Amsterdam Business School

Amsterdam Business School

DE REACTIE VAN DE OBLIGATIEMARKT OP NIEUWS

Naam: Erik Ceelie Student nummer: 6370160 Datum: 30 augustus 2013 Versie: Definitieve versie Studiejaar: 2012/2013 MSc Accountancy & Control, Accountancy Faculty of Economics and Business, University of Amsterdam Begeleider: B.J. van Praag 2e begeleider: S. Bissessur

ERIK CEELIE

Inhoud 1.

Introductie ....................................................................................................................................... 5

2.

Voorgaand onderzoek...................................................................................................................... 7

3.

4.

2.1

Reactie van de aandelenmarkt ................................................................................................. 7

2.2

Reactie van de obligatiemarkt ................................................................................................. 7

2.3

Abnormaal rendement ............................................................................................................. 8

2.4

Effect op goed en slecht nieuws .............................................................................................. 8

2.5

Economische situatie ............................................................................................................... 9

Data ............................................................................................................................................... 10 3.1

Investment grade versus high yield ....................................................................................... 10

3.2

Goed nieuws en slecht nieuws ............................................................................................... 10

3.3

SUE Score ............................................................................................................................. 11

3.4

Publicatiedatum ..................................................................................................................... 11

3.5

Meest liquide obligaties......................................................................................................... 12

3.6

Prijs en return ........................................................................................................................ 12

Onderzoek ..................................................................................................................................... 13 Tabel1a: Positieve SUE score ....................................................................................................... 14 Tabel 1b: Negatieve SUE score..................................................................................................... 14

5.

Resultaten ...................................................................................................................................... 18 5.1

Resultaten analyse prijs ......................................................................................................... 18

Tabel 2: beschrijving variabelen ................................................................................................... 18 Tabel 3a: t-toets prijsanalyse ........................................................................................................ 21 5.2

Resultaten analyse returns (1) ............................................................................................... 22

Tabel 3b: t-toets returnanalyse ..................................................................................................... 24 5.3


Tabel 3c: t-toets returnanalyse waarbij 0 is vervangen door return (n-1).................................... 27 5.4


Tabel 3d: t-toets cumulatieve return ............................................................................................. 31 6.

Conclusie ....................................................................................................................................... 32

7.

Toekomstig onderzoek .................................................................................................................. 34

8.

Implicaties ..................................................................................................................................... 35

Bibliografie............................................................................................................................................ 36

2


In hoofdstuk 5.1: Resultaten analyse prijs zijn de volgende grafieken opgenomen Grafiek 1 a: gemiddelde prijs goed nieuws .............................................................................. 19 Grafiek 1 b: gemiddelde prijs slecht nieuws ............................................................................ 20 Grafiek 1 c: vergelijking effect goed en slecht nieuws ............................................................ 21

In hoofdstuk 5.2: Resultaten analyse returns (1) zijn de volgende grafieken opgenomen Grafiek 2 a: gemiddelde return goed nieuws ........................................................................... 22 Grafiek 2 b: gemiddelde return slecht nieuws .......................................................................... 23 Grafiek 2 c: vergelijking effect goed en slecht nieuws ............................................................ 23 In hoofdstuk 5.3: Resultaten analyse returns (2) zijn de volgende grafieken opgenomen Grafiek 3 a: gemiddelde return goed nieuws ........................................................................... 25 Grafiek 3 b: gemiddelde return slecht nieuws .......................................................................... 26 Grafiek 3 c: vergelijking effect goed en slecht nieuws ............................................................ 27 In hoofdstuk 5.4: Resultaten analyse returns (3) zijn de volgende grafieken opgenomen Grafiek 4 a: cumulatieve return goed nieuws ........................................................................... 28 Grafiek 4 b: cumulatieve return slecht nieuws ......................................................................... 29 Grafiek 4 c: vergelijking cumulatief effect goed en slecht nieuws .......................................... 30

3

ERIK CEELIE

Abstract In dit onderzoek wordt onderzocht indien nieuws effect heeft op de obligatiemarkt. Aan de hand van de verwachte en de werkelijke prestatie krijgt een onderneming een SUE score. In dit onderzoek is het publiceren van de werkelijke ondernemingsprestatie van het nieuwsevenement. Door middel van het gebruik van de SUE score is het mogelijk om de werkelijke prestatie te kwantificeren als goed of als slecht nieuws. Over een periode van een jaar wordt het effect op de obligatiemarkt van 50 ondernemingen met de hoogste SUE score en de 50 ondernemingen met de laagste SUE score geanalyseerd. Het effect op de obligatiemarkt wordt weergegeven in de prijs, return en de cumulatieve return van de obligaties. Door middel van analyses is te concluderen dat het effect van de ondernemingsprestaties voorafgaand aan de announcement date is opgenomen door de obligatiemarkt. Over het gehele onderzoek kan geconcludeerd worden dat de obligatiemarkt reageert op nieuws.

4


1. Introductie Over de afgelopen jaren zijn er veel onderzoeken geweest naar de reactie van de financiële markt op de invloeden van binnen en buiten de onderneming. Zo is bijvoorbeeld onderzocht welk effect de hoogte van de bestuurdersbeloningen, de werkelijke resultaten van de onderneming, de samenstelling van de board en de invoering van nieuwe wetgeving heeft op de financiële markt. In veel artikelen wordt de werking van de markt beoordeeld aan de hand van de reactie van de aandelenmarkt en niet aan de hand van de reactie van de obligatiemarkt. De obligatiemarkt en de aandelenmarkt zijn markten met verschillende instrumenten en eigenschappen. Zo heeft een aandeel een oneindige levensduur(afgezien van faillissementen, overnames e.d.) en een obligatie heeft een vaste afloopdatum. Daarnaast krijgen de houders van de obligaties een vaste beloning in de vorm van couponrente en ontvangen de aandeelhouders hun vergoeding in de vorm van dividend. In tegenstelling tot de meeste artikelen wordt in dit onderzoek de reactie van de obligatiemarkt beoordeeld in plaats van de reactie op de aandelenmarkt. Door middel van dit onderzoek wordt er antwoord gegeven op de vraag: Hoe reageert de obligatiemarkt op nieuws en wat is het verschil tussen de reactie op goed en slecht nieuws? Zoals hiervoor aangegeven zijn de beloningen en de looptijden van obligaties van te voren bekend bij de investeerders. Hierdoor is de veronderstelling dat obligaties nagenoeg niet reageren op goed of slecht nieuws. Indien een onderneming goede of slechte resultaten presenteert veranderd de beloning van de obligatie niet. In tegenstelling tot de beloning zal wel het risico van een uiteindelijke uitbetaling veranderen bij het presenteren van de werkelijke resultaten van de onderneming. De kans is groter dat de onderneming kan voldoen aan de verplichtingen indien deze positieve resultaten presenteert dan als de onderneming negatieve resultaten presenteert. De verwachting is dat de prijzen op de obligatiemarkt reageren bij de presentatie van de ondernemingsprestatie op basis van het door hun te lopen risico. Deze verwachting is in overeenstemming met de resultaten van het onderzoek van Easton, Monahan en Vasvari. (Easton, Monahan, & Vasvari, 2009). In het onderzoek van Skinner en Sloan wordt de reactie onderzocht op goed en op slecht nieuws. Hierbij wordt aangegeven dat er een heftigere reactie is op slecht nieuws dan op goed nieuws. Slecht nieuws betekend in dit geval dus dat de investeerders een hoger risico lopen dan bij goed nieuws. De verwachting is dan ook de reactie van de obligatiemarkt heftiger is bij de presentatie van slecht nieuws dan bij de prestatie van goed nieuws. (Skinner & Sloan, 2002)

5

ERIK CEELIE

In dit onderzoek is er vanuit gegaan dat de reactie van de obligatiemarkt op nieuws heftiger is bij high yield ondernemingen in vergelijking met de investment grade ondernemingen. De verwachting is dat investeringen bij investment grade ondernemingen gezien worden als veilige investeringen. Dit onderzoek is daarom alleen gericht op de high yield ondernemingen. Om te beoordelen of een onderneming goed of slecht nieuws presenteert is er gebruik gemaakt van de SUE score. Deze score is een score die de onderneming krijgt aan de hand van het verschil tussen de werkelijke en de verwachte prestatie over het boekjaar. Van de high yield ondernemingen met uitstaande obligaties is de SUE score opgezocht. Omdat het verschil wordt onderzocht tussen goed en slecht nieuws zijn de 50 ondernemingen met de hoogste SUE score en de 50 ondernemingen met de laagste SUE score geselecteerd. Van deze ondernemingen zijn de transactieprijzen van de meest liquide obligaties geselecteerd en zijn de returns hierover berekend. Door middel van analyses is gebleken dat in overeenstemming met de verwachtingen de obligatieprijzen reageren op nieuws en dat de obligatiemarkt een heftigere reactie heeft op slecht nieuws dan op goed nieuws. Uit de analyses op de obligatiereturns zijn geen duidelijke effecten geconstateerd hierbij dient opgemerkt te worden dat deze veel ruis bevatte. De analyse op de cumulatieve returns heeft wederom als resultaat dat de obligatiemarkt reageert op nieuws en daarbij een heftigere reactie heeft op slecht nieuws. Bij deze analyse kan ook worden opgemerkt dat de reactie tussen goed en slecht nieuws voor de announcement date van elkaar verschillen maar dat na de announcement date beide dezelfde trend volgen. Over het geheel kan worden geconcludeerd dat op basis van dit onderzoek is bewezen dat de obligatiemarkt reageert op het uitkomen van de werkelijke ondernemingsprestatie en dus de onverwachte prestatie. Dit is in lijn met de conclusies uit voorgaand onderzoek en de verwachtingen.

6


2. Voorgaand onderzoek 2.1 Reactie van de aandelenmarkt Het onderzoek van Ball en Brown (1968) is een van de eerste onderzoeken naar de reactie van de financiële markt op nieuws. Ball en Brown geven aan in het onderzoek dat marktbrede variaties in de return van de aandelen voortkomen uit het naar buiten brengen van informatie welke betrekking heeft op alle ondernemingen. Daarnaast hebben Ball en Brown het effect van de marktreactie op de individuele ondernemingsprestatie onderzocht. Hiervoor hebben de onderzoekers het inkomen gesplitst in een verwacht en een onverwacht deel. Aan de hand van de verwachte en de onverwachte prestatie van de onderneming hebben de onderzoekers goed nieuws en slecht nieuws gedefinieerd. Ball en Brown zijn na hun onderzoek tot de conclusie gekomen dat de financiële markt reageert op de publicatie van de ondernemingsprestatie. Daarnaast constateren de onderzoekers dat 85 tot 90 procent van de informatie reeds is opgenomen door de financiële markt voordat de onderneming zijn prestatie publiceert. (Ball & Brown, 1968). 2.2 Reactie van de obligatiemarkt In tegenstelling tot het onderzoek van Ball en Brown hebben Elmendorf, Hirschfeld en Weil in 1992 een onderzoek uitgevoerd op de reactie van de obligatiemarkt op nieuws. Voor hun onderzoek hebben ze geen gebruik gemaakt van de ondernemingsprestatie maar maken ze gebruik van marktbrede informatie. De auteurs onderzoeken nieuwsevenementen in de periode 1900-1920. In deze periode zijn veel nieuwsgebeurtenissen zoals de eerste wereldoorlog en een internationale crisis. De onderzoekers constateren dat de variantie in de returns hoger is in de weken waarin belangrijke nieuwsgebeurtenissen zijn in vergelijking met de weken waarin er niet zulk nieuws was. De onderzoekers geven aan dat er een sterke reactie is van de obligatiemarkt op nieuws, echter de onderzoekers kunnen geen voorspelling maken van de hoogte van de reactie. De onderzoekers concluderen tevens dat nieuws maar een beperkte invloed heeft op de prijsvarianties van de obligaties (Elmendorf, M., & Weil, 1996). In een meer recent onderzoek van Fleming en Remolona uit 1997 wordt over de periode van een jaar (augustus 1992 tot en met augustus 1993) de 25 grootste prijsveranderingen geassocieerd met recent bekend gemaakte informatie. De onderzoekers concluderen dat de obligatiemarkt reageert op de publicatie van economische informatie. Daarnaast concluderen de onderzoekers dat het effect op de obligatiemarkt afhankelijk is van de mate van het

7

ERIK CEELIE

onverwachte component in de informatie. De markt reageert heftiger op onverwachte informatie dan op de verwachte informatie. (Fleming & Remolona, 1999). De bevindingen van Fleming en Remolona komen overeen met de bevindingen van Balduzzi, Elton en Green. Dit onderzoek gaat dieper in op de verschillende soorten obligaties. (Balduzzi, Elton, & Green, 2001). In het onderzoek van Easton en anderen wordt een bewijs geleverd dat de obligatiemarkt reageert op nieuwsevenementen. De onderzoekers concluderen dat investeerders hun handelen veranderen op basis van het te lopen risico. Daarnaast geven de auteurs bewijs dat de obligatiemarkt reageert rondom de announcement date van de onderneming. (Easton, Monahan, & Vasvari, 2009) 2.3 Abnormaal rendement In het onderzoek van Bessembinder, Kahle, Maxwell en Xu uit 2008 wordt het abnormale rendement van obligaties onderzocht. De auteurs onderzoeken de verschillen tussen de modellen om het abnormale rendement te beoordelen. Er wordt onderscheid gemaakt tussen de modellen op basis van maandelijkse en dagelijkse returns op obligaties. De conclusie van het onderzoek is dat het meten van de abnormale rendementen aan de hand van de dagelijkse modellen minder kans geeft op type 1 en type 2 fouten dan bij het gebruik van de maandelijkse modellen, tevens is aangegeven dat de maandelijkse modellen veel ruis bevatten. Ten slotte wordt aangegeven dat de maandelijkse modellen regelmatig geen abnormale rendementen constateren terwijl andere modellen dit wel constateren. Door het gebruik van de dagelijkse obligatiedata vergroot het vermogen van de modellen om het abnormale rendement te onderzoeken. De kracht van de berekening van het abnormale rendement wordt vergroot door het onderzoeksgebied vooraf grondig uit te zoeken (Bessembinder, Kahle, Maxwell, & Xu, 2009). 2.4 Effect op goed en slecht nieuws De auteurs van het onderzoek van DeFond en Zhang onderzoeken in hoeverre de obligatiemarkt tijdiger reageert op slecht nieuws dan op goed nieuws. Daarnaast onderzoeken de auteurs of de obligatiemarkt sneller reageert op slecht nieuws dan de aandelenmarkt. Dit onderzoek wordt uitgevoerd door de reactie van de obligatie- en de aandelenmarkt op goed en slecht nieuws op basis van de onverwachte earnings te onderzoeken. Ze concluderen dat slecht nieuws tijdiger wordt opgenomen in de obligatieprijs in tegenstelling tot goed nieuws en dat de obligatiemarkt sterker reageert op slecht nieuws dan dat de aandelenmarkt doet. (DeFond & Zhang, 2011). In het onderzoek van Skinner en Sloan wordt het bewijs geleverd dat de reactie op slecht nieuws heftiger is dan op goed nieuws. (Skinner & Sloan, 2002)

8


2.5 Economische situatie In het artikel van Fama en French uit 1989 worden de uitgegeven obligaties geanalyseerd (couponrente en looptijd) met de huidige economische situatie van de onderneming. De auteurs concluderen dat indien een onderneming een slechte conditie en een laag inkomen heeft het ervoor zorgt dat de verwachte returns op de obligaties hoog moet zijn. Bij ondernemingen met een goede conditie zal de verwachte return op de obligaties laag zijn. Bij ondernemingen met een goede conditie zal er een minder rendement worden behaald op de obligaties. Naast de ondernemingsconditie geven de auteurs aan dat de variatie in de risicofactor van de onderneming ook een rol speelt in de uitgegeven couponrente en de looptijd van de obligaties (Fama & French, 1989).

9

ERIK CEELIE

3. Data 3.1 Investment grade versus high yield De obligatiemarkt is primair onderverdeeld in twee soorten waarderingen van de kredietbeoordelaars, de high yield en de investment grade ondernemingen. Investment grade ondernemingen zijn ondernemingen met een hoge score van de kredietbeoordelaars. Deze ondernemingen hebben een rating van Standards & Poor’s (S&P) van BBB- of hoger. Investeringen bij ondernemingen met een investment grade rating worden gezien als een veilige investering. De kans is groot dat de onderneming kan voldoen aan zijn verplichting en de investeerder loopt een laag risico. De high yield ondernemingen hebben een S&P rating van BB+ of lager. Bij deze ondernemingen is de kans groter dat de onderneming niet kan voldoen aan zijn verplichtingen, waardoor investeerders een hoger risico lopen bij het investeren in high yield obligaties dan bij investment grade obligaties. In dit onderzoek wordt alleen gebruik gemaakt van transacties van de obligaties van high yield ondernemingen. De verwachting is dat door het hogere risico er een grotere reactie is op de obligatiemarkt bij nieuws. Deze verwachting is in lijn met de conclusies uit het onderzoek van Fama en French uit 1989.

3.2 Goed nieuws en slecht nieuws Analisten berekenen aan de hand van bijvoorbeeld branche-, ondernemings- en geografische gegevens de verwachte prestatie van een onderneming over het boekjaar. Bij het bekendmaken van de werkelijke prestatie van de onderneming wordt de werkelijke prestatie vergeleken met de verwachte prestatie. Deze vergelijking wordt weergegeven door middel van de SUE score van de onderneming. In dit onderzoek worden de ondernemingen met de 50 hoogste en de 50 laagste SUE scores met elkaar vergeleken. Bij de selectie van deze ondernemingen is geen rekening gehouden met het land waar deze ondernemingen vandaan kwamen. Het merendeel van de ondernemingen is afkomstig uit Amerika, maar er zijn ook een paar ondernemingen afkomstig uit andere delen van de Wereld. Er is geen rekening gehouden met de afkomst van deze ondernemingen zodat er een algeheel beeld komt van de reactie van de obligatiemarkt op nieuws. In eventueel vervolgonderzoek is het mogelijk om de reacties tussen de verschillende landen of werelddelen te onderzoeken.

10


3.3 SUE Score Deze SUE score betekent de gestandaardiseerde (Standarized) onverwachte (Unanticipated) Earnings. De SUE score wordt als volgt berekend: (werkelijke earnings per aandeel-suprise mean)/ standaard afwijking van de earnings. De SUE score berekend in hoeverre het aantal werkelijke earnings per aandeel verschilt van het gemiddelde verwachte earnings. De suprise mean is berekend door middel van het gemiddelde van de schattingen van de markt. Door het gebruik van de SUE score in het onderzoek is het onverwacht gedeelte van de presentatie van de werkelijke ondernemingsprestatie gekwantificeerd. Indien de onderneming slechter heeft gepresteerd dan vooraf was verwacht zal deze onderneming een negatieve SUE score krijgen. Indien de onderneming beter presteert dan vooraf was verwacht zal deze een positieve SUE score krijgen. Door in het onderzoek gebruik te maken van de 50 hoogste en de 50 meest negatieve SUE scores is de verwachting dat de reactie op de obligatiemarkt op dit onverwachte nieuws het beste zichtbaar is. De SUE score van de onderneming kan worden opgehaald uit de I/B/E/S database onder het suprise history gedeelte (I/B/E/S International Inc., 2000). 3.4 Publicatiedatum Er is voor gekozen om de publicaties van de ondernemingen te onderzoeken die in 2006 zijn werkelijke cijfers presenteerden. Van de ondernemingen zijn van 182 dagen voor en 182 dagen na de publicatiedatum de mutaties op de obligatiemarkt meegenomen in het onderzoek. Indien een onderneming in 2006 meerdere publicaties heeft is ervoor gekozen om de eerste publicatiedatum in het onderzoek mee te nemen. In dit onderzoek is er voor gekozen om de reactie van de obligaties op nieuws te onderzoeken rondom de publicatie van de werkelijke cijfers in 2006. In het artikel van Elmendorf wordt aangegeven dat de obligatiemarkt reageert op financiële nieuwsgebeurtenissen maar dat de hoogte van deze reactie niet goed is vast te stellen. In het jaar 2008/2009 begon de wereldwijde economische crisis. In overeenstemming met het artikel van Elmendorf bestaat de kans dat deze crisis invloed heeft op de resultaten van dit onderzoek. Om het effect op de resultaten van dit onderzoek van de huidige economische crisis zo veel mogelijk te beperken is ervoor gekozen om de publicaties uit 2006 te selecteren.

11

ERIK CEELIE

3.5 Meest liquide obligaties Voor dit onderzoek is gekozen om per onderneming één obligatie mee te nemen. Indien een onderneming meerdere obligaties tegelijk uit had staan is gekozen voor de obligatie waarop, over de periode, de meeste transacties plaatsvonden. Hierdoor wordt er geprobeerd om een steekproef te creëren die uit verschillende soorten ondernemingen bestaat en eventuele extreme effecten binnen één onderneming worden vermeden. 3.6 Prijs en return Vanuit de database is de prijs van de transactie gehaald. Aan de hand van de verschillende prijzen per meest liquide obligatie van de onderneming is van dag -182 tot en met dag 182 een gemiddelde prijs en gemiddelde return berekend. De return is als volgt berekend: ln(prijs / prijs(n-1)). Ten slotte is van de returns een cumulatieve return berekend.

12


4. Onderzoek Om er zeker van te zijn dat alle ondernemingen obligaties uit hebben staan is dit onderzoek gestart vanuit de TRACE master file. In deze database staan gegevens over de uitstaande obligaties van 6162 ondernemingen. In dit onderzoek wordt alleen het effect van nieuws op high yield obligaties onderzocht, omdat de verwachting is dat het effect op high yield hoger is dan het effect op investment grades. Een database met enkel high yield ondernemingen levert een dataset op van 5421 ondernemingen. (WRDS, financial database). Aangezien dit een van de eerste onderzoeken is op de werking van de obligatiemarkt is ervoor gekozen om geen onderscheid te maken in de verschillen tussen de ondernemingen zoals branche, grootte, samenstelling van de board en andere karakteristieken. Hierdoor kan er onderzocht worden of er een daadwerkelijke reactie is van de obligatiemarkt op nieuws. In een vervolgonderzoek kunnen de verschillen tussen de ondernemingen worden onderzocht. Van de geselecteerde ondernemingen is de SUE score uit 2006 opgezocht. Bij het opzoeken van deze SUE scores is tevens de announcement date behorende bij de SUE score van die onderneming opgezocht. Dit gaf een resultaat van 962 waarnemingen. Het is mogelijk dat ondernemingen hun jaarcijfers 2005 niet bekend hebben gemaakt in 2006 of dat de gegevens van deze ondernemingen niet zijn ingevoerd in de database, daarnaast is het mogelijk dat analytici geen verwachtingen hadden berekend van de onderneming waardoor er geen onverwachte return is bij het publiceren van de werkelijke returns. Bij de analyse van deze lijst bleek dat deze bestond uit 668 unieke ondernemingen. De SUE scores zijn opgezocht via de I/B/E/S database uit WRDS. (WRDS, financial database). Uit de database met SUE scores zijn de ondernemingen met de 50 hoogste SUE scores en de 50 laagste SUE scores geselecteerd, indien een onderneming meerdere malen voorkwam in deze lijst is de eerste announcement date geselecteerd. De 50 ondernemingen met de hoogste SUE score zijn weergegeven in tabel 1a en de 50 ondernemingen met de laagst SUE score staan weergegeven in tabel 1b. In beide tabellen is tevens de SUE score en de announcement date van de onderneming weergegeven. De uiteindelijke dataset bestond uit 100 ondernemingen.

13

ERIK CEELIE

Tabel1a: Positieve SUE score Onderneming VPHM AT MRO CMTL AM TEVA URI BBI KWD NYM HAN OMN LNC ODP PDG RPM ABN BZH BGC CXW PL CAL CTV THG BNS CHB SPF CHE CKH LOW RCL VRX AMKR CZN SU PLAB BCE SPH CNP BPOP BEN SY HANS GPI VMC PGN AEG ADM BRKA PVH

Sue score 66,201 64,745 12,149 11,928 11,763 11,638 11,628 10,691 10,328 10,248 9,578 9,192 9,092 8,798 8,586 8,500 8,344 8,136 8,133 8,033 7,649 7,550 7,050 6,982 6,835 6,835 6,615 6,574 6,480 6,380 6,280 6,208 6,156 6,137 6,060 5,952 5,888 5,604 5,603 5,364 5,262 5,238 5,043 4,993 4,950 4,799 4,714 4,693 4,645 4,630

Bond

Ann date

GA GO GV GB GE GH GS GB GD GB GC GB GH GE GR GC GE GN GB GC GT IB GD GB GC GA GJ GA GG GH GJ GC GJ GQ GB GE GA GB GW GV GC GB GA GC GA HR GA GP II GF

28 februari 2006 27 maart 2006 15 maart 2006 20 september 2006 6 april 2006 28 februari 2006 7 maart 2006 24 juli 2006 9 maart 2006 6 maart 2006 24 februari 2006 17 januari 2006 13 februari 2006 15 februari 2006 9 februari 2006 24 juli 2006 31 januari 2006 7 november 2006 7 februari 2006 9 februari 2006 7 februari 2006 23 maart 2006 28 februari 2006 30 januari 2006 13 april 2006 9 februari 2006 2 februari 2006 21 februari 2006 27 februari 2006 27 februari 2006 2 februari 2006 28 februari 2006 8 februari 2006 24 februari 2006 26 januari 2006 5 december 2006 15 februari 2006 16 november 2006 4 april 2006 17 januari 2006 26 oktober 2006 26 januari 2006 9 maart 2006 23 februari 2006 31 januari 2006 15 februari 2006 9 maart 2006 7 maart 2006 4 maart 2006 20 maart 2006

Tabel 1b: Negatieve SUE score Onderneming

14

Sue

Bond

Ann date


EQIX BWS MCCC SMG SPG SUN TVL CCRT MBI NRGY VRTX NSG BGF TRP SEO HCC T PEG NLC MTZ RSH PRX CF ABG FOE WNC PRU GSIC USG SSB SEN JRCC EEQ GAP SBAC RMK DCGN GFF MNTG TEN GET GM KRI BAC IPG MERC PAP UN SWK MWE

score -58,900 -47,784 -40,912 -40,411 -28,701 -24,282 -23,458 -21,920 -15,363 -13,356 -12,030 -11,798 -11,347 -9,792 -9,546 -8,344 -7,640 -7,505 -6,914 -6,396 -5,749 -5,731 -5,590 -5,500 -5,182 -4,950 -4,933 -4,678 -4,673 -6,503 -4,484 -4,406 -3,862 -3,785 -3,778 -3,750 -3,615 -3,555 -3,536 -3,536 -3,465 -3,427 -3,416 -3,364 -3,210 -3,210 -3,183 -3,162 -3,080 -3,065

GC GC GA GD JZ GH GE GB GF GB GB GC GK GW GA GC GJ GI GC GA GA GB GB GB GE GB GS GA GJ NG GF GA GE GD GE GG GB GC GB GK GB HB GF GE GN GB GE GK GE GB

8 februari 2006 2 maart 2006 23 februari 2006 15 juni 2006 6 februari 2006 21 augustus 2006 15 februari 2006 15 februari 2006 3 mei 2006 4 december 2006 7 februari 2006 3 februari 2006 7 september 2006 31 januari 2006 28 februari 2006 26 juli 2006 28 februari 2006 15 februari 2006 9 juni 2006 1 juni 2006 17 februari 2006 28 februari 2006 23 februari 2006 20 maart 2006 10 mei 2006 8 februari 2006 8 februari 2006 15 februari 2006 17 maart 2006 22 maart 2006 7 maart 2006 1 maart 2006 30 januari 2006 9 mei 2006 20 februari 2006 15 november 2006 6 maart 2006 3 november 2006 29 maart 2006 1 maart 2006 14 februari 2006 26 januari 2006 23 februari 2006 23 januari 2006 22 maart 2006 3 maart 2006 22 februari 2006 9 februari 2006 25 januari 2006 21 maart 2006

15

ERIK CEELIE

Bij de selectie van de SUE scores is verder geen onderzoek meer uitgevoerd op deze scores. Zo is bijvoorbeeld niet gekeken naar het verwachte en het werkelijke resultaat. Het is dus mogelijk dat bij de positieve (negatieve) SUE scores ondernemingen zijn inbegrepen met werkelijk negatief(positief) resultaat. Indien de analisten bijvoorbeeld een resultaat verwachte van -100(+100) en het werkelijke resultaat is -60(60), dan zal deze een positieve (negatieve)SUE score krijgen. Van de 100 ondernemingen zijn de transacties op de obligatiemarkt van 182 dagen voor en 182 dagen na de announcement date opgezocht, waardoor per onderneming een onderzoeksgebied is gegenereerd van een jaar met als middelste dag (dag 0) de announcement date. Per onderneming is een aparte dataset gecreëerd. De announcement date van de ondernemingen zijn weergegeven in tabel 1a en 1b(Ann date). Van elke dataset zijn het aantal mutaties per obligatie geanalyseerd. Indien een onderneming meerdere obligaties uit had staan is gekozen om de meest liquide obligatie op te nemen in het onderzoek en de mutaties van de andere obligaties zijn verwijderd uit de database. De meest liquide obligaties zijn weergegeven in tabel 1a en 1b(Bond). Indien er op een dag meerdere transacties waren is van deze dag de gemiddelde prijs berekend. Indien er op een dag geen transacties waren is gekozen om de gemiddelde prijs van de dag ervoor (n-1) over te nemen. Van de goed nieuws ondernemingen en de slecht nieuws ondernemingen is een sub-sample gegenereerd. Deze sub-samples bestonden uit de gemiddelde prijzen van de transacties van de meest liquide obligaties van de 50 ondernemingen met de hoogste en de laagste SUE score. Op basis van de gemiddelde prijs zijn door middel van de volgende formule de returns berekend en toegevoegd aan de sub-samples. Return = ln(Prijs (n) / Prijs (n-1)) Normaliter wordt bij het berekenen van de return rekening gehouden met de opgelopen couponrente. Deze data is niet voor alle obligaties beschikbaar, waardoor deze berekening niet gemaakt kon worden en moest de return berekend worden enkel aan de hand van de gemiddelde prijzen van de obligaties. Door het berekenen van de returns door middel van de bovenstaande formule zijn van alle obligaties de waarden van dag -182 komen te vervallen.

16


Ten slotte zijn van de goed en de slecht nieuws sub-samples de gemiddelde returns en de cumulatieve returns per dag berekend. Hierdoor bleef er een database over met 364 waarnemingen voor goed nieuws en 364 waarnemingen voor slecht nieuws. Deze databases zijn onderzocht op het effect van de prijs en de return op goed nieuws, op slecht nieuws en de vergelijking tussen goed en slecht nieuws.

17

ERIK CEELIE

5. Resultaten 5.1 Resultaten analyse prijs Op basis van de goed en slecht nieuws dataset is er grafiek gemaakt om de reactie van nieuws op de prijs te beoordelen. In grafiek 1a is het verloop van de gemiddelde prijs van goed nieuws weergegeven, in grafiek 1b is de gemiddelde prijs van slecht nieuws weergegeven en in grafiek 1c zijn zowel goed nieuws als slecht nieuws opgenomen. In tabel 2 zijn de variabelen die gebruikt zijn in dit onderzoek nader verklaard. Tabel 2: beschrijving variabelen Variabele Beschrijving Onderneming

Officiële ticker van de high yield ondernemingen

Announcement

Datum waarop de onderneming zijn jaarverslag

date

publiceert

Periode

182 dagen voor en 182 dagen na de announcement date

Sue score

Standarized unadjustment earnings, Score van het verschil tussen de werkelijke en verwachte earnings van de onderneming.

Goed nieuws

Positieve Sue score

Slecht nieuws

Negatieve Sue score

Bond

Meest liquide obligatie in de periode van de onderneming

18

Prijs

Gemiddelde prijs voor de Bond

Return

Ln(Prijs (n) / Prijs (n-1))


100 99 98

Prijs goed nieuws

101

102

Grafiek 1a: gemiddelde prijs goed nieuws

Grafiek 1 a: gemiddelde prijs goed nieuws

-200

-100

0 Dag

100

200

Op basis van grafiek 1a lijkt het alsof de prijzen van goed nieuws, voorafgaand aan de announcement (Dag 0), de resultaten van de onderneming al redelijk hebben opgenomen. Op dag -121 bereikt de prijs zijn absolute minpunt met een gemiddelde prijs van 98,44 deze loopt op tot een gemiddelde prijs van 100,67 op de announcement date en stijgt uiteindelijk tot een maximum van 101,40 op dag +70. Vanuit deze gegevens lijkt er opgemaakt te kunnen worden dat er een effect is van een positieve SUE score op de prijs.

19

ERIK CEELIE

99

100

101

102

103

Grafiek 1b: gemiddelde prijs slecht nieuws

98

Grafiek 1 b: gemiddelde prijs slecht nieuws

-200

-100

0 Dag

100

200

Bij het analyseren van het effect van de negatieve SUE score op de gemiddelde prijs valt op dat de hoogste prijswaarneming dag -182 is met een gemiddelde prijs van 102,79 deze daalt tot een minimum voor de announcement op dag -42 met een prijs van 98,94. Vanaf deze dag loopt de prijs op tot 100,38. Daarnaast is te zien dat ongeveer 100 dagen na de announcement date er wederom een negatieve tendens is, waarbij het uiteindelijke minimum wordt bereikt op dag 143 met een prijs van 98,52. Het lijkt erop dat de gemiddelde prijzen in de periode rondom de announcement date redelijk gelijk blijven en dat de effecten van een negatieve SUE score ofwel ver voor of ver na de announcement date te zien zijn in de gemiddelde prijs van de obligaties. Bij het vergelijken van de eerste twee grafieken (grafiek 1c) valt op dat de prijslijn van slecht nieuws een stuk hoger begint en op dag -89 voor het eerst onder de prijslijn gaat van goed nieuws. Tot ongeveer 25 dagen voor de announcement date schommelt de slecht nieuws lijn rondom de goed nieuws lijn. Op een paar uitzonderingen na blijft de slecht nieuws lijn na dag 25 onder de goed nieuws lijn. Van de 182 dagen na announcement date zijn er 169 dagen dat de prijs van goed nieuws boven de prijs van slecht nieuws is. Voorafgaand aan de announcement date zijn dit er 59 van de 182 dagen. Hieruit lijkt af te leiden dat nieuws een effect lijkt te hebben op de prijzen van de obligaties maar dat niet eenduidig is aan te geven wanneer de preciese invloed begint.

20


98

99

100

101

102

103

Grafiek 1c: vergelijking effect goed en slecht nieuws

-200

-100

0 Dag

Prijs goed nieuws

100

200

Prijs slecht nieuws

Grafiek 1 c: vergelijking effect goed en slecht nieuws

Het onderzoek wordt uitgevoerd op twee onafhankelijke steekproeven. De steekproeven bestaan uit een totaal van 730 waarnemingen. Door het uitvoeren van een t-toets (tabel 3a) op basis van de prijsgegevens geeft dit een uiteindelijke t-waarde van 3,6605. Hierbij was H0: effect slecht nieuws op de prijs = effect goed nieuws op de prijs. Op basis van bovenstaande resultaten kan de nulhypothese worden verworpen en worden geconcludeerd dat het effect van goed en slecht nieuws op de prijs niet gelijk is. Tabel 3a: t-toets prijsanalyse Variabele Obs Mean

Std. Err.

Std. Dev.

95% conf. Interval

Min

365

100.1394

.05547654

1.046292

100.0317 100.2471

Plus

365

99.89792

.0367867

.7028095

99.82558 99.97026

Combines

730

100.0187

.0332661

.8988018

99.95336

0.2414981

.0659736

Diff

100.084

.1119769 .3710193 T = 3.6605 Dof = 728

21

ERIK CEELIE

5.2 Resultaten analyse returns (1) Om een betere vergelijking te maken tussen het effect van goed en slecht nieuws is in plaats van de prijs dezelfde analyse gemaakt op de berekende returns van de prijzen van goed en slecht nieuws. In de grafieken 2a en 2b is het verloop van de returns weergegeven van respectievelijk goed nieuws en slecht nieuws in grafiek 2c is wederom een vergelijking gemaakt tussen de eerste twee grafieken. Ten slotte is er afgesloten met het uitvoeren van een t-toets van onafhankelijke steekproeven.

-.004

-.002

0

.002

.004

Grafiek 2a: gemiddelde return goed nieuws

-200

-100

0 Dag

100

200

Grafiek 2 a: gemiddelde return goed nieuws

Op basis van de grafieken 2a, 2b en 2c is te concluderen dat er geen bijzondere reactie is in de returns van de obligaties. Over de gehele periode schommelt de return tussen positief en negatief. Er zijn geen extreme waarnemingen waaruit blijkt dat op de return maar iets van een reactie is op het uitbrengen van nieuws. Dit in tegenstelling tot de analyse van de prijsveranderingen.

22


-.004

-.002

0

.002

.004

Grafiek 2b: gemiddelde return slecht nieuws

-200

-100

0 Dag

100

200

Grafiek 2 b: gemiddelde return slecht nieuws

-.004

-.002

0

.002

.004


-200

-100

0 Dag

Return slecht nieuws

100

200

Return goed nieuws


23

ERIK CEELIE

De reden hiervoor is dat er een te beperkt aantal waarnemingen zijn van obligatieverhandelingen. Bij de prijsanalyse is aangenomen dat bij een missende prijs deze gelijk is aan de prijs van (n-1). De returns van deze zelf gegenereerde prijzen zijn altijd 0, omdat prijs (n)/ prijs (n-1) is dan altijd 1 en ln(1) is altijd nul. Hierdoor middelen de gemiddelde returns automatisch richting het nulpunt waardoor het lastig is om uitschieters en bevindingen van elkaar te onderscheiden. Deze beperkingen kunnen vermeden worden door de returns op dezelfde manier te benaderen als de prijzen en de return van een nulwaarneming te vervangen door de return van(n-1). Daarnaast is het mogelijk om een analyse uit te voeren op de cumulatieve returns. Deze twee analyses zijn in de volgende twee paragraven toegelicht. Op basis van de t-toets (tabel 3b) kunnen er geen conclusies worden getrokken met betrekking tot het de returns van de obligaties.

Tabel 3b: t-toets returnanalyse Variabele

Obs

Min

364

-.0000768

.0000519

.0009896

-.0001788 .0000252

Plus

364

.0000314

.0000542

.0010342

-.0000752

.000138

Combines

728

-.0000227

.0000375

.0010129

-.0000964

.000051

-.0001082

.000075

-.0002554

.0000391

Diff

Mean

Std. Err.

Std. Dev.

95% conf. Interval

T = -1.4415 Dof = 726

24


5.3 Resultaten analyse returns (2) Voor de onderstaande analyse van de returns zijn de nulwaarnemingen van de returns vervangen door de waarneming van de return van (n-1).

-.01

-.005

0

.005

.01

Grafiek 3a: gemiddelde return goed nieuws

-200

-100

0 Dag

100

200

Grafiek 3 a: gemiddelde return goed nieuws

Zoals uit grafiek 3a op te maken valt is dat goed nieuws geen duidelijk effect heeft op de returns. Wat enigszins opvalt, is dat voor de announcement date de schommelingen heviger zijn dan na de announcement date. Het minimum van de return wordt bereikt op dag -38 met een waarde van -0.008. Er hebben in totaal 172 van de 364 waarnemingen een waarde onder 0, hiervan zijn er 97 voor en 74 na de announcement date. De announcement date zelf heeft ook een negatieve return met een waarde van -0,001. 192 waarnemingen hebben een waarde boven de 0, hiervan zijn er 84 voor en 108 waarnemingen na de announcement date. Het maximum van de return op goed nieuws ligt op dag -69 met een waarde van 0,011. Hieruit is op te maken dat er geen eenduidig effect is aan te geven aan de hand van de returns van goed nieuws.

25

ERIK CEELIE

-.02

-.01

0

.01

.02

Grafiek 3b: gemiddelde return slecht nieuws

-200

-100

0 Dag

100

200

Grafiek 3 b: gemiddelde return slecht nieuws

In tegenstelling tot de return op basis van goed nieuws geeft het effect van de returns op slecht nieuws een duidelijker beeld. Bij het analyseren van deze grafiek zijn een aantal dingen die opvallen. Ten eerste is het maximum al bereikt op dag -162 met een waarde van 0,0168. Vervolgens gaat de return redelijk geleidelijk naar het minimum van -0,0173 op dag -111. Het tweede wat opvalt is dat rondom de announcement date er periode is van dag -13 tot en met dag 11 waarin de waardes van de return boven 0 blijven. Ten slotte valt op dat naast de periode rondom de announcement date er een aantal periodes zijn waarbij de returns op een redelijk gelijk niveau blijven. Van de 364 waarnemingen zijn er 170 waarnemingen met een waarde boven 0. Hiervan zijn er 85 voor announcement date en 84 na announcement date. Het effect van nieuws lijkt dus over het hele jaar verspreid te worden opgenomen in de obligatieprijs.

26


-.02

-.01

0

.01

.02


-200

-100

0 Dag

100

Return slecht nieuws

200

Return goed nieuws


Bij het vergelijken van de returns van goed en slecht nieuws valt voornamelijk op dat de returns van slecht nieuws extremer zijn en dat de returns van goed nieuws vooral fluctueert rondom het 0 punt. Daarnaast valt op dat vlak na de announcement date de returns nagenoeg gelijk zijn voor goed en voor slecht nieuws. In overeenstemming met de eerste returnanalyse kan op basis van de t-toets( tabel 3c) op deze database geen conclusie worden getrokken (T=-1.577). Tabel 3c: t-toets returnanalyse waarbij 0 is vervangen door return (n-1) Variabele

Obs

Min

364

-.000447

.0003511

.0066988

-.0011375

.0002434

Plus

364

.00015

.0001411

.0026912

-.0001274

.0004273

Combines

728

-.0001485

.0001894

.0051099

-.0005203

.0002233

-.000597

.0003784

-.0013398

.0001459

Diff

Mean

Std. Err.

Std. Dev.

95% conf. Interval

T = -1.5777 Dof = 726

27

ERIK CEELIE

5.4 Resultaten analyse returns (3) Voor de laatste grafische analyse zijn de returns van de ondernemingen gecumuleerd. Het effect van deze maatregel heeft ervoor gezorgd dat de nulwaarnemingen er niet meer voor zorgen dat de resultaten worden geëgaliseerd rondom het nulpunt.

.99

1

1.01

1.02

Grafiek 4a: cumulatieve return goed nieuws

-200

-100

0 Dag

100

200

Grafiek 4 a: cumulatieve return goed nieuws

Uit grafiek 4a zijn duidelijke effecten van het goede nieuws te onderkennen. Het valt op dat op dag -121 het minimum wordt bereikt met een cumulatieve return van 0.9882. Op dag 0 is de cumulatieve return gestegen tot 1.01. Na de announcement date stabiliseren de effecten enigszins om op dag 112 een minimum na announcement date te behalen. Hieruit blijkt dat het effect van het goede nieuws vooral voor de announcement wordt opgenomen door de obligatie markt in de obligatieprijzen. Het lijkt erop dat ongeveer 100 dagen voor en 100 dagen na de announcement date het minste effect van het goede nieuws op de obligatieprijs is.

28


.96

.97

.98

.99

1

Grafiek 4b: cumulatieve return slecht nieuws

-200

-100

0 Dag

100

200

Grafiek 4 b: cumulatieve return slecht nieuws

Net zoals bij grafiek 3b is uit grafiek 4b op te maken dat de prijzen van de ondernemingen met slecht nieuws in het begin op dag -157 met een waarde van 1.002 het maximum bereikt en is op dag -87 het minimum voor announcement date bereikt met een waarde van 0.9659. Vervolgens stijgt de cumulatieve return lichtelijk naar het maximum na de announcement date op dag 46 met een waarde van 0.9837, op dag 143 bereikt de cumulatieve return het minimum met een waarde van 0.9608. Bij de vergelijking van de cumulatieve return van goed en van slecht nieuws (grafiek 4c)is te zien dat de cumulatieve return van goed nieuws duidelijk hoger eindigt dan de cumulatieve return van slecht nieuws. Daarnaast valt op dat het verschil tussen de lijnen steeds groter wordt. Waar in de eerste periode beide lijnen nog relatief gelijk beginnen en lopen, gaan de lijnen steeds verder uit elkaar.

29

ERIK CEELIE

.96

.98

1

1.02

Grafiek 4c: vergelijking cumulatief effect goed en slecht nieuws

-200

-100

0 Dag

Cumulatieve return slecht nieuws

100

200

Cumulatieve return goed nieuws

Grafiek 4 c: vergelijking cumulatief effect goed en slecht nieuws

Het is duidelijk te zien dat de goed nieuws lijn een trend inzet naar boven en de slecht nieuws lijn een trend inzet naar beneden. Hieruit is op te maken dat de obligatiemarkt daadwerkelijk reageert op nieuws uit de markt. Tevens lijkt het erop dat het effect van het nieuws niet hersteld na verloop van tijd. Bij het vergelijken van de trend na de announcement date lijkt het er op dat zowel goed als slecht nieuws dezelfde trend volgen. De eerste tijd na de announcement date is de cumulatieve return redelijk stabiel en ongeveer bij dag 100 zetten beide lijnen een daling in. Dit effect was ook op te maken bij de vergelijking van de obligatieprijzen(grafiek 1c). Bij deze vergelijking was te zien dat voor de announcement date de prijzen van de obligaties erg verschillen en na de announcement date dezelfde lijn volgen.

30


Tabel 3d: t-toets cumulatieve return Variabele

Obs

Mean

Std. Err.

Min

364

.9765735

.0005235

.0099869

.9755441

.9776028

Plus

364

1.00538

.0004127

.0078745

1.004568

1.006192

Combines

728

.9909767

.0006295

.0169853

.9897408

.9922125

-.028806

.0006666

-.030115

-.0274977

Diff

Std. Dev.

95% conf. Interval

T = -43.2139 Dof = 726

31

ERIK CEELIE

6. Conclusie Door middel van dit onderzoek is het effect van nieuws op de prijzen van de obligatiemarkt weergegeven. De obligatiemarkt is verdeeld over twee typen waarderingen van de ondernemingen. De high yield en de investment grade ondernemingen. Dit onderzoek is uitgevoerd met alleen high yield omdat de verwachting is dat het effect van nieuws bij high yield meer invloed heeft op de obligatieprijzen. In dit onderzoek is het publiceren van de werkelijke ondernemingsresultaten in 2006 het nieuwsmoment. Analisten geven aan de hand van de werkelijke resultaten een SUE score aan de onderneming. Van totaal 100 ondernemingen met een (50 positief en 50 negatieve) SUE score is van de meest liquide obligatie over een periode van een jaar de prijs en de return onderzocht. Op de prijzen en de returns zijn verschillende analyses uitgevoerd. Bij de analyse van de obligatieprijs is te zien dat de prijzen bij slecht nieuws heftiger reageren dat bij goed nieuws. Het effect van nieuws is opgenomen in de prijs voor de announcement. Daarnaast is te zien dat de prijzen van de goed nieuws ondernemingen na de announcement date constant boven de prijzen van slecht nieuws ondernemingen blijven, hieruit is af te leiden dat het effect van het nieuws in de prijs opgenomen blijft. Bij de returnanalyse waren er geen verschillen te onderkennen tussen goed en slecht nieuws. De oorzaak hiervan was dat er relatief veel nulwaarnemingen in de database waren opgenomen die het effect hadden dat de gemiddelde returns zich centreerden rondom het nulpunt. Bij een alternatieve returnanalyse zijn de nulwaarnemingen vervangen door de return van (n1). In deze analyse zijn er duidelijke verschillen te onderkennen in de effecten van goed en slecht nieuws. Voor goed nieuws is er geen eenduidig effect aan te geven wanneer er een effect is op de obligatiemarkt. Voor goed nieuws is te concluderen dat de markt hevigere schommelingen heeft voor de announcement in vergelijking met na de announcement date, daarentegen is bij slecht nieuws te zien dat het nieuws in bepaalde periodes wordt opgenomen in de prijs. Deze effecten zijn wel over het gehele jaar verspreid. In de laatste analyse is de cumulatieve return onderzocht. Bij deze analyse valt op dat het effect van nieuws voor de announcement date een effect heeft op de cumulatieve return. Waar op de eerste dagen de cumulatieve return van zowel goed als slecht nieuws nog nagenoeg gelijk zijn, lopen ze vervolgens uiteen. Na de announcement date volgen beide nieuwslijnen dezelfde trend. Dit is in overeenstemming met het vooraf verwachte resultaat.

32


Het doel van dit onderzoek was om te onderzoeken of de obligatiemarkt reageert op nieuws. Op basis van dit onderzoek kan er geconcludeerd worden dat de obligatiemarkt reageert op nieuws. Tevens is te concluderen aan de hand van de grafische analyses dat de obligatiemarkt niet op het nieuwsmoment reageert maar dat het effect van het nieuws al opgenomen is door de markt voorafgaand aan de announcement en dat het effect van het nieuws opgenomen blijft in de obligatieprijs.

33

ERIK CEELIE

7. Toekomstig onderzoek Door middel van een vervolgonderzoek kan het effect van nieuws op de obligatiemarkt verder worden onderzocht. Het effect van een langere periode kan onderzocht worden. Wat is het effect op de obligatiemarkt wanneer er meerdere SUE scores achter elkaar worden gezet? Hierbij kunnen de vergelijkingen worden gemaakt tussen ondernemingen die meerdere jaren achter elkaar een positieve SUE score hebben, een negatieve SUE score hebben en ondernemingen die zowel negatieve als positieve SUE scores hebben over een bepaalde periode. Tevens kan in een vervolgonderzoek het effect van de couponrentes worden onderzocht. In dit onderzoek zijn deze door de beperkte beschikbaarheid niet meegenomen in het onderzoek. Reageert de obligatiemarkt met een hoge couponrente anders dan de obligatiemarkt met een lage couponrente? Daarnaast is het mogelijk om een onderzoek uit te voeren tussen obligaties met verschillende resterende looptijden. Door het gebruik van de couponrentes is het ook mogelijk om de werkelijke return van de obligaties te berekenen en de in dit onderzoek uitgevoerde analyses te verrichten op de werkelijke return. In dit onderzoek is de aanname gemaakt dat de obligatiemarkt van high yield ondernemingen een grotere reactie heeft op nieuws dan de investment grade ondernemingen. Door middel van een onderzoek kan worden nagegaan of deze aanname terecht is geweest. Reageert de high yield markt anders dan de investment grade markt? Indien een onderneming meerdere obligaties uit heeft staan kan er onderzocht worden in hoeverre de reactie van de obligaties verschillen op hetzelfde nieuws. Nadat het aantal onderzoeken naar de reactie van de obligatiemarkt is vergroot kan de uiteindelijke vergelijking worden gemaakt met de aandelenmarkt. Geeft de reactie van de obligatiemarkt andere inzichten dan de reactie van de aandelenmarkt of zijn de uitkomsten van de onderzoeken vergelijkbaar?

34


8. Implicaties Tijdens het onderzoek was de voornaamste belemmering de beperkte hoeveelheid beschikbare gegevens. Zo was van veel obligaties de couponrente niet bekend, waardoor de return van de obligaties op een alternatieve manier moest worden berekend. Daarnaast zijn er een beperkt aantal voorgaande onderzoeken waardoor er tijdens dit onderzoek een beperkte naslag gedaan kon worden op de lopende theorieën en modellen. Ten slotte waren sommige obligaties beperkt liquide. In toekomstige onderzoeken dient dan ook een minimum aan liquiditeit te worden gehanteerd om vertroebelingen in de resultaten te vermijden.

35

ERIK CEELIE

Bibliografie Babbel, D., Merrill, C., & Panning, W. (1995). Default Risk and the Effective Duration of Bonds. The World Bank. Balduzzi, P., Elton, E., & Green, T. (2001). Economic News and Bond Prices. Journal of financial and quantitative analysis, 523-543. Ball, R., & Brown, P. (1968). An empirical evaluation of accounting income numbers. Journal of Accounting Research 6, 159-178. Basu, S. (1997). The conservatism pronciple and tje asymmetic timeliness of earnings. Journal of Accounting & Economics(24), 3-37. Beaver, W. (1968). The information Content of Annual Earnings Announcement. Journal of Accounting Research(6), 67-92. Bessembinder, H., Kahle, K., Maxwell, W., & Xu, D. (2009). Measuring abnormal bond performance. Review of Financial Studies(22), 4219-4258. DeFond, M., & Zhang, J. (2011). The timeliness of the bond market reaction to bad news earnings surprices. 1-59. Easton, P., Monahan, S., & Vasvari, F. (2009). Initial Evidence on the Role of Accounting Earnings in the Bond Marked. Journal of accounting research, 721-766. Elmendorf, D., M., H., & Weil, D. (1996). The effect of News on Bond Prices: Evidence from the United Kingdom, 1900-1920. Review of Economics and Statistics, 341. Fama, E., & French, K. (1989). Business conditions and expected returns on stock and bonds. Journal of Financial Economics, 23-49. Fleming, M., & Remolona, E. (1999, December). What moves the Bond Market. FRBNY Economic Publicy Review, 31-50. Foster, G., Olsen, G., & Shevlin, T. (1984, Oktober). Earnings Releases, anomalies, and the Behavior of Security Returns. The Accounting Review, 574-603. Handjunicolaou, G., & Kalay, A. (1984). Wealth redistributions or changes in firm value: an analysis of returns to bondholders and stockholders around dividend announcements. Journal of Financial Economics(13), 35-63. I/B/E/S International Inc. (2000). The I/B/E/S Glossary. In I. I. Inc., The I/B/E/S Glossary (pp. 34-35). Skinner, D., & Sloan, R. (2002). Earnings Suprises, Growth Expectations, and Stoock Returns or Don't Let Earnings Torpede Sink Your Portfolio. Review of Accounting Studies, 289-312.

36


SSRN electronic libary. (sd). Opgeroepen op September 29, 2012, van www.ssrn.com WRDS, financial database. (sd). Opgeroepen op 2012-2013, van https://wrdsweb.wharton.upenn.edu/wrds/

37

Amsterdam Business School

Recommend Documents