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