ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE DIN BUCUREŞTI
MARIA MIRUNA POCHEA
COMPORTAMENTUL DE TURMĂ
AL INVESTITORILOR PE PIAŢA
DE CAPITAL
Colecţia
Cercetare avansată postdoctorală în ştiinţe economice
ISBN 978-606-505-999-3
Editura ASE
Bucureşti 2015
Copyright © 2015, Maria Miruna Pochea Toate drepturile asupra acestei ediţii sunt rezervate autorului.
Editura ASE
Piaţa Romană nr. 6, sector 1, Bucureşti, România
cod 010374
www.ase.ro
www.editura.ase.ro
Referenţi:
Prof. univ. dr. Pavel NĂSTASE
Prof. univ. dr. Nicolae ISTUDOR
ISBN 978-606-505-999-3
Autorul îşi asumă întreaga responsabilitate pentru ideile exprimate, pentru originalitatea materialului şi pentru
sursele bibliografice menţionate.
Această lucrare a fost cofinanţată din Fondul Social European, prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea
Resurselor Umane 2007-2013, proiect POSDRU/159/1.5/S/142115 „Performanţă şi excelenţă în cercetarea
doctorală şi postdoctorală în domeniul ştiinţelor economice din România”.
3
Cuprins
Summary ................................................................................................................................... 4
Introducere ............................................................................................................................... 6
1. De la finanţele clasice la finanţele comportamentale ..................................................... 8
1.1 Ipoteza pieţelor eficiente ................................................................................................... 9
1.2 Rolul finanţelor comportamentale .................................................................................. 13
1.3 Efectele biasărilor comportamentale asupra deciziilor de investiţii ............................... 16
2. Comportamentul de turmă financiar ............................................................................ 32
2.1 Studii teoretice privind comportamentul de turmă financiar ......................................... 33
2.2 Studii empirice privind comportamentul de turmă financiar ......................................... 36
2.3 Testarea comportamentului de turmă pe pieţele de capital din Europa Centrală
şi de Sud-Est .................................................................................................................. 38
2.3.1 Metodologia .......................................................................................................... 39
2.3.2 Datele şi rezultatele empirice ................................................................................ 41
2.3.3 Analiza comportamentului de turmă la nivel de sector de activitate .................... 50
Concluzii .................................................................................................................................. 78
Surse bibliografice .................................................................................................................. 81
Anexe ....................................................................................................................................... 85
4
Summary
This book is designed to address one of the most significant behavioral biases considering its
impact on asset pricing and, therefore, on market efficiency. Herding behavior refers to
mimicking the decisions of other investors irrespective of personal information and
expectations converging into common actions which are likely to drive away the stock prices
from their intrinsic values. Traditionally, causes of herding include intrinsic preference for
conformity, doubt concerning the manager’s skills, the perception that others are better
informed, imperfect information, the additional costs of new information and compensation
structures in case of money-funds managers.
Herding behavior lies on the border between traditional and behavioral finance. In order to
understand this phenomenon, the first part of this book is intended to be a picture of finance
progress from traditional theory to behavioral finance. The efficient market hypothesis has been
the dominant topic in finance for almost thirty years. It assumes that a rational investor
immediately and accurately adapts his beliefs and behavior to any new information which
arrives on the market. As a consequence, on an efficient market, asset prices will
instantaneously and entirely reflect all available information at any time. This hypothesis has
been challenged by both theoreticians and practitioners, and its main limits were emphasized
in the financial literature over time. Under these circumstances, behavioral finance emerged
as a response to the anomalies that cannot be explained by traditional models. Behavioral
finance, usually defined as the incorporation of psychology into finance, aims to convince the
economists that the analysis of real behavior of people is at least as important as perfectly
rational human behavior from the classical theory. Combining traditional finances with
psychological, emotional and affective elements contribute to a better understanding of the
market mechanisms and how investors base their financial decisions. Behavioral finance can
be very useful to explain investors’ behavior and within this book we focus mainly on herding
behavior of investors in the capital market.
Given that previous empirical studies on herding behavior neglected Central and East
European capital markets, in the second part of this book we try to fill this gap in the literature.
Moreover, it is known that in emerging and frontier markets information is incorporated into
stock prices much slower, and in consequence there is a higher propensity to herd.
The empirical study is dedicated to testing the herding behavior in ten countries in Central and
Eastern Europe: Bulgaria, Croatia, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania,
5
Poland, Romania and Slovenia. We examine herding behavior both at global level and
industrial sector level by using daily data on stock prices from January 2, 2003 to December
31, 2013 and we investigate for the potential asymmetric effects of herding behavior under
different market conditions (bull and bear market, high and low volatility). and if global
financial crisis affected herding behavior in Central and Eastern European markets. These
results may be of importance to practitioners, policymakers and academia. For practitioners,
herding behavior could drive stock prices away from their intrinsic values and present
profitable investments opportunities. For policymakers, this behavioral bias could destabilize
markets and increase the fragility of the financial system. Consequently, it is in policymakers’
interest to adopt measures for preventing herding. For academia, herding behavior contradicts
the efficient market hypothesis and rational asset pricing theory, having important theoretical
implications for designing the asset pricing models.
6
Introducere
Teoria pieţelor eficiente s-a aflat în ultimele decenii în centrul atenţiei domeniului financiar,
atingând apogeul în anii 1970. Eugene Fama, laureat al Premiului Nobel pentru economie în
anul 2013, susţine că pe o piaţa eficientă preţurile activelor reflectă toată infomaţia disponibilă
la un moment dat. Pornind de la această aserţiune s-a dezvoltat o întreagă teorie financiară
concretizată în numeroase modele teoretice şi studii empirice. Universitatea din Chicago, în
interiorul căreia a luat naştere această teorie, a devenit centrul cercetării financiare mondiale.
Michael Jensen, absolvent al Şcolii de la Chicago şi unul dintre fondatorii ipotezei pieţelor
eficiente, afirma în 1978 că nu există nicio altă teoremă în economie care să fie susţinută de
evidenţe empirice mai solide decât această ipoteză. Începând cu anii 1980 fundamentele
teoretice şi empirice ale ipotezei pieţelor eficiente au devenit subiectul unor dispute intense în
literatură.
Principalul contraargument asupra paradigmei pieţelor perfect eficiente se referă la
fundamentarea sa pe comportamentul perfect raţional al investitorilor. Realitatea a demonstrat
însă că raţionalitatea umană are limite atât de natură emoţională, cât şi psihologică. În perioada
în care modelele bazate pe paradigma investitorilor perfect raţionali se aflau în plin avânt,
Robert Shiller, care în mod paradoxal a împărţit Premiul Nobel cu Eugene Fama în anul 2013,
era un tânăr doctorand care studia modelele fundamentate pe aşteptările raţionale. Shiller nu
s-a lăsat însă orbit de infailibilitatea pieţelor eficiente şi, în cartea sa Irrational Exuberance,
lansată cu puţin timp înainte ca piaţa să atingă maximul istoric din anul 1990, a avertizat
investitorii că preţurile acţiunilor au urcat prea sus şi s-ar putea să fie dezamăgiţi de evoluţia
viitoare a pieţei. Cu toate acestea, foarte puţini au fost cei care au auzit semnalul de alarmă, iar
bula speculativă s-a spart.
În acest context, în anii 1990 o parte semnificativă a studiilor financiare s-au îndepărtat de
modelele econometrice specifice finanţelor clasice şi au introdus psihologia cognitivă în sfera
finanţelor, dezvoltând o nouă ramură ştiinţifică şi anume, finanţele comportamentale. Spre
deosebire de finanţele clasice a căror teorie este fundamentată pe ideea că oamenii sunt
raţionali, economiştii behaviorişti îşi propun să explice formarea preţurilor activelor prin
aspecte de ordin emoţional şi prin biasările comportamentale ale investitorilor. Aceste biasări
pot avea efecte puternice asupra deciziilor de tranzacţionare ale investitorilor instituţionali şi
individuali şi vizează teama faţă de regret şi pierdere, încrederea excesivă în propriile abilităţi
investiţionale, disonanţa cognitivă, stereotipia investiţională, contabilizarea mentală etc.
7
Lucrarea de faţă abordează una dintre cele mai semnificative erori care pot apărea în cazul
investitorilor susceptibili de diverse biasări comportamentale – comportamentul de turmă
financiar (engl. herding behavior) – dacă ţinem cont de impactul pe care acesta îl are asupra
formării preţurilor activelor şi implicit al eficienţei informaţionale. Comportamentul gregar
financiar presupune imitarea deciziilor altor investitori fără a ţine cont de informaţiile şi
aşteptările proprii, fenomen care generează acţiuni comune în masă care tind să îndepărteze
preţurile activelor de valorile lor fundamentale. În mod tradiţional, printre cauzele
comportamentului de turmă sunt menţionate: preferinţa intrinsecă pentru conformitate, îndoiala
privind abilităţile managerilor, percepţia conform căreia ceilalţi sunt mai bine informaţi,
informaţia imperfectă sau schemele de compensare aplicate în cazul managerilor de fonduri
mutuale.
Având în vedere faptul că studiile empirice anterioare privind comportamentul de turmă au
neglijat pieţele europene emergente, am încercat să umplem acest gol din literatură. Mai mult,
este cunoscut faptul că pe pieţele de frontieră şi emergente informaţia este reflectată în preţ mult
mai lent, oferind astfel un teren propice pentru investigarea comportamentului de turmă. Partea
finală a acestei lucrări este dedicată aşadar testării prezenţei comportamenului gregar în zece
ţări din Europa Centrală şi de Sud-Est (Bulgaria, Croaţia, Cehia, Estonia, Ungaria, Letonia,
Lituania, Polonia, România şi Slovenia, în perioada 2 ianuarie 2003 – 31 decembrie 2013) în
condiţii diferite ale pieţei (creştere/scădere, volatilitate ridicată/scăzută), dar şi impactului pe
care criza financiară globală l-a avut asupra sa.
8
1 De la finanţele clasice la finanţele comportamentale
În ultimele decenii s-a creat în literatura financiară o adevărată dispută între adepţii finanţelor
clasice şi cei ai finanţelor comportamentale. Încă mai există numeroşi economişti, susţinători
ai teoriei finanţelor tradiţionale, care nu sunt convinşi de implicaţiile pe care emoţiile le pot
avea asupra comportamentului şi deciziei investiţionale.
În pofida progreselor înregistrate în procesul de înţelegere a mecanismelor economice este
dificil de explicat de ce indivizii nu se comportă atunci când vine vorba despre finanţele
personale, aşa cum prezic modelele economice. Teoria general acceptată de economişti este că
acţiunile financiare ale oamenilor sunt determinate de calcule perfect raţionale, iar deciziile
financiare sunt adoptate în concordanţă cu ipoteza de eficienţă financiară. Această ipoteză a
fost intens dezbătută atât de teoreticieni, cât şi de practicieni, iar principalele sale neajunsuri au
fost evidenţiate în literatura de specialitate. În acest context, finanţele comportamentale au
apărut ca o replică pentru toate anomaliile care nu pot fi explicate prin modelele financiare
clasice. Noua ramură a finanţelor – finanţele comportamentale – îşi propune să convingă că
analiza comportamentului real al oamenilor este la fel de importantă precum comportamentul
“ideal” al omului perfect raţional din teoria clasică.
Îmbinarea finanţelor clasice cu elemente de ordin psihologic, emoţional şi afectiv contribuie la
o mai bună înţelegere a mecanismului de funcţionare a pieţei şi a modului în care investitorii
îşi fundamentează deciziile financiare. Finanţele comportamentale pot fi de un real folos în a
explica un anumit comportament al investitorilor, însă nu reuşesc să identifice la fel de uşor
cum se va manifesta comportamentul acestora în viitor.
Capacitatea umană de a acumula, înţelege şi procesa volumul deloc neglijabil de informaţii şi
stimuli financiari prezintă de cele mai multe ori limite. Raţionamentele pe care investitorii sunt
nevoiţi să le efectueze în fiecare zi sunt îngrădite de timp, de o anumită conjunctură personală,
de factori psihologici, emoţionali şi în foarte puţine cazuri sunt conduse exclusiv de o judecată
economică raţională.
Meir Statman, profesor la Santa Clara University, afirma: “În finanţele clasice oamenii sunt
raţionali. În finanţele comportamentale oamenii sunt normali.” Secţiunea următoare tratează
elementul fundamental de dezbatere dintre finanţele clasice şi cele comportamentale, şi anume
ipoteza pieţelor eficiente.
9
1.1 Ipoteza pieţelor eficiente
Ipoteza pieţelor eficiente (engl. Efficient Market Hypothesis - EMH) a reprezentat nucleul
discuţiilor academice din sfera finanţelor pentru aproape trei decenii. Eugene Fama (1965)
definea o piaţă eficientă drept “o piaţă pe care există un număr mare de agenţi raţionali care
îşi maximizează profitul, implicaţi într-o concurenţă activă, fiecare încercând să anticipeze
cursul viitor al acţiunilor individuale şi pe care informaţia curentă importantă este disponibilă
aproape în mod gratuit pentru toţi participanţii. Pe o piaţă eficientă, concurenţa între numeroşi
participanţi inteligenţi conduce la o situaţie în care, în fiecare moment, preţurile curente ale
acţiunilor individuale reflectă deja efectele informaţiilor bazate pe evenimente care s-au
produs în trecut, dar şi pe evenimentele pe care piaţa anticipează că se vor realiza în viitor.
Altfel spus, pe o piaţă eficientă preţul curent al unei acţiuni va fi în orice moment o estimare
bună a valorii sale fundamentale.” Altfel spus, o piaţă eficientă este o piaţă ideală pe care
preţurile activelor oglindesc în mod instantaneu toată informaţia disponibilă la un moment dat.
Roberts (1967) face pentru prima dată distincţia între diferite forme de eficienţă informaţională.
Fama (1970) preia această taxonomie şi delimitează trei forme de eficienţă informaţională:
forma slabă, forma semi-puternică şi forma puternică.
Eficienţa informaţională în forma slabă presupune că preţul curent al activelor reflectă deja
toată informaţia trecută şi disponibilă. Această ipoteză este în concordanţă cu aceea că preţurile
urmează un proces de mers aleator, adică se formează în mod independent de la un moment la
altul. Jones (1993) susţine că analiza tehnică nu poate fi folosită pentru obţinerea unui profit
deoarece este fundamentată pe evoluţia trecută a preţurilor. Cu toate acestea, un investitor poate
bate o piaţă eficientă în formă slabă apelând la analiza fundamentală.
Eficienţa informaţională în formă semiputernică caracterizată prin faptul că, pe lângă preţurile
din trecut, preţurile curente reflectă toată informaţia aflată la dispoziţia publicului. Această
infomaţie cuprinde: datele noi care influenţează bilanţul şi contul de profit şi pierdere, PER-ul,
majorările de capital, anunţurile privind fuziunile şi achiziţiile, dividendele, calitatea
managementului etc. Pe o piaţă eficientă în formă semiputernică analiza fundamentală care se
bazează pe informaţiile publice se dovedeşte a fi inutilă (Todea A., 2005). De asemenea, nici
analiza tehnică nu este viabilă deoarece dacă o piaţă este eficientă în formă semiputernică, ea
este eficientă şi în formă slabă. Singurii care pot obţine profit pe o astfel de piaţă sunt traderii
din interior care deţin informaţii privilegiate.
10
Eficienţa informaţională în formă puternică (toată informaţia disponibilă)
Eficienţa informaţională în formă semiputernică (toată informaţia publică disponibilă)
Pe o piaţă eficientă în formă puternică cursul unei acţiuni reflectă imediat toată informaţia
disponibilă publică sau privată. Pe o asemenea piaţă orice oportunitate de câştig neexploatată
va fi eliminată şi nimeni nu va putea bate piaţa. Nici de această dată analiza tehnică şi
fundamentală nu vor fi profitabile deoarece dacă o piaţă este eficientă în formă puternică, ea
este eficientă şi în formă slabă şi semiputernică. În figura de mai jos sunt redate cele trei forme
de eficienţă informaţională.
Figura 1 Categorii de eficienţă informaţională
Sursa: Jones, C. P., 1993: 628
Teoria pieţelor eficiente are la bază trei piloni (Shleifer, 2000):
premisa că investitorii sunt raţionali şi evaluează corect activele (în momentul în care
investitorii intră în posesia unei informaţii noi vizavi de un activ, ei acţionează în
consecinţă şi acea informaţie se va reflecta imediat în preţul activului respectiv);
în cazul în care investitorii nu sunt raţionali, tranzacţiile lor sunt realizate într-o manieră
aleatoare, anulându-se reciproc şi negenerând niciun impact asupra preţului activelor;
în situaţia în care investitorii manifestă un comportament iraţional similar, adică iniţiază
activităţi de tranzacţionare corelate între ele care nu se anulează, pe piaţă există
arbitrajorii care vor elimina orice influenţă a acestora asupra stabilirii preţurilor.
Aceste fundamente nu sunt însă infailibile, iar slăbiciunile lor au fost evidenţiate odată cu
progresul cercetărilor din domeniul pieţelor financiare. Mai întâi de toate, ipoteza că oamenii,
în general, şi investitorii, în particular, sunt perfect raţionali nu este sustenabilă. Există mulţi
investitori care reacţionează la informaţii irelevante, evaluând activele financiare în baza
zgomotului şi nu a informaţiei (Black, 1986). Dar ipoteza pieţelor eficiente rezistă chiar şi atunci
când investitorii nu sunt complet raţionali. Dacă există un număr mare de investitori care
Eficienţa informaţională în formă slabă (preţurile trecute)
Eficienţa informaţională în
formă slabă
(preţurile trecute)
11
derulează tranzacţii în mod aleator, iar aceste tranzacţii nu sunt corelate, atunci volumul ridicat
de tranzacţionare va conduce la anularea efectelor potenţiale asupra preţurilor activelor. Această
ipoteză prezintă limite deoarece se bazează pe lipsa corelării strategiilor investitorilor iraţionali.
EMH este valabilă însă şi în situaţia în care strategiile de tranzacţionare sunt corelate datorită
prezenţei arbitrajorilor pe piaţă. Arbitrajul presupune cumpărarea şi vânzarea simultană a
aceluiaşi activ pe două pieţe diferite, urmărindu-se obţinerea unui profit din diferenţa de preţ.
Shleifer şi Vishny (1997) consideră arbitrajul drept o activitate specifică investitorilor
profesionişti bine informaţi care reuşesc să atragă fonduri de la investitori mai mici pentru a
deschide o poziţie pe piaţă. Sumele necesare pentru realizarea unui arbitraj trebuie să fie
suficient de mari pentru a obţine un profit deoarece spread-urile sunt relativ mici. De asemenea,
trebuie să se aibă în vedere costurile de tranzacţionare pentru ca această operaţie financiară,
aparent lipsită de orice risc, să nu se soldeze cu o pierdere. Un alt risc semnalat de Shleifer şi
Vishny (1997) se referă la micii investitori care nu sunt bine informaţi şi doar câţiva dintre ei
pot face distincţia între un arbitrajor bun şi unul slab, evaluarea acestora făcându-se pe baza
performanţelor lor anterioare. În consecinţă, investitorii pun la dispoziţia arbitrajorilor fonduri
limitate şi de multe ori le retrag, determinând închiderea arbitrajului înainte ca acesta
să genereze profit. În acest context, în pofida identificării unei oportunităţi de arbitraj ca urmare
a abaterii preţurilor activelor de la valorile lor fundamentale, arbitrajorii evită o astfel
de activitate.
Teoria pieţelor eficiente a generat nu numai dezbateri de natură teoretică în literatură, ci şi
numeroase studii empirice al căror obiectiv a fost de a stabili dacă anumite pieţe sunt eficiente.
Evidenţele empirice din numeroase articole ştiinţifice, publicate în jurnale de anvergură,
sprijină ipoteza pieţelor eficiente. Există însă şi argumente împotriva EMH prezentate sub
forma unor anomalii bursiere. Conform lui Tversky şi Kahneman (1986) o anomalie este o
abatere de la o paradigmă actuală acceptată care este prea răspândită pentru a fi ignorată, prea
sistematică pentru a fi considerată o eroare aleatorie şi prea importantă pentru a fi acceptată
prin relaxarea sitemului normativ. Există trei categorii principale de anomalii bursiere: anomalii
fundamentale, anomalii tehnice şi anomalii calendaristice.
Anomaliile fundamentale se referă la neregulile care pot să apară în procesul de evaluare
fundamentală a unui activ financiar. Multe studii din literatura financiară arată că investitorii
supraestimează perspectivele companiilor de creştere şi subestimează valoare companiilor
aflate pe o pantă de dezvoltare descendentă. Un alt exemplu de anomalie fundamentală se referă
la indicatorul Price to Book Value (P/B). Conform lui De Bondt şi Thaler (1987), valorile mari
12
pentru P/B pot reflecta un optimism excesiv pe piaţă cu privire la profitabilitatea viitoare a
companiilor, acesta fiind efectul unor reacţii exagerate la informaţiile pozitive din trecut. Fama
şi French (1992) au realizat un studiu în care au analizat toate acţiunile listate la New York
Stock Exchange (NYSE), American Stock Exchange (AMEX), şi Nasdaq în perioada 1963-
1990. Evidenţele empirice au arătat că acţiunile care aveau P/B scăzut au înregistrat rentabilităţi
superioare celor cu P/B ridicat. Şi cea mai populară tehnică relativă de evaluare – Price to
Earnings ratio (P/E) – poate fi subiectul unei anomalii bursiere, o dovadă în acest sens fiind
studiul lui Goodman şi Peavy (1983) care arată cum acţiunile cu un P/E mic au rentabilităţii
mai mari decât rentabilitatea pieţei, şi viceversa. Numeroase evidenţe empirice arată faptul că
acţiunile care au randamentul dividendului ridicat, reuşesc să genereze o rentabilitate superioară
pieţei. De Bondt şi Thaler (1985) au demonstrat că investitorii care aleg acţiunile “neglijate” de
piaţă, adică cele mai puţin tranzacţionate, obţin o rentabilitate peste cea a indicelui de piaţă.
Anomalii tehnice. Analiza tehnică însumează o serie de instrumente folosite pentru a
previziona preţurile viitoare pe baza datelor istorice. Uneori analiza tehnică prezintă anumite
neconcordanţe cu privire la ipoteza pieţelor eficiente care poartă numele de anomalii tehnice.
Un exemplu de anomalie tehnică este efectul moment (engl. momentum effect) care presupune
o legătură pozitivă între rentabilităţile trecute ale acţiunilor şi rentabilităţile viitoare ale
acestora. Acţiunile care au cunoscut un trend crescător în ultimele trei până la 12 luni anterioare
prezintă o probabilitate ridicată de a continua această traiectorie şi în perioada următoare de trei
până la 12 luni. Pe de altă parte, acţiunile care au înregistrat un trend descrescător al preţurilor
bursiere în ultimele trei până la 12 luni au o probabilitate mai mare de a urma acelaşi trend şi
în perioada următoare. Hon şi Tonks (2003) au studiat acest fenomen pe piaţa americană şi au
descoperit că aceste strategii de moment au fost prezente pe piaţă în perioada 1977-1996.
Conform celor doi autori, investitorii pot obţine profituri ridicate prin cumpărarea acţiunilor
câştigătoare din trecut (trend crescător al preţurilor) şi vânzarea acţiunilor perdante din trecut
(trend descrecător al preţurilor). Evidenţele empirice obţinute de Hon şi Tonks (2003) au fost
confirmate de către Chui et al. (2010) care au identificat prezenţa efectului moment pe 41 de
pieţe din întreaga lume.
Anomalii calendaristice. Efectul lunii ianuarie este poate cea mai populară anomalie
calendaristică. S-a observat de-a lungul timpului că acţiunile companiilor de talie mică au
înregistrat rentabilităţi foarte ridicate în luna ianuarie comparativ cu acţiunile companiilor cu o
capitalizare bursieră mare (Keim, 1983). Autorul a demonstrat că aproape 50% din
rentabilitatea în exces este determinată de primele zile din luna ianurie. Argumentul care susţine
13
această ipoteză constă în urmărirea beneficiului fiscal de către ivestitori. Mai exact, acţiunile
care s-au dovedit neperformante în perioada de raportare sunt vândute la sfârşitul anului pentru
a se înregistra o pierdere şi implicit o reducere a taxelor fiscale, pentru ca ulterior, în luna
ianuarie, sumele obţinute din vânzarea acţiunilor respective să fie reinvestite din nou, fapt ce
va conduce la creşterea preţurilor. Ligon (1997) a demonstrat că efectul lunii ianuarie este
generat de lichiditatea mai mare din această lună şi că acest efect este corelat atât cu volumul
de tranzacţionare ridicat din luna ianuarie cât şi cu ratele scăzute ale dobânzii. Aceste evidenţe
reprezintă o limită a ipotezei de eficienţă informaţională a pieţelor deoarece acest efect este
cunoscut de către toţi participanţii de pe piaţă şi, cu toate acestea, el nu dispare. Or, pe o piaţă
eficientă investitorii ar efectua tranzacţii astfel încât să exploateze creşterea cursurilor bursiere
în luna ianuarie, fapt ce va determina în cele din urmă eliminarea acestui efect. O altă anomalie
calendaristică este reprezentată de efectul sfârşitului de lună. Studiile din domeniu au arătat că
acţiunile au rentabilităţi mai mari în ultimele zile ale unei luni şi în primele patru zile ale lunii
următoare. O explicaţie pentru acest efect ar putea fi cash flow-urile de la sfârşitul lunii (salarii,
chirii etc.). Hensel şi Ziemba (1996) au arătat că rentabilităţile de sfârşit de lună ale acţiunilor
de pe piaţa americană au depăşit în perioada 1928-1993 rentabilitatea medie a pieţei. Această
evidenţă implică faptul că investitorii pot obţine un profit dacă îşi programează cumpărările de
acţiuni înainte de finalul unei luni.
Sintetizând, atât teoria pieţelor eficiente, cât şi teoria pieţelor ineficiente îşi au partea lor de
adevăr. Fără îndoială, noţiunea de eficienţă perfectă este utopică, dar ar fi nedrept să acordăm
verdictul de ineficienţă pentru toate pieţele, indiferent de gradul lor de dezvoltare. De aceea, în
literatura de actualitate din domeniu, a fost introdus un concept nou, şi anume eficienţa relativă
care permite efectuarea unui clasament al pieţelor în funcţie de gradul de eficienţă.
1.2 Rolul finanţelor comportamentale
Conform teoriei economice neoclasice, homo oeconomicus reflectă un comportament economic
bazat pe trei principii fundamentale: principiul raţionalităţii perfecte, principul urmăririi
propriului interes şi principiul accesului la informaţii perfecte. La fel ca în cazul EMH, homo
oeconomicus este un concept care este acceptat de economişti cu anumite grade de toleranţă.
Unii economiştii şi-au însuşit acest concept într-o formă semiputernică, adică nu consideră
comportamentul economic raţional ca fiind predominant, dar acceptă faptul că pot să apară
într-o mare măsură elemente de raţionalitate economică. Alţi economişti acceptă homo
14
oeconomicus într-o formă slabă în care trăsăturile unui individ perfect raţional există, dar nu
sunt puternice. Aceste forme ale conceptului de homo oeconomicus au un nucleu comun:
indivizii vizează maximizarea raţională a funcţiei de utilitate, urmărindu-şi interesul propriu şi
luând decizii economice raţionale. Dacă indivizii sunt perfect raţionali, deţin informaţii perfecte
şi îşi urmăresc propriul interes, atunci există o probabilitate mai mare pentru a li se măsura
comportamentul economic. Fiecare dintre aceste principii a fost însă contestat de-a lungul
timpului:
1. Principiul raţionalităţii perfecte. Atunci când indivizii sunt raţionali, pot să proceseze
corect informaţiile şi să adopte decizii financiare adecvate. Cu toate acestea, raţiunea nu
este singura coordonată a comportamentului uman, mulţi psihologi fiind de părere că
intelectul este mai puţin un produs al gândirii raţionale şi mai mult efectul unor
impulsuri precum teama, dragostea, ura, plăcerea, durerea etc. Indivizii îşi folosesc
intelectul numai pentru a evita sau a atinge aceste stări emoţionale.
2. Principul urmăririi propriului interes. Există multe studii care contrazic ideea de
urmărire doar a interesului propriu. Dacă acest principiu ar fi validat în totalitate, atunci
nu ar mai exista acte de caritate, de altruism, de sacrificiu personal, de voluntariat, de
ajutorare a celor nevoiaşi şi nici cazuri de comportament autodistructiv precum suicidul,
abuzul de alcool, consumul de droguri etc.
3. Principiul accesului la informaţii perfecte. Deşi există oameni privilegiaţi care deţin
foarte multe informaţii despre un anumit subiect, este imposibil ca toţi oamenii să fie
atotştiutori. Volumul de informaţii din lumea financiară este imens şi nici măcar
investitorii cei mai de succes nu reuşesc să fie cunoscători desăvârşiţi ai acestui
domeniu.
Şi de această dată, ca şi în cazul eficienţei informaţionale, raţionalitatea umană trebuie privită
nuanţat. Oamenii nu sunt nici perfect raţionali, nici perfect iraţionali, ci posedă combinaţii de
diverse de trăsături raţionale şi iraţionale. Fără doar şi poate, înţelegerea impactului pe care
comportamentul psihologic îl are asupra rezultatelor plasamentelor financiare va furniza
beneficii atât pentru investitorii individuali, cât şi pentru consultanţii financiari.
Investitorii individuali pot profita de aplicarea finanţelor comportamentale în ceea ce priveşte
construirea portofoliului propriu de investiţii, adaptat la aşteptările lor. Indiferent dacă adoptă
deciziile financiare pe cont propriu sau apelează la profesionişti, majoritatea investitorilor se
confruntă cu apariţia emoţiilor în procesul decizional. Cunoscând principalele biasări specifice
15
finanţelor comportamentale, investitorii individuali îşi pot adapta comportamentul şi pot construi
portofolii financiare care să conducă la atingerea obiectivelor fixate pe termen lung.
Dat fiind faptul că paradigma finanţelor comportamentale este relativ nouă, consultanţii
financiari ar putea manifesta o oarecare reticenţă în implementarea acesteia în practică. Mai
mult, ei s-ar putea simţi stânjeniţi în a le adresa clienţilor întrebări care ţin de dorinţele şi
comportamentul lor. Este evident că înţelegerea comportamentului şi emoţiilor clientului va
aduce beneficii şi în sensul îmbunătăţirii relaţiei dintre acesta şi consilierul său. Efectul va fi
construirea unui portofoliu echilibrat, adaptat aşteptărilor clientului, care va conduce la
atingerea obiectivului vizat de acesta pe termen lung.
Pompian (2006) identifică patru direcţii prin care finanţele comportamentale conduc la
îmbunătăţirea comunicării dintre consultantul financiar şi clientul său:
consultantul trebuie să înţeleagă cu acurateţe obiectivele financiare ale clientului său;
consultantul trebuie să îl sfătuiască permanent pe client cu privire la acţiunile pe care
acesta ar trebui să le adopte;
consultantul oferă ceea ce aşteaptă clientul;
relaţia dintre cei doi este benefică pentru ambele părţi.
Formularea obiectivelor financiare
Consultanţii cu experienţă în domeniul investiţional ştiu că definirea clară a obiectivelor
financiare ale clientului este vitală pentru a crea un program investiţional adecvat pentru clientul
său. Pentru stabilirea corectă a obiectivelor, este necesară înţelegerea elementelor psihologice
şi emoţionale care au stat la baza creării acelor obiective de investiţie. În această manieră
consultanţii financiari se pot plia pe profilul clienţilor şi pot dezvolta o relaţie eficientă de
consiliere.
Menţinerea unei consilieri permanente
Consilierii financiari de succes oferă sfaturi coerente şi cu regularitate clienţilor lor. Integrarea
beneficiilor oferite de finanţele comportamentale poate deveni o parte importantă în procesul
de adaptare a planului investiţional la nevoile clientului. Finanţele comportamentale pot aduce
un plus de profesionalism în relaţia de consiliere deoarece consultanţii se pot folosi de
elementele sale specifice pentru a cunoaşte clientul înainte de a-i oferi orice sfat financiar. O
astfel de abordare va fi apreciată de clienţi şi va contribui la îmbunătăţirea conexiunii dintre cei
doi parteneri.
16
Oferirea a ceea ce aşteaptă clientul
Acesta este probabil cel mai important element al relaţiei consilier financiar-client în sensul
avantajelor oferite de apelarea la finanţele comportamentale. Atingerea aşteptărilor clientului
de către consultantul financiar este esenţială pentru o relaţie de consiliere de succes deoarece în
multe situaţii consultantul nu a reuşit să împlinească aşteptările clientului din cauză că nu a
înţeles nevoile acestuia.
Asigurarea unor beneficii reciproce
Fără îndoială, cu cât gradul de satisfacţie a clientului va fi mai mare, cu atât viaţa profesională a
consultantului va fi mai “împlinită”. Este cunoscut faptul că rezultatele nemulţumitoare ale
plasamentelor financiare reprezintă cauza principală pentru care un client renunţă la serviciile
consultantului său. Motivul pentru care un client îşi schimbă consultantul de investiţii este legat
de sentimentul că nu se simte înţeles, consecinţa fiind o relaţie precară de consiliere financiară.
Cel mai important avantaj pe care îl oferă finanţele comportamentale este acela că ajută la crearea
unei legături puternice între client şi consultant. Prin cunoaşterea motivelor care stau la baza
dorinţelor clientului, consultantul are capacitatea de a-l determina pe client să înţeleagă de ce
portofoliul său de investiţii este cel mai potrivit pentru el, indiferent de evoluţia zilnică a pieţei.
1.3 Efectele biasărilor comportamentale asupra deciziilor
de investiţii
Biasările comportamentale sunt definite abstract drept erori sistematice în raţiunea umană. În
literatura de specialitate există peste 50 de astfel de biasări, iar criteriile în funcţie de care
acestea sunt clasificate sunt diverse. Chiar dacă taxonomia biasărilor nu este lipsită de
importanţă, considerăm că implicaţiile pe care acestea le au asupra investitorilor individuali
sunt extrem de importante. În consecinţă, ne propunem să evidenţiem principalele biasări cu
care se confruntă indivizii în demersul investiţional.
1. Încrederea excesivă în propriile abilităţi (engl. overconfidence)
De regulă, oamenii au tendinţa de a supraestima încrederea în cunoştinţele pe care le deţin.
Altfel spus, oamenii sunt mai optimişti când vine vorba de evaluarea abilităţilor de a demara o
activitate şi exagerează corectitudinea previziunilor din trecut. Indivizii cu o pregătire
17
superioară sunt şi mai încrezători în propriile aptitudini profesionale şi pot să îi inducă în eroare
pe cei din jur prin afişarea acestei încrederi exagerate.
Există numeroase evidenţe în literatura finanţelor comportamentale care demonstrează faptul
că indivizii au tendinţa de a-şi supralicita încrederea în abilităţile investiţionale. Atunci când
investitorii alocă puţin timp pentru fundamentarea predicţiilor privind investiţiile apare
încrederea exagerată în predicţie (engl. prediction overconfidence). De exemplu, când un
investitor estimează valoarea viitoare a unei acţiuni, el va ţine cont de prea puţini factori
determinanţi în evaluarea rezultatului aşteptat, estimând un câştig sau o pierdere de aproximativ
10% chiar dacă trecutul a demonstrat că abaterile de la acest prag sunt mult mai mari. De
asemenea, există investitori care sunt prea sigur pe raţionamentele lor (engl. certainty
overconfidence). De exemplu, dacă un investitor ia decizia că acţiunile unei companii reprezintă
o bună investiţie, el ignoră perspectiva sumbră a unei pierderi, fiind surprins şi dezamăgit dacă
plasamentul său are o evoluţie contrară aşteptărilor sale. O astfel de atitudine conduce la
tendinţa investitorilor de a căuta următoarea “acţiune fierbinte”.
Investitorii care se confruntă cu această eroare, tranzacţionează adeseori mult prea mult şi îşi
construiesc portofolii slabe din punct de vedere al diversificării.
Consecinţele pe care încrederea exagerată în propriile abilităţi le poate avea asupra investitorilor
pot fi sintetizate astfel:
Investitorii care îşi supraestimează încrederea de a evalua o companie pentru un posibil
plasament, pot deveni “surzi” la informaţiile negative care în mod normal ar trebui să ii
determine să nu cumpere titlurile respective sau să le vândă dacă le deţin deja.
Investitorii care au convingerea că deţin cunoştinţe superioare pe care alţii nu le au pot
deveni victimele unui exces de tranzacţionare care s-a demonstrat că are drept
consecinţă performanţe slabe pe termen lung.
Investitorii care au o încredere exagerată în sine pot să subestimeze riscul de pierdere în
cazul unei căderi a pieţei fie din cauză că nu ştiu, nu înţeleg sau nu au acces la informaţii
statistice referitoare la evoluţiile trecute ale pieţei.
Investitorii care îşi supralicitează încrederea în propriile abilităţi îşi construiesc
portofolii diversificate insuficient, acceptând astfel un nivel al riscului mult mai ridicat
decât cel pe care ar fi dispuşi să îl tolereze.
18
Sfaturile pe care consultanţii financiari le pot da clienţilor lor pentru a evita consecinţele erorilor
menţionate anterior sunt:
În cazul investitorilor care au pretenţia că pot evalua o companie pentru o investiţie
potenţială, consultanţii financiari le pot sugera să analizeze istoricul tranzacţiilor din
ultimii doi ani şi să calculeze performanţa acestor tranzacţii. Cel mai adesea, acest
demers va releva rezultate slabe.
În cazul în care contul de tranzacţionare al unui client se caracterizează printr-o
activitate prea intensă, un consultant financiar îl poate sfătui să ţină evidenţa fiecărui
instrument tranzacţionat şi să-i calculeze rentabilitatea. Acest exerciţiu va dezvălui
efectele defavorabile ale tranzacţionării excesive.
În cazul unei căderi a pieţei, consultantul îi poate oferi două soluţii unui investitor sigur
pe sine care subestimează riscul de pierdere determinat de scăderea acţiunilor deţinute.
Mai întâi, să îi atragă atenţia asupra investiţiilor altora şi asupra pierderilor pe care
aceştia le-au suferit din aceeaşi cauză. În al doilea rând, să îi aducă la cunoştinţă studiile
care demonstrează cât de volatile sunt pieţele. De obicei, clientul va obţine o imagine
mai corectă asupra acestei probleme şi va fi mai precaut cu plasamentele sale.
Investitorii care nu cred că acţiunile pe care le consideră performante le pot aduce
pierderi şi îşi menţin portofoliile nediversificate, poti fi consiliaţi să apeleze la anumite
strategii de acoperire a riscurilor cum ai fi hedging-ul cu instrumente financiare derivate.
O întrebare utilă pentru o astfel de situaţie ar fi: Dacă nu ai deţine aceste acţiuni, ai
cumpăra atâtea câte deţii astăzi? Dacă răspunsul este negativ, atunci se creează
premisele pentru obţinerea unui grad de diversificare adecvat.
2. Reprezentativitatea sau stereotipia investiţională (engl. representativeness)
Pentru a înţelege mai bine sensul experienţelor de viaţă, oamenii şi-au dezvoltat înclinaţia de a
clasifica obiectele şi gândurile. În domeniul investiţiilor însă, această tendinţă de a introduce tipare
în evoluţia aleatoare a evenimentelor este inoportună şi dăunătoare. Căutarea cu obstinaţie a
trendurilor şi tiparelor conduce la ipoteza eronată că există ordine acolo unde de fapt nu există. În
cazul investitorilor individuali, reprezentativitatea poate fi aplicată sub două forme:
Neglijarea probabilităţii (engl. base rate neglect). Acest concept este specific
psihologiei cognitive şi arată modul în care, în încercarea de a estima probabilitatea
19
producerii unui eveniment, indivizii ignoră frecvenţa apariţiei acelui fenomen în trecut.
De exemplu, un investitor încearcă să determine randamentul investiţiei într-o anumită
companie prin încadrarea sa într-un context familiar, uşor de înţeles. Acesta poate
clasifica acţiunile companiei respective ca fiind valoroase şi poate stabili anumite repere
cu privire la riscul şi rentabilitatea titlului prin raportarea exclusivă la acea schemă de
încadrare. Această judecată ignoră însă impactul pe care alte variabile l-ar putea avea
asupra profitabilităţii plasamentului. De multe ori, investitorii urmează această cale
eronată deoarece pare o alternativă facilă la analiza temeinică cerută de evaluarea unui
plasament financiar. Sintetizând, unii investitori au tendinţa de a se baza pe stereotipuri
în procesul de decizie investiţională.
Neglijarea mărimii eşantionului (engl. sample-size neglect). În estimarea probabilităţii
de obţinere a unui anumit rezultat financiar, adeseori investitorii nu iau în considerare
cu acurateţe dimensiunea eşantionului de date pe baza căruia realizează analiza. Ei fac
presupunerea incorectă că eşantioanele mici sunt reprezentative pentru întreaga
populaţie. Acest fenomen este cunoscut în literatură ca legea numerelor mici. Dacă
indivizii nu înţeleg fenomenul reflectat de o serie de preţuri, ei vor construi imediat un
set de ipoteze cu privire la acel fenomen, bazându-se doar pe câteva aspecte cunoscute.
Pentru a-şi satisface nevoia de stereotipuri, investitorii ignoră evidenţele statistice pentru
ambele forme ale reprezentativităţii. În acest sens, consultanţii financiari pot veni în sprijinul
clienţilor lor astfel:
Neglijarea probabilităţii. Dacă un consultant îl suspectează pe clientul său de această
biasare, ar trebui să îi adreseze următoarea întrebare: Care este probabilitatea ca o
persoană introvertită să fie colecţionar de timbre şi care este probabilitatea să fie
posesor de BMW?. Majoritatea oamenilor ar ţine cont de timiditatea persoanei
respective şi ar include-o în grupul colecţionarilor de timbre cu toate că datele statistice
arată că numărul posesorilor de BMW este net superior numărului colecţionarilor de
timbre. Acest exemplu îl va îndrepta pe client către o analiză introspectivă pentru a afla
dacă a comis sau nu o eroare.
Neglijarea mărimii eşantionului. DALBAR, Inc. a efectuat în anul 2003 un studiu
intitulat Quantitative Analysis of Investor Behavior în care a arătat că investitorii tind
să cumpere unităţi de fond imediat după aprecierea acestora. De regulă, aceste momente
sunt urmate de un declin al performanţei fondurilor, situaţie în care investitorii îşi închid
20
poziţiile şi pornesc în căutarea unui alt fond în creştere. Conform acestui studiu,
investitorii în fonduri mutuale nu reuşesc să obţină nici măcar rentabilitatea medie a
pieţei, uneori performanţa realizată fiind chiar sub rata inflaţiei. O măsură prin care se
poate evita o astfel de situaţie constă în construirea şi păstrarea unui portofoliu
diversificat. Un consultant financiar îşi poate sprijini clientul prin adresarea
următoarelor întrebări:
1) Ce evoluţie are fondul pe care îl vizaţi raportat la alte fonduri similare ca mărime
şi caracteristici?
2) Care este experienţa managerilor fondului respectiv?
3) Managerii acelui fond au o reputaţie bună?
4) Rentabilitatea fondului din ultimii ani depăşeşte rentabilitatea medie a pieţei?
3. Disonanţa cognitivă (engl. cognitive dissonance)
În situaţia în care informaţiile noi contrazic convingerile indivizilor, de regulă aceştia simt o
stare de disconfort psihic numită disonanţă cognitivă. În psihologie cogniţiile sunt reprezentate
de atitudini, convingeri, emoţii, valori, iar disonanţa cognitivă este o stare de dezechilibru care
apare atunci când se intersectează cogniţii contradictorii. Pentru a atinge starea de consonanţă
afectivă şi psihologică, investitorii îşi doresc să fie convinşi că au luat decizia financiară optimă.
Mulţi consultanţi financiari observă că de multe ori clienţii lor gândesc foarte mult atunci când
iau decizia de a realiza o anumită investiţie, în special în cazul celor care generează pierderi.
Mai mult, unii investitori nu pot renunţa la activele în care au investit chiar dacă sunt perdante.
În ambele situaţii, disonanţa cognitivă îi împiedică pe investitori să acţioneze raţional şi să-şi
diminueze pierderile.
Disonanţa cognitivă poate avea următoarele implicaţii asupra comportamentului investiţional:
Poate determina investitorii să păstreze activele perdante doar pentru simplul motiv că
le e greu să accepte că au luat o decizie greşită plasându-şi banii în titlurile respective.
Poate determina investitorii să achiziţioneze în continuare titluri pe care le deţine
ulterior scăderii preţului lor, pentru a îşi confirma decizia iniţială, fără a mai judeca noul
plasamanent cu obiectivitate şi raţionalitate.
Poate determina investitorii să renunţe la judecata proprie şi să adopte un comportament
de turmă pentru a evita informaţiile noi care contrazic o decizie anterioară. Ţinând cont
21
de implicaţiile pe care le poate avea comportamentul mimetic financiar asupra
investitorilor şi asupra pieţelor, partea a doua a acestei cărţii îi va fi dedicată în totalitate.
Poate determina investitorii să creadă că “de data asta e altfel”. Cei care au investit la
sfârşitul anilor 1990 în acţiuni supraevaluate, au ignorat faptul că nu poate exista un
exces de rentabilitate asociat preţului ridicat care a trebuit plătit pentru acele acţiuni.
Primul pas pentru depăşirea acestor efecte negative ale disonanţei cognitive constă în
recunoaşterea şi încercarea de abandon a acestui tip de comportament contraproductiv. Există
trei tipuri de răspuns cu privire la disonanţa cognitivă: modificarea convingerilor, modificarea
acţiunilor şi modificarea percepţiei asupra evenimentelor relevante.
1) Modificarea convingerilor. Probabil una dintre cele mai simple modalităţi de eliminare
a implicaţiilor negative ale disonanţei cognitive constă în schimbarea convingerilor
fundamentale. Este aproape imposibil însă ca un individ să îşi modifice matricea sistemului
de gândire de la o zi la alta.
2) Modificarea acţiunilor. Dacă un individ adoptă un comportament contrar convingerilor
sale iniţiale, ar putea apărea teama în decizia financiară care îl va determina să nu mai repete
acest tip de comportament. De exemplu, dacă nişte acţiuni perdante ar trebui vândute,
investitorul ar putea avea un sentiment acut de anxietate la perspectiva păstrării unei acţiuni
neprofitabile astfel încât acest lucru să îi pară de neconceput. În acest fel disonanţa cauzată
de încălcarea unui principiu financiar fundamental începe să dispară.
3) Modificarea percepţiei asupra evenimentelor relevante. O modalitate mai complicată
prin care poate fi eliminată disonanţa cognitivă constă în conştientizarea evenimentului care
a condus la apariţia neconcordanţei dintre convingeri şi acţiunile întreprinse. De exemplu,
un investitor poate gândi în următoarea manieră cu privire la un plasament financiar
perdant: „Nu am nevoie de bani chiar acum, aşa că nu voi vinde.” Această atitudine poate
soluţiona disonanţa cognitivă, dar poate fi foarte periculoasă şi trebuie evitată.
4. Autoatribuirea (engl. self-attribution)
Autoatribuirea se referă la înclinaţia oamenilor de a pune succesele lor pe seama unor calităţi
native precum talentul sau capacitatea de a previziona viitorul, în timp ce eşecurile sunt atribuite
unor elemente exterioare, cum ar fi ghinionul. Această biasare comportamentală poate fi
divizată în două componente:
autoamăgirea (engl. self-enhancing) reprezintă tendinţa oamenilor de a-şi acorda un
nivel iraţional de credit pentru succesele obţinute;
autoprotejarea (engl. self-protecting) se referă la negarea iraţională a asumării
responsabilităţii pentru eşecuri.
22
Atribuirea iraţională a succesului sau eşecului poate avea implicaţii asupra investitorilor în două
sensuri distincte. În primul rând este vorba despre investitorii care nu sunt capabili să înţeleagă
că au greşit şi prin urmare să înveţe din acele greşeli. În al doilea rând, investitorii care au o
încredere exacerbată în capacitatea lor de a obţine profituri anormal de mari, pot deveni mult
prea încrezători în forţele proprii. Erorile financiare care pot fi cauzate de capcana autoatribuirii
sunt descrise în continuare:
1) Convingerea investitorilor că succesul financiar se datorează flerului lor, şi nicidecum
unor factori externi, îi poate determina să îşi asume un risc mult prea mare.
2) Odată ce investitorii încep să creadă că succesul lor este determinat de abilităţile lor şi
nu de noroc sau de alte cauze exterioare, ei depăşesc limita prudenţei şi încep să
tranzacţioneze excesiv.
3) Autoatribuirea determină investitorii să audă ceea ce vor ei să audă. Mai exact, atunci
când un investitor află o informaţie nouă care îi confirmă o decizie de investiţii, el se va
autodeclara „sclipitor” şi se poate transforma într-un investitor care cumpără şi deţine
titluri financiare neperformante.
4) Autoatribuirea poate determina investitorii să deţină portofolii nediversificate. Faptul
că acţiunile unei companii sunt valoroase nu este generat de aptitudinile unei singure
persoane, ci de mulţi alţi factori. De aceea, deţinerea unei poziţii concentrate pe o
singură acţiune poate fi asociată cu autoatribuirea şi ar trebui evitată.
O atitudine adecvată pentru a evita aceste erori este încercarea de a înțelege că pierderea şi
câştigul sunt la fel de posibile. Cu toate acestea, majoritatea oamenilor nu îşi alocă timpul
necesar pentru a analiza factorii care au generat câştigul sau pierderea. Consultanţii financiari
şi investitorii ar trebui să realizeze o analiză „a posteriori” a fiecărei investiţii: Unde s-au
câştigat banii?, Unde s-au pierdut banii?, Acţiunile performante au fost cumpărate într-un
moment prielnic?, Acţiunile slabe au fost cumpărate într-un moment în care piaţa era într-o
fază de corecţie generală? etc. În urma efectuării acestei analize, investitorii ar trebui să reţină
erorile, pentru a le evita în viitor. Un investitor care adoptă o atitudine prin care îşi recunoaşte
greşelile şi învaţă din ele va avea succes.
23
5. Contabilizarea mentală (engl. mental accounting)
Conceptul de contabilizare mentală a fost introdus de Richard Thaler, profesor la Universitatea
din Chicago, şi se referă la codificarea, clasificarea şi evaluarea deciziilor financiare.
O interpretare a contabilizării mentale, derivată din teoria ciclului de viaţă a lui Shefrin şi
Thaler, presupune că oamenii îşi clasifică averea astfel: venituri curente, active curente şi
venituri viitoare. Înclinaţia spre consum este mai mare în contul veniturilor curente, în timp ce
sumele din contul veniturilor viitoare sunt tratate cu mai multă prudenţă. O altă interpretare
descrie modul în care deciziile financiare diferite pot fi evaluate în comun (prin apartenenţa la
acelaşi cont mental) sau separat. Tversky şi Kahneman (1986) au observat că oamenii au o
dificultate în a sesiza interconexiunile dintre active, consecinţa acestui fapt fiind construcţia
unor portofolii piramidale. Fiecare nivel al unui astfel de portofoliu corespunde unui obiectiv
investiţional, ignorându-se faptul că unele investiţii ar putea răspunde la mai multe obiective.
Implicaţiile pe care contabilizarea mentală le poate avea asupra comportamentului investiţional
sunt diverse. În continuare le expunem pe cele mai importante dintre ele:
Contabilizarea mentală îi poate determina pe oameni să îşi grupeze investiţiile în
anumite conturi. Stabilirea unei legături între fiecare cont şi fiecare obiectiv financiar
poate conduce la neglijarea posibilităţilor de conectare dintre ele şi implicit la
performanţa scăzută a portofoliul agregat.
Contabilizarea mentală îi poate determina pe investitori să facă distincţia greşită între
câştigurile rezultate din venit şi cele provenite din creşterea valorii capitalului. Mulţi
oameni preferă să păstreze capitalul iniţial intact (de exemplu, suma inţială depusă
într-un depozit bancar) şi să cheltuiască dobânda. Consecinţa va fi urmărirea unor
venituri care pot fi consumate, dar care va determina erodarea valorii reale a capitalului.
Un exemplu elocvent în acest sens este reprezentat de investiţia într-o obligaţiune care
oferă venituri ridicate sub forma cupoanelor, dar a cărei valoare scade ca urmare a
creşterii ratei dobânzii pe piaţă. Contabilizarea mentală face ca aceste instrumente să
pară atractive, dar pe termen lung ele se dovedesc a fi neprofitabile.
Contabilizarea mentală îl poate determina pe un investitor să aloce diferit resursele când
sunt vizate acţiunile companiei în care lucrează. Studiile au arătat că salariaţii care
contribuie la fondul de pensii, dar care nu primesc ca şi alternativă acţiunile propriei
companii, tind să îşi construiască portofolii de investiţii bazate pe acţiuni şi instrumente
cu venit fix. În cazul în care şi acţiunile companiei la care lucrează sunt o opţiune, el va
24
aloca o parte din resursele sale pentru aceste acţiuni, iar restul disponibilităţilor le va
plasa în alte acţiuni şi instrumente cu venit fix. Rezultatul va fi creşterea ponderii
acţiunilor companiei angajatoare, generând astfel un portofoliu nediversificat suficient.
Contabilizarea mentală îi poate determina pe investitori să ezite să vândă acţiunile care
au marcat câştiguri importante cândva, dar în ultima perioadă au înregistrat scăderi ale
preţului. Reprezentativ în acest sens este exemplul bursei americane în anii 1990 când,
după ce clienţii s-au obişnuit cu câştiguri ridicate, mulţi dintre ei au ezitat să vândă în
momentul în care piaţa a început să înregistreze corecţii, în speranţa că vor mai putea
câştiga ceva.
Contabilizarea mentală este o eroare frecventă în lumea financiară. Sfaturile pe care le poate
oferi un consultant financiar pentru a evita consecinţele negative ale acestei biasări sunt:
1) Corelaţiile între diferite tipuri de investiţii. Cea mai eficientă metodă prin care un
investitor care este susceptibil de a-şi plasa investiţiile în categorii distincte este de a-i
arăta cum pot fi corelate şi ce impact poate avea această interconexiune asupra
portofoliului.
2) Rentabilitatea totală trebuie să fie prioritară. Cel mai bun mod de a preveni reducerea
rentabilităţii portofoliului este de a îi aminti clientului în permanenţă că prioritatea sa
este maximizarea rentabilităţii totale.
3) Acţiunile propriei companii şi diversificarea. Diversificarea portofoliilor financiare este
un aspect care apare cu regularitate în majoritatea biasărilor comportamentale.
Investitorul trebuie să ştie că fixarea pe o singură acţiune este contraindicată şi că ar
obţine câştiguri mai mari dacă ar apela la o diversificare adecvată a portofoliului.
4) Asumarea unor riscuri tot mai mari pe măsură ce averea creşte. Oamenii tind să rişte
mult mai uşor banii obţinuţi într-un mod facil. Educaţia financiară poate să îi determine
să conştientizeze că puterea de cumpărare a banilor este aceeaşi indiferent de
provenienţa lor.
5) Agăţarea de investiţii care au fost profitabile în trecut. Dacă perspectivele unei
companii nu sunt favorabile şi dacă există posibilitatea de a vinde în profit, atunci
investitorul ar trebui să îşi lichideze poziţia imediat. Chiar dacă acţiunile respective au
avut randamente anormal de mari în trecut, investitorii trebuie să înţeleagă că ceea ce
contează cel mai mult sunt predicţiile de la momentul curent.
25
6. Aversiunea la pierdere (engl. loss aversion)
Conceptul de aversiune la pierdere a fost dezvoltat de Kahneman şi Tversky (1979) în cadrul
prospect theory ca răspuns la observaţia acestei teorii că, în general, oamenii au un impuls mai
puternic pentru a evita pierderile decât pentru a obţine un câştig. Studiile dedicate acestei teme
au determinat formularea unei reguli universal valabile: din punct de vedere psihologic,
probabilitatea unei pierderi este în medie de două ori mai mare decât probabilitatea unui câştig
de valoare egală. Cu alte cuvinte, o persoană cu aversiune la pierdere va cere un câştig de cel
puţin doi dolari pentru fiecare dolar plasat în condiţii de risc. Într-un astfel de scenariu,
riscurile care nu generează un câştig dublu, nu sunt acceptate.
Aversiunea la pierdere poate împiedica oamenii să renunţe la investiţiile neprofitabile, chiar
dacă nu se întrevede nicio perspectivă de revenire. De asemenea, investitorii pot refuza alte
oportunităţi de investiţii deoarece evitarea unei pierderi este mai importantă decât obţinerea
unui câştig. Dacă profitul începe totuşi să apară, investitorii se vor grăbi să îşi închidă prematur
poziţiile din teama că piaţa îşi va schimba trendul şi le va anula câştigul. În consecinţă,
aversiunea la pierdere îi determină pe investitori să păstreze investiţiile perdante şi să le vândă
pe cele profitabile, fapt ce conduce în final la scăderea rentabilităţii totale a portofoliului.
Aversiunea la pierdere este o biasare care nu poate fi acceptată în procesul decizional deoarece
îi provoacă pe investitori să accepte un risc mai mare şi o rentabilitate mai mică. În mod normal
investitorii ar trebui să adopte acele decizii care să le maximizeze profitul, nu să le diminueze
pierderea. Cele mai frecvente greşeli care derivă din aversiunea la pierdere sunt:
Aversiunea la pierdere îi poate determina pe indivizi să păstreze investiţiile generatoare
de pierdere prea mult timp, în speranţa că îşi vor recupera pierderea.
Aversiunea la pierdere îi poate determina pe investitori să îşi închidă poziţiile profitabile
prea devreme de teamă că profitul lor va fi compromis dacă nu vând. Un astfel de
comportament limitează potenţialul de creştere al unui portofoliu şi poate conduce la
tranzacţionare excesivă, care se traduce în final prin scăderea rentabilităţii portofoliului.
Aversiunea la pierdere poate determina un investitor să îşi asume riscuri mai mari decât
dacă ar renunţa pur şi simplu la acea investiţie şi ar alege o alta.
Aversiunea la pierdere îi poate determina pe investitori să menţină portofolii
diversificate insuficient. Dacă, de exemplu, cursul anumitor acţiuni din portofoliu scade,
iar investitorul nu doreşte să le vândă, apare un dezechilibru care este inconsecvent cu
obiectivele investitorului pe termen lung.
26
Soluţiile potenţiale prin care investitorii se pot feri de consecinţele negative ale acestui tip de
biasare sunt:
1) Stabilirea unei reguli de tip stop-pierdere. De exemplu, un investitor poate stabili încă
de la început că va vinde o acţiune dacă preţul acesteia va scădea cu 10%. Dacă se
apelează la o măsură de acest fel, este important să se facă o analiză a volatilităţii
aşteptate în mod normal pentru acţiunea respectivă astfel încât să nu se vândă acţiunea
dacă variaţiile de creştere/scădere a preţului sunt normale.
2) În loc să se ghideze după principiul “Ia banii şi fugi”, un investitor poate să instituie o
regulă de tipul celei anterioare, dar pentru acele acţiuni care se apreciază. Nu trebuie
uitat faptul că obiectivul principal este maximizarea profitului.
3) În cazul în care aversiunea la pierdere îl determină pe un investitor să îşi menţină poziţia
într-o companie cu probleme serioase, consultantul financiar ar putea aplica un program
de educaţie financiară cu privire la profilul de risc al unei investiţii (deviaţia standard,
rating-ul de credit etc.).
4) Informarea clienţilor cu privire la avantajele diversificării portofoliului se poate dovedi
insuficientă atunci când un investitor se concentrează pe o singura acţiune din
considerente emoţionale. În această situaţie o întrebare utilă ar fi: Dacă nu ai avea
aceste acţiuni, ai fi dispus să mai cumperi acum aceeaşi cantitate? În cazul unui
răspuns negativ, apare posibilitatea adoptării unei decizii raţionale.
7. Aversiunea la regret (engl. regret aversion)
Oamenii care au aversiune la regret evită acţiunile decisive deoarece se tem în sinea lor că
indiferent de decizia pe care o vor lua, aceasta nu va fi optimă. Investitorii care se confruntă cu
această biasare au un comportament ezitant tocmai atunci când acesta ar trebui să fie agresiv.
Din teama de a-şi recunoaşte greşelile, investitorii pot păstra prea mult investiţiile perdante.
Totodată, indivizii care sunt expuşi la aversiunea de regret pot avea un comportament reticent
când ar trebui să vândă acţiunile care au avut o evoluţie recentă favorabilă chiar dacă există
argumente obiective pentru ieşirea din acea investiţie.
Studii din domeniul psihologiei exeperimentale au demonstrat că regretul influenţează procesul
decizional în condiţii de incertitudine. Regretul îi determină pe oameni să se îndoiască de
propriile convingeri şi de deciziile pe care le-au luat în trecut. Oamenii care se confruntă cu
27
teama de regret încearcă să evite efectele negative prin două tipuri de eroare: eroarea prin
comitere care apare atunci când se iau decizii greşite şi eroarea prin omisiune care apare în
situaţia adoptării unei atitudini pasive şi ignorarea altor oportunităţi de investiţii.
Aversiunea la regret îi determină pe investitori să se expună la următoarele erori:
Investitorii pot deveni prea conservatori în alegerea plasamentelor financiare din cauza
pierderilor suferite în trecut, fapt ce poate conduce la deteriorarea performanţei
portofoliului pe termen lung.
Aversiunea la regret îi poate determina pe investitori să evite pieţele care au înregistrat
scăderi în trecutul apropiat din cauza sentimentului de teamă că piaţa ar putea să scadă
din nou. De multe ori însă, aceste pieţe oferă posibilităţi de fructificare a capitalului
foarte avantajoase.
Oamenilor le e greu să admită că au greşit şi îşi vor păstra investiţiile perdante prea mult
timp.
Aversiunea la regret poate genera şi un comportament de turmă deoarece unii investitori
consideră că dacă vor imita acţiunile altor investitori, vor reduce probabilitatea apariţiei
regretelor viitoare.
Aversiunea la regret îi determină pe investitori să prefere acţiunile aşa-ziselor
companiilor bune chiar dacă alte acţiuni au speranţa de rentabilitate mai mare, deoarece
consideră că investiţiile mai riscante necesită mai mult curaj. Dacă un investitor care a
adoptat un comportament riscant va pierde, acest fapt va avea un impact mult mai mare
asupra psihicului său decât în cazul în care ar fi adoptat un comportament prudent,
investind în acţiuni sigure.
Aversiunea la regret îl poate determina pe un individ să păstreze acţiunile profitabile
mai mult decât este cazul, în speranţa că şi-ar putea creşte câştigul dacă acţiunea ar
continua să crească. Dar în finanţe, la fel ca în fizică, tot ce urcă trebuie să şi coboare.
Căile prin care un investitor ar putea evita greşelile prezentate anterior vizează:
1) Pentru a evita atitudinea conservatoare a indivizilor în procesul investiţional,
consultanţii financiari trebuie să le explice clienţilor lor avantajele pe termen lung ale
includerii în portofoliu a unor active riscante. Refuzul de a-şi asuma un risc mai mare
presupune şi renunţarea la o rentabilitate potenţială.
28
2) Evitarea unei pieţe după o scădere a preţurilor. Principiul fundamental într-o investiţie,
ignorat însă uneori de investitori, este: cumpără ieftin şi vinde scump. Astfel, asigurarea
unui gestiuni disciplinate a portofoliului prin adoptarea de poziţii long atunci când piaţa
este în scădere şi adoptarea de poziţii short când piaţa este în creştere este definitorie
pentru atingerea obiectivelor pe termen lung.
3) Păstrarea poziţiilor perdante prea mult timp. Pentru a-şi minimiza pierderile, clienţii
trebuie sfătuiţi să îşi conştientizeze şi să analizeze pierderile trecute. Dacă vor reuşi să
nu se mai simtă lezaţi de pierderi, investitorii vor putea diminua efectele aversiunii
la regret.
4) Comportamentul de turmă. Dacă un client este suspectat că a adoptat un comportament
mimetic, el ar trebui întrebat care este motivaţia din spatele investiţiei sale. De regulă,
investitorii care au renunţat la propriile judecăţi şi au imitat deciziile altor investitori,
vor ezita răspunsul la această întrebare. Aflaţi în această situaţie, unii investitori îşi vor
da seama că nu au niciun argument raţional şi îşi vor reconsidera comportamentul
investiţional. Alţii însă se pot gândi că este momentul potrivit să îşi asume un risc mai
mare ceea ce nu este neapărat greşit, dar trebuie să conştientizeze riscul asumat şi să îşi
fundamenteze decizia şi din perspectiva trecutului (consultanţii le pot aminti de
rezultatele altor investitori aflaţi într-o situaţie asemănătoare).
5) Preferinţa pentru companiile cunoscute. Investitorii preferă adesea companii cunoscute
şi considerate stabile deoarece consideră că acţiunile companiilor mai puţin cunoscute
sunt neprofitabile. Consultanţii financiari trebuie să le amintească faptul că şi în viaţa
unei companii mari sunt suişuri şi coborâşuri, şi că o companie mai mică poate oferi
randamente ridicate.
6) Păstrarea acţiunilor profitabile prea mult timp. Dacă singurul motiv pentru a păstra
acţiunile rentabile este teama de a nu regreta că acestea vor mai creşte după ce au fost
vândute, consultantul financiar ar trebui să îi amintească investitorului că există
posibilitatea ca acţiunile să scadă pentru că le-a ţinut prea mult în portofoliu, ceea ce va
genera noi regrete.
8. Iluzia controlului (engl. illusion of control)
Această biasare descrie convingerea oamenilor că pot controla sau cel puţin pot influenţa
rezultatele, când de fapt nu pot. Iluzia controlului poate fi definită prin atribuirea unei
probabilităţi mult mai mari a succesului decât cea care ar fi atribuită în mod obiectiv. Erorile la
care sunt expuşi investitorii susceptibili de iluzia controlului sunt:
29
Iluzia controlului poate conduce la o tranzacţionare excesivă, care poate fi tradusă în
final printr-o scădere a randamentelor. Studiile au demonstrat că traderii sunt convinşi
că deţin un control mult mai mare asupra investiţiilor realizate decât au în realitate.
Iluzia controlului îi poate determina pe investitori să îşi menţină portofoliile
nediversificate. Cercetătorii care s-au aplecat asupra acestui subiect au demonstrat că
investitorii au o preferinţă pentru a deţine acţiunile companiilor pentru care cred că pot
exercita un anumit control. Acest control s-a dovedit a fi însă iluzoriu, iar investitorii au
avut de suferit din cauza lipsei de diversificare.
Iluzia controlului îi poate determina pe investitori să folosească ordine cu limită de preţ
şi alte tehnici asemănătoare cu scopul de a avea un control (iluzoriu) asupra investiţiilor
lor. În realitate, aceste strategii conduc la pierderea unor oportunităţi de investiţii.
Iluzia controlului poate conduce la supralicitarea încrederii în propria persoană.
Pentru a se proteja împotriva efectelor negative ale acestei biasări comportamentale, investitorii
pot avea în vedere următoarele sfaturi:
1) Să admită faptul că o investiţie profitabilă este o activitate probabilistică. În acest sens,
primul pas constă în conştientizarea complexităţii pieţelor de capital la nivel naţional şi
global. Nici cel mai abil investitor nu deţine controlul plasamentelor financiare realizate.
2) Să recunoască şi să evite împrejurările care pot declanşa iluzia controlului.
Achiziţionarea unei acţiuni nu implică automat şi controlul evoluţiei cursului acesteia
pe piaţă. Este evident faptul că anumite corelaţii sunt mai degrabă întâmplătoare decât
cauzale.
3) Să caute contraargumente. În momentul în care un individ are în vedere o nouă investiţie
este recomandat să se întrebe: De ce fac această investiţie?, Care sunt riscurile?, Când
voi vinde?, Ce ar putea merge prost?. Astfel de întrebări sunt esenţiale pentru analiza
logică din spatele deciziei investiţionale înainte de implementarea sa.
4) Odată ce a luat decizia de a efectua o investiţie, un individ se poate proteja de iluzia
controlului prin ţinerea unei evidenţe a tranzacţiilor sale (argumentele care au stat în
spatele deciziei investiţionale respective, caracteristicile acelei investiţii etc.).
30
9. Conservatorismul (engl. conservatism)
Conservatorismul este procesul prin care oamenii de agaţă de opiniile şi convingerile lor iniţiale
şi refuză informaţiile noi. De exemplu, să considerăm un ivestitor care află veşti negative cu
privire la profitul unei companii, iar aceste informaţii contrazic estimările efectuate luna trecută.
Conservatorismul îl va determina pe investitor să subevalueze noile informaţii şi să îşi menţină
opinia formată în urma previziunii iniţiale. Această biasare poate părea incompatibilă cu
reprezentativitatea în cazul căreia indivizii supraevaluează informaţiile noi. În realitate
investitorii se pot confrunta cu ambele tipuri de biasări. Dacă informaţiile noi se potrivesc sau
sunt reprezentative pentru tiparul iniţial, atunci indivizii au tendinţa de a acorda o importanţă
mai mare decât cea reală acestor informaţii, apărând astfel reprezentativitatea. În caz contrar,
dacă nu este identificată nicio relaţie de reprezentativitate, apare conservatorismul care va
subestima noile informaţii.
De multe ori investitorii acordă mai multă importanţă previziunilor proprii decât informaţiilor
noi. Mulţi consultanţi financiari au observat printre clienţii lor persoane care sunt incapabile sa
reacţioneze raţional la informaţiile noi apărute pe piaţă deoarece rămân încorsetaţi în propriile
convingeri. Erorile pe care le poate genera conservatorismul în procesul investiţional se referă la:
Conservatorismul îi poate determina pe investitori să se agaţe de o convingere sau o
previziune, devenind inflexibili când se confruntă cu o informaţie nouă. Să presupunem,
de exemplu, că un investitor decide să investească într-o companie pentru că aceasta a
anunţat că va lansa un nou produs. Ulterior compania anunţă că au apărut câteva
probleme legate de introducerea noului produs. Investitorul se poate agăţa de ideea
iniţială a dezvoltării companiei şi există riscul de a nu reacţiona la anunţul negativ.
Atunci când investitorii reacţionează totuşi la apariţia informaţiilor noi, de multe ori
această reacţie este mult prea lentă. De exemplu, dacă anunţul privind profitul unei
companii va determina scăderea cursului acţiunilor acesteia, un investitor conservator
nu se va grăbi să le vândă. Opinia formată iniţial cu privire la perspectivele pozitive de
dezvoltare ale companiei poate să persiste atât de puternic încât să îi cauzeze acestuia o
pierdere mult mai mare.
Conservatorimul poate fi legat şi de dificultatea procesării noilor informaţii. Oamenii
pot alege să rămână la convingerile iniţiale din cauza faptului că se pot simţi copleşiţi
atunci când apare un volum ridicat şi complex de informaţii, care li se pare greu
de descifrat.
31
Pentru a se feri de consecinţele nefaste ale conservatorismului, investitorii trebui să evite să se
agaţe de previziuni şi trebuie să fie hotărâţi să reacţioneze la informaţiile noi, nu fără a recurge
în prealabil la o analiză riguroasă a lor. În momentul în care apare o nouă informaţie pe piaţă,
un investitor ar trebui să se întrebe: Ce impact are această informaţie asupra predicţiei mele?
Această ştire îmi afectează cu adevărat previziunea? Dacă investitorul poate răspunde cu
onestitate la aceste întrebări, atunci el va putea gestiona cu succes această biasare
comportamentală.
10. Optimismul (engl. optimism)
Studiile empirice din literatură au demonstrat că investitorii au tendinţa de a fi prea optimişti
în legătură cu evoluţia burselor, cu starea economiei sau cu potenţialul plasamentelor pe care le
efectuează. Investitorii caracterizaţi printr-un optimism excesiv au convingerea că lor nu li se
poate întampla nimic rău, ci numai altora. O astfel de atitudine poate fi dăunătoare pentru
portofoliile de investiţii deoarece oamenii nu reuşesc să înţeleagă efectele negative pe care le
pot avea acţiunile lor.
Daniel Kahneman, laureat al premiului Nobel pentru economie în anul 2002, consideră că
această eroare este generată de incapacitatea investitorilor de a efectua o analiză din exterior şi
nu din interior când se află în postura de a lua o decizie financiară. Poziţionarea detaşată a
investitorului vizavi de plasamentul pe care îl ţinteşte îi permite să evalueze cu obiectivitate
rezultatele obţinute într-un context similar din trecut. Cunoaşterea acestor rezultate îl poate
determina pe investitor să aibă un raţionament mai realist.
Optimismul nefondat poate fi nociv pentru investitori deoarece le poate crea iluzia unor
cunoştinţe privilegiate. Greşelile pe care le pot face investitorii caracterizaţi printr-un optimism
excesiv vizează:
Investitorii optimişti excesiv pot investi suplimentar în titluri pe care le posedă deja şi
nu aleg acţiunile altor companii deoarece consideră că probabilitatea ca celelalte
companii să înregistreze pierderi este mult mai mare.
Optimismul îi poate determina pe investitori să creadă că vor obţine cel puţin
rentabilitatea medie a pieţei în condiţiile în care ar trebui să ia în considerare inflaţia,
comisioanele de tranzacţionare, fiscalitatea.
32
Optimismul îi poate determina pe investitori să se concentreze pe previziunile “mai roz”
privind investiţia lor şi să prefere veştile bune în detrimentul celor mai puţin bune.
Optimismul le poate crea indivizilor impresia de superioritate în domeniul investiţiilor
financiare doar pentru că ei sunt optimişti în general sau pentru că se situează deasupra
mediei în alte domenii.
Optimismul îi poate determina pe investitori să facă plasamente în apropierea regiunii
în care locuiesc (engl. home bias) ca urmare a încrederii exagerate în zona geografică
din care fac parte.
Investitorii care sunt susceptibili de această biasare comportamentală pot avea în vedere
următoarele sfaturi:
1) Să trăiască modest şi să economisească în mod regulat. Optimismul exagerat erodează
economisirea şi de aceea investitorii trebuie să economisească în mod responsabil şi să
facă investiţii înţelepte.
2) Alocarea activelor este secretul pentru orice portofoliu de succes. Optimismul exagerat
poate dezvolta predispoziţia investitorilor spre o anumită categorie de active financiare.
Consilierii financiari trebuie să îşi încurajeze clienţii să construiască şi să păstreze
portofolii echilibrate.
3) Capitalizarea are o contribuţie semnificativă la succesul financiar pe termen lung.
Optimismul poate afecta disciplina procesului de investiţii şi de aceea consultanţii
trebuie să încurajeze clienţii să lase banii să se acumuleze de la un an la altul pentru a
atinge rezultatele financiare dorite.
4) Încurajarea apelării la un consultant financiar. Prin solicitarea serviciilor unui
profesionist în domeniu, investitorul poate atenua lipsa disciplinei şi a raţionalităţii.
2 Comportamentul de turmă financiar
În accepţiunea pieţelor de capital comportamentul de turmă (gregar, mimetic, de grup) poate fi
definit prin tendinţa unui investitor de a imita acţiunile altor participanţi la piaţă, ignorând astfel
propriile informaţii şi convingeri. Subiectul se află la graniţa dintre finanţele clasice şi cele
comportamentale. Teoria eficienţei informaţionale presupune că o piaţă este eficientă
informaţional dacă preţul acţiunilor reflectă toată informaţia disponibilă la un moment dat şi,
implicit, investitorii îşi formează aşteptări raţionale cu privire la preţurile viitoare. Această
33
ipoteză a fost dezbătută însă atât de teoreticieni, cât şi de practicieni, iar principalele sale
neajunsuri au fost evidenţiate în literatură, aşa cum am arătat deja în prima parte a acestei cărţi.
În acest context, finanţele comportamentale au apărut ca o replică pentru toate anomaliile care
nu pot fi explicate prin modelele financiare clasice. Prin urmare, prezenţa comportamentului de
turmă a devenit o explicaţie frecventă pentru volatilitatea în exces pe piaţă, fapt ce determină
deviaţii ale preţurilor acţiunilor de la valorile lor fundamentale. Altfel spus, această abordare ia
în considerare componenta umană şi încearcă să identifice o conexiune între psihologia
indivizilor şi variaţiile preţurilor pe piaţă.
Comportamentul de turmă devine un subiect incitant în literatură în special în urma producerii
unor crize financiare ca urmare a faptului că acesta exacerbează volatilitatea, destabilizează
pieţele, crescând astfel vulnerabilitatea sistemului financiar. Prezenţa sa poate conduce la
evaluarea incorectă a acţiunilor deoarece adoptarea raţională a deciziilor este perturbată de
prezenţa unor aşteptări subiective privind rentabilitatea şi riscul. De aceea, rezultatele privind
acest comportament pot oferi informaţii preţioase pentru configurarea modelelor de evaluare
a acţiunilor.
În literatura de specialitate există două direcţii principale de cercetare asupra comportamentului
de turmă. O primă direcţie este centrată pe modelele teoretice care sunt destul de abstracte şi,
în general, se limitează la explicarea cauzelor care generează apariţia sa. Cea de-a doua direcţie
vizează studiile empirice care, pe baza unor măsuri statistice, urmăresc identificarea unor
grupuri de decizii care sunt asociate cu prezenţa comportamentului de turmă.
2.1 Studii teoretice privind comportamentul de turmă
financiar
Conceptul de mimetism informaţional a fost introdus în literatură de Bikhchandani et al.
(1992), autorii dezvoltând teoria cascadelor informaţionale care explică idiosincrazia şi
fragilitatea comportamentului de masă în sensul în care un şoc mic poate cauza o schimbare
semnificativă în comportamentul uman. O cascadă informaţională intervine atunci când un
individ, ignorându-şi informaţiile proprii, decide că este optim pentru el să copieze
comportamentul predecesorilor săi.
34
Banerjee (1992) propune primul model de decizie secvenţială în care un investitor ţine cont în
procesul decizional de acţiunile anterioare ale altor investitori. Argumentul raţional este acela
că aceşti investitori deţin o informaţie care este importantă pentru investitorul care se află în
situaţia de a lua o decizie de investiţie.
Devenow şi Welch (1996) fac distincţia între comportament de turmă raţional şi non-raţional.
În timp ce a doua formă identifică un comportament de turmă pur instinctiv, comportamentul
gregar raţional implică o analiză de maximizare a utilităţii condiţionate înainte de finalizarea
efectivă a procesului de decizie.
Bikhchandani şi Sharma (2001) au fost primii care au introdus conceptul de comportament
de turmă fals opus comportamentului de turmă intenţionat. Comportamentul de turmă fals se
referă la situaţia în care un grup de manageri iau decizii investiţionale similare atunci când se
confruntă cu un context informaţional asemănător creând astfel impresia falsă a unui
comportament de turmă. Prin contrast, comportamentul de turmă intenţionat implică un act
conştient de imitare a deciziilor investiţionale ale altor agenţi, bazat probabil pe o analiză
raţională. Bikhchandani şi Sharma identifică trei cauze potenţiale ale comportamentului de
turmă raţional: informaţia imperfectă, preocuparea pentru reputaţie şi structurile
compensatorii.
Prima cauză este şi cea mai frecventă, iar comportamentul de turmă generat de aceasta se mai
numeşte şi cascadă informaţională. Să considerăm, de exemplu, zece investitori care se
confruntă cu o dilemă: să investească sau nu pe piaţa românească de capital. După ce fiecare
dintre ei evaluează investiţia, independent de ceilalţi, patru o consideră oportună, în timp ce
ceilalţi şase consideră că nu este profitabilă. În momentul în care investitorii din prima
categorie vor intra pe piaţa românească, unii dintre indivizii din a doua categorie s-ar putea
răzgândi deoarece sunt de părere că investitorii din prima categorie deţin o informaţie
privilegiată în ceea ce priveşte rentabilitatea acestei investiţii, informaţie care este reflectată
prin acţiunile lor.
Cea de-a doua cauză, preocuparea pentru reputaţie, apare în situaţia în care un manager sau
angajaţii lui sunt nesiguri în ceea ce priveşte abilitatea managerului de a alege activele potrivite
pentru investiţie. Pentru a “păstra misterul” vizavi de priceperea sa profesională, managerul ar
putea adopta un comportament în concordanţă cu cel al altor profesionişti, fapt ce ar conduce
la apariţia comportamentului de turmă.
35
Cea de-a treia cauză se referă la structurile compensatorii aferente managerilor de fonduri. Dacă
remuneraţia unui manager depinde de performanţa sa raportată la performanţa altor manageri
sau la performanţa unui indice de referinţă, atunci managerul respectiv ar putea fi tentat să
urmeze benchmark-ul.
În general, în literatura financiară comportamentul de turmă este abordat din punct de vedere
teoretic prin intermediul a două tipuri de modele ce conduc la concluzii diferite. Primul tip
presupune că preţurile reprezintă o variabilă exogenă fixă, nefiind influenţată de deciziile de
cumpărare şi vânzare subsecvente, caz în care este foarte probabilă manifestarea
comportamentului mimetic. Al doilea tip de modele presupune o piaţă care este eficientă
informaţional în formă puternică pe termen lung, fiind populată cu agenţi care prin acţiunile lor
transparentizează toate informaţiile private bazate pe valorile fundamentale ale pieţei. Într-un
astfel de scenariu, manifestarea comportamentului de turmă devine improbabilă. În timp ce
prima abordare nu este realistă din cauza gradului înalt de sofisticare ce caracterizează pieţele
financiare reale, respectiv a vitezei mari cu care fluctuează preţurile, cea de-a doua abordare
este afectată negativ de ipoteza restrictivă a unei pieţe eficiente informaţional în formă
puternică, în care preţurile activelor încorporează simultan toate informaţiile disponibile. Chiar
dacă ambele abordări prezintă neajunsuri substanţiale, majoritatea studiilor empirice şi teoretice
sunt în favoarea celei de-a doua ipoteze.
Avery şi Zemsky (1998) folosesc un model secvenţial pentru a studia comportamentul de turmă
pe pieţele financiare în care structurile informaţionale suficient de complexe pot determina
apariţia acestuia pe piaţă şi chiar a unei bule speculative. Pricipala critică adusă acestui model
este că nu explică volatilitatea în exces.
Ford et al. (2013) studiază impactul ambiguităţii asupra comportamentului de turmă sub
ipoteza unor preţuri determinate endogen şi a unei tranzacţionări secvenţiale. Autorii arată de
asemenea că diferenţele dintre ambiguitatea formatorilor de piaţă şi cea a traderilor poate genera
pe termen scurt comportamente gregare şi contrare, în timp ce pe termen lung pieţele pot rămâne
eficiente.
Într-un articol recent, Cipriani şi Guarino (2014) au dezvoltat un model teoretic care evaluează
comportamentul gregar şi cuantifică ineficienţa informaţională generată. Foarte important de
precizat este faptul că modelul este şi testabil pe datele de tranzacţionare financiare reale.
36
2.2 Studii empirice privind comportamentul de turmă
financiar
Cea de-a doua direcţie a literaturii de specialitate vizează studiile empirice care, pe baza unor
măsuri statistice, urmăresc identificarea unor grupuri de decizii care sunt asociate cu prezenţa
comportamentului mimetic. Majoritatea studiilor empirice analizează instinctul de turmă şi
implicaţiile sale pe pieţele din ţările dezvoltate, în special din SUA şi Asia.
Christie şi Huang (1995) urmăresc modul în care rentabilităţile acţiunilor se grupează în jurul
rentabilităţii pieţei în perioadele cu volatilitate ridicată. Pentru a testa această ipoteză, Christie
şi Huang folosesc abaterea medie pătratică a rentabilităţilor (engl. cross-sectional standard
deviation of returns - CSSD) ca măsură a dispersiei rentabilităţilor şi consideră că valoarea
dispersiilor va fi mai mică decât în condiţii de normalitate a pieţei. Această ipoteză contravine
modelelor clasice de evaluare a activelor care presupun că dispersia creşte în perioadele de
variaţie extremă a pieţei.
Chang et al. (2000) au extins analiza predecesorilor lor şi au propus o metodă îmbunătăţită a
CSSD bazată pe relaţia dintre abaterile absolute ale rentabilităţilor acţiunilor de la rentabilitatea
pieţei (engl. cross-sectional absolute standard deviation – CSAD) într-un studiu asupra pieţelor
financiare din SUA, Hong Kong, Japonia, Coreea de Sud şi Taiwan. Rezultatele obţinute pentru
pieţele din SUA, Hong Kong şi Japonia indică absenţa comportamentului de turmă. Aceste
rezultate se înscriu pe aceeaşi direcţie cu cele obţinute de Christie şi Huang (1995). Pentru cele
două economii emergente incluse în studiu, Coreea de Sud şi Taiwan, a fost identificat
comportamentul de turmă în perioadele de variaţie extremă a preţurilor. O posibilă explicaţie
este încorporarea mai lentă a informaţiei în preţ pe pieţele emergente.
Hwang şi Salmon (2004) au propus un model mai robust de măsurare a comportamentului de
turmă prin analizarea abaterilor preţurilor activelor de la nivelul lor de echilibru pe termen lung
calculat cu modelul CAPM. Modelul a fost testat pe pieţele din SUA şi Coreea de Sud şi a fost
depistat un comportament de turmă pe ambele pieţe şi pe ambele trenduri ale pieţei
(creştere/scădere). În mod surprinzător, Criza asiatică şi cea rusească diminuează
comportamentul de turmă şi contribuie la revenirea la preţurile de echilibru.
Chiang et al. (2013) au mers şi mai departe, analizând comportamentul de turmă pe un eşantion
format din 11 state, dintre care 5 fiind pieţe dezvoltate şi 6 emergente. În acest sens, au aplicat
37
metodologiile CSAD (Chang et al, 2000) şi au descoperit că există comportament de turmă în
fiecare ţară analizată, inclusiv în SUA.
Hsieh (2013) studiază comportamentul de turmă atât al investitorilor individuali cât şi
instituţionali şi impactul acestuia asupra rentabilităţilor acţiunilor pentru piaţa din Taiwan.
Evidenţele empirice arată că investitorii instituţionali au un instinct de turmă mai dezvoltat
decât cei individuali. Ambele categorii de investitori imită mai mult pe acţiunile companiilor
cu capitalizarea bursieră scăzută. Investitorii instituţionali obţin rentabilităţi pozitive ale
tranzacţiilor realizate în urma practicării unui comportament de turmă, în timp ce investitorii
individuali înregistrează pierderi de pe urma unui astfel de comportament.
Yao et al. (2014) studiază comportamentul de turmă pe cele două sectoare ale bursei din China,
A respectiv B, cu ajutorul metodologiilor CSSD şi CSAD, într-o versiune ajustată pentru a
corecta problemele de multicoliniaritate şi autocorelare a datelor. Rezultatele obţinute arată
faptul că în perioada 1999-2008 comportamentului de turmă s-a manifestat doar pe categoria B
a bursei din China şi că acesta a fost mai pregnant în perioadele de declin al pieţei.
Deşi literatura din domeniu este generoasă, studiile privind pieţele financiare din Europa sunt
mai puţin numeroase. Khan et al. (2011) studiază comportamentul de turmă prin prisma a trei
factori: performanţa, mărimea şi valoarea contabilă a pieţelor financiare din Franţa, Marea
Britanie, Germania şi Italia. Rezultatele obţinute prin aplicarea modelului propus de Salmon &
Hwang (2001, 2004, 2008) certifică existenţa comportamentului de turmă în toate toate cele
patru analizate. Lindhe (2012) aplică metodologia propusă de Chiang şi Zheng (2010) pe
pieţele din Finlanda, Danemarca, Norvegia şi Suedia şi descoperă că toţi investitorii din această
zonă a Europei, cu excepţia celor finlandezi, nu au o preferinţă spre a urma trendul. Mobarek
şi Mollah (2013) recurg la o analiză comparativă a comportamentului de turmă în ţările
din Europa de Nord, Continentală şi ţările PIIGS. Trebuie subliniat faptul că evidenţele lor
empirice demonstrează existenţa comportamentului de turmă nu numai în ţările emergente, ci
şi în cele dezvoltate.
În ceea ce priveşte ţările din centrul şi sud-estul Europei, cercetările din domeniu sunt aproape
inexistente. Pop (2012) foloseşte metodologia propusă de Hwang şi Salmon (2004, 2008)
pentru a măsura şi testa comportamentul de turmă pe piaţa din România. S-a dovedit faptul că
în perioada de criză investitorii şi-au redus apetitul pentru a urma turma. Autoarea subliniază
importanţa efectuării unui astfel de studiu şi pe alte economii emergente din regiune (Polonia,
Cehia, Ungaria).
38
Spre deosebire de Pop (2012), care foloseşte date săptămânale ale indicelui BET-C, Pele et al.
(2013) analizează corelaţia dintre comportamentul de turmă şi bulele speculative cu ajutorul
valorilor zilnice ale indicelui BET-FI. Alegerea acestui indice este argumentată prin potenţialul
său puternic speculativ, iar modelul LPPL (engl. Log Periodic Power Low) s-a dovedit un
instrument rezonabil pentru estimarea prăbuşirii pieţei de capital în ianuarie 2008.
Filip şi Pochea (2014) investighează comportamentul de turmă pe cinci pieţe din centrul şi
sud-estul Europei în timpul crizei financiare globale. Comportamentul gregar este detectat în
câteva sectoare de activitate din Bulgaria, Ungaria şi Polonia, cu precădere în timpul
perioadelor în care piaţa se caracteriza printr-o volatilitate scăzută.
2.3 Testarea comportamentului de turmă pe pieţele de capital din
Europa Centrală şi de Sud-Est
Ţinând cont de faptul că studiile empirice anterioare privind comportamentul de turmă au
neglijat pieţele europene emergente, am încercat să umplem acest gol din literatură. Mai mult,
dat fiind faptul că majoritatea studiilor empirice au vizat pieţele dezvoltate, trebuie să subliniem
necesitatea unui astfel de studiu pe pieţele emergente. De asemenea, este bine cunoscut faptul
că pe aceste pieţe informaţia este încorporată în preţ mult mai lent. Prin urmare, considerăm că
pieţele emergente reprezintă un teren propice pentru investigarea comportamentului de turmă,
deoarece tendinţa investitorilor de a imita este mult mai mare. Astfel, subcapitolul următor este
dedicat testării prezenţei comportamenului de turmă în zece ţări din Europa Centrală şi de Sud-
Est (Bulgaria, Croaţia, Cehia, Estonia, Ungaria, Letonia, Lituania, Polonia, România şi
Slovenia) în perioada 2 ianuarie 2003 – 31 decembrie 2013, în condiţii diferite ale pieţei
(creştere/scădere, volatilitate ridicată/scăzuta), dar şi impactul pe care l-a avut criza financiară
globală (CFG) asupra sa. Pe lângă analiza comportamentului de turmă la nivelul întregii ţări,
vom merge în profunzime şi vom investiga comportamentul de turmă şi la nivelul a 11 sectoare
de activitate: agricultură, industria chimică şi farmaceutică, construcţii, electronice, sectorul
financiar, sănătate, turism, tehnologie, petrol şi gaze, servicii şi altele.
39
2.3.1 Metodologia
Această secţiune prezintă metodologia pe care o vom utiliza pentru a măsura comportamentul
gregar pe pieţele de capital din Europa Centrală şi de Sud-Est. Pentru a evalua comportamentul
de turmă, vom folosi metodologia cross-sectional absolute standard deviation dezvoltată de
Chang et al. (2000):
n
i
tmtit RRn
CSAD1
,,
1
unde n reprezintă numărul observaţiilor, tiR , rentabilitatea titlului i la momentul t,
tmR ,
rentabilitatea pieţei la momentul t.
Chang et al. (2000) consideră că în perioadele caracterizate prin fluctuaţii mari ale preţurilor,
relaţia dintre abaterile rentabilităţilor titlurilor individuale de la rentabilitatea pieţei să fie una
neliniară. În vederea reducerii efectului de multicoliniaritate, conform lui Yao et al. (2014),
vom introduce o nouă variabilă mR care reprezintă media aritmetică a variabilei
tmR ,.
Pentru a conferi robusteţe modelului, vom adăuga o valoare întârziată a variabilei CSAD,
1tCSAD :
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
În prezenţa comportamentului de turmă, coeficientul β3 va fi negativ şi semnificativ statistic.
Pentru a analiza comportamentul gregar mai în profunzime, vom aplica analiza bazată pe
regresia quantilică asemenea lui Chiang et al. (2010). Regresia quantilică (τ) pentru estimarea
CSADt şi variabilele explicative este următoarea:
,1,4
2
,,3,,2,,1,0)/( ttMtMtMtMt CSADRRRRVQ
În continuare, vom prezenta metodologiile folosite pentru investigarea efectelor asimetrice pe
care le poate avea comportamentul de turmă în condiţii diferite ale pieţei.
40
Comportamentul de turmă pe o piaţă în creştere respectiv scădere
Pentru a testa diferenţiat modul în care reacţionează investitorii în zilelele în care piaţa este bull,
respectiv bear, vom utiliza o variabilă dummy care va lua valoarea 1 atunci când piaţa este în
creştere şi 0 în caz contrar.
Pentru aceasta, vom aplica următoarea ecuaţie:
ttMtM
up
down
MtM
up
downtM
up
downtM
up
downt
CSADRRD
RRDRDRDCSAD
15
2
,4
2
,3,2,10
)1(
)1(
În studiile din literatura de specialitate se consideră că o piaţă este în creştere dacă rentabilitatea
sa zilnică este pozitivă. Dacă rentabilitatea dintr-o zi este negativă vorbim de o piaţă în scădere.
Pentru a conferi o acurateţe mai mare rezultatelor, am considerat că o piaţă este de tip bull dacă
rentabilitatea din ziua respectivă depăşeşte rentabilitatea medie zilnică din ultimele 30 de zile.
În cazul în care rentabilitatea zilnică este inferioară mediei rentabilităţilor zilnice din cele 30 de
zile anterioare, piaţa este în scădere.
Efectele asimetrice ale volatilităţii pieţei
Studiile precedente din literatura de specialitate care au analizat ţările dezvoltate evidenţiază
faptul că tendinţa investitorilor de a copia deciziile altor investitori este mai pregnantă în
perioadele caracterizate prin volatilitate excesivă a pieţei. Pentru a studia efectele asimetrice ale
comportamentului gregar în funcţie de volatilitatea pieţei de capital, vom folosi o variabilă
dummy care ia valoarea 1 atunci când piaţa cunoaşte o volatilitatea ridicată şi 0 în caz contrar.
tt
MtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t
CSAD
RRDRRDRDRDCSAD
15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Vom considera că volatilitatea dintr-o zi este ridicată atunci când depăşeşte volatilitatea medie
din luna anterioară. În cazul în care comportamentul de turmă este prezent pe piaţă, ne aşteptăm
ca β3 şi β4 să fie negativi şi semnificativi statistic.
Impactul crizei financiare globale asupra comportamentului gregar
Având în vedere ipoteza lui Christie şi Huang (1995) conform căreia comportamentul de turmă
este mai pregnant în perioadele în care există turbulenţe pe piaţă, vom investiga impactul pe
care criza financiara globală l-a avut asupra sa utilizând următoarea regresie:
41
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Variabila dummy Dcrisis ia valoarea 1 în timpul crizei şi 0 în caz contrar.
2.3.2 Datele şi rezultatele empirice
Datele au fost extrase din baza de date Thomson Datastream şi sunt reprezentate de preţurile
zilnice ale acţiunilor pentru 384 de firme cotate pe bursele din Bulgaria, Croaţia, Cehia, Estonia,
Ungaria, Letonia, Lituania, Polonia, România şi Slovenia, în perioada 2 ianuarie 2003 – 31
decembrie 2013.
Rentabilităţile zilnice sunt calculate pentru fiecare acţiune după următoarea relaţie:
1,
,
, lnti
ti
tiP
PR , unde Pi,t reprezintă preţul de închidere din ziua t pentru acţiunea i.
Aşa cum recomandă Chang et al. (2000), vom calcula abaterile standard cross-secţionale pentru
fiecare companie:
n
i
tmtit RRn
CSAD1
,,
1
În continuare, vom estima regresiile prezentate anterior pentru a detecta comportamentul
de turmă în cele zece pieţe din Europa Centrală şi de Sud-Est. Tabelul 1 redă statisticile
descriptive pentru abaterile standard cross-secţionale ale rentabilităţilor titlurilor individuale de
la rentabilitatea pieţei.
Tabel 1. Statistici descriptive ale CSAD
Ţara
(nr. obs.) Variabila Media Std. Dev. Skewness Kurtosis ADF
Bulgaria CSAD 0,6503 0,4972 2,3921 15,7764 -6,5307***
(2737 ) Rm,t 0,00036 0,0131 -0,7940 11,9864 -20,7018***
Croaţia CSAD 0,0159 0,0103 3,4335 26,3410 -10,4669***
(2693) Rm,t 0,00015 0,0137 0,3291 21,5333 -27,4523***
Cehia CSAD 0,0210 0,0329 7,2845 72,6998 -15,6475***
(2765) Rm,t 0,00027 0,0150 -0,5738 17,5426 -39,0365***
Estonia CSAD 0,0173 0,0102 2,1723 11,7343 -5,1964***
(2770) Rm,t 0,00048 0,0118 0,1853 12,0282 -45,4877***
Ungaria CSAD 0,0235 0,0135 3,2575 22,5753 -8,4213***
(2753) Rm,t 0,00031 0,0164 -0,0974 9,5580 -38,8562***
Letonia CSAD 0,0204 0,0139 3,1643 29,9067 -14,7188***
42
Ţara
(nr. obs.) Variabila Media Std. Dev. Skewness Kurtosis ADF
(2762) Rm,t 0,00031 0,0126 0,1839 10,1068 -54,6457***
Lituania CSAD 0,0171 0,0122 7,4228 113,4041 -10,7654***
(2737) Rm,t 0,00057 0,0118 -0,1088 20,5985 -32,1714***
Polonia CSAD 0,0152 0,0052 1,4881 6,9780 -6,7437***
(2759) Rm,t 0,00026 0,0154 -0,2479 5,8252 -50,1663***
România CSAD 0,0216 0,0176 6,9067 77,1890 -8,0727***
(2737) Rm,t 0,0005 0,0171 -0,5417 10,9244 -48,0644***
Slovenia CSAD 0,0159 0,0115 4,5688 38,5931 -10,7418***
(2680) Rm,t 0,00006 0,0112 -0,4762 11,1151 -35,5073***
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Pentru rentabilitatea pieţei am folosit valorile zilnice din perioada 2 ianuarie 2003 – 31
decembrie 2013 pentru următorii indici bursieri: SOFIX, CROBEX, SE PX, TALSE, BUX,
RIGSE, OMXV, WIG, BET şi SBITOP. Tabelul 2 prezintă rezultatele estimării
comportamentului de turmă bazat pe metodologia CSAD pentru cele zece ţări din eşantion.
Tabel 2. Rezultatele testării comportamentului gregar – metoda OLS
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Ţara β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Bulgaria 0.1315*** -1.3311*** 17.4347*** -14.9676 0.5749*** 0.6008
(11.1949) (-2.6959) (14.0500) (-0.6794) (43.2085)
Croaţia 0.0073*** 0.0203** 0.6833*** -0.3472 0.1854*** 0.6078
(28.9831) (2.1941) (32.0411) (-1.2964) (14.1826)
Cehia 0.0074*** 0.0081 0.5963*** -0.3905 0.3716*** 0.1867
(7.6833) (0.2116) (6.6048) (-0.3510) (21.5604)
Estonia 0.0062*** 0.0206* 0.3829*** -1.2478** 0.4796*** 0.3868
(19.1838) (1.6010) (11.9621) (-2.0500) (31.0929)
Ungaria 0.0130*** 0.0190 0.5228*** 0.0661 0.1828*** 0.2654
(24.9469) (1.4046) (14.5446) (0.1252) (10.9707)
Letonia 0.0110*** 0.0329* 0.8717*** -3.1114*** 0.1298*** 0.2976
(24.0168) (1.8700) (18.5316) (-3.3801) (7.9375)
Lituania 0.0059*** 0.0404*** 0.4451*** 0.1391 0.4669*** 0.4122
(17.0212) (2.6513) (12.4407) (0.2592) (30.9926)
Polonia 0.0060*** 0.0491*** 0.2398*** 1.0047*** 0.3968*** 0.6006
(30.574) (4.640) (17.804) (3.653) (32.004)
Romania 0.0050*** 0.0018 0.2822*** 1.6375*** 0.5990*** 0.5057
(10.8802) (0.1299) (7.4398) (3.0903) (43.6178)
Slovenia 0.0066*** 0.0022 0.6066*** -0.8041 0.3066*** 0.3236
(18.0187) (0.1336) (14.0440) (-0.8860) (18.8042)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
43
Barnes şi Hughes (2002) consideră că regresia quantilică este mai potrivită decât metoda celor
mai mici pătrate (engl. ordinary least squared method - OLS) pentru a analiza dispersia
rentabilităţilor în cozile extreme ale distribuţiei rentabilităţilor. Argumentul constă în faptul că
estimatorii OLS se bazează pe medie ca măsură a poziţiei, pierzându-se informaţii privind
cozile distribuţiei. Mai mult, estimatorii pot fi distorsionaţi de informaţiile care apar în piaţă şi
sunt reflectate statistic drept valori extreme. Având în vedere aceste argumente, vom utiliza
în continuare modelul bazat pe regresia quantilică pentru a obţine estimaţiile privind
comportamentul de turmă în cozile distribuţiei rentabilităţilor.
Tabelul 3 prezintă rezultatele regresiei pentru pieţe din Europa Centrală şi de Sud-Est pentru
diferite quantile de portofolii.
Tabelul 3. Rezultatele testării comportamentului gregar – regresia quantilică
Bulgaria β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 -0,0012
(-0,0927)
3,9703
(0,8936)
66,4680
(0,3866)
0,4820***
(27,8569)
Quantila %25 -0,000005
(-0,000715)
8,7470***
(7,7359)
38,2824***
(3,5260)
0,6145***
(49,2334)
Quantila %50 0,0454***
(5,4542)
16,0720***
(9,5461)
-4,9037
(-0,1331)
0,6869***
(41,9776)
Quantila %75 0,1460***
(7,8791)
23,6994***
(13,9050)
-84,8413***
(-2,9600)
0,6998***
(22,7232)
Quantila %90 0,2480***
(5,6552)
25,3108***
(5,2771)
-50,0474
(-0,4081)
0,7691***
(11,1545)
Adjusted R2 0,3022 0,3935 0,4297 0,4584
Croaţia β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0039***
(18,5813)
0,6778***
(21,8102)
-0,8100
(-1,4052)
0,0688
(7,0435)
Quantila %25 0,0049***
(26,1683)
0,6471***
(46,8840)
-0,4051***
(-3,4233)
0,1381***
(10,6698)
Quantila %50 0,0059***
(22,8451)
0,6736***
(44,7294)
-0,9146***
(-7,1239)
0,2167***
(11,1528)
Quantila %75 0,0071***
(22,7264)
0,6309***
(19,4170)
0,6356***
(3,1731)
0,3398***
(16,7500)
Quantila %90 0,0099***
(13,5959)
0,7378***
(9,9913)
0,0211
(0,0236)
0,3667***
(8,2549)
Adjusted R2 0,3342 0,3646 0,4013 0,4298
Cehia
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0022***
(12,8796)
0,6222***
(37,9848)
-0,5810***
(-5,9063)
0,0287***
(3,1944)
Quantila %25 0,0030***
(15,5094)
0,6259***
(26,2693)
-0,2467
(-0,5177)
0,0826***
(8,6654)
Quantila %50 0,0036***
(7,3346)
0,5979***
(21,9795)
0,3659
(0,6937)
0,2581***
(6,2553)
Quantila %75 0,0036***
(4,2273)
0,5928***
(10,7322)
0,0904
(0,0889)
0,6157***
(9,5279)
44
Bulgaria β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %90 0,0069***
(7,1849)
0,6554***
(5,5152)
-1,4344**
(-1,9923)
0,9783***
(83,617)
Adjusted R2 0,2191 0,2116 0,2124 0,2291
Estonia
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0034***
(12,0179)
0,4044***
(9,4837)
-2,7627***
(-2,7555)
0,2015***
(11,3085)
Quantila %25 0,0038***
(13,9467)
0,4223***
(9,4149)
-3,4728***
(-2,9602)
0,3360***
(18,2145)
Quantila %50 0,0049***
(18,0588)
0,3674***
(14,6372)
-0,7879***
(-2,8827)
0,4837***
(25,0243)
Quantila %75 0,0063***
(13,1554)
0,4288***
(10,0167)
-1,6306***
(-4,8929)
0,6467***
(23,8648)
Quantila %90 0,0092***
(14,1777)
0,4587***
(4,3852)
0,1459
(0,0931)
0,7779***
(39,9809)
Adjusted R2 0,1617 0,1996 0,2436 0,2791
Ungaria
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0062***
(16,4747)
0,5239***
(22,6425)
-0,2162
(-0,6820)
0,0893***
(5,7579)
Quantila %25 0,0083***
(25,7919)
0,5204***
(23,7489)
-0,0376
(-0,1357)
0,1106
(8,6935)
Quantila %50 0,0107***
(21,8891)
0,4986***
(14,9226)
0,0950
(0,1297)
0,1875***
(9,4011)
Quantila %75 0,0146***
(18,7146)
0,4669***
(5,9908)
1,3174
(0,6909)
0,2491***
(8,7668)
Quantila %90 0,0193***
(7,7643)
0,3999***
(3,2052)
2,8489
(1,2295)
0,3712***
(3,2353)
Adjusted R2 0,2251 0,2159 0,2107 0,1986
Letonia
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0026***
(9,7439)
0,8964***
(23,5491)
-3,6931***
(-3,7092)
0,0566***
(5,3833)
Quantila %25 0,0046***
(15,8175)
0,8718***
(30,8332)
-3,2705***
(-5,8629)
0,0914***
(7,0867)
Quantila %50 0,0085***
(21,9473)
0,8210***
(20,9764)
-2,0167***
(-2,7029)
0,1249***
(8,1004)
Quantila %75 0,0146***
(19,2018)
0,8150***
(15,0218)
-2,3509***
(-2,9992)
0,1692***
(4,7091)
Quantila %90 0,0212***
(17,0549)
0,8131***
(9,8202)
-2,3986*
(-1,8881)
0,2616***
(5,4910)
Adjusted R2 0,2777 0,2543 0,2274 0,1974
Lituania
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0039***
(10,4131)
0,5033***
(16,3173)
-0,9314**
(-2,3166)
0,1801
(5,4358)
Quantila %25 0,0043***
(10,5844)
0,5043***
(17,7787)
-0,9833
(-1,4998)
0,3012***
(9,7347)
Quantila %50 0,0054***
(12,9174)
0,4927***
(8,4738)
-5,5229
(-0,2935)
0,4011
(14,1946)
Quantila %75 0,0065***
(10,4562)
0,5037***
(14,8078)
0,5442
(1,4872)
0,5461***
(12,1014)
45
Bulgaria β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %90 0,0086***
(11,1220)
0,4629***
(10,5093)
1,3192***
(3,8837)
0,6807***
(14,7057)
Adjusted R2 0,2273 0,2661 0,3035 0,3341
Polonia
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0046***
(16,6390)
0,2275***
(14,3507)
0,4265
(1,5522)
0,2770***
(14,7470)
Quantila %25 0,0049***
(19,4587)
0,2550***
(16,2410)
0,2195
(0,7500)
0,3335***
(19,3154)
Quantila %50 0,0062***
(22,3624)
0,2297***
(12,9715)
1,5770***
(3,7333)
0,3719***
(19,0870)
Quantila %75 0,0070***
(20,9244)
0,2221***
(12,7716)
1,5974***
(5,0614)
0,4711***
(20,8666)
Quantila %90 0,0080***
(16,1427)
0,2257***
(10,4989)
1,6838***
(5,4049)
0,5556***
(16,5424)
Adjusted R2 0,2652 0,3035 0,3474 0,3883
România
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0053***
(26,4655)
0,4537***
(24,7968)
0,0281***
(0,1441)
0,1599***
(13,8452)
Quantila %25 0,0056***
(15,9471)
0,4248***
(13,7799)
0,3972
(0,4999)
0,2711***
(13,9062)
Quantila %50 0,0067***
(11,1204)
0,3897***
(15,7369)
1,3026***
(3,2196)
0,3781***
(9,7610)
Quantila %75 0,0065***
(7,4235)
0,3591***
(14,7148)
1,7820***
(6,3284)
0,6128***
(11,0376)
Quantila %90 0,0068***
(7,8511)
0,3363***
(6,6776)
1,8023***
(4,6859)
0,8508***
(16,3544)
Adjusted R2 0,3004 0,3191 0,3461 0,3802
Slovenia
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
Quantila %10 0,0038***
(26,8921)
0,6993***
(39,5574)
-0,6377**
(-2,3267)
0,0610
(6,7846)
Quantila %25 0,0047***
(29,3891)
0,6911***
(39,4747)
-0,9319***
(-3,6931)
0,1128***
(9,3048)
Quantila %50 0,0060***
(16,0017)
0,6765***
(26,8412)
-1,2821**
(-2,5023)
0,1946***
(6,2935)
Quantila %75 0,0076***
(11,0968)
0,6317***
(20,8508)
-0,9658**
(-2,3186)
0,3286***
(6,1311)
Quantila %90 0,0091***
(8,6180)
0,6767***
(6,2687)
-1,9161
(-0,6486)
0,5724***
(7,3214)
Adjusted R2 0,3184 0,3177 0,3130 0,2849
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Dacă metoda OLS nu a reuşit să detecteze comportamentul de turmă al investitorilor bulgari,
observăm că, în cazul aplicării regresiei quantilice, 3 este negativ şi semnificativ statistic
pentru quantila de 75%, fapt ce denotă că investitorii manifestă un comportament de grup în
jurul companiilor medii către mari. Evidenţele empirice pentru Estonia arată că 2 este negativ
46
şi semnificativ statistic la nivelul de semnificaţie de 1% pentru toate quantilele, cu excepţia
celei de 90%. Aceste rezultate relevă existenţa comportamentului gregar, dar investitorii din
Estonia evită să adopte un comportament de turmă pentru acţiunile companiilor mari. În cazul
Letoniei, rezultatele obţinute reflectă prezenţa comportamentului de turmă în toate quantilele,
demonstrând faptul că investitorii din această ţară manifestă un comportament de turmă pentru
întreaga piaţă letonă. Investitorii din Lituania au tendinţa de a se imita unii pe alţii atunci când
este vorba de investiţiile în companiile mici ( 2 este negativ şi semnificativ statistic pentru
quantila de 10%). În cazul pieţei din Slovenia, investitorii manifestă un comportament de turmă
pentru întreaga piaţă, cu excepţia quantilei de 90%. Trebuie să subliniem faptul că analiza OLS
nu a reuşit să detecteze existenţa unui comportament mimetic pe piaţa slovenă. Această
observaţie susţine ipoteza conform căreia analiza bazată pe regresia quantilică dovedeşte mai
multă eficienţă decât metoda OLS în a identifica prezenta comportamentului gregar.
Tabelul 4 prezintă rezultatele obţinute în urma testării diferenţiate a comportamentului gregar
al investitorilor pentru o piaţă bull, respective bear. Pentru testarea ipotezei de egalitate dintre
coeficienţii de herding pentru piaţă în creştere, respectiv scădere, am aplicat testul Wald,
rezultatele fiind prezentate în tabelul 5.
Tabel 4. Rezultatele testării comportamentului de turmă pentru piaţă
în creştere/scădere
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Ţara β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Bulgaria 0.1598*** 12.1529*** 24.3458*** 89.0598* -75.1833** 0.5329*** 0.6105
(13.0694) (6.5610) (16.5646) (1.7485) (-3.2729) (38.6414)
Croaţia 0.0072*** 0.6911*** 0.6729*** 0.6474* -0.9159*** 0.1942*** 0.6175
(28.3497) (26.6543) (26.7615) (1.8059) (-2.7166) (14.8092)
Cehia 0.0076*** 0.5273*** 0.5504*** 3.4180 -0.1421 0.3715*** 0.1858
(7.1829) (3.1670) (5.4126) (0.7695) (-0.1208) (21.2730)
Estonia 0.0061*** 0.3799*** 0.4466*** -0.5557 -3.6271*** 0.4835*** 0.3931
(18.3738) (10.4230) (9.7887) (-0.8354) (-3.2780) (31.0168)
Ungaria 0.0133*** 0.4312*** 0.5985*** 1.2318 -0.7751 0.1775*** 0.2710
(24.6146) (8.4734) (14.6732) (1.0555) (-1.3491) (10.5445)
Letonia 0.0110*** 0.9020*** 0.8060*** -3.0893*** -2.3274** 0.1319*** 0.3003
(23.6692) (16.6280) (13.5161) (-2.6944) (-1.8269) (7.9920)
Lituania 0.0057*** 0.4501*** 0.4208*** 0.7422 0.0479 0.4769*** 0.4213
(16.5025) (10.0292) (9.8937) (0.8851) (0.0757) (31.4942)
Polonia 0.0061*** 0.2717*** 0.3192*** -0.1513 -0.4142*** 0.3912*** 0.6040
(30.1099) (29.2532) (27.4048) (-0.8583) (-2.7596) (30.6503)
România 0.0050*** 0.2964*** 0.2737*** 1.3442 1.7758*** 0.5992*** 0.5054
(10.7647) (6.3353) (6.1372) (1.6389) (2.9275) (43.6070)
Slovenia 0.0069*** 0.4341*** 0.6466*** 5.7055** -1.7125* 0.3036*** 0.3258
(18.1914) (6.0399) (13.2044) (2.0697) (-1.7754) (18.6269)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
47
Dacă iniţial comportamentul investiţional gregar a fost detectat doar în cazul a două pieţe de
capital (Estonia şi Letonia), în urma analizei efectelor de asimetrie potenţiale ale pieţei
bull/bear, observăm că există mai multe ţări în care investitorii au tendinţa de a se imita unii pe
alţii atunci când piaţa înregistrează un trend descendent (Bulgaria, Estonia, Croaţia, Letonia,
Polonia, Slovenia).
Singura piaţă de capital pe care investitorii adoptă un comportament de turmă în ambele stări
ale pieţei este cea a Letoniei. Testarea egalităţii coeficienţilor de herding demonstrează faptul
că diferenţa dintre 3 şi 4 nu este semnificativă statistic, ceea ce relevă un comportament
investiţional fără efecte de asimetrie generate de cele două trenduri ale pieţei.
Tabel 5. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar pentru piaţă
în creştere/scădere
Ţara β 3 β 4 R2 Testul Wald (H0: 43 )
(t-stat) (t-stat) (adj) 043 2
Bulgaria 89.0598* -75.1833** 0.6105 164.2431*** 10.0701
(1.7485) (-3.2729)
Croaţia 0.6474* -0.9159*** 0.6175 1.5633*** 11.8321
(1.8059) (-2.7166)
Cehia 3.4180 -0.1421 0.1858 3.5600 0.6704
(0.7695) (-0.1208)
Estonia -0.5557 -3.6271*** 0.3931 3.0713** 6.6079
(-0.8354) (-3.2780)
Ungaria 1.2318 -0.7751 0.2710 2.0068* 2.8002
(1.0555) (-1.3491)
Letonia -3.0893*** -2.3274** 0.3003 -0.7618 0.2377
(-2.6944) (-1.8269)
Lituania 0.7422 0.0479 0.4213 0.6943 0.5144
(0.8851) (0.0757)
Polonia -0.1513 -0.4142*** 0.6040 0.2629 1.2672
(-0.8583) (-2.7596)
România 1.3442 1.7758*** 0.5054 -0.4316 0.2195
(1.6389) (2.9275)
Slovenia 5.7055** -1.7125* 0.3258 7.4179*** 7.3704
(2.0697) (-1.7754)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabelul 6 prezintă rezultatele modelului utilizat pentru detectarea comportamentului de turmă
în condiţii de volatilitate ridicată, respectiv scăzută, iar în tabelul 7 sunt prezentate rezultatele
testării egalităţii coeficienţilor 3 şi 4 .
48
Tabelul 6. Analiza comportamentului de turmă în condiţii de volatilitate ridicată/scăzută
ttMtMvol
MtMvol
tMvol
tMvol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Ţara β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Bulgaria 0.1351*** 16.1432*** 21.0734*** 6.9071 -31.5675 0.5529*** 0.6038
(11.3114) (8.8676) (14.3788) (0.1508) (-1.3571) (40.7466)
Croaţia 0.0073*** 0.6688*** 0.6545*** -0.2899 0.3871 0.1926*** 0.6124
(28.0394) (27.4458) (19.1936) (-1.0365) (0.5342) (14.3920)
Cehia 0.0075*** 0.5615*** 0.5671*** -0.1728 2.0753 0.3713*** 0.1858
(7.2134) (5.5668) (3.3145) (-0.1475) (0.4265) (21.2749)
Estonia 0.0061*** 0.3688*** 0.4126*** -0.9702 -2.0528 0.4824*** 0.3915
(18.6247) (10.4418) (8.5564) (-1.4940) (-1.5497) (31.0087)
Ungaria 0.0134*** 0.5125*** 0.4004*** -0.1169 4.2693*** 0.1812*** 0.2695
(24.4223) (12.7735) (6.5846) (-0.2114) (2.7955) (10.7397)
Letonia 0.0110*** 0.8480*** 0.8695*** -2.7601** -2.9551** 0.1331*** 0.2994
(23.6873) (15.0651) (15.3724) (-2.3764) (-2.3615) (8.0590)
Lituania 0.0057*** 0.4582*** 0.4229*** -0.7316 2.1549*** 0.4787*** 0.4236
(16.3471) (11.2046) (9.2238) (-1.1597) (2.6012) (31.5732)
Polonia 0.0059*** 0.2888*** 0.2909*** -0.1514 -0.1510 0.4030*** 0.6017
(29.5728) (27.6618) (29.0322) (-1.0560) (-0.9176) (31.8517)
România 0.0046*** 0.2368*** 0.3282*** 1.5053** 2.0588*** 0.6163*** 0.5237
(10.0636) (5.5596) (7.1051) (2.3526) (3.0021) (45.0904)
Slovenia 0.0068*** 0.5908*** 0.5865*** -0.6805 0.4187 0.3052*** 0.3192
(17.4351) (12.2382) (8.1423) (-0.7102) (0.1710) (18.4163)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%..
Tabel 7. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar
pentru volatilitate ridicată/scăzută
Ţara β 3 β 4 R2 Testul Wald (H0: 43 )
(t-stat) (t-stat) (adj) 043 2
Bulgaria 6.9071 -31.5675 0.6038 38.4746 0.6329
(0.1508) (-1.3571)
Croaţia -0.2899 0.3871 0.6124 -0.6770 0.8644
(-1.0365) (0.5342)
Cehia -0.1728 2.0753 0.1858 -2.2481 0.2224
(-0.1475) (0.4265)
Estonia -0.9702 -2.0528 0.3915 1.0826 0.6202
(-1.4940) (-1.5497)
Ungaria -0.1169 4.2693*** 0.2695 -4.3861*** 8.5004
(-0.2114) (2.7955)
Letonia -2.7601** -2.9551** 0.2994 0.1949 0.0157
(-2.3764) (-2.3615)
Lituania -0.7316 2.1549*** 0.4236 0.6943 0.5144
(-1.1597) (2.6012)
Polonia -0.1514 -0.1510 0.6017 0.2629 1.2672
(-1.0560) (-0.9176)
România 1.5053** 2.0588*** 0.5237 -0.5535 0.4294
(2.3526) (3.0021)
Slovenia -0.6805 0.4187 0.3192 -1.0991 0.2034
(-0.7102) (0.1710)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
49
Analiza la nivelul ansamblului pieţei relevă faptul că β3 şi β4 sunt negativi şi semnificativi
statistic doar în cazul Letoniei, ceea ce înseamnă că instinctul de turmă este prezent când piaţa
se caracterizează printr-o volatilitate excesivă, dar şi atunci când piaţa este liniştită. În urma
aplicării testului Wald, observăm că diferenţa dintre cei doi coeficienţi care desemnează
existenţa comportamentului gregar, β3 şi β4, nu este semnificativă din punct de vedere statistic.
Aceasta înseamnă că investitorii nu manifestă un comportament diferit atunci când volatilitatea
este ridicată faţă de momentele în care piaţa este liniştită.
Impactul crizei financiare globale asupra comportamentului de turmă al investitorilor
Pentru a evidenţia impactul CFG asupra comportamentului investiţional gregar pe piaţa de
capital, am utilizat o variabilă dummy care ia valoarea 1 pentru perioada crizei şi 0 în caz
contrar. De regulă, în studiile care analizează impactul CFG asupra diferitelor variabile ale
pieţelor financiare, se consideră că perioada crizei a fost septembrie 2007 - decembrie 2009.
Dar cum CFG nu s-a propagat şi manifestat în aceeaşi perioadă în toate ţările, am identificat
perioada exactă în care fiecare ţară din studiu a resimţit criza. Considerăm că procedând în
această manieră am conferit o acurateţe mai mare studiului nostru.
În tabelul 8 sunt redate rezultatele privind impactul pe care criza financiară globală l-a avut
asupra comportamentului de turmă al investitorilor.
Tabel 8. Impactul CFG asupra comportamentului gregar al investitorilor
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Ţara β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Bulgaria 0.1289*** -0.8627* 19.70*** -119.34*** 95.463*** 0.5665*** 0.6021
(10.9649) (-1.6737) (13.7036) (-2.9720) (3.1066) (41.7893)
Croatia 0.0073*** 0.0084 0.6739*** 0.8580*** -2.0773*** 0.1900*** 0.6149
(28.9888) (0.9012) (31.8329) (2.7259) (-7.1220) (14.6461)
Cehia 0.0077*** 0.0085 0.5190*** 2.6114 -2.5420 0.3726*** 0.1868
(7.7285) (0.2227) (4.6668) (0.9470) (-1.1896) (21.5944)
Estonia 0.0063*** 0.0295** 0.3746*** -1.4931** 1.6712** 0.4746*** 0.3875
(19.2685) (2.1782) (11.6241) (-2.4104) (2.0980) (30.4218)
Ungaria 0.0132*** 0.0173 0.4910*** 1.1875 -1.0590* 0.1840*** 0.2658
(24.9197) (1.2795) (11.9614) (1.3566) (-1.6050) (11.0375)
Letonia 0.0110*** 0.0269 0.8653*** -2.3271** -1.5842* 0.1304*** 0.2981
(24.0116) (1.5005) (18.3434) (-2.2700) (-1.7358) (7.9766)
Lituania 0.0058*** 0.0323** 0.4413*** 0.9263 -1.7291*** 0.4716*** 0.4139
(16.7684) (2.0893) (12.3427) (1.5472) (-2.9530) (31.1750)
Polonia 0.0061*** 0.0380*** 0.2502*** 0.5233* 0.4790*** 0.3906*** 0.6019
(30.3208) (3.4177) (18.0647) (1.6641 (3.1408) (31.1647)
Romania 0.0050*** 0.0012 0.2803*** 1.7411*** -0.1717 0.5992*** 0.5045
(10.8836) (0.0858) (7.3064) (2.8516) (-0.3418) (43.5860)
Slovenia 0.0069*** -0.0014 0.5008*** 5.2026*** -5.0770*** 0.3096*** 0.3273
(18.4721) (-0.0866) (9.8732) (2.9412) (-3.9522) (19.0212)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
50
Impactul crizei financiare globale asupra comportamentului de turmă este captat de
semnificativitatea coeficientului variabilei dummy pentru criză. Acest coeficient este negativ şi
semnificativ statistic în cazul Croaţiei, Ungariei, Letoniei, Lituaniei şi Sloveniei.
2.3.3 Analiza comportamentului de turmă la nivel de sector de activitate
Pentru a conferi o acuratețe și mai mare demersului nostru de cercetare, în această secțiune vom
investiga comportamentul de turmă pentru cele 10 țări analizate la nivelul a 11 sectoare de
activitate: agricultură, industria chimică şi farmaceutică, construcţii, electronice, sectorul
financiar, sănătate, turism, tehnologie, petrol şi gaze, servicii şi altele. Dacă în cazul testării
comportamentului gregar pentru piețele de acțiuni în ansamblul lor, acesta a fost prezent doar
în cazul Letoniei şi Estoniei, când analiza se derulează la nivelul sectoarelor de activitate,
identificăm mimetismul investiţional în toate ţările cu excepţia Poloniei şi României.
Bulgaria
Tabelul 9 prezintă rezultatele privind comportamentul de turmă la nivelul sectoarelor de
activitate de pe piața de acțiuni din Bulgaria. După cum se observă, investitorii au adoptat un
comportament gregar în patru sectoare foarte importante ale economiei: agricultură, petrol şi
gaze, construcţii şi turism.
Tabel 9. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Bulgaria
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector
β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0113*** 0.0890** 0.7732*** -2.8343* 0.1632*** 0.1690
(13.3904) (2.5448) (8.5972) (-1.9581) (6.7010)
Chimic 0.0110*** -0.0007 0.4896*** -1.2086 0.2128*** 0.0931
(14.2571) (-0.0201) (5.4898) (-0.7808) (10.4075)
Construcţii 0.0079*** 0.0176 0.7114*** -2.0918** 0.3054*** 0.2925
(14.0274) (0.6908) (11.3278) (-1.9480) (15.7528)
Tehnologic 0.0131*** 0.0495 0.7363*** -1.8225 0.1057*** 0.0522
(11.5250) (0.8845) (5.3976) (-0.7676) (5.0591)
Financiar 0.0073*** 0.0078 0.5577*** -0.6490 0.3424*** 0.3570
(18.4930) (0.4730) (13.4032) (-0.8719) (21.1438)
Sănătate 0.0049*** -0.0426 0.6308*** -2.1326 0.3960*** 0.2305
(6.8332) (-1.1957) (7.0405) (-1.3237) (23.0894)
Turism 0.0075*** 0.0436* 0.6772*** -2.4950** 0.1517*** 0.1367
(13.9394) (1.7073) (10.5080) (-2.1568) (8.3836)
Petrol&Gaze 0.0143*** -0.0272 0.8617*** -4.9584*** 0.1353*** 0.0758
(15.9118) (-0.6471) (8.1872) (-2.6087) (7.2834)
Servicii 0.0197*** 0.1259 0.6566* 3.9130 0.0874*** 0.0181
(6.1564) (0.8265) (1.7257) (0.6102) (3.7302)
Altele 0.0094*** -0.058** 0.8446*** -1.6040 0.1902*** 0.2441
(16.6858) (-2.2641) (12.9546) (-1.3743) (10.8917)
Ansamblul pieţei 0.1315*** -1.3311*** 17.4347*** -14.9676 0.5749*** 0.6008
(11.1949) (-2.6959) (14.0500) (-0.6794) (43.2085)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
51
Dacă inițial, testarea comportamenului de turmă relevă existența acestuia în patru sectoare ale
economiei, în urma analizării sale pentru cele două stări ale pieței bull, respectiv bear, observăm
că acesta este prezent și în sectoarele chimic și financiar (piața în creștere), dar și în sectorul de
sănătate (piață în scădere).
Tabel 10. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere
în Bulgaria
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0112*** 0.7236*** 0.8791*** -4.0756 -4.6185** 0.1605*** 0.1667
(12.9968) (4.9057) (8.8815) (-1.0846) (-3.1191) (6.5664)
Chimic 0.0105*** 0.7293*** 0.5292*** -11.1927** -0.9214 0.2106*** 0.0961
(13.3164) (5.1545) (5.2928) (-2.8559) (-0.5780) (10.2993)
Construcţii 0.0086*** 0.3558*** 0.8181*** 7.6716** -4.0204*** 0.2957*** 0.2996
(14.7929) (3.6135) (11.6518) (2.8235) (-3.6598) (15.2077)
Electronice 0.0133*** 0.5536** 0.8356*** 2.0738 -3.6143 0.1050*** 0.0522
(11.3591) (2.5494) (5.4550) (0.3443) (-1.4759) (5.0228)
Financiar 0.0070*** 0.6594*** 0.5187*** -3.6679** -0.0854 0.3526*** 0.3650
(17.5031) (10.5304) (10.8489) (-2.1641) (-0.1102) (21.6137)
Sănătate 0.0053*** 0.3602*** 0.8005*** 3.9431 -4.0141** 0.3912*** 0.2355
(7.0078) (2.6432) (7.5725) (1.0576) (-2.3475) (22.4994)
Turism 0.0077*** 0.5484*** 0.7532*** 1.6010 -4.1364*** 0.1496*** 0.1364
(13.6652) (5.5996) (9.9445) (0.5985) (-3.3661) (8.1616)
Petrol&Gaze 0.0145*** 0.6934*** 0.9406*** -3.7779 -5.2927*** 0.1300*** 0.0777
(16.1363) (4.5412) (8.0157) (-0.9043) (-2.7656) (6.9170)
Servicii 0.0181*** 1.6133*** 0.5775 -25.7056 5.6562 0.0867*** 0.0192
(5.5060) (2.6648) (1.3595) (-1.5771) (0.8564) (3.7018)
Altele 0.0097*** 0.6964*** 0.9077*** 1.3150 -2.0067 0.1917*** 0.2436
16.5517 7.0203 11.8633 0.4870 -1.6227 10.8547
Ansamblul
pieţei
0.1598*** 12.1529*** 24.3458*** 89.0598* -75.1833** 0.5329*** 0.6105
(13.0694) (6.5610) (16.5646) (1.7485) (-3.2729) (38.6414)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Paradoxal, investitorii bulgari manifestă un comportament gregar mai persistent atunci când
piața este calmă (agricultură, construcții, sănătate, turism, petrol și gaze) față de perioadele în
care se caracterizează printr-o volatilitate excesivă (sectorul chimic și cel petrolier).
Tabel 11. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate
în Bulgaria
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0113*** 0.8282*** 0.7376*** -2.9413 -3.4047** 0.1650*** 0.1661
(13.3215) (5.7832) (7.2513) (-0.9058) (-2.2618) (6.7557)
Chimic 0.0109*** 0.6247*** 0.4799*** -5.8585* -0.5842 0.2117*** 0.0937
(14.0002) (4.5887) (4.7062) (-1.7442) (-0.3612) (10.3468)
Construcţii 0.0079*** 0.5189*** 0.7882*** 3.0361 -3.4905*** 0.3006*** 0.2946
(13.8557) (5.4977) (10.9311) (1.3051) (-3.1142) (15.4644)
52
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Electronice 0.0131*** 0.5922*** 0.7671*** 3.0916 -3.1537 0.1054*** 0.0520
(11.3750) (2.8405) (4.9122) (0.5997) (-1.2704) (5.0428)
Financiar 0.0071*** 0.5745*** 0.5601*** -1.7089 -0.6762 0.3550*** 0.3640
(17.7841) (9.4708) (11.6523) (-1.1245) (-0.8682) (21.8093)
Sănătate 0.0046*** 0.4412*** 0.7358*** 2.5594 -3.1332* 0.3965*** 0.2335
(6.2555) (3.3152) (6.9659) (0.7637) (-1.8240) (22.9078)
Turism 0.0075*** 0.6552*** 0.6825*** -0.5387 -3.3337*** 0.1521*** 0.1358
(13.6031) (6.8612) (8.9705) (-0.2242) (-2.7014) (8.2991)
Petrol&Gaze 0.0141*** 0.8024*** 0.8786*** -6.3618* -4.0653** 0.1313*** 0.0769
(15.9381) (5.3921) (7.4613) (-1.6956) (-2.1142) (6.9887)
Servicii 0.0193*** 0.4397 0.8330** 7.7553 0.7327 0.0868*** 0.0175
(5.9160) (0.7508) (1.9160) (0.5534) (0.1094) (3.6995)
Altele 0.0093*** 0.8476*** 0.9066*** -3.9237 -1.2024 0.1903*** 0.2439
(15.9871) (8.7848) (11.7765) (-1.6159) (-0.9664) (10.7643)
Ansamblul
pieţei
0.1351*** 16.1432*** 21.0734** 6.9071 -31.5675 0.5529*** 0.6038
(11.3114) (8.8676) (14.3788) (0.1508) (-1.3571) (40.7466)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Analiza impactului crizei financiare globale relevă faptul că aceasta are efecte asupra
comportamentului gregar în cazul sectorului agricol, chimic și al altor sectoare de activitate.
Tabel 12. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Bulgaria
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0110*** 0.1190*** 0.8864*** -8.7998*** 5.3479** 0.1571*** 0.1720
(13.0441) (3.2274) (8.8319) (-3.1761) (2.5234) (6.4281)
Chimic 0.0107*** 0.0230 0.5958*** -6.8884** 5.0923** 0.2104*** 0.0947
(13.7286) (0.6052) (5.8923) (-2.3054) (2.2217) (10.2819)
Construcţii 0.0080*** 0.0155 0.7027*** -1.6182 -0.4287 0.3057*** 0.2922
(13.9294) (0.5811) (9.9292) (-0.7815) (-0.2676) (15.7370)
Electronic 0.0131*** 0.0494 0.7358*** -1.7974 -0.0226 0.1057*** 0.0517
(11.3452) (0.8466) (4.7553) (-0.3921) (-0.0064) (5.0536)
Financiar 0.0073*** 0.0089 0.5626*** -0.8844 0.2151 0.3421*** 0.3568
(18.2933) (0.5154) (11.7938) (-0.6641) (0.2131) (21.0441)
Sănătate 0.0047*** -0.0286 0.6931*** -5.0983* 2.7051 0.3939*** 0.2306
(6.4629) (-0.7658) (6.7446) (-1.7656) (1.2376) (22.8632)
Turism 0.0076*** 0.0371 0.6487*** -1.1110 -1.2628 0.1519*** 0.1366
(13.8067) (1.3842) (8.8263) (-0.5382) (-0.8096) (8.3913)
Petrol&Gaze 0.0143*** -0.0273 0.8615*** -4.9505 -0.0072 0.1353*** 0.0755
(15.5931) (-0.6177) (7.1650) (-1.4581) (-0.0028) (7.2808)
Servicii 0.0190*** 0.1915 0.9013** -9.7675 12.4083 0.0867*** 0.0185
(5.8354) (1.1947) (2.1265) (-0.7967) (1.3092) (3.7005)
Altele 0.0096*** -0.0728*** 0.7807*** 1.4317 -2.7725* 0.1926*** 0.2447
(16.7518) (-2.6888) (10.4543) (0.6859) (-1.7541) (11.0008)
Ansamblul pieţei 0.1289*** -0.8627* 19.70*** -119.34*** 95.463*** 0.5665*** 0.6021
(10.9649) (-1.6737) (13.7036) (-2.9720) (3.1066) (41.7893)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
53
Croaţia
Investitorii de pe piața de capital croată sunt în general raționali, adoptând un comportament de
masă doar pentru sectorul electronic și pentru cel financiar (Tabelul 13) și atunci când piața
înregistrează un trend descendent (Tabelul 14). De asemenea, așa cum rezultă din Tabelul 14,
investitorii croați manifestă tendința de a lua decizii investiționale în grup și când sunt vizate
acțiunile companiilor din domeniul sănătății.
Tabel 13. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Croaţia
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0090*** -0.0077 0.5872*** 0.4671 0.0650*** 0.1859
(19.0449) (-0.3714) (12.4531) (0.7775) (3.6545)
Construcţii 0.0124*** 0.0339 0.7364*** -0.9817 0.1700*** 0.1104
(14.4901) (0.8690) (8.1392) (-0.7511) (8.8054)
Electronice 0.0073*** 0.0665*** 0.7630*** -1.6749** 0.1122*** 0.1917
(14.2341) (2.8710) (14.3453) (-2.4993) (6.2235)
Financiar 0.0073*** 0.0045 0.7608*** -0.8721* 0.1071*** 0.3222
(18.4473) (0.2665) (19.9198) (-1.7913) (6.5277)
Turism 0.0093*** 0.0428* 0.8088*** -0.4316 0.0923*** 0.3148
(16.7543) (1.7481) (14.4957) (-0.6079) (5.2708)
Tehnologic 0.0061*** 0.0724*** 0.3123*** 0.5742 0.1993*** 0.1223
(13.8233) (3.6013) (6.8344) (0.9882) (10.8324)
Petrol&Gaze 0.0075*** 0.0682*** 0.4628*** 0.3649 0.1863*** 0.1649
(15.9516) (3.2185) (9.5467) (0.5934) (10.3591)
Sănătate 0.0058*** -0.0168 0.6716*** -0.4211 0.1477*** 0.2838
(14.8342) (-0.9464) (16.4883) (-0.8195) (8.7031)
Servicii 0.0094*** -0.0259 0.5854*** 0.2781 0.2234*** 0.1314
(12.6949) (-0.7561) (7.5182) (0.2799) (12.2538)
Altele 0.0082*** 0.0417* 0.8221*** 0.2930 0.0651*** 0.2426
(15.5666) (1.7459) (15.0820) (0.4228) (3.7420)
Ansamblul pieţei 0.0073*** 0.0203** 0.6833*** -0.3472 0.1854*** 0.6078
(28.9831) (2.1941) (32.0411) (-1.2964) (14.1826)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 14. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere
în Croaţia
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0089*** 0.5756*** 0.6035*** 1.6701** -0.4375 0.0659*** 0.1871
(18.6950) (9.8592) (10.6961) (2.0507) (-0.5715) (3.6596)
Construcţii 0.0124*** 0.7567*** 0.7161*** -1.2707 -0.7435 0.1698*** 0.1098
(14.1351) (5.4733) (7.0160) (-0.3942) (-0.5319) (8.7920)
Electronice 0.0074*** 0.7117*** 0.8040*** 0.7648 -3.1361*** 0.1091*** 0.1935
(14.3716) (10.9303) (12.6479) (0.8431) (-3.6691) (6.0285)
Financiar 0.0073*** 0.7477*** 0.7749*** 0.1564 -1.6468*** 0.1111*** 0.3219
(18.0060) (15.7455) (16.8817) (0.2362) (-2.6430) (6.6801)
Turism 0.0094*** 0.7852*** 0.8148*** 0.3024 -0.7045 0.0894*** 0.2158
54
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
(16.7964) (11.3943) (12.2146) (0.3147) (-0.7798) (5.0421)
Tehnologic 0.0062*** 0.3799*** 0.2622*** 2.6232*** -0.1757 0.1719*** 0.1295
(14.3745) (6.9259) (4.9650) (3.4321) (-0.2445) (9.3613)
Petrol&Gaze 0.0074*** 0.5152*** 0.4127*** 2.7868*** -0.6605 0.1827*** 0.1775
(15.8055) (8.6298) (7.2046) (3.3722) (-0.8502) (10.0994)
Sănătate 0.0058*** 0.6461*** 0.7290*** 1.2236* -1.9475*** 0.1476*** 0.2892
(14.4719) (12.8575) (14.9599) (1.7554) (-2.9696) (8.6236)
Servicii 0.0091*** 0.7003*** 0.5216*** 0.3942 0.1435 0.2329*** 0.1408
(12.2452) (7.3361) (5.6841) (0.2967) (0.1148) (12.6824)
Altele 0.0081*** 0.8184*** 0.8019*** 0.0319 0.7229 0.0708*** 0.2554
(15.5652) (12.4721) (12.6486) (0.0349) (0.8420) (4.0448)
Ansamblul
pieţei
0.0072*** 0.6911*** 0.6729*** 0.6474* -0.9159*** 0.1942*** 0.6175
(28.3497) (26.6543) (26.7615) (1.8059) (-2.7166) (14.8092) *** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Investigarea efectelor asimetrice ale volatilității asupra comportamentului de turmă relevă
faptul că acesta se manifestă doar în cazul acțiunilor companiilor de electronice atunci când
piața este foarte volatilă.
Tabel 15. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate
în Croaţia
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0092*** 0.6166*** 0.4908*** 0.1219 2.0424 0.0635*** 0.1857
(18.5787) (11.4896) (6.3917) (0.1930) (1.2477) (3.5092)
Construcţii 0.0122*** 0.7187*** 0.8343*** -0.6137 -3.6611 0.1698*** 0.1100
(13.7592) (7.0168) (5.5076) (-0.4462) (-1.0017) (8.7862)
Electronice 0.0074*** 0.7535*** 0.7291*** -1.4822** -1.1757 0.1123*** 0.1888
(13.9652) (12.5255) (8.4944) (-2.1005) (-0.6435) (6.1989)
Financiar 0.0074*** 0.7343*** 0.7596*** -0.7545 -0.4050 0.1115*** 0.3201
(17.7175) (16.7805) (12.1489) (-1.4678) (-0.3041) (6.6543)
Turism 0.0093*** 0.7523*** 0.8861*** 0.1451 -1.4460 0.0914*** 0.2163
(16.1254) (11.8830) (9.7794) (0.1949) (-0.7495) (5.1417)
Tehnologic 0.0066*** 0.3483*** 0.1355* 0.3103 3.8948** 0.1769*** 0.1182
(14.7220) (6.8805) (1.8663) (0.5193) (2.5154) (9.5907)
Petrol&Gaze 0.0079*** 0.4867*** 0.2920*** 0.1613 3.3787** 0.1837*** 0.1641
(16.0421) (8.8146) (3.7181) (0.2493) (2.0197) (10.0274)
Sănătate 0.0057*** 0.6604*** 0.7155*** -0.3755 -1.0713 0.1512*** 0.2850
(13.9151) (14.2175) (10.8166) (-0.6926) (-0.7628) (8.7835)
Servicii 0.0096*** 0.6138*** 0.4148*** -0.3709 4.5217* 0.2338*** 0.1395
(12.5317) (7.0335) (3.3087) (-0.3599) (1.6932) (12.7021)
Altele 0.0081*** 0.8453*** 0.7739*** 0.1815 0.5666 0.0689*** 0.2556
(15.2284) (14.0004) (8.9748) (0.2565) (0.3090) (3.9079)
Ansamblul pieţei 0.6688*** 0.6545*** -0.2899*** 0.3871 0.1926 0.6688*** 0.6123
(27.4458) (19.1936) (-1.0365) (0.5342) (14.3920) (27.4458)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
55
Așa cum se poate observa în tabelul următor, coeficientul varibilei dummy pentru criză este
semnificativ statistic pentru majoritatea sectoarelor din economia croată, indicând un impact
semnificativ al CFG asupra comportamentului de masă al investitorilor croați.
Tabel 16. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Croaţia
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0090*** -0.0225 0.5772*** 1.9795*** -2.5999*** 0.0654*** 0.1903
(19.0831) (-1.0713) (12.2571) (2.7842) (-3.9518) (3.6843)
Construcţii 0.0123*** 0.0373 0.7510*** -1.7053 0.6653 0.1698*** 0.1101
(14.2318) (0.9231) (7.4213) (-0.6571) (0.3227) (8.7925)
Electronice 0.0073*** 0.0502** 0.7541*** -0.0784 -2.7488*** 0.1109*** 0.1957
(14.2859) (2.1345) (14.1988) (-0.0988) (-3.7382) (6.1641)
Financiar 0.0073*** -0.0069 0.7525*** 0.2833 -1.9939*** 0.1102*** 0.3254
(18.3785) (-0.4051) (19.7159) (0.4921) (-3.7368) (6.7264)
Turism 0.0092*** 0.0384 0.8056*** 0.0185 -0.7748 0.0932*** 0.2148
(16.7250 (1.5425 (14.4126 (0.0220 (-0.9925 (5.3145
Tehnologic 0.0062*** 0.0442** 0.2975*** 3.3697*** -4.8080*** 0.1896*** 0.1408
(14.1526) (2.1814) (6.5734) (4.9351) (-7.5877) (10.3896)
Petrol&Gaze 0.0075*** 0.0413* 0.4458*** 3.1300*** -4.7583*** 0.1832*** 0.1800
(16.1640) (1.9320) (9.2698) (4.3307) (-7.1117) (10.2787)
Sănătate 0.0058*** -0.0310* 0.6622*** 1.0335* -2.5003*** 0.1473*** 0.2888
(14.8913) (-1.7268) (16.2936) (1.7009) (-4.4463) (8.7105)
Servicii 0.0094*** -0.0420 0.5744*** 1.9142 -2.8137*** 0.2244*** 0.1332
(12.6857) (-1.2063) (7.3735) (1.6257) (-2.5812) (12.3154)
Altele 0.0082*** 0.0463* 0.8254*** -0.1768 0.8093 0.0644*** 0.2426
(15.5826 (1.9073) (15.1186) (-0.2151) (1.0631) (3.6997)
Ansamblul pieţei 0.0073*** 0.0084 0.6739*** 0.8580*** -2.0773*** 0.1900*** 0.6149
(28.9888) (0.9012) (31.8329) (2.7259) (-7.1220) (14.6461)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Cehia
Spre deosebire de analiza comportamentului de turmă pe piața de capital cehă în ansamblul ei
- care nu a detectat prezența sa - investigarea acestuia la nivel sectorial certifică faptul că
investitorii cehi au un comportament de masă când vine vorba de acțiunile companiilor din
industria chimică şi petrochimică şi din tehnologia informaţiei şi telecomunicaţiilor
(Tabelul 17). Mai mult, acest comportament se manifestă în industria chimică în ambele stări
ale pieței, creștere/scădere (Tabelul 18). În urma aplicării testului Wald (vezi Anexa 2 – Tabelul
3), observăm că diferenţa dintre cei doi coeficienţi care desemnează prezenţa comportamentului
de turmă, β3 şi β4, nu este semnificativă din punct de vedere statistic. Aceasta înseamnă că
investitorii nu manifestă un comportament diferit atunci când piața se află pe un trend ascendent
faţă de momentele în care piaţa este pe o pantă decendentă.
56
Tabel 17. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Cehia
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Chimic 0.0053*** 0.0441** 0.4485*** -1.7605*** 0.2303*** 0.1576
(12.9181) (2.8677) (12.2341) (-3.9144) (13.0201)
Construcţii 0.0008*** -0.0126 0.9278*** 0.2719 0.0823*** 0.5774
(2.7518) (-1.0423) (32.2395) (0.7703) (6.4347)
Financiar 0.0051*** 0.0013 0.5820*** -0.3836 0.0849*** 0.1604
(10.4681) (0.0692) ) (12.7295) (-0.6817) (4.8160)
Tehnologic 0.0044*** -0.0181* 0.4392*** -0.8633*** 0.1289*** 0.2307
(15.0795) (-1.6444) (16.6267) (-2.6736) (7.5991)
Petrol&Gaze 0.0310*** 0.1179 0.6503 -1.3425 0.3808*** 0.1463
(6.7714) (0.6259) (1.4558) (-0.2437) (21.6451)
Servicii 0.0014*** -0.0010 0.8716*** 0.7647*** 0.0617*** 0.7319
(6.7369) (-0.1203) (44.1780) (3.1694) (5.9780)
Altele 0.0048*** -0.0023 0.6812*** -0.0648 0.0834*** 0.1636
(8.3873) (-0.0990) (12.3891) (-0.0959) (4.7406)
Ansamblul pieţei 0.0074*** 0.0081 0.5963*** -0.3905 0.3716*** 0.1866
(7.6833) (0.2116) (6.6048) (-0.3510) (21.5604)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 18. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere în Cehia
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Chimic 0.0051*** 0.5076*** 0.4585*** -3.8024** -1.8931*** 0.2329*** 0.1567
(11.2945) (7.5509) (11.1208) (-2.1196) (-3.9849) (12.9898)
Construcţii 0.0010*** 0.8852*** 0.9232*** 1.6166 0.3016 0.0809*** 0.5751
(2.9452) (16.7046) (28.2194) (1.1435) (0.8056) (6.1944)
Financiar 0.0054*** 0.4907*** 0.5973*** 1.8353 -0.5916 0.0823*** 0.1602
(9.9923) (5.8201) (11.5753) (0.8155) (-0.9933) (4.6048)
Tehnologic 0.0049*** 0.2296*** 0.4284*** 6.1343*** -0.9467*** 0.1268*** 0.2456
(15.5650) (4.8338) (14.6543) (4.8415) (-2.8169) (7.4486)
Petrol&Gaze 0.0316*** 0.5364 0.4780 8.4306 -0.4794 0.3807*** 0.1454
(6.2312) (0.6513) (0.9518) (0.3837) (-0.0824) (21.3855)
Servicii 0.0014*** 0.8395*** 0.8789*** 2.1912** 0.6791*** 0.0551*** 0.7543
(6.4801) (24.5494) (41.3781) (2.4019) (2.8111) (5.4487)
Altele 0.0053*** 0.5390*** 0.7037*** 3.0822 -0.3509 0.0798*** 0.1626
(8.3162) (5.3110) (11.3143) (1.1381) (-0.4894) (4.4663)
Ansamblul
pieţei
0.0076*** 0.5273*** 0.5504*** 3.4180 -0.1421 0.3715*** 0.1858
(7.1829) (3.1670) (5.4126) (0.7695) (-0.1208) (21.2730)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabelul 19 indică faptul că investitorii cehi au tendința de a manifesta un comportament de grup
pentru acțiunile companiilor din sectorul chimic și tehnologic în situația în care bursa de la
Praga se caracterizează printr-o volatilitate ridicată.
57
Tabel 19. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate în Cehia
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Chimic 0.0051*** 0.4524*** 0.4874*** -1.8742*** -2.9930 0.2328*** 0.1566
(11.7368) (11.0594) (7.0535) (-3.9591) (-1.5237) (12.9985)
Construcţii 0.0009*** 0.9232*** 0.8982*** 0.3189 1.2923 0.0810*** 0.5751
(2.8507) (28.4851) (16.4976) (0.8550) (0.8342) (6.2099)
Financiar 0.0054*** 0.5730*** 0.5073*** -0.3872 2.4813 0.0837*** 0.1601
(10.0692) (11.1971) (5.8560) (-0.6525) (1.0066) (4.6910)
Tehnologic 0.0046*** 0.4240*** 0.3123*** -0.8111** 4.1290*** 0.1302*** 0.2403
(14.8076) (14.5256) (6.3756) (-2.4117) (2.9662) (7.6116)
Petrol&Gaze 0.0318*** 0.5586 0.4254 -1.1216 9.6289 0.3804*** 0.1453
(6.3999) (1.1212) (0.5026) (-0.1935) (0.4001) (21.3766)
Servicii 0.0014*** 0.8828*** 0.8451*** 0.6643*** 1.9659** 0.0543*** 0.7542
(6.4506) (41.8817) (24.0515) (2.7594) (1.9662) (5.3635)
Altele 0.0050*** 0.6845*** 0.6315*** -0.1194 1.0978 0.0819*** 0.1617
(8.0200) (11.0961) (6.0533) (-0.1670) (0.3699) (4.5918)
Ansamblul
pieţei
0.0075*** 0.5615*** 0.5671*** -0.1728 2.0753 0.3713*** 0.1857
(7.2134) (5.5668) (3.3145) (-0.1475) (0.4265) (21.2749)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Criza financiară globală a avut un impact asupra comportamentului de masă al investitorilor
cehi doar în cazul acțiunilor din sectorul tehnologiei informaţiei şi al telecomunicaţiilor
(Tabelul 20).
Tabel 20. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Cehia
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Chimic 0.0053*** 0.0442*** 0.4334*** -1.1780 -0.4931 0.2306*** 0.1574
(12.6516) (2.8738) (9.6040) (-1.0564) (-0.5710) (13.0306)
Construcţii 0.0009*** -0.0126 0.9149*** 0.7669 -0.4197 0.0830*** 0.5773
(2.8188) (-1.0386) (25.7244) (0.8757) (-0.6176) (6.4634)
Financiar 0.0051*** 0.0014 0.5768*** -0.1821 -0.1706 0.0850*** 0.1601
(10.1552) (0.0706) (10.2363) (-0.1306) (-0.1579) (4.8171)
Tehnologic 0.0047*** -0.0178 0.3836*** 1.2844 -1.8162*** 0.1312*** 0.2328
(15.3615) (-1.6151) (11.8166) (1.6069) (-2.9364) (7.7342)
Petrol&Gaze 0.0317*** 0.1189 0.4841 5.1303 -5.4803 0.3811*** 0.1461
(6.6475) (0.6312) (0.8802) (0.3759) (-0.5183) (21.6478)
Servicii 0.0015*** -0.0010 0.8673*** 0.9290 -0.1394 0.0621*** 0.7318
(6.6246) (-0.1197) (35.4837) (1.5496) (-0.2994) (5.9723)
Altele 0.0050*** -0.0021 0.6410*** 1.4907 -1.3171 0.0843*** 0.1636
(8.3579) (-0.0896) (9.4611) (0.8893) (-1.0141) (4.7860)
Ansamblul pieţei 0.0077*** 0.0085 0.5190*** 2.6114 -2.5420 0.3726*** 0.1868
(7.7285) (0.2227) (4.6668) (0.9470) (-1.1896) (21.5944)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Estonia
58
Investitorii de pe bursa din Tallinn adoptă un comportament de turmă pentru toate sectoarele
din economie, exceptând serviciile, acest fapt fiind confirmat și de analiza pe ansamblul pieței
care a relevat existența comportamentului gregar pentru piața de capital din această țară.
Tabel 21. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Estonia
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0074*** 0.0371 0.4334*** -7.5135*** 0.2385*** 0.0812
(10.0411) (1.0362) (4.0001) (-2.6863) (7.5127)
Construcţii 0.0083*** 0.0196 0.4283*** -2.1348** 0.4015*** 0.2439
(18.6741) (0.9987) (8.8216) (-2.2990) (23.7538)
Tehnologic 0.0090*** 0.0298 0.4497*** -3.1060* 0.3293*** 0.1548
(11.3054) (0.8436) (5.0281) (-1.9302) (14.6565)
Servicii 0.0053*** 0.0289 0.3522*** 0.3394 0.4357*** 0.2838
(13.6316) (1.5604) (7.7369) (0.3880) (26.6949)
Altele 0.0098*** -0.0112 0.5504*** -3.3322** 0.3094*** 0.1505
(16.4241) (-0.3963) (7.9300) (-2.4940) (17.4666)
Ansamblul pieţei 0.0062*** 0.0206 0.3829*** -1.2478** 0.4796*** 0.3867
(19.1838) (1.6010) (11.9621) (-2.0500) (31.0929)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Așa cum era de așteptat, investitorii estonieni adoptă un comportament de grup în special în
perioadele în care piața este marcată de o tendință descendentă. În sectoarele „Agricultură”
și „Altele” mimetismul este prezent pentru ambele stări ale pieței. Testarea egalității
coeficienților β3 şi β4 (vezi Anexa 3 – Tabelul 4) relevă faptul că diferența dintre cei doi
coeficienți nu este semnificativă din punct de vedere statistic. Prin urmare, investitorii estonieni
nu manifestă un comportament diferit atunci când piața se află în creștere faţă de momentele în
care piaţa este în scădere.
Tabel 22. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere
în Estonia
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0072*** 0.4896*** 0.4549*** -10.4559** -7.5326** 0.2404*** 0.0797
(9.5702) (3.4544) (3.7418) (-2.2633) (-2.4043) (7.5483)
Construcţii 0.0083*** 0.3813*** 0.5390*** -1.1321 -4.9888*** 0.3996*** 0.2452
(18.1676) (6.8116) (7.6826) (-1.1040) (-2.9230) (23.3183)
Tehnologic 0.0092*** 0.4289*** 0.3716*** -3.5466** -0.3596 0.3280*** 0.1547
(11.3001) (4.0470) (2.9864) (-2.0048) (-0.1231) (14.5604)
Servicii 0.0049*** 0.3700*** 0.4377*** 1.2481 -3.2225** 0.4422*** 0.3021
(13.0409) (7.4367) (7.0540) (1.3691) (-2.1249) (27.0536)
Altele 0.0099*** 0.5510*** 0.5692*** -3.1428** -4.2299* 0.3071*** 0.1476
16.1625 6.8242 5.6533 -2.1200 -1.7152 17.1141
Ansamblul
pieţei
0.0061*** 0.3799*** 0.4466*** -0.5557 -3.6271*** 0.4835*** 0.3931
(18.3738) (10.4230) (9.7887) (-0.8354) (-3.2780) (31.0168)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
59
Analiza comportamentului de turmă în condiții diferite de volatilitate relevă faptul că în sectorul
construcțiilor s-a adoptat un comportament investițional de grup atât în perioade caracterizate
prin liniște pe piață, cât și pe cele mai tensionate, dar diferența dintre β3 şi β4 (vezi Anexa 3 –
Tabelul 5) nu este semnificativă statistic.
Tabel 23. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate
în Estonia
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0072*** 0.3330*** 0.6175*** -4.1868 -13.3095*** 0.2401*** 0.0837
(9.8981) (2.7456) (4.6362) (-1.2559) (-3.5197) (7.5437)
Construcţii 0.0083*** 0.4166*** 0.4866*** -1.7110* -4.1793** 0.4010*** 0.2442
(18.0831) (7.7009) (6.5545) (-1.7111) (-2.0456) (23.4583)
Tehnologic 0.0091*** 0.3942*** 0.4117*** -2.6966 0.0814 0.3280*** 0.1549
(11.1451) (3.9567) (2.8013) (-1.5898) (0.0190) (14.5765)
Servicii 0.0050*** 0.3152*** 0.4446*** 1.0202 -1.7874 0.4406*** 0.2995
(13.1689) (6.5741) (6.7611) (1.1466) (-0.9842) (26.9635)
Altele 0.0102*** 0.6155*** 0.3717*** -4.5501*** 0.8786 0.3052*** 0.1494
(16.5547) (7.9176) (3.4895) (-3.1530) (0.2982) (17.0062)
Ansamblul
pieţei
0.0061*** 0.3688*** 0.4126*** -0.9702 -2.0528 0.4824*** 0.3915
(18.6247) (10.4418) (8.5564) (-1.4940) (-1.5497) (31.0087)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Rezultatele din tabelul următor demostrează impactul CFG asupra comportamentului de turmă
în toate sectoarele în care acesta a fost identificat.
Tabel 24. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Estonia
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Construcţii
0.0085*** 0.0318 0.4159***
-
2.4689*** 2.3069* 0.3978***
0.2446
(18.7637) (1.5400) (8.4935) (-2.6140) (1.9081) (23.3911)
Tehnologic 0.0095*** 0.0779** 0.3909*** -4.1511** 7.1031*** 0.3182*** 0.1605
(11.7830) (2.0621) (4.3110) (-2.5453) (3.5263) (14.0718)
Servicii 0.0054*** 0.0357* 0.3451*** 0.1607 1.2590 0.4338*** 0.2839
(13.6575) (1.8277) (7.5065) (0.1807) (1.1046) (26.4331)
Altele
0.0099*** 0.0040 0.5335***
-
3.7352*** 2.8695* 0.3076***
0.1510
(16.5112) (0.1345) (7.6071) (-2.7511) (1.6543) (17.3373)
Ansamblul
pieţei 0.0063*** 0.0295** 0.3746*** -1.4931** 1.6712** 0.4746***
0.3875
(19.2685) (2.1782) (11.6241) (-2.4104) (2.0980) (30.4218)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
60
Ungaria
În cazul Ungariei, comportamentul gregar apare în jurul a două sectoare de activitate: industria
chimică şi electronicele (Tabelul 25). De remarcat este faptul că mimetismul pe cele două
sectoare se manifestă pe trendul decrescător al pieţei (Tabelul 26) şi în condiţii de volatilitate
ridicată (Tabelul 27). Aceste rezultate ar putea fi traduse prin apariţia unui comportament
investiţional iraţional atunci când pe piaţă apar “turbulenţe”.
Tabel 25. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Ungaria
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0069*** -0.0033 0.5214*** 0.7260 0.2305*** 0.1782
(10.8991) (-0.1605) (9.6834) (0.9184) (13.2827)
Chimic 0.0091*** -0.0237 0.4826*** -1.7929*** 0.0816*** 0.1100
(18.0822) (-1.5453) (11.7944) (-2.9883) (4.5277)
Construcţii 0.0103*** 0.0056 0.6630*** 0.3460 0.1452*** 0.2110
(16.0875) (0.2900) (12.8332) (0.4556) (8.4977)
Electronice 0.0096*** 0.0517*** 0.3797*** -1.7113*** 0.1043*** 0.0685
(18.0595) (3.1186) (8.6045) (-2.6459) (5.6346)
Financiar 0.0194*** -0.0013 0.4873*** (-0.0866 0.0853*** 0.0721
(22.8167) (-0.0504) (7.3261) (-0.0887) (4.6204)
Turism 0.0107*** 0.0275* 0.4439*** -0.0961 0.0948*** 0.1236
(19.1581) (1.6498) (10.0307) (-0.1478) (5.2793)
Tehnologic 0.0192*** 0.0899* 0.6779*** 1.3939 0.1586*** 0.0658
(12.1796) (1.6877) (4.7811) (0.6710) (8.5519)
Petrol&Gaze 0.0066*** 0.0066 0.1517*** 0.2431 0.1260*** 0.0764
(21.0469) (0.6880) (5.9632) (0.6494) (6.7055)
Sănătate 0.0079*** 0.0029* 0.1959*** 0.8408 0.1202*** 0.1014
(21.0467) (0.2506) (6.4354) (1.8800) (6.5011)
Servicii 0.0086*** -0.0074 0.6732*** -0.3533 0.1257*** 0.3104
(17.8610) (-0.5302) (18.2100) (-0.6496) (7.8152)
Altele 0.0113*** 0.0344* 0.3943*** 0.4908 0.2264*** 0.1347
(17.0905) (1.7569) (7.5740) (0.6408) (12.6833)
Ansamblul pieţei 0.0130*** 0.0190 0.5228*** 0.0661 0.1828*** 0.2653
(24.9469) (1.4046) (14.5446) (0.1252) (10.9707)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 26. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere în Ungaria
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0076*** 0.3388*** 0.5543*** 5.8836*** -0.1852 0.2269*** 0.1797
(11.3809) (4.4138) (9.0434) (3.3454) (-0.2138) (12.9174)
Chimic 0.0096*** 0.3303*** 0.5633*** 1.4027 -2.9039*** 0.0706*** 0.1168
(18.3397) (5.7115) (12.1622) (1.0590) (-4.4453) (3.8688)
61
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Construcţii 0.0104*** 0.6145*** 0.6862*** 1.0277 0.0612 0.1471*** 0.2130
(15.6412) (8.4014) (11.7499) (0.6127) (0.0741) (8.5150)
Electronice 0.0094*** 0.3980*** 0.3774*** -2.0696 -1.7074** 0.1071*** 0.0661
(17.2494) (6.3448) (7.5324) (-1.4419) (-2.4144) (5.7054)
Financiar 0.0193*** 0.4722*** 0.5321*** -0.6316 -0.3663 0.0805*** 0.0766
(22.3364) (5.1142) (7.2127) (-0.2986) (-0.3514) (4.3189)
Turism 0.0107*** 0.3685*** 0.4929*** 1.5911 -0.7447 0.0872*** 0.1301
(18.9833) (5.9704) (9.9961) (1.1256) (-1.0684) (4.8067)
Tehnologic 0.0200*** 0.3840* 0.9221*** 5.1337 -1.4726 0.1569*** 0.0682
(12.0956) (1.9056) (5.7173) (1.1120) (-0.6473) (8.3714)
Petrol&Gaze 0.0068*** 0.0871** 0.1874*** 1.3388 -0.2234 0.1237*** 0.0782
(20.9625) (2.4082) (6.4803) (1.6163) (-0.5462) (6.5190)
Sănătate 0.0079*** 0.2124*** 0.2395*** -1.0698 0.6683 0.1147*** 0.1064
(20.3504) (4.9243) (6.9343) (-1.0833) (1.3719) (6.1348)
Servicii 0.0085*** 0.6582*** 0.6871*** -0.1175 -0.5014 0.1283*** 0.3198
(17.2247) (12.7225) (16.6211) (-0.0991) (-0.8577) (7.9248)
Altele 0.0114*** 0.3439*** 0.4543*** 1.7985 -0.2033 0.2052*** 0.1383
(17.2785) (4.8440) (8.0169) (1.1054) (-0.2535) (11.3709)
Ansamblul
pieţei
0.0133*** 0.4312*** 0.5985*** 1.2318 -0.7751 0.1775*** 0.2710
(24.6146) (8.4734) (14.6732) (1.0555) (-1.3491) (10.5445)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 27. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate
în Ungaria
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0074*** 0.4919*** 0.3814*** 0.6871 5.5527** 0.2297*** 0.1779
(11.0179) (8.1538) (4.1605) (0.8247) (2.4160) (13.0335)
Chimic 0.0094*** 0.5014*** 0.3635*** -2.1468*** 1.4831 0.0754*** 0.1129
(17.8155) (10.9964) (5.2582) (-3.4135) (0.8558) (4.1249)
Construcţii 0.0103*** 0.6511*** 0.6697*** 0.4652 0.2231 0.1484*** 0.2128
(15.2789) (11.3297) (7.6757) (0.5861) (0.1020) (8.5517)
Electronice 0.0099*** 0.3623*** 0.2638*** -1.8742*** 2.4592 0.1058*** 0.0684
(17.6626) (7.3748) (3.5335) (-2.7608) (1.3136) (5.6464)
Financiar 0.0195*** 0.5188*** 0.3980*** -0.4213 1.9464 0.0800*** 0.0766
(22.2695) (7.1523) (3.6132) (-0.4206) (0.7047) (4.2881)
Turism 0.0107*** 0.4450*** 0.3787*** -0.2431 2.2226 0.0889*** 0.1290
(18.6871) (9.1787) (5.1403) (-0.3628) (1.2032) (4.9063)
Tehnologic 0.0205*** 0.6509*** 0.2745 0.6114 15.2799** 0.1564*** 0.0671
(12.1327) (4.1052) (1.1400) (0.2793) (2.5265) (8.3272)
Petrol&Gaze 0.0069*** 0.1339*** 0.0622 0.2081 3.3317*** 0.1227*** 0.0786
(20.8637) (4.7175) (1.4423) (0.5293) (3.0700) (6.4705)
Sănătate 0.0078*** 0.2341*** 0.2158*** 0.6067 -0.8659 0.1188*** 0.1043
(19.7472) (6.8958) (4.1897) (1.2944) (-0.6700) (6.3628)
Servicii 0.0086*** 0.6609*** 0.6065*** -0.3933 2.1001 0.1295*** 0.3204
(17.3764) (16.2720) (9.8328) (-0.7002) (1.3578) (8.0047)
62
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Altele 0.0116*** 0.3971*** 0.2612*** 0.1583 5.6324*** 0.2064*** 0.1400
(17.4461) (7.1365) (3.0864) (0.2055) (2.6543) (11.4443)
Ansamblul
pieţei 0.0134*** 0.5125*** 0.4004*** -0.1169 4.2693*** 0.1812***
0.2695
(24.4223) (12.7735) (6.5846) (-0.2114) (2.7955) (10.7397)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 28. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Ungaria
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură
0.0074*** -0.0080 0.4289*** 4.0074***
-
3.0936*** 0.2314***
0.1809
(11.3320) (-0.3941) (6.9897) (3.0555) (-3.1326) (13.3499)
Chimic
0.0096*** -0.0286* 0.3885*** 1.5437
-
3.1444*** 0.0823***
0.1158
(18.6123) (-1.8584) (8.3452) (1.5523) (-4.1998) (4.5797)
Construcţii 0.0106*** 0.0033 0.6180*** 1.9424 -1.5065 0.1460*** 0.2114
(16.0970) (0.1704) (10.4815) (1.5415) (-1.5874) (8.5419)
Electronice
0.0094*** 0.0536*** 0.4164***
-
3.0073*** 1.2220 0.1030***
0.0690
(17.4372) (3.2230) (8.2635) (-2.7962) (1.5081) (5.5556)
Financiar 0.0194*** -0.0006 0.5007*** -0.5639 0.4501 0.0851*** 0.0718
(22.3353) (-0.0226) (6.5954) (-0.3476) (0.3684) (4.6093)
Turism 0.0107*** 0.0276* 0.4470*** -0.2036 0.1015 0.0947*** 0.1233
(18.8452) (1.6542) (8.8436) (-0.1885) (0.1246) (5.2602)
Tehnologic 0.0198*** 0.0842 0.5681*** 5.2773 -3.6604 0.1593*** 0.0662
(12.1902) (1.5776) (3.5108) (1.5283) (-1.4077) (8.5852)
Petrol&Gaze 0.0064*** 0.0086 0.1885*** -1.0523* 1.2253*** 0.1231*** 0.0783
(20.2479) (0.8918) (6.4937) (-1.6989) (2.6231v (6.5500)
Sănătate 0.0077*** 0.0055 0.2521*** -1.1243 1.8605*** 0.1144*** 0.1047
(20.2573) (0.4822) (7.2492) (-1.5172) (3.3224) (6.1749)
Servicii 0.0086*** -0.0075 0.6716*** -0.2968 -0.0534 0.1257*** 0.3101
(17.6049) (-0.5345) (15.9073) (-0.3292) (-0.0785) (7.8087)
Altele 0.0113*** 0.0334* 0.3755*** 1.1574 -0.6295 0.2268*** 0.1345
(16.9167) (1.7027) (6.3207) (0.9112) (-0.6579) (12.6976)
Ansamblul
pieţei 0.0132*** 0.0173 0.4910*** 1.1875 -1.0590 0.1840***
0.2658
(24.9197) (1.2795) (11.9614) (1.3566) (-1.6050) (11.0375)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
63
Letonia
Pe piața de capital din Letonia, comportamentul de turmă apare cu precădere în sectorul
petrolier. Faptul că prezența comportamentului gregar este detectată pe piața letonă în
ansamblul său, poate sugera că ponderea companiilor din categoria altor sectoare decât cele
avute în vedere pentru toate statele este foarte mare. Considerăm că pentru a efectua o analiză
de o mai mare acuratețe a acestei piețe, ar fi potrivită o reclasificare a companiilor pe mai multe
sectoare decât cele vizate în acest studiu.
Tabel 29. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Letonia
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0111*** 0.1151* 0.8372*** -0.0763 0.0752*** 0.0682
(11.0333) (2.4364) (6.6598) (-0.0308) (4.0813)
Construcţii 0.0157*** 0.1120 0.7692*** 0.7534 0.0721*** 0.0326
(10.7690) (1.5999) (4.1262) (0.2054) (3.8400)
Electronice 0.0135*** -0.0279 0.9929*** -2.3678 0.0464** 0.0455
(10.7615) (-0.4679) (6.2545) (-0.7584) (2.4895)
Financiar 0.0057** 0.0616 0.9657*** -1.0305 0.0833*** 0.0246
(2.5380) (0.5908) (3.4079) (-0.1896) (4.0945)
Tehnologic 0.0127*** -4.2221 3.7524 27.7594 0.2266* 0.1737
(0.5943) (-2.7936) (0.6110) (0.0815) (1.8663)
Petrol&Gaze 0.0046*** 0.0352** 0.8986*** -6.1701*** 0.1859*** 0.3630
(14.1823) (2.4938) (23.5990) (-8.3640) (11.7206)
Sănătate 0.0138*** 0.0153 0.6956*** -1.9342 0.0714*** 0.0313
(12.0864) (0.2841) (4.8435) (-0.6830) (3.7843)
Servicii 0.0093*** 0.0104 0.9545*** -3.1302 0.1079*** 0.0783
(9.8635) (0.2332) (8.0156) (-1.3370) (5.8723)
Altele 0.0111*** 0.0054 0.9197*** -5.0839*** 0.1863*** 0.2067
(19.1596) (0.2309) (14.7487) (-4.1534) (10.7961)
Ansamblul pieţei 0.0110*** 0.0329* 0.8717*** -3.1114*** 0.1298*** 0.2976
(24.0168) (1.8700) (18.5316) (-3.3801) (7.9375)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Dacă analizăm la rezultatele din tabelul 30 observăm că investitorii letoni au tendinţa de a
adopta un comportament mimetic pentru acţiunile companiilor din sectorul petrolier, atât pentru
trendul crescător cât şi descrescător al pieţei. Testul Wald arată însă că diferența dintre cei doi
coeficienți asociați prezenței comportamentului de turmă nu este semnificativă din punct de
vedere statistic, sugerând că mimetismul investițional nu este mai pregnant într-o stare sau alta
a pieței (Anexa 4 –Tabelul 6).
64
Tabel 30. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere
în Letonia
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0109*** 0.9720*** 0.6718*** -0.7577 2.1399 0.0708*** 0.0681
(10.6333) (6.6405) (4.1591) (-0.2435) (0.6183) (3.7983)
Construcţii 0.0162*** 0.7010*** 0.8115*** 5.4506 -3.1478 0.0692*** 0.0311
(10.8182) (3.2191) (3.3757) (1.1772) (-0.6119) (3.6402)
Electronice 0.0138*** 0.8870*** 1.1157*** 0.2115 -5.6512 0.0458** 0.0444
(10.7245) (4.7896) (5.4583) (0.0537) (-1.2920) (2.4290)
Financiar 0.0056** 1.3707*** 0.4249 -8.8917 10.3009 0.0811*** 0.0267
(2.4908) (4.1984) (1.2026) (-1.3168) (1.3822) (3.9882)
Tehnologic 0.0233 7.1618 -3.0780 -299.2071 483.9415 0.2059 0.0605
(1.0360) (0.7576) (-0.4745) (-0.4483) (1.3674) (1.5799)
Petrol&Gaze 0.0046*** 0.8857*** 0.9090*** -5.3310*** -6.8384*** 0.1880*** 0.3631
(13.8943) (20.1038) (18.7356) (-5.7565) (-6.6517) (11.7492)
Sănătate 0.0140*** 0.7619*** 0.5737*** -3.0186 0.2287 0.0715*** 0.0304
(11.8994) (4.5406) (3.0964) (-0.8435) (0.0577) (3.7440)
Servicii 0.0095*** 1.0682*** 0.7856*** -5.6368* 0.5363 0.1033*** 0.0773
(9.7930) (7.6925) (5.1310) (-1.9105) (0.1636) (5.5605)
Altele 0.0107*** 0.8769*** 0.9236*** -4.3785*** -5.3691*** 0.2019*** 0.2252
18.9828 12.7473 12.1646 -3.0006 -3.3118 11.6834
Ansamblul
pieţei
0.0110*** 0.9020*** 0.8060*** -3.0893*** -2.3274** 0.1319*** 0.3003
(23.6692) (16.6280) (13.5161) (-2.6944) (-1.8269) (7.9920)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Similar cu rezultatele oferite de analiza comportamentului de turmă pentru piaţă bull sau bear,
și în cazul investigării sale în condiții diferite de volatilitate, acesta apare în ambele situații
(volatilitate ridicată/scăzută). Tabelul 7 din Anexa 4 prezintă rezultatele testului Wald privind
egalitatea coeficienților β3 şi β4. Nici de această dată diferența dintre cei doi coeficienți nu este
semnificativă statistic.
Tabel 31. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate în Letonia
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0110*** 0.7262*** 0.9573*** 2.5841 -2.5345 0.0729*** 0.0671
(10.7008) (4.7855) (6.2510) (0.8197) (-0.7462) (3.9145)
Construcţii 0.0163*** 0.7981*** 0.6680*** -0.8581 4.1985 0.0691*** 0.0302
(10.8833) (3.5331) (2.9313) (-0.1830) (0.8307) (3.6336)
Electronice 0.0137*** 1.0758*** 0.8839*** -4.4882 0.1419 0.0456** 0.0443
(10.7244) (5.6031) (4.5630) (-1.1261) (0.0330) (2.4183)
Financiar 0.0057** 0.6910** 1.2388*** 4.9444 -7.1699 0.0828*** 0.0250
(2.5402) (2.0572) (3.6508) (0.7230) (-0.9733) (4.0718)
Tehnologic 0.0193 4.0487 -0.9288 -191.0542 434.2380 0.2074 0.0626
(0.8481) (0.5073) (-0.1279) (-0.3353) (1.1328) (1.5962)
Petrol&Gaze 0.0047*** 0.9201*** 0.8667*** -6.9250*** -4.9380*** 0.1867*** 0.3633
65
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
(13.9524) (19.9720) (18.9486) (-7.3724) (-4.8939) (11.6121)
Sănătate 0.0140*** 0.6626*** 0.6990*** -1.1820 -2.3772 0.0713*** 0.0301
(11.9836) (3.8080) (3.9796) (-0.3271) (-0.6076) (3.7222)
Servicii 0.0095*** 0.9677*** 0.9341*** -3.0858 -3.2324 0.1040*** 0.0764
(9.8422) (6.7190) (6.4335) (-1.0330) (-1.0042) (5.5917)
Altele 0.0106*** 0.8516*** 0.9396*** -4.7495*** -4.4279*** 0.2037*** 0.2265
(18.9090) (11.9385) (13.0814) (-3.2179) (-2.7841) (11.7975)
Ansamblul
pieţei 0.0110*** 0.8480*** 0.8695*** -2.7601** -2.9551** 0.1331***
0.2993
(23.6873) (15.0651) (15.3724) (-2.3764) (-2.3615) (8.0590)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
După cum se poate vedea în tabelul de mai jos, coeficientul variabilei dummy pentru criză este
semnificativ statistic doar pentru grupa altor sectoare decât cele nominalizate în clasificarea
noastră. Deci CFG a avut un impact asupra comportamentului de turmă în jurul acțiunilor
companiilor din această grupă. Reiterăm afirmația de la începutul analizei acestei țări, și anume
că pe viitor ne propunem să realizăm o analiză individuala a bursei de la Riga și să avem în
vedere o altă categorisire a companiilor pe sectoare de activitate.
Tabel 32. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Letonia
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0111*** 0.1110** 0.8329*** 0.4588 -1.0812 0.0753*** 0.0679
(11.0332) (2.3042) (6.6049) (0.1664) (-0.4406) (4.0857)
Construcţii 0.0158*** 0.0940 0.7508*** 3.0856 -4.7089 0.0716*** 0.0329
(10.7877) (1.3171) (4.0160) (0.7553) (-1.2948) (3.8089)
Electronice 0.0135*** -0.0445 0.9755*** -0.2140 -4.3493 0.0468** 0.0458
(10.7688) (-0.7319) (6.1278) (-0.0615) (-1.4051) (2.5090)
Financiar 0.0057** 0.0503 0.9561*** 0.3885 -2.8735 0.0833*** 0.0243
(2.5366) (0.4732) (3.3669) (0.0644) (-0.5430) (4.0975)
Petrol&Gaze 0.0046*** 0.0318** 0.8945*** -5.7210*** -0.9020 0.1870*** 0.3631
(14.1530) (2.2142) (23.4068) (-6.9539) (-1.2325) (11.7732)
Sănătate 0.0138*** 0.0097 0.6898*** -1.1954 -1.4812 0.0708*** 0.0311
(12.0947) (0.1758) (4.7878) (-0.3783) (-0.5273) (3.7443)
Servicii 0.0093*** 0.0119 0.9561*** -3.3224 0.3882 0.1078*** 0.0779
(9.8616) (0.2610) (8.0029) (-1.2735) (0.1672) (5.8666)
Altele 0.0111*** -0.0033 0.9104*** -3.9468*** -2.2978* 0.1867*** 0.2074
(19.1651) (-0.1402) (14.5632) (-2.8961) (-1.8942) (10.8277)
Ansamblul pieţei 0.0110*** 0.0269 0.8653*** -2.3271** -1.5842* 0.1304*** 0.2981
(24.0116) (1.5005) (18.3434) (-2.2700) (-1.7358) (7.9766)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
66
Lituania
Investitorii de pe piața de capital din Lituania manifestă un comportament de masă pentru
acțiunile companiilor din domeniul construcțiilor și serviciilor (Tabelul 33). Acest
comportament investițional pare să apară atunci când pe piață volatilitatea este excesivă
(Tabelul 35).
Tabel 33. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Lituania
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0073*** 0.0391 0.5177*** -0.4168 0.4318*** 0.2874
(14.0994) (1.5414) (8.7094) (-0.4656) (26.2962)
Chimic 0.0184*** 0.0236 -0.0487 6.5651 0.2793*** 0.0789
(7.9678) (0.1836) (-0.1632) (1.4474) (15.2069)
Construcţii 0.0054*** 0.0104 0.5386*** -2.6138*** 0.3873*** 0.2177
(10.2573) (0.3760) (8.2842) (-2.6899) (22.0053)
Financiar 0.0060*** 0.0608 0.3162*** 1.1288 0.4557*** 0.2230
(6.6646) (1.2288) (2.7516) (0.6474) (26.9901)
Tehnologic 0.0027*** 0.0749** 0.2555*** 2.8819*** 0.4295*** 0.2321
(5.0737) (2.4976) (3.6738) (2.7308) (25.5706)
Petrol&Gaze 0.0051*** 0.0236 0.3717*** 0.6403 0.3464*** 0.2600
(14.9076) (1.3841) (9.2981) (1.0650) (20.6097)
Servicii 0.0049*** 0.0384 0.6092*** -3.3330** 0.4799*** 0.2603
(6.3708) (0.9053) (6.1829) (-2.2325) (29.0522)
Altele 0.0063*** 0.0431 0.4749*** 1.4692 0.3995*** 0.3442
(15.6010) (2.2193) (10.4507) (2.1476) (25.2046)
Ansamblul pieţei 0.0059*** 0.0404*** 0.4451*** 0.1391 0.4669*** 0.4122
(17.0212) (2.6513) (12.4407) (0.2592) (30.9926)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Analiza comportamentului de turmă pentru cele două stări ale pieței (creștere/scădere) arată un
comportament de turmă către sectorul construcțiilor atunci când piața se află pe un trend
ascendent și un comportament de turmă în jurul companiilor din domeniul serviciilor atunci
când piața este în scădere.
Tabel 34. Rezultatele testării comportamentului de turmă pentru piaţă
în creştere/scădere în Lituania
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0074*** 0.5066*** 0.5215*** -0.0190 -0.6374 0.4310*** 0.2842
(13.9573) (6.6710) (7.2425) (-0.0133) (-0.5935) (25.8794)
Chimic 0.0188*** -0.0011 -0.1947 8.1635 7.1459 0.2785*** 0.0783
(7.9188) (-0.0028) (-0.5377) (1.1313) (1.3126) (14.9923)
67
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Construcţii 0.0053*** 0.6639*** 0.4495*** -5.0555*** -1.1702 0.3865*** 0.2191
(9.9443) (8.0171) (5.8616) (-3.3004) (-1.0219) (21.9787)
Financiar 0.0050*** 0.2514** 0.2818** 4.9649** -0.0248 0.5212*** 0.2923
(6.3047) (2.0018) (2.3787) (2.1040) (-0.0139) (31.9660)
Tehnologic 0.0028*** 0.2288** 0.1979** 7.5189*** 1.5258 0.4297*** 02396
(5.1513) (2.5764) (2.3609) (4.5034) (1.2114) (25.4284)
Petrol&Gaze 0.0050*** 0.3623*** 0.3787*** 1.1759 0.3999 0.3436*** 0.2627
(14.5869) (7.2120) (7.9325) (1.2503) (0.5631) (20.1996)
Servicii 0.0050*** 0.6514*** 0.5561*** -3.4027 -2.9727* 0.4803*** 0.2593
6.2517 5.1518 4.6599 -1.4328 -1.6597 28.7469
Altele 0.0062*** 0.5023*** 0.4753*** 0.9348 1.5697* 0.3957*** 0.3478
15.3145 8.7931 8.7858 0.8742 1.9470 24.6787
Ansamblul
pieţei
0.0057*** 0.4501*** 0.4208*** 0.7422 0.0479 0.4769*** 0.4213
(16.5025) (10.0292) (9.8937) (0.8851) (0.0757) (31.4942)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 35. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate în Lituania
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0074*** 0.5427*** 0.4830*** -1.3130 1.4313 0.4318*** 0.2851
(13.9241) (7.8459) (6.2035) (-1.2243) (1.0165) (25.9090)
Chimic 0.0189*** 0.0168 -0.2077 4.9971 10.0195 0.2785*** 0.0783
(7.9897) (0.0485) (-0.5265) (0.9187) (1.4024) (14.9791)
Construcţii 0.0054*** 0.5703*** 0.4955*** -4.0456*** 0.6710 0.3900*** 0.2205
(10.1268) (7.6303) (5.9103) (-3.5145) (0.4457) (22.1393)
Financiar 0.0048*** 0.3127*** 0.2919** 0.9780 1.5148 0.5208*** 0.2905
(6.1715) (2.7443) (2.2603) (0.5492) (0.6476) (31.8958)
Tehnologic 0.0026*** 0.2696*** 0.2571*** 1.9287 4.8972*** 0.4334*** 0.2329
(4.7850) (3.3329) (2.8058) (1.5260) (2.9494) (25.5152)
Petrol&Gaze 0.0049*** 0.3729*** 0.3825*** -0.4444 3.5877*** 0.3467*** 0.2719
(14.4161) (8.2122) (7.4409) (-0.6309) (3.8736) (20.5296)
Servicii 0.0050*** 0.6530*** 0.5461*** -5.0165*** 0.3780 0.4803*** 0.2606
(6.3030) (5.6971) (4.2124) (-2.8044) (0.1610) (28.7565)
Altele 0.0062*** 0.4858*** 0.4861*** 0.8763 2.6409** 0.3981*** 0.3489
(15.2560) (9.3511) (8.3069) (1.0888) (2.4972) (24.8253)
Ansamblul
pieţei 0.0057*** 0.4582*** 0.4229*** -0.7316 2.1549*** 0.4787*** 0.4236
(16.3471) (11.2046) (9.2238) (-1.1597) (2.6012) (31.5732)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
68
Tabel 36. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Lituania
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0072*** 0.0326 0.5152*** 0.2240 -1.4107 0.4335*** 0.2876
(14.0179) (1.2630) (8.6651) (0.2243) (-1.4477) (26.3380)
Chimic 0.0184*** 0.0038 -0.0538 8.4964* -4.2833 0.2795*** 0.0788
(7.9534) (0.0287) (-0.1799) (1.6821) (-0.8690) (15.2148)
Construcţii 0.0054*** 0.0041 0.5367*** -1.9839* -1.3899 0.3886*** 0.2179
(10.2031) (0.1453) (8.2531) (-1.8338) (-1.3237) (22.0481)
Financiar 0.0059*** 0.0488 0.3129*** 2.3003 -2.5948 0.4564*** 0.2233
(6.6378) (0.9703) (2.7229) (1.1845) (-1.3687) (27.0216)
Tehnologic
0.0027*** 0.0429 0.2472*** 5.9878***
-
6.8831*** 0.4297***
0.2420
(5.0271) (1.4187) (3.5772) (5.1268) (-6.0377) (25.7503)
Petrol&Gaze
0.0050*** 0.0130 0.3669*** 1.6691**
-
2.2611*** 0.3524***
0.2629
(14.6995) (0.7481) (9.1927) (2.4910) (-3.4503) (20.8957)
Servicii 0.0049*** 0.0008 6.3435*** 0.0049 0.0008 6.3435*** 0.2603
(0.0303) (0.0430) (0.7046) (0.0303) (0.0430) (0.7046)
Altele 0.0063*** 0.0447** 0.4757*** 1.3110* 0.3491 0.3986*** 0.3440
(15.5912) (2.2665) (10.4591) (1.7167) (0.4664) (24.9865)
Ansamblul
pieţei 0.0058** 0.0323*** 0.4413*** 0.9263
-
1.7291*** 0.4716***
0.4138
(16.7684) (2.0893) (12.3427) (1.5472) (-2.9530) (31.1750)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Polonia
Rezultatele prezentate în tabelul 37 relevă faptul că investitorii de pe Bursa de Valori din
Varșovia par a fi unii dintre cei mai raționali din Europa Centrală și de Sud-Est. Coeficientul
β3 nu este negativ și semnificativ statistic pentru niciun sector de activitate. Dacă mergem mai
departe cu analiza (Tabelul 38), observăm că există unele sectoare în jurul cărora investitorii
polonezi adoptă un comportament gregar atunci când piața este în scădere (chimic, construcții,
financiar, turism, servicii).
Tabel 37. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Polonia
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0046*** 0.1208*** 0.5757*** 2.8855*** 0.0896*** 0.3490
(13.1346) (3.5877) (13.4611) (3.2964) (5.7950)
Chimic 0.0078*** 0.0107 0.2744*** -0.0330 0.3097*** 0.2556
(25.2497) (0.4722) (9.4734) (-0.0557) (18.5407)
Construcţii 0.0104*** 0.0525* 0.2127*** 1.2292 0.1965*** 0.1358
(27.8654) (1.7784) (5.6748) (1.6005) (10.9672)
Electronice 0.0108*** -0.0866 0.5187*** -1.6364 0.1317*** 0.0964
69
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
(18.0843) (-1.4904) (6.8995) (-1.0920) (6.7225)
Financiar 0.0062*** 0.0432*** 0.2298*** 0.8457** 0.3465*** 0.3790
(25.8608) (2.7118) (11.3546) (2.0437) (22.6994)
Turism 0.0091*** 0.1176*** 0.2705*** 2.6088*** 0.1614*** 0.1619
(23.0982) (3.4135) (6.1612) (2.9134) (9.1887)
Tehnologic 0.0086*** 0.0789*** 0.1939*** 1.9499*** 0.2397*** 0.2033
(26.5597) (3.2645) (6.2975) (3.1029) (13.9778)
Petrol&Gaze 0.0065*** 0.0818*** 0.0684** 2.3071*** 0.2681*** 0.1564
(24.8951) (3.8762) (2.5443) (4.2040) (15.1986)
Servicii 0.0086*** 0.0895*** 0.2992*** 2.2648*** 0.2034*** 0.2142
(23.2494) (2.9201) (7.6716) (2.8417) (12.0044)
Altele 0.0120*** 0.0325 0.2657*** 0.2217 0.1966*** 0.0689
(20.7984) (0.5867) (3.7668) (0.1538) (10.6666)
Ansamblul pieţei 0.0060*** 0.0491*** 0.2398*** 1.0047*** 0.3968*** 0.6006
(30.574) (4.640) (17.804) (3.653) (32.004)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 38. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere
în Polonia
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0047*** 0.6606*** 0.7793*** 0.2700 -0.7575 0.0867*** 0.3562
(12.9293) (22.4815) (21.5883) (0.4842) (-1.5970) (5.5152)
Chimic
0.0079*** 0.2504*** 0.3466*** -0.0365
-
0.9516*** 0.3055*** 0.2626
(24.7979) (12.6062) (14.1740) (-0.0967) (-2.9700) (18.0135)
Construcţii 0.0107*** 0.2144*** 0.3432*** 0.2801 -0.7843* 0.1902*** 0.1395
(27.3733) (8.2789) (10.7609) (0.5696) (-1.8757) (10.4285)
Electronice 0.0113*** 0.3206*** 0.5596*** -0.4086 -0.5935 0.1211*** 0.1034
(18.4656) (6.0308) (9.0970) (-0.4092) (-0.7429) (6.1717)
Financiar 0.0063*** 0.2581*** 0.2969*** -0.1732 -0.3843* 0.3448*** 0.3836
(25.3944) (18.6222) (17.3626) (-0.6595) (-1.7196) (22.2331)
Turism
0.0097*** 0.3082*** 0.5305*** 0.0281
-
1.5413*** 0.1452*** 0.1687
(23.7853) (10.2113) (14.2822) (0.0491) (-3.1601) (8.1565)
Tehnologic 0.0089*** 0.2407*** 0.3260*** -0.0329 -0.3043 0.2345*** 0.2113
(26.5712) (11.4663) (12.6090) (-0.0826) (-0.8974) (13.4642)
Petrol&Gaze 0.0071*** 0.1240*** 0.1949*** -0.0972 0.1186 0.2497*** 0.1561
(25.7009) (6.7010) (8.5366) (-0.2767) (0.3967) (13.8337)
Servicii
0.0088*** 0.3715*** 0.4303*** 0.0373***
-
0.1972*** 0.1953*** 0.2196
(23.2634) (14.1146) (13.2787) (0.0747) (-0.4633) (11.3281)
Altele 0.0121*** 0.3074*** 0.2861*** -0.3797 -0.5186 0.1872*** 0.0651
(20.4645) (6.3409) (4.8366) (-0.4130) (-0.6635) (10.0157)
Ansamblul
pieţei 0.0061*** 0.2717*** 0.3192*** -0.1513
-
0.4142*** 0.3912*** 0.6040
(30.1099) (29.2532) (27.4048) (-0.8583) (-2.7596) (30.6503)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
70
Coeficienții β3 și β4 care atestă existența comportamentului de turmă atunci când volatilitatea
pe piață este ridicată, respectiv scăzută nu sunt semnificativi statistic pentru niciun sector de
activitate. Acesta fapt denotă că investitorii de pe bursa poloneză nu au un comportament
investițional de turmă într-o anumită stare a volatilității pieței.
Tabel 39. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate
în Polonia
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0045*** 0.7377*** 0.6785*** -0.3821 0.3745 0.0919*** 0.3544
(12.8738) (22.7090) (21.4497) (-0.8430) (0.7207) (5.8762)
Chimic 0.0077*** 0.2594*** 0.3144*** -0.1167 -0.4750 0.3160*** 0.2609
(24.6247) (11.7885) (14.6983) (-0.3809) (-1.3523) (18.7280)
Construcţii 0.0105*** 0.2967*** 0.2331*** -0.2854 0.2690 0.1962*** 0.1357
(27.5537) (10.3382) (8.3540) (-0.7139) (0.5866) (10.8013)
Electronice 0.0109*** 0.4902*** 0.3682*** 0.0474 0.5144 0.1264*** 0.0971
(18.1173) (8.4918) (6.5696) (0.0604) (0.5659) (6.4273)
Financiar 0.0062*** 0.2802*** 0.2671*** -0.1741 -0.2207 0.3475*** 0.3828
(25.5409) (18.1766) (17.9285) (-0.8162) (-0.9020) (22.4491)
Turism 0.0094*** 0.4306*** 0.3627*** -0.4526 -0.1036 0.1540*** 0.1599
(23.4924) (12.8121) (11.1236) (-0.9682) (-0.1932) (8.6320)
Tehnologic 0.0086*** 0.2788*** 0.2718*** 0.1733 -0.0111 0.2426*** 0.2078
(26.4130) (11.9916) (12.0146) (0.5347) (-0.0298) (13.9946)
Petrol&Gaze 0.0068*** 0.1593*** 0.1488*** 0.3495 0.3308 0.2613*** 0.1503
(25.2042) (7.7725) (7.4389) (1.2212) (1.0081) (14.5848)
Servicii 0.0087*** 0.4158*** 0.3763*** -0.1070 0.3289 0.1970*** 0.2190
(23.3817) (14.2443) (13.2959) (-0.2637) (0.7074) (11.4416)
Altele 0.0121*** 0.3189*** 0.2795*** -0.9036 -0.1845 0.1872*** 0.0653
(20.8909) (5.9741) (5.3681) (-1.2112) (-0.2157) (10.0149)
Ansamblul
pieţei 0.0059*** 0.2888*** 0.2909*** -0.1514 -0.1510 0.4030*** 0.6017
(29.5728) (27.6618) (29.0322) (-1.0560) (-0.9176) (31.8517)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Așa cum reiese din tabelul următor, coeficientul β4 asociat variabilei dummy pentru criză este
semnificativ statistic pentru majoritatea sectoarelor. În consecință, putem confirma impactul
CFG asupra comportamentului de turmă în majoritatea sectoarelor de pe bursa poloneză.
71
Tabel 40. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Polonia
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0047*** 0.1015*** 0.5932*** 2.0398** 0.8376* 0.0871*** 0.3495
(13.0783) (2.8621) (13.5049) (2.0373) (1.7380) (5.6124)
Chimic 0.0079*** -0.0029 0.2871*** -0.6277 0.5896* 0.3055*** 0.2562
(24.7017) (-0.1222) (9.6338) (-0.9260) (1.7982) (18.1180)
Construcţii 0.0105*** 0.0438 0.2206*** 0.8482 0.3780 0.1952*** 0.1358
(27.1574) (1.4078) (5.7286) (0.9659) (0.8953) (10.8560)
Electronice 0.0110*** -0.1150* 0.5444*** -2.9385* 1.3124 0.1288*** 0.0971
(17.8218) (-1.8942) (7.0869) (-1.7277) (1.6167) (6.5499)
Financiar 0.0063*** 0.0380** 0.2345*** 0.6212 0.2222 0.3449*** 0.3790
(25.2835) (2.2676) (11.2676) (1.3115) (0.9737) (22.4771)
Turism 0.0096*** 0.0654* 0.3178*** 0.3421 2.2222*** 0.1574*** 0.1678
(23.5725) (1.8064) (7.0652) (0.3344) (4.5299) (8.9795)
Tehnologic 0.0089*** 0.0482* 0.2219*** 0.6196 1.3067*** 0.2331*** 0.2071
(26.6782) (1.8961) (7.0229) (0.8616) (3.7761) (13.5562)
Petrol&Gaze 0.0068*** 0.0531** 0.0948*** 1.0589* 1.2261*** 0.2598*** 0.1611
(25.0930) (2.3885) (3.4354) (1.6863) (4.0523) (14.6686)
Servicii 0.0088*** 0.0676** 0.3190*** 1.3086 0.9410** 0.2012*** 0.2152
(23.0662) (2.0932) (7.9652) (1.4343) (2.1481) (11.8629)
Altele 0.0120*** 0.0373 0.2615*** 0.4278 -0.2024 0.1966*** 0.0686
(20.1056) (0.6374) (3.6076) (0.2590) (-0.2556) (10.6653)
Ansamblul
pieţei 0.0061*** 0.0380*** 0.2502*** 0.5233* 0.4790*** 0.3906*** 0.6019
(30.3208) (3.4177) (18.0647) (1.6641 (3.1408) (31.1647)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
România
Așa cum arată rezultatele prezentate în tabelele următoare, comportamentul investitorilor de pe
Bursa de Valori București este unul rațional. Singurul sector al economiei românești pentru care
investitorii au adoptat un comportament de turmă a fost cel al construcțiilor atunci când piața
de capital a înregistrat o volatilitate excesivă (Tabelul 43).
72
Tabel 41. Rezultatele testării comportamentului de turmă în România
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0095*** 0.0248 0.3008*** 1.1232 0.3406*** 0.2011
(13.7001) (1.1703) (5.1652) (1.4158) (18.0804)
Chimic 0.0125*** -0.0073 0.2849** 2.4043 0.3042*** 0.1124
(9.1546) (-0.1505) (2.1972) (1.3210) (16.8341)
Construcţii 0.0102*** -0.0113 0.3914*** -0.8550 0.3696*** 0.2013
(14.9448) (-0.5159) (6.6810) (-1.0419) (21.3251)
Electronice 0.0069*** -0.0787 0.3793** -1.1058 0.4705*** 0.2278
(4.0590) (-1.2749) (2.3093) (-0.4790) (27.9782)
Financiar 0.0054*** -0.0019 0.1620*** 1.1455** 0.4646*** 0.2781
(11.7226) (-0.1233) (3.9839) (2.0099) (28.2974)
Sănătate 0.0047*** -0.0120 0.3060*** 1.0842 0.5349*** 0.3735
(8.3249) (-0.6302) (6.0413) (1.5282) (34.9550)
Turism 0.0115*** 0.0520 0.9658*** -0.5232 0.1879*** 0.0817
(6.2196) (0.7804) (5.4200) (-0.2101) (10.1798)
Petrol&Gaze 0.0074*** -0.0055 0.1803 1.5959 0.5478*** 0.3042
(4.3186) (-0.0886) (1.0864) (0.6840) (34.3267)
Servicii 0.0099*** 0.0419 0.4933*** 1.4741 0.3040*** 0.1461
(8.9444) (1.0800) (4.7762) (1.0168) (17.1036)
Altele 0.0089*** -0.0351 0.4310*** 2.3386** 0.4357*** 0.3093
(11.4307) (-1.3528) (6.2108) (2.4092) (26.9529)
Ansamblul pieţei 0.0050*** 0.0018 0.2822*** 1.6375*** 0.5990*** 0.5047
(10.8802) (0.1299) (7.4398) (3.0903) (43.6178)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 42. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere
în România
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0095*** 0.3212*** 0.2782*** 1.2225 1.0774 0.3406*** 0.2007
(13.6277) (4.4504) (4.0992) (0.9953) (1.1919) (18.0707)
Chimic 0.0124*** 0.3358** 0.2611* 1.0257 3.0535 0.3042*** 0.1122
(9.0323) (2.0933) (1.7127) (0.3641) (1.4660) (16.8344)
Construcţii 0.0102*** 0.3800*** 0.4027*** -0.8541 -0.8554 0.3696*** 0.2010
(14.8814) (5.2488) (5.8430) (-0.6723) (-0.9108) (21.3200)
Electronice 0.0070*** 0.2618 0.4788** -0.1869 -1.5384 0.4705*** 0.2275
(4.0708) (1.2874) (2.4773) (-0.0523) (-0.5823) (27.9693)
Financiar 0.0053*** 0.1938*** 0.1457*** 0.3455 1.5224** 0.4652*** 0.2782
(11.5178) (3.8597) (3.0456) (0.3916) (2.3341) (28.3220)
Sănătate 0.0046*** 0.3233*** 0.3022*** 0.3898 1.4115* 0.5352*** 0.3733
(8.1780) (5.1664) (5.0753) (0.3549) (1.7381) (34.9619)
Turism 0.0117*** 0.9112*** 0.9710*** 1.9914 -1.7109 0.1877*** 0.0815
(6.2761) (4.1391) (4.6344) (0.5174) (-0.6003) (10.1652)
Petrol&Gaze 0.0073*** 0.2645 0.1380 -0.5255 2.5946 0.5479*** 0.3040
(4.2072) (1.2873) (0.7067) (-0.1455) (0.9717) (34.3309)
Servicii 0.0099*** 0.5293*** 0.4546*** 1.6145 1.4080 0.3040*** 0.1457
(8.9000) (4.1399) (3.7438) (0.7193) (0.8486) (17.0991)
Altele 0.0089*** 0.3809*** 0.4742*** 2.6946* 2.1709* 0.4356*** 0.3090
(11.3961) (4.4453) (5.8115) (1.7932) (1.9539) (26.9376)
Ansamblul pieţei 0.0050*** 0.2964*** 0.2737*** 1.3442 1.7758*** 0.5992*** 0.5054
(10.7647) (6.3353) (6.1372) (1.6389) (2.9275) (43.6070)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
73
Tabel 43. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate
în România
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0095*** 0.4167*** 0.1913*** -1.2043 3.4468*** 0.3375*** 0.2049
(13.7072) (6.2784) (2.6887) (-1.2366) (3.3236) (17.8225)
Chimic 0.0127*** 0.3786** 0.1656 0.1818 5.4322** 0.2949*** 0.1077
(9.1613) (2.5479) (1.0241) (0.0810) (2.2582) (16.0908)
Construcţii 0.0100*** 0.4294*** 0.3773*** -2.3610** 0.9917 0.3768*** 0.2088
(14.3777) (6.4126) (5.1819) (-2.3378) (0.9164) (21.5932)
Electronice 0.0070*** 0.4602** 0.2367 -2.6714 1.9670 0.4707*** 0.2278
(4.0336) (2.4172) (1.1421) (-0.9280) (0.6377) (27.6832)
Financiar 0.0051*** 0.1416*** 0.2158*** 0.7655 1.6013** 0.4684*** 0.2823
(11.0313) (3.0221) (4.2309) (1.0821) (2.1120) (28.2590)
Sănătate 0.0046*** 0.2683*** 0.3433*** 1.4634* 0.9260 0.5397*** 0.3770
(7.9819) (4.5989) (5.4208) (1.6649) (0.9833) (34.9619)
Turism 0.0116*** 0.9662*** 1.1392*** -0.2792 -2.3775 0.1448*** 0.0698
(6.3311) (4.8212) (5.2244) (-0.0924) (-0.7336) (7.6582)
Petrol&Gaze 0.0072*** 0.0670 0.3336 2.7823 0.4238 0.5483*** 0.3046
(4.1038) (0.3487) (1.5932) (0.9569) (0.1360) (33.9912)
Servicii 0.0070*** 0.4190*** 0.3824*** 1.0303 3.0097** 0.4417*** 0.2846
(8.8520) (5.0891) (4.2855) (0.8317) (2.2691) (26.6580)
Altele 0.0089*** 0.3477*** 0.5073*** 3.4098*** 1.7457 0.4371*** 0.3086
(11.1725) (4.3371) (5.8170) (2.8229) (1.3483) (26.6936)
Ansamblul
pieţei
0.0046*** 0.2368*** 0.3282*** 1.5053** 2.0588*** 0.6163*** 0.5237
(10.0636) (5.5596) (7.1051) (2.3526) (3.0021) (45.0904)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 44. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în România
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0095*** 0.0194 0.2861*** 1.9646** -1.4047* 0.3402*** 0.2020
(13.7894) (0.9084) (4.8747) (2.1688) (-1.9208) (18.0674)
Chimic 0.0124*** 0.0003 0.3084** 1.1185 2.1313 0.3036*** 0.1126
(9.0845) (0.0069) (2.3535) (0.5336) (1.2360) (16.7991)
Construcţii 0.0102*** -0.0102 0.3949*** -1.0427 0.3113 0.3692*** 0.2011
(14.9304) (-0.4626) (6.6655) (-1.1026) (0.3996) (21.2658)
Electronice 0.0069*** -0.0760 0.3876** -1.5623 0.7574 0.4705*** 0.2275
(4.0334) (-1.2209) (2.3347) (-0.5876) (0.3462) (27.9693)
Financiar 0.0053*** 0.0020 0.1741*** 0.4892 1.0885** 0.4632*** 0.2789
(11.6551) (0.1302) (4.2386) (0.7456) (2.0153) (28.2036)
Sănătate 0.0047*** -0.0098 0.3126*** 0.7201 0.6037 0.5346*** 0.3734
(8.2772) (-0.5115) (6.1075) (0.8813) (0.8981) (34.9287)
Turism 0.0115*** 0.0516 0.9644*** -0.4475 -0.1259 0.1879*** 0.0813
(6.2107) (0.7673) (5.3587) (-0.1563) (-0.0536) (10.1748
Petrol&Gaze 0.0074*** -0.0048 0.1826 1.4730 0.2040 0.5478*** 0.3039
(4.3067) (-0.0762) (1.0882) (0.5481) (0.0922) (34.3162)
Servicii 0.0099*** 0.0353 0.4734*** 2.5755 -1.8274 0.3040*** 0.1463
(9.0051) (0.9040) (4.5363) (1.5429) (-1.3307) (17.1041)
Altele 0.0089*** -0.0336 0.4359*** 2.0809* 0.4271 0.4353*** 0.3091
(11.4114) (-1.2835) (6.2099) (1.8602) (0.4638) (26.8853)
Ansamblul pieţei 0.0050*** 0.0012 0.2803*** 1.7411*** -0.1717 0.5992*** 0.5045
(10.8836) (0.0858) (7.3064) (2.8516) (-0.3418) (43.5860)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
74
Slovenia
În tabelul 45 sunt redate rezultatele privind testarea comportamentului de turmă la nivelul
sectoarelor de activitate din Economia Poloniei. Coeficientul β3 este negativ și semnificativ
statistic pentru sectoarele agricol și petrolier.
Tabel 45. Rezultatele testării comportamentului de turmă în Slovenia
ttMtMtMtMt CSADRRRRCSAD 14
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0051*** -0.00395 0.7060*** -3.1783*** 0.2476*** 0.3686
(17.2409) (-0.2859) (19.3722) (-4.1782) (15.4101)
Chimic 0.0077*** 0.042942 0.6465*** 0.125717 0.1103*** 0.1100
(13.5396) (1.4301) (8.2536) (0.0762) (5.9763)
Construcţii 0.0037*** 0.101798 0.8284*** -1.42189 0.3480*** 0.1534
(3.2238) (1.5843) (4.9554) (-0.4025) (19.5205)
Electronice 0.0057*** 0.0111 0.4843*** -0.4727 0.2364*** 0.2074
(16.1194) (0.6315) (10.5461) -(0.4905) (13.4030)
Financiar 0.0081*** -0.0174 0.6571*** -0.6640 0.3234*** 0.1648
(10.8823) (-0.4451) (6.4623) (-0.3095) (18.2106)
Turism 0.0037*** 0.0168 0.8030*** -0.2499 0.1855*** 0.3174
(9.9375) (0.8634) (15.8259) (-0.2338) (11.2892)
Tehnologic 0.0067*** -0.0609 0.6972*** -3.7491 0.0101 0.0204
(4.8346) (-0.9543) (3.9171) (-1.0679) (0.4304)
Petrol&Gaze 0.0125*** 0.0406 0.7161*** -7.3320* 0.2186*** 0.0551
(8.7474) (0.5182) (3.5101) (-1.7017) (11.6203)
Sănătate 0.0054* 0.0497 0.1036 2.9241 0.5428*** 0.2939
(1.7928 (0.2912) (0.2332) (0.3114) (33.4220)
Servicii 0.0078*** 0.0014 0.5933*** -0.4924 0.2055*** 0.1647
(15.9969) (0.0581) (9.3804) (-0.3698) (11.4260)
Altele 0.0080*** 0.0435 0.5412** 4.7017 0.2001*** 0.0564
(5.1924) (0.5060) (2.4212) (0.9954) (10.6380)
Ansamblul pieţei 0.0066*** 0.0022 0.6066*** -0.8041 0.3065*** 0.3235
(18.0187) (0.1336) (14.0440) (-0.8860) (18.8042)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Examinarea diferențiată a comportamentului gregar pentru cele două stări ale pieței, bull și
bear, mai identifică două sectoare în care investitorii adoptă deciziile investiționale în grup:
sectorul construcțiilor pentru trendul ascendent al pieței și industria electronică pentru trendul
descrescător al pieței.
75
Tabel 46. Testarea comportamentului de turmă pentru piaţă în creştere/scădere
în Slovenia
ttMtMupdownMtM
updowntM
updowntM
updownt CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0053*** 0.5882*** 0.7432*** 0.8415 -3.8888*** 0.2449*** 0.3701
(17.2359) (9.7503) (18.0092) (0.3639) (-4.8071) (15.2353)
Chimic 0.0080*** 0.4350*** 0.7530*** 5.9330 -1.9292 0.1087*** 0.1115
(13.4568) (3.3260) (8.4742) (1.1831) (-1.0989) (5.8863)
Construcţii 0.0031** 1.4597*** 0.6039*** -20.8194* 2.3172 0.3454*** 0.1559
(2.5391) (5.2117) (3.1930) (-1.9400) (0.6170) (19.3818)
Electronice 0.0061*** 0.2667*** 0.5507*** 7.1649** -1.8630* 0.2313*** 0.2116
(16.4359) (3.4997) (10.5768) (2.4502) (-1.8192) (13.1132)
Financiar 0.0087*** 0.2989* 0.7860*** 10.7132 -3.0100 0.3198*** 0.1674
(11.0995) (1.7601) (6.8194) (1.6442) (-1.3195) (17.9961)
Turism 0.0037*** 0.9225*** 0.7359*** -2.9099 0.7770 0.1853*** 0.3189
(9.3500) (10.8780) (12.8257) (-0.8966) (0.6837) (11.2866)
Tehnologic 0.0065*** 0.9437*** 0.6260*** -11.1883 -2.1214 0.0098 0.0202
(4.5613) (3.0766) (3.2190) (-0.9862) (-0.5768) (0.4180)
Petrol&Gaze 0.0136*** -0.0088*** 0.8938 19.6319 -11.4766** 0.2149*** 0.0574
(9.0634) (-0.0257) (3.8687) (1.4983) (-2.5045) (11.4057)
Sănătate 0.0063** -0.4806 0.2144 26.0098 -0.1056 0.5425*** 0.2939
(1.9730) (-0.6452) (0.4258) (0.9105) (-0.0106) (33.3926)
Servicii 0.0078*** 0.5920*** 0.5659*** 0.7405 -0.1612 0.2054*** 0.1647
(15.5400) (5.5991) (7.9028) (0.1828) (-0.1137) (11.4311)
Altele 0.0079*** 0.7652** 0.3593 2.1503 7.2580 0.2001*** 0.0568
(4.9058) (2.0417) (1.4188) (0.1496) (1.4440) (10.6388)
Ansamblul
pieţei
0.0069*** 0.4341*** 0.6466*** 5.7055** -1.7125* 0.3036*** 0.3258
(18.1914) (6.0399) (13.2044) (2.0697) (-1.7754) (18.6269)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 47. Analiza comportamentului de turmă în condiţii diferite de volatilitate
în Slovenia
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0052*** 0.6740*** 0.7132*** -2.7863*** -2.49121 0.2468*** 0.3635
(16.7464) (16.5480) (11.7882) (-3.4717) (-1.2144) (15.0787)
Chimic 0.0078*** 0.6829*** 0.6028*** -0.6662 1.6586 0.0994*** 0.1104
(13.1228) (7.9250) (4.6742) (-0.3881) (0.3782) (5.3184)
Construcţii 0.0040*** 1.0070*** 0.4391 -4.9459 7.9282 0.3490*** 0.1567
(3.3281) (5.4285) (1.5758) (-1.3337) (0.8366) (19.3400)
Electronice 0.0058*** 0.4282*** 0.5326*** 0.2132 -0.5127 0.2350*** 0.2045
(15.5971) (8.4020) (6.9668) (0.2103) (-0.1978) (13.1820)
Financiar 0.0082*** 0.6456*** 0.6773*** -0.3700 -1.4759 0.3232*** 0.1631
(10.3278) (5.6928) (3.9789) (-0.1633) (-0.2550) (17.9713)
Turism 0.0038*** 0.7599*** 0.8092*** 0.0840 1.5799 0.1860*** 0.3171
(9.5733) (13.4698) (9.5849) (0.0748) (0.5506) (11.1653)
Tehnologic 0.0066*** 0.7900*** 0.6460** -4.5166 -5.7041 0.0089 0.0202
(4.6199) (4.0424) (2.2302) (-1.2281) (-0.6045) (0.3817)
Petrol&Gaze 0.0123*** 0.5215** 1.247*** -3.9578 -22.8458** 0.2150*** 0.0551
76
ttMtM
vol
MtM
vol
tM
vol
tM
vol
t CSADRRDRRDRDRDCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10 )1()1(
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
(8.1143) (2.2939) (3.6438) (-0.8696) (-1.9634) (11.2961)
Sănătate 0.0061* 0.1529 -0.3091 1.0507 17.5276 0.5425*** 0.2936
(1.9006) (0.3081) (-0.4139) (0.1057) (0.6901) (33.0168)
Servicii 0.0079*** 0.5923*** 0.5450*** -0.5910 1.6614 0.2014*** 0.1637
(15.4242) (8.4236) (5.1836) (-0.4224) (0.4647) (11.0525)
Altele 0.0083*** 0.4973** 0.4639 4.7362 9.2586 0.2004*** 0.0554
(5.0679) (1.9918) (1.2355) (0.9479) (0.7250) (10.5343)
Ansamblul
pieţei 0.0067*** 0.5908*** 0.5864*** -0.6805 0.4187 0.3051***
0.3192
(17.4351) (12.2382) (8.1423) (-0.7102) (0.1710) (18.4163)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
CFG a avut un impact doar asupra comportamentului de turmă în jurul acțiunilor companiilor
din sectorul agricol.
Tabel 48. Analiza impactului CFG asupra comportamentului de turmă în Slovenia
ttMtM
crisis
MtMtMtMt CSADRRDRRRRCSAD 15
2
,4
2
,3,2,10
Sector β0
(t-stat)
β 1
(t-stat)
β 2
(t-stat)
β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
β 5
(t-stat)
R2
(adj)
Agricultură 0.0053*** -0.0060 0.6441*** 0.3166 -2.9530*** 0.2498*** 0.3701
(17.4759) (-0.4355) (15.0366) (0.2131) (-2.7378) (15.5478)
Chimic 0.0078*** 0.0411 0.5937*** 3.1329 -2.5411 0.1112*** 0.1100
(13.4704) (1.3677) (6.4370) (0.9713) (-1.0850) (6.0185)
Construcţii 0.0039*** 0.0997 0.7650*** 2.2005 -3.0616 0.3482*** 0.1532
(3.2774) (1.5486) (3.8893) (0.3189) (-0.6111) (19.5264)
Electronice 0.0058*** 0.0097 0.4450*** 1.7653 -1.8909 0.2370*** 0.2076
(16.0756) (0.5546) (8.2448) (0.9379) (-1.3840) (13.4349)
Financiar 0.0086*** -0.0233 0.4792*** 9.4851** -8.5751*** 0.3253*** 0.1669
(11.2441) (-0.5973) (4.0085) (2.2649) (-2.8206) (18.3282)
Turism 0.0038*** 0.0149 0.7486*** 2.8363 -2.6113* 0.1871*** 0.3179
(10.0855) (0.7678) (12.5273) (1.3593) (-1.7220) (11.3713)
Tehnologic 0.0068*** -0.0617 0.6644*** -1.8754 -1.5627 0.0102 0.0199
(4.7920) (-0.9653) (3.2409) (-0.2764) (-0.3228) (0.4363)
Petrol&Gaze 0.0130*** 0.0339 0.5186** 3.9906 -9.5720 0.2177*** 0.0556
(8.8707) (0.4330) (2.1634) (0.4744) (-1.5669) (11.5713)
Sănătate 0.0056* 0.0468 0.0160 7.9391 -4.2383 0.5428*** 0.2937
(1.8167) (0.2736) (0.0306) (0.4328) (-0.3183) (33.4171)
Servicii 0.0079*** -0.0004 0.5395*** 2.5831 -2.5993 0.2059*** 0.1650
(15.9431) (-0.0169) (7.2546) (0.9933) (-1.3767) (11.4488)
Altele 0.0081*** 0.0417 0.4881* 7.7401 -2.5679 0.2003*** 0.0561
(5.1383) (0.4842) (1.8555) (0.8387) (-0.3833) (10.6423)
Ansamblul pieţei 0.0068*** -0.0014 0.5007*** 5.2026*** -5.0769*** 0.3096*** 0.3272
(18.4721) (-0.0866) (9.8732) (2.9412) (-3.9522) (19.0212)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
77
În cazul analizei comportamentului de turmă pe ansamblul piețelor, coeficientul 3 a fost
negativ pentru majoritatea ţărilor, dar semnificativ statistic numai în cazul Letoniei şi Estoniei.
Prin urmare, putem afirma că din totalul celor zece ţări investigate, comportamentul de turmă
este prezent doar pe pieţele de capital din Letonia şi Estonia. Cu toate acestea, când analiza se
derulează la nivelul sectoarelor de activitate, detectăm mimetismul investiţional în toate ţările
cu excepţia Poloniei şi României. În Bulgaria investitorii au adoptat un comportament gregar
în patru sectoare foarte importante ale economiei: agricultură, petrol şi gaze, construcţii şi
turism. Pe piaţa de capital din Ungaria comportamentul de turmă s-a manifestat în industria
echipamentelor electronice şi în sectorul financiar, iar pe piaţa din Cehia comportamentul
gregar a fost detectat în industria chimică şi petrochimică şi în tehnologia informaţiei şi
telecomunicaţii. Investitorii letoni au adoptat un comportament mimetic pentru sectorul
petrolier, în timp ce pe piaţa din Estonia existenţa comportamentului de turmă a fost identificată
în toate sectoarele economiei cu excepţia serviciilor.
78
Concluzii
Subiectul abordat în această lucrare – comportamentul investiţional de turmă – se află la graniţa
dintre finanţele clasice şi cele comportamentale. Pentru a înţelege mai bine acest fenomen, în
prima parte a lucrării am conturat cadrul în care s-a făcut trecerea de la finanţele tradiţionale
la cele comportamentale. Teoria clasică presupune, în esenţă, că plasamentele financiare ale
oamenilor au la bază judecăţi perfect raţionale, iar deciziile financiare sunt adoptate în
concordanţă cu ipoteza de eficienţă financiară. Această ipoteză a fost examinată atât de
teoreticieni, cât şi de practicieni, iar limitele sale principale au fost reliefate în literatură de-a
lungul timpului. În acest context, finanţele comportamentale au apărut ca o replică pentru toate
anomaliile care nu pot fi explicate prin modelele financiare clasice. Paradigma finanţelor
comportamentale îşi propune să convingă că analiza comportamentului real al oamenilor
este cel puţin la fel de importantă precum ipoteza comportamentul omului perfect raţional din
teoria clasică.
Îmbinarea finanţelor clasice cu elemente de ordin psihologic, emoţional şi afectiv contribuie la
o mai bună înţelegere a mecanismului de funcţionare a pieţei şi a modului în care investitorii
îşi fundamentează deciziile financiare. Finanţele comportamentale pot fi de un real folos în
a explica un anumit comportament al investitorilor, în lucrarea de faţă atenţia noastră
îndreptându-se cu precădere asupra comportamentului de turmă al investitorilor pe piaţa
de capital.
Ţinând cont de faptul că studiile empirice anterioare privind comportamentul de turmă au
neglijat pieţele europene emergente, am încercat să umplem acest gol din literatură. În partea a
doua a acestei lucrări am studiat comportamentul de turmă (la nivelul întregii pieţe şi la nivel
de sector economic) pe zece pieţe de capital din Europa Centrală şi de Sud-Est (Bulgaria,
Croaţia, Cehia, Estonia, Ungaria, Letonia, Lituania, Polonia, România şi Slovenia) în perioada
2 ianuarie 2003 – 31 decembrie 2013, precum şi impactul pe care l-a avut criza financiară
globală asupra sa.
Pentru început, am aplicat metoda OLS şi am identificat prezenţa comportamentului de turmă
doar pe pieţele de capital din Estonia şi Letonia. Cu toate acestea, atunci când am mers mai în
profunzime şi am investigat comportamentul de turmă la nivelul sectoarelor din economie, am
identificat manifestarea sa în toate ţările incluse în studiu, cu excepţia Poloniei şi României.
79
Dacă metoda OLS nu a reuşit să detecteze comportamentul investiţional gregar pentru piaţa de
capital din Bulgaria, în cazul aplicării regresiei quantilice, rezultatele obţinute arată că
investitorii au un comportament de grup în jurul companiilor medii către mari. Evidenţele
empirice pentru Estonia reflectă existenţa comportamentului gregar, dar investitorii din Estonia
evită să adopte un comportament de turmă pentru acţiunile companiilor mari. În cazul Letoniei,
rezultatele obţinute denotă prezenţa comportamentului gregar în toate quantilele, demonstrând
faptul că investitorii din această ţară manifestă un comportament de turmă pentru întreaga bursă
letonă. Investitorii din Lituania au tendinţa de a se imita unii pe alţii atunci când vine vorba de
investiţiile în companiile mici. În cazul pieţei din Slovenia, investitorii manifestă un
comportament de turmă pentru întreaga piaţă, cu excepţia quantilei de 90%. Trebuie să
evidenţiem faptul că analiza OLS nu a reuşit să identifice comportamentul de turmă pe piaţa de
capital slovenă. Această observaţie susţine ipoteza conform căreia analiza bazată pe regresia
quantilică se dovedeşte a fi mult mai eficientă decât metoda OLS în procesul de identificare a
comportamentului de turmă.
În urma analizei efectelor de asimetrie potenţiale ale pieţei în creştere/scădere, observăm că
există mai multe ţări în care investitorii au tendinţa de a se imita unii pe alţii atunci când piaţa
înregistrează un trend descendent (Bulgaria, Estonia, Croaţia, Letonia, Polonia, Slovenia).
În cazul Letoniei, investitorii adoptă un comportament de grup în ambele stări ale pieţei.
Testarea comportamentului investiţional de turmă la nivelul sectoarelor din economie dezvăluie
o situaţie diferită. Rezultatele empirice relevă manifestarea acestuia în condiţiile în care piaţa
este foarte volatilă pentru sectorul construcţiilor (Estonia, Lituania, România), industria
chimică (Bulgaria, Cehia Ungaria), sectorul echipamentelor electrice şi electronice (Croaţia,
Ungaria), petrol şi gaze (Bulgaria, Letonia).
Criza financiară globală recentă oferă contextul potrivit pentru a testa dacă gradul în care
investitorii se imită unii pe alţii este influenţat de variaţiile extreme ale pieţei. Evidenţele
empirice confirmă faptul că activitatea de imitare a celorlalţi investitori a fost influenţată de
criză în cazul Croaţiei, Ungariei, Letoniei, Lituaniei şi Sloveniei. La nivelul sectoarelor de
activitate, evidenţele empirice relevă manifestarea comportamentului de turmă în sectoarele
sigure cum ar fi: agricultură (Croaţia, Ungaria şi România), construcţii (Estonia), industria
tehnologiei şi telecomunicaţiilor (Croaţia, Cehia şi Lituania).
În concluzie, rezultatele obţinute oferă evidenţe slabe pentru a susţine manifestarea unui
comportament investiţional de turmă pe pieţele de capital din Europa Centrală şi de Sud-Est.
De remarcat este faptul că deşi pieţele din această regiune fac parte din categoria pieţelor
80
emergente şi de frontieră, relevă un comportament investiţional mai degrabă raţional decât
gregar. Dacă facem însă o examinare mai minuţioasă a rezultatelor la nivelul sectoarelor de
activitate şi sub diferite condiţii ale pieţei, observăm că există cel puţin un sector în fiecare ţară
pentru care investitorii au un comportament de masă. Rezultatele acestui studiu prezintă
importanţă atât pentru mediul academic, cât şi pentru practicieni.
Cercetătorii sunt preocupaţi de comportamentul de turmă prin prisma impactului pe care îl are
asupra preţurilor, rentabilităţii şi riscului acţiunilor. De aceea, rezultatele privind acest
comportament pot oferi informaţii preţioase pentru activitatea de evaluare a acţiunilor.
Investitorii pot manifesta interes pentru această biasare comportamentală în vederea
identificării unor strategii profitabile de investiţii ca urmare a abaterii preţurilor de la valorile
lor fundamentale. Şi autorităţile de supraveghere a pieţelor financiare pot fi pot fi interesate de
comportamentul gregar prin prisma efectului său potenţial de destabilizare şi şubrezire a
sistemului financiar. Detectarea comportamentului de turmă pe piaţă poate fi un semnal pentru
factorii de decizie care ar trebui să adopte măsurile necesare pentru prevenirea sa. De asemenea,
apariţia instinctului de turmă pe piaţă poate fi un instrument extrem de util pentru identificarea
punctului critic al unei bule speculative.
81
Surse bibliografice
Avery, C., Zemsky, P. (1998), Multidimensional uncertainty and herd behavior in financial
markets, The American Economic Review, vol. 88: 724-748.
Banerjee, A.V. (1992), A simple model of herd behavior, The Quarterly Journal of Economics,
vol. 108: 797-817.
Barnes, M.L., Hughes, A. W. (2002), A Quantila regression analysis of the cross section of
stock market returns, Working Paper, FRB Boston Series, No. 02-2,
http://www.bos.frb.org/economic/econbios/barnes.htm#publications.
Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., Welch, I. (1992), A theory of fads, fashion, custom and
cultural change as informational cascades, Journal of Political Economy, vol. 100:
992-1027.
Bikhchandani, S., Sharma, S. (2001), Herd behavior in financial markets, IMF Staff Papers,
vol. 47: 279-310.
Black, F. (1986), Noise, Journal of Finance, Vol. 41, No.3: 529-543.
Chang, E.C., Cheng, J.W., Khorana, A. (2000), An examination of herd behavior in equity
markets: an international perspective, Journal of Banking and Finance, vol. 24:
1651-1679.
Chiang, T.C., Zheng, D. (2010), An empirical analysis of herd behavior in global stock markets,
Journal of Banking and Finance, 34 (8): 1911-1921.
Chiang, T., Li, J, Tan, L., Nelling, E., (2013), Dynamic herding behavior in Pacific - Basin
markets: Evidence and implications, Multinational Finance Journal, 17: 165-200.
Christie, W. G., Huang, R. D. (1995), Following the pied piper: Do individual returns herd
around the market?, Financial Analysts Journal, vol. 51: 31-37.
Chui, A.C.W., Titman, S., Wei, K.C.J. (2010), Individualism and Momentum around the
World, The Journal of Finance, vol. 65: 361-392.
Cipriani, M., Guarino, A. (2008), Herd behavior and contagion in financial markets, B.E.
Journal of Theoretical Economics, vol. 8, issue 1, article 24.
Cipriani, M., Guarino, A. (2014), Estimating a structural model of herd behavior in financial
markets, The American Economic Review, vol. 104: 224-251.
82
De Bondt, W., Thaler, R. (1985), Does the stock market overreact?, The Journal of Finance,
vol. 40: 793-805.
De Bondt, W., Thaler, R. (1987), Further Evidence on Investor Overreaction and Stock Market
Seasonality, The Journal of Finance, vol. 42: 557-581.
De Long, J., Shleifer, A., Summers, L., Waldmann, R. (1990), Noise trader risk infinancial
markets, Journal of Political Economy, vol. 98: 703-738.
Devenow, A., Welch, I. (1996), Rational herding in financial economics, European Economic
Review, vol. 40: 603-615.
Fama, E. (1965), The behaviour of stock prices, Journal of Business, vol. 38: 34-106.
Fama, E. (1970), Efficient capital markets: A review of theory and empirical work, Journal of
Finance 25: 383-417.
Fama, E., French, K. (1992), The Cross-Section of Expected Stock Returns, Journal of Finance,
vol. 47: 427-465.
Filip, A.M., Pochea, M.M. (2014), Herding behavior under excessive volatility in CEE stock
markets, Studia UBB, Oeconomica, vol. 59: 38-47.
Ford, J.L., Kelsey, D., Pang, W. (2013), Information and ambiguity: herd and contrarian
behavior in financial markets, Theory and Decision, vol. 75: 1-15.
Goodman, D. A., Peavy, J. W. (1983), Sector Relative Price-Earnings Ratios as Indicators of
Investment Returns, Financial Analysts Journal, vol 39: 60-66.
Grossman, S., Stiglitz, J. (1980), On the impossibility of informationally efficient markets, The
American Economic Review, vol.70: 393-408.
Grossman, S., Shiller, R. (1981), The determinants of the variability of stock market prices, The
American Economic Review, vol. 71: 222-227.
Hensel, C., Ziemba, W. (1996), Investment Results from Exploiting Turn-of-the-Month Effects,
The Journal of Portfolio Management, vol. 22: 17-23.
Hon, M., Tonks, I. (2003), Momentum in the UK stock market, Journal of Multinational
Financial Management, vol. 13: 43-70.
Hsieh, S.F. (2013), Individual and institutional herding and the impact on stock returns:
Evidence from Taiwan stock market, International Review of Financial Analysis, vol. 29:
175-188.
83
Hwang, S., Salmon M. (2001), A new measure of herding and empirical evidence, CUBS
Financial Econometrics Working Paper, no. WP01-3, Cass Business School.
Hwang, S., Salmon M. (2004), Market stress and herding, Journal of Empirical Finance, vol.
11: 585-616.
Hwang, S., Salmon M. (2008), Sentiment and beta herding, University of Warwick, working
paper.
Jones, C. P. (1993), Investments, John Wiley & Sons.
Kahneman, D., Tversky, A. (1979), Prospect theory: an analysis of decision under risk,
Econometrica, vol. 47: 263-291.
Kahneman, D., Riepe, M. (1998), Aspects of investor psychology: beliefs, preferences, biases
investment advisors should know about, The Journal of Portfolio Management, vol. 24:
52-65.
Kahneman, D., Tversky, A. (2000), Choices, values and frames, Cambridge University Press
and the Russell Sage Foundation, New York.
Keim, D. (1983), Size-related anomalies and stock return seasonality: Further empirical
evidence, The Journal of Financial Economics, vol. 12: 13-32.
Khan, H., Hassairi, S.A., Viviani, J.L. (2011), Herd behavior and market stress: The case of
four European countries", International Business Research, vol. 4: 53-67.
Ligon, J. A. (1997), A Simultaneous Test of Competing Theories Regarding the January Effect,
The Journal of Financial Research, vol. 20: 13-32.
Mobarek A., Mollah S. (2013), Cross-country analysis of herd behavior in Europe: Evidence
from continental, nordic and the PIIGS countries, working paper.
Pele, D.T., Mazurencu-Marinescu, M., Nijkamp, P. (2013), Herding behavior, bubbles and Log
Periodic Power Laws in illiquid stock markets. A case study on the Bucharest Stock
Exchange, Tinbergen Institute Discussion Paper.
Pompian, M. (2006), Behavioral finance and wealth management, John Wiley & Sons Inc.,
New Jersey.
Pop, R. E. (2012), Herd behavior towards the market index: evidence from Romanian stock
exchange, Munich Personal RePEc Archive, no. 51595, online at http://mpra.ub.uni-
muenchen.de/51595/
84
Shiller, R. (1984), Stock prices and social dynamics, Brookings Papers on Economic Activity,
vol. 2: 457-498.
Shiller, R. (1990), Market volatility and investor behavior, The American Economic Review,
vol. 80: 58-62.
Shiller, R. (2000), Irrational Exuberance, Yale University Press, New Haven.
Shleifer, A. (2000), Inefficient Markets. An introduction to behavioral finance, Oxford
University Press, London.
Shleifer, A., Vishny, R. (1997), The limits of arbitrage, The Journal of Finance, Vol. 52, No.
1: 35-55.
Tan, L., Chiang, T.C., Mason, J.R., Nelling, E., (2008), Herding behavior in Chinese stock
markets: An examination of A and B shares, Pacific-Basin Finance Journal,vol. 16:
61-77.
Todea, A. (2005), Eficienţa informaţională a pieţelor de capital. Studii empirice pe piaţa
românească, Ed. Casa Cărţii de Ştiinţă, Cluj-Napoca.
Tversky, A., Kahneman, D. (1986), Rational Choice and the Framing of Decisions, Journal of
Business, vol. 59: 251-278.
Yao, J., Ma, C., Peng He, W. (2014), Investor herding behavior of Chinese stock market,
International Review of Economics and Finance, vol. 29: 12-29.
www.dalbar.com
85
Anexe
Anexa 1 – Bulgaria
Tabel 1. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar pentru piaţă
în creştere/scădere în Bulgaria
Testul Wald (H0: 43 ) Sector β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj) 043 2
Agricultură -4.0756 -4.6185** 0.1667 0.5428 0.0209
(-1.0846) (-3.1191)
Chimic -11.1927** -0.9214 0.0961 -10.2712*** 6.8039
(-2.8559) (-0.5780)
Construcţii 7.6716** -4.0204*** 0.2996 11.6920*** 18.2994
(2.8235) (-3.6598)
Electronice 2.0738 -3.6143 0.0522 5.6881 0.8821
(0.3443) (-1.4759)
Financiar -3.6679** -0.0854 0.3650 -3.5824** 4.3137
(-2.1641) (-0.1102)
Sănătate 3.9431 -4.0141** 0.2355 7.9571** 4.3997
(1.0576) (-2.3475)
Turism 1.6010 -4.1364*** 0.1364 5.7373** 4.4437
(0.5985) (-3.3661)
Petrol&Gaze -3.7779 -5.2927*** 0.0777 1.5147 0.1270
(-0.9043) (-2.7656)
Servicii -25.7056 5.6562 0.0192 -31.3618* 3.6814
(-1.5771) (0.8564)
Altele 1.3150 -2.0067 0.2436 3.3216 1.4630
0.4870 -1.6227
Ansamblul pieţei 89.0598* -75.1833** 0.6105 164.2431*** 10.0701
(1.7485) (-3.2729)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
86
Tabel 2. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar
în condiţii diferite de volatilitate în Bulgaria
Testul Wald (H0: 43 )
Sector β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj) 043 2
Agricultură -2.9413 -3.4047** 0.1661 0.4633 0.0188
(-0.9058) (-2.2618)
Chimic -5.8585* -0.5842 0.0937 -5.2743 2.2456
(-1.7442) (-0.3612)
Construcţii 3.0361 -3.4905*** 0.2946 6.5266*** 7.1551
(1.3051) (-3.1142)
Electronice 3.0916 -3.1537 0.0520 6.2453 1.3345
(0.5997) (-1.2704)
Financiar -1.7089 -0.6762 0.3640 -1.0326 0.4124
(-1.1245) (-0.8682)
Sănătate 2.5594 -3.1332* 0.2335 5.6926 2.5770
(0.7637) (-1.8240)
Turism -0.5387 -3.3337*** 0.1358 2.7950 1.2089
(-0.2242) (-2.7014)
Petrol&Gaze -6.3618* -4.0653** 0.0769 -2.2964 0.3346
(-1.6956) (-2.1142)
Servicii 7.7553 0.7327 0.0175 7.0225 0.2300
(0.5534) (0.1094)
Altele -3.9237 -1.2024 0.2439 -2.7213 1.1217
(-1.6159) (-0.9664)
Ansamblul pieţei 6.9071 -31.5675 0.6038 38.4746 0.6329
(0.1508) (-1.3571)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
87
Anexa 2 – Cehia
Tabel 3. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar
pentru piaţă în creştere/scădere în Cehia
Testul Wald (H0: 43 ) Sector β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj) 043 2
Chimic -3.8024** -1.8931*** 0.1567 -1.9093 1.1818
(-2.1196) (-3.9849)
Construcţii 1.6166 0.3016 0.5751 1.3150 0.9030
(1.1435) (0.8056)
Financiar 1.8353 -0.5916 0.1602 2.4268 1.2135
(0.8155) (-0.9933)
Tehnologic 6.1343*** -0.9467*** 0.2456 7.0810*** 32.5621
(4.8415) (-2.8169)
Petrol&Gaze 8.4306 -0.4794 0.1454 8.9100 0.1716
(0.3837) (-0.0824)
Servicii 2.1912** 0.6791*** 0.7543 1.5121* 2.8673
(2.4019) (2.8111)
Altele 3.0822 -0.3509 0.1626 3.4331 1.6767
(1.1381) (-0.4894)
Ansamblul pieţei 3.4180 -0.1421 0.1858 3.5600 0.6704
(0.7695) (-0.1208)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
88
Anexa 3 – Estonia
Tabel 4. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar
pentru piaţă în creştere/scădere în Estonia
Testul Wald (H0: 43 ) Sector β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj) 043 2
Agricultură -10.4559** -7.5326** 0.0797 -2.9232 0.3379
(-2.2633) (-2.4043)
Construcţii -1.1321 -4.9888*** 0.2452 3.8567** 4.3810
(-1.1040) (-2.9230)
Tehnologic -3.5466** -0.3596 0.1547 -3.1870 1.0299
(-2.0048) (-0.1231)
Servicii 1.2481 -3.2225** 0.3021 4.4705*** 7.4451
(1.3691) (-2.1249)
Altele -3.1428** -4.2299* 0.1476 1.0871 0.1664
-2.1200 -1.7152
Ansamblul pieţei -0.5557 -3.6271*** 0.3931 3.0713** 6.6079
(-0.8354) (-3.2780)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 5. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar
pentru condiţii diferite de volatilitate în Estonia
Testul Wald (H0: 43 ) Sector β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj) 043 2
Agricultură -4.1868 -13.3095*** 0.0837 9.1227** 4.1377
(-1.2559) (-3.5197)
Construcţii -1.7110* -4.1793** 0.2442 2.4682 1.3569
(-1.7111) (-2.0456)
Tehnologic -2.6966 0.0814 0.1549 -2.7779 0.4145
(-1.5898) (0.0190)
Servicii 1.0202 -1.7874 0.2995 2.8076 2.2151
(1.1466) (-0.9842)
Altele -4.5501*** 0.8786 0.1494 -5.4286* 3.1488
(-3.1530) (0.2982)
Ansamblul pieţei -0.9702 -2.0528 0.3915 1.0826 0.6202
(-1.4940) (-1.5497)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
89
Anexa 4 – Letonia
Tabel 6. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar
pentru piaţă în creştere/scădere în Letonia
Testul Wald (H0: 43 ) Sector β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj) 043 2
Agricultură -0.7577 2.1399 0.0681 -2.8975 0.4665
(-0.2435) (0.6183)
Construcţii 5.4506 -3.1478 0.0311 8.5984 1.8583
(1.1772) (-0.6119)
Electronice 0.2115 -5.6512 0.0444 5.8626 1.1951
(0.0537) (-1.2920)
Financiar -8.8917 10.3009 0.0267 -19.1926** 4.4229
(-1.3168) (1.3822)
Tehnologic -299.2071 483.9415 0.0605 -783.148 1.3782
(-0.4483) (1.3674)
Petrol&Gaze -5.3310*** -6.8384*** 0.3631 1.5074 1.4311
(-5.7565) (-6.6517)
Sănătate -3.0186 0.2287 0.0304 -3.2473 0.4451
(-0.8435) (0.0577)
Servicii -5.6368* 0.5363 0.0773 -6.1730 2.3573
(-1.9105) (0.1636)
Altele -4.3785*** -5.3691*** 0.2252 0.9905 0.2483
-3.0006 -3.3118
Ansamblul pieţei -3.0893*** -2.3274** 0.3003 -0.7618 0.2377
(-2.6944) (-1.8269)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.
Tabel 7. Testarea egalităţii coeficienţilor comportamentului gregar
pentru condiţii diferite de volatilitate în Letonia
Testul Wald (H0: 43 ) Sector β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj) 043 2
Agricultură 2.5841 -2.5345 0.0671 5.1186 1.4765
(0.8197) (-0.7462)
Construcţii -0.8581 4.1985 0.0302 -5.0565 0.6505
(-0.1830) (0.8307)
Electronice -4.4882 0.1419 0.0443 -4.6300 0.7556
(-1.1261) (0.0330)
Financiar 4.9444 -7.1699 0.0250 12.1142 1.7670
(0.7230) (-0.9733)
Tehnologic -191.0542 434.2380 0.0626 -625.2922 1.1691
(-0.3353) (1.1328)
Petrol&Gaze -6.9250*** -4.9380*** 0.3633 -1.9870 2.5135
90
Testul Wald (H0: 43 ) Sector β 3
(t-stat)
β 4
(t-stat)
R2
(adj) 043 2
(-7.3724) (-4.8939)
Sănătate -1.1820 -2.3772 0.0301 1.1951 0.0608
(-0.3271) (-0.6076)
Servicii -3.0858 -3.2324 0.0764 0.1466 0.0013
(-1.0330) (-1.0042)
Altele -4.7495*** -4.4279*** 0.2265 -0.3216 0.0265
(-3.2179) (-2.7841)
Ansamblul pieţei -2.7601** -2.9551** 0.2993 0.1949 0.0157
(-2.3764) (-2.3615)
*** semnificativ statistic pentru 1%; ** semnificativ statistic pentru 5%; * semnificativ statistic pentru 10%.