Abstract
We investigate the relationship between passive and active portfolio management in the Norwegian mutual fund market. The purpose of this thesis is to examine Norwegian managers’ ability to create consistent excess return over time. Our main contribution is to provide further empirical evidence of skill in the Norwegian mutual fund market by using the information ratio, traditional regression models, and the buy-and-hold strategy. We provide evidence that some Norwegian mutual funds are significantly better than others over time, indicating skilled managers rather than luck. However, we also provide evidence that a passive buy-and-hold portfolio is as successful as the best performing funds. Forord Forord Denne studien er skrevet som en avsluttende del av masterstudiet ved Handelshøgskolen Nord, Nord Universitet avd. Bodø. Oppgaven utgjør 30 studiepoeng og er skrevet innenfor profileringen finansiering og investering. Arbeidet har vært tidvis krevende og utfordrende, men har først og fremst vært veldig lærerikt. Vi har studert et dagsaktuelt tema der resultatene er interessante for alle som vurderer å investere eller som allerede investerer i norske aksjefond. Vi har hatt mange gode og innholdsrike diskusjoner rundt temaet og ser tilbake på et samarbeid som har fungert svært godt. Vi ønsker å rette en stor takk til vår veileder, Thomas Leirvik, for mange gode konstruktive tilbakemeldinger underveis i prosessen. Videre ønsker vi å takke Cecilie Waallann Brown for korekturgjennomgang. Dere har helt klart bidratt til å gi oppgaven et løft! Sammendrag Sammendrag denne studien sammenligner vi passive og aktive strategier i det norske aksjefondsmarkedet og ser på norske forvalteres evne til å oppnå konsistent meravkastning over tid. Vi rangerer 40 norske passive og aktive aksjefond etter informasjonsraten (IR) ved bruk av et rullerende vindu for å avdekke hvorvidt meravkastning skyldes forvalterens dyktighet eller flaks. Videre analyserer vi resultatene med tradisjonelle regresjonsmetoder med utgangspunkt i trefaktor-modellen til Fama & French (1993). Vi tar også med Carhart’s (1997) momentum-faktor og Pástor & Stambaugh’s (2003) likviditets-faktor i vår analyse. Til slutt ser vi på en passiv kjøp-og-hold-strategi i de fem største selskapene på Oslo Børs og sammenligner denne opp mot de beste norske aksjefondene. Vi finner bevis for at noen aksjefond presterer signifikant bedre enn andre over tid og at noen fond klarer å konstistent slå markedet i flere perioder. Videre finner vi at 47.5% av utvalget ikke gir avkastning utover forvaltningskostnaden. Setter vi fondene inn i en lengre tidshorisont finner vi også at informasjonsraten er vesentlig lavere for fond med lang levetid enn for fond med kortere levetid. Vi har samtidig sammenlignet avkastningen til de beste aksjefondene med tradisjonelle risikofaktorer, men klarer ikke å identifisere én faktor som går igjen for de best presterende fondene. Videre viste funnene i studien at en passiv kjøp-og-hold portefølje er like suksessfull som de beste fondene. Innholdsfortegnelse Innhold Sammendrag iii Innholdsfortegnelse iv Liste over figurer v Liste over tabeller v 1 Introduksjon 1 1.1 Problemstilling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Disposisjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Teori 3 2.1 Portefølje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.1.1 Aksjefond . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2 Moderne porteføljeteori . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.3 Avkastningskrav . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.3.1 CAPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.3.2 Multifaktormodeller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.4 Arbitrasjeteori . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.5 Hypotesen om markedseffisiens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.5.1 Mål av effisiens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.6 Aktiv og passiv forvaltning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.7 Mål for risikojustert avkastning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.7.1 Sharpe-rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.7.2 Treynor-rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.7.3 Jensens alfa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.7.4 Informasjonsrate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3 Data og metode 14 3.1 Forskningsdesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.2 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.2.1 Kriterier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.2.2 Klassifisering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.3 Behandling av data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.3.1 Avkastning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.3.2 Risikofri rente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.3.3 Referanseindeks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.3.4 Deskriptiv statistikk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.3.5 Korrelasjon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.3.6 Regresjonsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.3.7 Hypotesetesting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.3.8 Utforming av hypoteser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.4 Evaluering av studiet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Innholdsfortegnelse 3.4.1 Reliabilitet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.4.2 Validitet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4 Resultat og analyse 27 4.1 Deskriptiv statistikk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2 Hypotesetest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.2.1 Informasjonsraten over et rullerende vindu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.2.2 Regresjonsresultat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.2.3 Kjøp-og-hold-strategi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 5 Konklusjon 40 Kilder 41 Liste over figurer 1 Kapitalverdimodellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2 Populasjonen av norske aksjefond og studiets utvalg . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3 Frekvensfordeling av gjennomsnittlig informasjonsrate (IRP ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4 Individuell fordeling av t-statistikk for alle fond . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5 Utviklingen av dyktighet over tid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 6 Individuell fordeling av t-statistikk for N ≥ 240 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 7 Forskjell i informasjonsraten mellom de beste og dårligste aksjefondene . . . . . . . . . . . . . 34 8 Forskjell i informasjonsraten mellom de beste aktive fondene og en kjøp-og-hold-portefølje . . 39 Liste over tabeller 1 Forutsetningene til CAPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2 Liste med de 40 aksjfondene i utvalget1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3 Liste med de fem største norske selskaper etter markedsverdi per 20151 . . . . . . . . . . . . 16 4 Deskriptiv statistikk for norske aksjefond . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5 Sammendrag av statistikk for hele utvalget . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 6 Informasjonsraten over 24 måneders rullerende vindu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 7 Fama-French (1993) trefaktor-modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 8 Carhart (1997) firefaktor-modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 9 Pastor-Stambaugh (2003) femfaktor-modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 10 Deskriptiv statistikk for en kjøp-og-hold-strategi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Introduksjon 1 Introduksjon Ved slutten av 2018 hadde den norske aksjefondsindustrien en total forvaltningskapital på over 1100 milliarder kroner. Industrien har hatt en kraftig vekst; antall aksjefond har økt fra rundt 400 i 2004 til over 850 i 2018, og den totale forvaltningskapitalen har omtrent seksdoblet seg for samme periode (VFF, 2019a). I en undersøkelse gjennomført av Verdipapirfondenes Forening (2018) kan man se at omtrent 1.5 millioner (36%) nordmenn har penger plassert i aksjefond, og at det er den største andelen siden 2011. Det er også flere menn (41%) enn kvinner (31%) som bruker denne sparingsformen og av undersøkelsen kommer det fram at fondenes risiko er den viktigste faktoren ved valg av fond, etterfulgt av kostnader og historisk avkastning (VFF, 2018). Når media rangerer aksjefond fra best til dårligst er det typisk basert på historisk års-avkastning. Problemet med rangeringen basert på dette prestasjonsmålet er at investeringshorisonten for aksjefond som sparing ofte er mye lengre enn ett år, og at ett års avkastning sier relativt lite om hvordan et aksjefond presterer over tid. For en investor med et langsiktig investeringsperspektiv vil det være mer nyttig å vite hvordan et aksjefond presterer over en lengre periode. I tillegg vil de ulike fondenes levetid og strategier variere, og det vil være hensiktsmessig å sammenligne mer enn bare fondenes avkastning og risiko. For å ta hensyn til denne problematikken, benytter vi i denne studien informasjonsraten, hvilket er et forholdstall som viser meravkastning delt på porteføljens usystematiske risiko, som mål på risikojustert avkastning. En driver i aksjefondsbransjen er ideen om at noen fondsforvaltere er så dyktige at de er i stand til å predikere fremtidig avkastning og på denne måten klarer å generere vedvarende meravkastning i forhold til en referanseindeks. Hvorvidt det er forvalternes dyktighet eller faktorer i markedet som best beskriver meravkastning er et mye omdiskutert tema i finansverdenen. En studie av Kenchington, Wan, & Yüksel (2019) antyder at noe av meravkastning må kunne tilknyttes dyktige forvaltere og deres evne til å velge ut riktige aksjer. Dette står i kontrast til for eksempel Carhart (1997), som argumenterer for at overlegen prestasjon ikke kan tilknyttes forvalteren, men er et resultat av faktorer i markedet samt vedvarende forskjeller i fondenes utgifter og transaksjonskostnader. Andre argumenterer for at overlegen prestasjon er et korttids-fenomen, men at denne unormale prestasjonen forsvinner når man betrakter en lengre tidshorisont. Dette støttes av blant annet Vidal-García, Vidal, Boubaker, & Uddin (2016), som så på internasjonale aksjefonds prestasjon over tid, og Cai, Cheng, & Yan (2018) som fant bevis for at meravkastningen til aktive aksjefond (i USA) reduseres over tid. En studie av Cremers, Ferreira, Matos, & Starks (2016) så på konsekvensen av den kraftige økningen av indeksfond og hvordan dette påvirker konkurransebildet til aktive forvaltere. Funnene tyder på at økningen av antall indeksfond styrker konkurransen i industrien, slik at prisen på aktive fond presses ned, og at det derfor kreves at de aktive fondene i større grad avviker fra de respektive referanseindeksene. Fama & French (2010) observerte at aktive aksjefond i USA sjeldent presterte bedre enn indeksfond når man tar hensyn til de høye kostnadene knyttet til aktiv forvaltning. Diskusjonen rundt aktiv og passiv forvalting og hvorvidt noen evner å generere vedvarende meravkastning er et aktuelt og spennende tema som har inspirert oss til å utlede denne studien. I studien fokuserer vi på det norske aksjemarkedet og undersøker dyktigheten til de beste norske aksjefondene. For å analysere i hvilken grad fondsforvaltere evner å generere meravkastning i forhold til en referanseindeks, bruker vi informasjonsraten for å rangere avkastning til norske aksjefond. Vi har tatt utgangspunkt i funnene fra den norske studien av Gallefoss, Hansen, Haukaas, & Molnár (2015), som argumenterer for at prestasjon Introduksjon det norske aksjefondsmarkedet skyldes dyktighet når man betrakter en kort tidshorisont (ett år). I vår studie tar vi for oss en lengre tidshorisont på fem år og tester hvorvidt de beste aksjefondene presterer signifikant bedre enn en passiv kjøp-og-hold-strategi i det norske aksjemarkedet. Av populasjonen på 850 aksjefond vil vi se nærmere på aksjefondene «smartepenger.no» hevder å være de 40 beste aksjefondene i Norge (Smartepenger, 2019). Rangeringen i artikkelen er utelukkende basert på avkastningen til aksjefondene i 2018. Datamaterialet er hentet fra Titlon og inneholder data fra 1999-2019. ### 1.1. Problemstilling Med utgangspunkt i temaet rundt passive og aktive strategier i det norske aksjefondsmarkedet har vi formulert følgende problemstilling: Er meravkastningen til de beste norske aksjefondene et resultat av dyktighet eller flaks? For å besvare problemstillingen vil vi analysere de beste norske aksjefondene (40 fond) rangert etter avkastning i 2018 og har formulert følgende hypoteser: (A) Norske fondsforvalteres dyktighet er signifikant over tid (B) Meravkastningen til de beste norske aksjefondene kan forklares ut ifra tradisjonelle risikofaktorer (C) Forvalterne av de beste norske aksjefondene er signifikant dyktigere enn en passiv kjøp-og-hold-strategi Hypotesene er konkretisert og ytterligere gjort rede for under utforming av hypoteser (seksjon 3.3.8). ### 1.2. Disposisjon Studien er innledningsvis strukturert med et teorikapittel der grunnleggende aksjemarkedsteori blir gjen nomgått. Vi vil her redegjøre for relevante teorier opp mot problemstillingen, herunder moderne porteføljeteori, kapitalverdimodellen, markedseffisiens, aktiv versus passiv forvaltning, samt ulike mål for risikojustert avkast ning. I metodekapittelet vil vi presentere datagrunnlaget for oppgaven og redegjøre for hvilke analytiske metoder som er benyttet. Deretter vil vi presentere resultatene fra analysen og rangere fondene ut fra mål for risikojustert avkastning. Vi forsøker så å forklare meravkastningen til de beste fondene gjennom re gresjonsanalyse med tradisjonelle risikofaktorer. Til slutt vil vi sammenligne fondene med høyest risikojustert avkastning, mot en kjøp-og-hold-portefølje i de fem største selskapene i det norske markedet, for å se om de beste fondene er signifikant bedre. Teori 2 Teori dette kapittelet presenteres det teoretiske grunnlaget for oppgaven. Vi begynner med en generell begrep savklaring for deretter å gå i dybden på primære og omdiskuterte finansteorier tilknyttet aksjemarkedet. Avslutningsvis tar vi for oss mål for risikojustert avkastning og aktuell forskning på det respektive området. ### 2.1. Portefølje Begrepet portefølje har sin etymologi fra «portefeuille», som er det franske ordet for dokumentmappe (SNL, 2020). I økonomisk sammenheng, og for denne studien, referer vi til portefølje som betegnelsen på en samling av verdipapirer som blir administrert av en forvalter. Forvalterens rolle er å sette de verdipapirer han/hun tror vil gi høyest fremtidig avkastning sammen i en portefølje. For å unngå “å legge alle eggene i en kurv”, er det en vanlig praksis å dele porteføljen inn i tre hovedkomponenter; henholdsvis en risikofri, en passiv og en aktiv del (Treynor & Black, 1973). Hva en risikofri plassering er og hva det innebærer vil vi gjøre rede for under seksjon 2.3 og skillet mellom aktive og passive strategier vil bli redegjort for under seksjon 2.6. En portefølje kan inkludere både det som kalles realaktiva og finansielle aktiva. Realaktiva er eiendeler som skaper direkte verdier i samfunnet, slik som eiendom eller fysiske eiendeler, som sikrer eierretten og bruksretten til det underliggende. Finansielle aktiva kjennetegnes ved et indirekte eierskap i det underliggende realaktivumet, men uten bruksrett. Dette betyr at hvis du for eksempel har eierandeler (aksjer) i et selskap som eier et cruiseskip, har du krav på en del av verdien som skapes av skipet, men du har ikke rett til å benytte deg av tjenestene skipet tilbyr uten å betale. Innenfor finansielle aktiva er det tre hovedklasser: obligasjoner, aksjer og derivater (Bodie, Kane, & Marcus, 2018). En obligasjon er et rentepapir som tillater investoren å låne ut penger til selskaper mot en avtalt rente. Derivater er finansielle instrumenter som gjør det mulig på en mer kompleks måte å redusere risikoen til en portefølje (hedging). I denne studien vil vi analysere porteføljer som kun holder verdipapirer i aksjer, dermed går vi ikke dypere inn på obligasjoner og derivater. En aksje sikrer eierretten til en andel av et selskap og selskapets fremtidige inntjening, ofte i form av utbytte. Mange selskaper som går med overskudd deler en årlig utbetaling, kalt utbytte, til de som eier aksjer; aksjonærene. Størrelsen på investorens utbytte bestemmes av det totale utbytte i forhold til investorens eierandel i selskapet, som igjen bestemmes ut ifra antall aksjer holdt delt på det totale antall aksjer utstedt av selskapet.
Showing the abstract — retrieve the full paper via the Exa API.