalamada e sıfıra eşittir ve P*’den
bağımsızdır.4
Rasyonel
beklentiler
teorisi,
uyarlanmış
beklentiler
(adaptive
expectations) temelindeki teorilerin eksikliklerine cevaben geliştirilmiştir.
Uyarlanmış beklentiler yaklaşımında, bir ekonomik değişkenin gelecekteki
değerine ilişkin beklenti, geçmiş değerlerini dikkate alarak oluşturulmaktadır.
Bu yaklaşıma bir örnek, enflasyon oranı beklentisinin önceki yıllardaki
enflasyon oranına dayandırılarak oluşturulmasıdır. Uyarlanmış beklentiler
yaklaşımına göre örnek olarak; bir ekonomide enflasyon oranında süregelen
bir artış varsa, insanlar enflasyonu sürekli olarak azımsama eğilimdedirler.
Ancak, rasyonel bireylerin er ya da geç artış eğiliminin farkına vararak
beklentilerini buna göre belirleyecekleri kesindir. Öte yandan, uyarlanmış
beklentiler modelleri hiçbir zaman dengeye ulaşmamaktadır. Rasyonel
beklenti hipotezleri, uyarlanmış beklentiler yaklaşımının açıklanan bu
eksikliğini
kişilerin
beklentilerini
oluştururken
ellerindeki
tüm
bilgiyi
3 Nicholas BARBERIS,ve R.THALER: “A Survey of Behavioral Finance”, Handbook of Economics
of Finance, (2002),1053.
4 http://en.wikipedia.org/wiki/Rational_expectations, 21.03.2005.
5
kullandıkları varsayımı ile ortadan kaldırmaktadır. Beklentiler yanlış çıksa da,
sapmalar beklenen değerlerden sistematik olarak uzaklaşmamaktadır.
Rasyonel
beklenti
teorisi,
etkin
piyasa
hipotezlerinin
temelini
oluşturmaktadır. Eğer bir menkul kıymetin fiyatı ait olduğu şirkete ilişkin
mevcut tüm bilgiyi yansıtmıyorsa, bir getiri imkanı mevcuttur ve yatırımcılar
alım satım yaparak fiyatı dengeye ulaştırmaktadır.
Rasyonel
beklentiler
teorisi,
beklentilerin
oluşma
şekline
ilişkin
öngörüsünün gerçekçi olmadığı hususunda eleştirilmektedir. Bu eleştirilerin
temelinde beklentileri etkileyen bilgilerin elde edilmesinin bir maliyetinin
bulunması yer almaktadır. Bu çerçevede, en iyi tahmin doğru olduğu için
değil, doğruluğa daha çok yaklaşmanın maliyetinin yüksek olması sebebiyle
doğru kabul edilmektedir. Keynesci yaklaşımda ise, geleceğin hiçbir şekilde
tahmin edilemeyeceği ve bu sebeple hiçbir beklentinin rasyonel olmadığı
öngörülmüştür. Öteyandan, etkin piyasa modellerinin en kuvvetli formu belirli
bir anda piyasada tek bir denge bulunduğunu ve insanların beklentilerini bu
denge etrafında oluşturduklarını savunmaktadır. Ancak, eğer piyasada birden
fazla farklı denge durumu sözkonusu olabiliyorsa, rasyonel beklenti teorisi
doğrulanamamaktadır. Gerçekte denge durumununun yapısı beklentiler
tarafından belirlenmekte, bu durum da rasyonel beklentiler teorisinin
nedensellik sıralamasını bozmaktadır. Örneğin, çalışanlar ve yöneticileri
sadece kendi beklentileri doğrultusunda davranamamaktadırlar: Maaşlarını
artırmak
isteyen
çalışanlar,
maaşların
geçmişte
yapılan
kontratlar
çerçevesinde belirlenmesi sebebi ile rasyonel beklentilere sahip olmalarına
rağmen, uyarlanmış beklentileri doğrultusunda bunu gerçekleştirmeleri
mümkün olamayabilmektedir. Benzer yapılar bir ekonominin işleyişini
değiştirebilmekte ve rasyonel değil, uyarlanmış beklentilere göre hareketlerin
oluşmasına sebep olabilmektedir. Finansal piyasalarda ise fiyatlar daha
esnektir. Etkin piyasa hipotezlerine uygun olarak piyasayı alt etmek mümkün
değildir ve fiyatlar basitçe bir rastgelelik sergilemektedir.
Keynes, piyasayı bir güzellik yarışması jürisi olarak değerlendirmektedir.
Ancak, jüri üyeleri yarışmacının güzelliğini değil (varlığın temel değeri),
başkasının kimi güzel bulduğunda yoğunlaşmaktadırlar. Bu perspektiften,
6
piyasada herkesin değer kazanmasını beklediği varlığın fiyatında, kendi
kendini gerçekleme (self-fullfilling prophecy) sonucunda artış şeklinde bir
hareketlenme olasılığı yüksektir. Keynes, bu noktadan sonra piyasanın bir
sandalye oyunu şeklini aldığını ve kimsenin fiyatın en yüksek seviyeye çıktığı
andan önce veya sonra hareket ederek yerini kaptırmamaya çalıştığını
savunmaktadır. Sonunda, herkesin satışa geçmesiyle de geri dönüş panik
şeklinde başlamaktadır. Böylelikle devirler “boğa piyasa”dan “ayı piyasa”ya
doğru birbirini izlemektedir.5
2000’li yılların sonundaki hisse senedi piyasası genel fiyat seviyesinde
gözlemlenen artış ve bunu izleyen panik satışlarını standart etkin piyasa
hipotezleri veya teorisi ile açıklamak mümkün olmamaktadır. Bu sebeple
piyasa hareketleri incelenirken, sözkonusu hipotezler gözardı edilmemekle
birlikte, davranışsal finans benzeri rasyonelliği savunmayan yaklaşımları
kullanmak gerekmektedir. Davranışsal Finans, finansal hareketlerin ancak
bazı tarafların akılcı olarak kabul edilmediği modellerle açıklanabileceğini
savunmaktadır.
Farklı
bir
ifade
ile,
yukarıda
tanımlanan
akılcılık
prensiplerinden en az birinin söz konusu olmadığı durumlardaki gelişmeleri
açıklamaya çalışmaktadır. Bazı davranışsal finans modellerinde ekonomik
ajanların bilgilerini doğru bir şekilde yenilemediği varsayılırken, bazılarında
verilen finansal kararların tartışılabilirliği temel alınmıştır.
Piyasa Etkinliği
Finans teorisinde, piyasa etkinliği üç şekilde ele alınmaktadır. Bunlardan
ilki, dağıtımsal etkinlik olup, fiyatların üretici ve tasarruf sahiplerinin riske göre
düzeltilmiş marjinal getirilerini eşitleyen seviyede oluşması durumudur. Fon
transferi maliyetinin makul olması durumunda operasyonel etkinlik ve
fiyatların tüm mevcut bilgiyi yansıtması durumunda da enformasyon etkinliği
sözkonusudur.
5 J. M. KEYNES.: “The General Theory of Employment”, Interest and Money, (Londra, 1936),156.
7
Bachelier6, geçmiş, cari ve hatta iskonto edilmiş gelecekteki olayların
açık bir ilişki göstermese dahi piyasa fiyatına yansıdığını dile getirmiştir.
Fama da etkin piyasayı Bachelier gibi nitelemiş ve etkin piyasalarda yeni
bilgiye göre anında düzeltme yapıldığını dile getirmiştir.7 Rubinstein8 ise
piyasa etkinliğinin tanımını genişleterek bilgisel bir olayın gerçekleşmesinin
portföy değişimine sebep olmadığı durumda, piyasaların etkin olduğunu öne
sürmüştür. Jensen9 bir bilgiye göre hareket etmenin marjinal faydasının
marjinal maliyete eşit olduğu noktaya kadar fiyatların bilgiyi yansıttığını ifade
etmiştir. Öte yandan, Grossman ve Stiglitz10 tam enformasyon etkinliğinin
sözkonusu olmayacağını çünkü böyle bir durumda bilgi ediniminin bir
değerinin kalmayacağı, işlem yapmanın anlamsızlaşacağı ve piyasaların
duracağını öne sürmüşlerdir.
Etkin Piyasa Teorisi ve bu kapsamda geliştirilen Etkin Piyasa
Hipotezleri, ekonomi teorisinde rasyonel beklentiler teorisinin gelişimine
paralel olarak, 1970’li yıllardan itibaren akademik çevrelerce önemle üstünde
durulan bir konu olmuştur.
Etkin Piyasa Teorisi
Etkin Piyasa Teorisine göre piyasada oluşan fiyatlar, ilgili enstrümana
dair (hisse senedi, kıymetli metal, emtia vb) haber, bilgi ve beklentiler
şeklindeki tüm mevcut bilgiyi yansıtmaktadır. Bu teori, fiyatların uzun süre
gerçek
değerinden
(underprized/oversold)
yukarı
kalmasını
(overpriced/overbought)
imkansız
olduğunu
veya
aşağı
savunmaktadır.
Yatırımcılar ve piyasa profesyonelleri, mevcut bilgiyi inceleyerek bir fiyat
6 Louis BACHELIER: Therorie de la Speculation (Paris: Gauthier-Villars, 1900), 18.
7 F. Eugene FAMA: “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Emprical Work”, The
Journal of Finance, Vol.25, 1970, 383.
8 Mark RUBINSTEIN: “Rational Markets: Yes or No? The Affirmative Case”, Financial Analysts
Journal, (Mayıs-Haziran 2001), 15.
9 Michael C. JENSEN: "Some Anomalous Evidence Regarding Market Efficiency", Journal of
Financial Economics, Vol. 6, Nos. 2/3, 1978, 97.
10 Sanford J. GROSSMAN ve Joseph E. STİGLİTZ: “On the Impossibility of Informationally
Efficient Markets, The American Economic Review, Vol. 70, No. 3 (Haziran, 1980), 395.
8
belirlemektedir. Bunun sonucunda, piyasada boşluklar yakalamak ve sürekli
piyasa ortalamasının üstünde getiri sağlamak mümkün değildir.
Bu teorinin varsayımlarını aşağıdaki şekilde sıralamak mümkündür:
-
Yatırımcının temel amacı nihai zenginliğin sağladığı faydayı
maksimize etmektir.
-
Yatırımcılar risk ve getiri temeline dayalı seçimler yapmaktadırlar.
-
Yatırımcıların risk ve getiri beklentileri homojendir.
-
Yatırımcılar birbirinin aynı zaman ufkuna sahiptirler.
-
Bilgi serbestçe edinilebilmektedir. 11
Sözkonusu
teorik
çerçevede
geliştirilmiş
olan
Etkin
Piyasa
Hipotezlerinde, ekonomik ajanların rasyonel oldukları ve bir menkul kıymetin
piyasa değerinin temel değere eşit olduğu kabul edilmektedir. Bu değer,
gelecekte beklenen nakit akışlarının bugüne indirgenmiş toplamını ifade
etmektedir. Yatırımcılar beklentilerini mevcut olan tüm bilgiler ışığında
oluşturmakta ve kullanılan iskonto oranının kuramsal olarak kabul edilebilir
şartları sağladığı varsayılmaktadır. Bu kapsamda Etkin Piyasa Hipotezleri,
piyasa fiyatlarının doğru olduğunu kabul etmekte ve etkin piyasalarda belirli
bir risk seviyesinde riske göre düzeltilmiş ortalama getirinin üzerinde yani
fazladan bir getirinin sağlanmasının mümkün olmadığını varsaymaktadır.
1960’lı yıllardan sonra finans teorisindeki çalışmaların büyük bir kısmı Etkin
Piyasa Hipotezleri üstünde yoğunlaşmış olup, ekonomi literatüründe bu
hipotezlerden daha fazla sağlam kanıt sözkonusu olan başka bir tez olmadığı
dile getirilmiştir.12
Piyasa etkinliğine ilişkin gerçekleştirilmiş olan çok sayıda teorik çalışma,
piyasaların tanım olarak etkin olduğu noktasına varmaktadır. Şöyle ki,
yatırımcılar rasyonelken zaten piyasalar da etkindir, yatırımcıların rasyonel
olmamaları durumunda ise, işlemlerin büyük bir kısmı kendi aralarında
gerçekleşeceğinden fiyatlar, rasyonel yatırımcıların kabul edeceği seviyede
oluşacaktır. Sürekli rasyonel işlemciler tarafından düzeltilen fiyat hareketleri
11 M.BEECHEY, D.GRUEN ve J.VICKERY: “The Efficient Market Hypothsis: A Survey”, Reserve
Bank of Australia İncelemesi, 2000-01,4.
12 Michael JENSEN: a.g.m,95.
9
ile karşı karşıya kalan rasyonel olmayan yatırımcılar sonunda piyasadan
çekileceklerdir. Öteyandan, arbitraj işlemcileri arasındaki rekabet de fiyatların
temel değerlere hızla yaklaşmasını sağlayacaktır.13
Etkin piyasa teorisi kapsamında piyasalardaki fiyat hareketleri, farklı
modellerle tanımlanmaya çalışılmıştır. Bu modeller temel olarak; Adil Oyun
(Fair Game), Alt-Martingel (Sub-martingel) ve Rastsal Yürüyüş (Random
Walk) Modelleri olup, teorik olarak piyasa etkinliğinin formüle edilmesi için
büyük önem taşımaktadırlar.
1.2.1.1 Beklenen Getiri veya “Adil Oyun” Modeli
Adil
oyun
(fair
game),
bilginin
piyasada
kar
sağlamak
için
kullanılamayacağı anlamına gelmektedir. Bu yapı içerisinde işlemciler genel
piyasa dengesine ulaşmak üzere rasyoneldirler. Getiriler rastlantısal ise,
piyasalar etkindir ancak piyasaların etkin olması getirilerin mutlak suretle
rastlantısal
olmasını
gerektirmemektedir.
Fama
1960’lı
yıllardaki
çalışmalarında piyasaların martingel veya adil oyun özelliği gösterdiğini dile
getirmiş ve bireylerin aynı bilgi fonksiyonlarına ve sözkonusu bilgiye ilişkin
aynı öngörüye sahip olduklarını öne sürmüştür.
Etkin piyasa modelinin test edilebilirliğini sağlamak açısından, tüm
bilginin fiyatlara yansıtılmış olması durumu tam olarak tanımlanmalıdır.
Sözkonusu tanımlamanın Sharpe ve Lintner’in iki parametreli kuramı
çerçevesinde yapılabileceği düşünülse de, teorik modeller ve özellikle
sermaye piyasaları etkinliğine ilişkin testler bu derece öznel değildir.14
Sonuçta, piyasa dengesi şartlarının beklenen getiri çerçevesinde ifade
edilmesi yaklaşımı kabul görmüştür. Bu yaklaşım aşağıdaki formülasyonla
ifade edilmektedir:
13 Andrei SHILEIFER: Inefficient Markets: An Introduction to Behavioral Finance, (New York,
2000), 4.
14 F. Eugene FAMA: a.g.m., 390.
10
E (pj,t+1 I Φt) = [ 1+ E(rj,t+1 I Φt) ] pjt
(1)
Yukarıdaki ifadede E beklenen değeri, pjt ve pj,t+1 j hisse senedinin t ve
t+1 zamanındaki değerlerini (ara dönemde hisse senedinin sağladığı gelirin
tekrar yatırıma yönlendirilmesi yaklaşımı ile), rj,t+1 bir dönemlik oransal getiri
ve Φt , t zamanında fiyatta yansıtılmış olan bilgi setini ifade etmektedir.
Piyasa dengesi şartlarının, mevcut bilgi seti ışığında oluşturulan beklenen
getiri bağlamında ifade edilmesinin amprik birçok önemli izdüşümü
sözkonusudur:
t+1 zamanındaki mevcut piyasa fiyatı ile Φt bilgi seti ışığında oluşturulan
beklenen değer ile piyasa değeri arasındaki fark Xj,
t+1’i
ile ifade edildiğinde
ilgili formülasyon:
Xj, t+1 = pj, t+1 - E (pj,t+1 I Φt)
(2)
ve tanım gereği xj, t+1’de “adil oyun” varsayılması sebebiyle;
E (Xj,t+1 I Φt) = 0
(3)
Aynı mantık kullanılarak ve t+1 periyodundaki mevcut piyasa fiyatı ve Φt
bilgi seti ışığında oluşturulan beklenen getiri ile mevcut getiri arasındaki fark
zj, t+1’i ile ifade edildiğinde;
zj, t+1 = rj, t+1 - E (rj,t+1 I Φt)
(4)
ve tanım gereği Xj, t+1’nin “adil oyun” varsayılması sebebiyle;
E (zj,t+1 I Φt) = 0
(5)
t zamanında veri bilgi seti ışığında mevcut yatırım araçlarına
yönlendirilebilecek fonların αj(Φt) olduğu bir işlem sistemi aşağıdaki
formülasyon ile tanımlandığında
11
αj(Φt) = [α1(Φt), α2(Φt), ....., αn(Φt)]
Bu sistem ile t+1 döneminde toplam piyasa artık değeri aşağıdaki
formülasyon ile hesaplanabilmektedir:
Vt+1 = Σ αj (Φt) [rj, t+1 - E (rj,t+1 I Φt)]
“adil
oyun”
yaklaşımı
sebebiyle
de
aşağıdaki
çıkarsamayı
yapmak
mümkündür.
E (Vj,t+1 I Φt) = Σ αj (Φt) E (zj,t+1 I Φt) = 0
1.2.1.2 Alt-Martingel Modeli
Martingel, atların şahlanmasına engel olmak için beygirin dizgin veya
geminden kolanına bağlanan kayışa verilen isimdir. Bu tanıma istinaden altmartingel modeli, j hisse senedinin bir sonraki periyotta beklenen fiyatını
ifade eden pj,t ‘nin, Φt bilgi seti ışığında tahmin edilen değerinin j’nin bugünkü
değerine eşit veya üstünde olduğunu savunmaktadır. Bu yaklaşım aşağıdaki
şekilde formüle edilebilmektedir:
E (pj,t+1 I Φt) ≥ pj,t veya E (rj,t+1 I Φt) ≥ 0
(6)
Yukarıdaki ifadede E beklenen değeri, pjt ve pj,t+1 j hisse senedinin t ve
t+1 zamanındaki değerlerini, rj,t+1 bir dönemlik oransal getiri ve Φt , t
zamanında fiyatta yansıtılmış olan bilgi setini ifade etmektedir.
12
Bu durumda beklenen getiri, 0’a eşit olup, fiyat serisi martingel bir
dizindir.15 Fiyatların martingel bir dizin izlemesi “tek bir finansal araç ve nakit”
işlem kuralı çerçevesinde deneysel uygulama imkanı yaratmaktadır. “Tek bir
finansal araç ve nakit” işlem kuralı çerçevesinde, tek bir finansal varlığın
getirisi negatif olabileceğinden, sadece nakit tutmanın getirisi zaman zaman
tek
bir
finansal
araç
tutmanın
getirisinden
yüksek
olabilmektedir.
Formülasyon (6)’da verilen Φt bilgi setine bağlı olarak oluşan beklenen
getirinin pozitif olması varsayımı, sadece Φt’ye bağlı olarak oluşturulan işlem
stratejilerinin beklenen getirisinin bir finansal aracı alıp, elde tutmanın
sağlayacağı beklenen kardan fazla olamayacağını göstermektedir. Bu
çıkarsamanın
test
edilmesi,
etkin
piyasa
modeline
ilişkin
deneysel
değerlendirmelerin önemli bir kısmını oluşturmaktadır.
1.2.1.3 Rastgele Yürüyüş Modeli
Rastgele Yürüyüş Modeli, hisse senedi fiyatlarının rastlantısal olarak
değiştiğini ve buna bağlı olarak getirilerin çok düşük seri kovaryansa sahip
olduğunu öne sürmektedir. Bu kapsamda, piyasa fiyatlarının mevcut tüm
bilgiyi yansıttığı ve sadece yeni bir bilginin ulaşması durumunda değişerek
anında denge fiyatına döndüğünü savunmaktadır. Rastgele yürüyüş
modelinin temel varsayımları aşağıda özetlenmektedir:
-
Rastlantısal yapı: Fiyat hareketleri minimal ve bağımsızdır.,
-
Sınırlı Varyans: Hacim ve varyans sınırlı seviyede ve önemsizdir.,
-
Fiyat-Değer İlişkisi: Fiyat temel değerle ilişkilidir.,
-
Şartsız Beklentiler: Beklenen getiri, zamanla değişmeyen bir
olasılık dağılımının ağırlıklı ortalamasıdır.
-
Genel Denge: Fiyat dengesi, piyasa uzlaşması ile oluşmaktadır.
15 Martingel kavramı, rastlantısal değişkenlerin sözkonusu olduğu bir seride Xn+1’in şartlı
beklentisinin Xn’e bağımlı olmasını ifade etmektedir. Martingel kelimesi kayıp ve kazanç sonrasında
iddianın iki katına çıkartıldığı veya yarıya indirildiği bahisleri de ifade etmektedir.
13
-
Bilgi Etkinliği: İşlemciler mevcut bilgi ışığında oluşan denge
fiyatında işlem yapmaktadırlar.
-
Normal Dağılım: Fiyat hareketleri sabit ortalama ve sınırlı varyanslı
normal dağılımdadır.
Bu modele göre, getiri seviyesinin oluşumunda geçmiş fiyat serisini
içeren bilgi seti önemli olmakla birlikte, bilgi setinin sıralaması ve seyri önem
taşımamaktadır.
Şöyle
ki,
işlemciler
beklentilerini
oluştururken
fiyat
hareketlerinin geçmiş seyrini analiz etmek suretiyle, bu serinin gelecek için
oluşturduğu tahmin gücünü ortadan kaldırmaktadırlar. Bu bağlamda, mevcut
fiyatlar geçmiş fiyat hareketleri de dahil olmak üzere mevcut tüm bilgiyi
yansıtmaktadır.
Bir finansal varlığın cari fiyatının tüm mevcut bilgiyi yansıttığı görüşü
kapsamında getirilerin bağımsız olduğu ve fiyat değişikliklerin rastsal bir
dağılıma sahip olduğu varsayılmaktadır. Bu iki varsayım, aşağıda formüle
edildiği şekilde rastgele yürüyüş modelini oluşturmaktadır.
f (rj,t+1 I Φt) = f (rj,t+1 )
(7)
Bu formülasyon, Φt veri seti ile oluşturulan getiri beklentisinin bağımsız
olduğunu ve bu bağımsız değişkenin şartlı ve marjinal olasılık dağılımının
aynı olduğunu ortaya koymaktadır. Aynı şekilde, (1) numaralı formülasyonda
verilen eşitlik, bir finansal varlığın beklenen getirisinin zaman içinde sabit
olduğu
varsayımı
altında
değerlendirildiğinde,
aşağıdaki
eşitliğe
dönüşmektedir:
E (rj,t+1 I Φt) = E(rj,t+1 )
(8) numaralı formülasyon rj,t+1
(8)
dağılımının aritmetik ortalamasının Φt
‘den bağımsız olduğunu ifade ederken, (7) numaralı formülasyon buna ek
olarak tüm dağılımın Φt’den bağımsız olduğunu ortaya koymaktadır.
14
Rastgele Yürüyüş Modeli, ekonomik yapıya ilişkin daha detaylı bir görüş
ortaya koyması sebebiyle, beklenen getiri ve adil oyun modellerine göre
üstünlük taşımaktadır. Rastgele Yürüyüş Modeli’ndeki yapıda, yatırımcı
yaklaşımlarının oluşumu ve yeni bilgi sağlanması süreci, zaman içinde getiri
dağılımının kendini tekrarlayacağı bir dengeye ulaşılması için biraraya
gelmektedir.
Etkinliği Sağlayan Piyasa Şartları
Sermaye
piyasası
etkinliği
için
yeterli
şartlar,
finansal
işlem
maliyetlerinin sözkonusu olmaması, tüm mevcut bilginin piyasa oyuncularının
tümüne karşılıksız olarak açık olması ve tüm piyasa oyuncularının mevcut
bilginin cari ve gelecekteki fiyat dağılımı üzerindeki etkisi konusunda hemfikir
olmalarıdır. Bu özelliklere sahip bir piyasada bir finansal varlığın cari fiyatı
tüm mevcut bilgiyi yansıtacaktır, ancak bu niteliklere sahip bir piyasanın
pratikte mevcut olması pek mümkün değildir. Ancak piyasa etkinliği için bu
piyasa özellikleri yeterli olmakla birlikte zorunlu şartlar değildir. Örnek olarak,
işlemcilerin mevcut tüm bilgileri dikkate almaları durumunda işlem akışını
kısıtlayan yüksek işlem maliyetleri bile, işlem gerçekleştiğinde fiyatın tüm
bilgiyi yansıtmayacağı anlamına gelmemektedir. Sonuç olarak, yeterli sayıda
yatırımcının
mevcut
bilgiye
ulaşabilmeleri
halinde
piyasanın
etkinliği
sözkonusu olabilmektedir. Öteyandan, belirli bir bilginin etkilerine ilişkin
işlemciler arasında fikir birliği olmasa bile, piyasa fiyatlarında yansıtılan
mevcut bilgiyi daha iyi değerlendirebilen yatırımcıların olması durumunda,
piyasa etkinliği sözkonusu olabilecektir. Sonuç olarak, bir piyasada etkinliğin
sözkonusu olması için temel olarak, iki şartın sağlanması yeterlidir.
Bunlardan ilki; bir menkul kıymete ilişkin yeni bir haber duyulduğunda
fiyatların yeni bilgiyi hızla özümsemesidir. Yeni bilgiyi geç edinen yatırımcılar
için kar imkanının kalmaması durumu, fiyatların hızla düzelmesi ve temel
değerin üstünde veya altında oluşmaması anlamına gelmektedir. İkinci şart
15
ise, fiyatların arz ve talep benzeri etkilerle değil, yeni haberlere göre
değişmesidir. 16
Bu kapsamda, işlem maliyetlerinin mevcudiyeti, bilgiyi tüm yatırımcıların
maliyetsiz elde edememesi ve mevcut bilginin yansımalarına ilişkin
yatırımcılar
arasındaki
görüş
ayrılıkları
piyasanın
etkin
olmamasını
gerektirmemekle birlikte, potansiyel sapmalardır. Bu özelliklerin her üçü de
gerçek hayatta belli derecelerde mevcut olup, fiyat oluşumuna etkilerini tespit
etmek deneysel çalışmaların temel amacıdır.
1.2.2.1 Piyasa Etkinliğinin Varlığına İlişkin Kanıtlar
Piyasa etkinliğinin kanıtlanabilmesi için yapılan deneysel çalışmalarda
test edilen hipotez, “Fiyatlar tüm mevcut bilgiyi yansıtır”dır. Sözkonusu
çalışmalar, öncelikle sadece geçmiş fiyat ve getiri bilgi setini dikkate alan
zayıf form testleri (weak form tests) ile başlamıştır. Bu kapsamda elde edilen
sonuçların büyük bir kısmı rastgele yürüyüş modeline ilişkindir. Bu seviyede
yapılan çok sayıda test etkinlik hipotezlerini desteklerken, yarı-kuvvetli form
testleri (semi-strong from tests) gündeme gelmiştir. Bu testlerde hisse senedi
bölünmesi, yıllık finansal tabloların açıklanması ve yeni ihraçlar gibi diğer
halka açık bilgiler sebebiyle oluşan fiyat düzeltmelerinin hızı üstünde
durulmuştur. Daha sonra, fiyat oluşumunda etkisi olan bilgilere belirli
yatırımcı gruplarının monopolistik erişimi ile ilgili olarak kuvvetli form testler
(strong-form tests) gerçekleştirilmiştir.
Etkin piyasa testlerini değerlendirdikleri değişkenler dikkate alınarak
aşağıdaki şekilde göstermek mümkündür. Her bir test kendinden öncekinin
kapsadığı değişkenleri de doğrulamaktadır.
16 Andrei SHILEIFER: a.g.e.,7
16
Şekil 1.1 Etkin Piyasa Testleri ve Değişkenleri
KUVVETLİ FORM TESTLERİ
İçerden Bilgi Edinme
YARI-KUVVETLİ FORM
TESTLERİ
Temel Analiz
ZAYIF FORM TESTLERİ
Teknik Analiz
Kaynak: KHAN, Yasir: Efficient
Eyebrows, www.accountancy.com
Market
Hypothesis-Raising
Birçok durumda piyasa etkinliği testleri, biri piyasa etkinliği ve diğeri
özellikle son çalışmalarda, varlık fiyatı belirleme modellerinde yeralan iki
parametreli denge olmak üzere ortak iki hipotezi test etmektedir. Sözkonusu
testler ya iki hipotezden birinin veya ortak hipotezin her iki kısmının yanlış
çıkması ile olumsuz sonuçlanmaktadır.17
1.2.2.1.1 Etkin Piyasa Modelinin Zayıf Form Testleri
Etkin piyasa modelinin zayıf form testlerinde, genel olarak gelecekte
oluşacak fiyatın belirlenmesinde geçmiş fiyat hareketlerine ilişkin veriler
üzerinde gerçekleştirilen teknik ve istatistiksel analizlerin fayda sağlayıp
sağlamadığı değerlendirilmektedir.
1.2.2.1.1.1 Rastgele Yürüyüş ve Adil Oyun Modellerine İlişkin Çalışmalar
Etkin piyasa modeline ilişkin ilk deneysel çalışmalar “adil oyun”
modelinin farklı uygulamaları üzerinde yoğunlaşmıştır. Ancak, finansal varlık
fiyatı üzerindeki araştırmalar fiyat oluşumuna ilişkin bir teorinin oluşturulup,
17 Michael JENSEN: a.g.m.,96.
17
test edilmesi şeklinde gerçekleşmemiştir. Bunun yerine, hisse senedi ve diğer
spekülatif
araçların
fiyatlarının
yaklaşık
olarak
rastsal
bir
yürüyüş
sergilediğine dair 1950 ve 1960’lardan itibaren biriken veri seti ile kanıt
toplanma yoluna gidilmiştir. Bu kanıtlar toplandıkça ekonomistler, rasyonel
açıklamalar yapma imkanı bulmuşlardır. Sonuçta ortaya konulan, genellikle
daha kapsamlı “adil oyun” modeli üstünde yoğunlaşmış rastlantısal yürüyüş
bağlamında değerlendirilen etkin piyasalar teorisi olmuştur.
Rastgele Yürüyüş ve Adil Oyun Modellerine ilişkin ilk testler, 1900
yılında Bachiler tarafından gerçekleştirilmiştir. Bachiler’in fiyat hareketlerine
ilişkin temel prensibi, spekülasyonun bir adil oyun olduğu ve bu sebeple
beklenen karın sıfır olması gerektiğidir.18 1953 yılında Kendall19, 19 İngiliz
hisse senedi ve pamuk ve buğdayın fiyatındaki haftalık değişiklikleri
inceleyerek fiyatların rastgeleye yakın bir dağılımının olduğunu tespit etmiştir.
Bu sonuç, daha önce Working20 ve daha sonra da Roberts21 tarafından da
ortaya konulmuş bir yaklaşımdır. Ancak, Kendall, Working ve Robberts’ın
spekülatif fiyatların rastgele hareketlerden oluştuğuna ilişkin tespitleri
gözleme dayalı olup, konuya ekonomik açıklama getirilmiştir. Osborne22 ise
rastgele harekete sebep olan piyasa şartlarını ortaya koymuş ve birbirini
izleyen fiyatların bağımsızlığını, bir finansal araca ilişkin yatırımcı kararlarının
her işlemde bağımsız olduğu varsayımına dayandırmıştır.
1965 yılında Samuelson’un23 ve 1966 yılında Mandelbrot’un24 yaptıkları
çalışmalar, etkin piyasa teorisi kapsamında “adil oyun” modeli ve bu modelle
rastgele yürüyüş modeli arasındaki ilişki üzerinde yoğunlaşmıştır.
18 F. Eugene FAMA, a.g.m.’den naklen Louis BACHELIER: Theorie de la Speculation, (Paris,1990),
18.
19 F. Eugene FAMA, a.g.m.’den naklen Maurice G.KENDALL: “The Analysis of Economic TimeSeries, Part I: Prices”, Journal of the Royal Statistical Society, 96, Part I, (1953), 13.
20 F. Eugene FAMA, a.g.m.’den naklen Holbrook WORKING: “A Random Difference Series for Use
in the Analysis of Time Series”, Journal of the American Statistical Association, 29, (March, 1934),
11-24.
21 F. Eugene FAMA, a.g.m.’den naklen Harry V.ROBBERTS: “Stock Market Patterns and Financial
Analysis: Methodological Suggestions”, Journal of Finance, 14 (March, 1959), 1-10.
22 F. Eugene FAMA, a.g.m.’den naklen M.F.M.OSBORNE. “Brownian Motion in the Stock Market”,
Operations Research, 7 (March-April, 1959), 145-73.
23 F. Eugene FAMA, a.g.m.’den naklen Paul A.SAMUELSON:”Proof that Properly Anticipated
Prices Fluctuate Randomly”, Industrial Management Review, 6, (Spring, 1965), 41-9.
18
Samuelson ve Mandelbrot’dan önceki ekonomistler rastgele yürüyüş
modeline ekonomik açıklamalarını “adil oyun” yaklaşımı çerçevesinde ortaya
koymuşlardır.
Ancak
bu
yaklaşımın
rastgele
yürüyüşü
açıklamaya
yetmeyeceğinin de bilincinde olmuşlardır. Bu kapsamda, Cootner, bir grup
alıcının fiyatların düşük olduğu görüşlerinin alıma ve fiyatların artmasına
sebep olacağını, satıcılar için ise bu durumun tam tersinin sözkonusu
olduğunu dile getirmiştir. Bu yaklaşımla, yarının fiyatının şartlı beklentisinin
temeli, gelir artışı dışında, bugünkü fiyat olarak değerlendirilmektedir. Bilginin
dağılımının rastgele olmadığına dair bir veri mevcut olmaması sebebiyle de
periyotlar arası fiyat hareketlerinin rastgele ve istatistiksel olarak birbirinden
bağımsız olduğu sonucuna varılmıştır.25 Ancak, yarının fiyatına ilişkin
beklentinin bugünkü fiyat üzerinden oluşturulmasına ilişkin tespiti, rastgele
yürüyüş modelinden çok “adil oyun” modelini yansıtmaktadır.
Rastgele Yürüyüş ve Adil Oyun Modellerine ilişkin ilk çalışmaların,
tahmin süreçlere ilişkin teorik gelişmelerin kavranmaması sebebiyle, teorik
altyapısının
sorgulanabilirliğine
rağmen,
tespitlerin
önem
taşıdığı
bir
gerçektir.
1.2.2.1.1.2 Rastgele Yürüyüş Literatüründe Piyasa Etkinliği Testleri
Rastgele yürüyüş modelleri, fiyatların rastlantısal olarak hareket ettiğini
ve bu sebeple farklı işlem stratejilerinin amaca hizmet etmeyeceğini
savunmaktadır. Bu modellere ilişkin değerlendirmelerin bazıları işlem
stratejilerinin karlılığını test etmekle birlikte,
büyük bir kısmı getiriler
arasındaki kovaryansları ele almaktadır. Bu noktada, rastgele yürüyüşün
benzeri olarak “adil oyun” yaklaşımının da seri kovaryansının sıfır olacağı ve
bu
sebeple
sözkonusu
testlerin
beklenen
getiri
modelleri
için
de
kullanılabileceği gösterilmektedir.
24 F. Eugene FAMA, a.g.m.’den naklen Benoit MANDELBROT: “Forecasts of Future Prices,
Unbiased Markets and Martingale Models”, Journal of Business, 39, (January, 1966), 242-55.
25 Paul COOTNER: The Random Character of Stock Market Prices (Cambridge: M.I.T., 1964), 232.
19
Eğer, xt bir “adil oyun” ise şartsız beklentisi sıfırdır ve seri kovaryansı da
aşağıdaki şekilde formüle edilmektedir:
E (xt + rxt ) = ∫ xt E (xt+r | xt) f(xt) dxt
Xt
Yukarıdaki formülasyonda f fonksiyonu, xt ‘nin “adil oyun” olması
durumunda
E (xt+r | xt ) = 0 ’dır.
Yukarıdaki eşitlik, “adil oyun” yapısı içinde birbirini izleyen dönemlere
ilişkin değerler arasındaki seri kovaryansın sıfır olduğunu ve sonuç olarak da
“adil oyun”daki değişkenlerin lineer olarak bağımsız olduğunu ortaya
koymaktadır. Ancak, “adil oyun” modeli tek periyodluk getirilerin seri
kovaryansının her durumda sıfır olduğu anlamına gelmemektedir. Bu modelin
zayıf form testlerinde “adil oyun” değişkeni aşağıdaki şekilde ifade
edilmektedir:
zj,t = rj,t – E (rj,t | rj,t-1, rj,t-2, .......)
(9)
rj,t ve rj,t-1 arasındaki kovaryans ise;
E([rj,t+1 – E(rj,t+1)] [rjt – E(rjt)]) = ∫ [rjt - E(rjt)] [E(rj,t+1| rjt) - E(rj,t+1)] f(rj,t) drj,t
Yukarıda verilen (9) sayılı formülasyon, E(rj,t+1| rjt) = E(rj,t+1) eşitliğini
ifade etmemektedir. “Adil oyun” etkin piyasalar modeli, t+1’deki getirinin şartlı
beklentiden farkını “adil oyun” değişkeni olarak tanımlamaktadır, fakat şartlı
getiri beklentisinin kendisi, t periyodu için gerçekleşen getiriye bağlı
olabilmektedir.
Rastgele
yürüyüş
modelinde
ise,
bu
durum
dikkate
alınmamakta ve beklenen getirinin zaman içinde değişkenlik göstermediği
varsayılmaktadır.
20
Eugene F.Fama, hisse senedi piyasasındaki fiyat hareketlerine ilişkin
olarak, Dow Jones Endüstri Ortalamasına dahil edilen 30 hisse senedinin
1957 yıl sonundan 1962 Eylül ayına kadar olan dönem için gerçekleşen fiyat
hareketlerini
inceleyerek
yaptığı
çalışmasında
fiyatların
logaritmik
değerlerinin birbirini izleyen bir, dört, dokuz ve onaltı günlük aralıklarla seri
korelasyonlarını dikkate almıştır.2627 Bu çalışmanın sonuçları, Kendall,
Moore, Alexander ve Granger ve Morgenstern gibi birçok araştırmacı
tarafından yapılan testlerde de varılan seri kovaryanslarla benzerlik
taşımaktadır. Sonuçta; birbirini izleyen fiyat hareketleri ve getiriler arasında
önemli derecede bir lineer bağlılık bulunmadığı saptanmıştır. Öteyandan,
hesaplanan seri kovaryansların herzaman sıfıra yakın olduğu görülmüştür.
Ancak, veri seti günlük olarak incelendiğinde, lineer bağlılığa bir miktar kanıt
bulunabilmesine rağmen, 1200-1700 arasındaki gözlem sayısı üzerinden
yapılan tespitler ile etkin piyasalar modelinin mutlak olarak reddedilmesi
mümkün olmamıştır.
Öteyandan, dikkate değer miktarda kar oluşturacak işlem kurallarının
varlığının ıspatının, ne büyüklükte bir seri kovaryansın tespiti ile mümkün
olacağı da üstünde durulması gereken bir diğer husustur. Bu kapsamda, sıfır
seri kovaryans “adil oyun” modeline uygun bir saptama ise de, karlı işlem
sistemlerinin mevcudiyeti anlamına gelen non-lineer bağlılıklar da sözkonusu
olabilmektedir. Bu gibi nedenlerle, farklı işlem kurallarının karlılığının test
edilmesi daha uygun olmaktadır.
İşlem kurallarına ilişkin ilk test Sidney S.Alexander tarafından
gerçekleştirilmiştir.28 Alexander’ın test ettiği işlem kuralı; bir hisse senedinin
fiyatının en az %y kadar artması durumunda, bu hisse senedinin alınması ve
bunu izleyen en yüksek fiyattan sonra en az %y kadar fiyat düşüşü ile birlikte
satılarak kısa pozisyon alınması şeklinde özetlenebilmektedir. Sözkonusu
26 Eugene F.FAMA: “The Behavior of Stock Market Prices” Journal of Business, 38, (Ocak, 1965),
34-105.
27 Getiri ölçütü olarak fiyatın logaritmasındaki değişimin özellikle rastlantısal yürüyüş modellerinde
sıklıkla kullanılmıştır. Getirinin bu şekilde hesaplanması günümüze kadar gelen bir çok teorik
çalışmada ve aynı zamanda pratikte kullanılmıştır.
28 Sidney S.ALEXANDER:“Price Movements in Speculative Markets: Trends or Random Walks”,
Industrial Management Review, 2 (May 1961) 7-26. ve “Price Movements in Speculative Markets:
Trends or Random Walks.No.2”
21
kısa pozisyon ise, bunu izleyen en düşük fiyattan %y oranında bir düşüş
olması sonrasında alıma geçilerek kapatılmaktadır. Görüldüğü üzere, %y’nin
altındaki fiyat hareketleri dikkate alınmamaktadır. Bu strateji “%y filtresi”
olarak isimlendirilmekte olup, yapısal olarak “tek bir hisse senedi ve nakit”
işlem kuralına dahil olması sebebiyle, alt-martingel beklenen getiri modelinin
bir testi olarak da kabul edilmektedir.
1897-1959 dönemindeki günlük fiyat verilerinin filtre olarak %1-%15
arasındaki değerlerin detaylı olarak incelenmesi sonucunda, bu işlem
kuralının beklenen getiriyi sağlamadığı ve gözlemlerin daha çok rastgele
yürüyüşü andırdığı sonucunu ortaya koymuştur. Alexander, rastgele yürüyüş
modelinin bağımsızlık varsayımına karşı da bazı kanıtlar tespit etmiştir.29
Ancak, piyasa etkinliğinin her durumda rastgele yürüyüşü gerektirmemesi
sebebiyle, alt-martingel modeli kapsamında filtrelerin alım-elde tutma
stratejisini alt edememesi etkin piyasalar teorisini desteklemektedir. Daha
sonraları, Fama ve Blume da, Dow Jones Endüstriel Ortalamasına dahil olan
hisse senedi verileri üzerinde farklı filtreler kullanarak alım-elde tutma
stratejisinin karlılığını test ederek bu bulguyu desteklemişlerdir.30
Alt-martingel modeli hassas olarak ele alındığında, gerek Alexander’ın
ve
gerekse
Fama-Blume’un
gerçekleştirdiği
filtre
testleri
modeli
doğrulamamaktadır. Şöyle ki; düşük oranlı filtreler (Alexander’ın testlerinde
%1, Fama’nın testlerinde %0,5, %1 ve %1,5) kullanılması durumunda işlem
kurallarının sağladığı getiri, alım-elde tutma stratejisinin getirisini, özellikle
kısa dönemde, aşmaktadır. Bu bulgular kısa dönemdeki fiyat hareketlerinin
sürekliliğini ve pozitif bağımlılığını desteklemektedir. Öteyandan, seri
korelasyonların oluşturduğu birbirini izleyen günlerdeki fiyat hareketlerinin bir
miktar pozitif lineer bağımlılığa sahip olduğunun da bir kanıtıdır.
Ancak, düşük oranlı filtrelerin uygulandığı durumlarda asgari işlem
maliyetleri dikkate alındığında işlem kurallarının alım-elde tutma stratejisine
üstünlüğü ortadan kalkmaktadır. Bu kapsamda, seri korelasyonlar benzeri
29 Sidney S.ALEXANDER: a.g.m., 25.
30 Eugene F.FAMA ve Marshall BLUME. “Filter Rules and Stock Market Trading Profits” Journal of
Business, 39 (Ocak, 1966), 226-41.
22
filtre testleri de etkin piyasalar modelinin katı uygulamalarında önemli
deneysel sapmalar yaratmakla birlikte, bu sapmalar piyasaların etkin
olmadığını ıspatlayacak seviye değildirler.
1.2.2.1.1.3 Rastgele Yürüyüş Literatüründe Bağımsızlığa İlişkin Diğer
Testler
Piyasa dengesinin temel modeli “adil oyun” beklenen getiri modelidir.
Rastgele yürüyüş modeli ise, beklenen getiri modelinin özel bir örneği olarak
kabul edilmektedir. Bu kapsamda, ele alınan birbirini izleyen kısa dönemler
için hesaplanan getirilerin zaman içinde kendini tekrarlaması şeklindeki
piyasa hareketinin varlığı durumunda da rastgele yürüyüşün sözkonusu
olduğu
kabul
edilmektedir.
Bu
kapsamda,
rastgele
yürüyüşün
tam
bağımsızlık varsayımının zaman zaman gerçeklenmemesi beklenmektedir.
Bu yargıya ilişkin örnekler, Osborne31, Fama32 ve diğer bazı
araştırmacılar tarafından tespit edilmiştir. Şöyle ki; yüksek oranlı günlük fiyat
değişikliklerini yine yüksek oranlı fiyat değişiklikleri izleyebilmektedir. Bu
durum rastgele yürüyüş modeli ile çelişmekle birlikte, etkin piyasa
hipotezlerine ters düşmemektedir. Örnek olarak, piyasada yeni bir bilginin
duyulması durumunda; ilk gün fiyatta gereğinden fazla bir değişim olduktan
sonra, bir sonraki gün tekrar gereğinden fazla bir düzeltme oluşabilmektedir.
İkinci gün fiyatta oluşacak değişikliğin yönünün rastlantısal olması sebebiyle,
ilk gün oluşan fiyat değişikliği bilginin fiyata etkisinin tarafsız bir göstergesi
niteliğindedir.
Niederhoffer ve Osborne33, tam rastlantısallıktan iki çeşit sapma
sözkonusu olduğunu ortaya koymuşlardır. İlk olarak, kullandıkları veri setinde
birbirini
izleyen
farklı
yönlü
fiyat
hareketlerinin,
aynı
yönlü
fiyat
hareketlerinden iki veya üç katı kadar sıklıkla gerçekleştiğini, ikinci olarak ise
31 M.F.M.OSBORNE: a.g.m, 145-73.
32 Eugene F.FAMA: a.g.m, (1965), 34-105.
33 V.NEIDERHOFFER ve M.F.M.OSBORNE: “Market Making and Reversal on the Stock
Exchange”, Journal of the American Statistical Association, 61 (Aralık, 1966), 897-916.
23
devamlılık
hareketinden
sonra
devamlılık
gelmesi
sıklığının
dönüş
hareketinden sonra devamlılık gelmesinden daha yüksek olduğunu tespit
etmişlerdir. Artış yönlü fiyat hareketi (+I++) olarak ifade edildiğinde bu
saptama, (+I++) ve (-I--) hareketlerinin (+I+-) veya (-I-+) hareketlerinden daha
sık gerçekleştiği anlamına gelmektedir.34
Niederhoffer ve Osborne, bu tespiti New York Hisse Senedi Borsası’nın
yapısı ile açıklamışlardır. Bu borsada, belirli bir fiyat ve altında alım emri,
belirli bir fiyat veya üstünde satım emri ve piyasa fiyatından alım ve satım
emri olmak üzere üç çeşit emir sözkonusudur. Öteyandan doğal olarak
gerçekleşmemiş satış emirleri, gerçekleşmemiş alım emirlerinden daha
yüksek
fiyatlıdırlar.
Bu
şekilde
işleyen
bir
piyasada,
birden
fazla
gerçekleşmemiş en düşük fiyattan satış emri bulunduğu anda, ya aynı fiyatta
bir alım emri veya daha düşük fiyat taşıyan bir satış emri varsa işlem
gerçekleşebilmektedir. Bu durumda, fiyat artışı ancak izleyen alım emirleri
belirli
bir
fiyattaki
satış
emirlerini
tüketmesi
durumunda
sözkonusu
olabilmektedir.
Niederhoffer ve Osborne, (+I++) veya gerçekleşme sıklığının
(+I+-)
gerçekleşme sıklığından yüksek olmasını, “limitli emirlerin sırasıyla tek sayı
bölü sekizlik, çeyrek, yarım ve tam puanlar üzerinden gerçekleşmesi” ile
açıklamaktadırlar.35
Niederhoffer
ve
Osborne,
işlem
bazında
fiyat
harekerlerinin bağımsızlığına karşıt olarak istatiksel anlamda önemli kanıt
bulmuştur. Bu çalışma borsada piyasa yapıcılığına ilişkin önemli açıklayıcı
bilgi vermiştir, ancak açıklayamadıkları bağımlılık şekilleri piyasanın etkin
olmadığını göstermemektedir. Farklı yönlü fiyat hareketlerinin daha sıklıkla
oluşması şeklindeki bağımlılık, yatırımcıların limitli veya piyasa fiyatı
üzerinden emir verebilmelerinden kaynaklanmaktadır ve bu yüzden karlı
işlem kurallarının varlığına bir delil teşkil etmemektedir.
34 Fama’nın makalaesinde kullanılan bu işaretle anlatımda, (+) artış yönlü fiyat hareketi anlamına
gelmekte (+I++) birbirini izleyen iki günde artış yönlü hareketlerin yaşandığını ifade etmektedir. (-)
ve (-I--) ifadeleri de sırasıyla satım ve birbirini izleyen iki günde satım yönlü hareketi ifade
etmektedir. (+I+-) ve (-I-+) ise fiyattaki yükseliş ve azalma yönlü dönüş hareketlerini
simgelemektedir.
35 V.NEIDERHOFFER ve M.F.M.OSBORNE:a.g.m., 914.
24
Bunun ötesinde, Niederhoffer ve Osborne’un açıkladığı şekildeki piyasa
yapıcılığı kuvvetli formda piyasanın etkin olmadığını açıkça göstermektedir.
Şöyle ki; gerçekleşmemiş emirler, fiyatın bir sonraki hareketi hakkında önemli
ipucu vermektedir ve bu bilgiye sadece işlemciler sahiptir. Elindeki en yüksek
alım emri ve en düşük satış emrini sadece işlemcinin bilmesi, etkin piyasa
modelinin kuvvetli testleri kapsamında piyasanın etkin olmadığını açıkça
ortaya koymaktadır. İşlemci, kanunen de bir kotasyon sorulduğunda, sadece
en yüksek alım ve en düşük satış emir ve miktarını açıklayabilmektedir. Bu
bağlamda, işlemci sözkonusu bilgi üstünde monopolistik bir güce sahiptir ve
bu bilgiyi kullanarak kar yapabilecek durumdadır. Bu durum, kuvvetli form
testlerinde açıklıkla bir etkin olmamasının örneğidir.
Rastgele yürüyüş literatüründeki çalışmaların önemli bir kısmı fiyat
değişimlerinin dağılımında yoğunlaşmış olup, bu saptamalar hem hipotezlerin
test edilmesi ve hem de sonuçların yorumlanmasında kullanılmıştır.
Bachelier’in fiyat değişimlerinin normal bir dağılım sergilediği konusundaki
görüşüne karşın, işlemlerin zaman içinde eşit dağıldığı ve günlük, haftalık ve
aylık işlem hacimlerinin yüksek olduğu düşünüldüğünde Limit Teoremi fiyat
değişikliklerinin normal veya Gaussian dağılım sergilediğini önermektedir.36
Bu kapsamda Osborne, Moore ve Kendal yaptıkları çalışmalarla iki
taraftan yüksek kuyruklu bir normal dağılım tespit etmişlerdir. Bu ve kendi
çalışmaları ışığında Mandelbrot, normaliteden sapmaları Bachelier modelinin
genel bir formuyla açıklamıştır. Normal olmayan sabit dağılımlar yüksek
kuyruklara
sahip
olmaları
sebebiyle
fiyat
değişimi
dağılımlarını
yansıtabilmektedirler. Fama da çalışmaları sonucunda, hisse senedi fiyat
değişikliklerinin dağılımının normalden çok, normal olmayan sabit dağılıma
sahip olduğunu tespit etmiştir. Normal dağılımlar üstündeki istatistiksel
çalışmaların daha fazla olması sebebiyle ekonomistler, bu bulguları olumsuz
karşılasalar da, Blume37 ve daha sonra Roll’un38 yaptığı çalışmalar da
Fama’nın tespitlerini destekler nitelikte sonuçlar vermiştir. 39
36 F. Eugene FAMA: a.g.m. (1970), 399.
37 Marshall BLUME: “The Assessment of Portfolio Performance”, Journal of Business, (Nisan,
1970), 35.
25
1.2.2.1.1.4 Yarı Kuvvetli Formda Alt-Martingel Modeli Testleri
Etkin Piyasalar Teorisine ilişkin yarı-kuvvetli testler genel olarak cari
piyasa
fiyatlarının
tüm
mevcut
bilgiyi
yansıtıp
yansıtmadığını
değerlendirmekte ve elealınan bilginin piyasa fiyatlarına nasıl yansıtıldığına
yoğunlaşmaktadır. Bu kapsamdaki ilk çalışmalar Fama, Fisher, Jensen ve
Roll’un
(FFJR)
hisse
senedi
bölünmelerine
ilişkin
gerçekleştirdikleri
çalışmalardır.40
1.2.2.1.1.4.1 Hisse Senedi Bölünmeleri ve Bölünmelerin Fiyatlara Etkisi
Hisse senedi bölünmeleri, aktif yapısında bir yükümlülük oluşturmadan
mevcut hissedarların ellerindeki hisse senedi sayısının artması niteliğinde
olup, bu yapısıyla aslında yeni bir bilgi değildir. Ancak, FFJR hisse senedi
bölünmelerini daha temel bilgilerle ilişkilendirmiş ve bölünmeye yakın
günlerde getirilerin sergilediği hareketleri izlemişlerdir. Kullanılan yöntemde,
bölünmenin normal dışı bir hareketle ilişkilendirilmesi durumunda bunun ilgili
aylardaki regresyon kalıntılarına yansıyacağı öngörülmüştür.41 Bu kapsamda;
j hisse senedi için hisse senedi bölünmesi gerçekleşen m ayında basit
regresyon analizi ile tespit edilen ortalama kalıntı ujm ve N ise hisse senedi
bölünme sayısı olarak gösterildiğinde, bölünme gerçekleşen hisse senetleri
getirilerinin piyasa ile normal ilişkilerinden sapmaları aşağıdaki formülasyonla
hesaplanmaktadır:
38 Richard ROLL: “The Efficient Market Model Applied to US Treasury Bill Rates”. Phd Thesis,
Graduate School of Business, Univercity of Chicago, 1968.
39 F. Eugene FAMA: a.g.m., (1970), 399.
40 Eugene F.FAMA, L.FİSHER, M.JENSEN ve R.ROLL: “The Adjustment of Stock Prices to New
Information”, International Econonmic Review, X (Şubat, 1969), 1-21.
41 Y=a+bx+e olarak ifade edilen tek değişkenli bir regresyon eşitliğinde regresyon kalıntısı e ile ifade
edilmekte olup, ortalaması sıfır olan rastsal bir değişkendir.
26
N
u jm
j =1
N
Um = ∑
Hisse senedi bölünmesini izleyen yılda gerçekleşen temettüdeki artışın,
1927-1959 yılları arasındaki NYSE genel temettü oranının altında veya
üstünde olmasına göre, ortalama ve kümülatif um+, um-, Um+ ve Um- değerleri
tespit edilmiştir. 1927-59 dönemleri arasında, dört eski hisse senedine
karşılık en az beş yeni senet veren 940 hisse bölünmesi veri seti olarak
kullanılmıştır.
Değerlendirme
sonucunda,
şirketlerin
hisse
senedi
bölünmesine, senetlerinin piyasaya göre daha iyi fiyatlandığı ve firmanın
getiri beklentisinde keskin bir çıkış olduğu dönemlerde karar verdikleri tespit
edilmiştir.42 Öteyandan, bölünme sonrasında kümülatif sapmada daha fazla
bir artışın sözkonusu olmadığı ve bir hisse senedi bölünmesi duyurusunun
piyasada, firmanın temettü artışını karşılayacak bir getiri beklentisine sahip
olduğunun bir göstergesi olarak kabul edildiği belirlenmiştir. Sonuç olarak da,
bölünme öncesinde yaşanan yüksek oranlı fiyat artışlarının bölünmenin içsel
etkisinden çok, gelecekteki getirilere ilişkin beklentilerdeki değişimden
kaynaklandığı önesürülmüştür.
Bu yaklaşım uyarınca, bölünmeyi izleyen dönemde temettü artışı olması
durumundaki getiri hareketlerinin, temettü artışı olmadığı durumdan farklı
olması
beklenmektedir.
Bölünme
sonrasında
temettü
artışı
olması
durumunda kümülatif ortalama kalıntıların artması, bölünmeden sonra
temettü artışının gerçekleşeceği beklentisi ile fiyat düzeltmesi olacağı
hipotezine uygundur. Bu kapsamda, özellikle bölünme sonrası azalan
temettü durumundaki kalıntı hareketleri hipoteze önemli destek sağlamıştır.
Şöyle ki; bölünme öncesindeki birkaç ayda kümülatif ortalama getiri artarken,
bölünme sonrasında beklenen temettü artışı gözlemlenmeyince getiri hızla
düşmektedir. Bu gelişme beklenen temettü artışının gözlemlenmediği
42 Eugene F.FAMA, L.FİSHER, M.JENSEN ve R.ROLL: a.g.m., 12.
27
durumda, bölünmenin etkilerinin silindiği ve hisse senedi getirisinin piyasa
ortalamasına göre normale döndüğü anlamına gelmektedir.
Öteyandan, sözkonusu bölünme sonrası getiri hareketlerinin temettü
artışına bağlı olmasına ve çoğunlukla bölünme sonrasında temettü artışı
gerçekleşiyor olmasına rağmen, kümülatif ortama kalıntılarda aşağı veya
yukarı yönlü net bir hareket sözkonusu değildir. Bu durumda piyasanın
bölünme sonrası temettülere ilişkin yansız tahminler yaptığı ve bu tahminlerin
bölünme sırasında fiyatlara yansıtıldığını söylemek mümkündür. Detaylı
çaışmalar sonrasında, FFJR’nin temel olarak vardığı sonuç, hisse senedi
piyasasının en azından bölünme ile ilgili yeni bilgiye tepki verme anlamında
etkin olduğudur.
1.2.2.1.1.4.2 Duyuralara İlişkin Diğer Çalışmalar
Kamuya yapılan duyuruların fiyatlara etkisi üzerine yapılan önemli
incelemelerden bir diğeri, 1946-1966 döneminde 261 büyük şirketin yıllık gelir
açıklamalarını ele alan Ball ve Brown’ın çalışmalarıdır.43 Bu çalışmada bir
şirketin yıllık gelirleri ile ele alınan bütün şirketlerin yıllık gelirleri arasındaki
zaman serisi regresyon kalıntıları incelenmiştir. Yapılan değerlendirmede,
gelir artışının gözlemlendiği şirketler için gelir duyurusu öncesinde kümülatif
ortalama kalıntıların arttığı tespit edilmiştir. Ball ve Brown, yıllık gelir
duyurusunda verilen bilginin %10-15’inden fazlasının duyuru tarihinde piyasa
tarafından kavranmadığı sonucuna varmıştır.
Konu ile ilgili olarak Watts yaptığı çalışmada, Ball’un kullandığı
metodolojiyi kullanarak istatistiksel olarak önemli seviyede normalin üstünde
getiri tespit etmiş ve bu getirilerin piyasanın etkin olmamasından mı, yoksa
varlık fiyatlama modelindeki eksikliklerden mi kaynaklandığını sorgulamıştır.
1962-1965 döneminde sözkonusu olan normalin üstünde getirilerin piyasanın
43 Ray BALL ve Phillip BROWN: “An empirical evaluation of Accounting Income Numbers”
Journal of Accounting Research, 6 (1968), 159.
28
etkin olmamasından kaynaklandığı sonucuna varmış olmasına rağmen,
1965-1968 periyodu için bu sonucu doğrulayamamıştır.44
1940-1971 dönemindeki veri setini kullanan Thompson ise, yatırım
fonları iskontosuna dayalı basit bir işlem kuralı kullanımı ile istatistiksel olarak
önemli sayılabilecek normalin dışında getiri tespit etmiştir. Thompson,
sözkonusu fonlara ilişkin bilgilerin tam olarak kamuya açık olması ve aynı
zamanda basında da tüm gelişmelerin yakından izlenmekte olması
sebebiyle, bu normal üstü getirinin varlık fiyatlama modelinin eksikliklerinden
kaynaklanabileceği sonucuna varmıştır.45
Daha genel olarak Waud, Federal Merkez Bankalarının iskonto oranı
değişikliklerine ilişkin duyurularının etkilerini analiz etmiştir.46 Bu çalışmada,
Standard and Poor’s 500 endeksinin ortalama günlük getirisinin sapmaları
kalıntı olarak kullanılmıştır. Sonuçda, %0,5 oranını geçmese de, duyuru
sonrası ilk günde bir “duyuru etkisi” tespit edilmiştir. Bu tespite, duyurunun
hemen öncesinde ortalama getiri kalıntılarının işaretlerindeki rastsal olmayan
hareket sebebiyle varılmıştır.
Keown ve Pinkerton yaptıkları çalışmada, şirket devri hedefi olan şirket
kağıtlarının duyuru tarihinin öncesi ve sonrası getirisini incelemiş, fiyatların
duyuru öncesinde artıp, duyuru tarihinde düştüğünü tespit etmişlerdir. Bu
düşüş sonrasında fiyatta bir artış veya azalış trendi sözkonusu olmaması,
yarı-kuvvetli form testinin doğrulanması olarak yorumlanmıştır.47
Etkin piyasalar teorisine ilişkin bir diğer destek de, hisse senetlerinin
toplu olarak ikinci piyasada işlem görmesi ve yeni ihraçlara ilişkin Scholes’un
yaptığı çalışmalardır.48 Scholes, ikinci piyasadaki toplu satışların, kümülatif
ortalama getiri kalıntılarında %1-2 arasında bir düşüş meydana getirdiğini
44 Ross L.WATTS: “Systematic Abnormal Returns After Quarterly Earnings Announcements”,
Journal of Financial Economics, 6, no.2/3, (1978), 127.
45 Rex THOMPSON:“The Information Content of Discounts and Premiums on Closed-enf Fund
Shares”, Journal of Financial Economics, 6 ,no 2/3, (1978), 151.
46 Roger N.WAUD: Public Interpretation of Discount Rate Changes: Evidence on the
‘Announcement Effect (Londra, 1978), 235.
47 A.KEOWN ve J.PINKERTON. (1981). “Merger Announcements and Insider Trading Activity: An
Empirical Investigation”, Journal of Finance, 36:855.
48 Myron SCHOLES: “A test of the Competitive Hypothesis: The Market for New Issues and
Secondary Offerings” Unpublished Phd thesis, Graduate School of Business, Univercity of Chicago,
1969.
29
dikkate almıştır. Bu düşüşün büyüklüğünün satış miktarından bağımsız
olması sebebiyle, düşüşün satış etkisinden çok, bazı hissedarların yüksek
miktarda satış gerçekleştirmeleri şeklindeki negatif bilgiden kaynaklandığını
öne sürmüştür. Öteyandan, satıcının direk şirketin kendisi veya bir yetkilisi
olması durumunun, satıcının bir yatırım bankası olması durumundan daha
büyük etki yarattığı da tespit edilmiştir. Satıcının kimliğine ilişkin bilginin SEC
kurallarına göre satıştan sonraki altı gün içinde açıklanması gerekmekte olup,
bu bilgi tam olarak piyasaya yansıdığında ortalama kalıntılar rastsal özellik
kazanmakta
ve
bu
durum
piyasanın
bilgiye
tam
uyumunu
ortaya
koymaktadır. Ancak bu durum, fiyatların yeni bilgiye adapte olduğunu
göstermekle birlikte, dahili kişilerin kamuya açık olmayan bilgilere sahip
olduğunu da ortaya koymaktadır. Bu açıdan Scholes’un çalışmaları etkin
piyasalar teorisine yarı-kuvvetli formda destek verirken, tam kuvvetli formda
desteklememektedir.
Bu çalışmalar, etkin piyasalar teorisindeki arbitraj kavramına ilişkin
olarak yakın ikame yatırım araçlarının varlığını da içermesi sebebi ile önem
taşımaktadır. Scholes yakın ikame yatırım araçlarının varlığının arbitrajın
işletilmesi ve bu kapsamda piyasa etkinliğinin sağlanması açısından önemli
olduğunu dile getirmiştir. Sonuç olarak, yapılan çalışmalar, duyuruların hisse
senedi getirilerine etkilerinin yarı-kuvvetli formda etkin piyasalar modeline
uyumlu olduğunu ortaya koymaktadır.
1.2.2.1.1.5 Etkin Piyasalar Modelinin Kuvvetli Form Testleri
Etkin piyasalar modelinin kuvvetli form testleri, tüm mevcut bilginin
fiyatlara tam olarak yansıtıldığına ve bazı bilgilere monopolistik erişimi
olanların bile normalin üstünde getiri elde edemeyeceklerine yoğunlaşmıştır.
Bu
kapsamda,
Niederhoffer
ve
Osborne49
49 V.NEIDERHOFFER ve M.F.M.OSBORNE:a.g.m., 918.
NYSE’deki
işlemcilerin
30
gerçekleşmemiş emirlere ve Scholes50, firma yöneticilerinin monopolistik kar
sağlayacak bilgilere sahip olduklarını ifade etmişlerdir. Bu kapsamda,
piyasaların kuvvetli formda tam olarak işlemediği söylenebilmekle birlikte,
sapmaların hangi ölçülere ulaşabileceği sorgulanmaktadır. Ele alınan en
önemli grup firma yöneticileri ve yatırım fonlarıdır. Konu ile ilgili olarak
özellikle Jensen’in yaptığı çalışmalarda yatırım fonu yöneticilerinin normalin
üstünde getiri sağlayabilecekleri bilgiye sahip oldukları ve bazı fonların bu tip
bilgileri daha iyi ortaya çıkarıp çıkaramadıkları incelenmiştir.51
Etkin
piyasalar
kullanılmasındaki
en
modelinin
önemli
test
teorik
edilmesinde
problem,
yatırım
fonun
fonlarının
performansının
değerlendirileceği “norm”un tespitidir. Kullanılacak normun fiyatların tüm
mevcut bilgiyi yansıtması durumundaki sonuçları kavraması gerekmektedir.
Öteyandan, yatırımcıların riskten kaçındıkları dikkate alınarak, riskin tanımı
yapılmalı ve yatırım fonlarının getirisi bulundukları risk grubuna göre
değerlendirilmelidir. Jensen, Sharpe ve Lintner’in beklenen getiri dengesi
modelinde, varlık veya portföyünün ex-post beklenen getirisi aşağıdaki
şekilde formüle edilmiştir. Formülasyonda t ve t+1 dönemlerinde J yatırım
fonunun Φt veri seti ışığında algılanan riskliliği βj ile getirisi rj arasındaki ilişki
ortaya konmaktadır.
E(rj,t+1 I Φt , rm,t+1) = rj, t+1 [ 1 – βj (Φt)] + rm,t+1 βj (Φt)
Yukarıdaki formülasyon matematiksel olarak j’den beklenen getirinin
riskin bir lineer fonksiyonu olduğunu ortaya koymakta olup, bu ilişkinin
grafiksel hali Şekil 1.2’de verilmiştir. Grafikte x ekseni Φt veri seti
çerçevesinde menkul kıymetin riskliliğini, y ekseni ise rj, getiriyi ifade
etmektedir.
50 F. Eugene FAMA: a.g.m.(1970) ’den naklen M.Scoles: “A Test of the Competetive Hypothesis:
The Market for New Issuıes and Secondary Offerings”, Unpublished PHD Tezi, Graduate School of
Business, Univercity of Chicago, 1969.
51 Michael JENSEN: “The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-64”, Journal of Finance,
23 (Mayıs, 1968), 389-416 ve “Risk, the Pricing of Capital Markets and the Evaluation of Investment
Portfolios”, Journal of Business, 42 (Nisan, 1969), 167.
31
Şekil 1.2 Performans Değerlendirme Grafiği
r
E(rb,t+1 I Φt , rm,t+1)
rb,t+1
rm,t+1
ra,t+1
m
b
a
E(ra,t+1 I Φt , rm,t+1)
rf,t+1
0
βa(Φt)
βm(Φt)=1
βb(Φt)
KAYNAK: F. Eugene FAMA: a.g.m, (1970), 411.
Şekil 1.2’de verilen piyasa çizgisi, risksiz varlıklar ve piyasa portföyünün
oluşturduğu portföyler tarafından sağlanan risk ve getiri kombinasyonlarını
göstermektedir.
Jensen, bu risk-getiri yaklaşımı çerçevesinde 1955-1964 yılları arasında
115 yatırım fonunun performanslarını değerlendirmiştir. Bu çalışmada, riski
ölçmek için 10 yıllık ve 1 yıllık faiz oranlarını ve piyasa portföyü olarak da
S&P 500 hisse senedi endeksini kullanmış ve yatırım fonu yöneticilerinin
normalin üstünde getiri sağlayacak özel bilgiye sahip olup olmadıklarını
sorgulamıştır. Yatırımcılara sağlanan net getiri oranı dikkate alındığında 115
uygulamanın 89’unda yatırım fon risk-getiri derecesi piyasa normunun altında
kalmış olup, piyasa doğrusundan sapma -%14,6 oranındadır. Öteyandan,
yatırım fonlarının yatırımcılardan sağladığı komisyon niteliğindeki kesintiler
dışlandığında, sağlanan risk-getiri derecesi 115 uygulamanın 72’sinde piyasa
çizgisinin altında kalmış olup, piyasa doğrusundan sapma -%8,9 olarak
hesaplanmıştır.
Ayrıca, etkin piyasalar modelinin daha kuvvetli bir testi olarak tüm işlem
maliyetleri dışlanarak yatırım fonlarının kar getiren varlıkları seçme
yetenekleri
sorgulandığında
ise,
sağlanan
risk-getiri
derecesi
115
32
uygulamanın
58’inde
piyasa
çizgisinin
altında
kalmış
olup,
piyasa
doğrusundan sapma -%2,5 olarak hesaplanmıştır. Ortalamaların yatırım fonu
yöneticilerinin özel bilgiye sahip olmadıklarını göstermesine rağmen, az
sayıda da olsa piyasanın üstünde getiri sağlayan fonların mevcudiyeti de bir
gerçektir. Jensen’ın çalışma sonuçları, piyasanın kuvvetli form kapsamında
her zaman etkin olduğunu göstermemekle birlikte, günlük olarak çok sayıda
işlem yapan ve finansal çevrelerle devamlı temas halinde olan yatırım fonu
yöneticilerinin bile araştırma ve işlem maliyetlerini karşılayacak seviyede
getiri sağlayamamaları piyasa etkinliğini destekler niteliktedir.
Konu ile ilgili olarak Lakonishok, Shleifer ve Vishny’in çalışmaları da
1950-1960 yılları arasındaki verileri kullanan Jensen’in tespitini, 1980’lerin
veri seti ile destekler niteliktedir. Bu çalışmanın sonucunda Amerikan
emeklilik fonlarının hisse senedi bileşenlerinin, S&P 500 endeksinin ortalama
%1,5-2,5 altında getiri sağladığı tespit edilmiştir.52
1.2.2.2 Piyasa Etkinliğine Uyum Göstermeyen Hareketler (Sapmalar)
Etkin Piyasa Hipotezleri, aralarında New York, Avustralya, İngiltere,
Almanya Hisse Senedi Borsaları, mal future, şirket ve hükümet bono ve
opsiyon piyasalarının bulunduğu birçok farklı veri seti ile test edilmiştir.
Ancak, uygun veri seti çeşitliliği ve yöntemin karmaşıklığı arttıkça, bu
hipotezleri destekler nitelikteki tespitlere bazı karşıt yaklaşımlar oluşmuştur.
Etkin piyasa teorisi göre; yüksek getiri sadece yüksek sistematik riskin
karşılığı olarak sağlanabilmektedir. Ancak, son dönemde yapılan çalışmalar
sonucunda,
bazı
yatırım
stratejilerinin
taşıdıkları
sistematik
risklerin
gerektirdiğinden daha yüksek getiri sağladıkları görülmüştür. Bu tür
durumlarda etkin piyasa teorisinden sapma olarak nitelendirilmiştir. Bu
kapsamda, Fischer Black, yatırımcıların ilgili bilgi yerine söylentiler üzerine
pozisyon aldıklarını, çeşitlendirmeye gitmeyip devamlı şekilde işlem yaparak
52 J.LAKONISHOK, A.SHLEIFER ve R.VISHNY “The Structure and Performance of the Money
Market Industry”, Brookings Papers on Economic Activity, Microeconomics, (1992),105.
33
portföy yapılarını sarstıklarını, kazanan hisse senetlerini satıp zarardakileri
tuttuklarını
ve
böylelikle
vergi
yüklerini
artırdıklarını
tespit
ederek,
yatırımcıların etkin piyasalar teorisinin ele aldığı şekilde davranmadıkları
sonucuna varmıştır.53
Teorik olarak, etkin piyasa yaklaşımı çoğu yatırımcının mevcut arbitraj
imkanlarını gördükleri ve kullandıkları varsayımına dayanmaktadır. Normalin
üstünde getiri imkanı, menkul kıymette sınırlı pozisyon alabilecek çok sayıda
yatırımcının hareketleri ile ortadan kaldırılmaktadır. Etkin piyasa yaklaşımının
arbitraj konusundaki teorik altyapısı, çok da inandırıcı olmamakla birlikte, çok
sayıda çeşitlenmiş arbitrajcının varlığı varsayımına dayanmaktadır. Gerçekte
arbitraj
fonları
az
sayıdaki
varlığın
alım
satımında
önemli
ölçüde
uzmanlaşmış az sayıdaki yatırımcıda toplanmıştır. Sonuç olarak, sadece
sistematik risk değil, toplam riski dikkate alınmalıdır. Dengedeki artık getiri
miktarı, bu arbitrajcıların işlemleri ile belirleneceğinden sistematik riske
fiyatlamanın tek belirleyicisi olarak bakmak uygun olmayacaktır. Özel risk,
bilinçsiz yatırımcı riskinden kaynaklanmasından bağımsız olarak arbitrajı
olumsuz etkilemektedir.
Teorik bir bakış açısıyla, arbitrajın riskli bir işlem olduğunu ve sınırlı
etkinliğinin sözkonusu olduğunu savunulabilmek için arbitrajın gerçekten
sınırlı olduğuna ilişkin kanıt mevcut bulunmalıdır. Prensip olarak, süregelen
yanlış fiyatlama arbitrajın sınırlı olduğunun bir kanıtıdır. Aksi takdirde, yanlış
fiyatlamanın hızla ortadan kalkması gerekmektedir. Bu noktada problem,
birçok fiyatlama olgusunun temel değerden sapma olarak tanımlanmasıdır,
ancak az sayıda durumda yanlış fiyatlamanın varlığı tek başına ve net olarak
tespit edilebilmektedir. Bu durumu Fama, “ortak hipotez problemi” olarak
isimlendirmiştir.54 Bir menkul kıymetin fiyatının iskonto edilmiş nakit akımları
toplamından farklı olduğunu tespit edebilmek için doğru bir iskonto modelinin
mevcudiyeti gereklidir. Doğru iskonto modeli ise, doğru bir fiyatlama ve
iskonto modelini aynı anda içermelidir ve böylelikle ancak gerçek bir yanlış
fiyatlamanın tespiti mümkün olabilecektir.
53 Fischer BLACK: “Noise”. Journal of Finance,41 (1986), 540.
54 E. FAMA: a.g.m.(1970), 383-417.
34
Yanlış fiyatlamanın tespitinde yaşanan zorluklara rağmen, yanlış
fiyatlama olarak nitelendirilebilecek ve süreklilik arzeden çok sayıda finansal
piyasa olgusu tespit edilmiştir. Bu örnekler, arbitrajın sınırlı olduğunun ve
daha önce açıklanan risk ve maliyetlerin önemli bir göstergesidir.
1.2.2.2.1 Hisse Senedinin Algılanan Değerinin Etkisi
Yüksek getiri, nakit akımı ve/veya aktif büyüklüğü gibi temel özellikleri
dikkate alındığında, düşük fiyatlanmış olan hisse senetleri “değer senedi”
(value stock) olarak isimlendirilmektedir. Pozitif momentum, yüksek büyüme
oranı, yüksek işlem hacmi gibi temel özellikler dikkate alındığında temel
değerine göre pahalı olan hisse senetlerine ise “cazibe senedi” (glamour
stocks) denilmektedir.55 Değer senetleri, sahip oldukları potansiyel sebebiyle
uzun dönemde, cazibe senetlerine göre yüksek getiri sağlamaktadır. Şirket
büyüklüğü ve portföy getirisi varyansına göre yapılan düzeltme sonrasında,
düşük fiyat kazanç oranına sahip olan bu hisselerin piyasanın üstünde getiri
sağladıkları tespit edilmiştir.56 Öteyandan, geçmişte düşük oranlı getiri
sağlayan hisse senetlerinin izleyen dönemlerde piyasaya göre daha iyi getiri
sağladığı görülmüştür. De Bondt ve Thaler, defter değeri/fiyat, nakit
akımı/fiyat ve fiyat kazanç oranı, satışlardaki artış ve geçmiş getiri gibi farklı
ölçümlere göre oluşturdukları portföylerde 1-5 yıllık yatırım dönemlerinde
değer senetlerinden oluşan portföylerin daha yüksek getiri sağladıklarını
tespit etmiştir.57 Benzer bulguları Lakonishok, Shleifer ve Vishny de tespit
etmiş olup, buna ek olarak değer senetlerinden oluşan portföylerin
getirisindeki değişkenliğin cazibe senetlerinkinden yüksek olmadığını da
55 www.investopedia.com
56 Eugene FAMA ve K.FRENCH: “The Cross-section of Expected Stock Returns”, Journal of
Finance, 47(2) (1992), 441.
57 W.De BRONT ve R.THALER: “Does the Stock Market Overreact?”, Journal of Finance, 40 (3)
(1985), 800.
35
saptamışlardır.58 Sonuç olarak, değer senetlerinin sağladığı yüksek getiri
yüksek risklilikten kaynaklanmaktadır.
1.2.2.2.2 Hisse Senedinin Geçmiş Fiyat Hareketlerinin Etkisi (Momentum
Etkisi)
Değer senetlerinin uzun dönemde yüksek getiri sağlamasına rağmen,
kısa dönemde bu durum sözkonusu değildir. Jegadeesh ve Titman geçmişte
yüksek getiri sağlayan portföylerin, izleyen 3-13 aylık dönemde de
ortalamanın üstünde getiri sağladıklarını tespit etmiştir.59 Chan, Jegadeesh
ve Lakonishok, hisse senedi getirilerindeki bu momentumu geçmişteki
beklenmedik
kar
hareketlerine
piyasanın
uyumundaki
yavaşlıkla
açıklamaktadır.60
1.2.2.2.3 Şirketin Aktif Büyüklüğü Sebebi ile Hisse Senedinin Yanlış
Fiyatlanması
Banz aktif toplamları küçük olan şirketlerin hisse senetlerinin daha
yüksek ortalama getiri sağladıklarını tespit etmiştir.61 Ancak, Chan ve Chen
bu
durumun
küçük
şirketlerin
daha
fazla
finansal
sıkıntı
içinde
bulunabilecekleri ve yüksek getirinin sözkonusu yüksek riskin bir karşılığı
olarak açıklanabileceğini öne sürmüştür.62
58 J.LAKONISHOK, A.SHLEIFER ve R.VISHNY: “Contrarian Investment, Extrapolation and Risk”,
Journal of Finance, 49 (5) (1994), 1574.
59 N.JEGADEESH ve S.TITMAN: “Returns by Buying Winners and Selling Losers: Implications for
Stock Market Efficiency”, Journal of Finance, 48 (1) (1993), 70.
60 L.CHAN, N.JEGADEESH ve J.LAKONISHOK: “Momentum Strategies”, Journal of Finance,
51(5) (1996), 1702.
61 R.BANZ: “The Relationship Between Returm amd Market Value of Common Stocks”, Journal of
Financial Economics, 9(1) (1981), 10.
62 KC.CHAN ve N.CHEN: “Structural and Return Characteristics of Small and Large Firms”, Journal
of Finance, 46 (4) (1991), 1480.
36
1.2.2.2.4 Özel Bir Yanlış Fiyatlama: Yabancı Para Piyasasında Forward
Kurların Eğilimi
Etkin bir yabancı para piyasasında faiz oranı paritesine göre belirlenen
forward kurların ilgili tarihteki spot kurun önyargısız bir tahmini niteliğinde
olması
beklenmektedir.
Bu
konuda
yapılan
çok
sayıdaki
araştırma
sonucunda ise, forward kurların gelecekteki spot kurun tahmininde önyargı
içerdiği tespit etmiştir. Forward işleminin vadesi içinde spot kurun, forward
kura doğru yaklaşması beklenirken ortalamada uzaklaştığı görülmüştür.63 Bu
farklılaşma piyasada zaman içinde değişkenlik gösteren risk priminden
kaynaklanabilmekle
birlikte,
bu
değişim
temel
ilkeler
çerçevesinde
açıklanamamıştır.64
1.2.2.2.5 Birleşmeler Sırasında Oluşan Yanlış Fiyatlamalar (İkiz Hisseler)
1907 yılında tamamen ayrı iki şirket olan Royal Dutch ve Shell
Transport ortaklık yapılarını 60:40 oranıyla birleştirmiş ancak farklı iki kuruluş
olarak faaliyet göstermeye karar vermişlerdir. Hisse senetleri Amerika’da ve
Hollanda’da işlem gören Royal Dutch iki şirketin toplam nakit akımlarının
%60’ında ve İngiltere’de işlem gören Shell ise %40’ında hak sahibi olarak
belirlenmiştir. Fiyatların temel değere eşit olması varsayımı altında
sözkonusu birleşmede, Royal Dutch hisselerinin piyasa fiyatının Shell’in
piyasa fiyatının 1,5 katı olması beklenirken durum bu şekilde gelişmemiştir.
Froot ve Dabora’nın analizine göre etkin piyasanın gerektirdiği 1,5 oranı ile
Royal Dutch ve Shell hisse fiyatları arasındaki oran karşılaştırıldığında,
beklenen oranın %35 üstünde ve %15 altında hareketlilik gösterdiği
gözlemlenmiştir.
63 Meredith BEECHEY, D.GRUEN ve J.VICKERY: “The Efficient Market Hypothesis: A Survey,
Research Discussion Paper, Ocak 2000, Economic Research Department, Reserve Bank of Austria, 8.
64 C.M.ENGEL: “The Forward Discount Anomaly and the Risk Premium: a Survey of Recent
Evidence”, NBER Working Paper, (1995), No:5312.
37
Yanlış fiyatlamanın bu örneği sınırlı arbitrajın bir kanıtı olarak
değerlendirilmekte olup, arbitrajın neden sınırlı kaldığı da çok açıktır. Bazı
hedge fonlarının denediği gibi bir arbitrajcının bu yanlış fiyatlamadan
faydalanmak istemesi durumunda; göreceli olarak düşük fiyatlanmış hisseyi
alıp diğerinde kısa pozisyon tutacaktır. Şekil-1.3, sözkonusu stratejide
arbitrajcının karşılaşabileceği riskleri özetlemektedir. İki senedin birbirinin
ikamesi olması sebebiyle temel risk hedge edilmiş durumdadır. Bu sebeple
temel riskler hususundaki haberler iki senedi eşit olarak etkileyeceğinden
arbitrajcı kayba uğramayacaktır. Öteyandan, işlem maliyetleri de yok
denecek kadar azdır.
Şekil 1.3 Arbitraj Maliyetleri
Olası
Senet Kombinasyonu
Royal Dutch / Shell
İlave Endeks
Palm / 3Colm
Temel
Risk
X
9
X
Bilinçsiz
Yatırımcı Riski
9
9
X
İşlem
Maliyeti
X
X
9
KAYNAK: N.BARBERIS ve R.THALER, “A Survey of Behavioral Finance”, 1060
Şekil 1.3’de x ve 9 işaretleri sırasıyla ilgili riskin mevcut olmadığını ve
olduğunu göstermektedir. Buna göre, mevcut olan tek risk bilinçsiz yatırımcı
riskidir: Yatırımcının hangi yaklaşımı bir hissenin diğerine göre daha değersiz
olmasını sağlıyorsa, aynı yaklaşım kısa dönemde sözkonusu hissenin
fiyatının daha da düşmesine sebep olabilmektedir. Geçmiş piyasa verileri
incelendiğinde, Royal Dutch hissesini gerektiğinden %10 değersizken Mart
1983’de bu hisseyi satın alan bir arbitrajcının sonraki altı ay içinde fiyatta
daha yüksek bir düşüşle karşılaştığı görülmektedir. Daha önce açıklandığı
üzere, yanlış fiyatlanmış bir menkul kıymetin yakın bir ikamesinin olması
durumunda bile arbitraj sınırlı olabilmektedir. Bunun da sebepleri (i)
arbitrajcının risk üstlenmek istememesi ve kısa dönemli yaklaşımı ve (ii)
bilinçsiz yatırımcı riskinin sistematik olması veya arbitrajın uzmanlaşmış bilgi
gerektirmesi
veya
arbitraj
imkanlarını
tespit
etmenin
maliyetlerinin
bulunmasıdır. Bu örnekte her iki sebep de sözkonusu olduğu için yanlış
fiyatlama uzun sürmektedir. Bu örnek aynı zamanda “fiyatlar doğru” ve
38
“karşılıksız getiri yok” ifadeleri arasındaki ayrımı da ortaya koymaktadır.
Şöyle ki; fiyatlar açıkça doğru değilken, edinilecek kolay kar yoktur.
1.2.2.2.6 Endekse Dahil Edilme Sebebiyle Oluşan Yanlış Fiyatlamalar
Birleşme veya iflas sebebiyle şirketler S&P500 benzeri endekslerden
çıkarılmakta ve yerlerine yeni şirketler dahil edilmektedir. Konu ile ilgili olarak,
Harris ve Gurel65 ve Shleifer’ın66 yaptıkları çalışmalarda endekse dahil edilen
bir hisse senedinin fiyatının ortalama %3,5 oranında arttığı ve bu artışın
büyük bir kısmının kalıcı olduğu tespit edilmiştir. Bu gelişmeye en önemli
örneklerden biri, Yahoo’nun endekse dahil edilmesi ile bir günde fiyatının
%24 artmasıdır.
Fiyatın ancak şirkete ilişkin yeni ve temel değerini etkileyebilecek bir
gelişmenin oluşması durumunda değişeceği öngörüldüğünde, bir endekse
dahil edilme sonucunda hisse senedi fiyatında yaşanan artış, yanlış
fiyatlamanın açık bir kanıtı olarak kabul edilebilir. Buna bağlı olarak yanlış bir
gelişmeye sebep olmak istemeyen derecelendirme kuruluşu S&P de endekse
dahil etmek üzere senet seçerken tek amaçlarının endeksin Amerikan
ekonomisini daha iyi temsil etmesi olduğunu, hiçbir şekilde bir şirketin
gelecekteki nakit akımlarının seviyesi ve riskliliği ile alakası olmadığını ifade
etmektedir.
Wurgler ve Zhuravskaya, S&P 500 endeksine dahil edilmenin arbitraja
etkisini inceleyerek, endekse dahil edilme sonrasında fiyat artışının, düşük
seviyede ikame senedi bulunan hisselerde yani arbitrajın riskli olduğu
senetlerde daha yüksek olduğu hipotezini geliştirmişlerdir.67 Her eklenen
senet için en uygun ikameli portföyleri oluşturarak bu hipotezi test etmişler ve
kuvvetli destek bulmuşlardır. Öteyandan, analizleri münferit senetler için
65 L.HARRIS ve E. GUREL: “Price and volume effects associated with changes in the S&P 500:
New Evidence for the Existence of Price Pressure”, Journal of Finance 41 (1986),855.
66 Andrei SHLEIFER: “Do demand curves for stocks slope down?”, Journal of Finance, 41(1986),
579.
67 J. WURGLER ve K. ZHURAVSKAYA: “Does arbitrage .atten demand curves for stocks?”,
Journal of Business, 75(2002),585.
39
uygun ikame bulmanın zorluğunu da göstermiştir. Eklenen senetlerin getirileri
ile en uygun ikamelerin getirileri arasında yapılan regresyonlarda hesaplanan
R2 %25’in altındadır.
1.2.2.2.7
İştirak
Hisselerinin
Halka
Arzı
Sonrası
Oluşan
Yanlış
Fiyatlamalar (Fiyat Kırılmalar)
Mart 2000’de 3Com şirketinin, Palm Inc. isimli bir iştirakindeki %5
oranındaki payını halka arz etmesi sırasında gözlemlenen gelişmeler, fiyat
kırılmalarına bir örnek olarak verilebilir. Sözkonusu satış sonrasında bir
yatırımcının endirek olarak 1,5 Palm hissesi oluşmuştur. 3Com, her 3Com
hissesine karşılık 1,5 Palm hissesi vermek suretiyle kalan hisseleri de
dağıtacağını duyurmuştur. Halka arzdan sonraki ilk işlem gününde, Palm
hisseleri 95 US$’dan satılarak 3Com hisselerinin değerine 142 US$
seviyesinde bir alt limit oluşturmuştur. Gerçekte ise, 3Com’un fiyatı 81 US$
seviyesinde olup, bu hisse başına 60 US$ prim anlamına gelmektedir.
Bu önemli bir yanlış fiyatlama örneğidir ve birkaç hafta sürmüştür. Bu
durumdan faydalanmak için bir arbitrajcı bir adet 3Com hissesi alıp, 1,5 adet
Palm hissesinde kısa pozisyon alabilir ve herhangi bir maliyet yüklenmeden
3Com’un duyurduğu dağılımı bekleyebilir. Bu strateji herhangi bir temel risk
ve bilinçsiz yatırımcı riski yaratmamaktadır, buna rağmen yanlış fiyatlama
devam etmiştir. Bu durumu inceleyen Lamont ve Thaler uygulama
maliyetlerinin önemli bir rolü olduğunu savunmuştur.68 Şöyle ki; kısa pozisyon
almak üzere Palm hisse senedi borçlanmak isteyen yatırımcılar ya senetten
bulamamışlar, ya da çok yüksek bir fiyat önerilmiştir. Kısa pozisyon almak
için karşılaşılan bu engel piyasada kendiliğinden oluşmuştur. Palm
hisselerine olan talep artınca arz bunu karşılayamamıştır. Bu sebeple arbitraj
sınırlı kalmış ve yanlış fiyatlama devam etmiştir.
68 O.LAMONT ve R. THALER: “Can the Market Add and Subtract? Mispricing in Tech Stock
Carve-outs”, Journal of Political Economy, 111(2003), 230.
40
Bu tip örneklerin münferit olduğunu ve genelleme yapılamayacağını dile
getirmekle birlikte, ikiz hisseler örneğinde görüldüğü üzere, arbitrajcının
sadece bilinçsiz yatırımcı riskiyle karşılaştığı durumlarda bile %35 oranında
yanlış fiyatlama sözkonusu olabilmektedir.
1.2.2.2.8 Teknik Analiz Yönteminin Kullanılması Sebebiyle Oluşan
Yanlış Fiyatlamalar
Teknik analiz temel olarak, gelecekte oluşacak fiyatın tahmini için
geçmişte tekrar eden fiyat hareketlerinin incelenmesidir. Teknik analize
dayalı işlem stratejileri çok sayıda ve farklı nitelikte olup, çoğunlukla
uygulanmaları basit ve kolaydır. Teknik işlem yöntemlerinden bazıları belirli
oranlı bir fiyat artışı oluşması durumunda alım yapılması (süzgeç yöntemi),
bazıları fiyatın önceden belirlenen bir aralığın dışına çıkması durumunda alım
yapılması (işlem aralığı fırsatı yöntemi) ve bazıları ise kısa süreli bir hareketli
ortalamanın uzun süreli bir ortalamayı yakalaması durumunda alım yapılması
(hareketli ortalama kesişmesi yöntemi) şeklindedir. Bu nitelikleri itibarıyla
teknik işlem yöntemleri basit ve masrafsızdır. Bu sebeple, teknik işlem
yöntemlerinin etkin piyasalarda yüksek kar yaratmalarının mümkün olmaması
beklenmekle
birlikte, sıklıkla kullanılan benzer kuralların Amerikan Doları
kurları üzerinden istatistiksel olarak önemli miktarda fazladan getiri
sağladıkları farklı araştırmacılar tarafından tespit edilmiştir.69 Ancak, döviz
piyasasında
etkileyici
sonuçlar
veren
bu
yöntemlerin
hisse
senedi
piyasasında daha belirsiz sonuçlar oluşturduğu da gözlemlenmiştir.
69 R.M. LEVICH ve L.R.THOMAS: “The Significance of Technical Trading-Rule Profits in the
Foreign Exchange Market: A Bootstrap Approach”, Journal of International Money and Finance,
12(5) (1993), 451.
41
1.2.2.3 Piyasanın Etkin Olmadığına İlişkin Kanıtlar
Piyasa etkinliğine karşıt olarak yapılan çalışmalardan ilki, Shiller’in hisse
senedi fiyatlarındaki hareketliliğin bu fiyatların gelecekteki temettülerin
bugünkü değerleri toplamı olarak açıklanamayacak kadar yüksek olduğu
sonucuna varan çalışmasıdır.
70
Shiller sabit bir iskonto oranı ve temettü
yapısı ile ilgili olarak da bazı varsayımlar kullanmış olup, bu çalışması ile
birçok eleştiri almıştır.
Etkin piyasaların zayıf form testleri kapsamında, yatırımcıların geçmiş
fiyat
hareketlerini
dikkate
alarak
ortalamanın
üstünde
bir
getiri
sağlayamayacağı önesürülmektedir. Ancak, De Bondt ve Thaler 1933
yılından itibaren önceki üç ve beş yılda en fazla kazanan ve kaybeden
portföylerin
performansını
karşılaştırdıkları
çalışmalarında
en
kazananların önceki dönemde kaybettirdiklerini ve kaybedenlerin
fazla
de
kazandırdıklarını tespit etmişlerdir. 71 Bu durum, Sermaye Varlıkları Fiyatlama
Modeli gibi standart modellerde yer aldığı şekliyle çok kaybettirenlerin yüksek
riskliliği ile açıklanamayacak niteliktedir. De Bondt ve Thaler aynı zamanda
hisse senedi fiyatlarının da gereğinin üstünde tepkisel harekete sahip
olduğunu tespit etmişlerdir. Şöyle ki; çok kaybettiren senetler hızla
ucuzlamakta ve kazandıranlar ise hızla pahalılaşmaktadır.
De Bondt ve Thaler’un çalışmasında ortaya çıkan fiyat düzeltme
hareketinin aksine, Jegadeesh ve Titman hisse senedi fiyatlarında 6 ila 12 ay
arasındaki hareketliliğin aynı yönlü gelecekteki hareketlerin tahmininde
kullanılabileceğini tespit etmişlerdir.72 Fama’nın kendisi dahi ilk çalışmalarının
aksine hisse senedi getirilerinin geçmiş getiri trendine bağlı olarak tahmin
edilebileceğini kabul etmek durumunda kalmıştır. Bu çalışmalar piyasaların
zayıf anlamda bile etkin olmadığını göstermektedir.
70 R.SHILLER: “Do Stock Prices Move Too Much To Be Justified By Subsequent Changes In
Dividends”, American Economic Review, 71(1981):421-36.
71 W.F.M.De BONDT ve R.THALER: a.g.m., 798.
72 N. JEGADEESH ve S.TITMAN: a.g.m., 72.
42
Spekülatif varlık fiyatlarının, etkin piyasalar teorisince öngörülen uzun
dönem seviyesinden önemli farklılaşmalar gösterdiği ancak, belli bir dönem
sonunda sözkonusu öngörüye yaklaştığı tespit edilmiştir. Bununla birlikte,
gereğinin altında tepki gözlemlenen durumlar da sözkonusudur. Örneğin
Irving Fisher, insani hatalar sebebiyle, nominal faiz oranlarının enflasyona
karşı tepkisinin yetersiz olduğunu ve bu sebeple yüksek enflasyon
dönemlerinde düşük reel faiz oranına bir eğilim olduğunu ileri sürmüştür.73
Son dönemlerde yapılan çalışmalar da bu durumu doğrulamaktadır. Bu
kapsamda, Cutler, Poterba ve Summers, önemli haberlerin sözkonusu
olduğu dönemlerde fiyat hareketlerinin sınırlı olabildiğini ve çok az yeni bilgi
olmasına rağmen önemli hareketlerin oluştuğunu tespit etmişlerdir.74 Bernard
ve Thomas da özellikle şirket karına ilişkin yeni bilgilere tepki vermekte
piyasanın geciktiğini tespit etmiştir.
Varlık
fiyatlarında
sözkonusu
olabilen
aşırı
(over-reaction)
ve
gereğinden az tepki (under-reaction) zaman zaman çelişmekte olup, bu
durum Fama tarafından da dikkate alınarak, sözkonusu durumların etkin
piyasalar teorisinin tezlerini çürütebilecek nitelikte olmadığı öne sürülmüştür.
Bu kapsamda, Barberis Shleifer ve Vishny, temsiliyet ve tutuculuk
prensiplerine dayandırılan finansal piyasalarda aşırı ve gereğinden az tepkiyi
açıklayan bir psikolojik model oluşturmuşlardır. 75
Öteyandan, yarı-kuvvetli piyasa etkinliğine ilişkin en bilinen sapma da
düşük hacimli hisse senetlerinin yüksek hacimlilere oranla daha fazla getiri
sağlamalarıdır. Bunun ötesinde düşük hacimli hisselerin sağladıkları getiri her
yılın ocak ayında daha fazlalaşmaktadır (January Effect). Firmanın
büyüklüğünün piyasa tarafından bilinmesine rağmen her yılın ocak ayında
normalin üstünde getirinin sözkonusu olmasının teorik bir açıklaması mevcut
değildir.76
73 I.FISHER: “The Theory of Interest”, New York:Macmillan, 493.
74 D.M.CUTLER, J.M. POTERBA ve L.H.SUMMERS: “What Moves Stock Prices?”, Journal of
Portfolio Management, 15 (3) (1989), 8.
75 N.BARBERIS, A.SHLEIFER ve R.VISHNY: “A Model of Investor Sentiment”, Univercity of
Chicago, presented at the NBER-Sage on Behaviral Economics, (Cambridge, 1997).
76 J.SIEGEL: Stocks for the Long Run (New York, 1998),235.
43
Son dönemde piyasa etkinliğine ilişkin yapılan çalışmaların en
önemlilerinden biri de, yatırım kararlarında piyasa fiyatı/defter değeri
rasyosunun kullanılmasına ilişkindir. Piyasa fiyatı/defter değeri oranının
yüksek olduğu şirketler daha pahalı olan “büyüme” şirketleri, düşük olanlar
ise ucuz olan “değer” şirketleridir. Bu kapsamda, sözkonusu oranın yüksek
olduğu şirketlerin gelecekteki karlılıklarına ilişkin gereğinden fazla bir beklenti
oluşmuş durumdadır. Geçmişte yüksek piyasa fiyatı/defter değeri rasyosuna
sahip olan şirketler çarpıcı bir şekilde daha düşük getiri sağlamakta ve
resesyon ve kötü piyasa koşullarında daha negatif tepki vermektedirler. Bu
saptama, halka açık bir bilginin kullanılması yoluyla daha yüksek getirinin
sözkonusu olması sebebiyle, etkin piyasalar teorisi için bir başka negatif
göstergedir.77 Ancak, Fama ve French, bu durumu oluşturdukları üç-faktörlü
modelde küçük ve düşük piyasa değeri/defter değerine sahip olan şirketlerin
daha yüksek temel risk taşımaları ile açıklamaktadırlarlar.
Öteyandan, ortada herhangi bir yeni bilgi olmadan hisse senedi
fiyatlarında gözlenen önemli hareketler de piyasa etkinliği açısından
incelenmiştir. Bu çalışmalardan ilki 19 Ekim 1987 tarihinde yaşanan Dow
Jones’daki %22,6 oranındaki düşüştür. Sözkonusu düşüşe sebep olabilecek
herhangi bir bilgi veya gelişme tespit edilememiştir. Benzer bir yaklaşımla
2.Dünya Savaşı sonrasında 50 en büyük günlük hisse senedi fiyat değişimini
inceleyen Cutler bu hareketlerin büyük kısmında herhangi bir kamu
açıklaması tespit etmemiştir.78
77 J.LAKONISHOK, A.SHLEIFER ve R.VISHNY: a.g.m., 1560.
78 D.CUTLER, J.POTERBA ve L.SUMMERS: “Speculative dynamics”, Review of Economic
Studies, 58 (1991),546.
İKİNCİ BÖLÜM
DAVRANIŞSAL FİNANS LİTERATÜRÜNDEKİ ÇALIŞMALAR
Etkin Piyasa Teorisi, yatırımcıların tamamının akılcı olduğu varsayımı ile
piyasa fiyatlarının tüm bilgiyi yansıttığını savunmaktadır. Şöyle ki; temel
değerinin üstünde veya altında fiyatlanmış olan bir menkul kıymeti rasyonel
yatırımcılar
tespit ederek, fiyatı sözkonusu değere getirecek işlemi
gerçekleştirmektedirler. Bu nedenle, piyasada boşluklar yakalamak ve sürekli
piyasadan iyi getiriler sağlamak mümkün değildir. Ancak, piyasa etkinliğinin
menkul kıymet fiyatlamasında varsayım olarak kullanılmasına rağmen,
etkinliğin kendisi sıklıkla sorgulanmaktadır. Yatırımcı davranışlarındaki
yanılmalar zaman içinde araştırmacıları, yatırımcıların karar ve aynı zamanda
piyasaların işleyiş mekanizmalarındaki aksaklıkları incelemeye yöneltmiştir.
Bu kapsamda gelişen davranışsal finans, fiyatların bazı özelliklerinin temel
değerden sapmalarla açıklanabileceğini ve bu sapmaların tam anlamıyla
rasyonel olmayan yatırımcıların varlığından kaynaklandığını savunmaktadır.
Davranışsal finans teorisi, ilki arbitraj imkanlarının kısıtlı olması ve diğeri
yatırımcı davranış kalıpları olmak üzere iki temel yaklaşım üstüne
oturtulmuştur. İlk yaklaşım çerçevesinde arbitraj imkanlarının, birçok menkul
kıymetin tam ikamesinin bulunmadığı gibi, iyi bir benzerinin de mevcut
olmaması
sebebiyle
kısıtlı
olduğu
ve
bu
sebeple
arbitrajın
risksiz
olamayacağı savunulmaktadır. Bu saptama, fiyatların yeni bir bilgi karşısında
gerektiği şekilde ve çabuklukla hareket etmemesi ve/veya yeni bir bilginin söz
konusu olmadığı bir durumda hızlı fiyat hareketlerinin yaşanmasının bir
açıklamasıdır. İkinci yaklaşım ise, temel olarak yatırımcıların menkul kıymet
taleplerini oluştururken ne gibi bir zihinsel süreç izlediklerini incelemektedir.
Piyasanın etkinlikten uzaklaştığı durumların açıklanmasında finans teorisi,
davranış kalıplarından çok arbitrajın sınırlılığına yoğunlaşmıştır.
Teori kapsamında, rasyonel olmayan işlemciler bilinçsiz yatırımcı (noise
trader) olarak ve rasyonel olanlar ise arbitrajcı olarak isimlendirilmektedir.
Arbitraj da, risk üstlenmeden getiri imkanı veren maliyetsiz işlem olarak
45
tanımlanmaktadır. Bu kapsamda, davranışsal finansa göre, “fiyatlar doğru” ve
“karşılıksız getiri yok” ifadeleri aynı anlama gelmemektedir. Bu ifadelerin her
ikisi de etkin piyasalarda doğru iken, sadece fiyatın temel değerden uzak
olmasının her zaman riske göre düzeltilmiş fazladan getiri yaratmaması
sebebiyle “karşılıksız getiri yok” ifadesi etkin olmayan piyasalarda da doğru
olabilmektedir. Başka bir ifade ile;
“fiyatlar doğru”
= “karşılıksız getiri yok”
Fakat
“karşılıksız getiri yok” ≠ “fiyatlar doğru”
Bu ayrım mevcut piyasa etkinliğinin anlaşılmasında büyük önem
taşımaktadır. İlk olarak, birçok araştırmacı profesyonel para yöneticilerinin
piyasayı yenme konusundaki yetersizliklerini piyasa etkinliğinin bir kanıtı
olarak göstermektedirler.79 Bu yaklaşımın temelinde “karşılıksız getiri yok”
ifadesinin “fiyatlar doğru” anlamına geldiği argümanı yeralmaktadır.
İkinci olarak, “fiyatlar doğru” ve “karşılıksız getiri yok” ifadeleri arasında
bir farklılık olsa bile tartışma ikinci ifadede yoğunlaşmaktadır. Ancak, temel
ekonomik
bakış
açısıyla
sermaye,
potansiyeli
yüksek
yatırımlara
yönlendirilmelidir. Bu bağlamda fiyatların doğru olması daha büyük önem
taşımaktadır. Bu yaklaşıma en önemli itiraz, bilinçsiz işlemcilerin yarattığı
sapmaların
rasyonel
olanlarca
Friedman’dan gelmektedir.
80
hızla
düzelteceğine
ilişkin
olarak
Friedman’ın bu yaklaşımı, başta zorlayıcı olsa
da, teorik çalışmalar sonucunda ispatlanamamıştır. Konu ile ilgili olarak
temelde iki iddia mevcuttur; ilk olarak temel değerden bir sapma – kısaca
yanlış fiyatlama - durumunda cazip bir yatırım imkanı doğmaktadır. İkincisi,
rasyonel yatırımcılar hemen durumu farkedip yanlış fiyatlamayı düzeltecektir.
Davranışsal finans bu ikinci adımı eleştirmemekte, cazip yatırım alternatifleri
doğduğunda en çabuk şekilde değerlendirileceğini kabul etmektedir. İlk adımı
ise detaylı olarak sorgulamaktadır; bir varlığın önemli ölçüde yanlış
79 M.RUBINSTEIN: a.g.m., 25.
80 M.FRIEDMAN: a.g.m., 200.
46
fiyatlanması durumunda bile yanlış fiyatlamayı ortadan kaldıracak hareketler,
sonucu olumsuz kılacak kadar riskli ve maliyetli olabilmekte ve yanlış
fiyatlamanın ortadan kalkması mümkün olamamaktadır.
Öteyandan, Friedman’a göre, ancak yanlış fiyatlanmış varlığın anında
risksiz kar imkanı yaratması durumunda rasyonel işlemciler arbitrajcı olarak
nitelendirilir. Davranışsal finans ise, bunun doğru olmadığını, Friedman’ın
tanımladığı rasyonel işlemcilerin risk üstlendiğini savunmaktadır. Öteyandan,
Freidman’ın görüşüne göre, rasyonel olmayan yatırımcılar gerekenin üstünde
fiyatlanmış menkul kıymetlere ne kadar yüksek tutarlı yatırım yapmış veya
gerekenin altında fiyatlanmış olanları satmış olurlarsa, doğal olarak
ortalamanın altında getiri sağlayacaklardır ve bu durum sonsuza kadar
devam edemeyecek niteliktedir. Bir noktada rasyonel olmayan yatırımcıların
varlıkları giderek azalacak ve piyasanın dışına itileceklerdir. Bu kapsamda,
uzun dönemde piyasa etkinliği korunacaktır.
Davranışsal finans 1960-1970’li yıllarda, psikoloji ve davranışsal
ekonomi teorisyenlerin çalışmaları ile temel bulmuştur. Disiplinler arası
geçişlerle yatırımcı hareketlerini açıklamaya çalışan davranışsal finansın
faydalandığı dallarla iletişimi Şekil 2.1’de sunulmuştur.
Davranışsal finansın bir disiplin olarak gelişimi genellikle finans
teorisyenlerinin doktora tezi seviyesindeki çalışmaları ile şekillenmiştir. Bu
bağlamda 1961 yılı sonrasında yapılan ve disiplinin gelişimine katkıda
bulunan akademik çalışmalar Tablo 2.2-a’ da ve diğer çalışmalar ise Tablo
2.2-b’ de sunulmaktadır.
Öteyandan, Ricardi ve Simon davranışsal finansı, yatırımcıların
duygusal süreçleri ve bu süreçlerin karar mekanizmalarını ne şekilde
etkilediği temelinde muhakeme yapılarının anlaşılması çalışmaları şeklinde
tanımlamıştır.81 Bu bağlamda davranışsal finans, yatırımcıların karar
mekanizmalarını birçok yönüyle incelemektedir. Thaler davranışsal finansı,
piyasaların nasıl işlediğini anlamaya çalışan bilimsel bir yaklaşım olarak
81 V. RİCCİARDİ ve H. SİMON: “What is Behavioral Finance?”, The Business, Education and
Technology Journal, 2-1 (2000), 26.
47
nitelemiş ve kullanılan deneyleri vurgulamak için davranışsal modellerin
gerçek davranışı laboratuvar şartlarında ele aldığını dile getirmiştir.82
Şekil 2.1 Davranışsal Finans ve Etkilendiği Disiplinler83
Psikoloji
Davranış ve kavrama
süreçleri ve bu süreçlerin
fiziksel, zihinsel ve
çevresel faktörlerden ne
şekilde etkilendiğini
incelemektedir.
Ekonomi
Üretim, dağıtım ve tüketim
ile işgücü, sermaye ve
vergi gibi birbirini etkileyen
konularda
yoğunlaşmaktadır.
Davranışsal Ekonomi
Kişilerin harcama
alışkanlıkları, yatırım
kararları ve borçlanmalarına
ilişkinin kararlarını psikoloji
ve ekonomi açısından
birlikte incelemektedir.
Sosyoloji
Kişi ve grupların toplumsal
davranışlarını sistematik
olarak incelemektedir.
Özellikle sosyal ilişkilerin
kişi davranışlarına etkisine
yoğunlaşmaktadır.
Davranışsal
Finans
Yatırım
Kar sağlamak amacıyla
sermeyenin, iş,
gayrimenkul, hisse senedi
gibi araçlara dağılımını
yönlendirmektedir.
Sosyal Psikoloji
Kişilerin sosyal gruplar
içindeki hareketlerini, ne
şekilde ilişki kurduklarını
ve birbirlerini etkilediklerini
incelemektedir.
Finans
Sermaye dağılımı gibi
finans fonksiyonlarını ele
almakta ve değer yaratan
karar mekanizmalarını
incelemektedir.
Davranışsal Muhasebe
Muhasebeci olan veya
olmayan bireylerin
davranışları ve muhasebe
fonksiyonunu ne şekilde
kullandıklarını
incelemektedir.
82 R. H. THALER: “Recent Advances in Behavioral Finance: A Critical Analysis.”
Conference by the Berkeley Program in Finance, Kasım, 1999.
83 Riccardi VICTOR: “A Research Starting Point For the New Scholar: A Unique Perspective of
Behavioral Finance”, www.ssrn.com,Mart 2005, 10.
48
Tablo 2.1-a
Çalışmalar
Davranışsal
Finans
Alanındaki
1961-1981
Yıl
Araştırmacı
Çalışma
1961
W. Scott Bauman
1962
1964
Sarah
Lichtenstein
Paul Slovic
1965
Amos Tversky
Investment Experience With Less
Popular Stocks
Bases For Preferences Among
Three-Outcome Bets
Value as a Determiner of Subjective
Probability
Additive Choice Structures
1967
James Stoner
1969
Donald Clairmont
1973
John W. Payne
1976
Wallace P.
Wormley
1976
Lawrence Oster
1978
Marinus J.
Bouwman
1981
Thomas Gilovich
Effect Of General Values On
Cautious And Risky Shifts In Group
Decisions
An Historical and Experimental
Study Of Utility
Contingent Information-Processing
In Decision- Making Under Risk: The
Role Of The Basic Risk Dimensions
Portfolio Manager Preferences In An
Investment Decision-Making
Situation: A Psychological Study
Application Of The Risky Shift
Phenomenon To Security Selection
And Portfolio Management
Financial Diagnosis: A Cognitive
Model Of The Processes Involved
Biased Evaluation And Persistence
In Gambling
Akademik
Disiplin
Finans
Deneysel
Psikoloji
Deneysel
Psikoloji
Deneysel
Psikoloji
İşletme
Sosyoloji
Deneysel
Psikoloji
Okul
Indiana
University
University
of Michigan
University
of Michigan
University
of Michigan
M.I.T.
Washington
University
UC, Irvine
Sosyal
Psikoloji
Harvard
University
Finans/Ek
onomi
Syracuse
University
Psikoloji
Carnegie
Mellon
Univ.
Stanford
University
Sosyal
Psikoloji
Tablo 2.1-b Davranışsal Finans Alanındaki 1961-1981 Çalışmalar
Yıl
Yazar/Editör(ler)
1977 David Dreman
1982 Daniel Kahneman
Paul Slovic
Amos Tversky
1987 Loren Corotto
1992 Robert Shiller
Kitap İsmi
Psychology and the Stock Market
Investor Psychology Investment
Strategy beyond Random Walk
Judgement Under Uncertainty:
Heuristics and Biases
Psychological Basis Underlying
Common Stock Movements
The Report of the Twentieth
Century Fund Task Force on
Market Speculation and Corporate
Governance
Konu
Yatırımcı Psikolojisi,
Grup Davranışı
Hevristik
konusundaki
çalışmalar
Teknk Analiz, Yatrım
Spekülatif Davranış
49
Tablo 2.1-b Davranışsal Finans Alanındaki 1961-1981 Çalışmalar-devamı
1992 Hersh Shefrin
Meir Statman
1992 Richard Thaler
1993 Richard Thaler
Editör
1994 Massimo Piattelli1994 Richard Thaler
1995 Arnold Wood,
Editor
1997 Bernice Cohen
1998 Max Bazerman
1998 Hugh Schwartz
1999 Robert Haugen
1999 Jonathan Myers
1999 Lawrence Lifson
Richard Geist
2000 Harry Gunn
2000 13 Robert Shiller
2000 Andrei Shleifer
2000 Daniel Kahneman
Amos Tversky
2001 Joachim Goldberg
Rudiger Von
Nitzsch
2001 Earl-Erik Warneryd
2001 Hersh Shefrin
2002 George Frankfurter
Elton McGoun
2002 Hersh Shefrin
Ethics, Fairness, Efficiency, and
Financial Markets
Quasi Rational Economics, 1994
Advances in Behavioral Finance
Kavramsal hatalar,
adillik algılaması
Davranışsal finans
Davranışsal finans
Inevitable Illusions: How Mistakes
of Reason Rule Our Minds
The Winner's Curse: Paradoxes
and Anomalies of Economic Life
Kavramsal hatalar
Behavioral Finance and Decision
Theory in Investment Management
The Edge of Chaos: Financial
Booms, Bubbles, Crashes and
Judgment in Managerial Decision
Making
Rationality Gone Awry?: Decision
Making Inconsistent With Economic
and Financial Theory
Inefficient Stock Market, The: What
Pays Off and Why
Profits Without Panic: Investment
Psychology for Personal Wealth
The Psychology of Investing
Investment Euphoria and Money
Madness: The Inner Workings of
the Psychology of Investing
Irrational Exuberance
Inefficient Markets: An Introduction
to Behavioral Finance Market
Choices, Values, and Frames
Behavioral Finance
Kumarbaz
davranışları, finansal
anomaliler
Finans semineri
Yaşanan Kaoslar,
spekülatif davranış
Kavramsal hatalar,
Hevristikler
Rasyonel Olmayan
Davranışlar,
ekonomik anomaliler
Modern Finansa
farklı bir bakış
Psikoloji temelinde
yatırımcı yaklaşımları
Psikolojik işlem
stratejileri
Fnansal danışmanlar
için bilgile
1990’ların spekülatif
hareketlerinin
incelemesi
Piyasa etkinliği
Davranışsal finans
Davranışsal finans
Stock-Market Psychology
Davranışsal finans
Behavioral Finance: A Three
Davranışsal finans
Volume Edited Collection
From Individualism to the Individual: Davranışsal finans
Ideology and Inquiry in Financial
Economics
Beyond Greed and Fear:
Davranışsal finans
Understanding Behavioral Finance
and the Psychology of Investing
50
2.1 Arbitraj Tanımı ve Özellikleri
Finans litreratüründeki temel kavramlardan biri arbitraj’dır. Arbitraj “aynı
veya temel olarak aynı özellikler gösteren menkul kıymetlerin fiyat
farklılıklarından faydalanmak amacıyla farklı piyasalarda aynı anda alınıp
satılması” olarak tanımlanmaktadır.84 Etkin piyasalara ilişkin standart
modellere göre, arbitrajın işletilmesi piyasa fiyatlarını temel değerlere
yaklaştırmaktadır. Bu kapsamda, teorik modellerde yeralan arbitraj ile gerçek
hayattaki arbitraj arasındaki farklılıklara odaklanarak piyasa etkinliğinin
değerlendirilmesi mümkün olabilmektedir.
Teorik olarak yukarıda tanımlanan şekilde bir arbitraj, sermaye
gerektirmemekte ve risk oluşturmamaktadır. Bir arbitrajcı ucuz olan bir
yatırım aracını alıp, aynı nitelikte başka bir aracı veya aynı aracı pahalı
olarak sattığında gelecekteki net nakit akışı sıfır olup, sadece kar
oluşmaktadır. Hatta, nakit future arbitrajı veya bir opsiyonun tekrarlanması
gibi arbitrajın en basit şekilleri bile tam olarak risksiz olarak kabul
edilmektedirler. Ancak, her durumda tam benzer varlıkların bulunmasının
imkansızlığı ve işlem maliyetleri arbitraj için risk doğurmaktadır. Öteyandan,
Finansal Varlıkları Fiyatlama Modeli ve Arbitraj Fiyatlama Modeli gibi
modellerde dahi arbitrajcılar işlem stratejileri kapsamında bir miktar işlem
riski üstlenmektedirler.
Farklı durumlarda daha gerçekçi olan bir başka alternatif görüş arbitrajı,
bilgilerini başka yatırımcıların kaynakları ile birleştiren kısıtlı sayıda
profesyonel işlemcilerin (trader) üstlendikleri büyük pozisyonlar olarak
tanımlamaktadır. Bu yatırımcılar, döviz ve türev piyasaları gibi işleyiş
kurallarının
anlaşılmasının
güç
ve
doğru
korunma
stratejilerinin
uygulanmasının zor olduğu piyasalarda işlem yapmaktadırlar. Bu tip arbitrajın
temel bir özelliği beyin ve kaynağın bir aracılık ilişkisi ile ayrılmış olmasıdır.
Kaynak, bankalar, vakıflar ve piyasalar hakkında çok sınırlı bir bilgiye sahip
84 A.SHARPE ve G.ALEXANDER: Investments (Englewood, 1990), 12.
51
olan bireylerden sağlanmakta ve sözkonusu piyasalar hakkında uzmanlaşmış
bilgisi olan arbitrajcılar tarafından yatırıma yönlendirilmektedir.
Bilgi ve kaynaklar ayrılığının arbitrajın işletilmesine ilişkin üç önemli
etkisi mevcuttur. İlk olarak, kaynak sağlayan yatırımcıların, arbitrajcıların
faaliyet gösterdiği piyasalar hakkında bilgi sahibi olmamaları ve arbitrajcıyı iyi
veya kötü olarak değerlendirememeleri sebebiyle arbitraj aktivitesi için
verecekleri
kaynak
sınırlıdır.
Öteyandan,
arbitrajcılar
kontrol
ettikleri
kaynakların dışında borçlanabilseler de borçlanma kapasiteleri sınırlıdır.
İkinci olarak, yine iyi bilgilenmiş olmamaları sebebiyle kaynak sahipleri
arbitrajcıların yeterliliği hakkında rasyonel olarak geçmiş performansa
bakarak karar vermekte ve yönetilmesi amacıyla sağladıkları fonları artırıp,
azaltabilmektedirler. Son olarak, arbitrajcıların bilgilerinin önemli ölçüde
uzmanlaşmış olması sebebiyle arbitraj piyasaları bölümlenmiştir. Bu
kapsamda, belirli bir piyasada ancak iyi bir geçmiş performansa sahip
göreceli olarak az sayıda uzman arbitraj yapmak üzere yabancı fonları
çekebilmektedir.
İlgilenilen temel soru; fiyatların temel değerlerden uzaklaştığı aşırı
durumlarda profesyonel arbitrajın ne şekilde etkinlik gösterdiğidir. Genel
olarak, fiyatların temel değerden farklılığının daha büyük olduğu durumlarda,
bu sapmalardan faydalanmak için daha büyük arbitraj pozisyonları alınmakta
ve bu sebeple arbitraj daha etkin olmaktadır. Böylelikle daha büyük yanlış
fiyatlama, daha çok arbitraj kaynağı çekmektedir. Hatta, Grossman ve Miller,
De long, Shleifer, Summers ve Waldman veya Campbell ve Kyle’nin mevcut
riskli arbitraj modelleri bu yaklaşımı paylaşmaktadır.85 Bu modellerde
arbitrajcıların ya temel risk veya bilinçsiz yatırımcı riski
86
ile karşı karşıya
kalmaları sebebiyle arbitrajın eksiksiz olmadığı dile getirilmiştir.
Normalin üstünde fiyat hareketleri, yeterli bilgiye sahip olmayan
yatırımcıların, yaklaşımlarında oluşan ani değişmeler sonucunda portföylerini
85 A.SHLEIFER ve R. VISHNY: “The Limits Of Arbitrage”, Journal of Finance 52 (1997), 36.
86 Teoride “noise trader” olarak geçen bu kavram temel ve teknik analiz yapacak bilgiye veya
donanıma sahip olmadan yatırım kararları veren yatırımcı kitlesini ifade etmektedir. Bu yatırımcılar
genellikle yanlış zamanlama yapat, eğilimleri ve çoğunluğu takip eder ve iyi ve kötü gelişmelere
gerektiğinden hızlı reaksiyon gösterirler.
52
önemli ölçüde değiştirmeleri sebebiyle oluşmaktadır. Yatırımcılar belirli
menkul
kıymetlere
büyük
ilgi
duymaya
başlayabilmekte
veya
panikleyebilmektedirler. Bu durumda sadece yatırımcı davranışları değil,
arbitrajcıların tepkileri de önem kazanmaktadır. Aracılık yapısı içerisinde
yabancı fonları kullanan uzmanlaşmış arbitrajcıları, fon sahibi yatırımcıların
farklı
yönlendirmesine
bağlı
olarak
arbitraj,
fiyatları
temel
değere
yaklaştırmakta etkisiz kalmaktadır.
2.1.1 Arbitrajın İşletildiği Piyasalar
Profesyonel arbitraj işlemlerinin bono ve döviz piyasası gibi az sayıda
piyasaya özgün olduğunu önesürülmektedir. Bu piyasalar, aynı zamanda
borç
kaldıracının,
açığa
satışın
ve
performansa
göre
komisyon
uygulamalarının yaygın olduğu piyasalardır. Öteyandan, gerek ABD’de ve
gerekse diğer ülkelerde benzeri işlemlerin sermaye piyasasındaki varlık
miktarına ilişkin veri yoktur ve bu sebeple hangi piyasaların arbitraj için uygun
olduğu incelenmektedir. Bu kapsamda, öncelikle, arbitrajcının konu olan
varlığın değerini belli bir güven aralığında tahmin etme ve gerçekleme
kabiliyeti önem kazanmaktadır. Bono piyasasında, nakit akımları baştan
bilindiği
için
farklı
sabit
getirili
enstrümanların
göreceli
değerlerinin
hesaplanması mümkündür. Döviz piyasalarında ise göreceli değerlerin
hesaplanması daha zordur. Ancak, arbitrajcılar en yüksek tutarlı işlemlerini
ve en büyük kazançlarını merkez bankalarının piyasa dışı kur politikası
uygulamaya çalıştığı ve bu politikanın sonucunda fiyatların temel değerlerden
uzaklaştığı
döviz
piyasalarında
gerçekleştirmektedirler.
Sermaye
piyasalarında ise farklı hisse senetlerinin mutlak ve göreceli değerlerinin
hesaplanması çok daha zordur. Bu sebeple hisse senedi piyasasındaki
arbitraj imkanları bono ve döviz piyasasına göre çok daha kısıtlıdır.
Bilinçsiz
yatırımcının
hareketlerine
bağlı
olarak
oluşan
fiyat
hareketlerinin seviyesi volatilite ve bilinçsiz yatırımcı talep şokunun fiyatlarda
yarattığı standart sapmasıyla oluşan arbitrajcının benchmark üstündeki
53
getirisi alfa olarak isimlendirilmektedir. Bu kapsamda volatilite ve alfa aynı
yönlü hareket etmektedir; bilinçsiz yatırımcı volatilitesi iki kat fazla olan bir
piyasada,
arbitrajcı
1$’lık
yatırımına
iki
katı
alpha
tutarında
getiri
kazanmaktadır. Bunun sonucunda; arbitrajcı yatırımını yarıya indirerek
bahsedilen ikinci piyasadan ilki ile aynı beklenen alfa ve volatiliteyi
sağlamaktadır. Bu durum yatırımcının iki piyasada işlem gerçekleştirmek için
kayıtsız olduğu durumdur çünkü risk başına alpha her iki piyasada da aynıdır
ve böylelikle istenen risk seviyesine göre pozisyon değiştirilebilir. Bu yapıda
arbitrajcının dış borçlanma imkanının sadece toplam parasal değer olarak
değil, parasal volatilite olarak da kısıtlı olduğu varsayıldığında, piyasanın
volatilitesi, bireysel olarak arbitrajcının piyasaya girişi için bir çekicilik
yaratmamaktadır.
Öteyandan, beklenen alfanın volatiliteyle oransal olarak artmadığı
durumlarda yüksek volatilite arbitrajı daha az çekici kılmaktadır. Bu durum,
özellikle temel riskin volatilitenin önemli bir kısmını oluşturması durumunda
geçerlidir. Örnek olarak, düşük fiyatlandırıldığı düşünülen bir endüstrideki
hisse senedi pozisyonunun artırılması, önemli ölçüde temel risk içerdiğinden
işlemin cazibesini azaltmaktadır.
Arbitrajın cazibesine ilişkin bir diğer önemli faktör, yanlış fiyatlamanın
ortadan kaldırılma süresidir. Bilinçsiz yatırımcı yaklaşımındaki büyük bir
volatilite uzun dönemde arbitrajcının getirisini artırırken, kısa dönemde
beklenen alfanın volatiliteye oranı düşük olabilmektedir. Bu durum,
belirsizliğin yavaş bir şekilde ortadan kalktığı ve bilinçsiz yatırımcı
yaklaşımının fiyatları temel değerden büyük ölçüde uzaklaştırdığı hisse
senedi piyasaları için doğrudur. Temel belirsizliğin yüksek olduğu ve geç
dengeye gelen piyasalarda, beklenen alfanın volatiliteye oranının uzun
dönemde yüksek, kısa dönemde düşük olması muhtemeldir. Piyasadaki
ünleri, bir veya iki yıl içindeki performanslarına büyük ölçüde bağlı olan
arbitrajcılar için getirinin riske oranı kısa dönemde daha önemlidir. Bu
sebeple, diğer şartlar sabit tutulduğunda yüksek volatilite bu açıdan arbitraj
aktivitesini olumsuz etkilemektedir.
54
Uzmanlaşmış arbitrajcılar için hem sistematik ve hem de işleme özel
(idiosyncratic) volatilite önem taşımaktadır. Aslında, özel volatilite daha
önemlidir çünkü hedge edilememektedir.
Arbitrajın sınırlılığı, temelde işlem maliyetleri ve menkul kıymetlerin tam
veya
en
azından
kaynaklanmaktadır.
yakın
bir
Öteyandan,
ikameye
bilinçsiz
sahip
olmamalarından
yatırımcıların
yanlış
yönlü
hareketlerinin devamlılığı da arbitrajı kısıtlayan bir başka faktördür. Şöyle ki;
bilinçsiz yatırımcının yarattığı yanlış fiyatlamadan faydalanmak isteyen bir
arbitrajcı ters yönlü bir düzeltme hareketi beklerken, bilinçsiz yatırımcılardan
kaynaklanan
aynı
yönlü
daha
kuvvetli
bir
fiyat
hareketi
ile
karşılaşabilmektedir.
Bölüm 1.3.2.2.5’de piyasa etkinliğinden bir sapma örneği olarak
anlatılan Royla Dutch ve Shell Transport hisselerinin birleşme sonrası
durumlarında olduğu üzere kimi zaman yatırımcıların tam ikame olan menkul
kıymetleri bile farklı fiyatlamaları mümkündür. Bu farklılığın temelinde ise
arbitrajı
sınırlayan
zaman
kısıtı
ve
işlem
maliyetleri
gibi
faktörler
bulunmaktadır. İkame menkul kıymetlerin farklı fiyatlandırılmasına ilişkin
başka birçok örnek mevcuttur. Bunlardan bazıları, Amerikan Mevduat
fonlarının Amerika Birleşik Devletleri ve diğer yerel piyasalarda farklı
fiyatlanması ve bono piyasasındaki farklı fiyatlamalar olup, en önemlisi de
hisseleri toplam portföy değerinden farklı olarak fiyatlandırılan kapalı sonlu
yatırım fonlarıdır (closed-end funds).
2.1.2 Davranışsal Finans Literatüründe Arbitrajın Sınırlılığı
Arbitrajın sınırlı olduğu şartların anlaşılabilmesi için verilebilecek ilk
örnek, hisse senedinin yakın bir ikamesinin bulunmadığı ve arbitrajcının
temel risk üstlendiği durumdur. Bu durumda arbitrajın sınırlı olması için yeterli
şartlar; arbitrajcının risk üstlenmek istemeyecek bir yapıda olması ve temel
riskin çeşitleme ile giderilemeyecek sistematik risk olmasıdır. İlk şart, yanlış
fiyatlamanın önemli bir pozisyon almış bir tek arbitrajcı tarafından
55
kullanılmaması sonucunu doğurmaktadır. İkinci şart ise, yanlış fiyatlamanın
küçük pozisyonlar alan çok sayıda arbitrajcı tarafından kullanılmamasına
sebep olmaktadır. Bu şartlar altında, bilinçsiz yatırımcı riski ve işlem
maliyetleri sadece arbitrajın daha çok kısıtlanması sonucunu doğurmaktadır.
Hisse senedinin tam bir ikamesinin olması durumunda dahi, temel riskin
ortadan kalkmasına rağmen arbitraj imkanı sınırlı olabilmektedir. Hatta, işlem
maliyetlerinin bulunmadığı ve sözkonusu olan tek riskin bilinçsiz yatırımcı
riski olduğu durumda dahi arbitrajın bazen sınırlı olduğu tespit edilmiştir.87 Bu
tür durumlarda arbitrajın sınırlılığı için yeterli şartlar ilk durumdakilerle aynı
olmakla birlikte, arbitrajcının kısa dönemli bir yaklaşımının olması gibi önemli
bir fark da mevcuttur. Shleifer ve Vishny, bu farkın gerçek dünya ile ilişkisini
kurarak zorunlu likiditasyonun birçok arbitrajcının kısa dönemli yaklaşımlarını
açıkladığını ifade etmektedirler.88
Öteyandan, işlem maliyetlerinin bulunması durumunda ikinci şart gerekli
olmayabilmektedir. Yanlış fiyatlanmış bir senedin varlığını öğrenmek veya
kullanılacak kaynakların temini maliyetli ise, bu durum birçok arbitrajcının
neden pozisyon almadığını açıklamaya yetmektedir.
Bazı durumlarda arbitrajcılar da bilinçsiz yatırımcılarla aynı şekilde
hareket ederek yanlış fiyatlamanın büyümesine sebep olmaktadırlar. De
Long ve arkadaşları89 yatırımcıların bir önceki dönem iyi getiri sağlamış
menkul kıymetlere yatırım yaptıkları bir ekonomi formüle etmiştir. Bu yapı
içinde, bilinçsiz yatırımcılar menkul kıymet fiyatını değerinin üstüne çıkarsalar
da, arbitrajcılar varlığı elden çıkarmamaktadırlar. Hatta, bilinçsiz yatırımcıların
geçen periyoda bakarak alıma devam edeceklerini düşünerek daha çok alım
yapmaktadırlar.
Piyasada bilinçsiz yatırımcıların hareketlerinden faydalanmak isteyen
şirketlerin finansman yöneticileri gibi aktörler de bulunmaktadır. Bir şirketin
87 J.B DE LONG, A. SHLEIFER, L. SUMMERS ve R. WALDMANN: “Noise Trader Risk In
Financial Markets”, Journal of Political Economy, 98, (1990), 703.
88 A., SHLEIFER ve R. VISHNY:a.g.m.,51.
89 DE LONG, J.B., A.SHLEİFER, L.SUMMERS ve R.WALDMAN: “The survival of Noise Traders
in Financial Markets”, Journal of Business, 64, (1991), 12.
56
finansman yöneticisi hisse senedinin piyasa fiyatının gerekenin üstünde bir
değer olduğunu gördüğünde sözkonusu fiyattan yeni hisse senedi ihraç
ederek mevcut hissedarların servetini artırabilecek ve böylelikle fazladan arz,
fiyatı gerçek değere çekecektir. Bu tip uygulamalar finansman yöneticileri için
hedge fund yöneticilerine olduğu kadar risk ve maliyet doğurabilmektedir.
Hisse senedi ihracı, halka arza aracılık maliyeti ve harcanan zaman
açısından şirket için maliyetlidir. Bunun ötesinde, finansman yöneticileri
yatırımcıların şirketin hisse senedini gereğinin üstünde değerlediklerini
nadiren kesin olarak tespit edebilmektedirler. Hisse senetlerinin bu şekilde
değerlenmediği durumlarda, finansman yöneticilerinin yanlış tespiti sebebi ile
hisse senedi ihracı yapılması, karşılığında herhangi bir fayda sağlanmadan
şirketi hedeflenen sermaye yapısından uzaklaştırmaktadır.
2.1.2.1 Arbitrajı Sınırlayan İşlem Maliyetleri
Birçok işlemde bulunan komisyon, alım satım fiyatları arasındaki fark
şeklindeki maliyetler yanlış fiyatlamanın cazibesini etkileyebilmektedir.
Arbitraj işlemlerinde genellikle açığa satış sözkonusu olduğundan, açığa
satış sınırlamaları da uygulama maliyetleri arasına dahil edilmektedir. Açığa
satış maliyetlerinden en basiti, hisse senedi borçlanma karşılığında ödenen
ücrettir. Bu ücret genellikle düşük bir tutar olmakla birlikte, kimi zaman
arbitrajcı
herhangi
bir
ücretle
dahi
borçlanabilecek
hisse
senedi
bulamayabilir. Öteyandan, yatırım ve emeklilik fonlarının birçoğu da dahil
olmak üzere çok sayıda para yöneticisinin açığa satış yapmaları yasaklanmış
durumdadır.
Borçlanma ücreti benzeri dönemlik işlem maliyetleri, yanlış fiyatlamanın
uzun sürmesi durumunda sonuçta sağlanan getirinin, sözkonusu dönem için
ödenen toplam senet borçlanma ücretinden daha az olması olarak
tanımlanabilecek “dönem riski” oluşturabilmektedir. Bu durum, üçüncü
kişilerin
arbitrajcıyı
likiditasyona
zorlamalarının
sözkonusu
olmadığı
57
durumlarda da geçerli olabilmektedir. Öteyandan Abreu ve Brunnermeier,
senkronizasyon riski olarak adlandırdıkları bir başka dönem riski üzerinde
çalışmışlardır.90 Bir yanlış fiyatlama imkanından faydalanacak çok sayıda
bağımsız arbitrajcının bulunduğu durumlarda, dönemlik işlem maliyetleri
arbitrajcıları diğer arbitrajcıların da pozisyon alacağı ve bu sebeple
düzeltmenin gecikeceği düşüncesiyle pozisyon almamaya itebilmektedir.
Yanlış fiyatlamanın tespit edilmesi ve bu durumdan faydalanılması için
gereken kaynakların maliyeti de uygulama maliyetleri arasına dahil
edilmektedir. Aslında yanlış fiyatlanmış bir finansal varlığın tespit edilmesi
ustalık isteyen bir konudur. Bilinçsiz yatırımcıların hisse senedi fiyatlarını
önemli ölçüde belirlediği durumlarda getirinin tahmin edilebilirliğinin arttığı
düşünülmüştür. Ancak, Shiller ve Summers bu durumun geçerli olmadığını,
bilinçsiz yatırımcı talebinin çok yüksek ve sürekli olmasının dahi tahmin
edilebilirliği etkilemediğini tespit etmişlerdir.91 Gerçek hayatta arbitraj, bazı
şartlar altında arbitrajı sınırlı kılan ve fiyatın temel değerden farklılığının
sürmesine sebep olan maliyet ve riskler taşımaktadır.
2.1.2.2 Arbitrajda Kısa Dönem Yaklaşımı
Arbitrajın kabul gören özelliklerinden biri kısa vadeye odaklı olmasıdır.
Arbitraja konu olan varlıkların tam benzerlerinin olması durumunda,
arbitrajcıların kısa vadeye odaklı olmaları varsayımı, arbitraj limitlerinin
tanımlanması
açısından
zorunludur.
Bu
varsayım
birkaç
şekilde
savunulabilmektedir: İlk olarak, arbitrajcıların sadece kendi finansman
kaynaklarını kullanarak piyasa etkinliğini sağlayacak düzeyde bir işlem hacmi
gerçekleştirmeleri mümkün değildir. Bu kapsamda, arbitrajcıların yanlış
fiyatlama imkanlarından ya yatırımcıların fonlarını kullanarak, ya da
90 D.ABREU ve M. BRUNNERMEIER: “Synchronization Risk And Delayed Arbitrage”, Journal of
Financial Economics, 6 (2002), 342.
91 R. SHILLER: “Stock prices and social dynamics”, Brookings Papers on Economic Activity, 2
(1984), 459 ve L. SUMMERS, “Does The Stock Market Rationally React Fundamental Values?”,
Journal of Finance, 41 (1986),598.
58
borçlanarak faydalandıkları düşünülmektedir. Yatırımcılar ise, arbitrajcıları
ancak periyodik olarak değerlendirebilmekte ve performanslarına göre
komisyon vermektedirler. Bu uygulamanın bir sonucu olarak, yanlış
fiyatlamanın yatırımcının arbitrajcıyı değerlendirme periyodundan uzun
sürmesi sonucunda arbitrajcının işleme ilişkin komisyon gelirinin azalması
riski, kısa dönemli yaklaşımının bir açıklamasını oluşturmaktadır. Buna ek
olarak, arbitrajcının borçlanarak işlem yaptığı düşünüldüğünde de, ödeyeceği
faiz ve fiyatların olumsuz gelişmesi durumunda teminatın değer kaybetmesi
sonucu borç verenin anaparayı talep etme riski de arbitrajcının kısa dönem
yaklaşımının bir diğer açıklamasını oluşturmaktadır. Öteyandan, arbitraja
konu olan varlığın tam bir benzerinin bulunmaması durumunda da
arbitrajcının kısa dönemli yaklaşımı arbitrajı sınırlayacaktır.
2.1.3 Arbitrajın İçerdiği Riskler
Daha önce yanlış fiyatların düzeltilmesine yönelik işlemlerin riskli ve
masraflı olabileceği ifade edilmiş olup, sözkonusu risk ve maliyetlerin
değerlendirilmesi gerekmektedir:
2.1.3.1 Temel Risk
Bir yatırımcının hisse senedini temel değerinin altında bir fiyatla satın
aldığında oluşan temel risk, ilgili şirket hakkında kötü bir haberin yayılmasıyla
fiyatın zarar oluşturacak şekilde daha da düşmesidir. Arbitrajcılar bu riskin
farkındadırlar ve bu sebeple çoğu zaman ikame başka bir hisse senedinde
kısa pozisyon almaktadırlar. Bu noktada problem, ikame olduğu varsayılan
senedin, arbitraj işlemine konu olan hisse senedi ile çoğunlukla tam benzerlik
göstermemesi ve sonuç olarak da temel riskin tamamının ortadan
kaldırılmasının mümkün olmamasıdır. Arbitrajcı yakın bir ikame hisse
59
senedinde kısa pozisyon alarak, sektöre özel risklerden arınılabilirken,
şirketin kendisine spesifik riskler hala varlığını devam ettirmektedir.
2.1.3.2 Bilinçsiz Yatırımcı Riski
Önemli sayıda araştırma yatırımcıların, ekonomistlerin piyasa portföyü
benzeri çeşitlendirilmiş portföy oluşturma önerilerini dikkate almadıklarını
göstermiştir. Bireysel yatırımcılar genellikle çeşitlendirme yapmamakta,
bunun yerine bir veya birkaç hisse senedi tutmaktadırlar.92 Bireysel
yatırımcılar hisse senedi seçimini genellikle kendi araştırmaları veya Wall
Street gibi periyodiklerin önerilerine göre oluşturmaktadır. Yatırımcılar
çeşitlendirmeyi de, yüksek oranlı komisyon uygulayan ve piyasa ortalama
getirisinin altında kalan yatırım fonlarına yatırım yaparak sağlamaktadır.93
Öteyandan, Black94 içsel bilgi edinemeyecek olan bireysel yatırımcılar
söylentilere göre hareket ettiğini öne sürmekte ve daha sonra Kyle95’ın da
kullandığı gibi bu tip yatırımcıları “bilinçsiz yatırımcı; noise trader” olarak
isimlendirmektedir.
Gerçekte finansal piyasalarda çok sayıda bilinçsiz yatırımcı olmasına
rağmen birçok varlık fiyatlaması formülasyonunda dikkate alınmamaktadırlar.
Fiyat oluştururken bu tip yatırımcıların varlığını dikkate alan ilk ekonomistler
Friedman96 ve Fama97’dır. Her iki araştırmacı da rasyonel olmayan
yatırımcıların hareketlerinin rasyonel arbitrajcılar tarafından izlendiğini ve
onlara karşı işlem yapan arbitrajcıların işlemlerinin fiyatların temel değere
yaklaşmasını sağladığını belirtmişlerdir. Bunun ötesinde, sözkonusu işlemler
sırasında varlık değerlerine ilişkin öngörüleri çok yanlış olan ve fiyatları
92 Wilbur LEWELLENi; Ronald LEASE ve Gary SCHLARBAUM: ”Patterns of Investment Strategy
and Behavior Among Individual Investors”, Journal of Financial Economy, (1974), 133.
93 Michael C. JENSEN: a.g.m., 406.
94 Fischer BLACK: a.g.m., 540.
95 Albert S KYLE: “Continuous Auctions and Insider Trading” Econometrica, 53 (Kasım
1985),1316.
96 Milton FRIEDMAN: “The Case For Flexible Exchange Rates”, Essays in Positive Economics,
(Chicago, 1953).
97 Eugene F. FAMA: a.g.m., (1965), 60.
60
etkileyen yatırımcılar arbitrajcılar lehine para kaybetmekte ve zaman içinde
piyasadan çekilmektedirler. Sonuç olarak, bilinçsiz yatırımcılar fiyatları önemli
ölçüde etkileyememekte ve etkileseler dahi bu çok uzun sürmemektedir.
Arbitrajcıların riskten kaçınan ve kısa döneme odaklı yaklaşımları
sebebiyle bilinçsiz yatırımcılara karşı pozisyon alma istekleri de sınırlıdır. Bu
kapsamda, arbitrajcılar bilinçsiz yatırımcılara karşı pozisyon alarak temel riski
üstlendikleri sürece bilinçsiz yatırımcıların paralarının tümünü kaybetmeleri
uzun zaman alacaktır.98
Daha sonraki yıllarda De Long99 ve Shleifer ve Vishny100 tarafından da
kullanılan bilinçsiz yatırımcı riski kavramı, arbitrajcı tarafından kullanılan
yanlış
fiyatlamanın
kısa
dönemde
daha
da
derinleşmesi
olarak
tanımlanabilmektedir. Satın alınan hisse senedine tam bir ikame senet
bulunsa dahi arbitrajcı, karamsar yatırımcıların beklentilerinin daha da
bozulması sonucunda fiyatın düşmesi riski ile karşı karşıyadır.
Bilinçsiz yatırımcı riski, arbitrajcıyı zararla sonuçlanacak şekilde
pozisyonunu likiditasyona zorlaması sebebiyle önem taşımaktadır. Gerçekte
bir çok profesyonel para yöneticisi kendi parasını değil, başkalarının
sağladığı fonları yönetmektedir. Shleifer ve Vishny tarafından açıklandığı
şekliyle bu “akıl ve sermayenin” ayrılığı olarak nitelendirilmektedir.101
Bu aracılık özelliğinin birçok önemli sonucu ortaya çıkmaktadır.
Arbitrajcıların stratejilerini değerlendirmeye yetecek özel bilgiye sahip
olmayan yatırımcılar, arbitrajcıyı sağladığı getiriye göre seçmektedirler. Bu
kapsamda, arbitrajcının faydalanmayı hedeflediği bir yanlış fiyatlama kısa
dönemde daha da derinleşirse yatırımcılar arbitrajcının yetersiz olduğunu
düşünerek, sağladıkları fonları geri çekecektirler. Bu durumda arbitrajcı
zamanı gelmeden pozisyonunu likidite etmek zorunda kalacaktır. Bu şekilde
bir likiditasyon korkusu en başta arbitrajcıyı yanlış fiyatlamaya doğru daha az
agresif hale getirmektedir. Bu problem arbitrajcının borç verenleri için de
98 Stephen FIGLEWISKI: “Subjective Information and Market Efficiency in a Betting Market”,
J.P.E. 87 (Şubat 1979), 78.
99 J.B.De LONG, A. SHLEIFER, L. SUMMERS ve R. WALDMANN: a.g.m., 715.
100 A.SHLEIFER ve R. VISHNY: a.g.m., 45.
101 A., SHLEIFER ve R. VISHNY:a.g.m., 37.
61
geçerlidir. Kısa dönemdeki başarısız sonuçları gören kreditörler teminatların
yıpranması durumunda borçlarını geri çağırmakta ve yine zamanından önce
likiditasyona sebep olmaktadırlar.
Bu senaryolardaki zorunlu likiditasyon yanlış fiyatlamanın derinleşmesi
sonucunda oluşmaktadır. Ancak diğer bazı durumlarda da arbitrajcılar
senetleri açığa satabilmektedirler. İlgili menkul kıymet geri istenildiğinde, aynı
kağıdı başka birinden borçlanma imkanı bulamazsa arbitrajcı, pozisyonunu
kapatmak zorunda kalmaktadır. Fiyatlardaki geçici bir düşüş esnasında bu tip
risklerle karşılaşma olasılığı arbitrajcıyı en baştan daha temkinli olmaya
itmektedir.
2.2 Bilinçsiz Yatırımcı Riskini İnceleyen Modeller
Bilinçsiz yatırımcının piyasalardaki hareketlerini izleyen modeller,
içerdikleri
aracılık
varsayımı
dikkate
alındığında
iki
grupta
incelenebilmektedir.
2.2.1 Bilinçsiz Yatırımcı Modeli
Delong, Shleifer, Summers ve Waldman, bilinçsiz yatırımcı riskinin
açıklanabilmesi için arbitrajcılar ve bilinçsiz yatırımcıların işlem yaptığı bir
model oluşturmuşlardır. Bu modelde, bilinçsiz yatırımcıların riskli bir varlığın
gelecekteki değerine ilişkin özel bir bilgiye sahip oldukları şeklinde bir yanılgı
içinde oldukları varsayılmaktadır.102 Bu düşünce, bilinçsiz yatırımcıların teknik
analistlerden ve ekonomislerden aldıkları sinyallere gereğinden fazla değer
vermelerinden
abartmalarından
kaynaklanabileceği
veya
sözkonusu
gibi,
menkul
kendi
kıymetin
tahmin
güçlerini
riskliliğini
yanlış
değerlendirmeleri sebebiyle de oluşabilmektedir. Bilinçsiz yatırımcıların
102 J.B.De LONG, A. SHLEIFER, L. SUMMERS ve R. WALDMANN: a.g.m., 705.
62
sözkonusu aksiyonları karşısında arbitrajcıların rasyonel olmayan hareketleri
tespit ederek, bilinçsiz yatırımcıların satışa geçtiği anda alım, alıma geçtiiği
anda satıma yönelmeleri beklenmektedir. Ancak, bu tip karşıt hareketlerin
fiyatları temel değerlere yaklaştırması beklense dahi bu durum tam anlamıyla
gerçekleşmemektedir.
Temel model, ilk periyodda tüketim, işgücü arzı kararı ve önceki
dönemlerden kalıntının sözkonusu olmadığı iki periyodluk bir modeldir. Bu
kapsamda, aracıların yatırım yapacakları kaynaklar da harici olup, aracılar
sadece yatırım yapacakları portföyü seçmektedirler.
Modelde ele alınan ekonomide aynı oranda temettü ödeyen iki varlık
mevcuttur. (s) olarak isimlendirilen risksiz varlık, (r) ile gösterilen sabit
temettü ödemesine sahiptir. Bu varlık arza karşı tam inelastiktir, herhangi bir
periyodda bir birim daha yaratılabileceği gibi, bir birimi tüketime de
dönüşebilmektedir. Tüketim parasal kıstas kabul edildiğinde, varlığın fiyatı
herzaman için 1’de sabitlenmiş olup, temettüyü ifade eden (r) risksiz faiz
oranı kadardır. Risk taşıyan diğer varlık (u), aynı sabit temettü oranını (r)
sağlamaktadır. Ancak, sözkonusu varlığın sabit arz elastikiyeti sözkonusu
olup, miktarı sınırlı ve sabittir. (u) varlığının t zamanındaki fiyatı pt ile
gösterilmektedir. Bu kapsamda, fiyat her iki varlığın gelecekte sağlayacağı (r)
temettüsünün bugünkü değeri olarak kabul edildiğinde, (u) ve (s) varlıkları
tam ikame niteliğinde olup, her dönemde 1 olan aynı fiyatla satılmak
durumundadır.
Oysa,
bilinçsiz
yatırımcıların
varlığı
bu
durumu
engellemektedir.
Modelde arbitrajcıların toplam alabilecekleri riskin sınırlı olduğu
varsayılmaktadır. Bu varsayımı yerinde kılan iki temel sebep mevcuttur.
Bunlardan ilki, bilinçsiz yatırımcı riskinin spesifik olmayıp tüm piyasa için
sözkonusu olmasıdır ki bu, tek bir menkul kıymetin piyasa ile aynı yönlü
hareket etmesi anlamına gelmektedir. İkinci olarak da, ele alınan piyasa
uzmanlaşmış arbitraj kaynakları gerektirmektedir ve bu kaynaklar da
sınırlıdır. Örneğin gelişmekte olan piyasalardaki arbitraj imkanlarından
faydalanmak için bu piyasalarda işlem yapma imkanına ve uzmanlığına sahip
olmak gerekmektedir. Hatta, belirli bir menkul kıymetin fiyatlama tekniği
63
konusundaki bilgi birikimi bile arbitrajcıların ilgili piyasaya girmesini
kısıtlayabilmektedir.103
Açıklanan
bu
sınırların
olmaması
durumunda
arbitrajcılar için çok sayıda işlem imkanı sözkonusu olabilecektir.
Modelde (a) ile ifade edilen arbitrajcılar ve (n) ile ifade edilen bilinçsiz
yatırımcılar olmak üzere iki tip piyasa oyuncusu mevcuttur. Bilinçsiz işlemciler
µ ve arbitrajcılar 1- µ
ifadeleri ile modelde yeralmaktadırlar ve sürecin
başlangıcında genç oldukları varsayılmaktadır. Her iki grupta yeralan bireyler
aynı özellikleri taşımakta ve t+1’de u menkul kıymetine ilişkin kendi beklenen
faydalarını
maksimize
etme
amacı
doğrultusunda
portföylerini
oluşturmaktadırlar. t’de arbitrajcılar riskli varlığı elde tutmanın sağlayacağı
getiri dağılımını farketmişler ve bu dağılım kapsamında beklenen faydalarını
maksimize etmişlerdir. Bilinçsiz işlemciler ise, t’de sözkonusu varlığın fiyatını
bağımsız ve normal bir rastsal değişken olarak (ρt) yanlış tespit etmişlerdir.
ρt ~ N (ρ* , σ2ρ)
(1)
ρ*, ortalama yanlış algılamayı temsil etmekte olup, bilinçsiz yatırımcının
ortalama pozitif öngörüsünü ifade etmektedir,
σ2ρ ise bir birim riskli varlığın beklenen getirisine ilişkin olarak bilinçsiz
yatırımcı yanlış algılamasının varyansıdır.
ρt , bir sonraki dönemde u varlığının fiyat dağılımının ortalamasıdır.
Bilinçsiz yatırımcılar kendi beklenen faydalarını; bir sonraki periyodun
temettüsü, pt+1’deki bir dönemlik varyansı ve ρt ‘ye ilişkin yanlış öngörüleri
doğrultusunda oluşturmaktadırlar. Modeldeki her ajanın yaşlandıklarındaki
servetlerine ilişkin mutlak riskten kaçınma fonksiyonu ise aşağıdaki
formülasyonla ifade edilmektedir:
U = -e-(2γ)ω
(2)
103 R.MERTON: “A Simple Model Of Capital Market Equilibrium With Incomplete Information”,
Journal of Finance, 42 (1987), 485.
64
Γ, mutlak riskten kaçış çarpanı,
ω yaşlıyken sözkonusu olan beklenen varlıktır.
Tüm genç ajanlar kendi öngörüleri çerçevesinde portföylerini u ve s
arasında paylaştirmaktadırlar. Yaşlanınca da s’i nakde çevirerek tüketim
eyönlendirmekte, u’dan elde bulundurduklarını pt+1’de yeni genç nesle
satmakta ve tüm varlıklarını harcamaktadırlar.
Riskli
varlıktan
bir
birim
tutmanın
getirisinin
dağılımı
normal
varsayıldığında, u’nun beklenen değerininin maksimize edilmesi, algılanan
beklenen getiri ile doğru ve beklenen getirinin algılanan varyansı ile zıt oranlı
olarak riskli varlığa talep oluşturmaktadır. u riskli varlığından arbitrajcı
tarafından elde tutulan miktar λat,, bilinçsiz yatırımcı tarafından elde tutulan
miktar λnt ve t döneminde u varlığının t+1 dönemindeki rasyonel olarak
beklenen fiyatı tpt+1 olarak gösterildiğinde, aşağıdaki formülasyon pt+1’in bir
dönemlik varyansını vermektedir:
2
tσ ρt+1 =
Et {[ pt+1 – Et (pt+1)]2}
(3)
Arbitrajcı ve bilinçsiz yatırımcının u riskli varlığına talep miktarlarını
gösteren λat
ve λnt, cari fiyatın (pt), beklenen fiyatın, ilgili varyansın ve
bilinçsiz yatırımcıların yanlış algılamalarını gösteren ρt’nin bir fonksiyonu
olarak aşağıdaki şekilde gösterilebilmektedir:
u riskli varlığından arbitrajcı tarafından elde tutulan miktar
λat =
r + t pt+1 – (1+r) pt
2γ
(4)
(tσ2ρt+1)
u riskli varlığından bilinçsiz yatırımcı tarafından elde tutulan miktar
λnt =
r + t pt+1 – (1+r) pt
2γ
(t σ2ρt+1)
+
ρt
2γ
(5)
(t σ2ρt+1)
Bu modelde piyasa oyuncularının kısa pozisyon alabilecekleri de
öngörülmüştür. Yukarıdaki formülasyonda riskli varlıklara talebin algılanan
65
artık getiri ile doğru, varyans ile ters orantılı olduğu açıklıkla görülmektedir.
Bilinçsiz yatırımcıların beklenen getiri beklentilerinde gerekenden çok iyimser
olmaları durumunda sözkonusu varlığa gösterecekleri talebin arbitrajcılardan
yüksek olacağı da açıktır. Arbitrajcılar ise bilinçsiz yatırımcıların değişken
pozisyonlarını karşılayacak şekilde modelize edilmiştir. Dikkate alınan fiyat
varyansı ise, tamamen bilinçsiz yatırımcılardan kaynaklanmaktadır. Getiri
beklentileri ne olursa olsun bir sonraki dönemde satış yapılabilecek fiyatın
belirsizliği birbirlerine karşı aldıkları pozisyonu sınırlamaktadır. Şöyle ki;
sözkonusu fiyatın kesin olarak bilinmesi durumunda; her iki taraf kendi farklı
beklentileri doğrultusunda sınırsız pozisyon alabilecekler ve dengeye
ulaşılamayacaktır. Sonuç olarak, bilinçsiz yatırımcı riski tüm yatırımcıların
pozisyonlarını etkilemekte ve özellikle arbitrajcıların fiyatı temel değere
yaklaştırmalarını engellemektedir.
Modelin üç temel varsayımı sözkonusudur; Bunlardan ilki çakışan
jenerasyonlar (conflicting generations), ikincisi riskli varlığın sabit arzı ve
sonuncusu sistematik bilinçsiz yatırımcı riskidir. Çakışan jenerasyonlar
varsayımının en önemli etkisi, modele kısa dönem yaklaşımı getirmesidir.
Arbitrajcıların bakış açısının bilinçsiz yatırımcılara göre daha uzun olması
durumunda kar imkanlarının artması sebebiyle modelde arbitrajcıların
yaklaşımının bilinçsiz yatırımcılarla aynı veya daha kısa vadeli olması
öngörülmüştür. Genel olarak, zaman aralığı uzadıkça arbitrajcılar daha
agresif işlemler gerçekleştirebilmekte ve piyasalar da daha etkinleşmektedir.
Uzun vadeli arbitraj daha riskli olmasına rağmen,
kapsayan
arbitraj
işlemlerinde
sözkonusu
birden fazla periyodu
olabilecek
temettü
riski
sınırlanabilmektedir. İlgili varlığı elde tutma süresi uzadıkça temettü miktarı
da artacağından uzun vadeli yaklaşıma sahip arbitrajcılar en başta daha fazla
alım yapmaktadırlar. Öteyandan, bu arbitracıların satışa geçmeleri için daha
fazla süre vardır ve bu da riski azaltan bir diğer unsurdur.
Öteyandan, riskli varlığın sınırlı arzı ise arbitrajcının yanlış fiyatlanmış
riskli ve risksiz varlıklar arasında strateji değişimi yapma imkanını
kısıtlamaktadır. Bu kısıtlamanın modelde varsayılmamış olması durumunda,
arbitrajcının elindeki yatırım alternatiflerinin piyasaları etkin kılacak kadar
66
çeşitlenmesi gerçekte hayatta karşılaşılmayacak bir durumdur. Pratikte
şirketler hisselerinin gereğinin üstünde fiyatlandıklarını düşündüklerinde yeni
hisse ihracına gitme imkanları sözkonususdur, bu şekilde yaratılan tam
ikame
hisseler
yatırımlarıdır.
de
modelde
Ancak,
yeni
arbitrajcıların
ihraçlar
da
var
olmasını
masrafları
istedikleri
sebebiyle
arbitrajı
kısıtlayabilmektedirler. Bu açıklamaların ve modelin paralelinde şirketlerin
yeni ihraçları mevcut hisselerin belirgin bir şekilde yüksek fiyatlandığı piyasa
şartlarında gerçekleştirdikleri ve ihraç sonrasında getirinin düştüğünü
söylemek mümkündür.
Sözkonusu olan üçüncü varsayım ise, piyasanın tamamını veya önemli
bir kısmını etkilemesi açısından bilinçsiz yatırımcı riskinin sistematik
olmasıdır.
bulunmayan
Bu,
temel
bilinçsiz
özellikleri
açısından
birbirleriyle
yatırımcılar
tarafından
işlem
korrelasyonu
yapılan
varlıkların
getirilerinin paralel hareket etmeleri anlamına gelmektedir. Bu kapsamda,
Fama ve French de bazı özel varlık gruplarının genel bir temel risk
varmışçasına beraber hareket ettiklerini dile getirmişlerdir.104 Aslında temel
olarak aynı özellikler göstermeyen varlık fiyatlarının beraber hareket etmesi
yatırımcı davranışlarının fiyatlara yansımasının da bir göstergesidir.
2.2.1.1 Fiyatlama Fonksiyonu
Dengedeki fiyat hesaplanırken, yaşlıların varlıklarını sattıkları ve bu
kapsamda gençlerin taleplerinin 1’e eşit olacağı varsayıldığında;
pt =
1
[ r + t pt+1 - 2γ(t σ2ρt+1) + µ ρt ]
(6)
1+r
104 Eugene FAMA ve K.FRENCH: “Common Risk Factors In The Returnes On Bonds And Stocks”,
Journal of Financial Economics, 33 (1993), 5.
67
Yukarıdakİ formülasyonda fiyat, t periyodunda bilinçsiz yatırımcıların
yanlış algılaması (ρt) ve modelin içerdiği teknolojik (r) ve davranışsal (γ)
parametreler ile bir sonraki periyodun fiyat dağılımının bir dönemlik momenti
dikkate alınarak hesaplanmaktadır. Model, pt+1’in şartsız dağılımının pt’nin
dağılımı ile aynı olması durumunda dengenin sağlanacağını varsaymaktadır.
Bu kapsamda fiyat formülasyonu aşağıdaki şekilde revize edilebilmektedir:
µ (ρ t − ρ * ) µρ*
pt = 1 +
2γ (σ t2 ρt +1 )
+
−
r
r
1+ r
(7)
Formülasyonda γ, ρ* ve r parametreleri sabit olup, pt’nin tek aşamalı
varyansı, ρt’nin basit değişmeyen bir fonksiyonudur.
σ
t
2
ρ t +1
=σ
2
ρ t +1
µ 2σ
=
2
ρ
(8)
(1 + r ) 2
Riskli varlık u’nun fiyatına ilişkin son formülasyon ise aşağıda verilmiştir:
pt = 1 +
µ (ρt − ρ * )
1+ r
+
µρ t
r
−
2 yµ 2σ 2 ρ
r (1 + r ) 2
(9)
Formülasyonda toplama işleminden sonraki üç hesaplama bilinçsiz
yatırımcıların riskli varlık fiyatına olan etkisini ifade etmektedir. İlk
hesaplamaya göre bilinçsiz yatırımcıların beklentileri ortalamanın üstünde
olduğunda bu durum (ρt – ρ*> 0) fiyata bir prim olarak yansımaktadır. Üçüncü
hesaplamada ise bilinçsiz yatırımcıların yanlış algılamasının fiyatın temel
değerden uzaklaşmasına etkisi ifade edilmektedir. En son hesaplama ise
modelin en önemli kısmını oluşturmaktadır. Bilinçsiz yatırımcı beklentilerinin
bozulmasına karşı arbitrajcıların zararları karşılanmadığı sürece riskli bir
varlığı elde tutmayacaklardır. Her iki yatırımcı grubu da varlığın yanlış
fiyatlanmış olduğunu düşünmelerine rağmen bir sonraki periyodda oluşacak
fiyatı
bilmemeleri
sebebiyle
birbirlerine
karşı
fazla
pozisyon
68
alamamaktadırlar. Bu kapsamda, herkesin yanlış fiyatlandığını düşündüğü bir
varlığa daha fazla yatırım yapmak ek fiyat riski oluşturacaktır. Bir sonraki
periyodun bilinçsiz yatırımcılarının fiyat hakkındaki olası düşünceleri varlığı
riskli hale getirmekte, fiyatı düşürmekte ve getiriyi artırmaktadır.
2.2.1.2 Arbitrajcı ve Bilinçsiz Yatrımcıların Göreceli Getirileri
Fama105 ve Freidman106 fiyatları etkileyen bilinçsiz yatırımcıların
arbitrajcılara göre daha düşük getiri sağladıklarını ve böylelikle zaman içinde
piyasadan silindiklerini savunmuşlardır. Ancak modelde böyle bir zorunluluk
öngörülmemiştir. Bilinçsiz yatırımcıların beraber hareketlerinn risk yaratmakta
olması sebebiyle, yatırımlarını bilinçsiz yatırımcı riskine maruz varlıklara
yapan
bilinçsiz
yatırımcılar
arbitrajcılardan
daha
iyi
getiri
sağlayabileceklerdir.s varlığına yatırım yaparak tüm yatırımcıların r kadar net
getiri sağlayabildikleri bir piyasada, aynı servet düzeyindeki bilinçsiz
yatırımcılar ile arbitrajcıların, bir birim u riskli varlığını tutma sonucunda
sağladıkları toplam getiri farkı aşağıda formüle edilmiştir:
∆Rn-a = (λnt - λat ) [ r + pt+1 – pt (1+r)]
(10)
Sözkonusu getiri farkının beklenen değeri ise aşağıdaki şekilde formüle
edilebilmektedir:
E (∆Rn − a ) = ρ −
*
(1 + r )2 (ρ * )2 + (1 + r )2 σ p2
2γµσ p2
(11)
Yukarıdaki formülasyonda da açıklıkla görülebileceği üzere, bilinçsiz
yatırımcı getiri beklentisinin daha yüksek olabilmesi için ρ* ile ifade edilen
ortalama yanlış algılamanın pozitif olması gerekmekte olup, bu ilgili varlık için
“daha fazla elde tutma etkisi” yaratmakta ve karşılığında üstlenilen risk için
105 Eugene FAMA: a.g.m.,(1965): 40.
106 M.FRIEDMAN: a.g.e., 45.
69
kazanç sağlanması anlamına gelmektedir. Açıklanan bu durum Kahneman
ve Riepe tarafından düşünsel bir önyargı olarak nitelendirilmiştir.107 Aynı
çerçeveden, bilinçsiz yatırımcılar kararları hakkında ne kadar çok güven
sahibi iseler, u riskli varlığına yatırımları ve beklenen getiri farkları o kadar
artacaktır.
Formülasyondaki
ikinci
hesaplama,
bilinçsiz
yatırımcıların
yanlış
algılamalarından doğan pahalı al/ ucuz sat yani “Friedman etkisi”ni
yansıtmaktadır. Bilinçsiz yatırımcılar diğer benzerlerini izleyeceklerinden alım
başladıktan sonra alıma geçip, satış başladıktan sonra satmakta ve sermaye
kaybına uğramaktadırlar. Bu kapsamda inanışları ne kadar değişken olursa,
zararları da o kadar artacaktır. Formülasyonun böleninde yeralan ve “hareket
alanı yaratma etkisi” olarak isimlendirilen unsurlar bunu ifade etmektedirler.
Arbitrajcılar da bilinçsiz yatırımcıların sözkonusu yanlış algılamalarından
faydalanmak istemekle birlikte, riskten kaçınan nitelikleri gereği artan riske
göre pozisyon almaktadırlar.
Sonuç olarak, “daha fazla elde tutma” ve “hareket alanı yaratma” etkileri
bilinçsiz yatırımcıların göreceli beklenen getirilerini artırıken, “Friedman” ve
“fiyat baskısı” etkileri bunu azaltmaktadır. Ancak, bu etkilerin hiçbir ikilisi ağır
basmamaktadır. Ortalamanın üstünde iyimser olmayan bir bilinçsiz yatırımcı
için ρ* pozitif ve bu kapsamda “daha fazla elde tutma”
etkisi geçerli
olmayacağından pozitif getiri sağlayamayacaktır. Öteyandan, çok fazla
iyimser olan bilinçsiz yatırımcı da ρ*’nün artması “fiyat etkisi”ni artıracağından
ve bu kapsamda (ρ*)2’nin de artacağından daha yüksek ortalama getiri
sağlayamayacaktır. Sonuçta, orta seviye iyimserliğe sahip bir bilinçsiz
yatırımcının
daha
yüksek
Öteyandan,
formülden
de
beklenen
açıklıkla
getiri
sağlaması
görülebileceği
sözkonusudur.
üzere
γ,
arttıkça
yatırımcının riske karşı tutumu isteksizleşmekte ve bilinçsiz yatırımcının daha
yüksek ortalama getiri sağlayabileceği ρ* marjı artmaktadır.
İyimser bilinçsiz yatırımcıların arbitrajcılardan daha yüksek getiri
sağlamaları Friedman’ın piyasa seçimi tezinin gerçeklenmediği anlamına
107 D.KAHNEMAN ve M.RIEPE: “Aspects Of Investor Psychology”, Journal of Portfolio
Management, 24 (1998), 53.
70
gelmektedir. Model ile Friedman’ın modeli arasındaki fark, yeni bilinçsiz
yatırımcıların katılımı ve buna bağlı risk artışına karşılık olarak arbitrajcıların
talep eğrisinin kaymasından kaynaklanmaktadır. Bu kayma sebebi ile
arbitrajcıların beklenen faydaları bilinçsiz işlemcilere göre artsa dahi
beklenen getirileri, göreceli olarak azalabilmektedir. Ancak, iki sebeple bu
sonuçlara gerektiğinden fazla değer yüklememek yerinde olacaktır; ilk olarak,
beklenen getirileri fazla olsa bile bilinçsiz yatırımcıların ortalama faydaları
daha düşüktür. İkinci olarak da, uzun dönemde beklenen getiriler aynı
değildir.
De Long da oluşturduğu bir modelle bilinçsiz yatırımcıların fiyatlara bir
etkisi olmadığını ve bazı özel durumlarda yok olmama şanslarının yüksek
olabileceğini tespit etmiştir. Finansal piyasalarda uzun vadede ayakta
kalabilmek, risk ve beklenen getiri arasındaki dengeyi sağlayabilmekle
mümkündür. Bu kapsamda, farklı fayda fonsiyonuna sahip rasyonel
yatırımcılardan servet konusunda logaritmik tercihleri olanların, uzun
dönemde servetlerini belli bir seviyenin üstünde tutma olasılıkları daha
yüksektir. Ancak, gerek arbitrajcıların ve gerekse bilinçsiz yatırımcıların riske
karşı yaklaşımları logaritmiğe göre isteksiz (risk aversive) olması durumunda,
bilinçsiz yatırımcılar yaklaşımlarına gereğinden fazla güveniyorlarsa, bilinçli
yatırımcı portföyü özellikleri taşıyan portföyler oluşturabilmeleri mümkün
olmaktadır. Böylelikle bilinçsiz yatırımcılar riskten kaçınan arbitrajcılara göre
uzun dönemde ayakta kalma şanslarını artırılar.108
2.2.2 Arbitraj Limitleri Aracılık Modeli (Profesyonel Arbitraj)
Bilinçsiz Yatırımcı Modeli’nde arbitrajcıların işlem yaparken kendi
finansal kaynaklarını kullandıkları ve bu sebeple arbitrajı kısıtlayan tek
faktörün kendi risk yaklaşımları olduğu varsayılmaktadır. Ancak genellikle
arbitraj, diğer yatırımcıların finansal kaynaklarını kullanmak suretiyle büyük
108 J.B.De LONG, A. SHLEIFER, L. SUMMERS ve R. WALDMANN:a.g.m., (1991), 20.
71
pozisyonlar
alan
kısıtlı
sayıdaki
uzman
profesyoneller
tarafından
gerçekleştirilmektedir. Bu yapıda beyin ve para ayrışmış olup, bir aracılık
fonksiyonu sözkonusudur. Hedge fonları ve emeklilik fonları sözkonusu
yapılanmanın önemli bir örneğini teşkil etmektedir. Aracılığın sözkonusu
olmadığı arbitrajlarda arbitrajcılar diğer yatırımcıların finansal kaynaklarını
kullananlara göre daha agresif davranabilmektedirler. Aracılığın sözkonusu
olduğu arbitrajlarda ise, yatırımcılar paralarını yöneten arbitrajcının ne tür
işlem yaptığına ancak kayıp durumunda müdahil olmaktadırlar. Kayıp
durumunda arbitrajcının yeterince uzman olmadığına kanaat getirerek ek
sermaye yatırmamakta veya mevcut sermayeyi geri çekmektedirler. Fonların
geçmiş dönem getirisine göre tepki vermeleri durumu performans tabanlı
arbitraj olarak isimlendirilmektedir. 109
Shleifer ve Vishny’in Arbitraj Limitleri Aracılık Modeli’nde ise bilinçsiz
yatırımcı, arbitrajcı ve arbitraj fonlarına yatırım yapan yatırımcılar olmak
üzere üç çeşit piyasa oyuncusu yer almakta olup, piyasalara belirli bir menkul
kıymete yönelik olarak odaklanılmıştır.110 Arbitrajcılar sadece bu belirli
piyasada işlem yaparken, diğer yatırımcılar sözkonusu piyasadaki diğer
arbitrajcılara ve diğer birçok piyasaya yatırım yapabilmektedirler.
Menkul kıymetin temel değeri (V) arbitrajcılar tarafından bilinmekte,
ancak yatırımcılar tarafından bilinmemektedir. Üç farklı zaman dilimi (t) ele
alınmıştır. Fiyat, pt olarak ifade edilmektedir. t=3 ‘de menkul kıymetin temel
değeri tüm oyuncular tarafından bilinmektedir. Model sadece kötümser
(pessimistic) bilinçsiz yatırımcıları dikkate alarak bütünselliği sağlamaya
çalışmıştır. Birinci ve ikinci periyotlarda bilinçsiz yatırımcılar olumsuz bir şok
sonucunda, menkul kıymete olan toplam taleplerini aşağıdaki formülasyona
göre revize etmektedirler:
QN(t) = [ V – St ] / pt
(1)
109 Andrei SHILEIFER:a.g.e., 97.
110 A.SHLEIFER ve R.VISHNY: “Equilibrium short horizons of investors and firms” American
Economic Review Papers and Proceedings 80, (1990), 149.
72
Arbitrajcılar ilk periyottaki bilinçsiz yatırımcıların yarattığı şoku (S1)
bilirken, 2.periyottaki şok
belirsizdir. Çoğunluğa göre hareket
eden
yatırımcıların yanlış algılarının giderek artabileceği dikkate alındığında, S2
>S1 olma ihtimali de mevcuttur. Böylelikle yanlış fiyatlama 3.dönemde
düzelmek üzere derinleşmektedir.
Arbitrajcılar ve onlara kaynak sağlayan yatırımcılar tam anlamıyla
rasyoneldirler. Riske karşı kayıtsız arbitrajcılar bilinçsiz yatırımcıların yarattığı
yanlış fiyatlamalardan faydalanmaya yönelik pozisyonlar almaktadır. Her
periyotta arbitrajcılar borçlanma kapasiteleri de dahil olmak üzere Ft kadar
toplam ve sınırlı kaynağa sahiptir. Bu noktada kaynakların sınırlı olması
modeli, arbitrajcıların risk algılamalarına göre sınırsız yatırım yapabildikleri
Bilinçsiz Yatırımcı Modeli’nden farklılaştıran bir diğer önemli husustur.
Bir sonraki periyotta menkul kıymetin değeri, V değerine ulaşırsa
arbitrajcılar satışa geçmekte, aksi takdirde menkul kıymetin değerinin altında
fiyatlandığını ve 3.periyotta bu değere ulaşacağını düşünerek F2’nin
tamamını bu menkul kıymete yatırmaktadırlar. Bu durumda, arbitrajcıların
menkul kıymete toplam talebi QA(2)=F2/p2 olarak ifade edilmekte ve talebin
de ancak arz kadar olabileceği dikkate alındığında oluşacak fiyat aşağıdaki
formülasyonla tanımlanmaktadır:
p2 = V – S2 + F2
(2)
Arbitraj kaynaklarının sınırlı olduğu ve bilinçsiz yatırımcıların bir şekilde
düzeltme işlemi yapmadıkları sürece F2<S2 olduğu varsayılmakta ve fiyat
menkul kıymetin temel değerine ulaşmamaktadır.
Öteyandan, arbitrajcılar ilk periyotta yönettikleri kaynak tutarı olan F1’in
bir kısmını ikinci periyotta menkul kıymetin daha ucuzlayacağını düşünerek
nakit olarak tutabilmektedirler. Bu tür bir durumda arbitrajcıların yatırıma
yönlendirdikleri tutar, D1 olarak ifade edildiğinde talep QA(1) = D1 / p2
olacaktır:
p1 = V – S1 + D1
(3)
73
Modelde arbitraj kaynaklarının menkul kıymetin değerini temel değere
ulaştırabilecek seviyede olmadığı (F1 < S1) varsayılmıştır. Öteyandan, F2’yi
de arbitrajın işletildiği piyasanın yapısı ve arbitrajcı ve yatırımcılar arasındaki
ilişki belirlemektedir. Model, arbitrajcıların uzmanlaştığı bir piyasa segmetini
esas almaktadır. Ancak gerçekte, birçok farklı segment ve bu segmentlerde
uzmanlaşmış birçok arbitrajcı bulunduğu dikkate alındığında, bunlardan
hiçbirinin bir segmentte fiyatı etkileyemeyeceği söylenebilmektedir. Bu
kapsamda,
arbitrajcılar
aracılığıyla
yatırıma
yönlendirilecek
T
kadar
yatırımcının 1’er doları olduğu ve F2’nin T’den eşit ve küçük olduğu
varsayılmaktadır.
Arbitrajcılar
hizmetleri
için
komisyon
almaktadırlar.
Tüm piyasa
segmentlerinde yatırıma yönlendirilen her dolar üstünden aynı marjinal
maliyetin alındığı varsayılmakta olup, arbitrajcılar arasındaki rekabet farklı
komisyon oranlarını bu marjinal maliyet seviyesine çekmektedir. Öteyandan,
herbir
arbitrajcının
tam
ikame
niteliğinde
bir
rakibinin
olduğu
varsayılmaktadır.
Yatırımcılar arbitrajcıları Bayes yaklaşımı ile geçmiş performanslarına
bakarak seçmekte ve 1 dolar tutarındaki yatırımlarının beklenen getirisi ile
komisyon farkı olarak tanımlanan müşteri getirisini maksimize etmeye
çalışmaktadırlar. Arbitrajcıların aynı komisyon oranını uyguladıkları varsayımı
altında
yatırımcıların
kararlarını
sadece
beklentileri
çerçevesinde
oluşturdukları söylenebilmektedir. Farklı yatırımcılar, arbitrajcılar hakkında
farklı beklentiler oluşturabilmekte ve bu yüzden tek bir arbitrajcı herhangi bir
piyasa segmentinin tamamını oluşturamamaktadır. En önemlisi, arbitrajcıların
tümü yatırımcıları herhangi bir endekse değil de, kendi aracılıkları ile yatırım
yapmaya ikna edebilecek seviyede ortalama getiri sağlamaktadırlar.
Bu
varsayımlar
yatırımcıların
altında
beklentilerini
ne
piyasa
şekilde
dinamiklerinin
tek
oluşturduklarıdır.
belirleyicisi,
Yatırımcıların
segmentlerde geçerli olan fiyatlama mekanizmalarını ve hatta aracılık eden
arbitrajcıların hangi segmentlerde işlem yaptıklarını bilmemektedirler. Başka
bir deyişle, yatırımcılar arbitraj stratejilerini anlayabilmek için uzmanlaşmış
74
bilgiye ihtiyaç duymakta, fakat arbitrajcılar gerekli tüm bilgiyi hiçbir zaman
yatırımcılarla paylaşmayarak fonksiyonlarını korumaktadırlar. Bu çerçevede
yatırımcılar beklentilerini sadece arbitrajcıların kendilerine sağladığı arbitraj
getirilerinden oluşan geçmiş performans ışığında belirlemeye devam
etmektedirler. Sonuç olarak da, bir dönemde başarısız performans gösteren
arbitrajcılar pazar payı kaybına uğramaktadır. Öteyandan, bir segmentteki
tüm arbitrajcılar aynı stratejiyi uyguladıklarından piyasa payını hep beraber
kaybetmekte veya kazanmaktadır. Kuramsal olarak, yatırımcılar tarafından
belirli bir segmentte kullanılmak üzere 2.periyotta arbitrajcılara sağlanan
fonlar arbitrajcıların ilk periyotta sağladıkları getirinin artan bir fonksiyonudur.
G harfi ile gösterilen bu fonksiyon Performans Tabanlı Arbitraj (PTA) olarak
isimlendirilmektedir. Bu yapı içerisinde ve varlık getirisinin p2/p1, arbitrajcıların
yatırıma yönlendirdikleri tutar D1, olduğu dikkate alındığında, t=2’de
arbitrajcılara sağlanan fonlar (Ft);
F2 = F1 x G [(D1 / F1) x (p2/p1) + (F1 – D1) / F1],
(4)
G(1)=1, G’≥1 ve G’’≤0 iken,
Kurulan modelde, yatırımcıların kararlarını belirleyecek tek değişken
gerçek piyasa verilerinden çok arbitrajcının performansıdır. Arbitrajcılar diğer
piyasalarda işlem yapanların performansları seviyesinde getiri sağlamaları
durumunda fon kaybına uğramamakta, aksi takdirde fon kazanmakta veya
kaybetmektedirler. Yatırımcılar arbitrajcının düşük performansını üç sebebe
bağlayabilmektedirler; (1) rastsal bir hata, (2) derinleşen bir bilinçsiz yatırımcı
hareketi ve (3) yeteneksizlik. Yeteneksizliğin arbitrajcılar arasında farklılık
yaratacak seviyede olmaması durumunda düşük performans esas olarak
bilinçsiz yatırımcı hareketlerine bağlanmakta olup, yatırımcının arbitrajcının
gelecekteki getirisine ilişkin öngörülerini artırmasına sebep olmaktadır.
Modelin sonuçlarının G fonksiyonunun içbükeyliğinden (konkav) bağımsız
olması sebebi ile lineer bir G fonksiyonu üzerinde durulmaktadır:
G(x) = ax + 1 –a, a≥1 iken
75
x arbitrajcının brüt getirisi ve arbitrajcıların yatırıma yönlendirdikleri tutar
D1 olarak ele alındığında, 2.periyotta kontrol edilen fonlar aşağıdaki şekilde
formüle edilebilmektedir:
F2= a { D1(p2/p1) + (F1-D1)} + (1-a)F1 = F1 – a D1(1-p2/p1)
Bu formülasyonda p2=p1 ise arbitrajcı net getiri sağlamamakta ve bunun
sonucunda negatif veya pozitif fon hareketi olmamaktadır. p2>p1 olması
durumunda fon kazanmakta, aksi takdirde ise fon kaybetmektedir. (a) arttıkça
yönetilen fonların geçmiş performansa duyarlılığı artmaktadır.
Prensip olarak arbitrajcıların sadece geçmiş performanslarının değil,
karşılaştıkları imkan veya becerilerini de dile getirebilecekleri detaylı
kontratların oluşturulması mümkün olabilmektedir. Şöyle ki; arbitrajcılar
normalin üstünde getiri imkanı gördükleri durumlarda yatırımcıları kayıplara
karşı garanti altına alacak kontratlar oluşturabilmektedirler. Ancak, açıklanan
durumun piyasa dengesinde sözkonusu olamayacağı düşüncesiyle bu tür
kontratlar modele dahil edilmemiştir. Örneğin yanlış fiyatlama durumu daha
da derinleşirse arbitrajcı yatırımcının kaybını karşılayarak veya marjinal
maliyetinin altında komisyon geliri alarak kontrolünde fon tutamamaktadır.
Öteyandan, riskten kaçınır nitelikteki arbitrajcıların ortalama üstünde getiri
sağlama kabiliyetleri konusunda tereddütleri olması durumlarında bu tür
kontratlar daha az çekici hale gelmektedir. Üçüncü periyotta piyasaya
hareketlilik katılarak bu olgu daha realistik bir şekilde modele dahil
edilebilmektedir. Sonuç olarak, makul şartlar altında ayrıcalıklı kontratların
mevcut olması, arbitrajcıların geçmiş performanslarının pazar payları
üzerindeki etkisini ortadan kaldırmamaktadır. Birçok yatırım ve emeklilik fonu
yöneticisi kontrol ettikleri fonun miktarına göre komisyon kazanmakta ve
çoğunlukla ortalama üstü getiriden pay almamaktadır. Bu yöneticilerin
başarısız olmalarının en açık sonucu ise kontrol ettikleri fon miktarının
azalmasıdır.
76
Özellikle
önemli
ölçüde
yanlış
fiyatlamanın
sözkonusu
olduğu
dönemlerde, arbitrajın etkin olabilmesi için fonların arbitrajcılar arasındaki
dağılımının beklenen performansa göre yapılması gerekmektedir. PTA’da ise
beklenen performansın yüksek olduğu dönemlerde daha düşük olan geçmiş
performansa
göre
dağılım
öngörülmektedir.
Bu
durumda
beklenen
performansları yüksek olmasına rağmen arbitrajcılar daha kısıtlı fonlarla
yanlış fiyatlamaya karşı pozisyon almakta ve beklenen performansı
gerçekleştirmeleri mümkün olamamaktadır. Bu bağlamda modelin amacı,
yanlış fiyatlama miktarı ile fon sağlayanların yüksek beklenen getiri
potansiyeli arasında kurdukları ilişkiyi sorgulamaktır.
Sözkonusu amaç doğrultusunda, denge durumunda D1, p1 ve p2’yi tespit
edebilmek
amacıyla
bir
arbitrajcı
için
optimalizasyon
denkleminin
oluşturulması gerekmektedir. Bu kapsamda, işlemcilerin kontrol ettikleri fon
miktarı yönetiminin marjinal maliyeti kadar komisyon elde ettikleri dikkate
alındığında, kazançları üçüncü periyotta yönetimlerine verilmesi beklenen fon
miktarının artan bir fonksiyonu olup, ikinci periyottaki yatırım getirisinin
yatırım miktarına çarpımı ile bulunmakta ve aşağıdaki şekilde formüle
edilebilmektedir. Formülasyonda V bir sonraki periyotta menkul kıymetin
değeri, arbitrajcıların yatırıma yönlendirdikleri tutar D1, arbitrajcılara sağlanan
fonlar (Ft)’dir.
W = (V/p2) * G [D1*p2/p1 + F1-D1]
(5)
S2’nin taşıdığı belirsizliği eklemek üzere q bilinçsiz yatırımcıların yanlış
algılarının devam etme olasılığı ve 1-q olasılıkla menkul kıymetin gerçek
değerini farkına varma olasılığı (S2=0 ve p2=V) olarak modele eklenmiştir.
S2=0 olduğunda arbitrajcılar t=2 döneminde portföylerini nakde
çevirmekte ve karşılığında elde ettikleri nakdi t=3’e kadar tutmaktadırlar. Bu
durumda, W = G [D1*V/p1 + (F1-D1)] denklemi sağlanmaktadır. S2=S
durumunda ise arbitrajcıların üçüncü periyod fonları W = (V/p2)*G [D1*p2/p1 +
(F1-D1)] olarak tanımlanmaktadır. Bu durumda arbitrajcı beklenen kazancını
aşağıdaki ifadeyi maksimize ederek sağlamaktadır:
77
EW = (1-q) G [D1*V/p1 + (F1-D1) ]+ q (V/p2)*G [D1*p2/p1 + (F1-D1)]
İlk sıradaki durum aşağıda verilmiştir:
(1-q) G’ [D1*V/p1 + (F1-D1) ] [V/p1 – 1 ] + q G’ [D1*p2/p1 + (F1-D1) ][p2/p1 – 1]
V/p2 = 0
(6)
Öteyandan arbitrajcının t=1’de elindeki fonların tümünü yatırıma
yönlendirdiği (D1=F1) durum da dikkate alınmış olup, D1=F1 durumu (6)
pozitifken sağlanabilmektedir.
(1-q) G’ (F1*V/p1) (V/p1-1) + q G’(F1*p2/p1) (p2/p1 – 1)V/p2 >0
(7)
(7) numaralı formülasyonun pozitif olan ilk kısmı t=2’de piyasanın
düzelmesi durumunda ve D1=F1 iken, ek bir dolarlık yatırımdan arbitrajcının
sağlayacağı marjinal faydayı vermektedir. Negatif olan ikinci kısım ise, t=3’de
düzeltme olmadan önce t=2’de fiyatın düşmesi durumundaki marjinal kaybı
ifade etmektedir. q düşükken; p1, V’ye göre düşükken (S1 büyükken); p2, p1’e
göre çok düşük değilken (S, S1’e göre çok büyük değilken) ve G çok içbükey
değilken (7) doğrulanmaktadır. Daha açık ifade ile; ilk yanlış fiyatlama çok
büyük olmalı ve fiyatlar daha çok düşeceğine daha büyük olasılıkla düzeltme
yapmalıdır ve eğer düşerse de düşüş çok yüksek oranlı olmamalıdır.
Öteyandan, performansın ortalamanın altına düşmesinin yarattığı kayıp,
ortalamanın üstünde olmasının yarattığı kazançtan büyük olmamalıdır. Bu
şartlar altında (7) sağlanmakta ve arbitrajcı t=1’de atıl fon bırakmamakta ve
tüm fonlarını yatırıma yönlendirmektedir.
(7) şartı modelin aşırı durumlarda arbitrajın ne şekilde işletildiğine ilişkin
yaklaşımını ortaya koymaktadır. Ele alınan durumda uç bir bilinçsiz yatırımcı
şoku yaşanmış olup, arbitrajcılar daha büyük bir şokun takip etmesini
beklememektedirler. Bu kapsamda, atıl fon tutmamakta ve tüm fonlarını
fiyatın düzeltme yapacağı beklentisine yatırmaktadırlar. Fiyatların daha da
78
düşeceğine dönük opsiyon değeri düşüktür. Yine de, bilinçsiz yatırımcıların
isabetsiz hareketlerinin devamı ve bunun sonucunda fiyatların daha da
düşmesi ve arbitrajcıların zararının artması mümkündür. Aslında açıklanan
bu son durum modelin açığa kavuşturmak istediği durumdur.
(7). şartın sağlanmadığı ve arbitrajcının içsel bir D1 oluşturduğu durum
da model ile analiz edilebilmektedir: t=2’de bilinçsiz yatırımcıların isabetsiz
hareketi devam eder ise; arbitrajcılar yönettikleri fonlardan zarar etmektedir
ve fiyatın t=2’de düşmesine rağmen yatırımları yine de artmaktadır
(F1>F2>D1). Bu şartlar altında diğer modellerin de konu ettikleri şekilde, aşırı
şartlar altındaki yanlış fiyatlama sebebiyle arbitrajcılar daha çok zarar
görmektedirler.
(7) şartının sağlanması durumunda p2 fiyatı aşağıdaki formülasyon ile
hesaplanmaktadır:
p2 = V – S + G (F1*p2/p1)
(8)
G’nin çok yüksek olmadığı durumlarda (G’*F1/p1<1), istikrarlı bir denge
mevcuttur. [Aksi takdirde 2.periyotta fiyat düştüğünde yönetilen fonlar, fiyatı
daha da düşürecek şekilde azalmakta, tek sürekli denge durumu olan p2=V-S
sağlanmaktadır ve bu durumda arbitraj tamamen çökmüş olmaktadır.]
İstikrarlı
dengede
arbitrajcılar,
bilinçsiz
yatırımcıların
yanlış
fiyatlamasının derinleşmesi durumunda fiyatların düşmesini ve kontrolündeki
fonların azalmasını beklemektedir. Denge durumunun ilgi çekici bir özelliği
p2’nin bilinçsiz yatırımcı şokuna karşı hassasiyeti olup, 8.formülasyonun S’e
göre türevinin alınması sonucunda aşağıdaki hesaplama ile bulunmaktadır:
dp 2
−1
=
DS 1 − G F1 / p1
Zaten
kötü
olan
(9)
bir
durumdan
başlayarak
yanlış
fiyatlamasını
derinleştiren bilinçsiz yatırımcıları dikkate alarak arbitrajcılar, düşük fiyatlı
menkul kıymete taleplerini azaltmaktadır, sonuç olarak fiyat daha da
79
düşmektedir. Menkul kıymet fiyatının arbitrajcı tarafından bilinen temel
değerden daha da düşmesi bile düzeltme yaratacak bir arbitraj alımı
oluşturmamaktadır, çünkü arbitrajcıya sağlanan fonlar azalmaktadır. Bu
örnek uç durumlarda arbitraj sürecinin fiyatları temel değerlere yaklaştırmak
konusunda etkisiz kaldığını göstermektedir.
Modelde yeralan, fiyatın bilinçsiz yatırımcı şokuna göre türevi piyasanın
düzelme yeteneğini ölçmektedir. Piyasaların tam etkinliğe sahip olmaları
durumunda, bu değerin sıfır olması gerekmektedir. Model oluşturulurken
t=1’de arbitraj fonlarının sınırlı olması sebebiyle bu değer 1’dir ve fiyat
bilinçsiz yatırımcı riskine karşılık gelmektedir. İlginç olan t=2’de bilinçsiz
yatırımcı yaklaşımlarının düzelmediği durumda fiyat bir öncekinden fazla
düşer. Bu tip uç durumlarda, arbitrajcıların marjinal işlemleri, yatırımcılar
tarafından arbitraj kaynaklarının dağılımına bağlı olarak piyasayı daha az
düzeltici etki göstermektedir.
Bu sonuçlar, piyasa likiditesi hakkındaki son çalışmalarla (Shleifer ve
Vishy111, Kiyotaki and Moore112, Stein113) yakından ilgilidir. Bu çalışmalar,
varlıkların en uygun potansiyel alıcıların, diğer arbitrajcıların, sınırlı fonları
olduğu ve dış kaynakların da ümit vaad etmediği durumda varlığın likidite
edildiğini ortaya koymaya yöneliktir. Bu tip ani satışlarda fiyat, bilinçsiz
yatırımcı şoku sabitken temel değerin daha da altına düşmektedir. Arbitrajda
sınırlı düzelebilirliğin etkisi, sınır durumlarda arbitrajın fiyatı temel değere
yaklaştıramamasıdır.
Arbitrajcıların kontrolündeki fon miktarının geçmiş performansa olan
hassasiyetinin genç ve deneyimsiz arbitraj fonları (hedge fonları) için, eski,
kurumsallaşmış ve uzun süreli iyi performans reputasyonuna sahip fonlarda
olduğundan
daha
yüksek
olması
gerekmektedir.
Sonuç
olarak,
kurumsallaşmış fonlar fiyatların temel değerlerden önemli ölçüde uzaklaştığı
arbitraj getirisinin en yüksek olduğu dönemlerde kullanmak üzere kaynak
111 A.SHLEIFER ve R.VISHNY: “Liquidation values and debt capacity: a market equilibrium
approach”, Journal of Finance 47, 1992, 1343.
112 N.KIYOTAKI ve J.MOORE: Credit Cycles, Mimeo, 1994, London School of Economics.
113 J.STEIN: “Prices and trading volume in the housing market: a model with down payment
effects”, Quarterly Journal of Economics, CX, 1995, 380.
80
sahibi olacaklarından uzun dönemde daha yüksek getiri sağlayabileceklerdir.
Potansiyel getirilerin yüksek olduğu bu tür dönemlerde yeni arbitraj fonlarının
ortalama getirisi daha düşük olacaktır.
2.2.2.1 Performans Tabanlı Arbitraj ve Piyasa Etkinliği
Geleneksel
performanslarına
arbitraj
yaklaşımında
göre
dağıtılmaktadır.
fonlar
arbitrajcılara
Performans
beklenen
Tabanlı
Arbitraj
yaklaşımında fonların dağıtımında kullanılan kriter ise, beklenen getirinin
yüksek olduğu dönemlerde düşük olması öngörülen geçmiş performanstır.
Performans tabanlı arbitrajın açıklanabilmesi için öncelikle arbitrajcıların
optimizasyon
problemlerinin
ortaya
konulması
gerekmektedir.
Basite
indirgendiğinde arbitrajcının hedefi üçüncü periyottaki karını maksimize
etmektir. Arbitrajcıların piyasada sunulan yatırım hizmetleri için oluşan fiyatı
kabul etmek durumunda olmaları ve marjinal maliyetlerin sabit olması
sebebiyle üçüncü periyottaki karı maksimize etme hedefi, üçüncü periyotta
kontrol altındaki fonları maksimize etmekle eşdeğerdir. q olasılığı ile S2=S>S1
(bilinçsiz yatırımcı yanlış fiyatlamasının derinleştiği anlamına gelmektedir)
durumunun sözkonusu olduğu varsayılmaktadır, bunun doğal sonucu olarak
1-q olasılıkla bilinçsiz yatırımcılar ikinci periyotta varlığın gerçek değerini
öngörebilmektedirler ve S2=0 ve p2=V’dir. S2=0 olduğunda arbitrajcılar
kazancı realize etmek için pozisyonlarını nakde çevirmekte ve ellerine geçen
nakdi üçüncü periyoda kadar tutmaktadırlar. Bu durumda W=a(D1 x V/p1 +
F1 – D1) + (1-a) F1 eşitlği sözkonusudur. Bunun tersine S2=S olması
durumunda arbitrajcıların üçüncü periyotta kontrol ettikleri fonlar W=(V/p2) x
[a{D1x p2/p1+ F1 – D1} + (1-a) F1]’dir ve arbitrajcılar aşağıdaki fonksiyonu
maksimize etmek istemektedirler:
81
EW= (1-q) {a(D1xV/p1 + F1 – D1) + (1-a) F1} + q (V/p2) x {a(D1x p2/p1 + (1-a)
F1}
Fiyat hareketlerini değerlendirmeden önce bazı kıstaslar belirlemek
yerinde
olacaktır
ki,
tüm
arbitrajcıların
istedikleri
kadar
sermayeye
ulaşabilecekleri etkin piyasalar bir kıstastır. Bu durumda tüm bilinçsiz
yatırımcı hareketleri arbitajcılar tarafından karşılanmaktadır ve p1=p2=V’dir.
Arbitraj kaynaklarının sınırlı olduğu bir diğer kıstas performans tabanlı
arbitrajın işlemediği ve arbitrajcıların her zaman F1 kadar fon sağlayabildikleri
durumdur. Bu durumda arbitrajcılar zarar etseler de sermayelerini tekrar F1
seviyesine çekebilmektedirler ve p1=V-S1+F1 ve p2=V-S+F1’dir. Fiyatlar
bilinçsiz yatırımcı hareketlerine göre bire bir düşmektedir. Bir diğer kıstas a=1
durumudur
ki
arbitrajcının
kaybettiği
fonları
yenilemesi
mümkün
olmamaktadır. Ancak kaybettiği fondan fazla da kaybetmeyecektir. Bu
kapsamda, arbitrajcının optimizasyon problemindeki ilk şart aşağıdaki
eşitsizliğin geçerli olmasıdır:
(1-q) (V/p1 - 1) + q (p2/p1-1) V/p2 ≥ 0
Sadece D1=F1 olması durumunda özdeşlik ve D1<F1 olması durumunda
eşitlik sağlanmaktadır.114 Eşitliğin ilk kısmı piyasanın ikinci periyotta
düzelmesi durumunda bir dolarlık ek kaynağın sağlayacağı getiriyi verirken,
ikinci kısmı piyasanın üçüncü periyotta düzelmeden önce ikinci periyotta
yaşanan fiyat düşüşünün yarattığı kaybı temsil etmektedir.
2.2.2.2 Performans Tabanlı Arbitraj Modeline İlişkin Değerlendirmeler
PTA, varlığın beklenen getirisi ile t=2’de arbitraj işlemcisi talebi
arasındaki ilişkiyi kırarak, potansiyel arbitraj getirisinin yüksek olduğu uç
114
Özdeşlik bir eşitliğin ancak x ve y’lerin aynı olması durumunda sağlanmasıdır.
82
durumlarda
arbitrajın
etkin
olmadığını
ortaya
koymaktadır.
Ancak,
performansın orta seviyede düşüklük gösterdiği durumlarda kontroldeki fonlar
hızla azalmamakta ve bu yüzden açıklanan likiditasyon etkisi küçülmektedir.
Arbitrajcılar, genellikle sınırlı etkili bilinçsiz yatırımcı şokları karşısında önemli
ölçüde likiditasyondan kaçınmaktadırlar (F1 civarında G’, 1’e yakındır.) Bu
durum modelin, bir pazarda yeralan birçok arbitrajcının halihazırda yatırıma
yönlenmiş olduğu uç durumlarda önemli kayıplarla, fon çekişleri ve
likiditasyonla karşılaştığı durumlara uygunluğunu açıklamaktadır.
Düşük performans sebebiyle yönetim altındaki fonlar azalsa bile bu,
gecikmeyle gerçekleşmektedir. Orta dereceli fiyat hareketlerinde arbitrajcılar
bir süre beklemede kalıp fiyatın düzelmesini bekleyebilirler. Öteyandan,
birçok arbitraj fonunda yatırımcıların fonun en azından bir kısmını istedikleri
anda çekme hakkı sözkonusu olup, uç durumlarda yatırımcıların bu şekilde
davranması beklenmemektedir. Bu durum kontratlara konulan maddelerle
geçici (yatırımcıların ilk 3 yıl fon çekmesine izin vermeyen hedge fonları gibi)
veya kalıcı (kapalı fonlar gibi) olarak aşılmaya çalışılmaktadır. Ancak, bu tip
kısıtlamalar yatırımcıların kötü bir fon yöneticisinden uzun bir süre
ayrılamamaları sonucunu yaratması sebebiyle yaygın değildir. Bunların
dışında, arbitraj organizasyonu içerisinde bir aracılık problemi sözkonusu
olabilmektedir.
Organizasyonun
üst
yönetimi
bir
arbitrajcının
aldığı
pozisyondan emin değilse ve pozisyon para kaybediyorsa, belirsizlik ortadan
kalkmadan önce üst, pozisyonun likidite edilmesini isteyebilmektedir.
Yukarıdaki açıklamalar, fiyat hareketleri aleyhlerinde olduğunda arbitrajcıların
pozisyonlarını ne şekilde likide etmeye mecbur kaldıklarını açıklamaktadır.
Modelin kapsamadığı bir durum da, risk almak istemeyen bir
arbitrajcının zorunlu olmamasına rağmen olası daha fazla bir fiyat hareketinin
daha dramatik bir fon çıkışı oluşturabileceği kaygısıyla likiditasyonu seçmesi
durumudur. Modele dahil edilmeyen bu tip hareketler fiyatların temel
değerlerden uzak olduğu durumlarda daha çok yatırım yapmak yerine
likiditeyi seçmeleridir.
Risk almak istemeyen arbitrajcıların uç durumlarda gönüllü olarak
likiditasyonu seçmeleri olasılığı, arbitrajcının Bayes yaklaşımıyla arbitraj
83
stratejisinin gerçek getiri dağılımını tam olarak göremedikleri durumlarda
daha fazladır. Bu durumda, birbirini izleyen düşük getiriler arbitrajcının önceki
kararını gözden geçirmesine ve orijinal stratejisini terk etmesine sebep
olabilmektedir. Arbitrajcının geçmiş performansının gerçeği yansıtması
arbitraj stratejisinin sağladığı getiriyi tahmin etmeyi mümkün kılacak geçmiş
verinin varlığına bağlıdır. Arbitraj yatırımcısı piyasanın oynak olduğunu
düşünüyorsa daha kısa süreli bir veri seti kullanmakta ve bu, stratejilerinin
karlılığına ilişkin inancının daha eksik olmasına
115
ve en yakın veriye göre
yaklaşım belirlemesine sebep olmaktadır. Bu da uç durumlarda arbitrajın
etkinliğini sınırlayan bir diğer faktördür.
Son olarak, PTA tüm arbitrajcıların kontrolleri altındaki fonların
performanslarına hassasiyeti açısından aynı olduklarını ve hepsinin yanlış
fiyatlanmış varlığa en baştan yatırım yaptıklarını öne sürmektedir. Gerçekte
ise farklılıklar sözkonusudur; bazıları geçmiş performanslarından bağımsızlık
gösteren
fonlara
sahip
olmaları
sebebiyle
fiyat
temel
değerden
uzaklaştığında daha çok yatırım yapabilirler. Bu tip birçok arbitrajcının
yoğunluk kazanması performans sebepli likiditasyonun etkilerini ortadan
kaldırabilmektedir.
Yeni
arbitrajcıların
fiyat
düşüşünü
engellemeleri
durumunda halihazırda yatırım yapmış olan arbitrajcılar para kazanmakta ve
portföylerini likidite etmek zorunda kalmamaktadırlar. Ancak, modeldeki gibi
yüksek etkili bir bilinçsiz yatırımcı şokundan sonra arbitrajcıların büyük bir
kısmı kendilerini tam anlamıyla bağlanmış bulmaktadırlar. Bazıları ilk
aşamada çıkmış olsalar da, çoğu yanlış fiyatlamaya karşı pozisyon almış
durumdadırlar. Yanlış fiyatlama derinleştikçe çıkışlar ve gelecekteki çıkış
endişesi likiditasyona gitmelerine sebep olmaktadır. Kuşkusuz arbitraj için
sözkonusu olan fon miktarı çok büyüktür ve satışa geçenlere karşılık alıcılar
da piyasaya girebilmektedir. Pratikte, arbitraj piyasaları uzmanlaşmıştır ve
arbitrajcılar başkalarının parasıyla farklı arbitraj piyasalarında işlem yapma
tecrübe ve reputasyonuna sahip değildirler. Bu sebeple, piyasayı stabilize
115 J.B.HEATON: “Learning and the belief in the low-scaled price portfolio strategies 1940-1993”,
manuscript, 1994, Univercity of Chicago
84
etmek üzere yeni para girişi olmamakta, uç durumlarda PTA doğrulanmakta
ve piyasayı stabilize etmek üzere az miktarda taze para girişi yaşanmaktadır.
2.3 Yatırımcı Duyarlılığı Modeli
Arbitraj imkanlarının kısıtlı olması sebebiyle genel olarak finansal
piyasaların etkinliğinin sözkonusu olamamasından hareketle, yatırımcıların
inanışlarını nasıl oluşturdukları önem kazanmaktadır. Bu kapsamda, hisse
senedi getirileri ile inanışların oluşturulması konusundaki psikolojik teoriler
dikkate alınarak Yatırımcı Duyarlılığı Modeli oluşturulmuştur.
Konu ile ilgili araştırmaların ilk aşamasında piyasa etkinliğinin zayıf ve
yarı-kuvvetli formları ile açıkça çelişen iki kavram göze çarpmaktadır.
Bunların ilki gereğin fazla, diğeri gereğinin altında tepkidir. (over-reaction ve
under-reaction) Gereğinden az tepki, kar duyuruları sonrasında hisse senedi
fiyatlarındaki hareketlilikte kendini göstermektedir. Yeni bir bilgi piyasada
duyulduğunda ilgili hisse senedinin fiyatı olumlu veya olumsuz tepki verip,
aynı tepkiyi daha sonra da devam ettirmektedir, böylelikle yeni bilginin ilk
etkisi sürekli olmaktadır. Öteyandan aşırı tepki ise, uzun süre hakkında iyi
bilgiler mevcut olan hisse senetlerinin gereğinin üstünde bir seviyede
fiyatlanması ve daha sonra fiyatın düşmesi şeklindedir. Kazanan ve
kaybeden hisselerin getirilerindeki dönüşler De Bondt ve Thaler116 tarafından
da incelenmiş olup, Yatırımcı Duyarlılığı Modeli bu veriler üzerine
oturtulmuştur. 117
Etkin piyasa testleri bazında değerlendirilen ikinci kavram, bireylerin
bazı gelişmeleri bir grubun tipik bir parçası olarak görmesi şeklinde
açıklanabilecek, temsiliyettir. Bu kavramın en önemli bulgusu bireylerin
rastlantısallığı gözardı ederek, sıralamalarda belli bir gelişim hareketi olduğu
yanılsamasına düşmeleridir. Modelde psikolojinin yeni verilere rağmen
modellerin kendini yenilememesi olarak tanımlanabilecek tutuculuk kavramı
116 W.F.M De BONDT ve R.THALER: a.g.m., 790.
117 A.SHILLER: a.g.e, 113.
85
da kullanılmaktadır. Özellikle temsiliyet ve tutuculuk kavramları şirket
karlarına ilişkin haberlerin yorumlamasında kendini göstermektedir.
Model, yatırımcıların bir şirkete ilişkin belirli görüşlerinin mevcut olduğu
ve kar konusunda açıklanan yeni bilgilere tutucu davranarak öncelikle teorik
olarak gerektiğinin altında tepki vermeleri ve daha sonra yüksek kara ilişkin
verilerin tekrarlanması sonucunda, temsiliyet kavramı çerçevesinde, yeni bir
model geliştirerek geçmişteki benzer pozitif hareketleri abartarak gereğinin
üstünde tepki oluşturmaları ile özetlenebilmektedir.
Yatırımcı Duyarlılığı Modelinde, riske karşı tarafsız bir yaklaşımı olan ve
değerlemelerinde δ sembolü ile ifade edilen bir iskonto oranı kullanan bir
yatırımcı ele alınmaktadır. Bu yatırımcının yaklaşımı umumi fikir birliğine
uygundur.
Modelde tüm karını temettü olarak ödeyen ve bu bağlamda fiyatı
gelecekteki karlarının bugünkü değerine eşit olan bir tek menkul kıymet
sözkonusudur. Yıllık kar seviyesinin rastlantısal olduğu öngörülmekle birlikte,
yatırımcılar
karın
olduğundan
daha
istikrarlı
bir
seyir
izlediğini
düşünmektedirler. Bu yanlış algılama gereğinden az tepkinin modelde
yeralabilmesi için zorunludur.
Yatırımcı, karın her ikisi de rastlantısal olmayan iki yöntemle
belirlendiğini düşünmektedir; ilk modelde kar ortalamaya yaklaşmakta,
ikincisinde ise bir eğilim izlemektedir. Her iki yöntemde Markov süreci
işletilmekte olup, t periyodundaki kardaki değişim sadece t-1 periyodundaki
değişime bağlıdır. İki yöntem arasındaki tek farklılık geçiş olasılıklarındadır.
İlk yöntemde bir periyoddaki kar hareketi izleyen periyodda tersine dönmekte
ve pozitif bir hareketi negatif bir hareket izlemektedir. İkinci yöntemde ise
birbirini izleyen hareketler aynı yönlüdür.
Karın ilk yönteme göre belirlendiğini düşünen bir yatırımcı bir kar
duyurusuna çok az tepki vererek tutucu davranmaktadır. İkinci yönteme göre
belirlendiğini
düşünen
yatırımcı
ise,
temsiliyet
kavramı
kapsamında
gelecekteki karın geçmişin bir devamı olarak kabul etmektedir. Mevcut
yöntem bir önceki dönemde varsayılan yönteme bağlı olmakla birlikte
yatırımcı, çok seyrek olarak, iki yöntem arasında Markov süreci benzeri geçiş
86
yapabilmektedir. Yatırımcı için yöntemler ve yöntemin değişmesine ilişkin
olasılıklar sabittir.
Menkul kıymetin değerini tespit etmek için gelecekteki karı tahmin
etmesi gereken yatırımcı, öncelikle karın hangi yönteme hareket ettiğini
öngörmektedir. Şöyle ki, birbirini izleyen iki periyodda karlılıktaki hareketin
aynı yönlü olacağına daha çok inanan bir yatırımcı ikinci yöntemi, hareketin
farklı yönlü olacağına inanan ise ilk yöntemi işletmektedir.
Yatırımcı geçmiş veri setinden sadece iki yöntemden hangisinin geçerli
olduğuna kanaat getirmek için faydalanmakta ve yöntemler arasında geçişin
seyrek
olması
klasik
bir
öğrenme
sürecinin
sözkonusu
olmadığını
göstermektedir.
Açıklanan yapı içerisinde rastlantısal bir kar gelişimi ile karşılaşan
yatırımcının kar duyurularına gereğinden az tepki vermesi ve uzun dönemde
aşırı tepki göstermesi beklenmektedir. Aşırı tepki ikinci yöntem kapsamında
modele dahil edilmiş olup, pozitif kar hareketeleri sonrasında gerçekleşen
ortalama getiri, negatif hareketler sonrasındakinden düşük olmasına sebep
olmaktadır. Öteyandan, bir dizi pozitif hareket sonrasında yatırımcı ikinci
yöntemin işlemekte olduğuna daha çok inanacak ve bir sonraki periyoddan
da pozitif bir kar hareketi bekleyecektir. Ancak gerçekte rastlantısal olan kar
hareketleri kapsamında hareket beklenti doğrultusunda pozitifse getiri daha
düşük, negatifse daha yüksek olacaktır. Sonuç olarak bir dizi pozitif hareket
sonrasında gerçekleşen ortalama getiri negatif, bir dizi negatif hareket
sonrasında getiri pozitif olacaktır.
Gereğinin altında tepki, kardaki pozitif bir hareket sonrasındaki
gerçekleşen ortalama getirinin negatif bir hareketten sonrakinden yüksek
olması olarak ele alındığında ilk yönteme daha çok uymaktadır. İlk yönteme
göre pozitif bir hareketin yaşandığı dönemin sonrasında yatırımcı hareketin
tersine dönmesini bekleyecektir. Hareket gerçekten negatif yönlü olursa
beklenen gerçekleştiği için getiri yüksek olmayacak, pozitif bir hareket
sonrasında ise getiri pozitif ve yüksek olacaktır.
87
2.3.1 Yatırımcıların Gereğinden Farklı Tepkilerine İlişkin Tespitler
Bir menkul kıymetle ilgili yeni bir gelişmenin piyasada duyulması
sonrasında
fiyatta
etkin
piyasa
teorisi
çerçevesindeki
rasyonelliğin
gerektirdiği hareketin oluşmaması zaman zaman tespit edilen bir durumdur
ve artış ve azalış yönlü sözkonusu hareketler incelenmiştir.
2.3.1.1 Yatırımcıların Gereğinin Altında Tepkilerine İlişkin Tespitler
(Under-reaction)
Her dönemde yatırımcıların belirli bir şirkete ilişkin iyi veya kötü nitelikte
farklı haberler (zt) aldığı düşünüldüğünde (iyi haber durumunda zt=G, kötü
haber durumunda zt=B ), gereğinden az tepki, iyi bir duyuru sebebiyle oluşan
fiyat hareketinin sonrasında hisse senedinin ortalama getirisinin kötü bir
haber
sonrasındaki
ortalama
getiriden
yüksek
olması
şeklinde
tanımlanmaktadır. rt+1 duyuru sonrası getiri olarak belirlendiğinde bu
tanımlama aşağıdaki şekilde formüle edilebilmektedir:
E(rt+1 І zt=G) > E(rt+1 І zt=B)
Duyuru sonrası gözlemlenen yetersiz tepki bir sonraki periyotta
düzeltilecek ve duyurunun etkisi zamana yayılacaktır. Bu sebeple yeni bir
duyuru sonrası işlem yapılarak kar yaratılabileceğinden, etkin piyasa
teorisinin yarı kuvvetli testi başarısız olmaktadır.
Hisse senedi getirileri üzerinden gerçekleştirilen zaman serisi analizleri
şeklindeki çalışmalar, gerektiğinden az tepkiye ilişkin önemli miktarda kanıt
sunmaktadır. Örnek olarak, Cutler ve arkadaşları farklı zaman dilimleri ve
farklı piyasalardaki hisse senedi, bono ve döviz farklı endekslerin sağladığı
getiriler arasındaki korelasyonları incelemiş ve 1960-1988 döneminde hisse
senedi, bono ve yabancı para piyasaları getirilerinde 1-12 ay vade için
88
istatistik olarak önem taşıyan derecede pozitif bir korelasyon tespit etmiştir.
Bu tespit gereğinin altında tepki hipotezini desteklemektedir.118
Konuya ilişkin daha önemli bulgular, özellikle gerçek duyurular ve
getirilerin
tahmin
edilebilirliği
bağlamında,
Amerikan
hisse
senedi
piyasasındaki getiriler üzerinden yapılan analizlerde sağlanmıştır. Bu
kapsamda Bernard, 1974-1986 döneminde Ameriken şirketlerince yapılan
84.792 adet kar duyurusunu ele almıştır. 119 Bu çalışmada beklenmeyen kar
sürprizi, şirketin son üç aylık ve bir yıl önceki aynı dönemdeki üç aylık karı
arasındaki değişim dikkate alınarak tespit edilmiştir. Beklenmeyen kar artış
oranına göre gruplanan şirketlerin hisse senetlerinin kar duyurusu sonrası
sağladıkları, piyasanın üstündeki ortalama getirilere bakılmıştır. Sonuçda,
pozitif kar sürprizi olan şirketlerin, sözkonusu bilginin fiyata yansımış olması
sebebiyle, kar duyurusu öncesi dönemde göreceli olarak yüksek getiri
sağladıkları tespit edilmiştir. Öteyandan, yine pozitif kar sürprizi olan
şirketlerin kar duyurusunun gerçekleştiği ve hatta bundan sonraki dönemde
de pozitif getiri sağladıkları belirlenmiştir. Bu veriler ışığında, piyasanın ilgili
şirketin fiyatını oluştururken kar duyurularına gerekenin altında tepki verdiğini
söylemek mümkündür. Bu bağlamda geçmiş dönemlere ilişkin kar duyurusu
bilgileri, gelecekteki getiriye ilişkin tahmin imkanı sağlamaktadır veya başka
bir deyişle kar duyuruları hisse senedi fiyatlarına gecİkmeli olarak
yansımaktadır.
Bernard, Thomas ile birlikte yaptığı başka bir çalışmada 1974-1986
döneminde ele aldığı 2.626 şirketin hisse senetlerinin üç aylık dönemde
sağladığı getirinin bir önceki yılın aynı üç ayındaki getiri ile değişimini izlediği
zaman serisi analizinde, sözkonusu serinin 1 üç aylık dönemlik gecikmeli
olarak 0,34, 2 üç aylık dönemlik gecikmeli olarak 0,19, 3 üç aylık dönemlik
gecikmeli olarak 0,06 ve 4 üç aylık dönemlik gecikmeli olarak –0,24
118 D. CUTLER, J.POTERBA ve L.SUMMERS: a.g.m., (1991), 540.
119 V. BERNARD: “Stock price reactions to earning announcements”, Advances in Behavioral
Finance, Der.R.Thaler(1992). New York: Russell Sage Foundation.
89
otokorelasyona sahip olduğunu tespit etmiştir.
120
Bu verileri piyasa
oyuncularının otokorelasyonun mevcudiyetini fark etmemeleri ve rastsal bir
gelişim
öngörmeleri
sebebiyle
gereğinin
altında
tepki
vermeleri
ile
açıklamıştır.
Yatırımcı Duyarlılığı Modeli’nde de getirilerin rastsal olmasına rağmen
yatırımcıların ortalamaya yaklaşan bir getiri gelişimi öngördüğü varsayılmakta
ve gereğinin altında tepki bu bağlamda ele alınmaktadır. Bu noktada her iki
yaklaşımın da hareket noktası, psikolojik teori ile de uyuşmakta olan,
yatırımcıların getirileri olduğundan daha durağan varsaymalarıdır.
Gereğinin altında tepkiye ilişkin bir diğer çalışmayı Jegadesh ve
Titman121 gerçekleştirmiş ve 6 aylık zaman diliminde hisse senedi getirilerinin
pozitif otokorrelasyona sahip olduğunu ortaya koymuştur. Bulgularını, bilgiye
gereğinin
altında
tepki
ve
bilginin
fiyatlara
yavaş
yansıtıldığı
ile
yorumlamaktadırlar. Örnek olarak, portföyün oluşturulmasından sonraki 6 ay
içinde, önceki altı ayda değeri düşen portföylerin getirisi yükselen
portförlerinkinden %9 oranında azdır.
Gereğinin altında tepkiye ilişkin örnekler sadece kar duyuruları ile sınırlı
olmayıp, farklı duyurulara ilişkin de sözkonusudur. Örnek olarak, Ikenberry ve
arkadaşları122 hisse senedi geri alımlarına ilişkin duyurular sonrası fiyatların
arttığını ve bu artışın daha sonra da devam ettiğini tespit etmiştir. Aynı
şekilde Michaely ve arkadaşları123 temettü dağıtımı veya iptaline, Ikenbery
hisse senedi bölünmesine ve Loughran ve Ritter124 yeni hisse senedi arzına
ilişkin duyurulara karşı oluşan gereğinin altında tepki konusunda bulgular
elde etmiştirler.
120 V. BERNARD ve J.K.THOMAS: “Evidence That Stock Prices Do Not Fully Reflect The
Implications Of Current Earnings For Future Earnings”, Journal of Accounting and Economics, 13
(1990),:331.
121 N.JEGADESH ve S.TITMAN: a.g.m., 71.
122 D.IKENBERY, J.LAKONISHOK ve T.VERMAELEN: “Market underreaction to open market
share repurchases”, Journal of Financial Economics, 1995, 200.
123 R.MICHAELY, R.THALER ve K.WOMACK: “Price reactions to dividend initiations and
omissions: Overreaction or drift?”, Journal of Finance, 1995, 600.
124 T.LOUGRAN ve J.RITTER: “The new issues puzzle”, Journal of Finance, 1995, 48.
90
2.3.1.2 Yatırımcıların Aşırı Tepkilerine (Over-reaction) İlişkin Tespitler
Model kapsamında gereğinden fazla tepki ise, birden fazla olumlu
duyuru sonrasındaki ortalama getirinin olumsuz duyurular sonrasındaki
ortalama getiriden düşük olması şeklinde tanımlanmaktadır. rt+1 duyuru
sonrası getiri olarak belirlendiğinde bu tanımlama aşağıdaki şekilde formüle
edilebilmektedir:
E(rt+1 І zt=G, zt-1=G, ..., zt--j=G) < E(rt+1 І zt=B, zt-1=B, ..., zt-j=B)
Yukarıdaki formülasyon, birden fazla olumlu duyurunun yatırımcıyı
izleyen duyuruların da olumlu olacağı yönünde iyimserleştirdiği ve bu
yaklaşımın hisse senetlerinin gerektiğinin üstünde değer kazanmasına sebep
olduğunu izah etmektedir. Ancak, izleyen duyuruların olumsuz olması
durumunda fiyatın düşmesi kaçınılmazdır. Açıklanan bu durumun tespit
edildiği birçok deneysel çalışma sözkonusudur. De Bondt ve Thaler, 1933
yılından itibaren Amerikan hisse senedi piyasası verileri üzerinde yaptıkları
analizlerde, son üç yıldır çok düşük getiri sağlayan hisse senedi
portföylerinin, standart risk düzeltmeleri sonrasında dahi aynı dönemde
yüksek getiri sağlayan portföylerin üstünde getiri sağladığını tespit etmiştir.125
Aynı kapsamda, Zarowin birbirini izleyen dönemlerde zarar gösteren
şirketlere ait hisse senetleri getirilerinin daha sonra kar gösterenlerin üstünde
performans gösterdiklerini tespit etmiştir.126 Bu tespit de istikrarlı olarak
olumlu duyuruları olan ve geçmiş dönemde yüksek performans gösteren
hisse senetlerinin gereğinin üstünde fiyatlandığını ve bu aşırı tepkiyi dikkate
alarak pozison alan yatırımcıların yüksek seviyede getiri sağlayabileceğini
desteklemektedir.
Konu ile ilgili yapılan daha sonraki çalışmalar geçmiş getiri dışındaki,
piyasa değeri/defter değeri rasyosu ve piyasa değeri/nakit alımı rasyosu gibi
125 W.F.M De BONDT ve R.THALER: a.g.m.,720.
126 P.ZAROWIN: “Does the stock market overreact to corporate earnings information? Journal of
Finance, 44 (1989), 1385.
91
daha çok muhasebesel ölçümleri esas almış olup, bu çalışmalar da varlık
veya kar seviyesine göre yüksek fiyatlanmış olan hisse senetlerinin gelecekte
riske göre düzeltilmiş getirilerinin düşük olduğu sonucunu desteklemektedir.
2.3.2
Yatırımcıların
Gereğinden
Farklı
Tepkilerinin
Psikolojik
Açıklamaları
Yatırımcı Duyarlılığı Modelinde temel alınan iki psikolojik kavram
tutuculuk ve temsiliyettir. Tutuculuk, yeni gelişmeler sonrasında bile
insanların inanışlarını değiştirmemeleri olarak tanımlanmaktadır. Edwards,
yaptığı bir çalışmada bireylerin daha önceki fikirlerini doğru yönlü olarak,
ancak yetersiz seviyede değiştirdiklerini tespit etmiştir. Şöyle ki, bir bireye
fikrini değiştirtebilmek için 2 ila 5 arası yeni uygulama sunulması
gerekmektedir.127
Tutuculuk, özellikle gereğinin altında tepki kavramının açıklamasında
kullanılmaktadır. Tutucu özellik gösteren bireyler, bir kar duyurusunun geçici
öğeler içerdiği düşüncesi ile, tüm içeriğini dikkate almadan sahip oldukları
öngörüleri devam ettirmekte ve bu sebeple duyuruya rağmen ilgili hisse
senedinin kendilerince değerlemesini kısmen değiştirmektedirler. Edwards bu
tutumu, yeni bilginin mevcut öngörü ile doğru bir şekilde entegre edilmemesi
sebebi ile kar duyurusu sonrası yeni bir öngörü oluşturulmasındaki
yetersizlikle açıklamaktadır. 128
Temsiliyet ise kesin olmayan bir olaya ilişkin olasılığın ana gruba
benzerlik veya oluşum sürecindeki temel özelliklerin mevcudiyeti sebebiyle
ortaya çıkmaktadır. Temsiliyetin Tversky ve Kahneman tarafından ortaya
konulan en önemli yansıması bireylerin tamamen rastlantısal olan dizinlerde
belli bir yapının varlığını öngörmeleridir. Bu bağlamda, geçmişte uzun süre
kar artışı göstermiş olan bir şirketin geçmiş performansının yatırımcılar
tarafından gelecekteki kar artışı potansiyelinin bir göstergesi olarak
127 W.EDWARDS: “Conservatism in human information processing”, Formal Representation of
Human Judgement Der.B.KLEINMUTZ, (New York, 1968), 190.
128 W.EDWARDS: a.g.e., 192.
92
değerlendirilmektedir. Bu durumun rastlantısal olabileceği ihtimalini gözardı
eden yatırımcılar, şirketi gereğinin üstünde değerleyebilmekte ve beklenen
kar artışı gerçekleşmediğinde de zarara uğrayabilmektedirler.
Tutuculuk ve temsiliyetin beraber işlediği bir ortam, %70 yazı gelme
olasılığı sözkonusu olan bir paranın birbirini izleyen n defa atılması ve her
defasında yazı gelmesinin sonrasında deneklere tahminlerinin sorulması ile
yaratılmaktadır. Verilen cevaplara ilişkin aşağıda sunulan grafikte Bayes
kanunları gereği verilecek cevaplar düz çizgi ve tutuculuk ve temsiliyetin
etkisindeki bir deneğin vereceği cevaplar kesikli çizgi ile gösterilmiştir.
Şekil 2.2 Bir Paranın 0,7 Olasılıkla Yazı Gelme Olasılığı
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
1
2
3
n
4
5
6
Şekil 2-2’de de görüleceği üzere tutuculuk ve temsiliyet etkileri altındaki
yatırımcı öncelikle beklentilerini değiştirmemekte, birbiri ardına gelen yazıları
gördüğünde yazı gelme olasılığını 0,7’nin dahi üstünde olarak algılamaktadır.
2.3.3 Yatırımcı Duyarlılığı Modelinin Değerlendirilmesi
t dönemindeki kar hareketi yt olup, +y, -y değerlerini alabilmekte ve kar
Nt = Nt-1 + yt olarak ifade edilmektedir. yt ekonominin genel durumuna bağlı
olarak
bir
önceki
bölümde
açıklanan
iki
yöntemden
birine
göre
93
belirlenmektedir. Her iki yöntemde de yt , yt-1’e bağlı olup, yöntemlerin farkı
temel olarak geçiş olasılıklarından kaynaklanmaktadır.
1.Yöntem yt-1 = y
yt-1 = -y
2.Yöntem yt-1 = y
yt-1 = -y
yt = y
πL
1 - πL
yt = y
πH
1 – πH
yt = -y
1 - πL
πL
yt = -y
1 – πH
πH
Yukarıdaki formülasyonda yeralan πL, 0-0,5 aralığında ve πH, 0,5-1
aralığında yeralmakta olup, bu durum birinci yöntemde pozitif hareketin terse
döneceği ve ikinci yöntemde devam edeceği anlamına gelmektedir. Yatırımcı
πL ve πH değerlerini ve yöntemlerin birinden diğerine geçme sürecini tam
olarak bildiğine inanmış durumdadır. Bu bağlamda geçiş matrixi aşağıdaki
şekilde formüle edilmiştir:
st+1 = 1
st+1 = 2
st = 1
1 – λ1
λ1
st = 2
λ2
1 - λ2
t dönemindeki piyasa durumu st ile ifade edilmekte olup, st = 1 iken kar
hareketi ilk, st = 2 iken kar hareketi ikinci yöntem tarafından belirlenmektedir.
λ1 ve λ2 yöntemler arasındaki geçiş olasılığıdır ve geçişin çok seyrek
öngörülmesi sebebiyle küçük bir sayıdır. Öteyandan ikinci yöntemin
gerçeklenme olasılığının daha fazla olması sebebiyle λ1 < λ2 ve aynı
zamanda λ1 + λ2 < 1’dir.
Menkul kıymeti değerleyebilmek için yatırımcının gelecekteki kara ilişkin
öngörüde bulunması gerektiğinden öncelikle karın hangi yönteme göre
belirlendiği tespit edilmelidir. Bu kapsamda, t döneminde kar hareketi olan yt’
dikkate alınarak yt’’ nin birinci yöntemle tespit edilme olasılığı olan qt
hesaplanmalıdır. qt ‘yi hesaplarken aynı olasılığın bir önceki dönemdeki
değerini dikkate almak gerekmektedir. Sözkonusu hesaplamalar aşağıda
formüle edilmiştir:
94
qt = Pr (st = 1 I yt, yt-1, qt-1)
((1 - λ1) qt + λ2(1- qt)) Pr(yt+1 I st+1 = 1, yt’)
qt+1 =
((1 - λ1) qt + λ2(1- qt)) Pr(yt+1 I st+1 = 1, yt’) +
t+1 döneminde kardaki hareket (yt+1), t dönemindeki ile aynıysa
yatırımcı
qt
olasılığını
aşağıdaki
değiştirmektedir, bu durumda qt
+1
formülasyonu
kullanarak
qt+1
ile
< qt’dir. Bu durum yatırımcının birbirini
izleyen iki hareketin aynı olduğunu görmesi durumunda ikinci yönteme daha
çok ağırlık verdiği anlamına gelmektedir.
qt+1 =
((1 - λ1) qt + λ2(1- qt)) πL
((1 - λ1) qt + λ2(1- qt)) πL + (λ1qt + (1 – λ2)(1- qt)) πH
Birbirini izleyen iki hareketin farklı yönlü olması durumunda ise qt +1 > qt
‘dir ve birinci yöntemin ağırlığı artmaktadır:
qt+1 =
((1 - λ1) qt + λ2(1- qt)) (1 - πL)
((1 - λ1) qt + λ2(1- qt)) (1-πL) + (λ1qt + (1 – λ2)(1- qt)) (1 - πH)
Modelin test edilmesi için örnek bir durum ele alınmıştır: Bugün y0’ın
pozitif ve yatırımcının birinci yöntem için öngördüğü olasılığı ifade eden q0,
0,5 varsayılmıştır. İzleyen 20 periyod için rastlantısal kar hareketleri ve πL
=1/3, πH =3/4 ve λ1 = 0,1 < 0,3 = λ2 verileri varsayılarak oluşturulan veri seti
Tablo 2.2’ de verilmiştir.
95
Tablo 2.2 Gerçekleşen Kara Göre Yatırımcı İnanışları
t
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
yt
y
-y
y
-y
y
y
-y
-y
y
-y
y
qt
0,50
0,80
0,90
0,93
0,94
0,74
0,89
0,69
0,87
0,92
0,94
t
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
yt
y
y
y
y
-y
y
y
-y
y
y
qt
0,74
0,56
0,44
0,36
0,74
0,89
0,69
0,87
0,92
0,72
Bu tablo yatırımcıların t dönemindeki karı gördükten sonra, ortalamaya
yaklaşan bir eğilimle cari karın birinci yönteme göre belirlenme olasılıklarını
(qt) en sağdaki kolonda göstermektedir. İlk 4 periyotta pozitif hareketleri
negatif hareketler izlemektedir, bu yapı birinci yöntemin öngörülerine
uymakta olup, model kapsamında belirlenen qt olasılıkları da 0,94’e kadar
yükselmektedir. 10-14 periyodları arasındaki kar hareketliliği ikinci yönteme
uygun gelişim izlemekte ve cari dönem hareketliliğine ilişkin olasılık 0,36’ya
kadar düşmektedir. Bu bulguların temel sonucu kar hareketliliğinin birbirini
izleyen dönemlerde yön değiştirmesi ile cari karın birinci yöntemle
belirlenmesi olasılığının arttığıdır.
2.3.4 Yatırımcı Duyarlılığı Modelinin Değerlendirilmesinin Sonuçları
Modele genel olarak aracılık fonksiyonuna ilişkin tüm özellikleri taşıyan
(temsiliyet) bir aracı eklendiğinde fiyat bu aracının aşağıdaki formülasyonu
kullanması ile oluşmaktadır:
96
Nt+1
Pt = Et
Bu
+
(1+δ)
Nt+2
(1+δ)2
formülasyondaki
+ .....
beklentiler,
gelirlerin
gelişiminin
rastlantısal
olduğunu öngörmeyen bir yatırımcının beklentileridir. Yatırımcı bunu öngörse
dahi rastlantısal bir seride Et (Nt+j) = Nt ve fiyat Nt/δ’ye eşit olduğu için basit
bir seri oluşacaktır. Yatırımcı Duyarlılığı Modeli’nde de yatırımcıların kar
tahminlerinin rastlantısal değil, birinci ve ikinci yöntemlerin bir kombinasyonu
çerçevesinde oluşturmaları sebebiyle fiyat, gerçek değerden farklıdır.
Aşağıda dile getirilen öneri, bu yapı içerisinde fiyatların hareketlerini
özetlemektedir:
1. ÖNERİ: Yatırımcının karın yöntem değişimine göre belirlendiğini
düşünmesi
durumunda
fiyat,
aşağıdaki
formülasyona
göre
tespit
edilmektedir:
Pt =
Nt
δ
+ y t ( p1 − p 2 q t )
Formülasyondaki p1 ve p2, πL, πH, λ1 ve λ2 ‘ye bağlı sabit değerlerdir. Bu
formülasyondaki
Nt/δ,
karın
gerçek
rastlantısal
süreçle
belirlenmesi
durumunda öngörülen fiyat olup, ikinci eleman temel değerden uzaklaşma
miktarını vermektedir.
Pt fiyat fonksiyonunun, kar duyurularına ilişkin gerekenin altında tepki
ortaya koyması durumunda ortalama olarak p1, p2’den büyük olmayacaktır.
En son kar hareketinin (yt) pozitif yönlü olması durumunda gerekenin altında
tepki
ortalamada
fiyatın
sözkonusu
pozitif
yönlü
hareketi
yeterince
yansıtmadığı ve temel değerin altında kaldığı anlamına gelmektedir. Bu
durumda, temel değerden sapmayı gösteren yt(p1-p2qt)’nin negatif ve qavg,
qt’nin ortalama bir değeri olarak kabul edildiğinde p1<p2qavg olması
gerekmektedir. Bu şartların sağlanması p1’’in p2’den yüksek olamayacağını
göstermektedir.
97
Öteyandan, Pt’nin kar duyurularına gereğinden fazla tepki içermesi
durumunda ise p1, p2’den küçük olamayacaktır. Bir dizi pozitif kar duyurusu
sözkonusu olduğunda aşırı tepki, fiyatın temel değerin üstüne çıkmasını
sağlayacaktır. Modelde aynı yönlü kar hareketi olması durumunda qt’nin
düşük olacağı ve ikinci yöntemin ağırlık kazanacağı öngörülmesi sebebiyle,
qlow, qt’nin düşük bir değeri olarak kabul edildiğinde aşırı tepki yt(p1-p2qlow)’nin
pozitif veya p1>p2qlow anlamına gelmektedir.
2. ÖNERİ: k ve k pozitif ve πL, πH, λ1 ve λ2’ye bağlı değerler iken ve πL,
πH, λ1 ve λ2 parametreleri,
kp2 < p1< kp2,
p2 ≥ 0
şartlarını sağlamaları durumunda ilk öneri gerekenin altında ve üstünde tepki
ortaya koymaktadır.
Barberis, Shleifer ve Vishny çok sayıda farklı parametre kullanarak
yaptıkları çalışmada ikinci önerinin her iki şartın da sağlandığını ve böylelikle
modelin aşırı ve gereğin altında tepkiyi içerdiğini tespit etmişlerdir.129 Model
kapsamında oluşturulan kar ve fiyat verileri kullanılarak kanıt sağlanmaya
çalışılmıştır. Bu kapsamda, seçilen parametreler olan λ1= 0.1, λ2= 0.3, πL
=1/3 ve πH = 3/4 ile ikinci önerinin kolaylıkla doğrulandığı görülmüştür.
Birçok firmanın kar, getiri ve fiyatları simule edilirken, ilk kar seviyesi N1
olarak alınmış ve 2.000 bağımsız kar sıralaması belirlemek üzere gerçek bir
rastlantısal yürüyüş modeli kullanılmıştır. Her sıralama bir şirkete ait ve bir
periyod bir yıl olarak kabul edilmekte ve 6 adet kar gerçekleşmesi
içermektedir. Daha sonra, ortaya konulan veri seti ile ilgili formülasyon
kullanılarak fiyat ve getiriler hesaplanmıştır.
Kullanılan rastlantısal yürüyüş modeli kar hareketleri volatilitesini, N1’nin
seviyesi ile orantılı olarak değil, sabit olarak oluşturmaktadır. Bu yapı, bir
yandan modelin fiyat fonksiyonunun işletilmesini sağlarken, öteyandan kar ve
129 N.BARBERIS, A.SHLEIFER ve R.VISHNY. a.g.m.,340.
98
buna bağlı olarak fiyatların negatif olması sonucunu doğurmaktadır. Bu
kapsamda, negatif kar oluşmamasını teminen N1’e göre kar hareketinin
mutlak değerinin küçük olmasına özen gösterilmiştir. Bu tercihin simüle
edilen
verilerde
volatiliteyi
azaltması
sebebiyle
sayıların
mutlak
büyüklüklerinden çok pozitif veya negatif olmalarına önem verilmiştir. Ayrıca
aynı özellik, örnek grubun 6 yıllık verisinin ele alınmasına da izin vermektedir.
Aslında herhangi bir başlangıç kar yapısı baz olmak üzere, ele alınan dönem
uzadıkça karın negatife dönme olasılığı artmaktadır.
Modelin test edilmesi kapsamında, simule edilen veri seti kullanılarak
belirli bir kar gerçekleşmesi sonrasındaki getiri hesaplanmıştır. n, 1-4
arasında değişmekte olup, veri setindeki her bir n-yıllık periyod için 2 portföy
oluşturulmuştur. İlk portföyde her n yıl içinde pozitif kar hareketi ve diğer
portföyde
negatif
kar
hareketi
yaşanan
şirketlere
yer
verilmiştir.
Oluşturuldukları yılın sonrasında iki portföyün getirilerinin farkına bakılmıştır,
bu hesaplama her n yıl için tekrarlanmış ve getiri farkının ortalamasının (rn+ rn-) zaman serisi oluşturulmuştur. Duyurulara karşı gereğinin altında tepki
durumunda bu değer pozitif olmalıdır. Öteyandan, aşırı tepki kapsamında da
birbirini izleyen pozitif kar hareketleri sonrasındaki ortalama getirinin negatif
kar hareketleri sonrasındakinden düşük olması gerekmektedir. Bu sebeple n
büyüdükçe, (rn+ - rn-)’ın azalması veya gereğinin altında tepkiden aşırı tepkiye
geçişi gösteren gitgide sayısı artan kar hareketleri beklenmektedir. Aşağıda
sözkonusu analizin sonuçları verilmiştir.
Kar sıralaması
r 1+ - r 1-
0,0391
r 2+ - r 2-
0,0131
r 3+ - r 3-
-0,0072
r 4+ - r 4-
-0,0309
Bu sonuçlara bakıldığında, gereğinin altında tepki kapsamında pozitif bir
kar hareketi sonrası ortalama getiri, negatiften sonrakinden daha yüksektir.
99
Aynı yönlü hareketlerin sayısı arttıkça ortalama getiriler arasındaki fark, aşırı
tepki kapsamında negatif değer almaktadır.
Bir
başka
benzer
hesaplama,
yatırımcının
beklentisi
ile
karşılaştırıldığında kar duyurusunun yarattığı sürpriz dikkate alınarak
gerçekleştirilmiş olup, sonuçlar da benzerdir. Öteyandan, Jegadeesh ve
Titman130, De Bondt ve Thaler131 farklı çalışmalarında bir önceki dönemdeki
kar gerçekleşmesi ile birlikte getiri gerçekleşmesini de dikkate alarak getirileri
hesaplamışlardır. Bu çalışmada birden dörde kadar değişen n yıllık bir
periyottaki getirilerine bakılarak 2.000 şirket gruplandırılmış ve en iyi ile en
kötüler arasındaki getiri farkları hesaplanmıştır. Sözkonusu hesaplama her yıl
için tekrarlanmış ve farkların ortalamasınin (rnW – rnL) zamansal gelişimi
belirlenmiştir.
Getiri Sıralaması
r 1W - r 1L
0,0280
r 2W – r 2L
0,0102
r 3W – r 3L
-0,0094
r 4W – r 4L
-0,0181
Hesaplama sonucunda n arttıkça rnW – rnL ‘nin azalması beklenmekte
olup, yukarıda verilen sonuçlarda da görüleceği üzere bu durum aynen tespit
edilmiştir. Sonuç olarak, Yatırımcı Duyarlılığı Modeli’nin finans literatüründe
gereğinin altında ve üstünde reaksiyonlara ilişkin çok sayıda bulgu ile uyumlu
olduğu görülmektedir:
Modeldeki ilk yöntem kapsamında, farklı birçok olaya ilişkin duyuru
sonrasında hisse senedi fiyatı, duyurunun niteliği ile aynı yönlü olarak 6
aydan 5 yıla kadar bir süre için hareket etmekte olup, sözkonusu dönemin
uzunluğu ilgili olayın niteliğine bağlıdır. Bu noktada modelin mi, yoksa sadece
birinci yöntemin mi bu tip çalışmalardaki bulgulara uyumlu sonuçlar
içerdiğinin tespit edilmesi önem taşımaktadır. Bu kapsamda, Michaely’nin
temettü kesintisine giden firmaların hisse senedi fiyatlarının, kesinti haberinin
130 N. JEGADEESH ve S.TITMAN: a.g.m., 81.
131 W.F.M De BONDT ve R.THALER:a.g.m., 799.
100
kamuya açıklanmasının sonrasında düşüşe geçtiği ve daha sonra da bu
düşüşün devam ettiği yönündeki tespiti gerektiğinin altında tepkiye ilişkin
olup, birinci yöntemi destekleyen bir bulgudur.132 Ancak, temettü kesintilerinin
öncesinde de genellikle bazı olumsuz haberlerin sözkonusu olabileceği ve bu
olumsuz haberlerin yatırımcıları ikinci yöntemin geçerli olduğuna inandırdığı
düşünüldüğünde, temettü kesintisi haberi şeklindeki yeni bir kötü haber aşırı
tepkiye yolaçmaktadır.
2.4 Sabit Sayıda Senetli Yatırım Fonlarının İncelenmesi (Kapalı Sonlu
Fon Çıkmazı)
Kapalı sonlu fonlar (closed-end fund) diğer fonlarda olduğu gibi sermaye
piyasası
araçlarına
yatırım
yapmakla
birlikte,
sabit
sayıda
hisse
içermektedirler. Bu tip fonların en önemli özelliği, açık sonlu fonların aksine,
yatırımcıların fon satışını fonun net birim varlık değerinden fona yapmaları
yerine, ancak diğer yatırımcılara yapabilmeleridir.
Gerçekleştirilen çalışmalar, kapalı sonlu fon hisselerinin piyasa
değerinin, fonun net varlık değerinin altında oluştuğunu tespit etmiştir. Bu
farklılık üç temel teori kapsamında açıklanmaya çalışılmıştır. İlk olarak,
Aracılık Maliyetleri Teorisi kapsamında aracılık maliyetleri ve yönetim
kadrosunun
düşük
performasının
net
varlık
değerini
azalttığı
savunulmaktadır. Diğer taraftan, vergisel yaklaşıma göre, gerçekleşmemiş
değer artışları üzerinden sermaye kazancının vergilendirilmesinin net varlık
değerinin
hesaplanmasında
dikkate
alınmaması
sebebiyle
farklılık
doğmaktadır. Son olarak, varlıkların likiditesini dikkate alan yaklaşıma göre
ise, bu farklılık bazı fonların içerdiği işlem kısıtlamalarına sahip menkul
kıymetlere olan yatırımların değerlemesinin doğru bir şekilde yapılmamasıyla
açıklanmaktadır. Ancak, bu yaklaşımların üçü birlikte bile sözkonusu farklılığı
132 R. MICHAELY: a.g.m.,573.
101
açıklayamamaktadır. Bu kapsamda çalışmalar yapan Zweig, fon değerindeki
farklılığın bireysel yatırımcıların beklentilerini yansıttığını öne sürmüştür.133
Kapalı sonlu fonların fiyatlaması ile ilgili olarak öncelikle bu fonların
yaşam döngüsünün anlaşılması açısından dört temel özelliğin ortaya
konulması gerekmektedir:
1. Kapalı sonlu fonlar ilk oluşturuldukları anda yaklaşık %10 primli olarak
başlatılırlar. Bu primin büyük bir kısmı taahhüt ve başlangıç maliyetleri
içindir ve hisse fiyatına göre varlık değerinin düşük olmasına sebep
olmaktadır.134
2. Başlangıçta prim taşımalarına rağmen kapalı sonlu fonlar ilk 120 işlem
günü içinde %10’un üstünde değer kaybetmektedir. İskonto oranı [(Net
Varlık Değeri-Piyasa Fiyatı) / Net Varlık Değeri] formülasyonuyla
hesaplanmaktadır. Bu kapsamda, ilk ihraçtan sonra kapalı sonlu fonlar
için iskonto norm niteliği kazanmaktadır.
3. Kapalı
sonlu
fonların
taşıdığı
iskonto
da
zaman
içinde
dalgalanmaktadır. Birçok çalışma sözkonusu iskontodan faydalanmak
için alınan uzun pozisyonların normalin üstünde getiri sağladığını
göstermiştir.
4. Kapalı sonlu fonlar nakde çevrilme veya açık sonlu fon niteliğine
dönüştürme
sebebiyle
likidite
edildiklerinde
iskonto
ortadan
kalkmaktadır.
2.4.1 Kapalı Sonlu Fonlardaki Değer Farklılaşmasına Yatırımcı Yaklaşımı
Açıklaması
Kapalı sonlu fonların net varlık değeri ile piyasa değeri arasındaki
farklılık, ancak davranışsal finans kapsamında yatırımcı yaklaşımlarını içeren
bilinçsiz yatırımcı modeli ile açıklanabilmektedir. (s) bir kapalı fonun içerdiği
133 M.ZWEIG: “An investor expectations stock price predictive model using closed-end fund
premiums”, Journal of Finance, 28 (1973), 67.
134 K.WEISS: “The post-offering price performance of closed-end funds”, Financial Management,
(1989), 60.
102
risksiz varlık ve (u) da fonun kendisi olan riskli varlık olarak kabul edildiğinde,
işlemcilerin (s) ve (u)’nun getirileri ile ilgili farklı beklentileri sözkonusu
olabilmektedir. Şöyle ki, bazı bilinçsiz yatırımcıların beklentilerinin çok olumlu
olması sebebiyle artırdıkları talep, u’nun fiyatını temel değer olan s’den
farklılaştırabilmektedir. Davranışsal finans sözkonusu farklılaşmayı fon
yönetimi
veya
operasyonlarının
özellikleri
ile
değil,
yatırımcı
yaklaşımlarındaki değişmelerle açıklamaktadır.
Değişen yatırımcı yaklaşımlarının kapalı sonlu fon fiyatlarına etkisine
ilişkin birçok çalışma yapılmıştır. En temel bulgu, fonu tutma riskinin içerdiği
portföyü tutma riskinden yüksek algılanmasıdır. Yüksek algılanan bu riskin
sistematik olması sebebiyle talep edilen getiri oranı, fon için daha yüksektir
ve sonuç olarak fon net varlık değerine göre iskontolu satılmaktadır. Bu
açıklama yukarıda verilen dört temel özelliğin diğer üçü ile de uyumludur. İlk
ihraçta prim taşıyan kapalı sonlu fonlara rasyonel yatırımcılar yatırım
yapmayacaklardır.
Bilinçsiz
yatırımcılar
modele,
gereğinden
olumlu
beklentileri ile fonun ilk ihracında alım yapmak üzere dahil edilmiştirler.
Bilinçsiz
yatırımcı
modelinde
yeralan
yatırımcı
yaklaşımlarındaki
değişimler, kapalı sonlu fonların ilk ihraçları sonrasında oluşan ve zaman
içinde dalgalanan iskontosunu açıklamak amacıyla kullanılmaktadır. Net
varlık değeri ile piyasa değeri arasındaki sözkonusu iskontonun zaman içinde
sabit olması durumunda, arbitraj işlemi hemen hemen risksiz olacak ve
iskonto arbitrajcılar tarafından ortadan kaldırılacaktır.
Kapalı sonlu fonun likiditasyonu sırasında iskontonun ortadan kalkması
ise, bilinen bu karar karşısında bilinçsiz yatırımcı riskinin ortadan kalkması ile
açıklanmaktadır. Likiditasyon açıklandığı anda arbitrajcılar fon alımı yapıp,
içerdiği
portföyü
açığa
satacaklarından
kapanış
anındaki
karlılıktan
faydalanacaklardır.
Modelde kapalı sonlu fon tutmanın iki riski dikkate alınmaktadır.
Bunlardan ilki, fon portföyünü tutma riski, diğeri fona ilişkin bilinçsiz yatırımcı
beklentisinin değişmesi riskidir. İkinci risk doğal olarak Amerika gibi kapalı
fonlara büyük bir oranda bireysel yatırımcıların yatırım yaptıkları ülkelerde
sözkonusudur. Örneğin İngiltere’de sözkonusu fonlara çoğunlukla kurumsal
103
yatırımcılar yatırım yapmaktadırlar. Bu kapsamda, kapalı sonlu fonların
piyasa değerini etkileyen faktörlerin bireysel yatırımcıların yatırım yaptıkları
diğer menkul kıymetlerin fiyatını etkileyen faktörlerle aynı olduğunu söylemek
yanlış olmayacaktır.
Bilinçsiz yatırımcı yaklaşımı, kapalı sonlu fonların içerdikleri portföylere
göre yanlış fiyatlamasının arbitraj ile neden ortadan kaldırılamayacağını
açıklamaktadır. Arbitrajcının düşük fiyatlandırılmış bir kapalı sonlu fonu
alarak, içerdiği portföyü satması ile gerçekleştireceği hedge işlemi mümkün
ve maliyetsiz olsa dahi, arbitrajın sınısız olabilmesi için arbitrajcının sınırsız
bir zaman yaklaşımı ve zorunlu likiditasyona gitmesini gerektiren şartların
mevcut olmaması gerekmektedir. Bu çerçeveden arbitrajcı kısa dönemli
yaklaşımı veya fonu likide etmesinin gerekmesi sebebiyle işlemi bozarsa,
iskonto daha derinleşmiş olabileceğinden kayba uğrayacaktır. Açıklanan bu
risk sebebiyle tam bir arbitraj sözkonusu olamayacak ve yanlış fiyatlama
devam edecektir. Bu riske ek olarak, kapalı sonlu fonun içerdiği portföyün
aynısının oluşturulması ve borçlanılan portföy için ödenmesi gereken
maliyetler de arbitrajı sınırlayan diğer faktörlerdir. Sözkonusu maliyetler
portföy değeri ile piyasa değeri arasındaki iskontonun yüksek olduğu kapalı
fonlarda daha yüksektir.135
Kapalı sonlu fonlardaki değer farklılaşmasının yatırımcı yaklaşımı ile
açıklanmasının farklı sonuçları öngörülmektedir. Bunların ilki, tüm fonlar için
benzer yatırımcı yaklaşımlarının sözkonusu olması sebebiyle net varlık
değeri ile piyasa değeri arasındaki iskonto seviyesi ve değişkenliğinin benzer
nitelikli fonlar için yüksek korrelasyona sahip olmasıdır. İkincisi, tüm kapalı
sonlu
fonların
birbirlerinin
ikamesi
olması
durumunda
yeni
fonların
yatırımcıların bu menkul kıymet grubuna pozitif baktıklarını dikkate alarak
mevcut fonların primli veya düşük iskontolu olarak satıldıkları dönemlerde
yeni ihraçların artacağı beklentisidir
Son olarak ise, arbitrajın işletilmesine rağmen yatırımcı yaklaşımlarının
kapalı sonlu fon fiyatlarını etkilemesi için sözkonusu yaklaşımların yaygın
135 J.PONTIFF: “Costly arbitrage: Evidence from closed-end funds”, Quarterly Journal of
Economics, 111 (1996), 1145.
104
olması gerekmektedir. Bu, kapalı sonlu fonların içerdiği yatırım araçlarının da
iskonto oranındaki değişime paralel değer kazanıp kaybetmeleri anlamına
gelmektedir. Temel olarak farklı yatırım araçlarının beraber hareketi anlamına
gelen bu durum, sözkonusu araçlarının aynı bireysel yatırımcı grubu
tarafından alınıp satılması ile açıklanabilmekte ve piyasa etkinliği tezi ile
çelişmektedir.
2.4.2 Yatırımcı Yaklaşımı Modelinin Testleri
Modelin test edilmesinde, 1956-1985 döneminde kapalı sonlu fonlara
ilişkin hisse başına net varlık değeri, hisse fiyatı ve hisse başına yıllık iskonto
oranları ve net varlık değerleri ile birlikte Wiesenberg’s Investment
Companies Services’in yatırım fonları ile ilgili olarak sağladığı veriler
kullanılmıştır. Fonların başlangıç yılları da önemli bir veri setidir. Aylık veri
seti kullanılması amacıyla her ay sonuna en yakın Cuma günlerinin verisi
kullanılmış olup, yıllık ve aylık olarak aşağıdaki şekilde değer ağırlıklı iskonto
endeksi hesaplanmıştır136:
nt
VWDt = Σ Wi DISCit
İ =1
Bu hesaplamada:
Wi =
NAVit
nt
∑ NAV
i =1
DISC it =
it
NAVit − SPit
x100
NAVit
136 Andrei SHILEIFER:a.g.e., 124.
105
NAVit = t periyodu sonunda fonun net varlık değeri
SPit
= t periyodu sonunda fonun hisse fiyatı
nt
= mevcut DISCit ile fon sayısı’dır.
Analizde değer ağırlıklı iskonto endeksindeki değişimler de aşağıdaki
formülasyonla hesaplanmıştır:
∆VWDt = VWDt – VWDt-1
Sözkonusu değişim veri setinden Amerikan Güney Afrika Fonu ve
Japon Fonu gibi özel fonlar, tahvillere yatırım yapan fonlar ve gerekli verileri
eksik olan fonlar çıkartılarak kalan 7 ile 20 arasındaki sayıda fon üzerinden
analiz yapılmıştır.
Yeni kapalı sonlu fon başlangıçlarına ilişkin testlerde, ilgili dönemde az
sayıda yeni fon ihraç edildiği için zorluk yaşanmıştır. Öteyandan, yeni
başlayan bir fonun oluşturulması ve piyasaya ihraç edilmesi arasında uzun
zaman geçebilmesi ve bu süreç içinde piyasalardaki dalgalanmalar sebebiyle
ihraçların ertelenebilmesi de analizi zorlaştırmıştır. Ayrıca, karşılaştırmaları
zorlaştıran bir diğer faktör de, yeni oluşturulan fonların, yabancı para yatırımı,
riskli varlıklara yatırım gibi alternatifler şeklindeki farklı içerikler ve özellikler
ile piyasaya sunulmasıdır.
Teorinin en kapalı konusu, kapalı fonların taşıdığı iskonto oranlarındaki
değişim ile fonlarla hiçbir ilişkisi olmayan hisse senedi gruplarının getirisi
arasındaki ilişkinin test edilmesidir. Bu amaçla yapılan analizlerde iskontodaki
değişimin
ölçütü
olarak
değerle
ağırlıklandırılmış
iskonto
(∆VWD)
kullanılırken, hisse senedi piyasası getirisi olarak da New York Hisse Senedi
Borsasında işlem gören işlem hacmine göre sıralanarak seçilmiş 10 grup
hisse senedi kullanılmıştır. Kullanılan ilk portföy düşük sermayeli şirketlerin,
10.portföy ise yüksek sermayeli şirketlerin hisse senetlerinin %10’undan
oluşturulmuştur. Yapılan analizde tüm portföylerin betası 1 civarında
106
hesaplanmış
olup,
ilk
portföyünkü
1.3,
10.portföyünkü
0,93
olarak
belirlenmiştir.
2.4.3 Yatırımcı Yaklaşımı Modeli Testlerinin Sonuçları
Yapılan analizler sonucunda aşağıdaki tespitler yapılmıştır:
- Bireysel fonlardaki piyasa değeri ile net varlık değeri arasındaki
iskonto miktarları yüksek oranlı bir şekilde ilişkilidir.
- Yaygın
yatırımcı yaklaşımları sebebiyle
yerel
fonların
taşıdığı
iskontolar beraber hareket etmektedir.
- İskontoların seviyesi ve değişimleri, ilgili hisse senedi fiyat ve getirileri
ile kuvvetli bir şekilde ilişkili değildir.
- Yeni fonlar mevcut fonların primli veya düşük iskontolu olduğu
dönemlerde ihraç edilmektedir.
- Düşük sermayeli şirketlerin hisse senetleri getirileri ile kapalı sonlu
fonların iskontolarının beraber hareketleri daha yoğundur. Ayrıca, yüksek
sermayeli şirketlerden 50’den fazla kurumsal yatırımcının ortak oldukları
şirket hisse senetlerinin getirileri ile kapalı sonlu fonların iskontoları
arasındaki hareket ise ters yönlüdür.137
137 TRICON isimli kapalı fonun içeriği incelendiğinde, %90’ının sermayesinin daha büyük bir kısmı
halka açık olan şirketlere yatırıldığı ve 4’ünün ise en alt seviyede halka açılımlı şirketlere yatırıldığı
tespit edilmiştir. Ancak buna rağmen, küçük hisse senetlerinin performansının yüksek olduğu
dönemlerde TRICON fonu net varlık değeri ile piyasa değeri arasındaki iskonto seviyesinin düştüğü
gözlemlenmiştir.
107
- Küçük yatırımcıların kapalı sonlu fonlar ve düşük sermayeli şirketlere
olumlu baktıkları dönemlerde sözkonusu senetlerin getirileri artmakta ve
kapalı sonlu fonların iskontoları azalmaktadır.
- Her yılın ocak ayında kapalı sonlu fonlardaki iskonto oranı
azalmaktadır.
Bütün bu tespitler kapalı sonlu fonların net varlık değeri ile piyasa değeri
arasındaki
farkın
temel
olarak
işlem
hacmi
ile
açıklanabileceğini
göstermektedir. Genel olarak, halka açıklık seviyesi düşük olan hisse
senetlerinin işlem hacminin düşük olduğu kabul edildiğinde, net varlık değeri
hesaplamasında kullanılan değerlerin eski olduğu ve gerçek piyasa değerini
yansıtmadığı söylenebilmektedir. Öteyandan, sözkonusu senetlerin iyi
performans gösterdikleri dönemlerde işlem hacmi de artacağından net varlık
değeri hesaplamasında gerçeğe en yakın değerler kullanılacak ve net varlık
değeri piyasa değerine yaklaşacaktır.
Düşük halka açıklık seviyesine sahip şirketlerin hisse senetleri, bireysel
yatırımcılardan çok yatırımcıya hitap etmektedir. Bu kapsamda, 1981-1990
arasında New York Borsasındaki hisse senetlerinin yatırımcı yapısı
incelenerek oluşturulan portföylerle kapalı fonların taşıdıkları iskontoların
tutar ve değişimleri incelendiğinde, daha az kurumsal yatırımcının talep
gösterdiği hisse senetlerinin getirileri ile kapalı sonlu fonların iskontoları
arasında daha kuvvetli bir beraber hareketliliğin sözkonusu olduğu
saptanmıştır. Bu kapsamda, kapalı sonlu fonların taşıdığı iskonto seviyesi ile
halka açıklık seviyesi düşük olan şirket hisse senetlerinin getirileri arasındaki
beraber hareketliliğin temel sebebinin bireysel yatırımcı talebi olduğu
söylenebilir.
108
2.5 Davranışsal Finansın Dayandırıldığı Psikolojik ve Fiziksel Temeller
John von Neuman ve Oskar Morgenstein’ın Oyun Teorisi ve Ekonomik
Davranış adlı kitabı138 insan düşünce mekanizmasının çözümlenmesine
ilişkin önemli bir çalışma olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada bilginin tam
olmadığı durumlardaki optimal ekonomik karar verme sürecine ilişkin teoriyi
geliştirmek amacıyla fayda kavramı ortaya konulmuştur. Optimal karar verme
sürecinin kurallarını daha komplike süreçlere de taşımayı amaçlayan
araştırmacılar, bazı temel prensip veya aksiyomlar tespit etmişlerdir. Bunlar:
-
Sıralama: Birey iki obje arasında ya bir tercih yapma veya kayıtsız
kalma durumundadır. Her tercih geçişkendir, A’yı B’ye, B’yi C’ye tercih eden
bir birey A’yı da C’ye tercih edecektir.
-
Devamlılık: A ve C’nin bulunduğu bir piyangoda B’nin kayıtsızlık
noktası olabileceğidir. Şöyle ki; birey A’yı B’ye, B’yi C’ye tercih ediyorsa ve bir
piyangoda A’nin çıkma olasılığı p ve C’nin çıkma olasılığı 1-p ise bireyin
piyango ve B arasında kayıtsız kalacağı bir p olasılığının olması
gerekmektedir.
-
Bağımsızlık: Bireyin iki obje arasındaki tercihi, objeler aynı nitelikteki
piyangolara dönüştürüldüğünde de değişmemelidir. Bu sebeple, A’nın tercih
edildiği durumda A ve B tek başına sunulduğunda birey A’nıın %50 çıkma
olasılığını, B’nin %50 çıkma olasılığına tercih etmelidir. Aynı şekilde birey A
ve B arasında kayıtsız ise aynı olasılıkla A veya B’nin çıkması şeklindeki bir
piyangoda da kayıtsız kalmalıdır. Sonuç olarak, kayıtsız olunan bir durumda
alternatiflerin niteliğinin bir belirleyiciliği olmamalıdır.
138 John von NEUMAN ve O. MORGENSTEIN: Theory of Games and Economic Behavior
(Princeton, 1944).
109
-
Değişmezlik: Kahneman ve Tversky’nin ortaya koyduğu bu aksiyoma
göre, aynı problemin farklı şekilde ifade edilmesi durumunda dahi aynı tercih
yapılmalıdır.139
Bu aksiyomların tamamı bireyin beklenen faydasını artırmaya yönelik
olarak hareket edeceği doğrultusundadır. Bu bağlamda, rasyonel davranış da
beklenen faydanın artırılmasına yönelik olacaktır. Ancak, zaman içinde
yapılan
çalışmalar
beklenen
faydanın
artırılmasına
yönelik
rasyonel
hareketlerin genellikle sözkonusu olmadığını ve sistematik hata ve
önyargıların karar süreçlerinde önemli rol oynadığını birçok defa ortaya
koymuştur. Bu bağlamda, Tversky ve Kahneman, gerçek davranışların
normatif modellerden sapması durumunu inkar edilemeyecek kadar yaygın,
rastlantısal hata kabul edilemeyecek kadar sistematik ve normatif modelleri
sarsacak kadar da önemli olduğunu dile getirmişlerdir.
2.5.1 Rasyonel Olmayan Yatırımcı Davranışlarının Psikolojik Temelleri
Etkin piyasalar modelinin temelinde yeralan yatırımcı rasyonelliği
varsayımı altında, normatif modellere göre rasyonel olmayan davranışlar dahi
birbirlerini
karşılayacak
nitelik
ve
nicelikte
oldukları
sürece
kabul
görmektedirler. Ancak, psikoloji bilimi rasyonellikten uzaklaşmanın rassal
olmadığını, aksine çoğunlukla aynı yönlü olduğunu ortaya koymaktadır. Bu
tespit, rasyonel olmayan yatırımcıların aynı anda alıma veya satışa geçtikleri
anlamına gelmektedir. Sonuç olarak, çok sayıda yatırımcının rastlantısal
olmayan hareketleri rasyoneliteden uzaklaşılmasına sebep olmaktadır.140
Etkin piyasa teorisi kapsamında rasyonellikle sınırlandırılan yatırımcı
davranışlarının faydayı maksimize etme amacından sıklıkla uzaklaştığı
görülmektedir. Bu kapsamda, psikoloji, sosyoloji ve antropoloji gibi insan
davranışlarının açıklanmasına yönelik teoriler finansal piyasalardaki yatırımcı
139 A.TVERSKY ve D.KAHNEMAN: “Rational Choice and the Framing of the Decisions”, Journal
of Business, 59 (1986), 251.
140 R.SHILLER: a.g.m.478.
110
davranışlarının açıklanması amacıyla davranışsal finans kapsamında sıklıkla
kullanılmıştır. Rasyonellikten uzak olarak belirlenen ve anomali olarak da
isimlendirilen bazı yatırımcı davranışlarının sözkonusu teorilerce birden fazla
açıklaması olabilmektedir.
Sınırlı arbitraj teorisi, rasyonel olmayan yatırımcıların temel değerden
sapmaya sebep olmaları durumunda, rasyonel işlemcilerin bunu düzeltmede
çoğunlukla yetersiz kaldıklarını savunmaktadır. Bu sapmaların yapısı
hakkında daha çok şey söyleyebilmek için davranışsal finans modelleri
genellikle özel bir irrasyonalite formu varsaymaktadırlar. Bu yapı içerisinde,
ekonomistler kavramsal psikolojinin (cognitive psychology) sağladığı detaylı
deneysel kanıtların özellikle inanış (belief) ve tercihler konusunda olanlarını
kullanmaktadır.
2.5.1.1 Yatırımcıların Rasyonel Olmayan Davranışlarının Sebepleri Beklentiler (Beklenti Teorisi )
Varlık fiyatları veya işlem davranışının anlaşılmasına ilişkin hemen
hemen her modelin ayrılmaz bir parçası, yatırımcı davranışlarına veya
yatırımcıların riskli kararları nasıl değerlendirdiğine ilişkin varsayımlardır.
Modellerin çok büyük bir kısmı yatırımcıların riskli kararları, beklenen fayda
kavramı çerçevesinde değerlendirdiklerini varsaymaktadır. Bu yaklaşımın
teorik alt yapısı, tercihlerin bütünlük, geçişim, süreklilik ve bağımsızlık gibi
aksiyonları karşılaması durumunda bir fayda fonksiyonu çerçevesinde
tanımlanabileceğini öne süren Von Neumann ve Morgenstern’e (VNM)
uzanmaktadır.141
Ancak, yapılan çalışmalar, insanların riskli seçimler yaparken Beklenen
Fayda teorisi dışında davrandıklarını göstermiştir. Bu kapsamda VNM-karşıtı
çalışmalar olarak tanımlanabilecek Ağırlıklı Fayda Teorisi (Chew ve
MacCrimmon), İçsel Beklenen Fayda (Chew, Dekel), Hayal Kırıklığından
141 J.VON NEUMANN ve O. MORGENSTERN: a.g.e.,35.
111
Kaçış (Gul), Pişmanlık Teorisi (Bell, Loomes ve Sugden), Sıra-bağımlı Fayda
Teorisi (Quiggin, Segal, Yaari) ve Beklenti Teorisi (Kahneman ve Tversky)
gibi birçok teori geliştirilmiştir. Davranışsal finans ise Beklenen Fayda
teorisindeki
sapmaların
incelenmesiyle
birçok
finansal
olgunun
anlaşılabileceğini savunmaktadır.
Beklenen Fayda karşıtı teorilerin içinde Beklenti Teorisi finansal
uygulama alanı en geniş olandır ve deneysel sonuçları da içermektedir.
Öteyandan, diğer modellerin birçoğu, VNM aksiyonlarını güçsüzleştirerek,
normal olmayan deneysel kanıtlar içermeleri sebebiyle normatif-benzeri
modeller olarak adlandırılabilir. Bu modeller normatif ve aynı zamanda
tanımsal olmaya çalışırken her ikisinde de başarısızdırlar. Beklenti Teorisi ise
normatif teoriye yönelik yaklaşımlar sergilememekte ve mümkün olduğunca
riskli kararlarda insanların davranışlarını açıklamaya çalışmaktadır. Tversky
ve Kahneman, insanların devamlı olarak normatif teorinin içerdiği üstünlük ve
değişmezliği hiçe sayarak, normatif çerçeveden açıklanması imkansız şekilde
kararlar aldıklarını savunmaktadır.
Kahneman ve Tversky, Allais’in bir deneyini baz olarak kullanarak
olasılık dağılımını açıklamaya çalışmıştır. Allais, deneyinde deneklerden %25
olasılıkla 3,000 ve %20 olasılıkla 4,000 kazanmak arasında tercih
yapmalarını istemiştir. Deneklerin %65’i ikinci tercihi seçmişlerdir. Öteyandan
aynı deneklerden %100 olasılıkla 3,000 ve %80 olasılıkla 4,000 arasında
seçim yapmaları istendiğinde ise, %80’i ilk alternatifi seçmiştir. Sözkonusu
tercihler, beklenen fayda teorisi kapsamında değerlendirildiğinde ikinci
deneyde de ikinci alternatifin seçilmesi beklenmektedir. Bu farklılık ise, ikinci
sorudaki ilk tercihin kesin olmasından kaynaklanan “kesinlik etkisi” olarak
tanımlanmaktadır.142
Beklenti teorisi, bireylerin ağırlıklandırılmış fayda toplamlarını maksimize
etmelerini esas almakta olup, fayda, fayda fonskiyonu ile değil, değer
fonksiyonu ile belirlenmektedir. Formülasyonda verilen ağırlıklar gerçek
olasılıkların bir fonksiyonu olup, 0 ila 1 arasında değişmektedir. Bu değerler
142 M.ALLAIS: “Le Comportement de l’Homme Rationnel devant le Risque, Critique des Postulats
et Axiomes de l’Ecole Americaine”, Econometrica, 21 (1953), 543.
112
arasındaki ağırlıklandırma fonksiyonunun eğimi 1’den küçüktür. Bu yapı
gereği, tam anlamıyla imkansız ve tam anlamıyla kesin olmayan durumlar
gereğinden fazla ağırlıklandırılmaktadır. 0 ve 1 arasındaki ağırlıklar insanların
subjektif yargılarına ilişkindir ve beklenti teorisi bu değerler için tam bir
açıklama yapamamaktadır. %20-%25 olasılık aralığında fonksiyonun eğimi
1’den az olduğu için bireylerin iki sonuca yükledikleri ağırlık birbirine yakındır,
oysa %80 oranındaki olasılık bireyler tarafından azımsanırken %100 olasılık
belirginleşmekte ve bireyler daha kesin olan sonucu seçmektedirler.
Tversky ve Kahneman, beklenti teorisinin temelini en az iki sıfırın
dışında sonuç içeren kumar oyunu üzerine inşa etmişlerdir.143 Bir kumar
önerisinde, x çıkma olasılığı p, y çıkma olasılığı q ise,
x ≤ 0 ≤ y veya y ≤ 0 ≤ x iken insanların yüklediği değer,
π(p) v(x) + π (q) v(y)’dir.
(1)
v ve π, değerlerinin dağılımı Şekil 2.3 a ve b’de gösterilmektedir. Şekil
2.3-a’daki değer fonksiyonunda oluşan orijindeki nokta, kişinin referans
noktası olarak kabul edilmektedir. Ancak, beklenti teorisi referans noktasının
birey için konumunu açıklayamaktadır. Fonksiyon her noktada pozitif eğimli
olsa da referans noktasının üstündeki kısımda konkavite, altındaki kısımda
ise konveksite sözkonusudur. Değer fonksiyonundaki bu kırılma bireylerin
sözkonusu olan tutar ne kadar düşük olursa olsun riskten kaçınmalarının
sonucunda oluşmakta olup, bu özelliği ile beklenti teorisi lineer bir fayda
fonksiyonu ve küçük tutarlar için bireylerin riske karşı duyarsız olduğunu
öngören beklenen fayda teorisi ile farklılaşmaktadır.144
143 A., TVERSKY ve D. KAHNEMAN: a.g.e., 278.
144 Robert J.SHILLER: “Human Behavior and the Efficiency of the Financial System”, (January
1998). NBER Working Paper-W6375.
113
Şekil 2.3-a Kahneman ve Tversky’nin önerdiği değer fonksiyonu v
DEĞER
KAYIPLAR
KAZANÇLAR
KARAR AĞIRLIĞI (p)
Şekil 2.3-b Kahneman ve Tversky’nin önerdiği olasılık ağırlıklandırma
fonksiyonu π
1,0
0,5
0
0,5
1,0
OLASILIK
Bu formülasyonun birçok önemli özelliği mevcuttur. İlk olarak, fayda
Markowitz tarafından öne sürüldüğü şekilde varlık pozisyonuna göre değil,
kazanç ve kayba göre tanımlanmıştır. Bu durum, günlük hayatta kumar
oyunlarının sunulduğu ve değerlendirildiği şekle daha uygundur. Daha genel
olarak, bu durum insanların parlaklık, yüksek ses veya ısıyı önceki seviyelere
göre algılama şekilleriyle de uyumludur. Kahneman ve Tversky, insanların
kazanç ve kayıplara odaklandıklarına kanıt olarak Beklenen Fayda Teorisinin
aşağıda sıralanan eksikliklerini tespit etmişlerdir:
114
- Deneklere sahip olduklarınıza ek olarak, 1000 verilirse aşağıdakilerden
hangisini seçecekleri sorulmuştur:
A= (1000, 0.5)
B= (500, 1)
En çok tercih edilen B alternatifi olmuştur.
- Aynı deneklere sahip olduklarınıza ek olarak, 2000 verilirse
aşağıdakilerden hangisini seçecekleri sorulmuştur:
C= (-1.000, 0.5)
D= (-500, 1)
Bu defa en popüler cevap C olmuştur.
İki sorunun tercihleri sonucunda oluşacak varlık aynı olmasına rağmen
insanların farklı tercihler yapması dikkat çekicidir. Deneklerin açıkça sadece
kazanç ve kayba odaklandıkları, bu örnekte görülmektedir. Buna ek olarak,
önceki tercihlerinin sonucu hakkında deneklere bilgi verilmemesi durumunda
da ilk tercih olarak B’yi ve ikinci tercih olarak C’yi kullanmaktadırlar.
İkinci önemli özellik, değer fonksiyonu olan v’ nin kazanç kısmındaki
konkavite ve kayıp kısmındaki konveksitedir. Daha basit bir ifade ile, insanlar
kazanç durumunda riskten kaçınmakta, kayıp durumunda riske sıcak
bakmaktadırlar. Bu husustaki kanıt ise daha önce belirtilen önceki kazanca
dair bilgi olmaması durumunda insanların tercihleridir. Bu kapsamda,
aşağıdaki ifadeler Kahneman ve Tversky’nin deneklerinin istatiksel olarak
önemli
bir
kısmının
açıklanmaktadır.
B f A, C f D
B’yi
A’ya
ve
C’yi
D’ye
tercih
etmesi
olarak
115
Değer fonksiyonu aynı zamanda eksenlerin kesişme noktasında bir
kesişme oluşturmaktadır ve bu, kayıptan kaçış olarak isimlendirilebilecek,
kayıplara kazançlardan daha büyük hassasiyet gösterildiği anlamına
gelmektedir. Kayıptan kaçış aşağıdaki gibi ifade edilebilecek bahislerden
kaçışı ifade etmektedir:
E= (110, ½; -100, ½)
Rabin bir çalışmasında beklenen faydasını maksimize etmeye çalışan
bir kişinin tüm varlık seviyelerinde E bahsini reddederse, aşağıda belirtilen ve
reddedilemez nitelikteki bahsi de reddedeceğini tespit etmiştir.145
(20.000.000, ½; -1000, ½)
Elde kalacak servetin bir ifadesi olarak ifade edilen düzgün, artan ve
konkav
bir
fayda
fonksiyonunun
farklı
servet
seviyelerinde
E’nin
reddedilmesine sebep olması için, sözkonusu fonksiyonun yatırımcının
yüksek tutarlı bahislerde önemli ölçüde riskten kaçınmasına sebep olacak
derecede olağandışı konkavitesinin olması beklenmektedir.
Beklenti
teorisine
ilişkin
son
tespit
lineer
olmayan
olasılık
transformasyonudur. Küçük olasılıklar daha fazla ağırlıklandırılmaktadır ve bu
yüzden π (p) > p’dir. Bu özellikle birlikte daha once açıklanan kayıp ve
kazanç bölgelerindeki sırasıyla konveksite ve konkavite aşağıdaki tercihleri
doğurmaktadır:
(5.000, 0.001) f (5,1)
ve
145 M. RABİN: “Risk aversion and expected utility theory: a calibration theorem”, Econometrica, 68
(2000), 1285.
116
(-5,1) f (-5.000, 0.001)
Bunun ötesinde insanlar yüksek olasılık seviyelerinde olasılıklardaki
farklılıklara daha hassastırlar. Örnek olarak, aşağıdaki tercih çiftleri Beklenen
Fayda teorisine uymamaktadır:
(3.000, 1) f (4.000, 0.8; 0, 0.2)
ve
(4.000, 0.2; 0, 0.8) f (3.000, 0.25)
Böylece;
π(0.25)
π(0,2)
<
π (1)
π(0.8)
Yukarıda sunulan olasılıklarda 0.8’den 1’e %20’lik bir sıçrama, 0.2’den
0.25’e %20’lik bir sıçramadan daha çarpıcı algılanmaktadır. Daha spesifik
olarak, kesinlik etkisi ile açıklanabileceği üzere, insanlar kesin olan
sonuçlara, olası olanlardan daha çok değer vermektedirler.
Öteyandan Samuelson’un da, değer fonksiyonundaki kırılma ile ilgili
olarak bir araştırması mevcuttur: Bir deneğe 0,5 olasılıkla 200$ kazanç ve 0,5
olasılıkla 100$ kayıp alternatifleri arasında seçim yapması sorulduğunda bu
bahse girmeyeceği ancak bahsin 100 kere tekrar edilmesi durumunda kayıp
olasılığının olmaması sebebiyle tüm bahislere katılacağı tespit edilmiştir. Tek
bahiste değer fonksiyonundaki kırılmanın en önemli belirleyici olması ve 100
bahse girme durumunda toplam sonucun, değer fonksiyonundaki kırılma
117
değerinin üstünde oluşması sebebiyle bu tespit beklenti teorisine uygun olup,
beklenen Fayda teorisi ile çelişmektedir.146
Tversky ve Kahneman ise birden fazla sonucu olan kumar için beklenti
teorisinin bir genellemesini de önermişlerdir. Spesifik olarak bir kumarda xi
sonucu pi olasılıkla gerçekleşiyorsa insanlar kumara aşağıdaki değeri
yüklemektedirler.
Σ πivi (xi)
(2)
ve
x ≥ 0 iken xa
v=
x < 0 iken - λ (-x) a
ve
πi = w (Pi) – w (Pi*)
w( P ) =
(P
γ
Pγ
+ (1 + P )γ )
1/ γ
Pi ve Pi*, bahiste xi’den daha iyi bir sonuç gelmesi olasılığını ifade
etmektedirler. Tversky ve Kahneman α=0.88, λ=2.25 ve γ=0.65 olduğunu
deneysel olarak tespit etmişlerdir. λ, kazanç ve kayıplara göreceli hassasiyeti
veren kayıptan kaçış katsayısıdır. Çok sayıdaki deneysel testten sonra λ’nin,
2 civarında olduğu tecrübe edilmiştir.
Bu yapı, “opsiyon gülümsemesi” olarak adlandırılan kayıpta ve
kazançtaki opsiyonların gereğinden fazla fiyatlanmasını da açıklamaktadır.
Derin olarak kayıp ve kazançtaki opsiyonlar, Black-Scholes formülüyle
hesaplanan değere göre yüksek fiyatlara sahipken, ortadaki durumlarda
doğru fiyatlama sözkonusudur.
146 P.A.SAMUELSON: “Risk and Uncertainty: A Fallecy of Large Numbers”, Scentia, 98
(1963),108-113.
118
İnsanların aynı servet artışını sağlamasına rağmen neden farklı tercihler
yaptıklarının beklenti teorisince açıklanması, teorinin önemli bir özelliğini
artaya
koymaktadır
ki,
bu
durum
sunum
tarzı
(framing)
olarak
isimlendirilmektedir. Bir problemin ifade edilme şekline göre tercihlerde %30%40 farklılık olabileceğini gösteren sayısız çalışma mevcuttur. Rasyonel
tercihin
ilk
prensibi
olarak
problemin
tanımlama
ve
gösteriminden
bağımsızlığını kabul eden kuramsal tercih teorisinin bu tür davranışı
açıklaması ise mümkün değildir.
Sunum tarzı, bir problemin karar vericiye ne şekilde sunulduğu
anlamına gelmektedir. Diğer birçok karar durumlarında da karar verici
problem hakkında ne şekilde düşüneceğine ilişkin özgürlüğe de sahiptir.
Örnek olarak, bir oyuncunun yarışlardaki ilk bahiste 200$ kazandığını ve
ikincide 50$ kaybettiğini varsayalım, bu kişi sözkonusu durumu 50$
kaybetmek olarak mı, yoksa 200$ kazanç olarak mı algılamaktadır? Teknik
ifadeyle, sağlanan fayda v(-50) veya v(150) – v(200) midir? İnsanların bu tip
problemleri kafalarında formüle etmeleri süreci zihinsel muhasebe olarak
isimlendirilmektedir.
Zihinsel muhasebenin bir önemli özelliği, münferit bahislerin servetin
diğer kısmından ayrı değerlendirilmesi anlamına gelen daraltılmış sunum
tarzı (narrow framing)dir. Bu kapsamda, bir bahis sözkonusu olduğunda
insanlar
bunu,
daha
değerlendireceklerini
önce
hayatta
katıldıkları
karşılaştıkları
bahislerle
tek
bahis
birleştirerek,
olarak
kabul
etmektedirler. Redelmier ve Tversky bu bahse ilişkin aşağıdaki seçenekleri
sunmuşlardır:147
F= (2.000, ½; -500, ½)
Deneklere bu bahse girip girmeyecekleri sorulmuş ve %57’si bunu kabul
etmemiştir. Daha sonra bu bahse 5 veya 6 kere girmeleri konusundaki
tercihleri sorulmuş, %70’i 6 defayı seçmişlerdir. Son olarak, 5 kere bahse
147 D.REDELMEIER ve A. TVERSKY: “On the framing of multiple prospects”, Psychological
Science, 3 (1992),192.
119
girmiş olmalarına rağmen hiçbirinin sonucunu bilmiyorlarsa 6.kere bahse girip
girmeyecekleri sorulmuştur. Deneklerin %60’ı bir önceki soruya olan
cevaplarından dönerek 6.bahse girmeyecekleri yönünde cevap vermişlerdir.
Bu cevap, deneklerin son bahsi, diğer bahislerden ayırarak daha dar ifade
ettikleri anlamına gelmektedir. Hatta, %60 red oranının ilk sorunun red oranı
olan %57’ye yakınlığı da dikkat çekicidir.
Bireyler riske karşı yaklaşım, beklenti oluşturma ve problemlerin
şekillendirilmesi
hususlarında
standart
karar
sürecinden
uzaklaşmaktadırlar.148 Bireyler; riskli bahisleri sonuçta oluşabilecek varlık
seviyesine göre değil, bir referans noktasına göre değerlendirmektedirler. Bu
yaklaşım ilk defa Kahneman ve Tversky tarafından Beklenti Teorisi
kapsamında, değer kaybeden hisse senetlerinin yatırımcılar tarafından ısrarla
tutulması yönünden ele alınmıştır. İkinci husus, yatırımcıların sistematik
olarak beklenti oluştururken sadece çok yakın geçmişteki gelişimi dikkate
almak suretiyle Bayes kurallarını uygulamadıklarının tespitidir. Son olarak da,
problem ve tercihlerin sunuluş tarzına göre bireylerin kararlarının etkilendiği
ortaya konulmuştur. Buna örnek olarak sermaye primi muamması olarak
isimlendirilen; hisse senetlerinin uzun dönemdeki getirisinin bonolara göre
yüksek olduğu ve hisse senedi yatırımını ve kısa dönemli hisse senedi
getirisindeki volatilitenin yüksekliği verileri sunulan yatırımcıların bono
yatırımını tercih ettikleri tespit edilmiştir.149
Deneysel kanıt içermenin yanısıra beklenti teorisi sigorta ve piyango
bileti alımındaki tercihleri de açıklamaktadır. Kazanç bölgesinde değer
fonksiyonunun konkavitesinin riskten kaçınmayı artırmasına rağmen, büyük
bir kazanç için çok küçük bir olasılık sunan piyangolarda küçük olasılıkların
fazla değerlenmesi ilkesi işlemekte ve risk üstlenilmektedir.
148 D.KAHNEMAN ve M.RIEPE: a.g.m., 55.
149 S.BENARTZI ve R.THALER: “Myopic loss aversion and the equity premium puzzle”, Quarterly
Journal of Economics, 110 (1995),83.
120
2.5.1.2 Yatırımcıların Rasyonel Olmayan Davranışlarının Sebepleri Belirsizlikten Kaçış
Normal hayatta, bahislerin sonuçlarına ilişkin objektif olasılıklar çoğu
zaman bilinmemektedir. Bu kapsamda Savage, beklenen faydaya ek olarak
Subjektif
Beklenen
Fayda
(SBF)
kavramını
öne
sürmüştür.150 Bazı
varsayımlar altında tercihler, kişilerin subjektif olasılık algılamaları ile
ağırlıklandırılmış olarak bir beklenen fayda fonksiyonu kapsamında ifade
edilebilmektedir.
Konu ile ilgili deneyler Ellsberg tarafından tanımlanmıştır.151 Bu deneyde
kullanılan iki vazodan birinde 50 kırmız, 50 mavi top bulunmakta, ikincisinde
bulunan topların dağılımı deneklerce bilinmemektedir. Deneklere aşağıda
verilen iki tercihten birini seçmeleri istenmiştir:
A1: İkinci vazodan bir top seçildiğinde; kırmızı gelmesi durumunda
100$, mavi gelmesi durumunda 0$,
A2: İlk vazodan bir top seçildiğinde; kırmızı gelmesi durumunda 100$,
mavi gelmesi durumunda 0$,
Daha sonra deneklerden aşağıdaki iki tercihten birini seçmeleri
istenmiştir:
B1: İkinci vazodan bir top seçildiğinde; kırmızı gelmesi durumunda 0$,
mavi gelmesi durumunda 100$,
B2: İlk vazodan bir top seçildiğinde; kırmızı gelmesi durumunda 0$,
mavi gelmesi durumunda 100$,
150 L.SAVAGE: The Foundations of Statistics (New York, 1964).
151 D. ELLSBERG: “Risk, ambiguity, and the savage axioms”, Quarterly Journal of Economics,
(1961), 75, 645.
121
Sonuç olarak A2, A1’e ve B2, B1’e tercih edilmiştir. Ancak, sözkonusu
tercihler SBF yaklaşımıyla çelişmektedir. İlk soruda A2’nin tercih edilmesi
ikinci torbadan kırmızı top çekilme olasılığına %50’nin altında değer biçilmesi
anlamına gelirken, ikinci durum tam tersini ifade etmektedir.
Bu deney insanların bir bahisteki olasılık dağılımını tam olarak
bilmedikleri durumlardan hoşlanmadıklarını öne sürmektedir. Bu tür durumlar
belirsizlik
ve
açıklanan
isimlendirilmektedir.
seviyelerini
SBF
dikkate
davranış
aracıların
almaması
ise
belirsizlikten
olasılık
dağılımına
sebebiyle
kaçışı
kaçış
olarak
ilişkin
güven
tam
olarak
tanımlayamamaktadır.
Belirsizlikten kaçış birçok durumda ortaya çıkmaktadır. Örnek olarak, bir
takımın maçı kazanma olasılığını 0,4 olarak belirleyen bir deneğe, belirsizlik
içeren sözkonusu futbol maçı tahmini ve 0,4 olasılıkla 1 ve 0.6 olasılıkla 0
verecek bir kumar makinası oyunu arasında seçim yapması sorulmuştur.
Genel olarak insanlar, belirsizlikten kaçarak makine tercihini kullanmıştırlar.
Heath ve Tversky, gerçek hayatta belirsizlikten kaçısın kişinin ilgili
dağılımı değerlendirme konusunda kendini ne derecede usta hissettiğine
bağlı olduğunu iddia etmektedirler.152 Deneklerin daha fazla ustalık sahibi
oldukları başka bahislerin veya sözkonusu bahiste daha usta başka kişilerin
varlığının
gösterilmesi
suretiyle,
bir
bahiste
belirsizlikten
kaçış
kuvvetlenmektedir.153
Ustalık hipotezini destekleyen diğer çalışmalar, insanların bir bahiste
usta olduklarını düşünmeleri durumunda, belirsizlikten kaçışın tam tersi olan
“tanılanın tercihi”
kavramının geçerli olduğunu göstermiştir. Buna göre,
yukarıda verilen örnekte bahis için futbol veya oyun makinesinden birini tercih
etmeleri istenen denekler, futbol konusunda bilgi sahibi olmaları durumunda
futbolu tercih edeceklerdir. Belirsizlikten kaçış gibi bu davranış da SBF
yaklaşımı ile açıklanamamaktadır.
152 C.HEATH ve A. TVERSKY: “Preference and belief: ambiguity and competence in choice under
uncertainty”, Journal of Risk and Uncertainty, 4(1991), 15.
153 C.FOX ve A. TVERSKY: “Ambiguity aversion and comparative ignorance”, Quarterly Journal of
Economics, 110 (1995), 585-603.
122
Sonuç olarak, Ellsberg paradoksu insanların belirsizlikten kaçtıklarını ve
bir bahsin olasılık dağılımını bilmedikleri durumlardan hoşlanmadıklarını
ortaya koymaktadır. Ellsberg’in çalışmalarından sonra belirsizliğe karşı
reaksiyon üzerine birçok model oluşturulmuş olup, Camerer ve Weber en
kapsamlı incelemeyi sunmuştur.154 Konu ile ilgili en popüler yaklaşımlardan
biri; belirsizlikle karşılaştıklarında insanların birden fazla olasılık dağılımı
oluşturduğu ve her bir dağılımdaki asgari beklenen faydayı maksimize etmek
üzere harekete geçtikleri yönündedir. Bu tür durumlarda insanlar, bahsin
gerçek dağılımını belirleyen zıt amaçlı bir rakibe karşı onu mümkün olduğu
kadar zararlı kılacak şekilde davranmaktadırlar. Bu davranış kalıbı ilk olarak
Gilboa ve Schmeidler tarafından dile getirilmiştir.155 Epstein ve Wang ise,
belirsizlikten kaçışın varlık fiyatları üzerindeki sayısal etkilerini açıklamaya
çalışmamalarına rağmen, bu yaklaşımın dinamik bir varlık fiyatlaması
modelinde kullanılabileceğini göstermişlerdir.156 Sayısal etkiler, konuyla ilgili
bir yaklaşım olan “sağlamlık kontrolü”nden sağlanmıştır. Bu yaklaşımda
aracı,
referans
oluşturulmuş
bir
olsa
dağılımı
da,
öngörmekte
kararlarının
ve
doğru
referans
olduğunu
model
ıspat
yanlış
etmeye
çalışmaktadır. Burada da “en-kötü durum” un yanlış tanımlanmasına karşı
korunma sağlanmaya çalışılmaktadır.
2.5.1.3 Yatırımcıların Rasyonel Olmayan Davranışlarının Sebepleri Pişmanlık Teorisi
Pişmanlık, yapılan hatalar sebebiyle kişinin duyduğu sıkıntı ve üzüntü
halini ifade etmektedir.
Bu tanımlaması ile de Kahneman ve Tversky’nin
oluşturduğu değer fonksiyonunda kırılmanın oluştuğu referans noktası
154 C.CAMERER ve M. WEBER: “Recent developments in modeling preferences: uncertainty and
ambiguity”, Journal of Risk and Uncertainty, 5 (1992),325-70.
155 I. GILBOA ve D. SCHMEIDLER: “Maxmin expected utility with a non-unique prior”, Journal of
Mathematical Economics, 18 (1989),141-153.
156 L. EPSTEIN ve T.WANG: “Intertemporal asset pricing under Knightian uncertainty”,
Econometrica, 62 (1994), 283.
123
kavramında kapsanmaktadır. Bu açıdan, Loomes ve Sugden157, bir tercihin
yaratabileceği fayda ile birlikte, farklı bir tercih durumunda sözkonusu
olabilecek faydayı dikkate alarak oluşturdukları düzeltilmiş fayda fonksiyonu
kapsamında
bireylerin
faydalarını
maksimize
edebileceklerini
ortaya
koymuşlardır.
Öteyandan, Shefrin ve Statman’ın açıkladığı şekliyle Pişmanlık Teorisi,
yatırımcıların fiyatı düşen hisse senetlerini satmama ve fiyatı artan senetleri
satmaktaki ısrarlarını açıklayabilmektedir. İlk durumdaki ısrarın sebebi
zararın ve beraberinde doğacak pişmanlığın oluşmasını geciktirmek, ikinci
durum ise fiyatı artan hisse senedini satmayarak bir fırsatı kaçırma
pişmanlığını yaşamamaktır.158
Kavram çatışması ise, bireyin sahip olduğu inanış ve varsayımların
yanlış olduğuna ilişkin verilerle karşılaşması durumunda oluşan içsel çatışma
olup,
yanlış
inanışlarla
ilgili
pişmanlık
duygusu
şeklinde
kendini
göstermektedir. Bireyler yeni bilgiyi görmemezlikten gelme veya çarpıtma
benzeri rasyonellikten uzak aksiyonlara girerek kavram çatışmasından uzak
durmaya çalışmaktadırlar.159 Bireylerin kavram çatışmasından uzak durmak
için aldıkları rasyonel olmayan aksiyonlara ilişkin birçok amprik çalışma
mevcut olup, bunların en önemlisi Erlich, Guttman, Schopenback ve Mills’in
araba alan bireylerin alım sonrası bu kararlarını sorgulamalarına sebep
olabilecek
reklam
ve
tanıtımları
gözardı
ettiklerini
ortaya
koyan
çalışmalarıdır.160 Goetzmann ve Peles, iyi performans gösteren yatırım
fonlarına fon akışının, kötü performanslı yatırım fonlarından fon çıkışından
daha hızlı gerçekleşmesini bireylerin yatırım kararlarının yanlışlığı ile
yüzleşmemek isteği ve böylelikle oluşacak kavram çatışmasından korunma
güdüsü ile açıklamışlardır.161
157 G. LOOMES ve R.SUGDEN: “Regret Theory: An Alternative Theory of Rational Choice Under
Uncertainty”, The Economic Journal, 92 (1982), 805.
158 H.SHEFRIN ve M.STATMAN: “Behavioral Portfolio Theory”, unpublished paper, (1994). Santa
Clara Univercity
159 L.FESTINGER: A Theory of Cognitive Disonance, (Stanford, 1957).
160 D.ERLİCH, P. GUTTMAN, P. SCHOPENBACH, ve J. MİLLS: “Postdecision Exposure to
Relevant Information”, Journal of Abnormal and Social Psychology, 54, (1957), 99.
161 W.N. GOETZMANN ve N. PELES: (1993) “Cognitive Dissonance and Mutual Fund Investors”,
Yale School of Management.
124
2.5.1.4 Yatırımcıların Rasyonel Olmayan Davranışlarının Sebeplerini
Oluşturan Hevristikler
Hevristik, problem çözmede ve karar almada kullanılan strateji veya
kestirme yol olarak tanımlanabilmektedir. Tversky ve Kahneman da konu ile
ilgili “Belirsizlik Altında Karar Verme: Hevrstikler ve Önyargılar” isimli
çalışmalarında hevristikleri aynı şekilde tanımlamışlardır. Hevristikler aşırı
bilgi yükü olduğunda, detaylı düşünmek için zaman olmadığında, bir olayın
şansa bağlı olduğuna ilişkin inancın kuvvetli olduğunda ve yetersiz bilgi
sözkonusu olduğu durumlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Hirshleifer, bilinçsel
sınırlılıkların bireyleri karar verirken hevristik kullanmaya zorladığını ifade
etmiş ve bu durumu hevristic basitleştirme olarak isimlendirmiştir.
Etkin piyasa teorisi kapsamında yatırımcı rasyonalitesi finansal
piyasalarda kararların tam bilgi ışığında ve düşünsel bozulmaların sözkonusu
olmadığı bir şekilde verildiğini savunurken, karar sürecinde zaman zaman
hevristiklerin kullanıldığı da bir gerçektir.162 Davranışsal psikoloji kapsamında
Tversky ve Kahneman üç temel hevristiği dikkate almıştır.
2.5.1.4.1 Rasyonel Olmayan Davranışlara Sebep Olan Temsiliyet
Hevristiği (Representativeness)
Temsiliyet hevristiği, bireylerin bir olayın gerçekleşme sıklığını, bir gruba
ait olmasına bağlı olarak öngörmeleri şeklinde tanımlanabilmektedir.
Temsiliyet hevristiğinin bir sonucu bireylerin değer taşısa da, taşımasa da
özel detaylara çok değer vermeleri ve temel bilgiyi gözden kaçırmalarıdır. Bu
bağlamda, bireyler A olarak adlandırılan bir bilgi setinin B modeliyle
oluşturulma veya A objesinin B grubuna dahil olma olasılığını belirlerken
çoğunlukla temsiliyet olgusundan faydalanmaktadırlar. Bu, A’nın B’nin temel
özelliklerini ne derecede taşıdığının değerlendirilmesi anlamına gelmektedir.
162 E.ARONSIN: The Social Animal, (New York, 1992),121.
125
Çoğu zaman benzerlik kolaylaştırıcı bir yaklaşımdır, ancak zarar verici
önyargılara
da
sebep
olabilmektedir.
Temsiliyet
hevristiği
sebebiyle
oluşabilecek önyargılardan ilki, temel oran kayıtsızlığı (base rate neglect)’dir.
Kahneman ve Tversky, temel oran kayıtsızlığını tanımlamak için bir
örnek kullanmışlardır. Linda 31 yaşında, bekar ve hoş bir kadındır. Felsefe
okumuştur. Öğrenciyken ayrımcılık ve sosyal adalet konularına özel ilgi
duymuş ve anti-nükleer gösterilere katılmıştır. Bu tanımlamadan sonra “Linda
bir banka kasiyeridir.” (A ifadesi) ve “Linda bir banka kasiyeridir ve feminist
harekette aktiftir.” (B ifadesi) karşılaştırıldığında B’ye daha yüksek bir olasılık
tanınması daha muhtemeldir. Temsiliyet basit bir açıklama sağlamaktadır.
Linda’nın tanımı bir feministin tanımına benzemekte olup, B’nin seçilmesine
sebep olmaktadır. Bu durum, Bayes kanunu ile aşağıdaki şekilde ifade edilir.
p (B ifadesi | tanımı) = p (tanım | B ifadesi) p (B ifadesi)
p (tanım)
İnsanlar bu kanunu yanlış uygulamakta ve benzerliği formüle eden p
(tanım | B ifadesi)’ye daha çok değer verirken, temel oran olan p (tanım)’ye
çok az değer vermektedirler.
Temsiliyet, aynı zamanda, örnek grubu büyüklüğü inkarı (sample size
neglect) önyargısına sebep olmaktadır. Bir veri setinin belirli bir modelin
çıktısı olduğunu değerlendirirken insanlar, veri grubu büyüklüğünü gözardı
etmektedirler. Oysa, küçük bir örnek grubu, büyük bir örnek grubu kadar
belirleyici olabilmektedir. Şöyle ki; altı kere atılıp üçünde yazı, üçünde tura
gelen madeni para, 1000 kere atılıp 500’ünde yazı 500’ünde tura gelen
parayı temsil etmektedir. İkinci deneme daha kapsamlı olsa da temsiliyet,
sözkonusu iki denemenin madeni paranın doğruluğuna ilişkin eşit derecede
bilgi sağladığı anlamına gelmektedir.
Örnek grup büyüklüğü inkarı, insanların en başta bilgi sağlama sürecini
bilmemeleri durumunda çok az sayıdaki bilgiyi kullanarak süratli bir şekilde
çıkarsama yaptıkları anlamına gelmektedir. Tversky ve Kahnman’ın da işaret
ettiği üzere bireylerin bir konuya ilişkin bilgilerinin olmadığı durumdaki
126
tepkileri ile hiçbir değer taşımamasına rağmen bir miktar bilginin bulunması
durumundaki tepkileri farklılaşmaktadır. Örneğin, dört fiyat sıçramasını
yakalamış olan bir finansal analist, yetenekli olarak kabul edilebilmektedir.
Öteyandan, bu durum “sıcak el” olarak isimlendirilen bir olguyu da
yaratmaktadır; tekrarına ilişkin ciddi bir veri olmamasına rağmen spor
fanatikleri bir yarıda üç sayı atan bir sporcunun bunu yineleyeceğine
inanmaktadırlar.163 Küçük örnek grupların dahi ana popülasyonun özelliklerini
göstereceği düşüncesi “küçük sayılar kanunu” olarak isimlendirilmiştir.164
Öteyandan, bilgi sağlama sürecinin en baştan bilindiği durumlarda
küçük sayılar kanunu kumarbaz yanılgısı etkisi yaratmaktadır. Madeni bir
paranın beş atışının tümünde yazı gelirse, tura gelme olasılığının arttığı
düşünülmeye başlanır. Küçük bir örnek grubunun bile madeni paranın adil
olduğunu göstereceği düşünülerek, yazıları dengeleyecek sayıda tura
gelmesi beklenmektedir.
Temsiliyet, finansal anlamda yatırımcıların tanınmış şirketlere ait hisse
senetleri getirilerinin yüksek olacağı benzeri öngörüler yapmaları sonucunu
doğurmaktadır. Sözkonusu öngörünün gerçeği yansıtmaması durumunda,
yatırımcılar için kayıp sözkonusu olmaktadır. Öteyandan, piyasa şartlarının
aynı
şekilde
devam
edeceğine
ilişkin
önyargılar
da
kimi
zaman
profesyonelleri bile yanılgıya düşürebilmektedir. Ancak, asıl olan bu
önyargıların varolduğu ve finansal varlıkların değerlerini bir şekilde
etkiledikleridir.
2.5.1.4.2
Rasyonel Olmayan Davranışlara Sebep Olan Mevcudiyet
Hevristiği (Availability)
Gelecekteki bir olaya ilişkin karar verirken bireyler, işlettikleri olasılıksal
yargılama sürecinde aynı olayın geçmişteki gerçekleşmelerini hatırlama veya
163 T.GILOVICH, R. VALLONE ve A. TVERSKY: “The hot hand in basketball: on the
misperception of random sequences”, Cognitive Psychology, 17 (1985), 295.
164 M. RABIN: “Inference by believers in the law of small numbers”, Quarterly Journal of
Economics, 117 (2002),775.
127
gelecekte gerçekleşmesini tahmin etmede kolaylığından önemli ölçüde
etkilenmektedir. Bir olayın gerçekleşme olasılığını değerlendirirken insanlar,
genellikle zihinlerinde konu ile ilgili bir tecrübe aramaktadırlar. Bu, tam olarak
mantıklı bir süreç olsa da, tüm tecrübeler aynı derecede hatırlanabilir veya
kullanılabilir olamayacağından önyargılı tahminlere yolaçabilmektedir. Bu
kapsamda, yakın zamanda gerçekleşen ve daha çarpıcı olan olaylar tahmini
daha çok etkilemektedir. Tversky ve Kahneman yaptıkları bir çalışmada
deneklere İngilizcedeki kelimelerin ilk veya üçüncü harf olarak “r” harfinin
tekrarlanma sıklığını sorduklarında, ilk harf olarak “r”nin hatırlanması daha
kolay olduğundan denekler ilk harf “r”nin daha yaygın olduğunu çoğunlukla
ifade etmişlerdir, oysa üçüncü harf olarak “r” daha yaygındır. 165
Ekonomistler tecrübesel kanıtlara ihtiyatla yaklaşmaktadırlar çünkü
insanların tekrarlar sonucunda bu tür önyargılardan uzaklaşacaklarına,
yatırım bankasındaki para yöneticisi gibi belli konulardaki eksperlerin daha az
hata yapacağına ve daha etkili teşviklerle bu etkilerin ortadan kalkacağına
inanmaktadırlar.
Bu tür faktörler, önyargıları bir dereceye kadar ortadan kaldırsalar dahi,
tamamen yok edememektedir. Ancak, öğrenilenlerin etkisi uygulamadaki
hatalarla azaltılabilmektedir, şöyle ki önyargıları kendilerine açıklandığında
bireyler durumu anlamalarına rağmen, spesifik durumlarda yine aynı
doğultuda hareket edebilmektedirler. Uzmanlık ise çoğunlukla yardımdan çok
engel oluşturmaktadır. Uzmanlar sofistike modelleriyle donanmış olarak,
özellikle tahminlerinin doğruluğuna ilişkin sınırlı geri beslenmişlerse sıradan
birinden çok daha fazla gereksiz güven sergileyebilmektedirler. Konu ile ilgili
sayısız çalışma incelendiğinde teşviklerin önyargıları zaman zaman azalttığı
tespit edilmiş olmakla birlikte, sadece teşviklerle mantıksal sapmaların
ortadan kalkacağına ilişkin bir çalışma mevcut değildir.166
165 A. TVERSKY ve D. KAHNEMAN: “Availability: A heuristic for judging frequency and
probability”, Cognitive Psychology, (1973), 5, 207.
166 C.CAMERER ve R. HOGARTH: “The effects of .nancial incentives in experiments: a review and
capital-labor production framework”, Journal of Risk and Uncertainty, 19 (1999),17.
128
2.5.1.4.3 Rasyonel Olmayan Davranışlara Sebep Olan Demirleme
Hevristiği (Anchoring)
Bireyler yaklaşımlarını oluştururken genellikle rastgele bir değeri baz
almakta ve bu bazı bir miktar değiştirmekle birlikte, temel olarak ilk değere
demirlemektedirler. Bu durumun en bilinen örneklerinden biri deneklere gelir
düzeylerinin sorulduğu anketlerde cevapların verilen gelir aralıklarından
etkilendiğinin
tespit
edilmesi
olmuştur.
Bu
tip
durumlarda
denekler
cevaplarının belirli bir bakış açısıyla değerlendirileceğini varsayarak gerçek
gelir
seviyelerini
düşünmeden
verilen
aralıkları
gözönünde
bulundurmaktadırlar. Bu çerçevede piyasalarda oluşan fiyatların da en etkin
belirleyicisi geçmiş dönemdeki fiyatlardır.167
Demirlemeye ilişkin en etkileyici çalışmalardan biri, Tversky ve
Kahneman’ın deneklere Birleşmiş Milletler Teşkilatı’nda yeralan Afrikalı
yüzdesini sorarken 0-100 arası değerlerin yeraldığı bir şans tekerleği
çevirttikleri çalışmadır. Denekler hiçbir ilişkisi olmamasına rağmen cevap
verirken, şans tekerleğinin gösterdiği değerden etkilenmişlerdir. Bu örnekte
de görüldüğü üzere demirlenilen değer, anlamsız olmasına rağmen,
deneklerin kararlarında önemli ölçüde etkilemektedir.168 Bu duruma başka bir
örnek yine Kahneman ve Tversky’nin deneklere önce 2X3X4X5X6X7X8 ve
daha sonra 8X7X6X5X4X3X2 çarpımlarının sonucunu sordukları çalışmada
ilk çarpımın sonucu olarak verilen cevapların ortalaması 512, ikincisininki
2.250 olmasıdır ve bu durum deneklerin en baştaki çarpımın büyüklüğüne
demirlemeleri ile açıklanmaktadır. Bunun ötesinde, cevaplarının yanlış
olduğu açıklanan ve tekrar tahmin etmeleri istenen denekler, ilk tahminlerini
temel alarak düzeltmeye gitmişlerdir.
167 D.KAHNEMAN ve A. TVERSKY: a.g.m.(1973), 1125.
168 D.KAHNEMAN ve A. TVERSKY: “Judgement Under Uncertainty”: Heuristics and Biases”,
Science, 185, (1974), 184.
129
2.5.1.5 Rasyonel Olmayan Davranışlara Sebep Olan Tutuculuk Hevristiği
Daha
önce
değersizleşmesine
açıklanan
sebep
temsiliyet
olurken,
kavramı,
temel
oranların
örnek grubun sağladığı kanıtlarla
karşılaştırıldığında temel oranların gereğinden fazla değer bulduğu durumlar
da sözkonusudur. 3 mavi, 7 kırmızı ve 7 mavi, 3 kırmızı top bulunan iki
vazodan birinden geri koymak kaydıyla yapılan çekişte, 8 kırmızı ve 4 mavi
top sağlanmıştır. Sözkonusu çekişin ilk vazodan olma olasılığı 0,97 ve temel
oran 0,5 iken insanlar temel oranı abartarak 0,7 olarak tahmin etmişlerdir.169
İlk bakışta tutuculuk ile temsiliyetin çeliştiği söylenebilmektedir. Ancak,
her ikisinin beraber olduğu doğal bir yol da bulunabilmektedir. Bir veri
grubunun modeli temsil etmesi durumunda insanlar verilere daha çok değer
vermektedirler. Ancak, veriler belirgin bir modelin çıktısı niteliğinde değillerse,
insanlar verilere fazla itibar etmemekte ve daha önceki tecrübelerine
dönmektedirler. Yukarıda tanımlanan deneyde 8 kırmızı ve 4 mavi top
çekilmesi herhangi bir vazoyu temsil etmemekle birlikte, geçmiş bilgi olan
vazo içeriğine gereğinden fazla bir yönelme oluşturmuştur.
2.5.1.6 Bilimsel ve Olasılıksal Yargıların Manüpülasyonu
Yapılan çalışmalar, karar verme süreçlerinin sistematik olarak rasyonel
olmayan faktörler tarafından etkilenmekte olduğunu ortaya koymuştur.
Bireyin davranışlarında veya kararlarında rasyonaliteden uzaklaşması,
bilişsel aykırılıklar (cognitive anomalies) olarak isimlendirilmektedir. Bilişsel
aykırılıkların en önemlisi olan önyargılar sadece yanlış muhakeme anlamına
gelmemekte, aynı zamanda bilimsel yargıların derin bir şekilde yanlış
anlaşılması niteliğini taşımaktadır. Toplu olarak etkileri de, risk ve belirsizliğin
yanlış yorumlanmasıdır.170
169 W.EDWARDS: a.g.e, 307.
170 John D.HANSON ve Douglas A.KYSAR: “Taking Behavioralism Seriously: The Problem of
Market Manipulation”, Research paper, 1999.
130
2.5.1.6.1 Kişisel Hipotezlerin Oluşturulması
Bireylerin, bilim adamları benzeri, dünyayı anlamak için hipotezler
oluşturup test ettikleri birçok araştırmada ortaya konmuştur. Bireyler dikkate
değer buldukları olaylar veya ilişkiler için teoriler oluşturmaktadır. Ancak, bu
teoriler zaman zaman açıklama veya anlama yerine karmaşa ve yanlış
değerlendirmelere yol açabilmektedir.
2.5.1.6.1.1
Hipotez
Oluşturma
Sürecini
Etkileyen
İnanışların
Değişmezliği (Belief Perseverance)
Bir
hipotez
abartılmakta,
oluşturulduğunda
genellikle
destekleyen
kanıtlar
karşıt olanlar gözardı edilmektedir. İnsanların bir fikir
oluşturduktan sonra ona sıkıca ve uzun süre bağlandıklarına ilişkin birçok
tespit mevcuttur.171 Bu kapsamda, en azından iki etkiden sözedilebilmektedir;
ilki, bireylerin kendi inanışlarına ters düşen hususlara ilişkin kanıt
aramamaları, ikincisi ise, bu nitelikte kanıt bulsalar dahi, büyük ölçüde
kuşkuyla karşılamalarıdır. Bu durum ilk intibanın her zaman çok değer
taşıması ile de ilişkilidir. Bu eğilimin ortaya konulduğu en önemli çalışmada,
deneklere farklı bulanıklık seviyesinde bir resim gösterilmiş ve netleştirme
sürecinin hızı ve en son netlik seviyesi her denek için aynı tutulmuştur.
Sonuçta netleştirme süreci daha uzun tutulan deneklerin resmi anlamaları
daha uzun zaman almıştır ve bu durum standartın altındaki verilerle
oluşturulmasına
rağmen
hipotezlerin
reddedilmesindeki
güçlükle
açıklanmıştır.172
171 C.LORD, L. ROSS ve M. LEPPER: “Biased assimilation and attitude polarization: the effects of
prior theories on subsequently considered evidence”, Journal of Personality and Social Psychology, 37
(1979), 2098.
172 Jerome S.BRUNER ve Mary C.POTTER: “Interference in Visual Recognition”, Science, 144
(1964), 424.
131
Finansal piyasalara ilişkin modellerin önemli bir bileşeni aracıların
beklentilerini ne şekilde oluşturduklarının tespitidir ve bu süreçte inanışların
önemli rol oynadığı önesürülmektedir. Finans teorisi kapsamında inanışların
değişmezliği, Etkin Piyasalar Teorisine inanan kişilerin olumsuz kanıtları
gözardı ederek buna inanmaya devam edeceklerini ifade etmektedir.
İnanışların
yatırımcı
kararlarına
etkileri
birçok
şekilde
gerçekleşmektedir. Örnek olarak, yatırımcıların ortalama temettü artış oranını
olduğundan daha değişken kabul ettikleri ve temettü oranında artış
gerçekleştiği anda artışa ilişkin çok çabuk bir fikir oluşturdukları tespit edilmiş,
bu tepkinin ise, fiyatları ve getiri volatilitesini artırdığı görülmüştür. Bu tip
durumlar, temsiliyet (representativess) kavramının direk bir uygulaması
olarak da kabul edilebilmektedir. Bunun ötesinde, rasyonel olmayan bu tip
inanışlar bireylerin bir bütünü temsil etmesi mümkün olmayabilecek kadar
küçük grupların dahi ana popülasyonun tüm özelliklerini göstermelerini
beklemeleri olarak tanımlanabilecek “küçük sayılar kanunu”nun da bir
uygulamasıdır. Bu kapsamda, yatırımcılar birden fazla periyotta iyi getiri
sağlamışlarsa, küçük sayılar kanunu, getiri artışının hızlı olduğu ve getirilerin
gelecekte de artacağı düşüncesine kapılmalarına sebep olmaktadır.
İnançlara dayalı bir diğer örnek, kamuya açık bilgi dışında özel bilgilere
olan gereğinden fazla güven durumudur. Bir yatırımcı, ekonomi hakkında
edindiği kamuya açık bilgilerle gelecekteki nakit akımı artışına ilişkin bir
öngörü oluşturmaktadır. Daha sonra, kişisel analizler sonucunda edindiği
bilginin doğruluğuna önceki öngörüsüne göre gereğinden fazla değer
vermektedir. Kendi analizinin sonuçları pozitifse, mevcut temettü durumunu
dikkate
almaksızın
fiyatları
yukarı
çekmekte
ve
getiri
volatilitesini
artırmaktadır. Yatırımcılar, gelecek getiri beklentilerini oluştururken geçmiş
getirileri geleceğe uzun süreli olarak yansıttıkları için de, fiyat-temettü
rasyoları ve ilgili getiriler büyük ölçüde volatilite içermektedir. Bu tür durumlar
da temsiliyet ve küçük sayılar kanunun bir uygulamasıdır.
132
İnanışlar temeline dayanan bir diğer davranışsal finans kavramı ilk defa
Fischer173 ve son dönemde Shafir174 tarafından dile getirilen ve reel ve
nominal değerlerin karıştırılması olarak tanımlanabilecek “para ilüzyonu”dur.
Aynı konu ile ilgili olarak, Modigliani ve Cohn ve Ritter ve Warr, fiyat/temettü
oranları ve getirilerdeki değişkenliğin, yatırımcıların gelecekteki nakit
akımlarını tahmin ederken reel ve nominal tutarları karıştırmalarından
kaynaklandığını savunmuşlardır. Bir finansal enstrümanın değerinin, reel
nakit akımlarının reel oranlarla veya nominal nakit akımlarının nominal
oranlarla iskonto edilerek hesaplanacağı açık olmakla birlikte, özellikle
yüksek enflasyon dönemlerinde reel nakit akımlarının reel orandan daha
yüksek
olan
nominal iskonto oranlarıyla indirgenmesi hisse senedi
piyasasının değerini düşürmektedir. Sonuç olarak, reel ve nominal oranlar
arasında yaşanabilecek bu karmaşa fiyat-temettü oranlarında ve getirilerde
normalin üstünde değişmelere sebep olabilmektedir ki bu durum 1970’lerde
yaşanan yüksek enflasyon dönemlerindeki düşük piyasa değerlemesini ve
1990’larda
yaşanan
düşük
enflasyon
dönemlerindeki
yüksek
piyasa
değerlemesini açıklamaktadır.
2.5.1.6.1.2 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen Teyit Önyargısı
(Confirmation Bias)
İnanışların değişmezliğinin ötesinde bireyler, kanıtları kendi hipotezlerini
doğrulayacak şekilde yanlış yorumlamaktadırlar. Belirli bir konuda farklı
inanışları olan bireylerin aynı veri karşısında daha çok farklılaştıklarını
gösteren birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalardan bir tanesinde yarısı
idam cezasının caydırıcı olduğuna inanan ve yarısı inanmayan 48 deneğe
sözkonusu caydırıcılğı destekleyen kanıtlar verildiğinde aynı kanıtların iki
173 I. FISHER: Money Illusion (New York, 1928).
174 E.SHAFIR, P. DIAMOND ve A. TVERSKY: “Money illusion”, Quarterly Journal of Economics,
112 (1997),341.
133
grubu da mevcut inanışlarını artırıcı şekilde etkilediği görülmüştür.175
Öteyandan teyit önyargısı işletilmesinin, kanıtın kişi için değeri ile ilişkili
olduğunu araştırmalar göstermiştir. Kanıt ne kadar belirsiz ve kompleks
olursa, teyit önyargısına o derece fazla yol açmaktadır. Destekleyen kanıt
karşısında bireyler bilginin karmaşıklığını azaltmakta ve geriye birkaç
destekleyen ifade kalmaktadır. Karşıt kanıt ise, mevcut hipoteze zarar
vermeyecek alternatif yorumlar olarak nitelendirilmektedir. Bir çalışmada
mahkeme
jürisi
üyelerinin
sunulan
kanıtları,
davaya
ilişkin
kendi
oluşturdukları hikaye çerçevesinde değerlendirdikleri tespit edilmiştir. Jüri
üyeleri kendi hikayelerini desteklemeyen verileri unutmaktadırlar.
Teyit önyargısının en önemli etkilerinden biri, bir hipoteze ilişkin
korelasyonların abartılması veya hipotezle çelişenlerin gözardı edilmesi
eğilimidir. Bir çalışmada, değişkenler arasındaki korelasyonun “olması
gereken”in yarattığı kanı çerçevesinde algılandığı ortaya konulmuştur.176
Daha sonra bu tespit geliştirilerek yapılan çalışmalarda korelasyonu
açıklayan bir teorinin mevcut olmaması durumunda da, korelasyonun gözardı
edildiği tespit edilmiştir.
2.5.1.6.1.3 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen Hipotez Kaynaklı
Filtreleme (Hypothesis-Based Filtering) Etkisi
Matthew Rabin’in’in isimlendirdiği şekliyle hipotez kaynaklı filtreleme,
bireylerin belirsiz bilgiyi mevcut önyargılarına uygun olarak yorumlamalarının
ötesinde,
kanıtları
hipotezleri
destekler
şekilde
değerlendirmeleridir.
Böylelikle en baştaki hipotezlere ilişkin güven desteklenmekte ve bu döngü
yeni kanıtlarla da devam etmektedir.
175 C.LORD, L. ROSS ve M. LEPPER:a.g.m, 2011
176 Loren J.CHAPMAN: “Illusory Correlation in Observational Report”, J.Verbal Learning & Verbal
Behavior, 151, (1967),151
134
2.5.1.6.1.4 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen Varlık Etkisi (Entity
Effect)
Hipotezlerin, oluşumlarına sebep olan kanıtlardan bağımsız olarak kendi
varlıkları sözkonusudur. Bu bağlamda, hipotezi oluşturan şartlar ortadan
kalksa da hipotezler varlıklarını devam ettirmektedirler. Örneğin, bir
çalışmada deneklerin riske yaklaşımları ve itfaiyeci olarak başarıları arasında
pozitif veya negatif bir ilişki olduğuna dair kanıt sunulmuştur. Sunulan kanıtta
başarılı ve başarısız itfaiyecilerin yaşı, medeni durumu, hobileri ve risk
tercihleri gibi bilgiler yeralmaktadır. Deneklere bu bilgileri değerlendirerek risk
tercihi ve itfaiyecilikteki başarı arasında bir ilişki olup olmadığı sorulmuş, bir
kısım deneğe de sunulan kanıtların uydurma olduğu belirtilmiştir. Sonuçta
deneklere sunulan ilk bilgilerin sadece iki vakayı kapsaması ve bu açıdan
objektiflikten uzak olmasına rağmen bu bilginin değişkenler arasındaki gerçek
ilişkiye ilişkin teorilerin oluşturulmasında büyük önem taşıdığı görülmüştür.
Bu sebeple daha sonra sunulan olumsuz kanıtlar ve bilgi, deneklerin risk
tercihi ve itfaiyecilikteki başarı arasında gördükleri ilişkiyi değiştirememiştir.
Bu durum üç ayrı şekilde açıklanabilmektedir. İlki, bireyler normatif veya
mantıklı olmamasına rağmen inanışlarında ısrarcıdırlar. İkincisi, bireyler
inanışlarının oluşmasına sebep olan veriler zayıf veya yetersiz olsa ve
bunlarla çelişen yeni veriler alsalar dahi ilk inanışlarını değiştirmemektedirler.
Son olarak da, bireyler inanışlarının doğruluğuna ilişkin kendi sebepsel
açıklama veya senaryolarını oluşturmaları durumunda daha sonra çelişen
veri gelmesine rağmen inanışların değiştirilmediğidir. 177
177 Craig A.ANDERSON, Mark R.LEPPER ve Lee ROSS: “Perseverance of Social Theories: The
Role of Explanation in the Persistence of Discredited Information”, 39 J.Personality & Soc.Psychol.,
1037 (1980), 1039.
135
2.5.1.6.1.5 Hipotez Oluşturma Sürecini Etkileyen Motive Edilmiş
Muhakeme Kavramı (Motivated Reasoning)
İnanışların değişmezliği, teyit önyargısı, hipotez kaynaklı filtreleme ve
varlık etkisi temel olarak daha genel bir kavram olan motive edilmiş
muhakemenin örnekleridir. Motive edilmiş muhakeme, bireylerin çeşitli
kavramsal mekanizmalar kullanarak ve görüntüsel olarak da olsa, önyargısız
bir muhakeme işleterek varmak istedikleri sonuca ulaşmaları olarak
tanımlanabilmektedir. İstenilen sonuca varmak için bireyler, ilgili inanışın
destekleyen bir alt grubunu dikkate almaktadırlar. Bu bağlamda bireyler,
oluşturdukları ilk hipotezi destekleyen kanıtları algıladıkları gibi, ilk hipotezleri
de istenilen sonuca varmak üzere önyargılı bir kavramsal işletimle
oluşturmaktadırlar.
2.5.1.6.2 Yanlış Kendine Güven (False Self-Confidence)
Önyargıların bir diğer grubu bireylerin kendilerine güvenlerine ilişkin
olup, teyit önyargısı ve inanışların değişmezliği kavramlarından önemli
ölçüde etkilenmektedir. Araştırmalar sonucunda insanların yargılarına aşırı
derecede güvendikleri tespit edilmiştir. Örneğin, deneklere ‘Ekvator’un
başkentinin Quito mudur?’ benzeri bir soru ile birlikte verdikleri cevabın doğru
olma olasılığı sorulduğunda cevaplara aşırı güven duyulduğu tespit
edilmiştir.178 Ancak bireylerin yargıları ile ilgili olarak sistematik bir şekilde
aşırı güven duyma sebepleri açıklanmaya muhtaçtır. Bireyler ancak
hatalarının sonuçlarının kendilerine tekrar tekrar gösterilmesiyle öğrenme
sürecini tamamlayabilmekle birlikte, bazı durumlarda gereğinden fazla tepki
göstererek güven kaybına uğramaktadırlar. Tversky ve Kahneman aşırı
güveni, bireylerin bir olayı tipik veya bilinen bir bütünün parçası olarak
178 B.FISCHHOFF, P.SLOVIC ve S.LICHTENSTEIN: “Knowing with uncertainty: The
Appropriateness of Extreme Confidence,” Journal of Experimental Psychology: Human Perception
and Performance, 3 (1977).555.
136
kategorize etmeleri ve olasılık tahminlerini yaparken bu gruplamanın önemini
gözardı etmelerine bağlamışlardır. Bu duruma bir örnek tamamen rastsal
olan bir veri setinde bazı modellerin varlığına ilişkin duyulan kişisel
güvendir.179
Aşırı güven, kendine yorma (self-attribution) ve kavramada geç kalma
(hindsight) gibi iki önyargıdan kaynaklanmaktadır. Kendine yorma, belirli bir
aktivitede kazanılan başarıyı insanın kendi yeteneklerinin bir sonucu olarak
değerlendirmesi, başarısızlığı ise kendi beceriksizliğine değil de, kötü şansa
yüklemesidir. Örneğin birkaç başarılı yatırım döneminden sonra yatırımcıların
kendilerine güvenleri artmaktadır.180 Kavramada geç kalma önyargısı ise, bir
olay olduktan sonra insanın o olayın olacağını önceden tahmin ettiğine
inanmasıdır. İnsanlar geçmişi gerçekte olduğundan daha iyi tahmin ettiklerini
düşünürlerse,
geleceği
de
aynı
şekilde
iyi
tahmin
edebileceklerine
inanmaktadırlar.
Aşırı güven, geçmişe kayıtsızlık şeklinde de kendini gösterebilmektedir.
Birçok yatırımcı başta korelasyonlar olmak üzere, birçok geçmişe ilişkin
bilgiyi dikkate almamakta, bunun yerine en yeni verilere kendilerini
demirlemektedirler. Temsiliyet kavramı kapsamında, bireyler geçmiş getiri
gelişiminin gelecek için belirleyici olabileceğini ancak mevcut şartların
geçmişin hatırlanan şartları ile benzerlik göstermesi durumunda kabul
etmektedirler. Bu kapsamda 1987 krizinin ertesi günü Wall Street Journal’da
1929 krizi öncesindeki piyasa hareketlerinin cari dönemle karşılaştırılmasının
yeralması zaman zaman geçmişe ilişkin verilerin önem kazandığına iyi bir
örnektir.
Mevcut piyasa hareketleri kapsamında önyargılara olan aşırı güven iki
şekilde ortaya konulmaktadır; ilki bireylerin endeksin bir yıllık seviyesi gibi
miktarlar hususundaki tahminlerini gerektiğinden çok dar güven aralıklarında
oluşturmalarıdır. Örneğin %98 oranındaki güven aralığı gerçek miktarı ancak
179 A. TVERSKY ve D.KAHNEMAN: a.g.m., 1128.
180 S.GERVAIS ve T. ODEAN: “Learning to be overconfident”, Review of Financial Studies, 14
(2001),1-27.
137
%60 oranında sağlamaktadır.181 İkinci olarak; insanlar olasılıkları tahmin
ederken iyi derecelendirme yapamamaktadırlar. Şöyle ki; gerçekleşme
konusunda
emin
olunan
olaylar,
gerçekte
yaklaşık
%80
olasılıkla
gerçekleşmekte ve kesinlikle gerçekleşmez diye düşünülen olaylar ise
yaklaşık %20 olasılıkla gerçekleşmektedir.182
Finansal
ve
ekonomik
belirsizliklerden
ders
alınmaması
birçok
yatırımcının neden global anlamda çeşitlemeye gitmediğinin ve finans
teorisinin en önemli yaklaşımlarını gözardı ederek, yatırımları arasındaki
korelasyonu dikkate almadıklarını da açıklamaktadır. Aşırı tepkiyi aşırı güven
bazında elealan Shiller, 19 Ekim 1987 krizi sırasında 2000 bireysel ve 1000
kurumsal yatırımcıya gönderdiği ankette sorduğu “Kriz sırasında bir fırsat
oluştuğunu hissettiniz mi?” sorusuna bireysel yatırımcılardan %29,2,
kurumsal yatırımcılardan %28 oranında evet cevabını almıştır. Bu oranlar en
karmaşık şartlarda dahi yatırımcıların kendi öngörülerine ne derecede
güvendiklerini göstermesi açısından çarpıcıdır. Daha sonra bu düşünceyi
oluşturan faktör sorulduğunda ise, deneklerin cevapları oldukça belirsizdir.
Bu cevapların ışığında hisse senedi piyasasındaki kriz sırasında gerçekleşen
yüksek
işlem
hacmi
ve
krizin
düzelmesini
sağlayan
faktörler
açıklanabilmektedir.
Shiller başka bir çalışmasında yeralan ABD ve Türkiye’de deneklerin
rastlantısal olarak belirlendiği ankette, 1997 yılında Amerika’da 1000$ ve
Türkiye’de 100 milyon TL’ye satın alınabilen mal ve hizmetler sepetinin 2006
yılında kaça mal olmasını beklediklerini sormuştur. Verilen cevapların alt ve
üst sınırı arasındaki oran Amerikan denekler için 4/3, Türk denekler için 3/2
olarak tespit edilmiştir. Fiyat seviyesinin Türkiye’de 1964-1974 döneminde 3
kat, 1974-1984 döneminde 31 kat ve 1984-1994 döneminde 128 kat artmış
olmasına rağmen, Türk deneklerin çok az bir kısmı iki veya üç basamaklı bir
181 M. ALPERT ve H. RAIFFA: “A progress report on the training of probability assessors”,
Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases, Der.D. KAHNEMAN, P. SLOVIC ve A.
TVERSKY, (Cambridge, 1982), 295.
182 B.FISCHHOFF, P.SLOVIC ve S.LICHTENSTEIN: a.g.m.,558.
138
seviye öngörmüştür. Sonuçta, geçmiş tecrübelere ve cari duruma rağmen
fiyat seviyesinin trendi izlemeyeceğini öngörmüşlerdir.183
2.5.1.6.2.1
Yanlış
Kendine
Güvenin
Oluşmasında
Rol
Oynayan
İyimserlik Önyargısı (Optimistic Bias)
Kötümserlik “enforme edilmiş iyimserlik” veya “önyargısız iyimserlik”
olarak isimlendirilmektedir. Bu kapsamda, bireyler ne derece bilgi sahibi
olurlarsa olsunlar kendileri hakkında inatçı bir şekilde iyimserdirler. Örneğin,
Amerikan evliliklerinin %50’sinin boşanma ile sonuçlandığı hakkında
bilgilendirilen denekler, kendi boşanma olasılıklarının çok düşük olduğunu
dile getirmişlerdir. Bu şekilde gözlemlenen iyimserlik yaş, cinsiyet, eğitim
derecesi veya meslek dalı ile sınırlandırılamamaktadır. Bu durumun bir
sonucu
olarak
bireyler
başkalarınınkini
ise
ya
kendi
başarısızlık
gerçeğe
uygun
ihtimallerini
veya
azımsamakta,
gereğinin
üstünde
değerlendirmektedirler. Birçok insan kabiliyetleri ve gözlemleri konusunda
gerçek dışı olarak aşırı olumlu fikirlere kapılmaktadır.184 Ankete tabi tutulan
bireylerin %90’ı araba sürme, insanlarla geçinme ve mizah yeteneklerini
normalin üstünde olarak tanımlamışlardır. Aynı zamanda, anket kağıtlarını
doldurma gibi tamamlamaları gereken işleri gerçekte yaptıklarından daha
kısa sürede yapacaklarını ifade ederek, sistematik planlama hatası
sergilemişlerdir.185
Gereğinin üstünde iyimserlik, gelecekteki olasılığı geçmiş tecrübeye
göre belirleme eğiliminden kaynaklanmaktadır. Henüz gerçekleşmemiş bir
olumsuzluğun hiç gerçekleşmeyeceği veya bireysel karşı koyma ile
olumsuzluğun engelleneceği, düşük sıklık seviyesi öngörüsü, belirli bir risk ile
183 R.J. SHILLER: “Public Resistance to Indexation: A Puzzle”, Brookings Papers on Economic
Activity, I (1997), 159.
184 N. WEINSTEIN: “Unrealistic optimism about future life events”, Journal of Personality and
Social Psychology, 39 (1980), 806.
185 R.BUEHLER, D. GRIFIN ve M. ROSS: “Exploring the planning fallacy: why people
underestimate their task completion times”, Journality of Personality and Social Psychology, 67
(1994), 366.
139
kişisel tecrübenin sınırlı olması bireylerin olumsuzluğun kendileri için
gerçekleşme
olasılığını
azımsamalarına
sebep
olmaktadır.
İyimserlik
önyargısının önemli bir sonucu bireylerin aksi verilere direnç göstermeleridir.
2.5.1.6.2.2 Yanlış Kendine Güvenin Oluşmasında Rol Oynayan Kavram
Çatışması (Cognitive Dissonance)
Kavram çatışması da aşırı kendine güveni açıklamakta kullanılmakta
olup, bireylerin kendilerine ilişkin olumlu öngörüleri ile çelişen bilgileri inkar
etmeleri veya görmemezlikten gelmelerine sebep olmaktadır. İyimserlik
önyargısı kapsamında da bireyler kendilerinin daha zeki ve önemli risklere
karşı, ortalama bir bireyden çok daha fazla korunma altında olduklarını
düşünmektedirler.
2.5.1.6.2.3 Yanlış Kendine Güvenin Oluşmasında Rol Oynayan Kontrol
İllüzyonu (Illusion of Control)
Kontrol illüzyonu, bireylerin şansla ilgili olayların dahi beceri sonucu
oluştuklarını ve bu sebeple kontrol edilebilir olduklarını düşünmeleridir. Bu
durumun en iyi örneği kumarbazların yüksek sayıya ihtiyaç duyduklarında
zarı hızla, küçük sayılara ihtiyaç duyduklarında yavaşça atmalarıdır. Özellikle
şans oyunlarında kontrol illüzyonunun örnekleri sıklıkla görülmektedir.
2.5.1.6.2.4 Yanlış Kendine Güvenin Oluşmasında Rol Oynayan Kavrama
Yeteneği Önyargısı (Hindsight Bias)
Geçmişteki bir sonuç hakkında kesin bilgi alan bireyler bu sonucu daha
önce tahmin ettiklerine ilişkin bir hipotez oluşturmaktadırlar. Bu kapsamda,
140
genelde bireylerin büyük bir kısmı sonuçların tahmininde ortalamadan daha
başarılı olduklarını düşünmekte olup, bu durum kavrama yeteneği önyargısı
olarak isimlendirilmektedir. Kavramsal önyargıları derinlikle incelemiş olan
Baruch Fischhoff, bir sonucun gerçekleşmesinin açıklanması durumunda
gerçekleşmenin algılanan olasılığının arttığını dile getirmiş ve bireylerin
algılarındaki bu değişikliği fark etmediklerini önesümüştür.186
denekler
bir
olayın
gerçekleşmesi
sonrasında
Öteyandan,
gerçekleşme
olasılığı
hususundaki öngörülerini artırmakla kalmayıp, daha önceki öngörülerinin
doğruluk derecesini de abartmaktadır.
2.5.1.6.2.5 Muhakemenin Şaşırtıcı Etkisi (The Surprising Effect of
Reasoning)
Geribesleme bireylerde kesin bir istatistiksel kanıt niteliği kazanmakta
ve sonuç olarak bireyler, belirli bir riskle karşılaştıklarında daha gerçekçi
olmaktadırlar. Bu kavramla ilgili olarak, bireylerden verdikleri kararlarla ilgili
sebepler sorulduğunda karar verme sürecinin kalitesi zaman zaman
düşmekte olup, sözkonusu muhakeme sonucunda aşırı güven duygusu
artmaktadır.
2.5.1.7 Bilgi Değerleme Sürecinde Deneysellik, Tepki ve Risk Algılaması
Bireylerin bilgiyi, biri rasyonel, diğeri duygusal olarak işletilen deneysel
sistemler olmak üzere iki paralel süreçle değerlendirdikleri konusunda
psikologlar arasında bir fikir birliği sözkonusudur.187 Rasyonel süreç
mantıksal, dikkatli ve kesindir ve bu sebeple günlük yargı ve kararlar için
186 Baruch FİSCHHOFF: “Hindsight ≠ Foresight: The Effect of Outcome Knowledge on Judgement
Under Uncertainty”, J.Experimental Psychology: Human Perception & Performance, 1 (1975), 288.
187 Epstein SEYMOUR: “Integration of the Cognitive and the Pschodynamic Unconscious”
Psychologist, (1994), 709.
141
çoğunlukla etkinlik sağlamamaktadır. Bu sebeple, bireyler günlük kararlarda
tepki
olarak isimlendirilen ve otomatik olan, sezgisel yargıları, duygusal
tepkileri ve bilinçsiz reaksiyonları içeren deneysel düşünce sistemini
kullanmaktadırlar.
Deneysel düşünce sisteminin kullanılması bireylerin risk algılamalarını
önemli ölçüde etkilemektedir. Maliyet ve faydayı sadece olasılık dağılımı ile
ilişkilendiren beklenen fayda maksimizasyonu modelinin aksine, deneysel
düşünce sistemi riski, bir dizi düşünce, önyargı ve eğilimi dahil ederek çok
boyutlu bir şekilde ele almaktadır. Birçok durumda bilgi değerlendirmesinin
otomatik, çaba gerektirmeden bilinçsizce yapıldığı düşünüldüğünde belirli bir
riskin algılanmasının ona bağlı tepkiden büyük ölçüde etkilendiğini söylemek
mümkündür.188 Ancak, bu açıklama riskin saptırıldığı veya basite alındığı
anlamına gelmemekte, sadece risk algılamasının kültür başta olmak üzere
birçok subjektif faktörden etkilendiği ve bireylerin riski tek başına olasılıksal
kayıp dağılımı çerçevesinde bakmadığını ifade etmektedir.
2.5.1.8 Karar Verme Sürecinde Rol Oynayan Ayrılma Etkisi
Ayrılma etkisi bireylerin karar verme sürecinde ve hatta kararın
kendisinde bir etkisi olmamasına rağmen, ilgili bilginin açığa çıkmasını
beklemeleri eğilimidir. Bu şekliyle de, rasyonel düşünce mekanizmasında
yeralan kesinlik prensibine aykırılık içermektedir.
Ayrılma etkisine ilişkin araştırmalar Tversky ve Shafir tarafından
gerçekleştirilmiştir. Tversky ve Shafir, deneklere eşit olasılıkla 200$ kazanç
ve 100$ kayıp sağlayabilecek bir bahse girip girmeyeceklerini sormuştur.
Bahse girenlere tekrar ikinci bir bahse girip girmeyecekleri sorulduğunda ilk
bahsin sonucunu öğrenen deneklerin çoğunluğunun kazanmış da, kaybetmiş
de olsalar ikinci bahse de girdikleri tespit edilmiştir. Bu sonuçlar, ilk bahsin
sonucunun olumlu olması durumunda deneklerin ikinci bahisde kaybedecek
188 Melissa L.FİNUCANE, Ali ALHAKAMİ ve Paul SLOVİC: “The Affect Heuristic in Judgement
of Risks and Benefits”, (1998) yayınlanmamış çalışma.
142
bir şeyleri olmadığını düşündükleri, ilk bahsin sonucunun olumsuz olması
durumunda ise, zararlarını kapatmak için ikinci bahse girdikleri şeklinde
yorumlanmıştır..189 Ayrılma etkisi piyasa bilgileri açıklandıktan sonra
spekülatif
varlık
fiyatları
ve
işlem
hacimlerindeki
volatiliteyi
açıklayabilmektedir.
2.5.1.9 Kumar Yaklaşımı ve Spekülasyon
Kumar oyunlarında şans, bir yönde oluştuktan sonra kendini düzelterek
diğer yöne kayacağı önyargısı ile algılanmaktadır. Örnek olarak, uzun süre
siyah gelen bir rulet oyununun kırmızıya döneceği şeklinde bir genel kanı
sözkonusudur. Tversky ve Kahneman’ın dile getirdiği küçük sayılar kanunun
bir örneğini teşkil eden ve kumarbaz yanılgısı (gambler’s fallacy) olarak
isimlendirilen bu durum, bir örneğin genellemeyi tekrar edeceği önyargısına
dayanmaktadır.
Kumar oynamaya ve bu bağlamda gereksiz riskler taşıyan oyun ve
bahislere girmeye olan yatkınlık dünyadaki birçok kültürde yaygınlıkla
mevcuttur. Kallick 1974 yılında Amerika Birleşik Devletlerindeki yetişkin
nüfusun %61’inin bir şekilde kumar ve kumar benzeri oyuna katıldığını tespit
etmiştir. Aynı zamanda sözkonusu erkek nüfusun %1,1’i ve kadın nüfusun
%0,5’inin büyük olasılıkla ileri seviyede kumarbaz, erkek nüfusun %2,7’si ve
kadın nüfusun %1’inin potansiyel kumarbaz olduğu sonucuna varmıştır.190
Kumara yatkınlık, riskten kaçış ve risk isteme insan davranışları teorisi
için bir bulmaca niteliğindedir. Friedman ve Savage bu durumu üst kısımda iç
bükey olan beklenti teorisi ile açıklamaya çalışmışlarsa da, kumar
oynayanların sistematik olarak risk isteyen insanlar olmamaları ve çoğunlukla
bir tür eğlence ve rahatlama aradıkları dikkate alındığında bu yaklaşım pek
desteklenmemektedir. Öteyandan, bireyler kumar oynarken ego tatmini
189 E.SHAFIR ve A.TVERSKY: “Thinking Through Uncertainty: Nonconsequential Reasoning and
Choice”, Cognitive Psychology, 24 (1992), 449.
190 M.KALLICK et al. “A Survey of American Gambling Attitudes and Behavior”,Survey Research
Center, Institute for Social Research, Univercity of Michigan (1975)
143
sağlayan bazı tür oyunları özellikle tercih edebilmektedirler. Kumara ilişkin
insan davranışlarının karmaşıklığı, spekülatif piyasalardaki hareketlerin
sebeplerinin incelenmesinde dikkate alınmalıdır.
2.5.2 Davranışsal Finansın Fiziksel Temelleri
Davranışsal finans, insan davranışları yönünden finansal piyasaları
geleneksel ekonomik teorinin sunduğundan daha gerçekçi varsayımlar
altında incelemektedir. İnsan davranışları diğer tüm organizmalarda olduğu
gibi gerçekte ya termodinamik veya entropik süreçlerdir.191 Tabiatın en temel
kanunlarından olan Entropi Kanunu, kapalı sistemlerin bir sonraki yüksek
entropi
seviyesine
yaklaşmaya
çalıştıklarını
ortaya
koymaktadır.
Bu
kapsamda, bir sistem için dağılmak, mevcut yapısını korumaktan çok daha
kolaydır. Bu sebeple, önemli bilgilerin genetik kodlara işlenmesine ilişkin
olarak son derece kuvvetli bir seçici baskı mevcuttur.192 Fiziksel istatistik
kapsamındaki Gibbs eşitsizliği uyarınca zihin, belirsiz olayları gerçekleşme
olasılığına göre ağırlıklandırdığında bilgi değerlendirilmesi daha etkin
olmaktadır. Öteyandan, doğal seleksiyon, insan zihninin birçok veri ile
doğduğunu önesürmektedir. İnsan zihni yüzyıllarca süren bir doğal
seleksiyonun bir sonucu olarak kabul edildiğinde, önyargı, inanış ve
tercihlerdeki akılcılıktan uzaklaşmanın bugünün dünyasında anlaşılabilmesi
için fizik kanunları ve geçmiş değişimlerin doğal yapısının bilinmesi
gerekmektedir.
Entropi teorisi kapsamındaki Bilgi teorisi, insanın kavramsal sürecinin
temelini ortaya koymakta olup, en önemli tespiti bilginin maliyet taşımasıdır.
Bu teorinin bir diğer sonucu da, bireyin alabileceği bilginin mevcut bilginin
sızıntılar (equivocation) sonrası kısmı olduğudur. Sızıntıların seviyesi bilgi
asimetrisinin bir ölçütü olarak kabul edilmekte olup, bilgiyi veren ve alan
191 Jing CHEN: “The Physical Foundation of Human Psychology and Behavioral Finance”,
Univercity of Northern British Columbia, (2003)
192 A. TVERSKY ve D.KAHNEMAN: a.g.m., 1128.
144
arasındaki ilişkiye göre belirlenmektedir. Şöyle ki; kaynak ve alıcının
bağımsız olması durumunda, bir bilgi transferi sözkonusu olmamaktadır. Bu
bağlamda, bireyin ne kadar bilgi alabileceği geçmiş bilgisine bağlıdır. Piyasa
oyuncularının finansal varlıkların farklı anlık fiyatlarını farklı yönlerden
etkileyen
faktörleri
tam
olarak
anlayamamaları
sebebiyle,
finansal
piyasalardaki yanlış fiyatlamaların tespiti mümkün değildir.
Fiyatların kısa ve orta vadede devamlılığı ve uzun vadede ters dönmesi
sermaye piyasalarındaki kalıcı bir yapıdır. Sermaye piyasasında mevcut olan
bu
yapı,
yatırımcıların
gerek
niteliklerindeki
ve
gerekse
bilgi
değerlendirmelerindeki farklılığı yansıtmaktadır. Büyük yatırımcılar daha
değerli bilgiye ulaşabilmek için büyük miktarda çaba ve para harcamakta
iken, küçük yatırımcılar işlenmiş ve düşük maliyetli anlaşılması kolay
hazırdaki bilgiyi kullanmaktadır.
2.5.2.1 Bilginin Entropi Teorisi193
Kavramsal olarak bilgi, istatiksel fizik teorisi ile ilişkilidir. Maxwell’e göre
bilgi ediniminin fiziksel maliyeti, en azından bilginin değerine eşit olmalıdır.194
1871 yılında Boltzmann entropinin matematiksel fonksiyonunu tanımlamıştır.
Teoriye göre, bilginin değeri olasılığın bir fonksiyonudur ve aşağıdaki
özellikleri taşımaktadır:
1- İki olayın bilgisel değeri teker teker herbirininkinden yüksektir.
2- İki olayın bağımsız olması durumunda, bilgi değerleri her ikisinin bilgi
değerinin toplamıdır.
3- Bütün olayların bilgisel değeri sıfırdan farklıdır.
Bu üç özelliği karşılayan yegane matematik fonksiyonu ise aşağıda
verilmiştir:
193 Entropy Theory of Information
194 J. MAXWELL: Theory of Heat, (London, 1871), 32.
145
H(P) = -logb P
(1)
Bu formülasyonda b’nin pozitif ve sabit olduğu düşünüldüğünde
formülasyon, belirsizliğin derecesini vermektedir. p1, p2,...,pn olasılıkları ile X1,
X2,....,Xn farklı durumlarını içeren rastsal X olayı ele alındığında, bu olayın
bilgisel değeri ise aşağıdaki formülasyonla hesaplanmaktadır:
H(X) = -∑pj log (pj)
(2)
Şekil 2.4’de olasılığın azalan fonksiyonu olarak değerin 1.formülasyon
kapsamındaki grafiği verilmiştir. P=1 iken –logP=0’dır ve bu herkesçe bilinen
bilginin değeri olmadığını ifade etmektedir, bunun tersi olarak P=0 iken –logP
ve bilginin değeri sonsuza yaklaşmaktadır. Bu kapsamda, bir şirketin
karlılığındaki beklenmeyen düşüşe ilişkin bilgiye sahip olan az sayıda kişinin
bunu değerlendirmesi açıklanmaktadır.
Şekil 2.4 Değer ve Azlık
5
değer
4
3
2
1
0,01
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
azlık
0,6
0,7
0,8
0,9
1
Ancak, bilgi herkesçe erişilebilir olsa da, bunu alan kişinin gerektiği
şekilde özümseyememesi mümkündür. Bu kapsamda birey tarafından alınıp
146
özümsenen bilgi R, alınan bilgi eksi ortalama şartlı entropi olarak aşağıdaki
şekilde formüle edilmiştir.
R = H(x) – Hy(x)
(3)
Şartlı entropi, sızıntı (equivocation) olarak isimlendirilmekte ve algılanan
sinyalin ortalama belirsizliğini ifade etmektedir. Bu kapsamda, Hy(x) bilgi
asimetrisinin sayısal bir ölçütüdür. x ve y’nin bağımsız olması durumunda
H(x) = Hy(x) ve R=0’dır. Bunun sonucu ise, bilgi transferinin olmaması
durumunda birçok insan yeni bir fikrin, ürünün veya organizasyonel yapının
değerini anlayamayacaklarıdır.
Bilginin bedelsiz olmadığı durumlarda, bilgi asimetrisini ortadan
kaldırmanın bir maliyeti sözkonusudur. Normal olarak, bilginin önemi arttıkça
maliyeti de artmaktadır. Sözkonusu maliyet ise, finansal piyasalarda yanlış
fiyatlamaların tam olarak tespit edilememesi ve bu sebeple arbitrajın
sınırlanmasına yolaçmaktadır.
2.5.2.2 İnanış ve Tercihlerin İstatistiksel Fizik Açıklamaları
Tversky ve Kahneman’a göre kararların büyük bir kısmı belirsiz olayların
gerçekleşme olasılığına ilişkin inanışlara göre verilmekte olup, sözkonusu
inanışların ne şekilde oluştuğunun belirlenmesi konusunda istatistiksel fiziğin
bulguları sözkonusudur:
İki olasılık seti olan {p1, ..., pn} ve {q1,...,qn} ele alındığında
n
n
j =1
j =1
− ∑ p j log( p j ) ≤ −∑ q j log( p j )
147
Bu formülasyon ancak qj = pj durumunda eşitlenmekte ve Gibbs
eşitsizliği olarak isimlendirilmektedir. pj, i olayının doğal olarak gerçekleşme
olasılığı iken, qj değerlendirme sonrasında oluşan subjektif bir olasılıktır. Bu
kapsamda 4.formülasyonun sol tarafı olayın ortalama belirsizliğini ve sağ
tarafı ise yapılan değerlendirmenin belirsizliğini vermektedir. Genel olarak
4.formülasyonun sağ ve sol tarafındaki fark, qj , pj’e yaklaştıkça azalmaktadır.
Bu durum subjektif olasılıkların gerçeğe yaklaşması durumunda, bilgi
değerlemenin daha kolay olduğu anlamına gelmektedir. Doğal çevre ile ilgili
genel bir bilgi birikimine sahip olan bir zihin, tamamen önyargısız ve tüm
subjektif olasılıkları sonradan öğrenecek bir zihne göre daha etkindir. Aynı
zamanda olası olayların daha az olası olaylara göre hayal edilmesi daha
kolaydır
ve
iki
kuvvetlenmektedir.
olay
195
sıklıkla
birlikte
gerçekleşirse
aralarında
ilişki
İnsanlar olasılıkları öngörme ve değerleri tahmin etme
gibi kompleks işlemleri daha basit yargılara dönüştürmek için sınırlı sayıdaki
hevristik prensipleri kullanmaktadırlar. Ancak genel olarak, bu hevristikler çok
kullanışlı
olmakla
birlikte,
bazen
önemli
ve
sistematik
hatalara
yolaçabilmektedir.
Kahneman ve Tversky’nin Bölüm 2.5.1.1’de açıklanan insanların kazanç
durumunda riskten kaçınma ve kayıp durumunda risk üstlenme yaklaşımları
sözkonusudur. Sözkonusu deneyde insanların parasal kayıp ve kazançlara
yaklaşımları gözlemlenmeye çalışılmışken, medeniyet tarihinde paranın yeni
bir araç olduğu dikkate alınarak paraya tercihin en temel ihtiyaç olan
yiyecekle özdeşleştirilmesi de mümkündür. Bu kapsamda kazanç ele alınarak
önesürülen stratejilerden ilki; “%80 olasılıkla 40 gün yemek verilmesi ve %20
olasılıkla hiçbirşey verilmemesi”, ikincisi “kesin
olarak
30
gün
yemek
verilmesi” şeklinde değiştirilebilir. Temel olarak insanların çoğu ikinci stratejiyi
tercih edeceklerdir. Kayıp ele alınarak oluşturulacak iki stratejiden ilki ,“%80
olasılıkla 40 gün yemek verilmesi ve %20 olasılıkla hiçbirşey verilmemesi” ve
ikincisi
“kesin olarak 30 gün yemek verilmemesi” olarak ele alındığında
insanlar 30 gün yemek yememeye dayanamayacakları sebebiyle ilk stratejiyi
195 A. TVERSKY ve D.KAHNEMAN: a.g.m., 1129.
148
tercih edeceklerdir. Bu durum pozitif kazanç ve negatif kayıp durumlarında
insanların riskten kaçındıklarını farklı bir açıdan ortaya koymaktadır.
Bu açıklamalar, insan inanış sisteminin etkin bilgi değerlemesine doğru
evrimsel bir adaptasyon gösterdiği anlamına gelmektedir. Bu sebeple insan
psikolojisine dayandırılmış bir yatırım modeli aynı zamanda enformasyon
teknolojisine dayandırılmış bir modelle uyum göstermelidir.
2.5.2.3 Finansal Piyasalardaki Hareketler ve Momentum Hayat Döngüsü
Sermaye piyasalarındaki hareketler yatırımcıların bilgi değerleme
hareketlerini yansıtmaktadır. Bir yatırımcı için bilgi sağlama maliyet
gerektirmekte ve değerli bilgiler daha yüksek maliyet taşımaktadır. Büyük
yatırımcılar temel değerlere ilişkin analiz yapmak için gereken imkanlara
sahipken, küçük yatırımcılar hazır ve ucuz bilgiyi kullanma durumunda
kalmaktadırlar. Bu bağlamda, bir şirketin hisse senedi getiri ve işlem hacmi
hareketleri, Lee ve Swaminathan’ın momentum hayat döngüsü hipotezi
benzeri bir bilgi değerleme döngüsü kapsamında açıklanabilmektedir.196
Gelecekte kar sağlama potansiyeline sahip yeni bir şirket ele
alındığında, teknoloji ve şirket hakkında bilgi sahibi olanlar için daha az bir
sızınıtı (equivocation) sözkonusudur. Az sayıda olan bu kişiler, bilgiyi
değerlendirerek hisse senedini almaktadır, ancak hisse senedinin işlem
hacmi düşüktür. Bu aşama, momentum yaşam döngüsünün düşük hacim
galibi (low volume winner) aşamasıdır. Düşük hacim galibi için sonraki üç yıl
içinde sermaye getirisi artmakta olup, bu durum yatırımcıların geleceğe ilişkin
yerinde bir karar verdiği anlamına gelmektedir. Bu dönemde bilginin tedricen
yayılması sebebiyle satın alım baskıları giderek artmaktadır. Büyük
yatırımcıların bilgi erişiminin daha etkin olması sebebiyle yüksek montanlı
alımları düşük montanlı alımlara göre daha aktiftir.
196 C. LEE ve B.SWAMMİNATHAN: “Price momentum and trading volume”, Journal of Finance,
55 (2000), 2017.
149
Araştırma
Geliştirme
(ARGE)
aktivitelerinin
sonuçları
üretim
aşamasında kullanıldıkça şirketin potansiyeli piyasa oyuncuları için daha
belirginleşmekte, sızıntı daha çok kişi için azalmaktadır. Bunun bir sonucu
olarak da, hisse senedine alım gelmekte ve işlem hacmi artmaktadır. Bu
nokta, hayat döngüsünün yüksek hacim galibi (high volume winner)
aşamasıdır. Bu aşamada getiri yüksektir, ancak yüksek getiri yatırımcıların
olduğu kadar ürünün aynısını veya benzerini üretme yolunu tercih edecek
rakiplerin de dikkatini çekmektedir.
Daha önce belirtildiği üzere herkesçe bilinen bilginin değeri yoktur, bu
sebeple hisse senedi hakkındaki bilgi birçok yatırımcıya ulaştığı anda zaten
senet gereğinin üstünde fiyatlanmış olmaktadır. İlgilenen yatırımcıların gitgide
daha büyük kısmı, sözkonusu yeni teknolojiye ilişkin temel esaslardan çok,
medya ve hisse senedi fiyat hareketleri gibi anlaşılması kolay sinyallere
odaklanarak işlem yapmaktadırlar. Bu yatırımcılar ancak medyadaki görüşte
veya fiyat hareketlerinde değişiklik olması durumunda alımı durduracaklardır.
Hisse senedi fiyatı arttıkça işlemler karlı olmaya devam edecek ve fiyat temel
değerin daha çok üstüne çıkacaktır. Fiyatın temel değerden önemli ölçüde
farklılaştığını
en
önce
büyük
yatırımcılar
tespit
edecek
ve
satışa
geçeceklerdir. Büyük yatırımcıların satış hareketleri küçük yatırımcıların
devam eden alım hareketlerince karşılanmamaya başlayınca da, hisse
senedinin fiyatında düşüş yaşanacaktır. Bu aşama hayat döngüsünün yüksek
hacim kaybedenleri (high volume losers) aşamasıdır. Bu aşamada rekabet
arttıkça sermaye getirisi azalmaktadır.
Fiyat hareketinin tersine döndüğünün piyasada gitgide açığa çıkması ile
satışa geçenlerin sayısı artmaktadır. Büyük yatırımcılar ve bir kısım küçük
yatırımcının pozisyonlarını boşaltmaları sonrasında işlem hacmi düşecektir,
bu aşama hayat döngüsünün düşük hacim kaybedenleri (low volume losers)
aşamasıdır. Küçük yatırımcıların genel olarak yeni bilgiyi daha geç
değerlendirmeleri sebebiyle aktif satışları, düşük hacim kaybedenlerinin
toparlanması ve yüksek getiri sağlamalarına sebep olacaktır. Bu dönem
şirket için en zor dönemdir: Bir zamanlar yüksek kar marjına sahip olan
endüstrideki yüksek kapasite oranı, sermaye getirisini yüksek hacim
150
kaybedenleri aşamasının altına itecektir. Büyük olasılıkla işten çıkartmalar ve
sermaye zararları sözkonusu olacak ve zaman içinde sermaye getirisi normal
seviyelerine oturacaktır.197
Yukarıda bir şirket hakkındaki ilk verinin pozitif olması durumundaki
hayat döngüsü açıklanmış olup, negatif olması durumunda tam zıttı bir
gelişim sözkonusu olacaktır. Hisse senedi açığa satışında bir maliyet ve
birçok kısıtın sözkonusu olması sebebiyle açığa satış, satın alımdan daha
zordur. İyi haber durumunda birçok potansiyel alıcı mevcut olmasına rağmen,
olumsuz haber durumunda ancak mevcut hissedarlar işlem yapabilecekler ve
tepki sınırlı olacaktır. Bu sebeple, istatistiksel veriler genellikle iyi haberler
üzerine yoğunlaşmıştır.
Bilgi teorisi düşük işlem hacminin yeni bilginin anlaşılamaması veya
mevcut
olmamasına
bağlamaktadır.
Bu
bağlamda,
açıklanan
hayat
döngüsünde iki çeşit düşük hacim kaybedeni sözkonusudur; ilki yeni bir
haber ile başlayan bir döngünün bir parçası olup, düşük hacim galibi, yüksek
hacim galibi, yüksek hacim kaybedeni ve düşük hacim kaybedeni
aşamalarını yaşamıştır. Diğer düşük hacim kaybedeni ise, kötü bir haberle
başlayan döngünün başlangıcıdır. Öteyandan, bilgi değerleme döngüsünün
analizi, küçük yatırımcıların neden sürekli olarak geç-dönem momentum
işlemcileri olduğunu açıklamaktadır.198 Bu durumun temel sebebi, küçük
yatırımcıların başkaları tarafından oluşturulmuş, düşük maliyetli olarak elde
edilebilecek medya kaynakları veya geçmiş fiyat hareketleri benzeri bilgileri
kullanmalarıdır. Şirketlerin belirli bir süre göstermiş oldukları iyi veya kötü
performans ancak medyaya yansıdığında küçük yatırımcıların durumdan
haberi olabilecektir.
Yeni bir bilgiye gereğinin üstünde veya altında verilen tepkinin
seviyesini, temel değerler hakkındaki bilgi belirlemektedir. Temel değerin
birçok kişi tarafından tespiti mümkünse, her iki tepki de düşük seviyede
kalmaktadır. Yüksek kar artış oranına sahip şirketlerin cazibe (glamour) hisse
197 C. LEE ve B.SWAMMİNATHAN:a.g.m., 2040.
198 Momentum stratejileri, geçmiş döneme ait fiyat, getiri ve işlem hacmi gibi piyasa verileri
üzerinden belirlenmekte olup, ele alınan geçmiş dönemin kısa, orta ve uzun olmasına gore strateji
değişmektedir.
151
senetleri dikkate alındığında, ürün veya üretim sürecine ilişkin yeterli bilgi
sahibi olan az sayıda rakibin mevcut olduğu söylenebilmektedir. Başlangıçta
bu tür şirketlerin potansiyelini çok az kişi anlayabildiği için düşük
fiyatlanmaktadırlar. Ancak, kar verileri açıklandıkça hisse senetleri değer
kazanarak teknik sinyaller vermektedir. Teknik sinyallerin açıklığı ve temel
bilginin
belirsizliği
sonuç
olarak
gereğinin
üstünde
bir
reaksiyona
yolaçmaktadır. İstatistiksel çalışmalar, uzun dönemli olarak fiyat momentumu
gösteren hisse senetlerinin yüksek seviyeli bir dönüş hareketi yapabileceğini
ortaya koymaktadır.
Lee ve Swaminathan kazanan ve kaybeden hisse senetlerinin
fiyatlarında gerçekleşen dönüşlerinin zamanlamasını açıklayamamışlardır.
Şöyle ki; düşük hacim kaybedenleri ivedilikle toparlanmakta ve 3 ila 12 ay
arasında yüksek hacim kaybedenlerin üstünde getiri sağlamaktadırlar.
Ancak, düşük hacim kaybedenlerinin yüksek hacim kazananlarının üstünde
getiri sağlamaları daha çok zaman almaktadır. Lee ve Swaminathan bu
duruma bir açıklama getirememişlerdir. Bilgi değerleme döngüsü yaklaşımına
göre düşük hacim galibi aşaması, bir şirketle ilgili temel bilgilerin yavaş yavaş
anlaşılması sonucunda oluşmaktadır. Bilgi edinmenin maliyetinin yüksek
olması ve zaman alması sebebiyle, düşük hacim galiplerinin yüksek hacim
galiplerine göre önemli ölçüde yüksek getiri sağlaması uzun zaman
almaktadır. Öteyandan, yüksek hacim kaybedenleri aşamasına gelindiğinde
büyük yatırımcılar yüksek fiyatlamanın tam olarak farkına vararak satışa
geçmiş durumdadırlar. Bu aşamada alım tarafında da hala medya ve teknik
sinyalleri dikkate alan küçük yatırımcılar yeralmakta ve bilgi yaygınlaştığı için
fiyat düzeltmesi daha hızla gerçekleşmektedir.
Lee ve Swaminathan’ın açıklamak istedikleri bir diğer konu, şirketlerin
popülaritesinin azalması durumunda işlem hacminin neden düştüğüdür. İşlem
hacmi, karlı işlemin sözkonusu olduğunu düşünen yatırımcıların sayısı ile
bağlantılıdır. Bu açıdan hisse senetleri gözden düştüğünde ilgili yatırımın
karlı olduğunu düşünen yatırımcı sayısı da doğal olarak azalacaktır. Bu
durum, bir hisse senedi için mevcut pay sahipleri olan potansiyel satıcılardan
152
çok potansiyel alıcının sözkonusu olduğu şeklindeki temel bir asimetriyi
yansıtmaktadır.
Lee ve Swaminathan, geçmiş getiri ve işlem hacminin gelecekteki
getirinin tahmininde kullanılabildiğinden yola çıkarak, bu durumun neden cari
fiyatlara
yansıtılmadığını
da
sorgulamıştır.
Bilgi
değerleme
döngüsü
yaklaşımının bu soruya cevabı ise 3.ve 4. formülasyonlarda da yer aldığı
üzere anlaşılabilen bilginin geçmişe ilişkin bilgi miktarına ve bilgiye verilen
ağırlığa bağlılığı temeline dayandırılmıştır.
2.5.2.4
Bilginin
Entropisi
Teorisinin
Davranışsal
Finansın
Diğer
Modelleri ile Etkileşimi
Davranışsal finans kapsamında kısa-orta vadeli momentum ve uzun
vadeli getiri dönüşlerini inceleyen birçok model oluşturulmuştur. Bu
kapsamda, Daniel, Hirshleifer ve Subrahmanyam ve Barberis, Shleifer ve
Vishny ile Hong ve Stein’ın ilk ve ertelenmiş gereğinin üstünde tepkiye ilişkin
çalışmalar gerçekleştirmişlerdir.
Bilgi teorisine göre yeni bir bilginin özümsenmesi aşamalı olarak
gerçekleşmekte ve bu sırada sızıntı (equivocation) da azalmaktadır. Bu
sebeple başlangıçta hisse senedi fiyatları yeni bilgiye gereğinin altında tepki
vermektedir. Bu bulgu, Barberis ve grubu ile Hong ve Stein’ın modelleri ile de
uyumludur.
Barberis, gereğinin altında tepkiyi tutuculuk kavramı ile açıklamıştır.
Tutuculuk, bireylerin yeni bir bilgi sebebiyle inanışlarını yavaş bir şekilde
değiştirdiklerini savunmaktadır.199 3.formülasyona göre kullanılan bilgi elde
edilen bilgiden sızıntının çıkartılması suretiyle tespit edilmektedir. Sızıntı da
alıcının kaynak hakkındaki geçmiş bilgisi arttıkça azalmaktadır. Bu açıdan
tutuculuk, bilgi sızıntısının aşamalı olarak azalması ile aynı anlama
gelmektedir. Barberis’in kullandığı bir diğer kavram temsiliyettir. Bireyler,
199 N.BARBERIS, A. SHLEIFER VE, AND R. VISHNY: a.g.m. (1998), 325.
153
olasılıkları öngörme ve değerleri tahmin etme işlemini daha basit yargısal
operasyonlara
dönüştürmek
için
sınırlı
sayıda
deneysel
prensip
kullanmaktadırlar. Birçok yatırımcı temel değerleri araştırırken önemli
miktarda kaynak harcamak istememektedir. Bu sebeple, teknik sinyaller ve
medya görüşü benzeri sınırlı sayıdaki deneysel prensibi işletmektedirler ve
bu durum gereğinin üstünde tepkiye sebep olabilmektedir.
Hong ve Stein’ın sonuçları üç önemli varsayım üzerine oturtulmuştur.200
İlk olarak işlemciler, bilgi değerleme yeteneklerine göre “haber izleyicileri” ve
“momemtum işlemcileri” olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Sözkonusu
çalışmada işlemcilerin bilgi değerleme kabiliyetleri için öne sürülen kısıtların
Barberis’in kullandığı önyargılar benzeri deneysel psikolojide iyi tanımlanmış
kısıtlar olmadığı, daha çok ad-hoc karakterli olduğunu dile getirilmiştir. Bunlar
bilginin
entropi
teorisi
kapsamında
doğal
olarak
oluşturulabilecek
varsayımlardır. Yatırımcılar kontrolleri altındaki varlıkların değerine göre farklı
maliyetlere sahip bilgi sağlama metodları kullanabilmektedirler. “Haber
izleyicileri” özel bilgi sağlamak için yüksek tutarlarda para ödeyebilecek
büyük yatırımcılardır. “Momentum işlemcileri” ise, medya ve fiyat momentum
sinyalleri gibi daha düşük maliyetli bilgiyi kullanan yatırımcılardır. Bu
kapsamda, Cohen, Gombers ve Vuolteenaho kurumsal yatırımcıların temel
haberleri, küçük yatırımcıların ise fiyat eğilimlerini kullandıklarını tespit
etmişlerdir.201 Hong ve Stein’ın bir diğer varsayımı özel bilginin haber
izleyicileri arasında aşamalı olarak yayılmasıdır. Bu durum, düşük seviyeli
sızıntıya sahip birey sayısının aşamalı olarak arttığı anlamına gelmekte olup,
gereğinin altında tepkinin azalması ve böylelikle momentumun oluşmasına
sebep olmaktadır. Bilgi teorisi, Barberis ve Hong ve Stein’ın modellerini
ayrıştırabilmektedir, ilk modelde bir temsili yatırımcı işlem kararlarını verirken
ikinci modelde yatırımcılar heterojendir. 3.ve 4.formülasyonlardan yatırımcı
heterojenitesi her yatırımcının farklı bilgi birikimi ve yeni bilgi için
200 H.Hong ve J. STEIN: “A unified theory of underreaction, momentum trading and overreaction in
asset markets”, Journal of Finance, 1999, 54, 2143.
201 R.COHEN, P.GOMBERS ve T.VUOLTEENAHO: “Who underreact to cash-flow news?
Evidence from trading between individuals and institutions”, Journal of Financial Economics, 66
(2002), 409.
154
katlanabileceği farklı seviyedeki maliyetlerden anlaşılabilmektedir. Deneysel
çalışmalar, finansal piyasalarda yatırımcı heterojenitesinin mevcut olduğunu
ve işlem yaklaşımlarının oluşmasında rol oynadığını belirlemiştir.202 Yatırımcı
davranışına ilişkin mevcut modellerin açıkça işlem hacmini bir değişken
olarak
içermemesinin
yarattığı
boşluk
Shannon’ın
bilgi
teorisi
ile
doldurulmaktadır.
2.6 Hisse Senedi Piyasasındaki Yatırımcı Hareketlerinin Davranışsal
Yaklaşımla Açıklanması
Davranışsal finans bazı yatırımcı gruplarının temel davranış kalıplarını
ve portföy özelliklerini açıklayabilmektedir. Bu açıdan iki önemli gelişme
dikkate alınmalıdır. Bunlardan ilki; hisse senedi piyasasına giriş maliyetinin
zaman içinde düşmesi ve buna bağlı olarak hisse senetlerine yatırım
miktarını artması ve diğeri bireysel yatırımcıların özellikle emeklilikte refah
sağlama amaçlarının ön plana çıklmasıdır.
2.6.1 Yatırımcı Hareket Kalıplarının Açıklanması
Yapılan çalışmalarla yatırımcı hareketlerinde belli kalıplar mevcut
olduğunu tespit edilmiş olup, davranışsal finans bakış açısıyla bu kalıplar
açıklanabilmektedir.
2.6.1.1 Yatırımcı Portföylerinde Yetersiz ve Bilinçsiz Çeşitlendirme
Yapılan birçok çalışmada yatırımcıların normatif modellerin tavsiye ettiği
derecede
çeşitlendirmeye
gitmedikleri
tespit
edilmiştir.
Yatırımcılarda
202 S.HVİDKJAER: “A trade based analysis of momentum”, Working paper, 2001.
155
öncelikle bir yerel önyargısı (home bias) mevcuttur. Amerika, Japonya ve
İngiltere’de yapılan araştırmada sırasıyla %94, %98 ve %82 oranında yerel
hisse senetlerine yatırım yapıldığı ortaya konulmuştur.203 Bu kapsamda,
Grinblatt ve Keloharju bir çalışmalarında Finli yatırımcıların özellikle coğrafi
ve kültürel olarak yakınlık içinde bulundukları şirketlere yatırım yapmayı
tercih ettikleri tespit edilmiştir.204 En uç bir örnek olarak Benartzi, emeklilik
birikimi planları (401k) kapsamında yatırımcıların kendi çalıştıkları şirketlerin
hisse senetlerini almayı tercih ettiklerini belirlenmiştir.205 Bu durum
davranışsal finans literatüründeki belirsizlikten kaçışın ve bilginin az olduğu
durumlarda, yakın ve bilinenin tercihi ile açıklanmaktadır. Bireylerin yatırım
yapmak için sözkonusu coğrafi ve buna bağlı bilgisel yakınlık sebebiyle yerel
borsaları ve yerel şirketleri tercih etmeleri standart portföy teorisinin
çeşitlendirme yaklaşımı ile önemli ölçüde çelişmektedir.
Öteyandan,
çeşitlendirmenin
çok
basit
stratejilerle
yapıldığı
da
gözlemlenmektedir. Benartzi ve Thaler emeklilik planları çerçevesinde n
kadar yatırım alternatifi bulunduğu durumda, bireylerin her bir alternatife
varlıklarının 1/n’ini yatırdıklarına ilişkin kuvvetli kanıt tespit etmişlerdir.
Yaptıkları diğer bir çalışmada, deneklerden ilk olarak bir hisse senedi fonu ve
tahvil fonu arasında, daha sonra bir hisse senedi fonu ile yarısı hisse senedi
yarısı tahvil olan bir fon (denge fonu) arasında ve en son bir tahvil fonu ile
denge donu arasında seçim yapmaları istenmiştir. Her durumda yarı yarıya
bir dağılım en popüler cevap olmuştur.
2.6.1.2 Yüksek İşlem Miktarı
Rasyonel
portföy
teorilerinde
işlem
miktarının
sınırlı
olduğu
öngörülmüştür. Rasyonel bir yatırımcının satım kararı vermesi belirli şartlarda
203 K. FRENCH ve J.POTERBA: “Investor diversification and international equity markets”,
American Economic Review, 81(1991), 222.
204 M.GRINBLAT ve M.KELOHARJU: “How Distance, Language and Culture Influence
Stockholdings and Trades”, Journal of Finance, 56, (2001), 1053.
205 S.BENARTZI ve R.THALER: “Naïve Diversification Strategies in Defined Contribution Saving
Plans”, American Economic Review, 91, (2001), 79.
156
sözkonusu olmakta ve aynı şartlar diğer bir yatırımcı için de geçerli
olacağından alıma sebep bulunmamaktadır. Ancak, sermaye piyasalarındaki
işlem hacmi çok yüksektir. Hatta gerek kurumsal ve gerekse bireysel
yatırımcıların işlem hacminin rasyonel olarak açıklanamayacak kadar yüksek
olduğu bir gerçektir. Barber ve Odean 1991-1996 yılları arasında gerçekleşen
işlemler üzerinden yaptıkları çalışmada işlem maliyetleri de dikkate
alındığında ortalama yatırımcı getirisinin standart seviyenin altında olduğunu
yani yatırımcıların daha az işlem yapmaları durumunda daha çok getiri
sağlayacaklarını tespit etmiştir.206
Davranışsal finans yaklaşımının yüksek işlem hacmi için açıklaması,
gereğinin
üstünde
kendine
güven
(overconfidence)
kavramında
yoğunlaşmıştır. Bilgi çok yetersiz ve anlamsız olsa da, bireyler gereğinden
fazla güvenerek işlem yapmaktadırlar. Bu yaklaşımın bir sonucu olarak
güveni fazla olan kişilerin daha çok işlem yapacakları ve işlem maliyetleri
sebebi ile getirilerinin daha düşük olacağı tezi ortaya konulmuştur. Barber ve
Odean çok işlem yapan yatırımcıların düşük getiri sağladıklarına ilişkin
kuvvetli kanıt bulmuşlardır.207 Bu bulguyu erkeklerin kadınlara göre kendi
yargılarına daha çok güvendikleri saptaması ile birleştirerek yaptıkları diğer
bir çalışmada, erkeklerin daha çok işlem gerçekleştirdikleri ve daha düşük
getiri sağladıklarını ortaya koymuşlardır.208 Aynı veri seti üzerinden telefonla
işlem yapanlar ve on-line işleme yapanlar ayrıştırılmıştır. On-line işlem
kendine ve kararlarına güvenin bir işareti olarak ele alındığında, geçiş öncesi
daha yüksek getiri sağlandığını ve geçişten sonra kendine güven seviyesi ve
buna bağlı olarak işlem miktarının arttığı ancak getirinin düştüğü tespit
edilmiştir.
206 B. BARBER ve T. ODEAN: “Trading is hazardous to your wealth: the common stock
performance of individual investors”, Journal of Finance, 55 (2000),773.
207 B.BARBER ve T. ODEAN: a.g.m., 782.
208 B.BARBER ve T. ODEAN: “Boys will be boys: gender, overconfidence, and common stock
investment”, Quarterly Journal of Economics, 141 (2001), 261.
157
2.6.1.3 Satış Kararı Verilme Süreci
Birçok çalışma yatırımcıların fiyatı, alış fiyatının altında olan hisse
senetlerini satmaya yanaşmadıklarını göstermiştir. Gerek vergisel durum ve
gerekse artış sonrası düşüş geleceği beklentisi bu durumu rasyonel olarak
açıklayamamaktadır. Odean bireylerin sattıkları senetlerin getirilerinin elde
tuttuklarınınkinden daha yüksek olduğunu da tespit etmiştir.209 Bu durumun
davranışsal finans yaklaşımı ile açıklaması iki şekildedir. İlk olarak,
yatırımcıların akılcı olmayan olarak getirinin ortalamaya yaklaşacağına ilişkin
öngörüleri mevcuttur. Diğer açıklama ise, beklenti teorisi ve dar çerçeveleme
kapsamında
değer
fonksiyonunun
kazanç
veya
kayıp
durumundaki
konkavite veya konveksitesi şeklindedir. Örnek olarak, 50$’a alınan bir hisse
senedinin fiyatının 55$’a çıktığı düşünüldüğünde, beklenti teorisi kapsamında
fayda v(5)’dir. Yatırımcının bir dönem bekleyeceği ve ikinci dönemde fiyatın
0,5 olasılıkla 50$, 0,5 olasılıkla 60$ olacağı varsayıldığında, beklemenin
beklenen değeri 0,5v(0)+0,5v(10) olacaktır. Kazanç durumundaki değer
fonksiyonu konkav olduğundan yatırımcı satışa geçecektir. Fiyat 45$
olduğunda 40$ ’a düşeceği veya 50$’a çıkacağı şeklindeki farklı bir senaryo
ele alındığında ise, değerleme v(-5) ve 0,5v(-10)+0,5v(0) arasında yapılacak
değelendirme konveks olan kayıp durumu sözkonusu olduğu için bekleme ile
sonuçlanacaktır.
Grinbatt ve Hall bu durumu hisse senedi getirisinin momentumu olarak
isimlendirmiş ve değer fonksiyonunun konkavitesi sebebiyle bireylerin kazanç
sağladıkları senetleri satmaya hazır olduklarını dile getirmiştir. Satış etkisi de
fiyatı baskılayarak gelecekte daha yüksek getiri imkanı yaratmaktadır. 210
209 T.ODEAN: “Are Investors Reluctant to Realize Their Losses?”, Journal of Finance, 53, 1998,
1775.
210 M.GRİNBLATT and B. HAN: “The disposition effect and momentum”, Working Paper (Los
Angeles, 2001).
158
2.6.1.4 Alım Kararı Verilme Süreci
Odean kazanç sağlayan hisselerde yoğunlaşan satış kararlarının aksine
alım kararlarının kazandıran ve kaybettiren senetler arasında eşit dağıldığını
ortaya koymuştur.211 Bu tespiti dikkat etkisi ile açıklayarak yatırımcının alım
yapması için hisse senedinin bir şekilde dikkatini çekmesi gerektiğini ve
dikkat çekici en önemli özelliğin de geçmiş getiri performansı olduğunu dile
getirmiştir. Sözkonusu dikkat etkisi farklı faktörlerin etkilediği satış kararları
için geçerli olmamaktadır.
2.6.2 Hisse Senedi Piyasasında Rasyonel Olmayan Yatırımcı Hareketleri
Amerikan hisse senedi piyasasını inceleyen araştırmacılar bazı ilgi
çekici rasyonel olmayan hareketlerle karşılaşmışlardır. Bunlardan en önemli
üçü; Özsermaye Primi, Volatilite ve Tahmin Edilebilirlik Muammalarıdır. Bu üç
saptama, basit tüketim tabanlı modellerle açıklanamadıkları için, birer
muamma (puzzle) olarak nitelendirilmektedir.
2.6.2.1 Özsermaye Primi Muamması (Equity Puzzle)
Hisse senedi piyasası tarihsel olarak risksiz faiz üzerine yüksek getiri
sağlamıştır. Campbell ve Cochrane 1871-1993 tarihleri arasındaki yıllık
verilerle yaptıkları çalışmada S&P 500 endeksinin ortalama logaritmik
212
getirisinin kısa vadeli bono piyasasından %3,9 daha yüksek olduğunu
tespit etmişlerdir.213
211 T. ODEAN: “Do investors trade too much?”, American Economic Review, 89 (1999), 12791298.
212 Yıllık toplam getiri, ilgili serinin geometric ortalamasına eşittir. Sözkonusu çarpım da en kolay
şekilde getirinin sürekli bileşiklendirilmesi va logaritmik getiri hesaplanması suretiyle bulunur.
[Ln(Pt) – Ln(Pt-1)]
213 J.Y.CAMPBELL ve J. COCHRANE: “By force of habit: a consumption-based explanation of
aggregate stock market behavior”, Journal of Political Economy, 10 (1999),205-251.
159
Özsermaye primi muamması, hisse senetlerinin ortalama getirilerinin
yüksekliği sebebi ile çekici bir yatırım alternatifi olmakla birlikte, yatırımcıların
yine de uzun süreli olarak hisse senedi tutmak istememeleri şeklinde
tanımlanabilmektedir. Davranışsal finans, özsermaye primi muamması ile
ilgili olarak her ikisi de beklentilere dayandırılan iki yaklaşım içermektedir. Bu
yaklaşımlardan ilki beklenti teorisi ve diğeri belirsizlikten kaçıştır. Her iki
yaklaşımda
çekindiklerini
yatırımcıların
ve
neden
dengede
hisse
daha
senedine
yüksek
bir
yatırım
prim
yapmaktan
talep
ettikleri
sorgulanmaktadır.
Sonsuz sayıda yatırımcı ve biri risksiz, diğeri riskli iki tip yatırım aracı
bulunan bir ekonomi ele alındığında, t ve t+1 dönemleri arasında toplam net
arzı sıfır olan risksiz yatırım aracının getirisi Rf,t ,ve riskli yatırım aracı olarak
da net pozitif arz içeren hisse senedi piyasasının brüt getirisi Rt+1’dir.
Öteyandan, hisse senedi piyasası aşağıdaki formülasyonla özetlenebilecek
bir temettü akımı (Dt) sağlamaktadır:
Dt +1
= exp[gD + σDε t +1 ]
Dt
Her bir dönemin temettüsü de bir tüketim yapısının bir parçası olarak
kabul edildiğinde;
C t +1
= exp [gC + σ C ]
Ct
ve
εt
ηt
∼N
0
0
,
1 ω
ω 1
160
Yatırımcılar Ct seviyesinde tüketimi ve aşağıdaki ifadeyi maksimize
etmek amacıyla standart bütçe kısıtları altında riskli varlıklara St ayırmayı
tercih etmektedirler:
γ=1 için Ct1-γ / 1 - γ ifadesi log(Ct) ile değiştirilir.
∞
E0
Σρ
t
Ct1-γ
1-γ
tt=0
Öteyandan Euler optimal denklemi kullanılarak hisse senedi getirileri ve
fiyatları için aşağıdaki eşitlik üretilmektedir:
1= ρ Et
Ct+1
Ct
-γ
R t+1
Aşağıdaki veri setinde yeralan parametreler ile modelin sayısal
tahminleri testedilebilecek durumdadır. Kullanılan parametreler 20.yüzyıl
Amerikan verilerine dayanmakta olup, literatürde standarttır.
Basit Tüketim Tabanlı Model için Parametrik değerler
Parametre
Value
GC
σC
GD
σD
ω
γ
ρ
1.84%
3.79%
1.5%
12.0%
0.15
1.0
0.98
Yukarıdaki verilerin sözkonusu olduğu bir ekonomide hisse senedi
piyasasının ortalama log getirisi, tarihi olarak %3.9 olan risksiz faiz oranının
%0.1 üzerindedir. Log getirilerin standart sapması %12, fiyat/temettü oranı da
gelecekteki getiriye hiçbir etkisinin olmadığını temsilen sabittir.
Üstsel fayda tercihleri sözkonusu olan bir ekonomide, özsermaye
primini, riskten kaçış (γ) ve hisse senedi getirisi ile tüketim büyümesinin
161
kovaryansı olarak ifade edilen risk belirlemektedir. Veri setinde tüketim
büyümesinin çok istikrarlı olması sebebiyle ilgili kovaryans da düşüktür ve bu
yapı düşük seviyede bir özsermaye primi oluşturmaktadır. Hisse senetleri,
denklemde ifade edilen tercihlere ve düşük γ’ye sahip yatırımcılar için riskli
görülmemekte
ve
bu
Hesaplamada yüksek
sebeple
yüksek
bir
primi gerektirmemektedir.
γ değerleri kullanılarak yüksek özsermaye primi
hesaplanabileceği de açıktır. Ancak bu durum, büyük çaplı bahislere ilişkin
yatırımcı davranışları hakkında alışılmışın dışında tahminler oluşturmanın
yanısıra, gerçek dışı bir seviyede yüksek risksiz faiz oranı ortaya koymaktadır
ki bu durum da risksiz faiz oranı muamması olarak adlandırılmaktadır.214
2.6.2.1.1 Özsermaye Primi Muammasının Beklenti Teorisi Kapsamında
Değerlendirilmesi
Beklenti teorisi ile özsermaye primini biraraya getiren ilk çalışmalardan
biri, beklenti teorisinde tanımlanan tercihlere sahip yatırımcıların finansal
varlıklarını
hazine
bonosu
ve
hisse
senedi
arasında
paylaştırma
mekanizmalarının incelendiği Benartzi ve Thaler’in çalışmasıdır.215 Beklenti
teorisine göre, insanlar bahisler arasında seçim yaparken herbiri için kayıp ve
kazançları
hesaplamakta
ve
beklenen
faydası
en
yüksek
olanı
seçmektedirler. Finansal olarak ifade edildiğinde, insanlar bir portföy
oluştururken her bir kalem için varlıklarında yaratabileceği kayıp ve
kazançları hesapladıktan sonra en yüksek beklenen faydayı sağlayan
dağılımı tercih etmektedirler. Formülasyon olarak ise, aşağıdaki ifadeyi
maksimize edecek ω (finansal varlıklarındaki hisse senedi payı )’yü
seçmektedirler.
214 P. WEIL: “The equity premium puzzle and the risk-free rate puzzle”, Journal of Monetary
Economics, 24 (1989),:401.
215 S .BENARTZI ve R. THALER: a.g.m.,82.
162
Eπ v [ (1 - ω ) R f,t+1 + ω R t+1 – 1 ]
Yukarıdaki formülasyonda v kayıptan kaçışı içermektedir. R
f,t+1
ve R t+1,
sırasıyla hazine bonosu ve hisse senedinin t ve t+1 zaman aralığındaki brüt
getirileridir. Bu kapsamda, v toplam finansal varlıktan sağlanan getiriyi ifade
etmektedir.
Bu modelin uygulanması için, insanların portföylerini ne sıklıkla
değerlendirdiklerinin (t ve t+1 arasındaki zaman diliminin) belirlenmesi
gerekmektedir. Biri portföyünü günlük olarak, diğeri on yılda bir değerlendiren
iki yatırımcı ele alındığında, günlük değerlendirme yapanın günlük fiyat
hareketlerinden olumsuz etkilenmesi ve kayıptan kaçış yaklaşımının
kuvvetlenmesi daha muhtemeldir.
Benartzi ve Thaler, sözkonusu zaman aralığı için rastlantısal bir değer
almak yerine, yatırımcıların hisse senedi ve hazine bonosu arasında
kayıtsızlaşmasını
sağlayacak
portföy
değerlendirme
zaman
aralığını
seçmeye çalışmıştır. Bu kapsamda, Amerikan piyasalarındaki hisse senedi
ve hazine bonosuna ilişkin tarihi verileri dikkate alarak, ω=0 ve ω=1
değerlerinde aynı beklenen faydayı yaratan zaman aralığını tespit etmeye
çalışmışlardır.
Başka bir perspektiften, bu çalışmanının sonucu denge
durumunda, ne gibi bir öz sermaye priminin sözkonusu olduğunu ortaya
çıkarmaktadır.
Deneysel ortamlarda üretilen π ve v’nin parametrik formları için Benartzi
ve Thaler, sözkonusu periyodu 1 yıl olarak belirlemiş ve bu dönemin
yatırımcıların kullanabileceği normal bir değerleme dönemi olduğunu
saptamıştır. Öteyandan, insanların kazanç ve kayıpları değerlendirme
periyodlarına
ilişkin
tercihleri
de
bilginin
kendilerine
sunuluşundan
etkilenmektedir. En detaylı yatırım fonu raporlarının yılda bir hazırlanıp
yatırımcıya sunulması ve vergilerin yıllık olarak ödenmesi uygulamaları
dikkate alındığında, kazanç ve kayıpların yıllık olarak değerlendirilmesi uygun
görülmektedir. Yatırımcıların faydayı toplam finansal varlıklarındaki yıllık artış
olarak tanımlamaları ve kayıptan kaçışa odaklanmış olmaları durumunda
163
finansal varlıklarında önemli bir azalma olmasından korkmaları sebebiyle
tazminat olarak daha yüksek bir prim talep etmektedirler. Benartzi ve Thaler,
kayıptan kaçış ve sık değerlendirme kavramlarının birlikte olduğu halleri
miyopik kayıptan kaçış olarak tanımlamıştır.
Özsermaye primi aslında daha genel bir tüketim muammasının
parçasıdır.
Tüketim
muamması
ise,
yatırımcıların
tüketimle
negatif
kovaryansa sahip olmasına rağmen, hisse senedi benzeri yüksek getirili
varlıkların neden tercih etmediklerini sorgulamaktadır.
Beklenti teorisinin özsermaye primini açıklama gücünü sorgulamak
üzere Barberis, Huang ve Santos, teoriye hisse senedi getirisine ilişkin
dinamik bir denge modeli eklemişlerdir.216 Oluşturulan bu model yine sonsuz
sayıda yatırımcı ve biri risksiz, diğeri riskli iki tip yatırım aracı bulunan bir
ekonomide işletilmektedir, ancak bu defa yatırımcıların aşağıda formüle
edilen şekilde tercihleri sözkonusudur:
Yatırımcılar tüketimden fayda sağlamakla birlikte riskli varlıklara
yaptıkları yatırımlardan da t ve t+1 arasındaki dönemde X
t+1
kadar fayda
sağlamaktadırlar. Bu yapı içerisinde de kayıp ve kazançlar yıllık olarak
değerlendirilmektedir.
1−γ
−γ
C
Ft = ∑ p t t + b0 C t v( xt +1 )
1− γ
t =1
∞
Yukarıdaki formülasyonda yeralan kayıptan kaçışla ilgili b0Ct-γ çarpanı
bir ekonomideki toplam varlığı göstermekte olup, zaman içinde artsa dahi risk
priminin değişmeyeceğini ifade etmektedir. Bu kapsamda, kişi başına
tüketimi ifade eden ve yatırımcıdan bağımsız olan Ct, modelin öngörüsünü
etkilememektedir. b0 sabiti de yatırımcı tercihleri kapsamında kayıptan
kaçışın önemini kontrol etmektedir. Bu bağlamda, b0 = 0 iken model, üstünde
çok çalışılan tüketime göre fayda durumuna indirgenmektedir. Benartzi ve
Thaler’ce varsayıldığı üzere b0 sonsuza yaklaştıkça yatırımcı kararları temel
216 N.BARBERIS, M. HUANG ve T. SANTOS: “Prospect theory and asset prices”, Quarterly
Journal of Economics, 116 (2001), 11.
164
olarak
finansal
varlıktaki
kayıp
ve
kazançlara
ilişkin
yaklaşımlarla
belirlenmektedir. Kayıp ve kazançlardan fayda fonksiyonu, Ѷ, aşağıdaki
şekilde elealınmıştır:
Ѷ(X) = X
for
2.25X
x≥0,
x<0
2,25 faktörü Tversky ve Kahnemans’ın zaman sınırlaması olmayan
bahislere ilişkin çalışmasından gelmektedir.217 Bu fonksiyonel form Benatzi
ve Thaler tarafından kullanılan formülasyondan daha basittir ve kazanç
(kayıpların) konkavite (konveksite)’si ve olasılık transformasyonu gibi olasılık
teorisinin
diğer
bileşenlerini
dikkate
almazken,
kayıptan
kaçışı
tanımlamaktadır.
Barberis, Huang ve Santos, sermaye piyasasındaki yüksek Sharpe
rasyosunu da kayıptan kaçışa bağlamıştır.218 Ancak, Sharpe rasyosunun bu
bağlamda açıklanan kısmının büyüklüğü denklemdeki ikinci fayda kaynağının
önemini ifade eden b0 ‘a bağlıdır. Bu parametre ile ilgili değerlendirme
yaparken Barberis, Huang ve Santos, b0 =0,7 iken,
denklemin ikinci
ifadesinde tanımlanan, sermaye piyasasında 100$ kaybetmenin yarattığı
psikolojik sıkıntının, ilk ifadede tanımlanan 100$ daha az harcama yapmanın
yaratacağı tüketimle ilgili sıkıntıya yaklaşık olarak eşit olacağını belirtmiştir.
b0 ‘ın bu değeri ile riskli varlık için hesaplanan Sharpe rasyosu 0.11 olup,
tarihsel değerin üçte biri kadardır.
Gerek Barberis ve Thaler ve gerekse Barberis, Huang ve Santos,
yatırımcıların dikey ve yatay olarak dar bir perspektife sahip olduklarını
varsaymaktadır. Yatırımcıların finansal olan ve olmayan birçok varlık formuna
sahip olmalarına rağmen, toplam varlıklarının herhangi bir bileşenindeki bir
değişiklikten fayda sağlamaktadırlar. Bu değişiklik Barberis ve Thaler
217 A. TVERSKY ve D. KAHNEMAN: “Advances in prospect theory: cumulative representation of
uncertainty”, Journal of Risk and Uncertainty, 5 (1992), 297-323.
218 Sharp rasyosu, bir yatırım aracının birim risk başına sağladığı risksiz faiz oranı üstündeki
ortalama getiriyi vermektedir.
165
tarafından finansal varlık, Barberis, Huang ve Santos tarafından da hisse
senedi stoğu kapsamında ele alınmaktadır.
Yukarıda daha uzun yatırım vadelerine sahip olmalarına rağmen bilginin
sunumunun
yatırımcıları
finansal
varlıklarındaki
yıllık
değişmelere
odaklanmaya yönelttiği belirtilmiştir. Bu tespite destek, Thaler, Tversky,
Kahneman ve Schwartz’ın bilginin sunum şeklinin insanların karar verme
sürecinde kullandıkları çerçevelendirmeye ilişkin deneysel çalışmasından
gelmektedir.219 Bu deneyde, üç grup halindeki deneklerden küçük bir kolej
döner sermayesi işletmesinde portföy yöneticisi olduklarını varsaymaları
istenmiş ve ilk gruba A ve B fonlarının aylık verileri gösterilmiştir. Fon A’nın
bono ve Fon B’nin hisse senedi fonu olduğunu en iyi şekilde gösterecek getiri
dağılımları sunulmakla beraber bu durum açıklıkla ifade edilmemiştir. Her
aylık değerlendirmeden sonra deneklere portföylerini bir sonraki ay iki fon
arasında ne şekilde dağıtacakları sorulmuştur. Daha sonra da bir önceki ayki
getirileri açıklanarak dağılımı tekrar yapmaları istenmiştir. İkinci grup
yatırımcıya ise, aynı getiri serileri yıllık olarak gösterilmiş ve böylelikle bu
denekler
aylık
fon
dalgalanmalarını
değil,
kümülatif
yıllık
getirileri
değerlendirebilmişlerdir. Bu gruptan her yıllık değerlendirmeden sonra, bir
sonraki yıl için portföylerini iki fon arasında dağıtmaları istenmiştir. Üçüncü
grup deneklere ise, aynı veri seti beş yıllık olarak verilmiş ve portföry dağılımı
yapmaları istenmiştir. Toplam 200 aylık değerlendirmeler sonrasında, sonraki
400 ay kullanılacak son bir portföy dağılımı yapmaları istenmiştir. Sonuçta
birinci grubun seçtiği son ortalama dağılımın ikinci ve üçüncü gruplarca
seçilenden çok düşük olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuç, insanların kazanç ve
kayıpları bilginin kendilerine sunum şekline göre değerlendirdikleri tespitine
uygundur. Şöyle ki; ilk gruptaki denekler aylık değerlendirme yapmaları
sebebiyle zararları daha çabuk görebilmektedirler. Bu açıdan aylık dağılımın
temel alınması durumunda, hisse senetlerine daha ihtiyatlı yaklaşılmakta ve
daha az para ayrılmaktadır.
219 R.THALER, A.TVERSKY, D.KAHNEMAN ve A.SCHARWARTZ: “The Effect of Myopia
Loss Aversion on Risk Taking: An Experimental Task”, Quarterly Journal of Economics, 112, (1997),
647.
166
2.6.2.1.2 Özsermaye Primi Muammasının Kayıptan Kaçış Kavramı ile
Açıklanması
Barberis, Huand ve Santos220 kayıptan kaçışın dinamik yönü hakkında
deneysel kanıtlara başvurarak oluşturdukları modelle, özellikle sermaye primi
ve volatilite muammasını açıklamaya çalışmışlardır. Sözkonusu kanıtlar,
kayıptan kaçış seviyesinin her durumda aynı olmayacağını ve önceki kayıp
ve kazançlara bağlı olduğunu göstermektedir. Aynı konu üzerine Thaler ve
Johnson221 daha önce kazanç sağlamış olanların normalde girmeyecekleri
bahislere girdiklerini ve daha önce kayıp yaşamış olanların da normalde
katılacakları bahislerden uzak durduklarını tespit etmişlerdir. Bu durumun bir
açıklaması, kazanç sonrasında oluşan kayıpların daha az acı vereceği ve acı
kayıplar yaşanmışsa da yeni olası kayıplara karşı insanların daha hassas
olduklarıdır. Bu tespit ile daha önce açıklanan Kahneman ve Tversky’nin
insanların kazanç durumunda riske daha isteksiz olup, kayıp durumunda
daha çok risk aldıkları yönündeki tespitin ayrıştırılması gerekmektedir. İlk
tespit bir defalık bahislere, ikincisi ise bir bahisler dizisine ilişkindir. Bu
kapsamda, Kahneman ve Tversky’nin sunduğu kanıtlar insanların kayıptan
kaçmak için risk aldıklarını, Thaler ve Johnson’ınkiler ise bu kaçış başarısız
olup da, istenmeyen bir kayıp yaşandığında kişinin daha sonra riske karşı
hassaslaşacağını dile getirmektedirler.
Bu görüşü sayısallaştırmak üzere Barberis, Huand ve Santos fayda
fonksiyonunu aşağıdaki şekilde değiştirmişlerdir:
−γ
Ct1−γ
E0 ∑ p
+ b0 C t v(xt +1 , z t )
1
−
γ
t =1
∞
t
220 N. BARBERIS, M. HUANG ve T. SANTOS: a.g.m., 42.
221 R. THALER ve E. JOHNSON: “Gambling with the house money and trying to break even: the
effects of prior outcomes on risky choice”, Management Science, 36 (1990),643-660.
167
zt, hisse senedi piyasasındaki geçmiş kayıp ve kazançları gösteren bir
değişken olarak yukarıdaki denkleme eklenmiştir. Yatırımcıların kayıplara
karşı hassasiyeti bu denklemde deneysel çalışmalar sonucunda bir değişken
olarak ifade edilmektedir. Model, volatilite muammasının açıklanmasında da
kullanılabilmektedir. Şöyle ki; nakit akımına ilişkin pozitif bilgilerin bulunması
durumunda hisse senedi piyasası yukarıya doğru ilerlemekte, olası kayıplar
biriken kazançlarla desteklenmektedir. Bu sebeple gelecekteki nakit akımları
daha düşük bir oranla indirgenmekte ve mevcut temettü seviyesi gereğinin
üstüne doğru ilerlemekte ve getiri volatilitesini artırmaktadır.
2.6.2.2 Volatilite Muamması (Volatility Puzzle)
Varlık fiyatlamasında rasyonel yaklaşımların açıklamak durumunda
kaldığı ikinci muamma, hisse senedi getirilerinin değişkenliğini ifade eden
volatilite muammasıdır. İlk olarak, Black ve Scholes’un opsiyon fiyatlamasına
ilişkin 1973 tarihli çalışmalarında piyasa volatilitesinin zaman içinde sabit
olmadığı tespit edilmiştir. Günlük veya haftalık getiriler teorinin varsaydığı gibi
normal bir dağılıma sahip değildir. Hisse senedi getirileri ve fiyat-temettü
rasyosunun her ikisi de yüksek seviyede değişkendir. Yukarıda bahsedilen
veri setinde yapılan analizde, S&P500 endeksiyle sağlanan risksiz faiz
üzerindeki logaritmik getirilerin yıllık standart sapması %18, logaritmik fiyattemettü oranının yıllık standart sapması %27 olarak hesaplanmıştır.222
Volatilite muammasını anlamak için daha önce tanımlanan ekonomide
iskonto oranları ve beklenen temettü artışının zaman içinde değişmediğini
dikkate almak gerekir. Bu kapsamda, bugünkü değer formülü uygulandığında
fiyat-temettü oranı sabitlenmekte ve aşağıdaki şekilde ifade edilmektedir:
222 Boris F.PAPA: “Stock market volatility: A puzzle?”, Master Thesis, Univercity of Zurich, Ocak
2004,3.
168
Rt +1 =
Dt +1 + Pt +1 1 + Pt +1 Dt +1 Dt +1
x
=
Dt
Pt
Pt Dt
Bununla birlikte küçük harflerin log değişkenleri ifade ettiği bir
durumda:aşağıdaki formülasyon sözkonusudur:
r t+1 = ∆ d t+1 +sabit ≡ d t+1 - d t + sabit
Log getirilerin standart sapmaları, log temettü büyümesinin standart
sapması olan %12 kadar olacaktır. Buradaki volatilite muamması, daha önce
Shiller ve LeRoy ile Porter tarafından tespit edilen yatırımcıların rasyonel
kabul edildikleri ve iskonto oranlarının sabit olduğu herhangi bir modelle
açıklanamayacağını ortaya koymaktadır.
Yukarıda verilen denklem ele alındığında log temettü büyümesi
volatilitesinin %12 olması sebebiyle, bir modelin log getiri volatilitesini %18
olarak oluşturmasının tek yolu fiyat/temettü rasyosuna değişkenlik eklemektir.
Ancak, iskonto oranlarının sabit olması durumunda, bugünkü değer
formülünün de gösterdiği üzere, bunun tek yolu temettü büyüme oranına
ilişkin yatırımcı tahminlerine değişkenlik eklemektir. Bu kapsamda yüksek bir
temettü büyüme tahmini, fiyat/temettü rasyosunu artıracaktır. Yatırımcıların
rasyonel olduğu noktasından hareket edildiğinde, temettü büyümesine ilişkin
yatırımcı tahminleri bir şekilde teyit edilmeli, yüksek (düşük) fiyat/temettü
oranı yaşandığı dönemleri ortalamada yüksek (düşük) nakit akım büyümesi
yaşanan dönemler izlemelidir. Ancak ne yazık ki, fiyat/temettü oranı ne
Amerika’da ve ne de diğer uluslararası piyaslarda temettü büyümesinin
güvenilir bir tahmin aracı olmamıştır.223
Daha önce birçok akademisyen, iskonto oranlarının zaman içinde sabite
yakın olduğundan hareketle, hisse senedi piyasası volatilitesini yatırımcıların
223 J.Y. CAMPBELL: “Asset prices, consumption and the business cycle”, Handbook of
Macroeconomics, Der. J. TAYLOR and M.WOODFORD (Amsterdam, 1999), 1231-1303.
169
rasyonaliteden uzaklaşmasına bağlamakta iken, şimdi iskonto oranlarındaki
rasyonel değişim volatilite muammasını açıklamak için kullanılmaktadır.
Verisel anlamda getirinin volatilitesi temettü büyümesinin volatilitesinden
yüksektir, bu sebeple yukarıda yeralan denklemde fiyat/temettü rasyosuna
değişkenlik katarak farkı kapatmak gerekecektir. Konu ile ilgili olarak
Campbell ve Shiller tarafından oluşturulmuş ve aşağıda verilmekte olan
bugünkü değer formülasyonunun kullanılması kolaylık sağlayacaktır:224
Rt +1 =
Dt +1 + Pt +1
Pt
Pt, t zamanındaki değeri yansıtmakta olup, log fiyat-temettü oranının
aşağıdaki
şekilde
yazılmasını
teminen
log-lineer
yakınlaştırması
kullanılmıştır;
∞
∞
pt − d t = E ∑ ρ ∆d t +1+ j −E ∑ ρ t rt +1+ j + Et lim ρ t ( pt + j − d t + j ) + sabit
Yukarıdaki
t
j =0
j =0
formülasyonda
küçük
harfler
logaritmik
değişkenleri
göstermekte olup, - pt=logPt ve ∆ dt+1 = dt+1 - dt’dir.
Fiyat/temettü rasyosunun değişmezliği durumunda formülasyonun en
sağındaki sabit sıfıra eşit olacaktır. Bu formülasyon fiyat-temettü oranlarının
sadece iki sebeple değişkenlik gösterdiğini ortaya koymaktadır ki bunlar;
gelecekteki temettü artışına ilişkin beklentilerin veya iskonto oranlarının
değişmesidir. İskonto oranları da, risk tahminlerindeki değişme veya risk
yaklaşımındaki değişmeden kaynaklanabilecek gelecekteki risksiz faiz oranı
beklentisindeki değişme sonucunda değişmektedir.
224 J.Y CAMPBELL ve R. SHILLER: “Stock prices, earnings and expected dividends”, Journal of
Finance, 43 (1988), 661.
170
Fiyat-temettü
rasyosundaki
değişmeleri
birçok
farklı
şekilde
açıklanabilirken, bu açıklamaların çoğu volatilite muammasının rasyonel
açıklamasına taban oluşturamamaktadır. Shiller225 ve LeRoy ve Porter’ın226
savundukları yaklaşıma göre, temettüde büyümeye ilişkin tahminlerin
rasyonel olması durumunda fiyat temettü rasyosu, zaman serisi içindeki nakit
akım artışının tahmininde kullanılabilir, ancak durum böyle değildir.
Öteyandan, gelecekteki risksiz faiz oranına ilişkin tahminlerin rasyonel olması
durumunda fiyat-temettü oranları zaman serisi içindeki faiz oranlarının
tahmininde kullanılabileceği düşünülse de, bu da mümkün değildir. Hatta
fiyat-temettü oranlarının zaman serisi içindeki riski tahmin edilebilir kıldığına
ilişkin
çok
kanıt
olmasına
rağmen
bu
rasyo
risk
tahmininde
de
kullanılamamaktadır. Campbell ve Cochrane’in227 birleşik hisse senedi
piyasası modelinde de yeraldığı üzere, geri kalan tek değişken, değişen risk
yaklaşımıdır.
Bu
çalışmada
alışkanlıklarla
göreli
olarak
tüketimdeki
değişimlerin risk yaklaşımında ve buna bağlı olarak fiyat-temettü rasyosunda
değişiklik yarattığına ilişkin bir yapı oluşturulmuştur. Bu farklılaşma temettü
artışı ve getiri volatilitelerindeki değişimin açıklanmasına yardım etmektedir.
2.6.2.3 Tahmin Edilebilirlik Muamması
Hisse senedi getirileri tahmin edilebilmektedir. 1941-1986 yılları
arasındaki aylık, reel, eşit ağırlıklı NYSE getirileri üzerinde yaptıkları
çalışmada Fama ve French, temettü-fiyat oranının birbirini izleyen dört yıldaki
toplam hisse senedi getiri oranının %27’sini açıkladığını tespit etmişlerdir.
Tahminedilebilirlik muamması genellikle tek başına ele alınmamaktadır.
Şöyle ki, sabit fiyat/temettü rasyosuna dayandırılmış modellerde volatilite
muammasının açıklığa kavuşturulmasının sonucunda tahmin edilebilirlik
muamması da çözümlenmektedir.
225 R. SHILLER: a.g.m., 422.
226 S.LEROY ve R. PORTER: “The present-value relation: tests based on implied variance bounds”,
Econometrica, 49 (1981),97-113.
227 J.Y.CAMPBELL ve J. COCHRANE:a.g.m., 212.
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
FİNANSAL PERFORMANS EĞİLİM VE SIRALAMALARI TEMELİNDE
DAVRANIŞSAL FİNANS TEORİSİNİN IMKB’DE TEST EDİLMESİ
Hisse
senedi
fiyatlarındaki
tahmin
edilebilirlik,
piyasa
etkinliği
çerçevesinde en çok incelenen konulardan biridir. Fiyatlardaki pozitif
otokorelasyon “momentum” olarak değerlendirilirken, negatif korelasyon ise
ortalamaya yaklaşma şeklinde kendini göstermektedir. Hisse senedi
getirilerindeki otokorelasyon çok bilinen “kazananları al/kaybedenleri sat”
benzeri birçok portföy stratejisinin geliştirilmesinde rol oynamış olup,
sözkonusu stratejiler ise etkin piyasa teorilerinin test edilmesinde sıklıkla
kullanılmıştır.
1980’li yılların ortalarına kadar finansal ekonomistler arasında kabul
gören hisse senedi getirilerinin tahmin edilemezliği etkin piyasalar teorisinin
bir
sonucudur.
Ancak
geçmiş
getirilerin
geleceğin
tahmininde
kullanılabileceğine ilişkin Fama ve French ve Poterba ve Summers’ın
1988’de gerçekleştirdikleri çalışmalar, sözkonusu getirilerin uzun dönemde
ortalamaya yaklaştığını göstermiş ve izleyen çalışmalarda yeni değişkenler
eklendiğinde tahmin edilebilirliğin daha da güçlendiği görülmüştür. Ele alınan
bu değişkenler arasında temettü-fiyat oranı ve fiyat kazanç oranı (Campbell
ve Shiller 1988, Fama ve French 1998), kısa vadeli faiz oranlarındaki
değişiklikler (Fama ve Scwert 1977, Campell 1991), getiri marjları (Keim ve
Stambaugh
1986,
Campbell
1987),
Ludvingson
2001)
sayılabilmektedir.
tüketim/varlık
Öteyandan,
oranı
(Lettau
“momentum”
ve
olarak
isimlendirilen ve hisse senedi fiyatlarının önemli bir düzeltme sonrası birkaç
ay aynı yönde hareket ettiğini gösteren değişkenler de konu ile ilgili
araştırmalarda sıklıkla kullanılmaktadır.(Jegadeesh va Titman 1993-2001,
DeBondt ve Thaler 1985-1987).
Getirilerin tahmin edilebilirliği piyasa etkinliğinin farklı şekillerde
sorgulanması sonucunu doğurmuştur. Etkinlikten sapmalar sorgulanırken
yatırımcıların akılcı düşünce mekanizmalarını bozan önyargılar kapsamında,
172
davranışsal finans yaklaşımları ön plana çıkmıştır. Sözkonusu önyargıların
temel olarak temsiliyet hevristiğinden kaynaklandığı birçok çalışmada ortaya
konmuştur. Öteyandan, birçok davranışsal finans modeli hisse senedinin
geçmiş dönemlerdeki performansını temsiliyet hevristiğinin en önemli
tetikleyicisi olarak kabul etmiştir. Bu bağlamda, finansal performansta zaman
içinde gözlemlenen eğilim (trend) ve tekrarlama (sequence) da temsiliyetin
bir göstergesi niteliğindedir.
3.1 Davranışsal Finans Hevristiklerinden Temsiliyetin Modelde Etkinliği
Bu çalışmanın Bölüm 2.5.1 kısmında detaylı olarak açıklanan temsiliyet
hevristiği, bireylerin benzer özelliklerine göre nesneleri gruplamalarıdır.
Başka bir ifadeyle ise, bireylerin kısıtlı zaman veya bilgi sebebiyle genelleme
yapma eğilimleridir. Bireyler nesnelerin gözeçarpan özelliklerinden önemli
ölçüde
etkilenmekte
ve
veri
setinin
kısıtlılığına
rağmen
sonuç
çıkartabilmektedirler. Öteyandan, daha önce yapmış oldukları gruplandırmayı
bozmamak
adına
beklenti
oluştururken
ekstrem
olayların
gerçekleşebileceğini gözardı etmektedirler. Sözkonusu etkilerin altında
yatırımcılar, bir şirketin geçmiş performansına bakarak bir gruplandırma
yapmakta
ve
geleceğe
ilişkin
getiri
tahminlerini
de
bu
çerçevede
oluşturmaktadır.
Temsiliyet, farklı varsayımlar ve yaklaşımlar altında davranışsal finans
kapsamındaki birçok modele konu olmuştur. Barberis birbirini izleyen yüksek
kar
açıklamalarının
yatırımcıları
bir
eğilimin
oluştuğu
düşüncesine
yönlendirdiğini ve şirket hisse senedi fiyatında artışa sebep olduğunu tespit
etmiştir.228
Öteyandan,
Mullainathan
bireylerin
kategoriler
içinde
düşündüklerini ve diğer olasılıkları gözardı ederek akıllarına yatan senaryoyu
kabul ettiklerini dile getirmiştir.229 Hong ve Stein ise yatırımcıların toplam
bilginin
belli
bir
kısmını
kullanan
heterojen
gruplardan
oluştuğunu
228 N.BARBERIS, A. SHLEIFER ve R.VISHNY: a.g.m., 311.
229 S.MULLAINATHAN: “Thinking through categories”, NBER Working Paper, 2001.
173
önesürmüşlerdir. Bu gruplar, yeni bir bilgiye gereğinden fazla tepki veren
“medya izleyicileri”, geçmiş trendi gelecekte arayan ve medya izleyicilerinin
tepkilerini
bu
şekilde
kullanan
“momentum
işlemcileri”dir.230
Daniel,
Hirschleifer ve Subramanyam’a göre ise, bir şirket hakkında birbirini izleyen
olumlu haberler bir eğilimin sözkonusu olduğu kanaatini yaratarak,
yatırımcıların kendi bilgilerine inançlarını artırmak suretiyle gereğinin üstünde
tepkiye sebep olmaktadır.231
Bu çalışmada ele alınacak davranışsal finans modeli olan, Westley
S.Chan, Richard Frankel ve S.P.Kothari’nin (CFK) modelinde de temsiliyet
önyargısı,
finansal
performanstaki
eğilim
ve
tekrarlar
kapsamında
elealınmaktadır. Tversky ve Kahneman’ın geçmiş bilgilerdeki istikrarın
yatırımcının gruplama yapmasına sebep olduğu tezlerine dayalı olan bu
yaklaşım çerçevesinde, bir trendi oluşturan alt dönemlerdeki performansın
gelecekteki getirinin tahmininde kullanılabileceği varsayılmaktadır.232 Bu
varsayımı destekleyecek bir diğer bakış açısı ise; Barberis’in birbirini izleyen
dönemlerde iyi performans göstermiş olan bir şirketin hisse senedinin ne
şekilde ölçülürse ölçülsün yüksek değerlendiği, ancak bu değerlemenin
zamanla ortalamaya yaklaştığı yönündeki tespitidir.233
Finansal performansın davranışsal teorileri test etmedeki güvenilirliğini
destekleyen bir başka görüş ise, yine Tversky ve Kahneman’ın “belirginlik” ve
“elde edilebilirlik” yaklaşımlarıdır. Finansal performansa ilişkin bilgiler bu
özellikleri taşıdıkları için tüm yatırımcıların kullanımında olup, bu kapsamda,
ekstrem kar veya zarar açıklamalarına piyasaların vermiş olduğu tepkiler de
dikkate değerdir.
230 H.HONG ve J.STEIN: a.g.m. (1999), 2143.
231 K.DANIEL, D.HIRSHLEIFER ve A.SUBRAHMANYAM: “Investor psychology and security
market under and overreactions”, Journal of Finance, 53 (1998), 1839.
232 A.TVERSKY ve D.KAHNEMAN: a.g.m., 1112.
233 N.BARBERIS, A. SHLEIFER ve R.VISHNY: a.g.m., 308.
174
3.2 Modelin İMKB’de Test Edilmesinde Kullanılan Finansal Performans
Ölçütleri
CFK modellerinde finansal performansın ölçütü olarak satış, faaliyet karı
ve net kardaki büyüme oranlarını temel almışlardır. Finansal performansdaki
gelişmelerin değerlendirilmesi için ele alınan dönem de önem taşımaktadır.
CFK’nin modelinin temel olarak IMKB’de işlem gören hisse senetlerine
uygulanacağı çalışmanın bu kısmında, Sermaye Piyasası Kurulu’nun internet
sitesinde yeralan veri setindeki Mart 1997 döneminden Haziran 2005
dönemine
kadar
mevcut
bulunan
üç
aylık
şirket
finansal
tabloları
kullanılmıştır. Sözkonusu verileri mevcut olan 130 şirket Tablo 3.1’de
sunulmuştur.234
Son yıllarda İMKB’ de piyasa etkinliğini değerlendiren ve farklı
dönemlerdeki getiri hareketlerini inceleyen birçok çalışma yapılmıştır. Bir
çalışmada 1994 ekonomik krizi sonrası yatırımcıların rasyonel ve risk sever
yaklaşımlarından kaynaklanan doğrusal olmayan davranışlarının oluştuğu
1995 ve 1996 yılları hariç, 1987 ve 1998 yılları arasında zayıf formda etkin
olduğu gösterilmiştir.235 Ancak, Ocak 1988 - Aralık 1991 dönemindeki hisse
senedi getirileri serilerine ait dağılım fonksiyonlarının değerlendirildiği başka
bir çalışmada ise geçmiş zaman serileri kullanılarak İMKB’de normal üstü
kazanç elde edilebileceği ve bu açıdan İMKB’nin zayıf formda etkin olmadığı
tespit edilmiştir.236 Bazı araştırmacılar ise, İMKB’de gözlemlenen etkin piyasa
teorisine ters düşen anomalileri incelemişlerdir: Bu kapsamda, İMKB’de
haftasonu etkisini inceleyen iki ayrı çalışma237, kazanan-kaybeden etkisini
234 Wesley S. CHAN, Richard M. FRANKELl ve S.P. KOTHARİ:”Testing Behavioral Finance
Theories Using Trends And Sequences In Financial Performance”, MIT Sloan School of
Management, Working Paper 4375-02, (June 2003).
235 Alper ÖZÜN: “Kaos Teorisi, Hisse Senedi Getirilerindeki Doğrusal Olmayan Davranışlar, Zayıf
İşlem ve Gelişen Piyasalarda Piyasa Etkinliği: İMKB Örneği”,İMKB Dergisi, 9 (Mart 1999),30.
236 G. MURADOĞLU ve M. ÜNAL: “Week Fom Efficiency in the Thinly Traded Istanbul Securities
Exchange”, Middle East Business and Economic Review, 6, (1994), 37.
237 G. MURADOĞLU ve T. OKTAY:”Türk Hisse Senedi Piyasasında Zayıf Etkinlik: Takvim
Anomalileri”, Hacettepe Üniversitesi İkt. İd. Bil. Fak. Dergisi, 11, (1993), 51-62. ve K. Metin, G.
MURADOĞLU ve B. YAZICI: ”An Analysis of Day of the Week Effect on the ISE”, Istanbul
Securities Exchange Review, 1,2 (1997), 15.
175
inceleyen bir çalışma238 ve takvimsel anomalilerin değerlendirildiği bir başka
çalışma239 İMKB’nin zayıf formda dahi etkin olmadığını ortaya koymuştur.
Kullanılan
prosedürlerdeki
veri
en
setinde
önemli
dönemler
iki
farklılık
arasındaki
ülkemizde
muhasebesel
yaşanmakta
olan
enflasyonist ortamın mali tablolar üzerindeki bozucu etkisinin ortadan
kaldırılarak, sermaye piyasasında doğru ve gerçeğe uygun mali tabloların
düzenlenmesi amacıyla enflasyona göre düzeltme uygulaması ile grup
şirketlerinin mali yapılarının bütün halinde görülebilmesine yönelik olarak
konsolide
mali
tabloların
hazırlanmasına
ilişkin
düzenlemelerin
01.01.2003’ten sonra sona eren yıllık mali tablolardan itibaren uygulanmaya
başlamış bulunmasıdır.
238 İ.ÇETINER: “Test of Overreaction in Istanbul Stock Exchange”, Basılmamış MBA Tezi, İşletme
Bölümü, Bilkent Üniversitesi, (Ankara, 1993).
239 T. ÖZMEN:”Dünya Borsalarında Gözlemlenen Anomaliler ve İstanbul Menkul Kıymetler
Borsası Üzerine Bir Deneme”, Sermaye Piyasası Kurulu Yayınları, No:61, (Ankara, 1997)
176
Tablo 3.1 Finansal Performans Verileri Kullanılan İMKB Şirketleri
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
ABANA ELEKTROMEKANİK
ADANA ÇİMENTO (C)
ADEL KALEMCİLİK
ADVANSA SASA
AFYON ÇİMENTO
AKAL TEKSTİL
AKBANK
AKÇANSA
AKSA
AKSİGORTA
AKSU İPLİK
ALARKO CARRIER
ALARKO GMYO
ALCATEL TELETAŞ
ALTERNATİF YAT. ORT.
ALTERNATİFBANK
ALTINYILDIZ
ALTINYUNUS ÇEŞME
ANADOLU CAM
ANADOLU SİGORTA
ARÇELİK
ASELSAN
ATLANTİS YAT. ORT.
ATLAS YAT. ORT.
AVRASYA YAT. ORT.
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
AYGAZ
BAGFAŞ
BANVİT
BEKO ELEKTRONİK
BİRLİK MENSUCAT
BİSAŞ TEKSTİL
BOLU ÇİMENTO
BOSSA
BRİSA
BURÇELİK
BURSA ÇİMENTO
ÇBS BOYA
ÇELEBİ
ÇELİK HALAT
ÇEMTAŞ
DARDANEL
DENİZLİ CAM
DEVA HOLDİNG
DOĞUSAN
DÖKTAŞ
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
ECZACIBAŞI İLAÇ
ECZACIBAŞI YAPI
EDİP İPLİK
EGE ENDÜSTRİ
EGE GÜBRE
EGE PROFİL
EGE SERAMİK
EGEPLAST
EMİNİŞ AMBALAJ
ERBOSAN
EREĞLİ DEMİR CELİK
ESEM SPOR GİYİM
FENİŞ ALÜMİNYUM
FİNANS FİN. KİR.
FİNANSBANK
F-M İZMİT PİSTON
FORD OTOSAN
FORTIS BANK
GARANTİ BANKASI
GEDİZ İPLİK
GENTAŞ
GİMA
GOOD-YEAR
GÜBRE FABRİKALARI
GÜNEŞ SİGORTA
HAZNEDAR
REFRAKTER
HEKTAŞ
HÜRRİYET GZT.
İHLAS EV ALETLERİ
İHLAS HOLDİNG
İNTEMA
İŞ BANKASI (C)
İŞ YAT. ORT.
IŞIKLAR AMBALAJ
İZMİR DEMİR ÇELİK
İZOCAM
KAPLAMİN
KARSU TEKSTİL
KARTONSAN
KENT GIDA
KEREVİTAŞ GIDA
KORDSA SA.DUPONT
MAKİNA TAKIM
MARDİN ÇİMENTO
MARSHALL
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
MİGROS
MİLPA
MUTLU AKÜ
NET HOLDİNG
NET TURİZM
NETAŞ TELEKOM.
OKAN TEKSTİL
OLMUKSA
OTOKAR
PARK ELEK.MADENCİLİK
PETKİM
PETROL OFİSİ
PINAR SÜT
SARKUYSAN
ŞEKERBANK
ŞİŞE CAM
T. TUBORG
T.S.K.B.
TANSAŞ
TAT KONSERVE
TİRE KUTSAN
TOFAŞ OTO. FAB.
TRAKYA CAM
TÜMTEKS
TÜPRAŞ
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
TÜRK HAVA YOLLARI
UKİ KONFEKSİYON
USAŞ
UŞAK SERAMİK
ÜNYE ÇİMENTO
VAKIF FİN. KİR.
VAKIF GMYO
VAKIF YAT. ORT.
VESTEL
VİKİNG KAĞIT
YAPI KREDİ FİN. KİR.
YAPI KREDİ YAT. ORT.
YAPI VE KREDİ BANK.
YATAŞ
YÜNSA
177
Bu kapsamda, finansal tabloların 2003 yılı sonrasında konsolidasyona
tabi
tutulmasından
en
çok
etkilenecek
olan
şirketlerin
holding
yapılanmasındakiler olduğu dikkate alınarak, Alarko, Koç ve Sabancı
Holding’e
ait
veriler
çalışmaya
dahil
edilmemiştir.
Konsolidasyon
kapsamındaki bankaların konsolide olmayan finansal tablolarının da İMKB
veri setinde mevcut olması, bankalara ait bilgilerin çalışmada kullanılmasını
mümkün kılmıştır. Öteyandan, konsolidasyon etkisinin diğer daha küçük
ölçekli şirketlerde düşük seviyeli olacağı düşünülerek, verinin de uyumlu
olması şartıyla, ilgili veriler çalışmaya dahil edilmiştir.
Enflasyon muhasebesi etkisine ilişkin olarak ise, verinin farklılaşma
riskinin özellikle geçiş dönemi finansal tablolarında sözkonusu olduğu
düşünülmüştür. Öteyandan, tarihi değerlerle hazırlanmış olan finansal
tablolara erişilememesi de verileri 2003 yılı öncesinde tarihi değer üzerinden
ve sonraki dönemde enflasyona göre düzeltilmiş olarak kullanılmasını
zorunlu kılmıştır. Ayrıca kullanılan finansal performans kriterinin aşağıda
belirtildiği üzere dört dönemin ortalaması olarak hesaplanması da gerek
konsolidasyon ve gerekse enflasyon düzeltmesi etkilerini yumuşatmıştır.
CFK’nın modelinde ele alınan finansal performans ölçütlerinden
satışlardaki (S) büyüme aşağıdaki formülasyonla hesaplanmaktadır:
[ ( St + St-1 + St-2 + St-3 ) – ( St-4 + St-5 + St-6 + St-7) ] / ( St-4 + St-5 + St-6 + St-7)
Satışlardaki büyüme, endüstri yapısı, endüstrinin hayat döngüsü ve
benzer değişkenlerden etkilenebilmekte olup, dört dönemin ortalamasının
alınmasının varsa eğilim ve sıralamaların ortaya konulmasında faydalı
olacağı düşünülmektedir. Öteyandan, net kar (NK) ve faaliyet karındaki (FK)
büyüme oranları hesaplanırken de aktif büyüklüğü de dikkate alınarak
aşağıdaki formülasyonlar kullanılmıştır:
[ ( NKt + NKt-1 + NKt-2 + NKt-3 ) – ( NKt-4 + NKt-5 + NKt-6 + NKt-7) ] / At-4
178
[ ( FKt + FKt-1 + FKt-2 + FKt-3 ) – ( FKt-4 + FKt-5 + FKt-6 + FKt-7) ] / At-4
Öteayndan, modelde temsiliyet önyargısı mevcudiyeti, modelde bir
şirketin finansal performansındaki istikrarın yatırımcı beklentisini olumlu veya
olumsuz olarak etkilemesi yönüyle ele alınmaktadır. Bu açıdan, modelde ele
alınan veri seti üzerinde istikrarlı iyi veya kötü finansal performansın şirketin
hisse senedi fiyatında gereğinin üstünde veya altında hareket yaratıp
yaratmadığı ve birbirini izleyen istikrarlı finansal performans duyuruları
sonrasındaki aynı veya farklı yönlü bir açıklamanın fiyatları ne şekilde
etkileyeceği test edilecektir. Bu kapsamda ele alınan 130 şirket, satışlar,
faaliyet karı ve net kardaki artışa ve bu artışın yapısına göre üç grupta
değerlendirilmektedir:
-
Yüksek Büyüme Şirketleri (YBŞ): Finansal performans kriterine göre
üç aylık büyüme oranı ele alınan toplam 28 dönemde sayısal olarak
en çok artış sağlamış olan şirketlerdir. Yatırımcılar ele alınan finansal
kriterdeki büyümenin devam edeceğini öngörerek, gelecekte bu
şirketleri gereğinin üstünde (overvaluation) değerlemektedirler.
-
Düşük Büyüme Şirketleri (DBŞ): Finansal performans kriterine göre üç
aylık büyüme oranı ele alınan toplam 28 dönemde sayısal olarak en
az artış sağlamış olan şirketlerdir. Yatırımcılar tarafından gereğinin
altında (undervaluation) değerlenmektedirler.
-
Belirli bir Eğilimi Olmayan Şirketler: Yatırımcılar bu tip şirketlerin
getirilerinin ortalamaya yakın olacağı beklentisindedirler.
Finans literatüründe sıklıkla yer bulmuş olan “büyüme” ve “değer”
kavramları çerçevesinde, yatırımcıların YBŞ hakkında fazlasıyla iyimser
olmaları ve şirketleri gereğinin üstünde değerlemeleri ancak piyasada fiyatın
bu değerin altında oluşması sebebiyle hisse senedi getirilerinin piyasanın
altında kalacağı önesürülmektedir. Bu öngörü kapsamında, geçmişte istikrarlı
179
bir performans gösteren şirketlerin daha önemli düzeltmeler yaşamaları
beklenmektedir.
3.3 Finansal Performans Kriterlerine Göre İMKB’de Gözlemlenen
Büyüme Eğilimi
CFK’nın modeline paralel olarak, ele alınan 130 şirket, satış, faaliyet
karı ve net kardaki büyüme oranlarına göre 1997 sonrası her üç aylık dönem
için sıralanmıştır. Sonuç olarak, satışlardaki büyüme kriterine göre toplam 28
üç aylık dönemdeki 130 şirketin büyüme gösterdiği dönem sayısı 14 olup, bu
sayının üstünde büyüme dönemi gerçekleştiren şirketler YBŞ ve diğerleri
DBŞ olarak belirlenmiştir. Bu kritere göre en yüksek ve endüşük büyümeyi
gösteren ilk 10 şirket Tablo 3.2’de sunulmuştur.
Tablo 3.2 Belirlenen Yüksek ve Düşük Büyüme Şirketleri - Satışlardaki
Artışa Göre
Yüksek Büyüme Şirketleri
1 ANADOLU CAM
2 VESTEL
3 ANADOLU SİGORTA
4 GÜNEŞ SİGORTA
5 BEKO ELEKTRONİK
6 TRAKYA CAM
7 DÖKTAŞ
8 GİMA
9 VAKIF GMYO
10 AKSA
Düşük Büyüme Şirketleri
1
ÇBS BOYA
2
ESEM SPOR GİYİM
3
YAPI VE KREDİ BANK.
4
EMİNİŞ AMBALAJ
5
ALTINYUNUS ÇEŞME
6
VAKIF FİN. KİR.
7
PARK ELEK.MADENCİLİK
8
İŞ BANKASI (C)
9
GEDİZ İPLİK
10
BAGFAŞ
Net karın aktife oranına göre büyüme dikkate alındığında, ortalama 14
üç aylık dönemden fazla dönemde büyüme sağlayan 66 şirket YBŞ olarak
belirlenmiş
olup,
ilk
10’u
Tablo
3.3’
de
sunulmuştur.
İki
tablo
karşılaştırıldığında satışlardaki artışa göre YBŞ ile net kardaki artışa göre
YBŞ’lerin birbirinden farklı olduğu göze çarpmaktadır. Bir şirkete ait finansal
performans kriterlerindeki eğilim farklılaşabilmektedir ve önemli olan veri
olarak yatırımcıların hangi kriteri kullandığıdır. Bu kapsamda, hisse senedine
180
yatırım yapan yatırımcıların teorik olarak en çok önem vermeleri gereken
temettünün, net karın bir parçası niteliğinde olması net kardaki eğilimin daha
dikkate değer bulunmasına sebep olabileceği düşünülmektedir.
Tablo 3.3 Belirlenen Yüksek ve Düşük Büyüme Şirketleri - Net Kardaki
Artışa Göre
Yüksek Büyüme Şirketleri
Düşük Büyüme Şirketleri
1 İZOCAM
1 UŞAK SERAMİK
2 TÜPRAŞ
2 AKAL TEKSTİL
3 TRAKYA CAM
3 ADVANSA SASA
4 EGE GÜBRE
4 ALTINYUNUS ÇEŞME
5 ANADOLU CAM
5 GOOD-YEAR
6 ÜNYE ÇİMENTO
6 PETKİM
7 MARDİN ÇİMENTO
7 BİSAŞ TEKSTİL
8 ANADOLU SİGORTA
8 GİMA
9 ARÇELİK
9 EDİP İPLİK
10 AKSİGORTA
10 YAPI VE KREDİ BANK.
Faaliyet karı kriter olarak alındığında ise, 60 şirket YBŞ olarak
belirlenmiş, geri kalan 70 şirket ise DBŞ olarak kabul edilmiştir. Faaliyet
karında artış sağlanan üç aylık dönem sayısına göre belirlenen ilk 10 YBŞ ve
DBŞ Tablo 3.4’de sunulmuştur.
Tablo 3.4 Belirlenen Yüksek ve Düşük Büyüme Şirketleri - Faaliyet
Karındaki Artışa Göre
Yüksek Büyüme Şirketleri
1 TRAKYA CAM
2 ARÇELİK
3 ANADOLU CAM
4 ÜNYE ÇİMENTO
5 EGE GÜBRE
6 OTOKAR
7 MARDİN ÇİMENTO
8 İZOCAM
9 TÜPRAŞ
10 FİNANS FİN. KİR.
Düşük Büyüme Şirketleri
1 YAPI VE KREDİ BANK.
2 AKSU İPLİK
3 UŞAK SERAMİK
4 GİMA
5 EDİP İPLİK
6 GOOD-YEAR
7 ALTINYUNUS ÇEŞME
8 ADVANSA SASA
9 MAKİNA TAKIM
10 PETKİM
181
3.4
İMKB
Şirketleri
Finansal
Kriterlerinin
Geçmiş
Dönem
Performansındaki İstikrar
CFK’nın
gözlemlenen
modelinde
istikrarın
geçmiş
etkileri,
dönemde
şirketin
finansal
ortalamanın
performansta
üstünde
büyüme
gösterdiği dönem sayısı ile ilişkilendirilmiştir. Bu kapsamda her üç kriter ayrı
ayrı baz alınarak, son 4 üç aylık dönemin dördünde de ortalamanın üstünde
getiri sağlayan şirketler “istikrarlı”, iki veya daha az dönemde büyüme
sağlayan şirketler “istikrarlı olmayan” şeklinde gruplandırılmıştır.
Kullanılan finansal performans kriterlerine göre belirlenen istikrarlı veya
istikrarsız YBŞ ve DBŞ’ler farklılaşmaktadır. Genel olarak veri setindeki
eğilimi ve istikrarı gözlemlemek amacıyla sonuçlar her kriter için ayrı ayrı
olmak üzere tablolaştırılmış olup, Tablo 3.5’ de sunulmuştur. Kullanılan veri
setinde yeralan 3 üç aylık dönemde artış veya azalış gösteren şirketlerin
tamamı,
istikrarlı
veya
istikrarsız
olarak
nitelenemediklerinden
tablo
kolonlarının toplam %100’den azdır. Öteyandan, Tablo 3.5’ de görüldüğü
üzere ele alınan şirketlerin büyük çoğunluğu istikrarsız YBŞ ve DBŞ
niteliğindedirler.
Tablo 3.5 Finansal Kritere Göre Tespit Edilen Firma Yüzdeleri
Finansal Kriter
Faaliyet
Satışlar Net Kar
Karı
10,8%
7,7%
5,4%
İstikrarsız YBŞ 33,8% 30,0%
32,3%
36,2%
20,0%
16,2%
-
İstikrarsız DBŞ 36,2% 18,5%
17,7%
43,8%
İstikrarlı YBŞ
İstikrarli DBŞ
7,7%
Getiri
9,2%
182
Davranışsal finans literatüründe temsiliyet önyargısının oluşmasını, yani
yatırımcıların
şirketlerin
finansal
performanslarını
izleyerek
onları
gruplaştırmalarını, sağlamak için istikrar önemli bir faktör olarak kabul
edilmektedir. Bir yatırımcının izlediği finansal performans kriterininde belirli bir
sayıdaki dönemde aynı yönlü hareketin oluşması, gelecek dönemde de aynı
yönlü hareketin oluşmasındaki inancı kuvvetlendirecektir. Yatırımcıların bir
firmayı belirli bir finansal performans kriterini baz alarak YBŞ veya DBŞ
olarak değerlendirmelerine sebep olabilecek dönem sayısı bilinmemekle
birlikte, büyümede istikrarın Türk yatırımcısının beklentilerini ne şekilde
etkilediğini gözlemlemek üzere gruplara dahil edilen şirketlerin sağladıkları
ortalama üç aylık getiriler Tablo 3.6’ da sunulmuştur.
Tablo 3.6 Finansal Kritere Göre Tespit Edilen Firmaların Sağladığı 3
Aylık Ortalama Getiriler
Satışlar
Finansal Kriter
Net Kar
Faaliyet Karı
Ortalama
İstikrarlı YBŞ
8,4%
8,4%
11,6%
9,5%
İstikrarsız YBŞ
8,2%
9,1%
10,1%
9,1%
İstikrarli DBŞ
10,3%
13,1%
10,9%
11,4%
İstikrarsız DBŞ
10,1%
16,3%
10,2%
12,2%
Ortalama
9,25%
9,83%
10,43%
Davranışsal finans modellerinde büyüme şirketi olarak nitelenen
şirketlerin yatırımcılar tarafından gereğinin üstünde değerlendikleri ve bu
yüzden düşük getiri sağladıkları öne sürülmektedir. Bu yaklaşıma paralel
olarak, Tablo 3.6 incelendiğinde, İMKB’de ele alınan hisse senetlerine
satışlar ve net kardaki büyümeyi baz almak suretiyle beklentilerini oluşturarak
alım yapan yatırımcıların üç aylık getirilerinin ortalamanın altında kaldığı
görülmektedir. Yukarıda dile getirilen tezin tersi durumunda da düşük
183
büyüme şirketlerinin düşük değerlendiği ve daha yüksek getiri sağladıkları
tezi yukarıda yeralan hesaplamalar kapsamında doğrulanmaktadır.
3.4.1 Kullanılan İMKB Veri Setinde Finansal Performanstaki Eğilimin
Tespit Edilmesi
CFK’nın modelinin temelinde; finansal performanstaki eğilim ve
tekrarların
davranışsal
finans
teorisi
çerçevesinde
açıklanması
yer
almaktadır. Bu amaçla, kullanılan veri setinde zaman serisi analizi
gerçekleştirilmiştir. Zaman serisi analizinin temel iki amacı; varsa eldeki
verilerin ortaya koyduğu yapıyı belirlemek ve gelecekte oluşabilecek değerleri
tahmin etmektir. 1997 sonrası dönemde İMKB’de işlem gören 130 hisse
senedinin yıllık ortalama finansal performans verilerindeki ve sağladıkları
ortalama getirilerde şekilsel bir eğilim yakalayabilmek amacıyla Şekil 3.1’deki
grafik çizilmiştir.
Şekil 3.1 Finansal Performans Ölçütleri ve Getiri Eğilimi
FİNANSAL PERFORMANS ÖLÇÜTLERİ ve GETİRİ EĞİLİMİ
1998-2005
20
15
10
5
31
.0
3
30 .98
.0
6.
30 98
.0
9
31 .98
.1
31 2.9
8
.0
3
30 .19
.0 99
6
30 .19
.0 99
9
31 .19
.1 99
2.
31 19
.0 99
3
30 .200
.0
6 0
30 .20
.0 00
9
31 .20
.1 00
2.
31 20
.0 00
3
30 .200
.0
6 1
30 .20
.0 01
9
31 .20
.1 01
2.
31 20
.0 01
3
30 .20
.0 02
6
30 .20
.0 02
9.
31 20
.1 02
2
31 .200
.0
3 2
30 .20
.0 03
6
30 .20
.0 03
9.
31 20
.1 03
2
31 .200
.0
3 3
30 .20
.0 04
6
30 .20
.0 04
9.
31 200
.1
2 4
31 .20
.0 04
3
30 .20
.0 05
6.
30 20
.0 05
9.
20
05
0
-5
-10
-15
faaliyet karı artışı
net kar artışı
satış artışı
getiri artışı
Yukarıdaki grafiğe göre belirli bir eğilimden bahsetmek mümkün değildir.
Öteyandan, 2001 krizinde finansal piyasalarda yaşanan kriz ortamı ile 2004
184
yılı başından başlamak üzere, özellikle reel sektörde gözlemlenen gelişmenin
özellikle net kar artışına etkisi dikkat çekicidir.
3.4.2 Kullanılan İMKB Veri Setinde Finansal Performans Kriterleri ve
Getiri Arasındaki İlişki
Bir veri setinde seri bağımlılılığın varlığının tespiti paralel hareketliliğinin
bir ölçütü olabilecek korelasyonun hesaplanması ile mümkün olabilmektedir.
Getiri ve üç finansal performans kriterindeki gelişimdeki istikrarlılık da
değişken olarak kabul edilmiştir. Ayrıca, satışlardaki büyüme, faaliyet
karı/aktif toplamı oranındaki büyüme, net kar/aktif toplamı oranındaki büyüme
ve getiri oranı olmak üzere toplam sekiz değişken arasındaki korelasyonlar
hesaplanmıştır.
Buna paralel olarak, İMKB’de işlem gören 130 şirketin 1997 yılı sonrası
dönemde üçer aylık dönemler için ele alınan 3 finansal performans
kriterinden oluşan veri seti üzerinde gerçekleştirilen zaman serisi analizi
kapsamında korelasyon hesaplanmıştır. Hesaplamaya şirketlerin daha önce
belirlenen “istikrarlı” ve “istikrarsız” olmaları durumu da CFK’nın modeline
paralel olarak dahil edilmiştir. Finansal performansdaki gelişimin fiyatlara
yansımasını gözlemleyebilmek amacıyla hisse senedi getirisi bir üç aylık
dönem sonraki üç aylık getiri oranı olarak ele alınmıştır. SPSS programıyla
gerçekleştirilen Pearson korelasyon katsayılarına ilişkin matrix Tablo 3.7’ de
sunulmaktadır.
185
Tablo 3.7 Finansal Performans ve Getirideki Korrelasyon
Satış
Artışı
İstikrarı
Pearson Kor
Sig(2 tailes)
N
Pearson Kor
Sig(2 tailes)
N
Pearson Kor
Sig(2 tailes)
N
Pearson Kor
Sig(2 tailes)
Getiri
İstikrarı N
Pearson Kor
Faal.Karı Sig(2 tailes)
N
Artışı
Pearson Kor
Sig(2 tailes)
Satış
N
Artışı
Pearson Kor
Net Kar Sig(2 tailes)
N
Artışı
Pearson Kor
Sig(2 tailes)
Getiri
N
Artışı
Satış
Artışı
İstikrarı
Net Kar
Artışı
İstikrarı
Faal.Karı
Artışı
İstikrarı
Net Kar Faal.Karı
Getiri Faal.Karı
Artışı
Artışı
İstikrarı
Artışı
İstikrarı İstikrarı
1
-0,073
-0,093
-0,114
-0,017
0
0
0
0,303
3503
2730
2573
3038
3503
-0,073
1
0,574
0,142
0,035
0
0
0
0,048
2790
3193
2604
2728
3193
-0,093
0,574
1
0,163
0,048
0
0
0
0,008
2573
2604
2976
2480
2976
-0,114
0,142
1
-0,019
0
0
0,163
0,274
3038
2728
2480
3441
3441
-0,017
0,035
0,048
-0,019
1
0,303
0,048
0,008
0,274
3503
3193
2976
3441
4030
0,062
-0,032
-0,034
-0,02
-0,004
0
0,074
0,063
0,234
0,784
3503
3193
2976
3441
4030
-0,005
0,022
0,033
-0,001
0,748
0,758
0,218
0,072
0,963
0
3501
3190
2973
3438
4027
0,017
-0,011
0,009
-0,012
-0,006
0,302
0,533
0,632
0,467
0,703
3503
3193
2976
3441
4030
Satış
Artışı
0,062
0
3503
-0,032
0,074
3193
-0,034
0,063
2976
-0,02
0,234
3441
-0,004
0,784
4030
1
4030
-0,002
0,915
4027
0,002
0,883
4030
Net Kar
Artışı
-0,005
0,758
3501
0,022
0,218
3190
0,033
0,072
2973
-0,001
0,963
3438
0,748
4027
-0,002
0,915
4027
1
4027
0,004
0,817
4027
Getiri
Artışı
0,017
0,302
3503
-0,011
0,533
3193
0,009
0,632
2976
-0,012
0,467
3441
-0,006
0,703
4030
0,002
0,883
4030
0,004
0,817
4027
1
0,817
4030
Tablo 3.7’de yeralan soldan ilk dört değişken 3 finansal performans
kriteri ve getiri bazında firmaların istikrarlı veya istikrarlı olma durumları ve
daha sonra sırasıyla dört değişken yeralmaktadır. Bu oranlar ışığında %95
güven aralığında:
- Satış artışı kriterine göre istikrarlı bir finansal performans sergileyen
şirketlerin net kar ve faaliyet artışı kriterlerine göre de istikrarlılık
gösterdiğini söylemek mümkündür. Bu durum satışlardaki artışın genel
olarak şirketlerin karlılığına da yansıması olarak yorumlanabilmektedir.
Öteyandan, satışlardaki istikrarlılık ile satışlardaki büyüme oranındaki
kayda değer ilişki de doğal kabul edilmektedir.
186
- Net kardaki artış ile faaliyet karı istikrarlılığı ve faaliyet karı artışı
arasında kayda değer ilişki sözkonusudur.
- Getirideki istikrarlılık ile satış artışı, faaliyet artışı ve net kar artışındaki
istikrarlılıklar arasındaki pozitif ilişki dikkate değerdir. Ancak, sözkonusu
ilişki artış oranlarındaki ilişki ile doğrulanamamaktadır. Şöyle ki dört
değişkendeki istikrarlılık arasında kayda değer bir ilişki tespit edilmesine
rağmen,
değişkenlerin
kendileri
arasında
böyle
bir
ilişki
tespit
edilememiştir.
Finansal performans kriterlerindeki değişim ile getiri değişimi arasında
kayda değer bir ilişki bulunamaması, bir anlamda, mevcut bilginin fiyatlara
yansımamış
olduğunun
göstergesi
olarak
kabul
edilebilir.
Şöyle
ki;
yatırımcının kamuya açıklanan bilgiyi özümsemesi için gereken süre dikkate
alınarak 3 aylık bir dönem sonraki fiyatlara bakıldığında uzun dönemde
finansal performansında artış gösteren şirketlerin getirilerinin arttığını
söylemek mümkün değildir. Bu sonucun, yatırımcıların geçmiş eğilime
bakarak temsiliyet önyargısı kapsamında gereğinin üstünde fiyatlama
yaptıkları ve getirinin bu sebeple beklenenin altında kalacağı şeklindeki
davranışsal finans yaklaşımları ile uyumlu olduğu söylenebilmektedir.
3.5 İşlem Stratejilerinin İMKB Veri Seti Üzerinde Değerlendirilmesi
Etkin piyasalar teorisinin öngörülerine rağmen, geçmiş piyasa bilgisini
kullanarak geleceği tahmin etmeye yönelik birçok işlem stratejisi pratikte
normalin üstünde pozitif getiri sağlayabilmektedir. Sözkonusu stratejilerin
temelinde, getirilerin geçmişteki eğilimlerden bağımsız olduğuna ilişkin etkin
piyasa teorisinin en zayıf formunun bile reddi yeralmaktadır. Bu kapsamda,
en çok dikkat çeken iki strateji; overreaksiyon ve momentum stratejileridir.
Overreaksiyon
stratejisi
geçmişte
kaybettiren
hisse
senetlerini
alıp
kazandıranları satmak olarak özetlenebilmektedir. Momentum stratejisi ise
187
bunun tam tersi bir stratejidir. Overreaksiyon stratejilerinin Amerikan ve İngiliz
piyasalarında kısa dönemde, momentum stratejilerinin ise orta-uzun vadede
karlı olduğu birçok çalışmada ortaya konmuştur. Bu durum, 1990’lı yıllardan
itibaren Eugene Fama ve Ken French’i modern portföy teorisini sorgulayarak
Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modelini geliştirmeye yönlendirmiştir. 19261997 döneminde hisse senedi piyasasındaki getirileri inceleyen Fama ve
French, regresyon analizi kullanarak piyasada oluşan fiyatları daha iyi
açıklamaya çalışmışlardır. Fama ve French klasik yatırımcıların beklenti ve
tercihlerini etkileyebilecek üç faktör belirlemiştir.240 Bunlar; ne kadar hisse
senedi riski alınacağı, yatırım yapılan şirketlerin piyasadaki konumu ve
yatırım yapılan şirketlerin defter değerinin piyasa değeri oranıdır.
İlk faktör yüksek getiri sağlamak amacıyla diğer yatırım araçlarına göre
daha çok risk taşıyan hisse senetlerine yatırım yapmanın yarattığı ek getiri
beklentisini incelerken, ikinci faktör büyüklük primi (size premium) olarak
değerlendirilmektedir. Yatırımcıların küçük ve dolayısıyla daha riskli olarak
algıladıkları şirketlerin hisse senetlerine yatırım yapmalarının oluşturduğu ek
getiri beklentisini kapsamaktadır. Gerçekte küçük şirketler çeşitlendirilmemiş
risk yapıları ve finansal güçlüklere daha duyarlı olmaları sebebiyle daha
yüksek risk altında faaliyet göstermektedirler. Fama ve French bu faktörü
aktif toplamı düşük olan şirketlerin hisse senetlerinden oluşan bir portföyün
belirli bir dönemde sağladığı getiri ile aktif toplamı yüksek olan bir şirketin
hisse senetlerinden oluşan bir portföyün sağladığı getiri arasındaki fark
olarak
sayısallaştırmış
ve
bunu
Küçük
Eksi
Büyük
(KEB)
olarak
isimlendirmiştir.241 Herhangi bir dönemdeki pozitif KEB değeri, küçük aktif
büyüklüğüne sahip şirketlerin hisse senetlerinden oluşmuş bir portföyün
büyük şirketlerin hisse senetlerinden oluşan bir portföyünkinden daha yüksek
getiri sağladığı anlamına gelmektedir. Örnek olarak Amerikan hisse senedi
240 E.F.FAMA ve K.FRENCH: “Multifactor explanations of asset Pricing Anomalies”, Journal of
Finance 51, 1993, 55.
241 E.F.FAMA ve K.FRENCH: “Size and Book-to-market Factors in the Earnings and Returns”,
Journal of Finance 50, 1995, 131.
188
piyasasında Temmuz 1926’dan Temmuz 2002’ye kadar olan dönemde
gerçekleşen yıllık KEB %3,3 oranında tespit edilmiştir.242
Öteyandan, değer primi (value premium) olarak isimlendirilen diğer
faktör de piyasa değeri / defter fiyatı oranı yüksek olan şirketlerin hisse
senetlerinden oluşturulan bir portföy ile sözkonusu oranı düşük olan
şirketlerin hisse senetlerinden bir portföyün getirisi arasındaki farkı içeren
Yüksek Eksi Düşük (YED)‘ dir.243 Değer primi, piyasanın bir şirketin
gelecekteki potansiyeline verdiği değer olarak açıklanabilmektedir. Temmuz
1926-2002 döneminde Amerikan hisse senedi piyasasında YED değeri yıllık
olarak %5,1 oranında hesaplanmıştır.
Modele eklenen faktörler ile standart formülasyon aşağıdaki şekli
almıştır.
r = Rf + betax x ( Km – Rf) + bs x KEB + by x YED + alfa
Bilindiği üzere, förmülasyonda r, ele alınan varlığın getirisini, Rf risksiz
faiz oranını, betax x ( Km – Rf) elementi risksiz faiz oranı üstündeki piyasa
getirisinin getiriye etkisini, bs x KEB yukarıda açıklanan aktif büyüklüğünün
getiriye etkisini, by x YED, piyasa/defter değeri oranının getiriye etkisini ve
alfa formülayonla getirinin açıklanamayan kısmını vermektedir.
Her ne kadar Fama ve French modellerine kendileri eklememiş olsalar
da, tahmin etme gücünü artırmak amacıyla modele daha sonra başka
araştırmacılar tarafından eklenen dördüncü momentum faktörü ise, sürekli
kazandıran
hisse
senetlerinden
oluşan
portföyün
getirisi
ile
sürekli
kaybettiren hisse senetlerinden oluşan portföyün getirisi arasındaki fark
olarak tanımlanabilecek UMD (Up minus Down) faktörüdür.
Bu çalışmalar ışığında, CFK modellerinde, yatırımcıların finansal
performanstaki
gelişime
tepkilerini
davranışsal
finans
bakış
açısıyla
242 E.F.FAMA ve K.FRENCH:a.g.m. (1992), 427.
243 Fama ve French’in modelinde “high [book/price) minus low” olarak HML kısaltmasıyla
yeralmaktadır.
189
değerlendirmek
amacıyla
“muhasebesel
momentum”
stratejisi
olarak
nitelenebilecek bir portföy stratejisi varsaymışlardır. Geçmiş dönem finansal
performansına
bakılarak
belirlenen
YBŞ
ve
DBŞ’
lerden
portföyler
oluşturularak getirileri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. CFK’nın
modelinin paralelinde İMKB’de işlem gören 130 şirket;
-
KEB değişkeni için aktif büyüklüklerine göre sıralanmış en büyük ve
en düşük aktif tutarına sahip olan 10 şirketin hisse senetlerinden oluşan
portföylerin sağladığı getiri farkları,
-
YED değişkeni için şirketlerin defter değeri/piyasa değeri rasyoları
hesaplanarak bu rasyoya göre gerçekleştirilen sıralamada en düşük ve
en yüksek rasyosu olan 10 şirketin hisse senetlerinden oluşan
portföylerin sağladığı getiri farkları,
-
EÇK değişkeni için son 1 yıllık dönemde en çok ve en az kazandıran
10 şirketin hisse senetlerinden oluşan portföylerin sağladığı getiri
farkları
ele alınan üç aylık dönemler için hesaplanmıştır. Zaman serisi analizinde
önce üç faktörlü daha sonra dört faktörlü olarak analize dahil edilmiştir.
Öteyandan, bir önceki bölümde getiri ile finansal performans kriterleri
arasında önemli bir ilişki bulunamaması sebebiyle satış, faaliyet karı ve net
kar kriterlerinin her üçü referans alınarak belirlenen YBŞ ve DBŞ için model
tekrarlanmıştır.
Ancak, bedelli ve bedelsiz sermaye artırımlar, şirket hisse senedi adedi
ve aynı zamanda borsa da oluşan fiyatı önemli ölçüde etkilemektedir. Getiri
oranının bu etkiden arındırılması amacıyla getiriler hesaplanırken dikkate
alınan önemli bir husus, sermaye artırımı sırasında ve sonrasında elde
bulunan hisse adedi ve artırım sonrası oluşan fiyatın portföy değerine
etkisidir. Portföy değeri hesaplanırken nakit çıkışı yaratmamak için sadece
bedelsiz artırımlardan faydalanıldığı varsayılmıştır. Bu açıdan imkb.gov.tr
190
sitesinde mevcut olan 1999 yılından itibaren sermaye artırımı oranları
kullanılarak pay adetleri yeniden gerek finansal kriterlere göre oluşturulan
portföyün ve gerekse zaman serisi olarak regresyon analizine dahil edilecek
BES, YED ve EÇK değerlemesinde kullanılmıştır. Ayrıca en çok kazandıran
ve kaybettiren 10 hisse senedi belirlenirken son 1 yılda gerçekleşen 3 aylık
getirilerin ortalaması alınmış ve sözkonusu şirketler bu değere göre
sıralanarak belirlenmiştir.
3.5.1 Satış Finansal Performans Kriterine Göre İşlem Stratejisinin İMKB
Veri Seti ile Değerlendirilmesi
Formülasyonunu İMKB piyasasında test edebilmek amacıyla daha
önceki analizde satışlardaki büyüme oranına göre YBŞ ve DBŞ olarak
belirlenen ve Tablo 3.2’de verilen 10 şirketin hisse senetlerinden oluşan iki
portföy oluşturulmuştur. Portföy oluşturulurken seçilen her hisse senedinden
1 adet alındığı öngörülmüştür. Öteyandan, bedelsiz sermaye artırımlarının
pay adedine yansıması da zaman serisi analizi çerçevesinde portföyün
Haziran 1997-Eylül 2005 dönemi 3 aylık getirileri hesaplanırken dikkate
alınmıştır. Regresyon analizi gerçekleştirmek amacıyla kullanılan zaman
serisinde;
-
Piyasa getirisi olarak, ilgili dönemlerdeki İMKB endeksinde 3 aylık
artış oranı kullanılmıştır.
-
Risksiz faiz oranı olarak, Haziran 1997-Eylül 2005 dönemi Hazine
Müsteşarlığı’nın gerçekleştirdiği ihalelerin 3 aylık ortalama faiz oranları
tespit edilmiştir. Daha sonra 6, 9 ve 12 aylık olarak gerçekleştirecek
sözkonusu analiz için Hazine bonosu ihraçlarının ilgili döneme göre
düzenlenmiş getirileri kullanılmıştır.
191
SPSS istatistik programında gerçekleştirilen 3 faktörlü regresyon
analizinde satış finansal performans kriterine göre yüksek büyüme gösteren
10 şirketten oluşan bir portföy ile diğer değişkenler arasındaki lineer ilişkinin
katsayıları Tablo 3.8-a’ da sunulmuştur. Satışlardaki artış performansına göre
yatırım yapan yatırımcıların getiri değişkenleri kapsamında Tablo 3.8-a’ da
yeralan katsayılar değerlendirildiğinde:
-
İMKB endeksi üzerindeki reel faizin önemli bir belirleyici olduğu,
-
Aktif büyüklüğü açısından küçük şirketlerin ele alınan 35 üç aylık
dönemde ortalamada daha yüksek pozitif getiri sağlamalarına rağmen,
yatırımcının yaklaşımını belirlerken büyük şirketlerden yana tercih
kullandığı ve
-
Aynı şekilde düşük Piyasa değeri/defter değeri oranına sahip olan
şirketlerin ele alınan 35 üç aylık dönemde ortalamada daha yüksek
pozitif getiri sağlamalarına rağmen, yatırımcının yaklaşımını belirlerken
büyük şirketlerden yana tercih kullandığı görülmektedir.
Öteyandan, analizin Belirtme Katsayısı (R2) 0,744 ve düzeltilmiş
Belirtme Katsayısı ise 0,509’dur. Tek başına bu değerler analize ilişkin bir
değerleme oluşturmasa da, izleyen analizlerde karşılaştırma amacıyla
kullanılacaktır. Ayrıca, bu iki değerin birbirinden önemli ölçüde farklı olması
yeni değişkenlerin katılmasının faydalı olabileceğini göstermektedir.
Tablo 3.8-a Satış Kriterine Göre YBŞ’lerin Getiri Eğrisi-3 Faktörlü
Model
1
Katsayılar Std.
Hata
0,049
,094
Sabit
0,272
RISKPRIM 1,606
-0,476
0,279
KEB
-0,247
0,353
YED
t
Sig
0,520
5,898
-1,707
-0,700
0,607
0,000
0,098
0,489
192
Regresyon analizine 4.faktör olarak son bir yıllık dönemde sağladığı üç
aylık getiri ortalaması açısından en çok kazandıran ve en az kazandıran
10’ar hisse senedinden oluşan portföylerin getiri farkı eklendiğinde oluşan
sonuçlar Tablo 3.8-b’ de sunulmuştur.
Tablo 3.8-b Satış Kriterine Göre YBŞ’lerin Getiri Eğrisi-4 Faktörlü
Model
Sabit
RISKPRIM
KEB
YED
EÇK
Katsayılar
0,090
1,641
-0,639
0,128
-0,673
Std.Hata
0,091
0,259
0,276
0,381
0,325
t
0,986
6,333
-2,313
0,335
-2,069
Sig.
0,332
0,000
0,028
0,740
0,048
Modele yeni bir değişken eklendiğinde R2 0,782’ye ve düzeltilmiş R2
0,557’ye yükselmiştir. Öteyandan;
-
Açıklanamayan kısmı gösteren sabit değer bir miktar yükselmiştir,
-
Risk prim önemli oranlı belirleyiciliğini korumaktadır,
-
KEB katsayısı negatif olarak korunurken piyasa değeri/defter
değerine ilişkin katsayı pozitife dönüşmüştür,
Daha sonra, satış kriterine göre düşük büyüme gösteren 10 şirketin
hisse senetlerinden oluşan portföyün 3 aylık getirileri ile Fama-French 3 ve 4
faktörlü analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçları Tablo 3.9 a ve b’de
sunulmuştur.
193
Tablo 3.9-a Satış Kriterine Göre DBŞ’lerin Getiri Eğrisi-3 Faktörlü
Model
1
Sabit
RISKPRIM
KEB
YED
Katsayılar Std. Hata
-0,022
0,041
1,106
0,119
0,091
0,122
-0,311
0,154
t
-0,547
9,318
0,746
-2,022
Sig.
0,588
0,000
0,461
0,052
Gerçekleştirilen regresyon analizinde R2 0,894, düzeltilmiş R2 ise 0,779
düzeyindedir. YBŞ’ler için yapılan analizle karşılaştırıldığında yatırımcının
DBŞ’lere olan yaklaşımları ile şekillenen bazı önemli farklılıklar tespit
edilmektedir:
-
Risk primi değişkeninin katsayısının YBŞ’ye göre düşük olması bir
anlamda yatırımcının risk algılama profilini vermektedir. Yatırımcı
Hazine bonosu getirisinin üstüne daha düşük oranlı getiri talep
etmektedir.
-
Aktif büyüklüğü daha az sınırlı olan şirketler için de talep edilen ek
getiri katsayısı negatiften pozitife dönüşmüştür.
-
YBŞ’lere yatırım yapan yatırımcılar için piyasa değeri/defter değeri
oranının belirleyiciliğinin yönü değişmiştir.
Tablo 3.9-b Satış Kriterine Göre DBŞ’lerin Getiri Eğrisi-4 Faktörlü
Model
1
Katsayı
Sabit
RISKPRIM
KEB
YED
EÇK
-0,017
1,110
0,070
-0,263
-0,087
Std.
Hata
0,042
0,120
0,128
0,177
0,151
t
Sig.
-0,403
9,231
0,543
-1,486
-0,575
0,690
0,000
0,591
0,148
0,570
194
Gerçekleştirilen regresyon analizinde R2 0,895, düzeltilmiş R2 ise 0,774
düzeyindedir.
Yatırımcıların
satış
kriterine
göre
oluşturdukları
DBŞ
niteliğindeki 10 şirketin hisse senedinden oluşan portföyün 3 aylık getirisinin
analizinde
EÇK
değişkeni
eklendiğinde,
sabit
değerin
azaldığı
gözlemlenmektedir. Sabit değerin azalması, oluşturulan doğrunun sonuçları
açıklama
gücünün
artması
olarak
düşünüldüğünde,
gerçekleştirilen
regresyon analizinin DBŞ’lere yatırım yapan riske karşı daha az duyarlı
yatırımcıların davranışlarını daha iyi açıkladığını söylemek mümkündür.
DBŞ ve YBŞ’lerden oluşan portföylere yatırım yapan yatırımcıların
yaklaşımlarını regresyon analizi ile tespit etmeye yönelik bu modelin temel
amacı,
bu
bölümde
satışlardaki
artış
bazında
ele
alınan
finansal
performansın getiriye etkisini tespit etmektir. Ancak, yatırım stratejisinin
vadesi de sağlanan getiri oranında önemli bir değişkendir. Bu kapsamda,
CFK’nın da yaptığı gibi 6, 9 ve 12 aylık getiri oranları da aynı şekilde test
edilmiştir.
Bulunan
regresyon
doğrularının
getiriyi
tahmin
gücünü
değerlendiren değerler ise 3 faktörlü ve 4 faktörlü olarak Tablo 3.10’ da
sunulmaktadır.
Tablo 3.10 Satış Kriterindeki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisinin
3 ay
0,147
-1,038
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,297
0,455
-1,630
-2,172
12 ay
0,577
-3,507
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
0,049
0,002
0,024
-0,295
0,520
0,019
0,154
-1,359
Düşük Büyüme
0,105
-2,094
0,227
-2,441
0,336
-3,105
0,407
-4,534
-0,022
-0,547
-0,093
-1,641
-0,091
-1,717
-0,469
-2,260
Fark
0,042
0,070
0,119
0,170
0,071
0,095
0,115
0,174
Yüksek Büyüme
Yüksek Büyüme
Düşük Büyüme
Fark
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
0,090
0,110
0,100
-0,272
0,986
0,910
0,754
-1,256
-0,017
-0,403
-0,088
-1,437
-0,092
-1,680
-0,477
-2,250
0,107
0,198
0,192
0,205
195
İMKB Veri Seti ile Değerlendirmesinin Sonuçları
Tablo’da 3 ve 4 faktörlü regresyon analizinin sonucu olarak yer alan alfa
değeri, oluşturulan portföyün etkin piyasa doğrusundan ne derece saptığını
ifade etmektedir. Bir başka ifade ile oluşturulan lineer etkin piyasa
doğrusu’nun y ekseni ile kesişme noktasıdır. Aynı şekilde regresyon
doğrusunun önemini gösteren t değeri de “italik” olarak alfa değerlerinin
altında verilmiştir. Verilen t değeri modelin kullanabilirliğinin bir göstergesidir.
Tablo 3.10’ da YBŞ’lerin hisse senetlerinin DBŞ’lere göre daha yüksek
dönemsel getiri sağladığı görülmektedir. Ortalama getiri oranlarının altında
italik olarak bulunan t değerleri sözkonusu getiri zaman serisinin İMKB
ortalamasından farklılığını sorgulamaktadır. Sözkonusu veriler DBŞ’lerden
oluşan portföyün getirilerinin tüm dönemler için ve YBŞ’lerden oluşan
portföyün 9 ve 12 aylık dönemler itibarıyla getirilerinin İMKB endeksi ile %95
olasılıkla aynı popülasyona ait olmadıklarını göstermektedir. YBŞ’lerden
oluşan portföyün 3 ve 6 aylık dönemler itibarıyla getirisi ise endekse büyük
paralellik arzetmektedir.
Yatırımcılar temsiliyet önyargısı çerçevesinde şirketleri belirli bir gruba
ait kabul ederek hareket etmek suretiyle piyasa ortalamasının üstünde getiri
sağlayabilmektedirler. Davranışsal finans yaklaşımları; yatırımcıların satış
finansal performans kriterine göre yüksek büyüme şirketlerindeki trendin
devam edeceğini beklentisi ile alım yapacaklarını, ancak şirketi gereğinin
üstünde değerlemeleri sebebiyle sağlayacakları getirinin ortalamanın altında
kalacağını öne sürmektedir. Tablo 3.10’ da gözlemlenen sonuçlar sözkonusu
kriter kapsamında oluşturularak 3 ve 9 ay vadeli olarak elde tutulan
YBŞ’lerden oluşan portföylerin sırasıyla %4,9 ve %2,4 oranında piyasanın
üstünde getiri sağladıklarını göstermektedir. Bu açıdan 6 ve 12 ay vadeli
yatırım stratejilerinin getirisinin piyasa seviyesinde ve altında kaldığı
gözlemlenmektedir. Öteyandan, DBŞ’lerin getirileri ise her dönemde
piyasanın altında kalmıştır. Bu durumda, İMKB’de işlem yapan yatırımcıların
satışlardaki büyüme oranına dikkat ederek yapacakları yatırımların farklı
196
dönemlerde
piyasanın
üstünde
bir
getiri
sağlayacağını
söylemek
mümkündür.
SPK’nın her 3 aylık dönemin sonunda 10 hafta içinde finansal tabloların
kamuya duyurulması zorunluluğu sebebi ile satışlara ilişkin bilginin
tüm
yatırımcılara açık olmasına rağmen bu bilgiyi kullanan yatırımcıların
ortalamanın üstünde getiri sağlamaları etkin piyasalar teorisinin en zayıf
formunun da bir ihlalidir. Öteyandan YBŞ’lere yapılan 12 aylık portföy
yatırımlarının piyasa ortalamasının altında kalması, modelin kısa vadeli
portföy yatırımları için geçerli olması anlamına gelmektedir. Regresyon
analizine 4.faktör eklendiğinde, YBŞ’lerin 3 ve 9 aylık yatırımlarının yüksek
performansları normalize olmaktadır.
4.değişken DBŞ’lerden oluşan portföyün negatif getirisinde bir değişiklik
yaratmamıştır. Diğer dönemlerdeki performans düşüklüğünün açıklanmasına
ise 4.faktör olan EÇK daha fazla yardım etmemektedir. Gerek YBŞ hisse
senetlerinden oluşan portföyün 3 ve 9 aylık vadeli getirilerinin yüksekliği ve
gerekse DBŞ hisse senetlerinden oluşan portföyün 6 ve 12 aylık vadeli
getirilerinin çok yüksek olması, İMKB’de gözlemlenen bir anomalite olarak
kabul edilebilir.
3.5.2 Net Kar Finansal Performans Kriterine Göre İşlem Stratejisinin
İMKB Veri Seti ile Değerlendirilmesi
Net kardaki artış oranındaki eğilimi finansal performans kriteri olarak
kabul ederek büyüme potansiyeli olan şirketleri belirleyen yatırımcıların
sağlayacağı getiri eğrisine ilişkin regresyon analizi sonuçları Tablo 3.11’de
sunulmaktadır.
197
Tablo 3.11 Net Kar Kriterindeki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisi
NİN imkb Veri Seti ile Değerlendirmesinin Sonuçları
3 ay
0,085
-3,535
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,168
0,264
-4,483
-5,187
12 ay
0,396
-5,437
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,048
-0,119
-0,157
-0,453
-1,743
-2,643
-2,526
-2,316
0,089
-2,582
0,183
-3,402
0,242
-4,852
0,301
-6,472
-0,065
-1,595
-0,142
-3,405
-0,262
-4,731
-0,594
-3,687
Fark -0,004
-0,015
0,022
0,095
0,017
0,023
0,105
0,141
Yüksek Büyüme
Düşük Büyüme
Yüksek Büyüme
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,039
-0,102
-0,160
-0,459
-1,399
-2,129
-2,498
-2,299
Düşük Büyüme
-0,055
-1,317
-0,123
-2,794
-0,254
-4,505
-0,599
-3,638
Fark
0,016
0,021
0,094
0,140
Tablo 3.11’ in ortalama getirileri veren sol kısmı incelendiğinde, net
kardaki artışa göre büyüme şirketlerinin hisse senetlerinden oluşan bir
portföyün
getirisinin
düşük
büyüme
şirketlerinkinden
önemli
ölçüde
farklılaşmadığı görülmektedir. İtalik olarak yazılan t değerleri de YBŞ’lerin
getirisinin 3 aylık dönem dışındaki durumlarda %99’un üstünde ve 3 aylık
dönem için %99 oranında bir güven seviyesinde İMKB ortalamasından
farklılaşmadığını ortaya koymaktadır. Düşük büyüme şirketlerinden oluşan
portföy için aynı durum birebir aynı güven aralıklarında geçerlidir. Net kardaki
artışa göre büyüme şirketlerine 3 ve 6 aylık yatırım yapan yatırımcıların daha
düşük getiri sağlamaları, sözkonusu şirketlerin hisse senetlerinin yüksek
fiyatlandığı ve bu sebeple normalin üstünde getiri sağlamadığı şeklinde
açıklanabilmektedir.
Net
kardaki
artışa
göre
oluşturulan
portföylerin
getirileri
ile
gerçekleştirilen 3 faktörlü regresyon analizin alfa değerleri, 3 aylık dönem
198
dışındaki dönemler için belirlenen etkin piyasa eğrisinin açıklayıcılığının satış
artışı kriterine göre oluşturulan eğrinin altında kaldığını göstermektedir. En
çok ve en az kazandıran hisse senetlerinden oluşan portföylerin getirilerini
içeren 4. faktör analize katıldığında da, net kar artışının açıklayıcılığı
beklenen düzeyde artmamaktadır.
Bütün bu analizler ışında, her ne kadar teorik olarak hisse senedi
yatırımcısını en çok ilgilendiren temettü kazancı ile yakından ilişkili de olsa
net kardaki artış finansal performans kriteri kapsamında belirlenen işlem
stratejisi piyasa ortalamasının üstünde getiri sağlamak için kullanılabilecek
etkin bir strateji olarak gözlemlenmemektedir. Bu durumun davranışsal finans
açıklaması olarak yatırımcıların gerçekten net kardaki büyümeye önem
verdikleri ve temsiliyet önyargısı çerçevesinde geçmiş dört üç aylık dönemde
büyüme gösteren şirketleri gruplandırdıkları ve bu şirketleri gereğinin üstünde
değerlendirdiklerini söylemek mümkündür. Belirledikleri değere ulaşmadan
satışa geçmeyen yatırımcılar daha sonra arbitrajcıların satışları ile piyasa
fiyatının
düşmesi
sonucunda
ancak
endeks
seviyesinde
getiri
sağlamaktadırlar.
3.5.3
Faaliyet
Karı
Finansal
Performans
Kriterine
Göre
İşlem
Startejisinin İMKB Veri Seti ile Değerlendirilmesi
CFK’nın modelinde yer alan son performans finansal performans
kriteri faaliyet karıdır. Bu çalışmada da Mart 1997 - Eylül 2005 dönemlerine
ait 3 aylık faaliyet karı verileri kullanılmış ve toplam 34 periyotta en çok
büyüme gerçekleşen dönem sayısına bakılarak yüksek ve düşük büyüme
şirketleri belirlenmiştir. Daha sonra bu şirketlerin hisse senetlerinden
oluşturulan portföylerin 3, 6, 9 ve 12 aylık getirileri hesaplanarak Fama ve
French’in 3 ve 4 faktörlü regresyon eşitliklerine ulaşılmaya çalışılmıştır. Tablo
3.12’ de sözkonusu analizin sonuçları özetlenmektedir.
199
Tablo 3.12 Faaliyet Karı Kriterindeki Artışa Göre Oluşturulan İşlem
Stratejisinin İMKB Veri Seti ile Değerlendirmesinin Sonuçları
3 ay
0,080
-3,558
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,149
0,215
-4,736 -3,020
12 ay
0,300
-7,685
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,059 -0,159 0,180 -0,504
-2,046 -3,353 3,009 -3,353
Düşük Büyüme
0,076
-2,796
0,162
-3,637
0,238
-1,704
0,299
-6,160
-0,040
-1,016
-0,143
-2,941
0,245
2,967
-0,545
-3,062
Fark
0,003
-0,013
-0,023
0,001
-0,019
-0,016
-0,065
0,041
Yüksek Büyüme
Yüksek Büyüme
Düşük Büyüme
Fark
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,051 -0,133 0,195 -0,513
-1,756 -2,694 3,285 -3,338
-0,040
-0,962
-0,136
-2,588
0,267
3,277
-0,549
-3,010
-0,011
0,003
-0,072
0,036
Tablo 3.11’ de netkardaki artış seviyesine göre en çok büyüme gösteren
şirketlerin hisse senetlerinden oluşan portföyün getirisi değerlendirilirken, net
karın bir işlem stratejisi geliştirmede piyasanın üstünde getiri sağlayan bir
kriter olmadığı tespit edilmiştir. Bu açıdan dağıtılabilir kar ile daha endirek
ilişkili olan faaliyet karındaki artışın değerlendirildiği Tablo 3.12’de de benzeri
sonuçlar göze çarpmaktadır. Öncelikle sol kısımda verilen ortalama getiriler
ilgili dönem için sözkonusu olan piyasa getirisinin önemli derecede altındadır.
t değerleri incelendiğinde de YBŞ’lerden oluşan portföy getirisinin 9 aylık
dönem dışında İMKB endeks getirisinden 3 aylık dönem için %99, 6 ve 12
aylık dönemler için %99,9 güven seviyesinde farklılaştığı görülmektedir.
DBŞ’lerden oluşan portföy getirisi ise 9 aylık dönem dışında YBŞ’lerden
yüksek olmakta ve aynı zamanda da endeks getirisine yakınlaşmaktadır. Her
200
iki portföy için de 9 aylık getiri endeks getirisinin altında olmakla birlikte, diğer
dönemlere göre farklılaşmaktadır. Sol kısımda yeralan ve etkin piyasa
çizgisinin açıklayıcılığını değerlendiren alfa değerleri de, her iki portföy için 9
aylık dönemde pozitif ve sabit olarak hesaplanmıştır.
Tablo 3.11’de yeralan alfa değerleri satışlardaki artışa ilişkin analizdeki
alfa değerleri ile karşılaştırıldığında, satışların bir finansal performans kriteri
olarak, net kardan olduğu gibi, faaliyet karından da iyi bir işlem stratejisi
kriteri olduğu görülmektedir. Bu çerçevede, satışlara ilişkin analize 4.faktörün
eklenmesi özellikle YBŞ’ler için ve 12 aylık dönem dışında açıklayıcılığı
artırmaktadır. Gerek net kar ve gerekse faaliyet karı kriterleri ile yapılan
analizde 4.faktörün eklenmesi açıklayıcılığı arttırmamıştır.
3.5.4 İMKB’de Tespit Edilen Piyasa Anomaliteleri: Fiyat Momentumu
Fama ve French her dönemde etkin piyasalar teorisinin arkalamalarına
rağmen, onlar bile iki önemli ve kalıcı piyasa anomalitesini kabul etmiştir. Bu
anomalitelerden en önemlisi Jegadeesh ve Titman’ın244 tanımlaması ile “fiyat
momentumu” olarak isimlendirilen kısa vadeli fiyat hareketleridir. Geçmişte
kazanç sağlamış olan hisse senetlerini almak ve kaybettirenleri satmak
şeklindeki fiyat momentumu stratejileri başlangıcından itibaren bir yıla kadar
süre için önemli seviyede normalin üstünde kar sağlamışlardır.245 Fiyat
momentumu stratejilerinin işlediği öncelikle Amerikan piyasalarında ortaya
konulmuştur. Daha sonra Rouwenhorst 12 Avrupa ülkesindeki 2190 şirketin
hisse senedi üzerinde gerçekleştirdiği çalışmalarda geçmişte kazananlar ile
geçmişte kaybedenler arasındaki getiri farkını aylık %1 civarında tespit
etmiştir.246 Önceki bölümlerde farklı finansal performans kriterlerine göre
oluşturulan işlem stratejilerinin genel işleyişi incelenmiş olup, Tablo 3.13’ de
244 N. JEGADEESH ve S. TITMAN: a.g.m., 91.
245 C. TARUN ve L.SHIVAKUMAR: Earnings and Price Momentum, Mayıs 2005,4.
246 K. Geert ROUWENHORST: “International momentum strategies”, Journal of Finance, 53 (1998),
267.
201
geçmiş 12 aylık dönemde yaşanan fiyat artışlarına bağlı olarak belirlenen
YBŞ ve DBŞ’lerden oluşan iki portföyün getiri performansları analiz edilmiştir.
Tablo 3.13 Geçmiş 12 Aylık Dönem Getirisine Göre Oluşturulan İşlem
Stratejisi İMKB Veri Seti ile Değerlendirmesinin Sonuçları
3 ay
0,112
-2,869
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,251
0,393
-2,917
-3,192
12 ay
0,538
-4,600
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,050
-0,110
-0,273
-0,479
-1,185
-1,804
-3,163
-3,270
Düşük Büyüme
0,105
-2,217
0,190
-3,078
0,250
-4,449
0,343
-5,760
-0,041
-1,145
-0,160
-3,480
-0,270
-3,786
-0,554
-3,060
Fark
0,007
0,061
0,143
0,195
-0,009
0,050
-0,003
0,075
Yüksek Büyüme
Yüksek Büyüme
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,072
-0,159
-0,072
-0,499
-1,850
-2,615
-1,850
-3,463
Düşük Büyüme
-0,044
-1,171
-0,164
-3,285
-2,770
-3,794
-0,571
-3,151
Fark
-0,028
0,005
2,698
0,072
Tablo 3.13’ de yeralan veriler özellikle diğer muhasebe momentumları
kapsamında
yapılan
analizle
karşılaştırıldığında
fiyat
momentumunun
muhasebe momentumlarından en etkini olan satışlardaki artış kadar etkin bir
işlem stratejisi olabildiği görülmektedir. Şöyle ki, satış artış trendine göre
oluşturulan portföyün dönemlik getirileri ile geçmiş dönem getirisi dikkate
alınarak oluşturulan portföyün dönemlik getirileri arasındaki farklar aşağıda
özetlenmiştir. Bu kapsamda, 3 ve 6 aylık kısa vadeli yatırımlar için geçmişte
görülen satış artışı trendini kullanmak etkin bir işlem stratejisi iken, İMKB’de
orta vade sayılabilecek 9 ay ve hatta uzun vade sayılabilecek 12 ay vadeli
yatırımlar için geçmişte sağlanan getiri trendini kullanmak daha etkin bir işlem
stratejisidir. Öteyandan temettü oranına en çok etki edebilecek finansal veri
olan net kar artışının bir performans kriteri olarak satışlardaki artış ve geçmiş
202
getiri eğilimi ile karşılaştırıldığındaki başarısızlığı da Tablo 3.14’ de ortaya
konulmaktadır.
Tablo 3.14 Muhasebe ve Fiyat Momentumlarının İMKB Veri Seti ile
Değerlendirilmesinin Sonuçları
İşlem Stratejisinde
Kullanılan Eğilim
YBŞ ve DBŞ'ler arasında Ortalama
Getiri Farkı
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
Satışlardaki Artış
0,042
0,070
0,119
0,170
Net Kardaki Artış
-0,004
-0,015
0,022
0,095
Faaliyet Karındaki Artış
0,003
-0,013
-0,023
0,001
Getiri
0,007
0,061
0,143
0,195
Aslında, bu bulgular etkin piyasalar teorisinin en zayıf formuna dahi
muhalefet eder durumdadır. Şöyle ki; sözkonusu teoriye göre şirketlerin
gerek finansal performansına (kriter ne olursa olsun) ve gerek geçmiş dönem
getiri performansına ilişkin veri seti piyasa aktörlerinin tümü tarafından
rasyonel bir şekilde ele alınmakta olup, bu sebeple sözkonusu kriterlerin bir
işlem
stratejisi olarak kullanılmasıyla oluşturulacak portföylerin uzun
dönemde piyasa ortalamasının üstünde getiri sağlaması mümkün değildir.
1997 Mart-2005 Eylül döneminin yeterince uzun ve kullanılan 130 şirketin
ilgili veri seti gerektiğince kapsamlı kabul edildiğinde; satışlardaki artış ve
geçmiş dönem getiri performansı kriterlerinin bir işlem stratejisi olarak belli
vadeli yatırımlarda bile olsa piyasanın üstünde getiri sağlaması, etkinlik
varsayımının bir ihlalidir.
Tablo 3.15 Muhasebe ve Fiyat Momentum Stratejilerinde YBŞ ve DBŞ
Farklılıklarının Değerlendirilmesi
203
İşlem Stratejisinde
Kullanılan Kriter
3 Faktörlü Regresyon Analizinde YBŞ 4 Faktörlü Regresyon Analizinde YBŞ
ve DBŞ'ler arasında Alfa Farkı
ve DBŞ'ler arasında Alfa Farkı
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
Satışlardaki Artış
0,071
0,095
0,115
0,174
0,107
0,198
0,192
0,205
Net Kardaki Artış
0,017
0,023
0,105
0,141
0,016
0,021
0,094
0,14
Faaliyet Karındaki Artış
-0,019
-0,016
-0,065
0,041
-0,011
0,003
-0,072
0,036
Getiri
-0,009
0,05
-0,003
0,075
0,065
0,320
0,572
0,569
Fama ve French’in 3 ve 4 faktörlü analizi çerçevesinde gerçekleştirilen
regresyon analizinde açıklanamayan kısmı veren alfa değerlerinin YBŞ ve
DBŞ’ler için farkları, ilk üçü muhasebe momentumu ve geri kalan fiyat
momentumu ile birlikte Tablo 3.15’ de verilmiştir.
Elealınan kriterin getiriye etkisini en çok işaretleyen faktör, kriterin
yüksek ve düşük olduğu veri setlerindeki sonuç farkıdır. Bu çerçevede,
satışlardaki artışın diğer işlem stratejilerine göre belirleyiciliği 3 faktörlü analiz
ile ortaya konulmuştur. Bu durum davranışsal finans bakış açısı çerçevesinde
iki farklı açıdan açıklanabilmektedir. Bunlardan ilki, en çok kullanılan
yaklaşım olan temsiliyet önyargısı çerçevesinde, satışlardaki yüksek artışın
yatırımcılar tarafından başarılı genel performansın bir göstergesi olarak ele
alındığı ve yapılan genelleme sonucunda oluşturulan portföyün piyasa
ortalamasının üstünde getiri sağladığıdır. Öteyandan, mevcudiyet hevristiği
çerçevesinde özellikle küçük yatırımcıların finansal tablo analizinden çok,
şirketlerin ciroları hakkında medyada sıklıkla çıkan haberlerden etkilenmeleri
de bu duruma açıklama olabilmektedir.
Daha önce modele en çok kazandıran ve en çok kaybettiren hisse
senetleri
arasındaki
getiri
farklılığına
ilişkin
dördüncü
bir
değişken
eklendiğinde, özellikle 3 ay vadeden uzun dönemli portföy yatırımlarında
YBŞ’lerin yarattığı getiri farkı çok önemli ölçüde yüksek çıkmıştır. Bu da
sözkonusu dönemler için ilgili vade yapısına ait geçmiş getiri performansının
etkin bir işlem stratejisi olduğu anlamına gelmektedir.
204
3.6 Şirket Karı Açıklaması Sonrası İMKB’de Tespit Edilen Fiyat
Hareketleri
Fama ve French’in etkin piyasa modellerinde kabul ettikleri bir diğer
piyasa anomalisi kar açıklaması sonrası hisse senedi fiyatında oluşan
harekete ilişkindir. Ball ve Brown’ın247 ilk çalışmaları ile ortaya konulan bu
sürüklenme, bir şirketin karının açıklanmasından sonra hisse senedi fiyatının
bir yıla kadar bir süre için karla aynı yönlü olarak hareket etmesi şeklinde
açıklanabilmektedir. Rasyonel olarak açıklanamayan bu sürüklenme etkin
piyasalar teorisinin en önemli ihlallerinden biri olarak kabul edilmektedir.
Kar Açıklaması Sonrası Fiyat Sürüklenmesine
248
(KASFS) ilişkin
akademik açıklamaları iki ana grupta değerlendirmek mümkündür. Bunlardan
ilki, karı beklenmedik bir şekilde artan bir şirketin riskliliğindeki değişimin
denge durumunda aranan beklenen getiriyi değiştirmesidir. İkincisi ise,
yatırımcıların kar açıklamasına gereğinin altında tepki göstermesi ve zaman
içinde gerçeği kavradıktan sonra yaşanan düzeltmedir. Kar açıklaması
sonrası fiyatın belli bir süre aynı yönlü hareket ettiğini tespit eden birçok
çalışma yapılmıştır. Bartov ve arkadaşları, kar açıklaması sonrası fiyat
sürüklenmesinin daha yüksek orandaki hisse senedi kurumsal yatırımcıların
elinde olan şirketler için daha az olduğunu belirlemiş ve bu durumu kurumsal
yatırımcıların sofistike yapıları sebebi ile gereğinin altında tepki verme
ihtimallerinin düşüklüğüne bağlamıştır.
249
Mikhail ve arkadaşları ise, şirket
verilerinin tecrübeli analistler tarafından izlenmesi durumunda belirsizliğin
beklentilere yansıtılacağı ve sürüklenmenin tecrübesiz analistlerce izlenen
şirketlerinkinden düşük olacağını iddia etmiştir.250
CFK da, finansal momentum ile fiyat momentumunu tam anlamıyla
ayrıştırabilmek amacıyla, Fama ve French’in 3 ve 4 faktörlü analizlerini
kullanarak açıkladıkları getiri hareketlerinde kar açıklaması sonrası fiyat
sürüklemelerinin de yer aldığı düşüncesinden hareketle, bir beklenmeyen kar
247 R. BALL ve P.BROWN: a.g.m.178.
248 Post Earnings Announcement Drift
249, E.BARTOV, S.RADHAKRISHNAN ve I.KRINSKY: a.g.m., 43.
250 M.B.MIKHAIL, B.R. WALTHER ve R.H. WILLIS: “The effects of experience on security
analyst underreaction”, Journal of Accounting and Economics, 35 (2003), 101.
205
filtresi oluşturmuşlardır. Bu kapsamda, ele alınan en son üç aylık döneme
ilişkin kar açıklaması sonrasında en yüksek ve en düşük getiriyi sağlayan
şirketleri tespit etmişlerdir. Belirlenen bu şirketleri analiz dışında bırakmak
suretiyle, fiyat hareketindeki beklenmeyen kar etkisi ayıklanmakta ve finansal
momentumun belirleyiciliği artırılmaktadır. Bunun bir sonucu olarak da,
yatırımcıların kısa dönemli beklenmedik haberlere ve uzun dönemli eğilimlere
tepkileri de ayrıştırılabilmektedir.
Bu analize paralel olarak, KASFS etkilerini dışlamak amacıyla, elealınan
130 şirketin Haziran 2005 dönemi kar artışının fiyata etkisi incelenmiştir. SPK
mevzuatı uyarınca Haziran 2005 dönemi finansal tablolarını en son açıklama
tarihi 11 Ağustos 2005’e denk gelmektedir. Kar açıklamasının dikkat
çekiciliğini temin etmek amacıyla sözkonusu finansal tablolarda ikinci üç aylık
dönemde karını %50’nin üstünde artıran şirketler belirlenmiştir. Öteyandan,
CFK’nın kar açıklama etkisini fiyatta kontrol ettiği süre 3 gün olmasına
rağmen, Türk yatırımcısının daha az sofistike yapısı dikkate alınarak
sözkonusu açıklamanın etkisi 1 haftalık bir periyotta gözlemlenmiştir. 130
şirket hisse senedi için Reuters ekranından 8 Ağustos tarihinden başlamak
üzere günlük kapanış fiyatları alınmıştır.
130 şirket hisse senedi, 8-15
Ağustos döneminde gerçekleşen fiyat artışına göre sıralanmıştır. Haziran
2005 itibarıyla yüksek kar artışı sağlamış ve kar açıklaması sonrasındaki 1
hafta içinde yüksek fiyat artışı gerçekleştirmiş olan 10 şirket251 kar açıklaması
sonrası harekete maruz kalmış kabul edilerek analizden dışlanmışlardır. Bu
noktada, ikinci üç aylık dönemde %50’ nin üstünde kar artışı sağlamış 25
şirketten 10’unun (%40) hisse senedi fiyatında ele alınan dönemde yüksek
artış gözlemlenmiştir. Daha sonra çalışmanın ilk aşamasındaki metodolojinin
aynısı kullanılarak üç finansal performans kriteri ve getiri kapsamında YBŞ ve
DBŞ’ler yeniden belirlenmiştir.252 Öteyandan, oluşturulan portföylerin zaman
251 Haziran 2005 döneminde kar açıklaması sonrası fiyat sürüklenmesine maruz kalan şirketler;
Petrol Ofisi, Yapı ve Kredi Yatırım Ortaklığı, Afyon Çimento, Deva Holding, Adel Kalemcilik,
Akçansa, Ünye Çimento, Adana Çimento, Alarko Carrier ve Makina Takım’dır.
252 Satışlardaki artışa gore YBŞ niteliğindeki şirketler; Anadolu Cam, Anadolu Sigorta, Aygaz, Beko
Elektronik, Ege Profil, Gentaş, Gübre Fabrikalari, Güneş Sigorta, Vakif GMYO ve Vestel ‘dir. DBŞ
niteliğinddeki şirketler ise; Aksu İplik, Altinyunus Çeşme, ÇBS Boya, Eminiş Ambalaj, Esem Spor
Giyim, Hürriyet Gzt. , Kerevitaş Gida, Yapi Ve Kredi Bank. , Vakif Fin. Kir. ve Yünsa’dır.
206
serisi getirileri hesaplanırken daha önceki tüm portföyler için gerçekleştirilen
sermaye artırımı düzeltmesi gerçekleştirilerek portföyde birer hisse senedi ile
yapılan başlangıç, bedelsiz hisse senetleri oranı kadar artırılmıştır.
Sözkonusu gruplamalar kapsamındaki dönemlik ortalama getiriler ve
gerçekleştirilen 3 ve 4 faktörlü regresyon analizi sonuçları Tablo 3.16’ da
sunulmuştur.
Tablo 3.16 Satıştaki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisinin
İMKB Veri Seti ile Değerlendirmesinin Sonuçları -KASFD Dikkate
Alındığında
3 ay
0,086
-3,130
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,184
0,280
-3,938 -4,813
12 ay
0,392
-5,676
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,054 -0,127 -0,180 -0,475
-2,471 -4,481 -4,024 -2,709
Düşük Büyüme
0,082
-3,064
0,148
-4,681
0,209
-5,581
0,273
-7,134
-0,030
-0,938
-0,142
-2,927
-0,198
-2,566
-0,489
-3,073
Fark
0,004
0,036
0,071
0,119
-0,024
0,015
0,018
0,014
Yüksek Büyüme
Yüksek Büyüme
Düşük Büyüme
Fark
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,052 -0,119 -0,178 -0,480
-2,295 -3,913 -3,852 -2,686
-0,036
-1,084
-0,139
-2,630
-0,184
-2,362
-0,491
-3,015
-0,016
0,020
0,006
0,011
Tablo 3.16’ nın farklı vade yapılarının ortalama getirilerine ilişkin sol
kısmı, kar açıklamaları etkilerinden arındırılmış veri seti ile belirlenen
YBŞ’lerin ortalama getirisinin DBŞ’lerinden yüksek olduğunu göstermektedir.
Alfa değerlerinin negatif olması, 3 faktörlü regresyon analizi ile oluşturulan
etkin piyasa doğrusunun y eksenini negatif alanda kestiğini göstermektedir.
Satışlar finansal performans kriteri baz alınarak gerçekleştirilen ve sonuçları
207
Tablo 3.8’de sunulan analize benzer şekilde, modelin açıklayıcılığı 3 aylık
vade dışındaki dönemlerde YBŞ’ler için daha yüksektir. 3 ve 4 faktörlü
regresyon analizleri dikkate alındığında modele yeni bir faktör eklenmesi
oluşturulan piyasa eğrisinin açıklama gücünü gerek YBŞ ve gerekse DBŞ’ler
için çok da fazla olumlu etkilememiştir.
Tablo 3.16 ve Tablo 3.10 karşılaştırıldığında, kar açıklaması sonrası
fiyatta oluşan hareketten arındırıldığında satış performans kriteri kapsamında
yüksek ve düşük büyüme özelliği gösteren şirketlerin getirilerindeki
farklılaşma azalmaktadır. Aynı zamanda, sözkonusu etki dışlandığında
portföylerin ortalama getirisinin de azalması dikkate alındığında, YBŞ’lerin ilk
analizde gözlemlenen yüksek getirisinin bir kısmının kar artışı sonrası fiyat
hareketinden kaynaklandığını söylemek mümkündür.
3 faktörlü regresyon eğrisi y eksenini, 12 vadeli dönem dışındaki
dönemlerde daha önce pozitif bir noktadan keserken, bir başka deyişle 12
aylık vadeler dışındaki vadelerde alfa pozitifken, mutlak değer olarak artmış
ve negatife dönüşmüştür. Öteyandan, 3 faktörlü regresyon analizinde gerek
YBŞ ve gerekse DBŞ’ler için alfaya ait t değerlerinin yükselmiş olması yine
de kar açıklaması sonrası fiyat hareketlerinin dikkate alınmasının modelin
açıklama gücünü olumlu etkilediği anlamına gelmektedir. Ayrıca, İMKB’de
işlem gören hisse senetlerinden belli işlem stratejilerine göre oluşturulan
portföylerin getirilerinin analizinde 3 faktörlü regresyon modeline dördüncü
faktörü
eklemenin
gözlemlenmektedir.
açıklacılığa
önemli
bir
katkısının
olmadığı
208
Tablo 3.17 Net Kardaki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisinin İMKB
Veri Seti ile Değerlendirmesi Sonuçları- KASFD Dikkate Alındığında
3 ay
0,140
-2,068
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,314
0,445
-2,126
-3,108
12 ay
0,610
-4,452
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,012
-0,019
-0,079
-0,306
-0,233
-0,252
-0,976
-1,842
Düşük Büyüme
0,090
-2,575
0,186
-3,360
0,246
-4,793
0,305
-6,351
-0,069
-1,709
-0,140
-3,281
-0,273
-5,114
-0,609
-3,831
Fark
0,050
0,128
0,199
0,305
0,057
0,121
0,194
0,303
Yüksek Büyüme
Yüksek Büyüme
Düşük Büyüme
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,014
-0,035
-0,071
-0,315
-0,270
-0,438
-0,858
-1,866
-0,060
-1,454
-1,270
-2,781
-0,268
-4,889
-0,615
-3,795
0,046
1,235
0,197
0,300
Fark
CFK modellerinde kar artışı açıklaması etkilerini dışlayarak, net karın
arttığı dönem sayısına göre belirledikleri YBŞ ve DBŞ’den oluşan portföy
getirilerine ilişkin analiz Tablo 3.17’ de sunulmuştur.253 Tablo 3.16 ve 3.17’ de
sunulan sonuçlar karşılaştırıldığında hisse senedi yatırımcısını temettüyü
etkilemesi açısından en çok etkilemesi beklenen net kardaki artışın,
satışlardaki artış kadar etkin bir finansal performans kriteri olmadığı bir kere
daha görülmektedir. Ancak, karda artış açıklaması sonrası fiyat sürüklenmesi
etkisi
dışlanarak
gerçekleştirilen
analizin
Tablo
3.17’
de
yeralan
sonuçlarından görülebileceği üzere, net kar artışı finansal kriteri baz alınarak
yüksek ve düşük büyüme şirketlerinden oluşturulan portföylerin getirilerinin
kar
artışı
etkisi
ortadan
kaldırıldığında
önemli
ölçüde
farklılaştığı
görülmektedir.
253 Net kardaki artış kriterine gore YBŞ niteliğindeki şirketler; Aksigorta, Anadolu Sigorta, Arçelik,
Çemtaş, İş Yat. Ort., İzocam, Mardin Çimento, Otokar, Tüpraş ve Vakif Yat. Ort.’dır.DBŞ
niteliğindeki şirketler ise; Akal Tekstil, Edip İplik, Egeplast, Garanti Bankasi, Gima, Makina Takim,
Petkim, Advansa, Sasa, Şekerbank ve Yapi Ve Kredi Bankası’dır.
209
Tablo 3.17 ve Tablo 3.11’ deki değerler karşılaştırmalı olarak
incelendiğinde, etkin piyasa doğrusu tarafından getirinin açıklanamayan
kısmını temsil eden alfa değerlerinin özellikle yüksek büyüme şirketleri için
önemli ölçüde azaldığı görülmektedir. Bu durum açıklanan normalin altında
değil, üstünde bir kar tutarının gerek açıklama sonrası hareketlenmeyi ve
gerekse
yatırımcılarının
gözönünde
oluşturdukları
bulundurulduğunda
dönemlik
mantıklıdır.
beklentileri
Ancak,
etkilediği
sürüklenme
etkisi
dışlandığında sözkonusu alfalar için hesaplan t değerlerinin önemli ölçüde
azaldığı dikkate alındığında, kar açıklamasının etkisinin ayrıştırılmasının
tahmin gücünü artırırken, modelin kullanılabillrliğinde önemli ölçüde bir
azalmaya sebep olduğu görülmektedir. Regresyon analizine 4. faktörün
eklenmesi ise modelin açıklama gücünü gerek yüksek ve gerekse düşük
şirketlerden oluşan portföylerinin getirisini etkilememiş olup, bu durum daha
önceki bulgularda uyumludur. Özetle, işlem stratejisi olarak net karın
kullanılmasının ancak net kar açıklaması sonrası fiyat hareketlerinin
ayrıştırılması durumunda karlı sonuçlar yaratması beklenmektedir.
Tablo 3.18’de bir işlem stratejisi öğesi olarak faaliyet karı finansal
performans kriterinin kullanımının YBŞ ve DBŞ’leri ayrıştıramadığı ve bu
açıdan etkin bir muhasebe momentumu sağlayamadığı tespit edilmiştir.
210
Tablo 3.18 Faaliyet Karındaki Artışa Göre Oluşturulan İşlem Stratejisinin
İMKB Veri Seti ile Değerlendirmesi Sonuçları-KASFD Dikkate
Alındığında
3 ay
0,088
-3,131
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,180
0,278
-3,940
-4,771
12 ay
0,393
-5,994
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,044
-0,138
-0,186
-0,444
-1,589
-3,319
-3,108
-2,753
Düşük Büyüme
0,105
-2,025
0,191
-3,119
0,266
-4,118
0,397
-4,387
-0,021
-0,472
-0,109
-2,094
-0,147
-2,200
-0,502
-1,993
Fark
-0,017
-0,011
0,012
-0,004
-0,023
-0,029
-0,039
0,058
Yüksek Büyüme
Yüksek Büyüme
Düşük Büyüme
Fark
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,037
-0,119
-0,185
-0,449
-1,299
-2,723
-2,991
-2,725
-0,009
-0,185
-0,077
-1,444
-0,138
-2,027
-0,499
-1,940
-0,028
-0,042
-0,047
0,050
Her ne kadar ele alınan 130 şirket arasında kar açıklaması sonrası fiyat
sürüklemesi gerçekleşen 10 şirket ayıklandığında kalan 120 şirketten net kar
ve faaliyet karına göre YBŞ ve DBŞ olarak belirlenenler %60 olarak aynı
şirketler olsa da, faaliyet karının bir şirketin operasyonel karlılığının bir
sonucu olup, mutlak suretle net kardaki performansın bir ölçütü değildir. Bu
tespitin faaliyet karındaki artışın bir performans kriteri olarak kullanımını
kısıtlayacağı
öngörüsü
Tablo
3.18’
de
yeralan
sonuçlar
ile
de
doğrulanmaktadır. Şöyle ki, faaliyet karındaki artışa göre YBŞ niteliğindeki
şirketlerden
oluşmuş
bir
portföyün
getirisinin,
DBŞ’lerden
oluşmuş
portföyünkünden 9 aylık dönem dışındaki tüm vadelerde düşük olduğu
gözlemlenmektedir. Öteyandan, DBŞ’lerden oluşan portföyün zaman serisi
getirisi ile gerçekleştirilen gerek 3 ve gerekse 4 faktörlü regresyon analizi
sonucu oluşan alfa değeri, 12 ay vade dışında, YBŞ’lerinkinden düşüktür. 12
ay vadede de zaten modelin açıklama gücünün düştüğü t değerlerindeki
211
düşüş ile tespit edilebilmektedir. Bu kapsamda kar açıklaması etkisinden
arındırma
dahi
faaliyet
karının
iyi
bir
işlem
stratejisi
olmasını
sağlayamamaktadır.
Daha önceki çalışmalarda bir işlem stratejisi oluştururken etkin bir kriter
olarak kabul edilen ve fiyat momentumu olarak tanımlanan geçmiş dönem
getirisi ele alındığında ve yüksek büyüme şirketlerini belirlerken son
dönemde kar açıklaması sonrası fiyat sürüklenmesi gözlemlenen şirketler
dışlandığında YBŞ niteliğindeki şirketlerden oluşan portföydeki dört şirket
değişmiştir. Öteyandan değişen piyasa ortalamasına bağlı olarak DBŞ
niteliğindeki şirket hisse senetlerinden oluşan portföyde de dört şirket
değişmiştir. Bu uygulama ile oluşan yeni portföylerin getirileri incelendiğinde,
ortaya çıkacak tespitlerin direk olarak ve sadece geçmiş 12 aylık fiyat
hareketlerinin geleceğe yansıtılabilirliği sorgulanmaktadır. Bu kapsamda
yapılan analizin sonuçları Tablo 3.19’de sunulmuştur.
Kar açıklaması sonrası fiyat hareketlerinin etkileri dışlandığında geçmiş
12 aylık getiriye göre belirlenen YBŞ’lerden ve DBŞ’lerden oluşan portföy
arasındaki farkı önemli ölçüde arttırmış ve böylelikle fiyat momentumunun
İMKB’deki varlığını daha kuvvetli bir şekilde ortaya konulmuştur. Bu
kapsamda, geçmiş dönemde sıklıkla fiyat artışı sağlamış olan hisse
senetlerinin gelecekte de bu eğilime devam edeceğine ilişkin yatırımcı
beklentileri,
ele
alınan
dönem
ve
hisse
senetleri
için,
İMKB’de
doğrulanmaktadır. 3 aylık dönemde DBŞ’lerden oluşan portföyün diğerine
göre daha yüksek getiri sağlıyor olması, şirketler hakkında münferit olumlu
haberlerin hisse senedi fiyatına olan kısa dönemli muhtemel etkilerinin
arındırılamamış olması ile açıklanabileceği düşünülmektedir.
212
7Tablo 3.19 Geçmiş 12 Aylık Getiri Artışına Göre Oluşturulan İşlem
Stratejisinin İMKB Veri Seti ile Değerlendirmesi Sonuçları-KASFD
Dikkate Alındığında
3 ay
0,063
-3,447
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,314
0,446
-2,126
-3,108
12 ay
0,611
-4,452
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,074
-0,019
-0,079
-0,306
-1,402
-0,252
-0,976
-1,842
Düşük Büyüme
0,102
-1,687
0,186
-3,360
0,246
-4,793
0,305
-6,351
-0,033
-0,465
-0,140
-3,281
-0,273
-5,114
-0,609
-3,831
Fark
-0,039
0,128
0,200
0,306
-0,041
0,121
0,194
0,303
Yüksek Büyüme
Yüksek Büyüme
Düşük Büyüme
Fark
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,083
-0,035
-0,071
-0,315
-1,509
-0,438
-0,858
-1,866
-0,016
-0,226
-0,127
-2,781
-0,268
-4,889
-0,615
-3,795
-0,067
0,092
0,197
0,300
Tablo 3.19’ un, ilgili dönemlik getiriyi açıklamak amacıyla oluşturulan 3
faktörlü etkin piyasa eğrisinin sapmasını ifade eden alfa değerleri Tablo 3.13
ile karşılaştırıldığında özellikle YBŞ’ler için 9 ve 12 aylık dönemler için önemli
bir düşüş tespit edilmektedir. Ancak modelde sağlanan gelişme ilgili alfa
değerleri için hesaplanan t değerlerine yansımamıştır. DBŞ’ler için ise t
değerleri
düşmekle
birlikte,
alfa
değerlerinde
önemli
bir
düşüş
gözlemlenmemektedir. Yüksek kar açıklamasının getiriye etkisinin dışlanması
sebebiyle DBŞ’lerden oluşan portföyün zaman serisi getiri analizinde bir
ilerleme kaydedilmemesi normal olarak kabul edilmektedir. Öteyandan,
regresyon analizine dördüncü faktörün eklenmesinin daha önceki analizlerde
de genellikle olduğu gibi modelin açıklama gücüne katkısı sözkonusu
olmamıştır.
213
3.7 İMKB Şirketlerinde Geçmiş Dönem İstikrarının Getiriye Etkisinin
Tespit Edilmesi
Ele alınan finansal kriterler bazında geçmiş dönemde gözlemlenen
istikrar, CFK’nın modellerinde dikkate aldığı hususlardan biridir. Bu
kapsamda Tablo 3.3 ve Tablo 3.4’de verilen istikrarlı ve istikrarsız YBŞ ve
DBŞ’lerin farklı finansal kriterler ve getiri bazında sağladıkları artışlar ortaya
konularak farklılaştırılmaya çalışılmıştır. CFK modellerinde son bir yıl içinde
üç aylık finansal performans sonuçları itibarıyle tümünde artış gösteren
şirketleri istikrarlı, bir ve iki dönemde artış gösterenleri ise istikrarsız olarak
belirlemiş ve istikrarlı bir geçmiş performansın daha az momentum ve
beraberinde düzeltme oluşturup oluşturmadığını sorgulamışlardır. Bu amaçla
ele alınan finansal performans kriterine göre en fazla istikrarlı ve istikrarsız
yapı sergileyen şirketlerin hisse senetlerinden oluşan portföylerin getirisi
incelenmiştir. Davranışsal finans yaklaşımları, geçmiş performanslarına göre
istikrarlı olarak nitelenen şirketlere ilişkin olarak yatırımcıların aynı yapının
devamını bekleyecekleri ve bu sebeple fiyatta keskin bir yükselme ve bu
yükselme sonrası bir düzeltmenin sıklıkla yaşanmayacağını öngörmektedir.
Bu bakış açısı ile istikrarlı ve istikrarsız şirketlerden oluşan portföylerin
getirileri arasındaki farkın devamlı negatif olması beklenmektedir.
CFK’nın modeline paralel olarak istikrarlı ve istikrarsız gelişim gösteren
İMKB şirketlerİNden eşit ağırlıklı olarak iki portföy oluşturmuştur. Ancak,
istikrarın düşük büyüme şirketlerinde bir belirleyiciliği olamayacağı ve ancak
yüksek büyüme durumunda istikrar ile istikrarsızlığın önem taşıyacağı
yaklaşımından hareketle, 1997 Mart döneminden itibaren üç aylık finansal
performans ve fiyat verileri olan 130 şirket arasında daha önce istikrarlı ve
istikrarsız olarak belirlenen yüksek büyüme şirketlerinden 10’ar hisse senedi
ile portföy oluşturulmuştur. Elealınan şirketlerin ilgili dönemde sağladıkları
ortalama büyümenin de birbirlerine yakın olmasına özen gösterilerek tek
değişkenin istikrar olacağı düşünülmüştür.254
254 Satış finansal performans kriterine gore istikrarlı şirketler, Anadolu Sigorta, Beko Elektronik,
Çemtaş, Ege Profil, Erbosan, Gentaş, Gübre Fabrikalari, İzocam, Mardin Çimento ve Sarkuysan ’dır.
214
Rasyonel finansman teorisi istikrarlı şirketlerin hisse senetlerinden
oluşan portföye ilişkin tüm bilgilerin piyasa tarafından tam olarak bilinmesi
sebebiyle üstün bir getiri sağlayamayacağını öngörmektedir. Sözkonusu iki
portföyün zaman serisi getirileri hesaplanırken daha önceki tüm portföyler için
gerçekleştirilen sermaye artırımı düzeltmesi gerçekleştirilerek portföyde birer
hisse senedi ile yapılan başlangıç bedelsiz hisse senetleri oranı kadar
artırılmıştır. Bu kapsamda öncelikle satış artışına göre istikrarlı olarak
belirlenen portföylerin zaman serisi getirilerine ilişkin olarak gerçekleştirilen
analizin sonuçları Tablo 3.20’de sunulmuştur. Her iki portföyün ele alınan 34
üç aylık dönem itibarıyla 3 aylık getirisinin %8,44 olması, ilk bakışta
satışlarda artışın sözkonusu olduğu şirketlerde satış artışı istikrarının önem
taşımadığı tespitini akla getirmektedir. Ancak diğer dönemlere bakıldığında
getiriler istikrarlı şirketler lehine farklılaşmaktadır.
İstikrarsız şirketler ise Adel Kalemcilik, Aselsan, Çelik Halat, Finansbank, Otokar, T. Tuborg, Tire
Kutsan, Tüpraş, Ünye Çimento ve Yapi Kredi Yat. Ort.’dır.
215
Tablo 3.20 Geçmiş Dönemde Satış Artışdaki İstikrara Dayalı İşlem
Stratejisinin İMKB Veri Setinde Değerlendirmesi Sonuçları
3 ay
0,084
-3,173
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,188
0,273
-3,613
-4,752
12 ay
0,388
-6,039
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,062
-0,149
-0,215
-0,458
-2,208
-3,510
-3,640
-2,865
İstikrarsız
0,084
-3,137
0,156
-4,334
0,234
-5,349
0,324
-6,461
-0,045
-1,459
-0,160
-3,364
-0,249
-3,924
-0,549
-3,465
Fark
0,000
0,032
0,039
0,064
-0,017
0,011
0,034
0,091
İstikrarlı
İstikrarlı
İstikrarsız
Fark
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,064
-0,130
-0,223
-0,466
-2,192
-2,899
-3,698
-2,865
-0,044
-1,371
-0,155
-3,002
-0,264
-4,205
-0,562
-3,517
-0,020
0,025
0,041
0,096
İstikrarlı ve istikrarsız şirketlerin hisse senetleri getirileri arasında
davranışsal finans yaklaşımları kapsamında beklenilen fark CFK tarafından
gerçekleştirilen analizde tespit edilemediği gibi, İMKB’de işlem gören
şirketlerin verileri üzerinde gerçekleştirilen analizde de gözlemlenememiştir.
Bu kapsamda, ilgili dönemde benzer oranda satış artışı gerçekleştirmiş de
olsalar, 3 aylık dönem dışındaki dönemler için istikrarlı şirketlere yapılan
yatırımların
istikrarsız
şirketlere
yapılan
yatırımların
üstünde
getiri
sağladıkları ortaya konulmuştur. Sonuç olarak, davranışsal finansın,
yatırımcıların önyargıları sebebi ile istikrarlı şirketleri istikrarsız şirketlere göre
daha yüksek fiyatlayacakları ve bu sebeple getirinin ortalamanın altında
kalacağı öngörüsü doğrulanamamıştır.
Ayrıca, Tablo 3.10’ da sunulan ve satışlardaki son bir yıllık artış istikrarı
baz alınarak oluşturulan portföy sadece satışlardaki artış bazında oluşturulan
216
portföyün dahi altında getiri sağlanmıştır. Bu durum satışlardaki artış finansal
kriterine bağlı olarak istikrarın da ele alınmasının etkin bir işlem stratejisi
olmadığını ortaya koymaktadır. Satışlardaki artış bağlamında gerek istikrarlı
ve gerekse istikrarsız şirketlerin hisse senetlerinden oluşan portföylerin
hesaplanan t değerlerinin yüksekliği sözkonusu getirilerin endeksden
olumsuz yönlü olarak önemli ölçüde farklılaştığı anlamına gelmektedir.
Öteyandan, Tablo 3.20’ nin alfa değerlerini veren sağ kısmında,
oluşturulan 3 faktörlü regresyon eğrisinin her dönem için Tablo 3.18’ de
yeralan eğriden daha az açıklayıcılığa sahip olduğu görülmektedir. Analize
dördüncü bir faktörün katılması da sonucu farklılaştırmamıştır.
Elealınan finansal performans kriterinde gözlemlenen istikrarın getiriye
etkisini incelerken kullanılan ikinci faktör net kardaki artıştır. Bu kapsamda
son dört üç aylık dönemde net karda artış gösteren şirketler istikrarlı, dört
dönemin en fazla ikisinde net karda azalış gerçekleştiren şirketler istikrarsız
olarak belirlenmiştir. Belirlenen şirketlerin hisse senetlerinden oluşan
portföylerin getirilerinin birbirine yakın olmasına dikkat edilerek en önemli
değişkenin istikrar olması sağlanmaya çalışılmıştır. Bu kapsamda belirlenen
10’ar hisse senedi ile istikrarlı ve istikrarsız olarak nitelenebilecek iki
portföyün dönemlik getirileri incelenmiştir.255
255 Net kardaki artışa gore istikrarlı şirketler Adana Çimento (C), Adel Kalemcilik, Afyon Çimento,
Arçelik, Bolu Çimento, Bursa Çimento, F-M İzmit Piston, İzocam, Otokar ve Trakya
Cam’dır.İstikrarsız şirketler ise Aksa, Anadolu Cam, Eczacibaşi İlaç, Erbosan, Finans Fin. Kir.,
Hektaş, Kartonsan, Migros, Pinar Süt ve Tire Kutsan’dır.
217
Tablo 3.21 Geçmiş Dönemde Net Kar Artışındaki İstikrara Dayalı İşlem
Stratejisinin İMKB Veri Setinde Değerlendirmesi Sonuçları
3 ay
0,117
-3,173
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,258
0,397
-3,613
-4,752
12 ay
0,523
-6,039
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,062
-0,149
-0,215
-0,458
-2,208
-3,510
-3,640
-2,865
İstikrarsız
0,100
-3,137
0,215
-4,334
0,322
-5,349
0,450
-6,461
-0,045
-1,459
-0,160
-3,364
-0,249
-3,924
-0,549
-3,465
Fark
0,017
0,043
0,075
0,073
-0,017
0,011
0,034
0,091
İstikrarlı
İstikrarlı
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,064
-0,130
-0,223
-0,466
-2,192
-2,899
-3,689
-2,865
İstikrarsız
-0,044
-1,371
-0,155
-3,002
-0,264
-4,205
-0,562
-3,517
Fark
-0,020
0,025
0,041
0,096
Net kardaki artış oranındaki eğilimi bir işlem stratejisi olarak ele almak
suretiyle oluşturulan yüksek ve düşük büyüme gerçekleştiren şirketlerin hisse
senetlerinden oluşan iki portföyün zaman serisi getirisinin analiz sonuçlarını
veren Tablo 3.11 ile karşılaştırıldığında, net kar artışındaki istikrarın, 12 aylık
dönem dışında, daha belirleyici olduğu görülmektedir. Bu kapsamda her iki
portföyde yeralan şirketlerin ele alınan dönemde gerçekleştirdikleri toplam
net kar büyümesi çok yakın olsa da, istikrarlı olarak algılanan şirketlerin hisse
senetlerinden oluşan portföy daha yüksek getiri sağlamıştır. Sonuç olarak,
davranışsal finans yaklaşımları çerçevesinde büyüme şirketi olarak nitelenen
şirketlerin yüksek fiyatlanacağı ve beklenen getiriyi sağlayamayacağı
öngörüsü doğrulanamamaktadır. Aksine, son bir yıllık net kar artışı istikrarına
bakılarak göreceli olarak daha yüksek getiri sağlanması mümkündür.
3 ve 4 faktörlü olarak oluşturulan etkin piyasa doğrusunun hesaplanan
alfa ve ilgili t değerleri incelendiğinde gözlemlenen farklar, net kardaki artış
218
performans kriterine göre istikrarlı ve istikrarsız olma durumunun modele
dikkate değer bir açıklama gücü katmadığı görülmektedir. Sadece üç aylık
getiride istikrarsız şirketlerin alfa değeri daha düşük olmakla birlikte, t
değerinin de düşüklüğü belirsizliği artırmaktadır. Finansal performans kriteri
olarak faaliyet karındaki artışın en az etkinliğe sahip bir strateji olduğunun
daha önceki tespitine istinaden faaliyet karındaki artışta son bir yıllık istikrara
bağlı olarak analiz gerçekleştirilmemiştir.
Son olarak, son bir yıllık dönemdeki üç aylık getiri husundaki istikrara
bağlı olarak belirlenen ve 10’ar adet istikrarlı ve istikrarsız hisse senedinden
oluşan iki portföyün zaman serisi getirisine ilişkin analizin sonuçları Tablo
3.22’ de sunulmuştur.256
Tablo 3.22 Geçmiş Dönemde Getiri Oranındaki İstikrara Dayalı İşlem
Stratejisinin İMKB Veri Seti İle Değerlendirmesi Sonuçları
3 ay
0,125
-3,173
Ortalama Getiri
6 ay
9 ay
0,254
0,399
-3,613
-4,752
12 ay
0,555
-6,039
3 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,062
-0,149
-0,215
-0,458
-2,208
-3,510
-3,640
-2,865
İstikrarsız
0,096
-3,137
0,208
-4,332
0,325
-5,349
0,425
-6,461
-0,045
-1,459
-0,160
-3,364
-0,249
-3,924
-0,549
-3,465
Fark
0,029
0,046
0,074
0,130
-0,017
0,011
0,034
0,091
İstikrarlı
İstikrarlı
4 Faktörlü Regresyon Analizi Alfa
Değeri
3 ay
6 ay
9 ay
12 ay
-0,064
-0,130
-0,223
-0,466
-2,192
-2,899
-3,698
-2,865
İstikrarsız
-0,044
-1,371
-0,155
-3,002
-0,264
-4,205
-0,562
-3,517
Fark
-0,020
0,025
0,041
0,096
256 Getiri artışına gore istikrarlı şirketler Alarko Gmyo , Alternatifbank, Altınyunus Çeşme, Bolu
Çimento, Eczacibaşi İlaç , Fortis Bank, Güneş Sigorta, Kent Gida, Şekerbank ve Ünye Çimento’dur.
İstikrarsız şirketler ise, Aksigorta, Bağfaş, Burçelik, Bursa Çimento, Ege Gübre, F-M İzmit Piston,
İzocam, Kartonsan, Kerevitaş Gida ve Tüpraş’dır.
219
Tablo 3.22’de görülebileceği üzere, son bir yıllık dönemdeki üç aylık
getiride gözlemlenen istikrar, portföy getirisini önemli düzeyde farklılaştıran
bir strateji niteliğinde değildir. Tablo 3.20, Tablo 3.13 ile karşılaştırıldığında
geçmiş dönem getirisindeki istikrar baz alınarak oluşturulan portföylerin
getirisine ilişkin etkin piyasa doğrusunun alfa değeri de yükselmektedir.
İstikrarsız getiri gelişimi gösteren şirketlerinden oluşan portföyün getirisine
ilişkin olarak hesaplanan alfa değerleri daha düşük olsa da, t değerlerinin de
düşük olması sözkonusu doğrunun da açıklayıcılığını gölgelemektedir.
Bu kapsamda ele alınan kriterlerde son bir yılda gözlemlenen istikrar
kapsamında yatırım stratejisi oluşturmanın karlılığı artırmadığı ele alınan her
üç kriter için de ortaya konmuştur. Bu durum yatırımcıların son dönem
istikrarından çok, ele alınan kriterdeki uzun dönem eğilimine bakılması
yoluyla daha iyi getiri sağlayabileceği anlamına gelmektedir. Sonuç olarak,
uzun dönemli eğilimler kısa dönemli baskınlıklardan daha büyük önem
taşımaktadır. Genelde küçük yatırımcıların kısa dönemli gelişmeleri ve büyük
yatırımcıların
eğilim
kapsamında
teknik
analizleri
kullanarak
yatırım
stratejilerini belirledikleri dikkate alındığında küçük yatırımcıların sıklıkla
görülen kayıplarını açıklamak mümkün olmaktadır. Her üç analizde de
istikrara bağlı olarak yapılan yatırımların özellikle üç aylık getirilerinin
farklılaşma göstermemesi de, küçük yatırımcının son dönemdeki gelişmeleri
gözlemlemeye dayalı kısa dönemli yatırımlarının başarısız olmasının daha
muhtemel olduğunu ortaya koymaktadır.
Öteyandan, daha önce belirtildiği üzere, davranışsal finans teorisi
kapsamında temsiliyet önyargısı yatırımcıların istikrarlı gördükleri hisse
senetlerinden oluşan portföy hakkında oluşturacakları beklentiler sebebiyle
özellikle son dönemde istikrarlı şirketlerden oluşan portföyün daha düşük
getiri sağlamasını öngörmektedir. Ancak, CFK’nın analizlerinde tespit ettikleri
gibi İMKB verileri üzerinde yapılan analizde de böyle bir durumun sözkonusu
olmadığı hatta istikrarlı ve istikrarsız şirketlerden oluşan iki portföyün getirileri
arasında anlamlı ve önemli bir farklılığın da olmayabileceği görülmüştür.
220
3.8 Hisse Senedine İlişkin Geçmiş Dönem İstikrarındaki Değişimin
Getiriye Yansımasının İMKB Veri Seti ile Değerlendirilmesi
CFK modellerinde istikrarın getiriye etkisini farklı bir açıdan ölçmek
amacıyla, önceki dört üç aylık dönemde aynı yönlü (artış veya azalış) hareket
gerçekleştirmiş ancak son dönemde farklı yönlü bir hareket yaşanmış olan
hisse senetlerindeki fiyat değişikliğini incelemişlerdir. Davranışal finans
yaklaşımları, özellikle gereğinin altında tepki, bireylerin oluşturdukları fikirleri
yavaş bir şekilde değiştireceklerini öngörmektedir. Bu kapsamda istikrarlı bir
dönemden sonra bir düzeltme yaşayan şirketlere ait bu gelişmenin
yatırımcılar tarafından algılanmayacağı ve hisse senedi fiyatının önemli
ölçüde değişmeyeceği beklenmektedir. Özellikle kısa dönemde birbirinini
izleyen aynı yönlü hareket yaşanan dönemler daha belirgin olacağından,
gereğinin altında tepki oluşması daha az olasıdır. Aynı çerçeveden,
yatırımcının zihnindeki eğilime paralel bir gelişmenin olumlu etkisi kısıtlı iken,
bu eğilimle çelişen bir hareketin etkisi daha belirgindir. İstikrarsız gelişim
gösteren şirketlerin hisse senetlerinde ise, önceki eğilim çok belirgin
olmadığından ters yönlü son gelişmeyi yatırımcı daha çabuk kabullenmekte
ve benzer yönlü bir hareket için ise daha önyargılı davranıp gereğinin altında
tepki vermektedir.
Özetle CFK modellerinde, farklı performans kriterleri çerçevesinde
yüksek performans gösteren istikrarlı şirketlerin hisse senetlerine alım
yapılması durumunda geçmiş trendi destekleyen veya desteklemeyen son
dönem getirisinin düşük olacağını öngörmektedir.
CFK’nın sorguladığı varsayım çerçevesinde onaylanmakla birlikte, son
dönemde finansal performans kriterinde yaşanan olumlu veya olumsuz yönlü
hareket bazında bir gruplama yaparak regresyon yöntemi ile getiri
karşılaştırması yönteminin İMKB veri seti üzerinde uygulanması uygun
görülmemiştir. Bu yöntem yerine, ele alınan son bir yıllık dönemde
kendilerinden önceki bir yıllık dönemde istikrar göstermiş olan hisse
221
senetlerinin fiyatlarındaki değişim dikkate alınmak suretiyle bir analiz
gerçekleştirilmiştir. İMKB’nin resmi internet sitesinde şirket bazında yeralan
son fiyat bilgilerinin Eylül 2005’e ait olması sebebiyle Haziran ayı finansal
verilerinin açıklanma süresi de dikkate alınarak, bu tarihteki fiyat değişiminin
en
son
Haziran
2005’de
gerçekleşen
bir
gelişmeyi
yansıtacağı
öngörülmüştür. Bu kapsamda, Haziran 2005 ’den önceki bir yıldaki dört üç
aylık dönemde ilgili kriterdeki değişimin yönü ile Haziran 2005’deki hareketin
yönü karşılaştırılarak dört grup oluşturulmuştur. Birinci grupta Haziran 2005
öncesi dört üç aylık dönemde artış sağlamış ancak Haziran 2005
dönemdinde azalma gerçekleşmiş olan şirketler yer almıştır. İkinci grupta bu
durumun tam tersi son dört aylık dönemde azalış sözkonusu olup, Haziran
2005 döneminde artış sağlamış olan şirketler ele alınmıştır. Son iki grup ise
konu olan beş dönemin her birinde de artış ve azalış gerçekleştiren şirketler
ele alınmıştır. Daha sonra bu grupların Haziran 2005-Eylül 2005 döneminde
sağladıkları 3 aylık fiyat artışları incelenerek, anlamlı bir farklılaşma olup
olmadığı sorgulanmıştır.
3.8.1 Satış Artışı İstikrarının Getiriye Etkisinin İMKB Veri Seti ile
Değerlendirilmesi
Satışlardaki artış oranı finansal performans kriterinde Mart 1997-Eylül
2005 dönemindeki istikrara dayalı olarak yapılan analizin sonuçları Tablo
3.23’de verilmiştir. Genel olarak, satışlarda artış eğiliminin tüm şirketler için
çok yaygın olduğu açıklıkla görülmektedir. Elealınan 130 şirketin %77,5’inde
satışlarda artış düzenli bir şekilde devam etmektedir. Bu gelişme, kriz
dönemlerinde
dahi
bozulmaması
şirketlerin
reel
olarak
artan
satış
performanslarının bir göstergesi olarak kabul edilebileceği gibi, enflasyonist
ortamın
sadece
fiyatlara
yansıttığı
bir
artışın
da
sonucu
olarak
yorumlanabilinmektedir. Öteyandan, istikrarlı bir yıllık dönemden sonra
olumlu ve olumsuz dönüşlerin gerçekleşme sıklığı ise toplam %3 oranı ile
sınırlıdır.
222
Tablo 3.23’ün en son satırında verilen oranlar, satış artışında istikrarsız
gelişim gösteren şirketlerin ortalamada daha yüksek getiri sağladıklarını
ortaya koymaktadır. Bu sonuç finansal performansda istikrarlı gelişimin
yatırımcılar tarafından kanıksanarak zamanla bir başarı sinyali olarak
algılanmadığı şeklinde yorumlanabilir. İstikrarsız bir satış grafiği sergileyen
şirketler ise, ele alınan 23 üç aylık dönemin yaklaşık yarısında diğer grupların
üstünde getiri sağlamışlardır. Diğer gruplarla karşılaştırıldığında düşük getiri
sağladıkları dönemlerin %61’inde satış artışında olumlu veya olumsuz
düzeltme gerçekleşen şirketlerin hisse senetlerinin sağladıkları getirinin
üstünde getiri sağlamışlardır.
Tablo 3.23’ deki önemli bir diğer tespit, satışlarda dört dönemlik
gerilemenin arkasından gelen artışın getiriye olumlu yönlü yansıdığına
ilişkindir. Bu kapsamda, olumlu yönlü gelişme sergilemiş olan şirketlerin
ortalamada en yüksek getiriyi sağlamış olduğu görülmektedir. Bu durumun,
farklı
yönlü
değiştirecekleri
bir
hareket
şeklindeki
karşısında
yatırımcıların
davranışsal
finans
inanışlarını
yaklaşımı
ile
yavaş
çeliştiği
söylenebilir. Ancak, sözkonusu olumlu yönlü düzeltmelerin çok seyrek
gerçekleşmesi
sebebi
ile
bu
hususda
genelleme
yapmak
yanıltıcı
olabilecektir. Ayrıca, satışlarda olumlu yönlü düzeltmenin yaşandığı 15 üç
aylık dönemin 7’sinde getiride bir düşüş olması da satışlarda bu olumlu yönlü
düzeltmenin izleyen üç ay içinde getiriye yansıdığı şeklinde bir sonuca
ulaşılmasını zorlaştırmaktadır. Yine de, olumlu yönlü düzeltmenin getiri
artışına sebep olduğu 8 üç aylık dönemde gerçekleşen ortalama getiri
artışının %48,5 olması, satışlardaki artıştaki bir düzeltmenin getiriye etkisinin
mevcut olduğunu ancak sözkonusu etkinin daha çok ilgili şirketin piyasadaki
konumu ve algılanmasına bağlı olduğunu düşündürmektedir. Olumlu
değişimin yoğunlaştığı sektör de önem taşıyabilmektedir; şöyle ki bankacılık
sektöründeki şirketlerin yaşadığı dönüşün her birinde artış yönlü olmak üzere
ortalama %50 getiri artışı gözlemlenmiştir.
Öteyandan, satışlarda artış gözlemlenen dört üç aylık dönemin sonunda
gerçekleşen düşüşün getiriye etkisi konusunda da aynı iki sebep dolayısıyla
genelleme yapmak mümkün değildir. Gözlemlenen durum sayısı azdır ve
223
sözkonusu durumun yaşandığı 19 üç aylık dönemin sadece dokuzunda
getiride bir düşüş yaşanmıştır. Oransal olarak bakıldığında ise, sözkonusu
dokuz dönemde gerçekleşen ortalama getiri azalmasının %21 olması, etkinin
varlığını ancak şirkete özel nitelik taşıdığını ortaya koymaktadır. Örnek
olarak, bir üç aylık dönemde aynı gruba ait iki şirkette satış azalmış olsa da
getiri artışı yaşanmıştır.
224
Tablo 3.23 İMKB Şirketleri Satışlardaki Bir Yıllık Hareketin İstikrarı ve
Düzeltmelerin Getirilere Etkisi
İstikrarsız
Sayı
%
Olumlu Eğilim
Getiri Sayı
%
Olumsuz Eğilim
Getiri Sayı
%
Olumlu Dönüş
Getiri Sayı
%
Getiri
Olumsuz Dönüş
Say
%
Getiri
1
0,8%
-
1
0,8% -3,1%
ı
1 27
20,8 15,7
93
71,5 13,2%
8
6,2% 7,0%
1
2 35
26,9 1,3% 87
66,9 -0,5%
7
5,4% -6,1%
-
3 26
20,0 10,7
87
66,9
0,8%
5
3,8% -2,7%
8
6,2% 5,4%
4
3,1% 2,7%
4 25
19,2 5,0% 89
68,5
8,3%
8
6,2% 4,2%
4
3,1% 50,9%
4
3,1% 8,3%
5 25
19,2 13,8
90
69,2 17,2%
9
6,9% 12,1%
1
0,8% 2,6%
5
3,8% 16,0%
6 27
20,8
92
70,8 -14,9%
9
6,9% -16,0%
1
0,8% -16,2% 1
7 10
7,7% 6,2% 93
7,7% 10,4%
10 7,7% 14,2%
4
3,1% 27,6% 13 10,0 13,7%
8 15
11,5 37,4 105 80,8 23,7%
6
4,6% 35,5%
2
1,5% 42,3%
9 23
15,3 -4,4% 101 77,7
2,4%
5
3,8% -2,6%
-
-
10 24
18,5 20,2 102 78,5 10,4%
4
3,1% 10,8%
-
-
11 12
9,2%
3
2,3% 17,8%
4
3,1% -12,1% 10 7,7% -5,4%
12 17
13,1 19,9 102 78,5
6,9%
5
3,8% 16,3%
3
2,3% -8,0%
13 12
9,2% -7,4% 113 86,9 -0,5%
4
3,1% -32,8%
14 15
11,5 -8,9% 111 85,4 -1,7%
3
2,3% -27,6%
1
15 15
11,5
109 83,8 -10,2%
1
0,8% 11,4%
-
5,4% 51,7 114 87,7 82,8%
1
0,8% 0,0%
2
16
7
-
-
-
-
101 77,7 -7,1%
0,8% 15,2%
-
-
1,5% 47,4%
-
1
0,8%
-
-
-
-
-
-
1,5% 63,6%
17 10
7,7%
116 89,2 -34,2%
3
2,3% -29,1%
-
18 10
7,7% 111,6 115 88,5 31,2%
3
2,3% 20,8%
1
0,8% -8,8%
-
-
3
2,3% 17,5%
1
0,8% 3,8%
-
-
-
5
3,8%
-
6
4,6% 115,3
1
0,8%
1
0,8% 20,2%
19
7
5,4%
-
116 89,2 -15,9%
3
2,3% -17,9%
2
1,5% -30,6% 2
20
7
5,4%
-
117 90,0 -29,8%
3
2,3% -30,4%
3
2,3% -40,7%
21 11
8,5%
-
116 89,2 -16,9%
2
1,5% 105,8%
1
0,8% 180,2
22 11
8,5% -7,5% 116 89,2 -11,1%
2
1,5% -8,0%
-
-
7
5,4% 31,9 116 89,2 14,0%
2
1,5% 12,7%
-
-
23
Ort ama 12,5 6,5%
77,5
3,4%
3,5% 4,1%
-
2
0,8% -60,6%
-
0,8%
-
1,5%
-
-
-
-
-
-
-
-
1
0,8%
-
-
5
3,8% 16,8%
1,3% 9,2%
2,2% 3,2%
225
3.8.2 Net Kardaki Artış İstikrarının Getiriye Etkisinin İMKB Veri Seti ile
Değerlendirilmesi
Net kar artışı gerek temettü politikalarına etkisi ve gerekse bir şirketin
faaliyet ve diğer aktivitelerinin sonuçlarını tam olarak yansıtması açısından
önemli bir finansal performans kriteridir. Bir şirketin net karındaki son bir yıllık
hareketin getiriye etkisi ile ilgili olarak yapılan analizlin sonuçları Tablo 3.24’
de sunulmaktadır. Bu noktada, bu çalışmada net kardaki artış oranının bir
önceki üç aylık dört dönem ile farkın aktif büyüklüğüne bölünmesi suretiyle
hesaplandığını belirtmek gerekmektedir. Böylelikle, farklı büyüklükteki
şirketlerin
sağladığı
sonuçları
değerlendirmenin
daha
doğru
olacağı
düşünülmüştür. Öteyandan, bir önceki bölümde satışlardaki artış gelişiminin
hisse senedi getirisine etkisi değerlendirilirken büyük ölçüde enflasyonist
etkilerden
kaynaklanan
artış
eğiliminin
daha
sıklıkla
gözlemlendiği
belirtilmiştir. Aynı enflasyonist etkilerin bir şirketin gider kalemleri için de
sözkonusu olması sebebiyle net kardaki artışın şirketin perfromansı ile daha
etkin bir belirleyici olacağı düşünülmektedir.
Son dört üç aylık dönemin herbirinde satışlardaki artış daha yaygın iken,
Tablo 3.24’ ün ortalamaları veren en alt satırında görülebileceği üzere net
kardaki en yaygın hareket istikrarsızlıktır. Bu şirketlerin birbirini izleyen
dönemlerde net karlarında farklı hareketlerin gözlemlenebildiği anlamına
gelmektedir. Satışlardaki artış baz alındığında istikrarın baskın olması,
düzeltmelerin gerçekleşme olasılığını azaltırken daha hareketli bir yapı
sergileyen net kardaki artış gözlemlendiğinde aynı yönlü hareketlerin
yaşandığı dört üç aylık dönem sonrasında farklı yönlü hareket yaşanması
oranı toplam %10’un üstüne çıkmaktadır.
Tablo 3.24’ deki verilere göre net kardaki artışın yatırımcılar tarafından
takip
edildiği
ve
olumlu
gelişmelerin
fiyatlara
mümkündür. Şöyle ki, olumlu düzeltmenin
yansıdığını
söylemek
yaşandığı hisse senetlerinin
ortalama getirisi %11,3 oranı ile diğer dört gruptan önemli ölçüde yüksektir.
Ele alınan 22 dönemin 8’inde gerçekleşen olumlu yönlü düzeltme sonucunda
fiyatta meydana gelen artış diğer dönemlerin üstündedir. Davranışsal finans
226
yaklaşımları
bir
finansal
performans
kriterindeki
olumsuz
istikrarın
yatırımcının zihninine kazınacağını ve olumlu gelişmenin gözardı edileceğini
bu sebeple bu gelişmenin fiyata yansımayacağını öngörmektedir. Oysa,
yatırımcılar bir şirketin olumsuz bir dönem sonrasında yaşadığı artış yönlü bir
hareketi tespit etmekte ve fiyattaki artıştan görüleceği üzere alıma
geçmektedirler. Öteyandan, net karda artışın gözlemlendiği dört üç aylık
dönemden sonra azalmanın yaşandığı olumsuz düzeltme durumunda ise
getirinin
düşük
olması
da
yatırımcıların
satışa
geçmesi
ile
açıklanabilmektedir. Bu durumda net kardaki harekette gözlemlenen istikrarın
bir finansal performans kriteri olarak yatırımcılar tarafından dikkatle izlendiği
ve olumlu ve olumsuz düzeltmelerin rasyonel bir şekilde değerlendirildiğini
söylemek yanlış olmayacaktır. Teker teker net kardaki olumlu düzeltmenin
yaşandığı dönemler ve şirketler incelendiğinde bu durumun zaman zaman
sektörel sebeplerden kaynaklandığını söylemek mümkündür. Özellikle finans
ve çimento sektöründe şirketlerin net karlarında birbirini izleyen dönemlerde
benzer hareketler gerçekleşmektedir. Öteyandan, hisse senetlerinin genel
olarak değer kazandığı 10.periyotta olumlu düzeltme yapan tek bir hisse
senedinde yaşanan normalin üstündeki artış ile yine benzer nitelikteki bir
dönem olan 18.dönemde bir hisse senedi fiyatındaki gerileme durumları özel
olarak nitelenebilmektedir. İlk durumda bir kısım yatırımcının düzeltmeden
daha evvel haberleri olduğu, ikinci durumda ise izleyen dönemde kalıcı
olmasına
rağmen
düzeltmenin
geçici
olarak
algılandığı
söylemek
mümkündür.
Tablo 3.24’ de ele alınan beş üç aylık dönemde net kar artışında
istikrarsız bir seyir izleyen şirketlerin hisse senetlerinin ikinci yüksek getiri
oranını sağladığı görülmektedir. Hisse senetlerinin %44’ünün bu nitelikte
olduğu
dikkate
alındığında,
gözlemlenen
bu
sonuç
farklı şekillerde
açıklanabilir. Bu açıklamalardan ilki yatırımcıların büyük bir kısmının teknik
analiz kullanmadan işlem yaptıkları ve bilinçsiz yatırımcı niteliğinde
olmalarıdır.
Sözkonusu
yatırımcılar,
medya
kaynaklarından
veya
çevrelerinden edindikleri izlenimler çerçevesinde yatırım yaparak elealınan
hisse senetlerinin %4,5 olarak hesaplanan getirisinin üstünde getiri
227
sağlamaktadırlar. Bu durum arbitraj işlemcilerin rasyonel yaklaşımları ile
bilinçsiz yatırımcıların hareketlerinden faydalanacakları ve sonuç olarak
bilinçsiz
yatırımcıların
ortalamanın
üstünde
getiri
sağlayamayacakları
şeklindeki davranışsal finans yaklaşımı ile çelişmektedir. İkinci açıklama ise
istikrarlı
net
kar
artışı
sergileyen
şirketleri
belirlerken
yatırımcıların
kullandıkları zaman aralığının bir yıldan kısa olmasıdır.
Son bir yıldaki dört üç aylık dönemde net kar artışı gerçekleştiren ve
elealınan son dönemde de artışı tekrarlayan şirketlerin hisse senetleri,
olumsuz eğilim ve olumsuz dönüş gerçekleştiren şirketlerin hisse senetlerine
göre az da olsa yüksek bir getiri sağlamıştır. Net kar artışının istikrarlı bir
şekilde sağlamak bir şirketin hisse senedine yatırım yapmanın algılanan
riskliliğini azaltmakta ve bu bağlamda beklentileri de sınırlamaktadır.
Piyasalarda beklentilerin alınıp satılığı görüşü paralelinde sözkonusu hisse
senetlerinin getirisi de ortalamanın altına düşmektedir. Ancak, bu durumun
kriz ve çalkantı sebebiyle risk algılamasının hassaslaştığı dönemlerde
değişmesi beklenmektedir. Bu beklenti doğrultusunda 2000 yılının Eylül
ayından itibaren başlayan 3 üç aylık dönemin ilk ve üçüncüsü olmak üzere
ikisinde olumlu net kar artışı eğilimi gösteren şirketlerin hisse senetlerindeki
fiyat düşüşünün ortalamanın altında kaldığı görülmektedir. İkinci dönemde
ise düşüş ortalama seviyesindedir.
228
Tablo 3.24 İMKB Şirketlerinin Net Karlarındaki Bir Yıllık Hareketin
İstikrarı ve Düzeltmelerin Getirilere Etkisi
İstikrarsız
Sa
yı
%
Olumlu Eğilim
Getiri Sayı
%
Olumsuz Eğilim
Getiri Sayı
Olumlu Dönüş
%
Getiri
Sayı
%
Olumsuz Dönüş
Getiri Sayı
%
Getiri
-6,7%
1 69 53,1%
10,9%
33
25,4% 21,6%
18
13,8%
5,4%
10
7,7%
14,7%
2 73 56,2%
1,7%
30
23,1%
0,3%
18
13,8%
-7,2%
3
2,3%
-1,4%
6
4,6%
3 56 43,1%
0,7%
30
23,1%
7,8%
16
12,3%
2,1%
11
8,5%
9,2%
17
13,1% -1,1%
4 44 33,8%
25,7%
42
32,3%
3,1%
19
14,6%
9,5%
9
6,9%
17,0%
16
12,3%
8,4%
5 51 39,2%
14,8%
52
40,0% 15,2%
16
12,3%
22,3%
3
2,3%
42,7%
8
6,2%
7,6%
6 66 50,8% -12,2%
51
39,2% -16,2%
11
8,5%
-17,2%
2
1,5% -30,2%
7 46 35,4%
9,4%
50
38,5% 13,8%
10
7,7%
-2,1%
8
6,2%
18,2%
16
12,3% 13,4%
8 46 35,4%
32,9%
50
38,5% 21,0%
15
11,5%
29,1%
6
4,6%
39,5%
13
10,0% 15,4%
9 67 51,5%
1,4%
39
30,0% -0,1%
12
9,2%
1,4%
6
4,6%
-2,9%
6
4,6%
3,0%
10 83 63,8%
13,1%
32
24,6%
6,0%
12
9,2%
13,2%
1
0,8%
96,0%
2
1,5%
25,1%
11 70 53,8%
-6,2%
28
21,5% -5,5%
11
8,5%
-10,4%
13
10,0% -13,2%
8
6,2%
-6,0%
12 37 28,5%
10,0%
31
23,8%
8,5%
26
20,0%
15,6%
27
20,8%
1,3%
9
6,9%
9,5%
13 39 30,0%
-5,2%
32
24,6%
1,1%
44
33,8%
-5,0%
10
7,7%
14,9%
5
3,8%
-6,2%
14 50 38,5% -19,7%
35
26,9% -18,8%
42
32,3%
-12,2%
2
1,5%
-4,3%
1
0,8% -31,9%
15 69 53,1%
-7,5%
28
21,5% -10,6%
22
16,9%
-20,4%
6
4,6% -17,0%
5
3,8% -19,9%
16 57 43,8%
74,6%
34
26,2% 76,7%
22
16,9%
109,9%
5
3,8%
12
9,2%
17 69 53,1% -33,0%
33
25,4% -32,8%
22
16,9%
-35,5%
6
4,6% -31,4%
18 75 57,7%
46,3%
33
25,4% 15,5%
16
12,3%
25,4%
1
0,8%
-8,8%
5
3,8%
19 51 39,2% -13,7%
35
26,9% -11,5%
17
13,1%
-25,4%
8
6,2% -25,5%
19
14,6% -20,3%
20 33 25,4% -29,5%
47
36,2% -30,1%
22
16,9%
-34,5%
23
17,7% -28,2%
5
3,8% -39,0%
21 45 34,6% -12,0%
35
26,9% 12,5%
48
36,9%
-27,7%
2
1,5% -58,0%
22 43 33,1%
11,7%
45
34,6%
6,0%
28
21,5%
31,4%
7
5,4%
24,3%
7
5,4%
18,7%
Ortalam 43,3%
5,2%
28,8%
3,8%
16,3%
3,1%
5,6%
9,2%
5,9%
3,2%
83,9%
82,5%
79,0%
229
3.8.3 İMKB Şirketleri Önceki Dönem Getirilerindeki İstikrarının Getiriye
Etkisinin Değerlendirilmesi
Önceki dönemlerde kazandıran veya kaybettiren hisse senetlerinin
gelecekteki fiyat hareketleri birçok analist tarafından incelenmiştir. Bu
kapsamda kısa, orta ve uzun vadeli geçmiş dönem getiri performansına göre
oluşturulabilecek işlem stratejilerinin karlılığı sorgulanmıştır. Etkin piyasalar
teorisine göre kamuya açık bir bilgi olan geçmiş dönem getirisinin beklenen
getiriye etkisinin olmaması beklenirken, bir piyasa anomalitesi olarak
belirtilen ve fiyat momentumu olarak isimlendirilen sözkonusu stratejiler halen
kullanılmakta ve piyasa ortalamasının üstünde getiri sağlayabilmektedir. 3
aya kadar bir vade için elde tutma şeklinde gerçekleştirilen kısa vadeli fiyat
momentumu stratejileri kısa dönemde fiyatların ters yönlü hareket edeceği
beklentisi ile oluşturulmaktadır. 3 aydan 12 kadar bir süre için elde tutma
süresi olan orta vadeli stratejiler ise geçmişte kazandıran hisse senetlerinin,
yatırımcının gereğinin altında tepkisi sebebiyle, gelecekte de kazandıracağını
öngörmektedir. Uzun vadeli sözkonusu yatırım stratejileri ise uzun vadede
geçmişte kaybettirmiş olan hisse senetlerinin izleyen 3 ila 5 yıl arasında
kazandıracağı varsayımına dayandırılmıştır.
CFK da modellerinde geçmiş dönem getirisindeki istikrar ve fiyatlardaki
ters yönlü hareketleri incelenmek suretiyle fiyat momentumunun varlığını
sorgulamışlardır. İMKB’de işlem gören 130 şirketin verileri üzerinden
gerçekleştirilen bu çalışmada da öncelikle önceki üç birbirini izleyen üç aylık
dönemdeki veriler ışığında dördüncü dönemde oluşan fiyat hareketi
incelenmiştir. Bu kapsamda istikrar veya ters yönlü hareketin dördüncü üç
ayda yarattığı getiri etkisi gözlemlenmeye çalışılmıştır.
Tablo 3.23’ün ilk satırında 30.09.2005 için yeralan değerleri tanımlamak
gerektiğinde,
30.09.2004 - 31.12.2004,
31.12.2004 - 31.03.2005 ve
31.03.2005-.30.06.2005 üç aylık dönemlerinin en az birinde gerçekleşen fiyat
hareketi farklı yönlü olan ve bu sebeple “istikrarsız” olarak değerlendirilen
hisse senetlerinin sayısı, bu sayının 130 hisse senedi içindeki oranı ve grup
olarak bu nitelikteki hisse senetlerinin üç aylık bir yatırım stratejisi ile
230
30.06.2005-30.09.2005
döneminde
sağladıkları
ortalama
getiri
yer
almaktadır. Aynı metodoloji kapsamında kolon başlıklarına göre;
- “Olumlu eğilim”, 30.09.2005 dönemi öncesindeki üç aylık üç dönemin
tamamında artış yönlü fiyat hareketi gerçekleştirmiş olan hisse senetleri,
- “Olumsuz eğilim”, 30.09.2005 dönemi öncesindeki üç aylık üç
dönemin tamamında düşüş yönlü fiyat hareketi gerçekleştirmiş olan
hisse senetleri,
- “Olumlu dönüş”, 30.09.2005 dönemi öncesindeki, ilk iki üç aylık
dönemde azalma yönlü fiyat hareketi gerçekleştirdikten sonra üçüncü üç
aylık dönemde artış gerçekleştirmiş olan hisse senetleri ve
- “Olumsuz dönüş”, 30.09.2005 dönemi öncesindeki, ilk iki üç aylık
dönemde artış yönlü fiyat hareketi gerçekleştirdikten sonra üçüncü üç
aylık dönemde azalma gerçekleştirmiş olan hisse senetlerinin
sayı, 130 hisse senedi içerisindeki yüzde ve ortalama üç aylık getirileri
sunulmuştur. Hisse senedi fiyatındaki son bir yıllık üçer aylık dört dönemin
analizini içeren bu hesaplama izleyen dönemler için gerçekleştirilmiş ve tüm
sonuçlar Tablo 3.25’ te sunulmuştur.
Hisse senedi fiyat hareketlerine göre oluşturulan dört grubun ele alınan
31 dönem boyunca ortalama büyüklüklerini ve üç aylık getirileri “ortalama”
satırında, yüzdeler ile ağırlıklar “Ağırlıklı Ortalama” satırında ve gruplara göre
en yüksek getirinin sağlandığı dönem sayısı “Sıklık” satırında verilmiştir. Bu
veriler
incelendiğinde
öncelikle,
hisse
senedi
getirilerinde
istikrarsız
hareketliliğin yaygın olduğu görülmektedir. Diğer dört grup hareket de
neredeyse eşit şekilde yaygındır.
Gruplara göre ortalama getiriler karşılaştırıldığında ortalamada olumsuz
dönüşün gerçekleştiği grubun en yüksek getiriyi sağladığı görülmektedir.
Ancak bu durum, münferit dönemlerin etkisinin ağırlıklandırılma ile ortadan
231
kaldırıldığında değişmekte ve istikrarsız hareket gösteren grubun getirisi en
yüksek olmaktadır. Öteyandan, istikrarsız hisse senetlerinin en yüksek getiriyi
sağladığı dönem sayısı az olmakla birlikte, genelde diğer gruplara göre daha
yüksek getiri sağladığı görülmektedir. Olumlu dönüş yaşayan grupların dönüş
sonrası
yüksek
getiri
sağlamamalarının
sebebi
davranışsal
finans
yaklaşımları uyarınca gereğinin altında tepki ile açıklanabildiği gibi,
yatırımcıların eğilimleri tespit ederken daha kısa bir zaman dönemini dikkate
alıyor olmaları ile de açıklanabilmektedir.
Fiyat momentumu uyarınca, olumlu eğilim gösteren şirketlerin bir
sonraki dönem de bunu devam ettirmeleri ve olumlu yüksek getiri sağlamaları
beklenmektedir.
Yapılan
analizde
ortalamalar
bunu
desteklemezken,
gerçekleşme sıklığına bakıldığında bu gruptaki firmaların 11 dönemde diğer
gruplara göre yüksek getiri sağladıkları görülmektedir.
Tablo 3.25’de sunulan veriler beklendiği gibi, olumlu eğilim ve olumlu
dönüş gerçekleştiren şirketlerde fiyat hareketinin çoğunlukla aynı yönlü ve
aynı yönlü olsa dahi önemli bir seviyede artış olarak devam etmediğini
göstermektedir.
Öteyandan,
istikrarsız
dönemlerin
yoğunluğu
ile
birleştirildiğinde bu durum, bir yıllık sürenin İMKB’de bir trendin oluşması ve
değişmesi açısından uzun olduğunu değerlendirmesine ortaya çıkarmıştır.
Bunun sonucunda mevcut farklılaşmaları daha iyi belirlemek amacı ile benzer
analiz birbiriniz izleyen iki üç aylık dönemden sonraki istikrar veya dönüş
dikkate alınmak suretiyle gerçekleştirilmiş olup, sonuçlar Tablo 3.25’de
sunulmaktadır.
232
Tablo 3.25 İMKB Şirketleri Geçmiş Dönem Getirisindeki Hareketin
İstikrarı ve Düzeltmelerin Getirilere Etkisi – Geçmiş 3 Üç Aylık Dönem
Bazında
İstikrarsız
Sayı
%
Olumlu Eğilim
Getiri Sayı
%
Olumsuz Eğilim
Getiri
Olumlu Dönüş
Sayı
%
Getiri
Sayı
%
Olumsuz Dönüş
Getiri Sayı
%
Getiri
59
45,4% 13,6%
23
17,7% 22,7%
19
14,6%
2,1%
10
7,7%
4,9%
19
14,6% 15,5%
48
36,9%
0,8%
32
24,6% -1,1%
6
4,6%
0,3%
4
3,1%
-2,8%
40
30,8% -0,8%
103
79,2%
1,8%
6
4,6% -13,7%
6
4,6%
3,3%
9
6,9%
31,5%
6
4,6%
-2,9%
84
64,6%
8,1%
11
8,5%
-8,8%
4
3,1%
7,7%
27
20,8% 17,0%
4
3,1%
7,7%
35
26,9%
9,1%
14
10,8% 26,2%
7
5,4%
17,8%
1
0,8%
-31,9%
73
56,2% 17,9%
64
49,2% -12,1%
39
30,0% -17,8%
4
3,1%
-16,9%
3
2,3%
7,0%
20
15,4% -18,3%
71
54,6% 18,3%
36
27,7% 5,7%
3
2,3%
-25,3%
11
8,5%
1,8%
9
6,9%
81
62,3% 26,3%
13
10,0% 21,0%
7
5,4%
21,4%
15
11,5% 37,9%
14
10,8% 22,8%
67
51,5%
3,5%
20
15,4% -2,3%
6
4,6%
0,4%
14
10,8%
4,8%
23
17,7% -5,3%
80
61,5% 14,1%
12
9,2%
3,4%
13
10,0%
34,1%
1
0,8%
0,3%
24
18,5% -1,2%
57
43,8% -5,6%
6
4,6%
-7,2%
9
6,9%
-9,9%
47
36,2%
-9,1%
11
8,5%
46
35,4%
7,8%
3
2,3% -17,2%
41
31,5%
15,5%
39
30,0%
4,4%
1
0,8% 44,8%
100
76,9%
0,5%
4
3,1%
16,6%
5
3,8%
-13,9%
2
1,5%
4,0%
19
14,6% -16,9%
115
88,5% -16,1%
4
3,1% -49,7%
5
3,8%
3,1%
0,0%
6
4,6% -27,1%
98
75,4% -13,8%
8
6,2%
24,7%
1
0,8%
-34,7%
22
16,9% -12,2%
1
0,8%
91
70,0% 78,5%
1
0,8%
2,0%
19
14,6% 100,1%
0,0%
19
14,6% 82,7%
34
26,2% -36,7%
3
2,3% -39,6%
18
13,8%
-32,6%
75
57,7% -31,7%
33
25,4% 40,8%
0,0%
75
57,7%
29,5%
20
15,4% 18,8%
2
1,5% 418,6%
46
35,4% -16,0%
0,0%
64
49,2%
-15,2%
9
6,9%
-9,6%
11
8,5% -29,9%
73
56,2% -32,0%
9
6,9% -41,7%
25
19,2%
-16,6%
5
3,8%
-48,0%
18
13,8% -34,8%
51
39,2% -13,6%
24
18,5% -9,2%
1
0,8%
-18,5%
1
0,8%
-33,8%
53
40,8% -16,0%
36
27,7%
1,4%
59
45,4% -15,8%
2
1,5%
21,2%
33
25,4% -18,0%
86
66,2% 19,4%
22
16,9% 8,2%
19
14,6%
7,8%
3
2,3% -12,9%
88
67,7% 139,9% 20
15,4% 152,6%
3
2,3%
117,9%
14
10,8% 119,0%
5
3,8% 189,6%
64
49,2% 17,3%
15
11,5% 2,2%
2
1,5%
22,2%
4
3,1%
53,8%
45
34,6% 17,0%
66
50,8% -23,9%
1
0,8% -32,8%
5
3,8%
6,8%
57
43,8%
-7,7%
1
0,8% -17,6%
77
59,2% 46,4%
1
0,8%
-6,6%
20
15,4%
48,4%
31
23,8% 37,4%
1
0,8% -36,7%
75
57,7%
1
0,8%
8,3%
25
19,2%
4,3%
1
0,8%
10,8%
28
21,5% -3,8%
65
50,0% -45,3%
15
11,5% -40,0%
7
5,4%
-45,8%
24
18,5% -44,8%
19
14,6% -52,8%
57
43,8% 19,2%
29
22,3% -7,2%
6
4,6%
39,4%
2
1,5%
36,8%
36
27,7% 2,1%
98
75,4% -2,4%
15
11,5% 2,0%
1
0,8%
-17,0%
7
5,4%
11,3%
9
6,9%
10,1%
7,4%
11,8%
6,4%
13,7% 16,7%
53,3%
5,3%
0,0%
0,0%
0,9%
-3,3%
-1,0%
0,0%
-2,8%
8,2%
11,1% -0,5%
5,4%
0,3%
1,2%
0,1%
0,4%
3
6
7
11
4
233
Tablo 3.26’ da görüleceği üzere, izlenen dönem sayısının azalması ile,
birbirini izleyen iki dönemde farklı hareket gösteren ve istikrarsız olarak
isimlendirilmiş olan hisse senedi grubu tamamen sıfırlanmıştır. Bu analizde
örneğin 31.03.2005 ve 30.06.2005 dönemlerindeki fiyat hareketleri aynı ve
artış yönlü ise “olumlu eğilim”, aynı ve azalış yönlü ise “olumsuz eğilim”, ilk
azalış ikincisi artış ise “olumlu dönüş” ve tam zıttı durumda “olumsuz dönüş”
olarak hisse senetleri gruplanmış ve daha sonra bu grupların 30.09.2005
tarihindeki üç aylık ortalama getirileri hesaplanmıştır. Bu analiz ele alınan
diğer
30
dönem
için
de
tekrarlanmıştır.
Tablonun
ortalama
satırı
incelendiğinde yüzdesel olarak neredeyse eşit bir dağılımın sözkonusu
olduğu görülmektedir.
Tablo 3.26’ ya göre bir önceki dönemde üç aylık getirisi negatiften
pozitife dönen hisse senetlerinin bir sonraki üç aylık dönemdeki ortalama
getirileri diğer gruplara göre daha yüksektir. Olumlu dönüş olarak
isimlendirilen bu grubunun ağırlıklandırılmış getirisinin de daha yüksek
olması dikkate alındığında, 6 aylık fiyat momentumunun izlenmesi suretiyle
İMKB’de ortalamanın üstünde getiri sağlanabildiği görülmektedir. Ancak,
olumlu eğilim grubundan sonra en yüksek getiriyi yaklaşık eşit oranlarla
olumsuz eğilim ve olumsuz dönüş gruplarının sağlaması ve hatta olumsuz
eğilim grubunun sağladığı en yüksek getiri sıklığının neredeyse olumlu dönüş
grubuna eşit olması fiyat momentumu yaklaşımının aksine bir tespit
oluşturmaktadır. Bu durum ise yatırımcı beklentileri ile açıklanabilmektedir,
şöyle ki son dönem veya iki dönem üstüste olumsuz getiri sağlayan hisse
senetleri ile ilgili olarak bir fiyat düzeltmesi beklenmekte ve gerçekleşen
alımlar fiyatı artırmaktadır. Bu tespitin tersi de Tablo 3.26’ daki verilerle
doğrulanmakta olup, iki dönem üstüste fiyat artışı gözlenen olumlu eğilim
grubundaki hisse senetlerinin izleyen dönemdeki ortalama getirisi diğer
gruplara göre çok düşüktür.
234
Tablo 3.26 İMKB Şirketleri Geçmiş Dönem Getirisindeki Hareketin
İstikrarı ve Düzeltmelerin Getirilere Etkisi – Geçmiş 2 Üç Aylık Dönem
Bazında
Olumlu Eğilim
Olumsuz Eğilim
Olumlu Dönüş
Olumsuz Dönüş
Sayı
%
Getiri
Sayı
%
Getiri
Sayı
%
Getiri
Sayı
%
Getiri
28
21,5%
21,1%
38
29,2%
4,9%
32
24,6%
12,6%
32
24,6%
16,5%
30.06.2005 42
32,3%
4,4%
29
22,3%
-5,1%
18
13,8%
-2,9%
41
31,5%
-0,6%
31.03.2005 72
55,4%
2,9%
10
7,7%
1,9%
11
8,5%
27,8%
37
28,5%
-3,9%
31.12.2004 12
9,2%
-15,0%
15
11,5%
10,0%
97
74,6%
10,8%
6
4,6%
-3,4%
30.09.2004 15
11,5%
25,6%
31
23,8%
14,5%
3
2,3%
-31,5%
81
62,3%
16,7%
30.06.2004 87
66,9%
-15,9%
8
6,2%
-13,9%
9
6,9%
-5,1%
26
20,0% -13,2%
31.03.2004 59
45,4%
5,6%
7
5,4%
-2,3%
54
41,5%
20,8%
10
7,7%
2,4%
31.12.2003 45
34,6%
25,6%
14
10,8%
16,3%
24
18,5%
37,9%
47
36,2%
24,4%
30.09.2003 27
20,8%
-4,3%
22
16,9%
3,4%
65
50,0%
1,1%
16
12,3%
4,8%
30.06.2003 34
26,2%
-1,4%
29
22,3%
22,6%
9
6,9%
24,5%
58
44,6%
13,1%
31.03.2003 36
27,7%
-9,4%
14
10,8%
-9,5%
56
43,1%
-6,3%
24
18,5%
-3,8%
31.12.2002 17
13,1%
-4,3%
56
43,1%
18,1%
43
33,1%
3,8%
14
10,8%
3,8%
30.09.2002 4
3,1%
16,6%
80
61,5%
2,1%
27
20,8%
-6,7%
19
14,6% -16,9%
30.06.2002 23
17,7%
-28,8%
7
5,4%
-3,8%
31.03.2002 10
7,7%
18,0%
5
3,8%
-22,2%
113
31.12.2001 9
6,9%
22,9%
23
17,7%
91,9%
30.09.2001 20
15,4%
-43,5%
19
14,6%
30.06.2001 3
2,3%
48,7%
93
31.03.2001 2
1,5%
-66,0%
31.12.2000 12
9,2%
30.09.2000 27
30.06.2000 77
30.09.2005
0,0%
100 76,9% -15,1%
86,9% -13,4%
2
1,5%
-8,2%
3
2,3%
60,6%
95
73,1%
85,4%
-33,3%
84
64,6% -32,9%
7
5,4%
-9,3%
71,5%
30,1%
24
18,5%
21,8%
10
7,7%
130,2%
95
73,1%
-15,4%
11
8,5%
-3,7%
22
16,9% -22,3%
-47,1%
73
56,2%
-25,9%
12
9,2%
-35,1%
33
25,4% -33,6%
20,8%
-6,9%
30
23,1%
-12,6%
18
13,8% -21,5%
55
42,3% -15,7%
59,2%
-12,7%
2
1,5%
-27,0%
5
3,8%
38,3%
46
35,4% -12,9%
31.03.2000 92
70,8%
15,3%
2
1,5%
56,9%
31
23,8%
12,9%
5
3,8%
31.12.1999 25
19,2%
131,1%
19
14,6%
167,7%
72
55,4% 141,7%
14
10,8% 119,0%
30.09.1999 34
26,2%
9,3%
8
6,2%
9,9%
5
3,8%
51,5%
83
63,8%
18,2%
30.06.1999 60
46,2%
-24,0%
6
4,6%
-7,4%
57
43,8%
-7,7%
7
5,4%
-15,2%
31.03.1999 2
1,5%
17,4%
62
47,7%
51,1%
65
50,0%
49,8%
1
0,8%
-36,7%
30.06.2000 2
1,5%
-17,3%
51
39,2%
9,3%
1
0,8%
10,8%
76
58,5%
-0,4%
30.06.2000 29
22,3%
-47,1%
26
20,0%
-38,6%
49
37,7% -47,5%
26
20,0% -48,0%
30.06.2000 34
26,2%
-1,1%
31
23,8%
27,7%
21
16,2%
13,0%
44
33,8%
4,0%
30.06.2000 65
50,0%
-0,7%
8
6,2%
-11,4%
13
10,0%
2,2%
44
33,8%
-0,7%
24,9%
0,6%
22,7%
10,0%
25,6%
10,6%
26,8%
6,0%
Ortalama
Ağırlıklı Ort.
Sıklık
6,6%
0,0%
2,4%
2,7%
2,4%
6
10
11
4
235
SONUÇ
Westley S.Chan, Richard Frankel ve S.P.Kothari’nin (CFK) CFK’nın
modelinin bir uygulaması niteliğindeki bu çalışmada finansal performans
verileri ve getiri oranlarındaki tekrarlar ve eğilimlerin İMKB’de getiri tahmini
amacıyla kullanılması durumundaki sonuçlar incelenmiştir. Sermaye Piyasası
Kurulu’nun internet sitesinde yeralan veri setindeki Mart 1997 döneminden
Haziran 2005 dönemine kadar mevcut bulunan 130 İMKB’de işlem gören
şirketin üç aylık şirket finansal tabloları gerekli düzeltmeler yapılmak suretiyle
kullanılmıştır.
CFK’nın modelinde ele alınan finansal performans ölçütlerinden üç aylık
satışlardaki büyüme ve aktif büyüklüğü de dikkate alınarak net kar ve faaliyet
karındaki büyüme oranları dikkate alınmıştır. Temsiliyet önyargısı modelde
bir şirketin finansal performansındaki istikrarın yatırımcı beklentisini olumlu
veya olumsuz olarak etkilemesi şeklinde ele alınmaktadır. Bu açıdan,
modelde ele alınan veri seti üzerinde istikrarlı iyi veya kötü finansal
performansın şirketin hisse senedi fiyatında gereğinin üstünde veya altında
hareket yaratıp yaratmadığı ve birbirini izleyen istikrarlı finansal performans
duyuruları sonrasındaki aynı veya farklı yönlü bir açıklamanın fiyatları ne
şekilde etkilediği test edilmiştir. Bu kapsamda ele alınan 130 şirket, satışlar,
faaliyet karı ve net kardaki artışa ve bu artışın yapısına göre Yüksek
Büyüme, Düşük Büyüme ve Belirli bir Eğilimi Olmayan şirketler olarak
gruplandırılmıştır. Öteyandan, değerlendirmeye alınan şirketlerden büyüme
özelliğine ek olarak, geçmiş dönemde finansal performansta gözlemlenen
istikrarın etkileri de değerlendirmeye alınmıştır.
Davranışsal finans literatüründe temsiliyet önyargısı kapsamında
yatırımcıların
şirketlerin
finansal
performanslarını
izleyerek
onları
gruplaştırmalarını sağlamak açısından istikrar önemli bir faktör olarak kabul
edilmektedir. Bir yatırımcının izlediği finansal performans kriterininde belirli bir
sayıdaki dönemde aynı yönlü hareketin oluşması, gelecek dönemde de aynı
yönlü hareketin oluşmasındaki inancı kuvvetlendirecektir. Öteyandan,
236
büyüme şirketi olarak nitelenen şirketlerin yatırımcılar tarafından gereğinin
üstünde değerlendikleri ve bu yüzden düşük getiri sağladıkları öne
sürülmektedir. Bu yaklaşıma paralel olarak, İMKB’de ele alınan hisse
senetlerine satışlar ve net kardaki büyümeyi baz almak suretiyle beklentilerini
oluşturarak alım yapan yatırımcıların üç aylık getirilerinin ortalamanın altında
kaldığı görülmektedir. Bu tezin tersi durumunda da düşük büyüme
şirketlerinin düşük değerlendiği ve daha yüksek getiri sağladıkları tezi de
elealınan hisse senetleri için doğrulanmaktadır.
Öteyandan, İMKB’de işlem gören 130 şirketin 1997 yılı sonrası
dönemde üçer aylık dönemler için ele alınan 3 finansal performans
kriterinden oluşan veri seti üzerinde gerçekleştirilen zaman serisi analizi
kapsamında korelasyon hesaplanmıştır. Hesaplamaya şirketlerin daha önce
belirlenen “istikrarlı” ve “istikrarsız” olmaları durumu da CFK’nın modeline
paralel olarak dahil edilmiştir. Hesaplanan korelasyonlar ışığında; getirideki
istikrarlılık ile satış artışı, faaliyet artışı ve net kar artışındaki istikrarlılıklar
arasındaki pozitif ilişki dikkate değerdir. Ancak, sözkonusu ilişki artış
oranlarındaki ilişki ile doğrulanamamaktadır. Şöyle ki dört değişkendeki
istikrarlılık arasında kayda değer bir ilişki tespit edilmesine rağmen,
değişkenlerin kendileri arasında böyle bir ilişki tespit edilememiştir.
Finansal performans kriterlerindeki değişim ile getiri değişimi arasında
kayda değer bir ilişki bulunamaması, bir anlamda, mevcut bilginin fiyatlara
yansımamış
olduğunun
göstergesi
olarak
kabul
edilebilir.
Şöyle
ki;
yatırımcının kamuya açıklanan bilgiyi özümsemesi için gereken süre dikkate
alınarak 3 aylık bir dönem sonraki fiyatlara bakıldığında uzun dönemde
finansal performansında artış gösteren şirketlerin getirilerinin arttığını
söylemek mümkün değildir. Bu sonucun, yatırımcıların geçmiş eğilime
bakarak temsiliyet önyargısı kapsamında gereğinin üstünde fiyatlama
yaptıkları ve getirinin bu sebeple beklenenin altında kalacağı şeklindeki
davranışsal finans yaklaşımları ile uyumlu olduğu söylenebilmektedir.
Etkin piyasalar teorisinin öngörülerine rağmen, geçmiş piyasa bilgisini
kullanarak geleceği tahmin etmeye yönelik birçok işlem stratejisi pratikte
normalin üstünde pozitif getiri sağlayabilmektedir. Sözkonusu stratejilerin
237
temelinde, getirilerin geçmişteki eğilimlerden bağımsız olduğuna ilişkin etkin
piyasa teorisinin en zayıf formunun bile reddi yeralmaktadır. Bu kapsamda,
en çok dikkat çeken iki strateji; overreaksiyon ve momentum stratejileridir.
Overreaksiyon
stratejisi
geçmişte
kaybettiren
hisse
senetlerini
alıp
kazandıranları satmak olarak özetlenebilmektedir. Momentum stratejisi ise
bunun tam tersi bir stratejidir.
İncelenen değişkenler arasına şirket aktif büyüklüğüne ilişkin büyüklük
primi (size premium) eklenerek yatırımcıların küçük ve dolayısıyla daha riskli
olarak
algıladıkları
oluşturduğu
ek
şirketlerin
getiri
hisse
beklentisini
senetlerine
yatırım
kapsanmaktadır.
yapmalarının
Küçük
şirketler,
çeşitlendirilmemiş risk yapıları ve finansal güçlüklere daha duyarlı olmaları
sebebiyle daha yüksek risk altında faaliyet göstermektedirler. Fama ve
French bu faktörü aktif toplamı düşük olan şirketlerin hisse senetlerinden
oluşan bir portföyün belirli bir dönemde sağladığı getiri ile aktif toplamı
yüksek olan bir şirketin hisse senetlerinden oluşan bir portföyün sağladığı
getiri arasındaki fark olarak sayısallaştırmış ve bunu Küçük Eksi Büyük (KEB)
olarak isimlendirmiştir.
Getiri farklılaşmalarını açıklayabilecek bir diğer faktör ise, piyasa değeri
/ defter fiyatı oranı yüksek olan şirketlerin hisse senetlerinden oluşturulan bir
portföy ile sözkonusu oranı düşük olan şirketlerin hisse senetlerinden bir
portföyün getirisi arasındaki farkı içeren Yüksek Eksi Düşük (YED)‘ dir. Değer
primi, piyasanın bir şirketin gelecekteki potansiyeline verdiği değer olarak
açıklanabilmektedir. Modele, risksiz faiz oranını Rf ve sürekli kazandıran
hisse senetlerinden oluşan portföyün getirisi ile sürekli kaybettiren hisse
senetlerinden
oluşan
portföyün
getirisi
arasındaki
fark
olarak
tanımlanabilecek EÇK faktörü eklendiğinde, İMKB’de işlem gören ve finansal
verileri ile getiri oranlar analize dahil edilen 130 şirketin şirketlerin ilgili verileri
üzerinden test edilecek eşitlik [r = Rf + betax x ( Km – Rf) + bs x KEB + by x
YED + bm x EÇK + alfa] olarak belirlenmiştir.
En son aşamada işlem stratejilerinin test edilmesi amacıyla elealınan
finansal kriterler bazında 10’ar adet YBŞ ve DBŞ’ den oluşan iki portföyün
getirileri, regresyon analizi ile değerlendirilmiştir. Oluşturulan eşitlikteki alfa
238
değerinin getirinin ele alınan değişkenlerle açıklanamayan kısmını verdiği
dikkate alınarak tahmin gücü değerlendirilmeye çalışılmıştır.
Satışlardaki artış performansına göre yatırım yapan yatırımcıların getiri
değişkenleri kapsamında gerçekleştirilen analizde; İMKB endeksi üzerindeki
reel faizin önemli bir belirleyici olduğu, aktif büyüklüğü açısından küçük
şirketlerin ele alınan 35 üç aylık dönemde ortalamada daha yüksek pozitif
getiri sağlamalarına rağmen, yatırımcının yaklaşımını belirlerken büyük
şirketlerden yana tercih kullandığı tespit edilmiştir. Aynı şekilde, düşük piyasa
değeri/defter değeri oranına sahip olan şirketlerin ele alınan 35 üç aylık
dönemde ortalamada daha yüksek pozitif getiri sağlamalarına rağmen,
yatırımcının yaklaşımını belirlerken büyük şirketlerden yana tercih kullandığı
görülmektedir. Modele en çok kazandıran ve en çok kaybettiren 10 hisse
senedinden oluşan portföylerin getiri farkı da bir değişken olarak eklendiğinde
açıklanamayan kısmı gösteren sabit değer bir miktar yükseldiği görülmüştür,
bu da ek değişkenin tahmin edilebililiği artırmadığı anlamına gelmektedir.
Aynı hesaplama, DBŞ’ler için tekrarlandığında ve sonuç YBŞ’ler için
yapılan analizle karşılaştırıldığında; risk primi değişkeninin katsayısının
YBŞ’ye göre düşük olduğu görülmekte olup, bu bir anlamda yatırımcının risk
algılama profilini ortaya koymaktadır. Yatırımcı Hazine bonosu getirisinin
üstüne daha düşük oranlı getiri talep etmektedir. Öteyandan, aktif büyüklüğü
daha az olan şirketler için de talep edilen ek getiri katsayısı, negatiften
pozitife dönüşmüştür ve YBŞ’lere yatırım yapan yatırımcılar için piyasa
değeri/defter değeri oranının belirleyiciliğinin yönü değişmiştir. Yatırımcıların
satış kriterine göre oluşturdukları DBŞ niteliğindeki 10 şirketin hisse
senedinden oluşan portföyün 3 aylık getirisinin analizinde EÇK değişkeni
eklendiğinde, sabit değerin azaldığı gözlemlenmektedir. Sabit değerin
azalması, oluşturulan doğrunun sonuçları açıklama gücünün artması olarak
düşünüldüğünde, gerçekleştiirilen regresyon analizinin DBŞ’lere yatırım
yapan riske karşı daha az duyarlı yatırımcıların davranışlarını daha iyi
açıkladığını söylemek mümkündür.
DBŞ ve YBŞ’lerden oluşan portföylere yatırım yapan yatırımcıların
yaklaşımlarını regresyon analizi ile tespit etmeye yönelik bu modelin temel
239
amacı, satışlardaki artış bazında ele alınan finansal performansın getiriye
etkisini tespit etmektir. Ancak, yatırım stratejisinin vadesi de sağlanan getiri
oranında önemli bir değişkendir. Bu kapsamda, CFK’nın da yaptığı gibi 6, 9
ve 12 aylık getiri oranları da aynı şekilde test edilmiştir. Sözkonusu veriler
DBŞ’lerden oluşan portföyün getirilerinin tüm dönemler için ve YBŞ’lerden
oluşan portföyün 9 ve 12 aylık dönemler itibarıyla getirilerinin İMKB endeksi
ile %95 olasılıkla aynı popülasyona ait olmadıklarını göstermektedir.
YBŞ’lerden oluşan portföyün 3 ve 6 aylık dönemler itibarıyle getirisi ise
endekse büyük paralellik arzetmektedir.
Yatırımcılar temsiliyet önyargısı çerçevesinde şirketleri belirli bir gruba
ait kabul ederek hareket etmek suretiyle piyasa ortalamasının üstünde getiri
sağlayabilmektedirler. Davranışsal finans yaklaşımları; yatırımcıların satış
finansal performans kriterine göre yüksek büyüme şirketlerindeki trendin
devam edeceğini beklentisi ile alım yapacaklarını, ancak şirketi gereğinin
üstünde değerlemeleri sebebiyle sağlayacakları getirinin ortalamanın altında
kalacağını öne sürmektedir. Bu açıdan 6 ve 12 ay vadeli yatırım stratejilerinin
getirisinin
piyasa
seviyesinde
ve
altında
kaldığı
gözlemlenmektedir.
Öteyandan, DBŞ’lerin getirileri ise her dönemde piyasanın altında kalmıştır.
Bu durumda, İMKB’de işlem yapan yatırımcıların satışlardaki büyüme
oranına dikkat ederek yapacakları yatırımların farklı dönemlerde piyasanın
üstünde bir getiri sağlayacağını söylemek mümkündür.
SPK’nun her 3 aylık dönemin sonunda 10 hafta içinde finansal
tabloların kamuya duyurulması zorunluluğu sebebi ile satışlara ilişkin bilginin
tüm yatırımcılara açık olmasına rağmen bu bilgiyi kullanan yatırımcıların
ortalamanın üstünde getiri sağlamaları etkin piyasalar teorisinin en zayıf
formunun da bir ihlalidir. Öteyandan YBŞ’lere yapılan 12 aylık portföy
yatırımlarının piyasa ortalamasının altında kalması, modelin kısa vadeli
portföy yatırımları için geçerli olması anlamına gelmektedir.
Net kardaki artış oranındaki eğilimi finansal performans kriteri olarak
kabul ederek büyüme potansiyeli olan şirketleri belirleyen yatırımcıların
sağlayacağı getiri eğrisine ilişkin regresyon analizi incelendiğinde,net kardaki
artışa göre büyüme şirketlerinin hisse senetlerinden oluşan bir portföyün
240
getirisinin düşük büyüme şirketlerinkinden önemli ölçüde farklılaşmadığı
görülmüştür. İMKB’de işlem gören 130 şirketin verileri incelendiğinde, net
kardaki artışa göre oluşturulan portföylerin getirileri ile gerçekleştirilen 3
faktörlü regresyon analizin alfa değerleri, 3 aylık dönem dışındaki dönemler
için belirlenen etkin piyasa eğrisinin açıklayıcılığının satış artışı kriterine göre
oluşturulan eğrinin altında kaldığını göstermektedir. En çok ve en az
kazandıran hisse senetlerinden oluşan portföylerin getirilerini içeren 4. faktör
analize katıldığında da, net kar artışının açıklayıcılığı beklenen düzeyde
artmamaktadır. Bütün bu analizler ışında, her ne kadar teorik olarak hisse
senedi yatırımcısını en çok ilgilendiren temettü kazancı ile yakından ilişkili de
olsa net kardaki artış finansal performans kriteri kapsamında belirlenen işlem
stratejisi piyasa ortalamasının üstünde getiri sağlamak için kullanılabilecek
etkin bir strateji olarak gözlemlenmemektedir. Bu durumun davranışsal finans
açıklaması olarak yatırımcıların gerçekten net kardaki büyümeye önem
verdikleri ve temsiliyet önyargısı çerçevesinde geçmiş dört üç aylık dönemde
büyüme gösteren şirketleri gruplandırdıkları ve bu şirketleri gereğinin üstünde
değerlendirdiklerini söylemek mümkündür. Belirledikleri değere ulaşmadan
satışa geçmeyen yatırımcılar daha sonra arbitrajcıların satışları ile piyasa
fiyatının
düşmesi
sonucunda
ancak
endeks
seviyesinde
getiri
sağlamaktadırlar. Öteyandan, dağıtılabilir kar ile daha endirek ilişkili olan
faaliyet
karındaki
artış
dikkate
alındığında
benzer
sonuçlar
göze
çarpmaktadır.
Genel olarak iki önemli ve kalıcı piyasa anomalitesini mevcudiyeti kabul
edilmiştir. Bu anomalitelerden en önemlisi , “fiyat momentumu” olarak
isimlendirilen kısa vadeli fiyat devamlarıdır. İMKB’de işlem gören 130 şirket
arasında geçmiş 12 aylık dönemde yaşanan fiyat artışlarına bağlı olarak
belirlenen YBŞ ve DBŞ’lerden oluşan iki portföyün getiri performansları analiz
edildiğinde ve diğer muhasebe momentumları kapsamında yapılan analizle
karşılaştırıldığında; fiyat momentumunun muhasebe momentumlarından en
etkini olan satışlardaki artış kadar etkin bir işlem stratejisi olabildiği
görülmektedir.
241
Bu noktaya kadar elde edilen bulgular, etkin piyasalar teorisinin en zayıf
formuna dahi muhalefet eder durumdadır. Şöyle ki; sözkonusu teoriye göre
şirketlerin gerek finansal performansına (kriter ne olursa olsun) ve gerek
geçmiş dönem getiri performanına ilişkin veri seti piyasa aktörlerinin tümü
tarafından rasyonel bir şekilde ele alınmakta olup, bu sebeple sözkonusu
kriterlerin bir işlem stratejisi olarak kullanılmasıyla oluşturulacak portföylerin
uzun dönemde piyasa ortalamasının üstünde getiri sağlaması mümkün
değildir. 1997 Mart-2005 Eylül döneminin yeterince uzun ve kullanılan
İMKB’de işlem gören 130 şirketin ilgili veri seti gerektiğince kapsamlı kabul
edildiğinde; satışlardaki artış ve geçmiş dönem getiri performansı kriterlerinin
bir işlem stratejisi olarak belli vadeli yatırımlarda bile olsa piyasanın üstünde
getiri sağlaması, etkinlik varsayımının bir ihlalidir.
Çalışmanın bir sonraki aşamasında etkin piyasa modellerinde kabul
edilen önemli bir
piyasa anomalisi kar açıklaması sonrası hisse senedi
fiyatında
harekete
oluşan
ilişkindir.
Bu
durum,
bir
şirketin
karının
açıklanmasından sonra hisse senedi fiyatının bir yıla kadar bir süre için karla
aynı yönlü olarak hareket etmesi şeklinde açıklanabilmektedir. Rasyonel
olarak açıklanamayan bu sürüklenme, etkin piyasalar teorisinin en önemli
ihlallerinden biri olarak kabul edilmektedir.
CFK da, finansal momentum ile fiyat momentumunu tam anlamıyla
ayrıştırabilmek amacıyla, Fama ve French’in 3 ve 4 faktörlü analizlerini
kullanarak açıkladıkları getiri hareketlerinde kar açıklaması sonrası fiyat
sürüklemelerinin (KASFS) de yer aldığı düşüncesinden hareketle bir
beklenmeyen kar filtresi oluşturmuşlardır. Bu kapsamda, ele alınan en son üç
aylık döneme ilişkin kar açıklaması sonrasında en yüksek ve en düşük getiriyi
sağlayan şirketleri tespit etmişledir. Belirlenen bu şirketleri analiz dışında
bırakmak suretiyle, fiyat hareketindeki beklenmeyen kar etkisi ayıklanmakta
ve finansal momentumun belirleyiciliği daha açıklıkla ortaya konulmaya
çalışılmaktadır. Bunun bir sonucu olarak da, yatırımcıların kısa dönemli
beklenmedik
haberlere
ayrıştırılabilmektedir.
ve
uzun
dönemli
eğilimlere
tepkileri
de
242
Bu analize paralel olarak, KASFS etkilerini dışlamak amacıyla, elealınan
130 şirketin Haziran 2005 dönemi kar artışının fiyata etkisi SPK mevzuatı
gereğince
yapılan
bazı
düzeltmeler
sonrasında
incelenmiştir.
Kar
açıklamasının dikkat çekiciliğini ortaya koymak amacıyla sözkonusu finansal
tablolarda ikinci üç aylık dönemde karını %50’nin üstünde artıran şirketler
belirlenmiştir. Türk yatırımcısının daha az sofistike yapısı dikkate alınarak
sözkonusu açıklamanın etkisi 1 haftalık bir periyotta gözlemlenmiştir. 130
şirket hisse senedi için Reuters ekranından 8 Ağustos tarihinden başlamak
üzere günlük kapanış fiyatları alınmıştır.
130 şirket hisse senedi, 8-15
Ağustos döneminde gerçekleşen fiyat artışına göre sıralanmıştır. Haziran
2005 itibarıyla yüksek kar artışı sağlamış ve kar açıklaması sonrasındaki 1
hafta içinde yüksek fiyat artışı gerçekleştirmiş olan 10 şirket kar açıklaması
sonrası harekete maruz kalmış kabul edilerek analizden dışlanmışlardır. Bu
noktada, ikinci üç aylık dönemde %50’ nin üstünde kar artışı sağlamış 25
şirketten 10’unun (%40) hisse senedi fiyatında ele alınan dönemde yüksek
artış gözlemlenmiştir. Daha sonra çalışmanın ilk aşamasındaki metodolojinin
aynısı kullanılarak üç finansal performans kriteri ve getiri kapsamında YBŞ ve
DBŞ’ler yeniden belirlenmiştir. Gerçekleştirilen regresyon analizi sonrasında,
kar açıklaması sonrası fiyatta oluşan hareketten arındırıldığında satış
performans kriteri kapsamında yüksek ve düşük büyüme özelliği gösteren
şirketlerin getirilerindeki farklılaşmanın azaldığı tespit edilmiştir. Aynı
zamanda, sözkonusu etki dışlandığında portföylerin ortalama getirisinin de
azalması dikkate alındığında, YBŞ’lerin ilk analizde gözlemlenen yüksek
getirisinin bir kısmının kar artışı sonrası fiyat hareketinden kaynaklandığını
söylemek mümkündür.
Kar artışı açıklaması etkilerini dışlayarak, net karın arttığı dönem
sayısına göre belirlenen YBŞ ve DBŞ’den oluşan portföy getirileri
değerlendirildiğinde,
hisse
senedi
yatırımcısını
temettüyü
etkilemesi
açısından en çok etkilemesi beklenen net kardaki artışın, satışlardaki artış
kadar etkin bir finansal performans kriteri olmadığı bir kere daha
görülmektedir. Ancak, kar artışı etkisi ortadan kaldırıldığında net kar artışı
finansal kriteri baz alınarak yüksek ve düşük büyüme şirketlerinden
243
oluşturulan portföylerin getirilerinin önemli ölçüde farklılaştığı görülmektedir.
Öteyandan, kar açıklaması etkisinden arındırma dahi faaliyet karının iyi bir
işlem stratejisi olmasını sağlayamamaktadır.
Kar açıklaması sonrası fiyat hareketlerinin etkileri dışlandığında geçmiş
12 aylık getiriye göre belirlenen YBŞ’lerden ve DBŞ’lerden oluşan portföy
arasındaki farkı önemli ölçüde arttırmış ve böylelikle fiyat momentumunun
İMKB’deki varlığını daha kuvvetli bir şekilde ortaya konulmuştur. Bu
kapsamda, geçmiş dönemde sıklıkla fiyat artışı sağlamış olan hisse
senetlerinin gelecekte de bu eğilime devam edeceğine ilişkin yatırımcı
beklentileri,
ele
alınan
dönem
ve
hisse
sentleri
için,
İMKB’de
doğrulanmaktadır. 3 aylık dönemde DBŞ’lerden oluşan portföyün diğerine
göre daha yüksek getiri sağlıyor olması, şirketler hakkında münferit olumlu
haberlerin hisse senedi fiyatına olan kısa dönemli muhtemel etkilerinin
arındırılamamış olması ile açıklanabileceği düşünülmektedir.
Ele alınan finansal kriterler bazında geçmiş dönemde gözlemlenen
istikrar, CFK’nın modellerinde dikkate aldığı hususlardan biridir. Bu amaçla
ele alınan finansal performans kriterine göre en fazla istikrarlı ve istikrarsız
yapı sergileyen şirketlerin hisse senetlerinden oluşan portföylerin getirisi
incelenmiştir. Davranışsal finans yaklaşımları, geçmiş performanslarına göre
istikrarlı olarak nitelenen şirketlere ilişkin olarak yatırımcıların aynı yapının
devamını bekleyecekleri ve bu sebeple fiyatta keskin bir yükselme ve bu
yükselme sonrası bir düzeltmenin sıklıkla yaşanmayacağını öngörmektedir.
Bu bakış açısı ile istikrarlı ve istikrarsız şirketlerden oluşan portföylerin
getirileri arasındaki farkın devamlı negatif olması beklenmektedir.
İstikrarın düşük büyüme şirketlerinde bir belirleyiciliği olamayacağı ve
ancak yüksek büyüme durumunda istikrar ile istikrarsızlığın önem taşıyacağı
yaklaşımından hareketle, 1997 Mart döneminden itibaren üç aylık finansal
performans ve fiyat verileri olan 130 şirket arasında daha önce istikrarlı ve
istikrarsız olarak belirlenen yüksek büyüme şirketlerinden 10’ar hisse senedi
ile portföy oluşturulmuştur. Elealınan şirketlerin ilgili dönemde sağladıkları
ortalama büyümenin de birbirlerine yakın olmasına özen gösterilerek tek
değişkenin istikrar olacağı düşünülmüştür. İstikrarlı ve istikrarsız şirketlerin
244
hisse senetleri getirileri arasında davranışsal finans yaklaşımları kapsamında
beklenilen fark CFK tarafından gerçekleştirilen analizde tespit edilemediği
gibi, İMKB’de işlem gören şirketleri verileri üzerinde gerçekleştirilen analizde
de gözlemlenememiştir. Bu kapsamda, ilgili dönemde benzer oranda satış
artışı gerçekleştirmiş de olsalar, 3 aylık dönem dışındaki dönemler için
istikrarlı şirketlere yapılan yatırımların istikrarsız şirketlere yapılan yatırımların
üstünde getiri sağladıkları ortaya konulmuştur. Sonuç olarak, davranışsal
finansın, yatırımcıların önyargıları sebebi ile istikrarlı şirketleri istikrarsız
şirketlere göre daha yüksek fiyatlayacakları ve bu sebeple getirinin
ortalamanın altında kalacağı öngörüsü doğrulanamamıştır.
Elealınan finansal performans kriterinde gözlemlenen istikrarın getiriye
etkisini incelerken kullanılan ikinci faktör net kardaki artıştır. Net kardaki artış
oranındaki eğilimi bir işlem stratejisi olarak ele almak suretiyle oluşturulan
yüksek ve düşük büyüme gerçekleştiren şirketlerin hisse senetlerinden
oluşan iki portföyün zaman serisi getirisinin analiz incelendiğinde, davranışsal
finans yaklaşımları çerçevesinde büyüme şirketi olarak nitelenen şirketlerin
yüksek fiyatlanacağı ve beklenen getiriyi sağlayamayacağı öngörüsü
doğrulanamamaktadır. Aksine, son bir yıllık net kar artışı istikrarına bakılarak
göreceli olarak daha yüksek getiri sağlanması mümkün olduğu tespit
edilmiştir.
Öteyandan, gerçekleştirilen benzer analizler sonucunda, son bir yıllık
dönemdeki üç aylık getiride gözlemlenen istikrarın da portföy getirisini önemli
düzeyde farklılaştıran bir strateji niteliğinde olmadığı görülmüştür.
Bu kapsamda ele alınan kriterlerde son bir yılda gözlemlenen istikrar
kapsamında yatırım stratejisi oluşturmanın karlılığı artırmadığı ele alınan her
üç kriter için de ortaya konmuştur. Bu durum yatırımcıların son dönem
istikrarından çok, ele alınan kriterdeki uzun dönem eğilimine bakılması
yoluyla daha iyi getiri sağlayabileceği anlamına gelmektedir. Sonuç olarak,
uzun dönemli eğilimler kısa dönemli baskınlıklardan daha büyük önem
taşımaktadır. Genelde küçük yatırımcıların kısa dönemli gelişmeleri ve büyük
yatırımcıların
eğilim
kapsamında
teknik
analizleri
kullanarak
yatırım
stratejilerini belirledikleri dikkate alındığında küçük yatırımcıların sıklıkla
245
görülen kayıplarını açıklamak mümkün olmaktadır. Her üç analizde de
istikrara bağlı olarak yapılan yatırımların özellikle üç aylık getirilerinin
farklılaşma göstermemesi de, küçük yatırımcının son dönemdeki gelişmeleri
gözlemlemeye dayalı kısa dönemli yatırımlarının başarısız olmasının daha
muhtemel olduğunu ortaya koymaktadır.
Öteyandan, daha önce belirtildiği üzere, davranışsal finans teorisi
kapsamında temsiliyet önyargısı yatırımcıların istikrarlı gördükleri hisse
senetlerinden oluşan portföy hakkında oluşturacakları beklentiler sebebiyle
özellikle son dönemde istikrarlı şirketlerden oluşan portföyün daha düşük
getiri sağlamasını öngörmektedir.
CFK modellerinde istikrarın getiriye etkisini farklı bir açıdan ölçmek
amacıyla, önceki dört üç aylık dönemde aynı yönlü (artış veya azalış) hareket
gerçekleştirmiş ancak son dönemde farklı yönlü bir hareket yaşanmış olan
hisse senetlerindeki fiyat değişikliğini incelemişlerdir. Davranışal finans
yaklaşımları, özellikle gereğinin altında tepki, bireylerin oluşturdukları fikirleri
yavaş bir şekilde değiştireceklerini öngörmektedir. Bu kapsamda istikrarlı bir
dönemden sonra bir düzeltme yaşayan şirketlere ait bu gelişmenin
yatırımcılar tarafından algılanmayacağı ve hisse senedi fiyatının önemli
ölçüde değişmeyeceği beklenmektedir. Özellikle kısa dönemde birbirinini
izleyen aynı yönlü hareket yaşanan dönemler daha belirgin olacağından,
gereğinin altında tepki oluşması daha az olasıdır. Aynı çerçeveden,
yatırımcının zihnindeki eğilime paralel bir gelişmenin olumlu etkisi kısıtlı iken,
bu eğilimle çelişen bir hareketin etkisi daha belirgindir. İstikrarsız gelişim
gösteren şirketlerin hisse senetlerinde ise, önceki eğilim çok belirgin
olmadığından ters yönlü son gelişmeyi yatırımcı daha çabuk kabullenmekte
ve benzer yönlü bir hareket için ise daha önyargılı davranıp gereğinin altında
tepki vermektedir.
Satışlardaki artış oranı finansal performans kriterinde Mart 1997-Eylül
2005 dönemindeki istikrara dayalı olarak yapılan analizin sonuçları Tablo
3.23’de verilmiştir. Genel olarak, satışlarda artış eğiliminin tüm şirketler için
çok yaygın olduğu açıklıkla görülmektedir. Elealınan 130 şirketin %77,5’inde
satışlarda artış düzenli bir şekilde devam etmektedir. Bu gelişme, kriz
246
dönemlerinde
dahi
bozulmaması
şirketlerin
reel
olarak
artan
satış
performanslarının bir göstergesi olarak kabul edilebileceği gibi, enflasyonist
ortamın
sadece
fiyatlara
yansıttığı
bir
artışın
da
sonucu
olarak
yorumlanabilinmektedir. Öteyandan, istikrarlı bir yıllık dönemden sonra
olumlu ve olumsuz dönüşlerin gerçekleşme sıklığı ise toplam %3 oranı ile
sınırlıdır.
Yapılan analiz sonucunda, satış artışında istikrarsız gelişim gösteren
şirketlerin ortalamada daha yüksek getiri sağladıklarını ortaya konulmuştur.
Bu sonuç finansal performansda istikrarlı gelişimin yatırımcılar tarafından
kanıksanarak zamanla bir başarı sinyali olarak algılanmadığı şeklinde
yorumlanabilir. İstikrarsız bir satış grafiği sergileyen şirketler ise, ele alınan
23 üç aylık dönemin yaklaşık yarısında diğer grupların üstünde getiri
sağlamışlardır.
Analizden elde edilen bir diğer tespit, satışlarda dört dönemlik
gerilemenin arkasından gelen artışın getiriye olumlu yönlü yansıdığına
ilişkindir. Bu kapsamda, olumlu yönlü gelişme sergilemiş olan şirketlerin
ortalamada en yüksek getiriyi sağlamış olduğu görülmektedir. Bu durumun,
farklı
yönlü
bir
değiştirecekleri
hareket
şeklindeki
karşısında
yatırımcıların
davranışsal
finans
inanışlarını
yaklaşımı
ile
yavaş
çeliştiği
söylenebilir. Ancak, sözkonusu olumlu yönlü düzeltmelerin çok seyrek
gerçekleşmesi
sebebi
ile
bu
hususda
genelleme
yapmak
yanıltıcı
olabilecektir.
Bir şirketin net karındaki son bir yıllık hareketin getiriye etkisi ile ilgili
olarak yapılan analizlin sonucunda, net kardaki artışın yatırımcılar tarafından
takip
edildiği
ve
olumlu
gelişmelerin
fiyatlara
yansıdığını
söylemek
mümkündür. Davranışsal finans yaklaşımları bir finansal performans
kriterindeki olumsuz istikrarın yatırımcının zihninine kazınacağını ve olumlu
gelişmenin
gözardı
edileceğini
bu
sebeple
bu
gelişmenin
fiyata
yansımayacağını öngörmektedir. Oysa, yatırımcılar bir şirketin olumsuz bir
dönem sonrasında yaşadığı artış yönlü bir hareketi tespit etmekte ve fiyattaki
artıştan görüleceği üzere alıma geçmektedirler. Bu durumda net kardaki
hareketin bir finansal performans kriteri olarak yatırımcılar tarafından dikkate
247
izlendiği ve olumlu ve olumsuz düzeltmelerin rasyonel bir şekilde
değerlendirildiğini söylemek yanlış olmayacaktır. Teker teker net kardaki
olumlu düzeltmenin yaşandığı dönemler ve şirketler incelendiğinde bu
durumun zaman zaman sektörel sebeplerden kaynaklandığını söylemek
mümkündür. Özellikle finans ve çimento sektöründe şirketlerin net karlarında
birbirini izleyen dönemlerde benzer hareketler gerçekleşmektedir.
Önceki dönemlerde kazandıran veya kaybettiren hisse senetlerinin
gelecekteki fiyat hareketleri birçok analist tarafından incelenmiştir. Bu
kapsamda kısa, orta ve uzun vadeli geçmiş dönem getiri performansına göre
oluşturulabilecek işlem stratejilerinin karlılığı sorgulanmıştır. Etkin piyasalar
teorisine göre kamuya açık bir bilgi olan geçmiş dönem getirisinin beklenen
getiriye etkisinin olmaması beklenirken, bir piyasa anomalitesi olarak
belirtilen ve fiyat momentumu olarak isimlendirilen sözkonusu stratejiler halen
kullanılmakta ve piyasa ortalamasının üstünde getiri sağlayabilmektedir.
CFK da modellerinde geçmiş dönem getirisindeki istikrar ve fiyatlardaki
ters yönlü hareketleri incelenmek suretiyle fiyat momentumunun varlığını
sorgulamışlardır. İMKB’de işlem gören 130 şirketin verileri üzerinden
gerçekleştirilen bu çalışmada da öncelikle önceki üç birbirini izleyen üç aylık
dönemdeki veriler ışığında dördüncü dönemde oluşan fiyat hareketi
incelenmiştir. Bu kapsamda istikrar veya ters yönlü hareketin dördüncü üç
ayda yarattığı getiri etkisi gözlemlenmeye çalışılmıştır. Fiyat momentumu
uyarınca, olumlu eğilim gösteren şirketlerin bir sonraki dönem de bunu
devam ettirmeleri ve olumlu yüksek getiri sağlamaları beklenmektedir.
Yapılan analizde ortalamalar bunu desteklemezken, gerçekleşme sıklığına
bakıldığında bu gruptaki firmaların 11 dönemde diğer gruplara göre yüksek
getiri sağladıkları görülmektedir.
248
KAYNAKÇA
ABREU, D. ve M. BRUNNERMEIER: “Synchronization Risk And Delayed
Arbitrage”, Journal of Financial Economics, 6 (2002), 341-360.
ALEXANDER, Sidney S. “Price Movements in Speculative Markets: Trends
or Random Walks”, Industrial Management Review, 2 (Mayıs 1961) 7-26.
ALLAIS, M. “Le Comportement de l’Homme Rationnel devant le Risque,
Critique des Postulats et Axiomes de l’Ecole Americaine”, Econometrica, 21
(1953), 503-546.
ALPERT, M. ve H. RAIFFA: “A progress report on the training of probability
assessors”, Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases, Der.D.
KAHNEMAN, P. SLOVIC ve A. TVERSKY, (Cambridge, 1982), 294–305.
ANDERSON, Craig A., Mark R.LEPPER ve Lee ROSS: “Perseverance of
Social Theories: The Role of Explanation in the Persistence of Discredited
Information”, 39 J.Personality & Soc.Psychol., 1037 (1980), 1039-40.
ARONSIN, E. The Social Animal. New York, 1992.
BACHELIER, Louis. Theorie de la Speculation. Paris, 1900.
BALL, Ray ve Phillip BROWN. “An empirical evaluation of Accounting
Income Numbers” Journal of Accounting Research, 6 (Sonbahar 1968), 15978.
BALL, R. ve P.BROWN: “An empirical evaluation of accounting income
numbers”, Journal of Accounting Research, 6 (1968), 159-178.
R.BANZ: “The Relationship Between Returm amd Market Value of Common
Stocks”, Journal of Financial Economics, 9(1) (1981), 3-18.
BARBER, B. ve T. ODEAN. “Trading is hazardous to your wealth: the
common stock performance of individual investors”, Journal of Finance, 55
(2000),773-806.
BARBER, B. ve T. ODEAN. “Boys will be boys: gender, overconfidence, and
common stock investment”, Quarterly Journal of Economics, 141 (2001),
261-292.
BARBERIS, Nicholas ve R.THALER. “A Survey of Behavioral Finance”,
Handbook of Economics of Finance, (2002),1053.
249
BARBERIS, N., A.SHLEIFER ve R.VISHNY. “A Model of Investor Sentiment”,
Journal of Financial Economics, 49,7 (Cambridge, 1997), 307-43.
BARBERIS N., M. HUANG ve T. SANTOS. “Prospect theory and asset
prices”, Quarterly Journal of Economics, 116 (2001), 1-53.
BARTOV, E., S.RADHAKRISHNAN ve I.KRINSKY: ”Investor sophistication
and patterns in stock returns after earnings announcements”, The Accounting
Review, 75 (2000), 43-63.
BEECHEY, Meredith, D.GRUEN ve J.VICKERY. “The Efficient Market
Hypothesis: A Survey”, Research Discussion Paper, (Ocak 2000), Economic
Research Department, Reserve Bank of Austria, 8.
BENARTZI, S. ve R.THALER. “Myopic loss aversion and the equity premium
puzzle”, Quarterly Journal of Economics, 110 (1995),73-92
BENARTZI S.ve R.THALER: “Naïve Diversification Strategies in Defined
Contribution Saving Plans”, American Economic Review, 91, (2001), 79.
BERNARD V.: “Stock price reactions to earning announcements”, Advances
in Behavioral Finance, Der.R.Thaler(1992). New York: Russell Sage
Foundation.
BERNARD V. ve J.K.THOMAS: “Evidence That Stock Prices Do Not Fully
Reflect The Implications Of Current Earnings For Future Earnings”, Journal
of Accounting and Economics, 13 (1990),:331.
BLACK, Fischer: “Noise”. Journal of Finance,41 (1986), 529-43.
BLUME, Marshall. “The Assessment of Portfolio Performance”, Journal of
Business, (Nisan, 1970), 35.
BRUNER, Jerome S. ve Mary C.POTTER. “Interference in Visual
Recognition”, Science, 144 (1964), 424.
BUEHLER, R., D. GRIFIN ve M. ROSS. “Exploring the planning fallacy: why
people underestimate their task completion times”, Journality of Personality
and Social Psychology, 67 (1994), 366-381.
CAMERER, C. ve M. WEBER. “Recent developments in modeling
preferences: uncertainty and ambiguity”, Journal of Risk and Uncertainty, 5
(1992), 325-70.
C.CAMERER ve R. HOGARTH: “The effects of financial incentives in
experiments: a review and capital-labor production framework”, Journal of
Risk and Uncertainty, 19 (1999),17.
250
CAMPBELL, J.Y. ve J. COCHRANE. “By force of habit: a consumption-based
explanation of aggregate stock market behavior”, Journal of Political
Economy, 10 (1999),205-251.
CAMPBELL, J.Y. “Asset prices, consumption and the business cycle”,
Handbook of Macroeconomics, Der. J. TAYLOR and M.WOODFORD
(Amsterdam, 1999), 1231-1303.
CAMPBELL, J.Y ve R. SHILLER: “Stock prices, earnings and expected
dividends”, Journal of Finance, 43 (1988), 661-676.
CHAN, Wesley S., Richard M. FRANKELl ve S.P. KOTHARİ:”Testing
Behavioral Finance Theories Using Trends And Sequences In Financial
Performance”, MIT Sloan School of Management, Working Paper 4375-02,
(Haziran 2003).
CHAN, K.C. ve N.CHEN. “Structural and Return Characteristics of Small and
Large Firms”, Journal of Finance, 46 (4) (1991), 1467-1484.
CHAN, L., N.JEGADEESH ve J.LAKONISHOK. :“Momentum Strategies”,
Journal of Finance, 51(5) (1996), 1681-1713.
CHEN, Jing. “The Physical Foundation of Human Psychology and Behavioral
Finance”, Univercity of Northern British Columbia, (2003)
CHAPMAN Loren J. “Illusory Correlation in Observational Report”, J.Verbal
Learning & Verbal Behavior, 151, (1967),151-152
COHEN, R., P.GOMBERS ve T.VUOLTEENAHO. “Who underreact to cashflow news? Evidence from trading between individuals and institutions”,
Journal of Financial Economics, 66 (2002), 409-462.
COOTNER, Paul. The Random Character of Stock Market Prices.
Cambridge- M.I.T., 1964.
CUTLER, D.M., J.M. POTERBA ve L.H.SUMMERS. “What Moves Stock
Prices?”, Journal of Portfolio Management, 15 (3) (1989), 4-12.
CUTLER, D., J.POTERBA ve L.SUMMERS. “Speculative dynamics”, Review
of Economic Studies, 58 (1991),529-546.
ÇETINER, İ. “Test of Overreaction in Istanbul Stock Exchange”, Basılmamış
MBA Tezi, İşletme Bölümü, Bilkent Üniversitesi, (Ankara, 1993).
251
DANIEL, K., D.HIRSHLEIFER ve A.SUBRAHMANYAM. “Investor psychology
and security market under and overreactions”, Journal of Finance, 53 (1998),
1839-1885.
De BONDT, W. ve R.THALER. “Does the Stock Market Overreact?”, Journal
of Finance, 40 (3) (1985), 793-808.
De LONG, J.B., A. SHLEIFER, L. SUMMERS ve R. WALDMANN. “The
survival of noise traders in financial markets”, Journal of Business, 64 (1991),
1-19.
De LONG J.B, A. SHLEIFER, L. SUMMERS ve R. WALDMANN: “Noise
Trader Risk In Financial Markets”, Journal of Political Economy, 98, (1990),
703.
EDWARDS, W. “Conservatism in human information processing”, Formal
Representation of Human Judgement Der.B.KLEINMUTZ, (New York, 1968),
190.
ELLSBERG D.: “Risk, ambiguity, and the savage axioms”, Quarterly Journal
of Economics, (1961), 75, 645.
ENGEL, C.M. “The Forward Discount Anomaly and the Risk Premium: a
Survey of Recent Evidence”, NBER Working Paper, (1995), No:5312.
EPSTEIN, L. ve T.WANG. “Intertemporal asset pricing under Knightian
uncertainty”, Econometrica, 62 (1994),283-322.
ERLİCH D., P. GUTTMAN, P. SCHOPENBACH, ve J. MİLLS: “Postdecision
Exposure to Relevant Information”, Journal of Abnormal and Social
Psychology, 54, (1957), 99.
FAMA, F. Eugene. “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and
Emprical Work”, The Journal of Finance, Vol.25 (1970), 122.
FAMA, Eugene F. “The Behavior of Stock Market Prices” Journal of
Business, 38 (Ocak, 1965), 34-105.
FAMA, Eugene ve K.FRENCH: “The Cross-section of Expected Stock
Returns”, Journal of Finance, 47(2) (1992), 427-465.
FAMA, Eugene ve K.FRENCH. “Common Risk Factors In The Returnes On
Bonds And Stocks”, Journal of Financial Economics, 33 (1993), 3-56.
FAMA E. ve K.FRENCH: “Multifactor explanations of asset Pricing
Anomalies”, Journal of Finance 51, 1993, 55.
252
FAMA E. ve K.FRENCH: “Size and Book-to-market Factors in the Earnings
and Returns”, Journal of Finance 50, 1995, 131.
FAMA, Eugene ve Marshall BLUME. “Filter Rules and Stock Market Trading
Profits” Journal of Business, 39 (Ocak 1966), 226-41.
FAMA, Eugene, L.FİSHER, M.JENSEN ve R.ROLL: “The Adjustment of
Stock Prices to New Information”, International Econonmic Review, X (Şubat,
1969), 1-21.
FESTINGER, L. A Theory of Cognitive Disonance. Stanford. 1957.
FIGLEWISKI, Stephen. “Subjective Information and Market Efficiency in a
Betting Market”, J.P.E. 87 (Şubat 1979), 75-88.
FİNUCANE, Melissa L., Ali ALHAKAMİ ve Paul SLOVİC: “The Affect
Heuristic in Judgement of Risks and Benefits”, (1998) yayınlanmamış
çalışma.
FİSCHHOFF, Baruch. “Hindsight ≠ Foresight: The Effect of Outcome
Knowledge on Judgement Under Uncertainty”, J.Experimental Psychology:
Human Perception & Performance, 1 (1975), 288.
FISCHHOFF, B., P.SLOVIC ve S.LICHTENSTEIN: “Knowing with
uncertainty: The Appropriateness of Extreme Confidence,” Journal of
Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 3
(1977).552-564.
FISHER, I. Money Illusion. New York, 1928.
FISHER I. The Theory of Interest, New York:Macmillan.
FOX, C. ve A. TVERSKY. “Ambiguity aversion and comparative ignorance”,
Quarterly Journal of Economics, 110 (1995), 585-603.
FRIEDMAN, Milton “The Case For Flexible Exchange Rates”, Essays in
Positive Economics, (Univercity of Chicago Press, 1953),157-203
FRENCH, K. ve J.POTERBA. “Investor diversification and international equity
markets”, American Economic Review, 81(1991), 222-226.
GERVAIS, S. ve T. ODEAN: “Learning to be overconfident”, Review of
Financial Studies, 14 (2001),1-27.
GILBOA, I. ve D. SCHMEIDLER. “Maxmin expected utility with a non-unique
prior”, Journal of Mathematical Economics, 18 (1989),141-153.
253
GILOVICH, T., R. VALLONE ve A. TVERSKY: “The hot hand in basketball:
on the misperception of random sequences”, Cognitive Psychology, 17
(1985), 295-314.
GOETZMANN W.N. ve N. PELES: (1993) “Cognitive Dissonance and Mutual
Fund Investors”, Yale School of Management.
GRİNBLATT, M. ve B. HAN: “The disposition effect and momentum”,
Working Paper (Los Angeles, 2001).
M.GRINBLAT ve M.KELOHARJU: “How Distance, Language and Culture
Influence Stockholdings and Trades”, Journal of Finance, 56, (2001), 1053.
GROSSMAN S. J. ve Joseph E. STİGLİTZ: “On the Impossibility of
Informationally Efficient Markets, The American Economic Review, Vol. 70,
No. 3 (Haziran, 1980), 395.
HANSON, John D. ve Douglas A.KYSAR. “Taking Behavioralism Seriously:
The Problem of Market Manipulation”, Research paper, 1999.
HARRIS, L. ve E. GUREL. “Price and volume effects associated with
changes in the S&P 500: New Evidence for the Existence of Price Pressure”,
Journal of Finance, 41 (1986),851-860.
HARSANYİ, John C. Papers and Proceedings of the Ninetieth Annual
Meeting of the American Economic Association. American Economic Review,
68, 2, (Mayıs 1978), 223-228.
HEATH, C. ve A. TVERSKY. “Preference and belief: ambiguity and
competence in choice under uncertainty”, Journal of Risk and Uncertainty,
4(1991), 5-28.
HONG, H. ve J.STEIN. “A unified theory of underrreaction, momentum
trading, and overreaction in asset markets”, Journal of Finance, 54 (1999),
2143-2184.
HEATON, J.B.: “Learning and the belief in the low-scaled price portfolio
strategies 1940-1993”, manuscript, 1994, Univercity of Chicago.
HVİDKJAER, S. “A trade based analysis of momentum”, Working paper,
2001.
254
IKENBERY D., J.LAKONISHOK ve T.VERMAELEN: “Market underreaction
to open market share repurchases”, Journal of Financial Economics, 1995,
200.
JEGADEESH N. ve S.TITMAN. “Returns by Buying Winners and Selling
Losers: Implications for Stock Market Efficiency”, Journal of Finance, 48 (1)
(1993), 65-91.
JENSEN, Michael. “Some Anomalous evidence Regarding
Efficiency”, Journal of Financial Economics, 6 (1978),95-101.
Market
JENSEN, Michael. “The Performance of Mutual Funds in the Period 194564”, Journal of Finance, 23 (Mayıs 1968), 389-416
JENSEN, Michael. “Risk, the Pricing of Capital Markets and the Evaluation of
Investment Portfolios”, Journal of Business, 42 (Nisan 1969), 167-247.
KAHNEMAN, D. ve M.RIEPE. “Aspects Of Investor Psychology”, Journal of
Portfolio Management, 24 (1998), 52-65.
KAHNEMAN, D. ve A. TVERSKY. “Judgment under uncertainty: heuristics
and biases”, Science 185 (1974),1124-1131.
KALLICK, M. “A Survey of American Gambling Attitudes and
Behavior”,Survey Research Center, Institute for Social Research, Univercity
of Michigan (1975)
KENDALL, Maurice G. “The Analysis of Economic Time-Series, Part I:
Prices”, Journal of the Royal Statistical Society, 96, I (1953), 11-25.
KEOWN, A. ve J.PINKERTON. “Merger Announcements and Insider Trading
Activity: An Empirical Investigation”, Journal of Finance, 36 (1981), 855-869.
KEYNES, J. M. Interest and Money. Londra, 1936.
KIYOTAKI N. ve J.MOORE: Credit Cycles, Mimeo, 1994, London School of
Economics.
KYLE, Albert S “Continuous Auctions and Insider Trading” Econometrica, 53
(Kasım 1985), 1315-36.
LAKONISHOK, J., A.SHLEIFER ve R.VISHNY “The Structure and
Performance of the Money Market Industry”, Brookings Papers on Economic
Activity, Microeconomics (1992),105.
LAKONISHOK, J., A.SHLEIFER ve R.VISHNY: “Contrarian Investment,
Extrapolation and Risk”, Journal of Finance, 49 (5) (1994), 1541-1578.
255
LAMONT, O. ve R. THALER: “Can the Market Add and Subtract? Mispricing
in Tech Stock Carve-outs”, Journal of Political Economy, 111(2003),227-268.
LEE, C. ve B.SWAMMİNATHAN. “Price momentum and trading volume”,
Journal of Finance, 55 (2000), 2017-2069.
LEROY, S. ve R. PORTER. “The present-value relation: tests based on
implied variance bounds”, Econometrica, 49 (1981),97-113.
LEVICH, R.M. ve L.R.THOMAS. “The Significance of Technical Trading-Rule
Profits in the Foreign Exchange Market: A Bootstrap Approach”, Journal of
International Money and Finance, 12(5) (1993), 451-474.
LEWELLEN, Wilbur, Ronald LEASE ve Gary SCHLARBAUM. ”Patterns of
Investment Strategy and Behavior Among Individual Investors”, Journal of
Financial Economy, (1974), 133-150.
LORD, C., L. ROSS ve M. LEPPER. “Biased assimilation and attitude
polarization: the effects of prior theories on subsequently considered
evidence”, Journal of Personality and Social Psychology, 37 (1979), 20982109.
LOOMES, G. ve R.SUGDEN. “Regret Theory: An Alternative Theory of
Rational Choice Under Uncertainty”, The Economic Journal, 92 (1982), 805874.
LOUGRAN T. ve J.RITTER: “The new issues puzzle”, Journal of Finance,
1995, 48
MANDELBROT, Benoit. “Forecasts of Future Prices, Unbiased Markets and
Martingale Models”, Journal of Business, 39 (Ocak 1966), 242-55.
MULLAINATHAN, S. “Thinking through categories”, NBER Working Paper,
2001.
MAXWELL, J. Theory of Heat. Londra. 1871.
MERTON, R.C. “A Simple Model Of Capital Market Equilibrium With
Incomplete Information”, Journal of Finance, 42, (1987), 483-510.
MICHAELY, R. “Price reactions to dividend initiations and omissions:
Overreaction or drift?”, Journal of Finance, 50 (1995),573-608.
256
M.B.MIKHAIL, B.R. WALTHER ve R.H. WILLIS: “The effects of experience
on security analyst underreaction”, Journal of Accounting and Economics, 35
(2003), 101.
MURADOĞLU, G. ve M. ÜNAL. “Week Fom Efficiency in the Thinly Traded
Istanbul Securities Exchange”, Middle East Business and Economic Review,
6, (1994), 37-44.
MURADOĞLU, G. ve T. OKTAY. ”Türk Hisse Senedi Piyasasında Zayıf
Etkinlik: Takvim Anomalileri”, Hacettepe Üniversitesi İkt. İd. Bil. Fak. Dergisi,
11, (1993), 51-62.
MURADOĞLU, G. K. METIN, ve B. YAZICI. ”An Analysis of Day of the Week
Effect on the ISE”, Istanbul Securities Exchange Review, 1,2 (1997), 15-27.
NEIDERHOFFER, V. ve M.F.M.OSBORNE: “Market Making and Reversal on
the Stock Exchange”, Journal of the American Statistical Association, 61
(Aralık 1966), 897-916.
Von NEUMAN, John ve O. MORGENSTEIN. Theory of Games and
Economic Behavior Princeton, 1944.
T.ODEAN: “Are Investors Reluctant to Realize Their Losses?”, Journal of
Finance, 53, 1998, 1775.
ODEAN, T. “Do investors trade too much?”, American Economic Review, 89
(1999), 1279-1298.
OSBORNE, M.F.M. “Brownian Motion in the Stock Market”, Operations
Research, 7 (Mart 1959), 145-73.
ÖZMEN, T.”Dünya Borsalarında Gözlemlenen Anomaliler ve İstanbul Menkul
Kıymetler Borsası Üzerine Bir Deneme”, Sermaye Piyasası Kurulu Yayınları,
No:61, (Ankara, 1997)
ÖZÜN, Alper. “Kaos Teorisi, Hisse Senedi Getirilerindeki Doğrusal Olmayan
Davranışlar, Zayıf İşlem ve Gelişen Piyasalarda Piyasa Etkinliği: İMKB
Örneği”,İMKB Dergisi, 9 (Mart 1999),30.
PAPA, Boris F. “Stock market volatility: A puzzle?”, Master Thesis, Univercity
of Zurich, Ocak 2004,3.
PONTIFF, J. “Costly arbitrage: Evidence from closed-end funds”, Quarterly
Journal of Economics, 111 (1996), 1135-52.
RABİN, M. “Risk aversion and expected utility theory: a calibration theorem”,
Econometrica, 68 (2000), 1281-1292.
257
RABIN, M. “Inference by believers in the law of small numbers”, Quarterly
Journal of Economics, 117 (2002),775-816.
REDELMEIER, D. ve A. TVERSKY. “On the framing of multiple prospects”,
Psychological Science, 3 (1992),191-193.
RİCCİARDİ V. İ ve H. SİMON. “What is Behavioral Finance?”, The Business,
Education and Technology Journal, 2-1 (2000), 26-34.
RITTLER, J. “The Long-Run Performance Of Initial Public Offerings”, Journal
of Finance, 42 (1991), 365-94.
ROBBERTS, Harry V. “Stock Market Patterns and Financial Analysis:
Methodological Suggestions”, Journal of Finance, 14 (Mart 1959), 1-10.
ROLL, Richard. “The Efficient Market Model Applied to US Treasury Bill
Rates”. Doktora Tezi, Graduate School of Business, Univercity of Chicago,
1968.
ROUWENHORST, K. Geert. “International momentum strategies”, Journal of
Finance, 53 (1998), 267–284.
RUBINSTEIN, M. “Rational Markets: Yes Or No? The Affirmative Case”,
Financial Analyst Journal, (Mayıs-Haziran 2001),15-29.
SAMUELSON, Paul A. ”Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate
Randomly”, Industrial Management Review, 6 (1965), 41-9.
SAMUELSON, P.A. “Risk and Uncertainty: A Fallecy of Large Numbers”,
Scentia, 98 (1963), 108-113.
SAVAGE, L. The Foundations of Statistics .New York. 1964.
SCHOLES, Myron. “A test of the Competitive Hypothesis: The Market for
New Issues and Secondary Offerings”, Yayınlanmamış Doktora Tezi,
Graduate School of Business, Univercity of Chicago, 1969.
SEYMOUR, Epstein. “Integration of the Cognitive and the Pschodynamic
Unconscious” Psychologist, (1994), 709.
SHAFIR, E., P. DIAMOND ve A. TVERSKY. “Money illusion”, Quarterly
Journal of Economics, 112 (1997),341-374.
SHAFIR,
E.
ve
A.TVERSKY.
“Thinking
Through
Uncertainty:
Nonconsequential Reasoning and Choice”, Cognitive Psychology, 24 (1992),
449-474.
258
SHARPE, A. ve G.ALEXANDER. Investments. Englewood, 1990.
SHEFRIN, H. ve M.STATMAN. “Behavioral Portfolio Theory”, yayınlanmamış
makale, (1994). Santa Clara Univercity
SHILEIFER, Andrei. Inefficient Markets: An Introduction to Behavioral
Finance. New York, Oxford Univercity Press, 2000.
SHLEIFER, Andrei. “Do demand curves for stocks slope down?”, Journal of
Finance, 41(1986), 579-90.
SHLEIFER, A. ve R. VISHNY. “The Limits Of Arbitrage”, Journal of Finance
52 (1997),35-55.
SHLEIFER A.ve R.VISHNY: “Equilibrium short horizons of investors and
firms”, American Economic Review Papers and Proceedings 80 (1990), 149.
SHLEIFER A.ve R.VISHNY: “Liquidation values and debt capacity: a market
equilibrium approach”, Journal of Finance 47 (1992), 1343-1366.
SHILLER, R. “Do Stock Prices Move Too Much To Be Justified By
Subsequent Changes In Dividends”, American Economic Review,
71(1981):421-36.
SHILLER, R. “Stock prices and social dynamics”, Brookings Papers on
Economic Activity, 2 (1984), 457-498.
SHILLER, R.“Human Behavior and the Efficiency of the Financial System”,
Ocak 1998. NBER Working Paper-W6375.
SHILLER, R.J. “Public Resistance to Indexation: A Puzzle”, Brookings
Papers on Economic Activity, I (1997), 159-228.
SIEGEL, J. Stocks for the Long Run. New York, 1998
J.STEIN: “Prices and trading volume in the housing market: a model with
down payment effects”, Quarterly Journal of Economics, CX (1995), 379-406.
STRIGLER, G. “Public regulation of securities market”, Journal of Business
.37,(1964),117-141.
TARUN, C. ve L.SHIVAKUMAR. Earnings and Price Momentum, Mayıs
2005, 4.
259
THALER, R. H. “Recent Advances in Behavioral Finance: A Critical
Analysis.” Conference by the Berkeley Program in Finance, Kasım 1999.
THALER, R. ve E. JOHNSON. “Gambling with the house money and trying to
break even: the effects of prior outcomes on risky choice”, Management
Science, 36 (1990),643-660.
R.THALER, A.TVERSKY, D.KAHNEMAN ve A.SCHARWARTZ: “The Effect
of Myopia Loss Aversion on Risk Taking: An Experimental Task”, Quarterly
Journal of Economics, 112, (1997), 647.
THOMPSON, Rex. “The Information Content of Discounts and Premiums on
Closed-enf Fund Shares”, Journal of Financial Economics, 6, No 2/3 (1978),
151-186.
TVERSKY, A. ve D.KAHNEMAN: “Rational Choice and the Framing of the
Decisions”, Journal of Business, 59 (1986), 251-252.
TVERSKY A. ve D. KAHNEMAN. “Advances in prospect theory: cumulative
representation of uncertainty”, Journal of Risk and Uncertainty, 5 (1992),
297-323.
TVERSKY A. ve D. KAHNEMAN: “Availability: A heuristic for judging
frequency and probability”, Cognitive Psychology, (1973), 5, 207.
VICTOR, Riccardi. “A Research Starting Point For the New Scholar: A
Unique Perspective of Behavioral Finance”, www.ssrn.com, Mart 2005, 10.
WATTS, Ross L. “Systematic Abnormal Returns After Quarterly Earnings
Announcements”, Journal of Financial Economics, 6, no.2/3 (1978), 127-150.
WAUD, Roger N. Public Interpretation of Discount Rate Changes: Evidence
on the ‘Announcement Effect. Londra, 1978, 235-250
WEIL, P. “The equity premium puzzle and the risk-free rate puzzle”, Journal
of Monetary Economics, 24 (1989),:401-421.
WEINSTEIN, N. “Unrealistic optimism about future life events”, Journal of
Personality and Social Psychology, 39 (1980),806-820.
WEISS, K. “The post-offering price performance of closed-end funds”,
Financial Management, (1989), 57-67.
WORKING, Holbrook. “A Random Difference Series for Use in the Analysis
of Time Series”, Journal of the American Statistical Association, 29 (Mart
1934), 11-24.
260
WURGLER, J. ve K. ZHURAVSKAYA: “Does arbitrage .atten demand curves
for stocks?”, Journal of Business, 75(2002),583-608.
ZAROWIN, P. “Does the stock market overreact to corporate earnings
information?, Journal of Finance, 44 (1989), 1385-400.
ZWEIG, M. “An investor expectations stock price predictive model using
closed-end fund premiums”, Journal of Finance, 28 (1973),67-87.
www.investopedia.com
www.wikipedia.org
261
ÖZET
[TURGUTTOPBAŞ, P.Neslihan]. [Yatırımcı Davranışlarının Finansal
Kararlara Etkileri (Davranışsal Finans) Ve Davranışsal Finans Teorilerinin
İMKB’de Test Edilmesi], [Doktora Tezi], Ankara,[2008].
Etkin piyasalar teorisi, 20. yüzyılda finansal piyasalara şekil veren ve
başta varlık fiyatlaması olmak üzere birçok finansal uygulamanın formüle
edilmesine imkan tanıyan bir öğretidir. Üç formda ele alınan piyasa etkinliği,
finansal varlık getirisini risk kavramına ve böylelikle risk algılanmasındaki
rasyonaliteye dayandırmaktadır ve zaman içinde sayısız piyasada ve
varsayım altında sorgulanmıştır.
Türkiye’de İMKB’ nin Aralık 1985’de açılmasıyla işlemeye başlayan
sermaye piyasası, 2006 yılı itibarıyla 263 şirkete ait hisse senedinin işlem
gördüğü yaklaşık 140 milyar ABD Doları tutarında bir büyüklüğe ulaşmıştır.
Ancak, bu piyasanın etkinliğine ilişkin gerçekleştirilen çalışmaların büyük bir
kısmı İMKB’nin zayıf formda dahi etkin olmadığını ortaya koymuştur.
Davranışsal finans teorisi ışığında, İMKB’de gözlemlenen sapmaların
tespiti ve açıklaması aynı zamanda piyasa etkinliğinin sorgulanması
niteliğindedir. Bu kapsamda, halka açık bilgi olmasına rağmen bir şirkete
ilişkin
finansal
performans
kriterlerini
baz
alarak
oluşturulan
işlem
stratejilerinin piyasa ortalamasının üstünde getiri sağlaması, etkin piyasa
teorisi içinde yeralan yatırımcı rasyonalitesi ve arbitraj kavramlarının
geçerliliğini gölgelemekte ve yatırımcıların genellemeler yapmak ve bazı
hevristikleri kullanmak gibi rasyonel olmayan yaklaşımlarına rağmen piyasayı
yenmeyi başardıklarını ortaya koymaktadır.
Bu kapsamda gerçekleştirilen analizde İMKB’de işlem gören şirketlerin
muhasebe momentumu olarak isimlendirilen geçmiş dönemde gerçekleşen
satış, net kar ve faaliyet karı değişim oranları ve fiyat momentumu olarak
isimlendirilen geçmiş dönem getirisi dikkate alınarak oluşturulan portföylerin
getirileri analiz edilmiştir. Analiz sonucunda, bir şirkete geçmiş dönem
satışlarındaki eğilimi dikkate alındığında büyüme gösteren şirketlerin
diğerlerine göre özellikle kısa vadeli portföy yatırımlarında daha yüksek getiri
262
sağladığı tespit edilmiştir. Öteyandan, geçmiş dönem getirisi de satışlardaki
artış kriteri kadar farklılaştırıcı sonuçlar oluşturmuştur. Her iki veri dikkate
alınarak daha yüksek getiri sağlanması, İMKB’nin zayıf formda dahi piyasa
etkinliğine sahip olmadığını ortaya koymaktadır.
Öteyandan, kar açıklaması sonrası ilgili hisse senedi fiyatlarında
açıklamanın niteliğine göre gözlemlenen ve belirli bir süre devam eden fiyat
hareketi kabul edilen piyasa anomalilerinden biri olup, bu anomalinin
İMKB’de de sözkonusu olduğu tespit edilmiştir. Bir kısım fiyat hareketinin bu
anomaliden kaynaklandığı düşünüldüğünde, piyasanın muhasebe ve fiyat
momentumlarına
tepkisini
ölçmek
için
veri
seti
sözkonusu
etkiden
arındırılarak özellikle geçmiş dönem satış ve getiri performansına göre
oluşturulan portföylerin getirisi incelendiğinde özellikle net kar ve getirideki
geçmiş dönem performansının önemli bir işlem stratejisi kriteri niteliği
kazandığı görülmüştür.
Gerek finansal performans kriterlerinde ve gerekse geçmiş dönem fiyat
hareketlerinde son bir yıllık dönemde gözlemlenen istikrara göre yatırım
stratejisi oluşturmanın karlılığı artırmadığı tespit edilmiştir. Bu tespit, İMKB’de
uzun dönemli eğilimlerin kısa dönemli hareketlerden daha büyük önem
taşıdığını göstermektedir. Bu kapsamda, genelde küçük yatırımcıların kısa
dönemli gelişmeleri ve büyük yatırımcıların eğilim kapsamında teknik
analizleri kullanarak yatırım stratejilerini belirledikleri dikkate alındığında
küçük
yatırımcıların
sıklıkla
olmaktadır.
Anahtar Sözcükler:
1.
2.
3.
4.
5.
Davranışsal Finans
Etkin Piyasa Teorisi
Arbitraj
Bilinçsiz Yatırımcı
Rasyonel Yatırımcı
görülen
kayıplarını
açıklamak
mümkün
263
ABSTRACT
TURGUTTOPBAŞ, P.Neslihan]. [The Effects of Investment Behaviour
on Financial Decisions (Behavioral Finance) and Testing the Behavioral
Finance Theories in IMKB], [Doctorate Thesis], Ankara,[2008].
Efficient Market Theory is a doctrine which shapes the financial markets
in the last century as well as enables to formulate many of the financial
applications including but not limited to asset pricing. Market efficiency which
has been studied under three forms, bases the financial asset return to risk
concept and thus the rationality in the perception of risk and has been tested
in many markets and under many assumptions.
The capital markets which was initiated by the opening of İSE in
December 1985 has reached a market capitalization of $ 140 million, in
which the shares of 263 corporates have been traded as of 2006. However,
many of the reserach focusing on the market efficiency stipulated that ISE is
nıt efficient even in the weak form.
Under the light of behavioral finance, determining and analyzing the
anomalities in ISE is a way of testing the market efficiency. In this respect,
earning higher return than the market by using investment strategies based
on some financial performance criteria which is a publicly available
information shadows the investor rationality and arbitrage concepts within the
efficient market hypothesis and shows that the investors can win the market
by irrational approaches such as representativeness heuristic.
Referring to this approach, the returns of the portfolios which are built
on the basis of the realized changes in the sales, net profit and operating
profits which is named as accounting momentum and that of past returns
which is named as price momentum. The results of the analysis shows that
the shares of the corporates that realized sales increases in the past earned
higher returns, especially in the short-term. On the other hand, the past
return end up with differentiated returns as much as sales increase criteria.
264
Earning higher returns based on these data shows that İSE is not efficient
even in the weaker form.
Besides, the post announcement drift which is the price movement
taking place for a while after the announcement of the profit to the public
depending on the type of the change in profits is accepted as market
anomality and it is determined that it also exist in İSE. After isolating the
affects of post announcement drift, the return of the portfolios formed on the
basis of past sales and return performance differ from the market average.
Taking into account the consistency in the past performance of the
financial criteria and the return when forming the investment strategy, it is
seen that the consistency in the last one year period does not increase the
rate of return. This means long term trends means much than the short term
movements in İMKB. As the individual investors take into account the short
term movements rather than the trends employed by the institutional
investors, this explains the losses incurred by them.
Key Words:
1.
2.
3.
4.
5.
Behavioral Finance
Efficient Markets Theory
Arbitrage
Noise Trader
Rational Trader