Sobreconfiança e volume de negociação da Bolsa de Valores de Karachi O estudo de pesquisa é proposto para testar a proposição usando dados da KSE que os retornos de mercado altamente observados tornam os investidores sobreconfidentes sobre suas habilidades de negociação e avaliação e, como conseqüência, eles posteriormente comercializam mais. A relação entre o volume de negociação e o retorno do mercado será estudada usando o modelo vetorial vertical (VAR) e a função de resposta ao impulso. É esperada uma correlação positiva entre o retorno do mercado e o volume de negócios, o que é argumentado como presença de excesso de confiança em estudos prévios. Introdução A Teoria Moderna do Portfólio (MPT) e a Hipótese do Mercado Eficiente (EMH) são os dois pilares das finanças padrão. Em 1952, enquanto um candidato a doutorado na Universidade de Chicago Harry Markowitz criou a teoria da carteira moderna (MPT) e associou o rendimento ou o retorno de um investimento com o valor esperado ou o valor médio ponderado de probabilidade de seus possíveis resultados e seu risco com a variância Ou desvio quadrático desses resultados em torno da média (valor esperado). O retorno esperado, o desvio padrão e sua correlação com as demais ações ou fundos de investimento mantidos na carteira constituem o MPT. Um portfólio eficiente pode ser criado usando esses três conceitos para qualquer grupo de ações ou títulos. Um portfólio eficiente é um grupo de ações que tem o maior retorno esperado para determinado nível de risco assumido ou, ao contrário, contém o menor risco possível para um determinado nível de retorno esperado. A Hipótese do Mercado Eficiente (EMH), o outro pilar, contribuiu muito para moldar o desenvolvimento do campo de financiamento padrão desde os últimos trinta anos. A EMH detém a premissa de que um preço de segurança ou valor de mercado reflete todas as informações disponíveis e que o preço atual do estoque ou da obrigação de negociação para hoje é seu valor justo. Uma vez que as ações são consideradas pelo seu valor justo e apenas novas informações podem mudar o preço, os proponentes argumentam que os comerciantes ativos ou os gerentes de portfólio não podem superar o mercado em termos de retornos ao longo do tempo, ver Ricciardi e Simon 2000. Em outras palavras, baseado em regras simples Na informação já publicada e disponível não pode gerar retornos anormais, veja Miller 1999. A EMH argumenta que a concorrência entre os investidores para capitalizar os lucros anormais no mercado leva os preços ao seu valor correto. O EMH evita assumir que todos os investidores são racionais, mas assume que os mercados são racionais. Além disso, a EMH não assume que os mercados possam prever o futuro, mas assume que os mercados fazem previsões imparciais do futuro, ver Ritter 2003. A Implicação da EMH é que todos os participantes do mercado que procuram lucros fazem decisões imparciais sobre seus investimentos e A estratégia de compra e retenção é a melhor estratégia do mercado. Também a análise técnica e fundamental não poderá ajudar os investidores a obter lucros anormais porque os preços dos ativos já estão refletindo seus valores fundamentais baseados em fluxos de caixa futuros. Qualquer desvio desse valor deve desencadear uma reação imediata de comerciantes racionais, o que levará ao rápido desaparecimento do mispricing, veja Konte 2010. Além disso, se alguns participantes conseguirem ganhar retornos em excesso que seria apenas um jogo casual que também pode ter excesso de risco . No entanto, contrariamente à EMH, existem algumas evidências empíricas que contradizem as implicações da hipótese de mercado eficiente. De Bondt e Thaler (1985, 1987) identificaram a reação exagerada dos investidores e os efeitos de reversão, enquanto que Jegadeesh e Titman (1993) mostram os efeitos momentâneos. Por outro lado, o desvio pode ocorrer nos preços dos ativos a partir de valores de arbitragem. Algumas ações são sobrevalorizadas ou subestimadas no passado. As ações da Internet são freqüentemente citadas como um exemplo de sobrepreciação, veja Ofek e Richardson 2003. Essas anomalias (comportamento anormal) às vezes continuam a persistir nos mercados financeiros antes de desaparecer. Uma questão fundamental surge aqui é como explicar essas anomalias. As tentativas de responder a esta pergunta proporcionam espaço de finanças comportamentais para florescer após a identificação da reação excessiva nos mercados financeiros por Thaler 1985 e subsequentemente queda da Noite Negra em outubro de 1987. Ricciardi e Simon 2006 definem as finanças comportamentais da seguinte maneira, a finanças comportamentais é uma ciência que se esforça Para explicar e melhorar a visão do processo geral de julgamento dos investidores. Isso inclui os viés cognitivos e os aspectos afetivos (emocionais) do processo de tomada de decisão de investidores novatos e especialistas. Shefrin (2000) faz a distinção entre os fatores cognitivos e afetivos (emocionais), os aspectos cognitivos referem-se à forma como as pessoas organizam suas informações, enquanto os aspectos emocionais lidam com a forma como as pessoas sentem enquanto registram a informação. O fundamento das finanças comportamentais é uma área baseada em uma abordagem interdisciplinar, incluindo ciências sociais e estudos de negócios. Inclui os campos da psicologia, da sociologia, da antropologia, da economia e da economia comportamental a partir da perspectiva social, enquanto envolve a gestão, o marketing, as finanças, a contabilidade e a tecnologia do lado das administrações empresariais. Especificamente dizendo, as finanças comportamentais têm dois blocos de construção: psicologia cognitiva e limites à arbitragem. A psicologia cognitiva refere-se a como as pessoas pensam e se comportam 1) quando processam informações e 2) quando tomam decisões financeiras. A literatura psicológica mostra que as pessoas cometem erros sistemáticos quando pensam: eles pesam bastante a experiência recente, são excessivos, são pequenas tendências de amostra, etc. Suas preferências também podem distorcer as decisões financeiras. Os limites para a arbitragem se referem a adivinhar em que situações as forças de arbitragem serão efetivas e quando elas não serão. Existem certas forças que podem limitar o processo de arbitragem, como o risco fundamental e os custos de implementação. Numerosos padrões de como as pessoas se comportam foram documentados por psicólogos cognitivos. Alguns desses padrões incluem: Heurística, excesso de confiança, enquadramento, contabilidade mental, efeito de disposição, conservadorismo e representatividade. O padrão que será estudado neste projeto de pesquisa específico é o excesso de confiança. Mahajan (1992) define o excesso de confiança da seguinte forma uma superestimação das probabilidades para um conjunto de eventos. Operacionalmente, reflete-se comparando se a probabilidade específica atribuída é maior do que a parcela correta para todas as avaliações atribuídas a essa probabilidade dada. O tema do excesso de confiança continua a ter uma presença considerável tanto nas áreas de psicologia quanto nas finanças comportamentais. Como investidores, as pessoas têm uma habilidade natural de ignorar ou deixar de aprender com seus erros passados (conhecidos como dissonância cognitiva financeira), como um mau investimento ou decisão financeira. Compostos de dilema de excesso de confiança quando as pessoas não conseguem aprender com suas decisões de investimento anteriores. Declaração do problema Pode ser uma hipótese de excesso de confiança (os investidores são excessivamente confiantes sobre suas habilidades de avaliação e negociação) explicam o alto volume de negociação na bolsa emergente de Karachi (KSE) Objetivo do estudo O objetivo do projeto de pesquisa é estudar o impacto do fenômeno de excesso de confiança na Volume de negócios e sua importância na formação do excesso de volume na Bolsa de Valores de Karachi (KSE). Odean (1998) e Gervais e Odean (2001) desenvolveram um modelo de vários períodos em que o excesso de confiança dos comerciantes de ruído (comerciantes irracionais) aumenta à medida que atribuem altos retornos nos mercados de touro às suas habilidades comerciais. Muitos outros estudos evidenciam a proposição de que o excesso de confiança do investidor gerou o alto volume de negócios nos mercados financeiros, por exemplo, De Bondt e Thaler, (1995), Odean (1998a, 1998b, 1999), Barberis e Thaler (2003) e Statman, Thorley e Vorkink (2006). Esses estudos prevêem que os investidores sobreconfidentes negociam mais do que os investidores racionais. De Bondt e Thaler (1995) argumentam que o principal fator comportamental necessário para entender o enigma comercial é o excesso de confiança. Os investidores sobreconfidentes superestimam suas habilidades de avaliação e precisão, dão mais peso e tendem a superestimar a precisão de seus sinais de informação privados (Daniel, Hiershleifer e Subrahmanyam, 1998 Gervais e Odean, 2001). Como apontado por (Zaiane e Abaoub (2009), há dois pressupostos segundo os quais os pesquisadores desenvolveram teoria e implicações testáveis: 1) que os investidores estão com excesso de confiança quanto à precisão e precisão de suas informações privadas 2) que o grau de confiança excessiva varia com Resultados de mercado percebidos devido à auto-atribuição tendenciosa. Deaves, Luders e Luo (2008) concluem que o excesso de confiança parece ser um fenômeno dinâmico multifacetado, e não está claro como melhor medi-lo. Glaser e Weber (2007) indicaram que o excesso de confiança pode se manifestar em quatro facetas: 1) erro de calibração (Lichtenstein e al. 1982 Yate, 1990 Keren, 1991 Mcclelland e Bolger, 1994), 2) melhor do que a média (Svenson, 1981 Taylor e Brown, 1988), 3) ilusão de controle (Langer, 1975 Presson e Benassi, 1998) e, 4) otimismo irrealista (Weinstein, 1980). Deaves, Luders e Luo (2008) mostram que a técnica de calibração está de acordo com os novos modelos de sobreconfiança. Há pouca diferença nas implicações dos padrões de negociação entre a versão melhor do que a média do excesso de confiança e a falta de calibração (Statman, Thorley e Vorkink, 2006). Não vou diferenciar entre eles no meu estudo e manter-me-ei em estudos prévios que modelam o excesso de confiança como a idéia de que os investidores superestimam seus sinais de informações particulares. Statman, Thorley e Vorkink (2006) argumentam que, à medida que o excesso de confiança incentiva os investidores a negociar de forma assimétrica entre ganhos e perdas, isso funciona como motor do efeito de disposição (vendendo vencedores muito cedo e levando os perdedores por muito tempo). Podemos diferenciar entre excesso de confiança e efeito de disposição das duas maneiras a seguir. Primeiro, o efeito de disposição refere-se a uma atitude de investidores em relação a um estoque específico no portfólio (Odean, 1998b Dhar e Zhu, 2002). No entanto, o excesso de confiança afeta o mercado de ações em geral. Em segundo lugar, o efeito de disposição explica o incentivo para apenas um lado de uma negociação contrária ao excesso de confiança que pode explicar ambos os lados de uma determinada transação. Vários estudos realizados em mercados desenvolvidos prevêem uma ligação entre o volume atual e os retornos atrasados (Statman, Thorley e Vorkink, 2006 Chuang and Lee, 2006 Glaser e Weber, 2007), mas Nardi e Stulz (2007) e Zaiane e Abaoub (2009) Encontrar pouca evidência em mercados emergentes. Além disso, os mercados emergentes são significativamente menores e menos líquidos do que os mercados desenvolvidos. Este fato pode desempenhar um papel importante na determinação da relação entre os retornos de ações e o volume de negócios, potencialmente pode alterar as descobertas anteriores dos mercados desenvolvidos (Pisedtasalasai e Gunasekarage, 2006). Perguntas de pesquisa Em que medida o excesso de confiança está correlacionado com o volume de negociação em KSE Existe alguma relação entre o volume de negociação e os retornos passados na KSE Research Hypothesis Ho: Não há relação entre retorno passado e volume de negociação. H1: os retornos passados e o volume de negócios estão positivamente correlacionados. O banco de dados de descrição de dados consistirá em observações mensais da Bolsa de Valores de Karachi de janeiro de 2000 a dezembro de 2009. As observações mensais sobre o volume de negócios e os retornos serão utilizadas. A razão de usar dados mensais é consistente com o argumento de que as mudanças no excesso de confiança do investidor ocorrem em horizontes mensais ou anuais (Odean, 1998 Gervais e Odean, 2001 Statman, Thorley e Vorkink, 2006). Metodologia empírica Seguindo Statman et al. (2006), serão utilizadas funções vetoriais autorregressivas (VAR) e de resposta ao impulso, a fim de estudar a interação entre os retornos do mercado e proxies comerciais (volume). Definição de variáveis: mret. O retorno mensal do mercado de ações (valor ponderado). O volume mensal (partes negociadas detranced natural log of market volume) msig. A volatilidade temporal mensal do retorno do mercado com base nos retornos diários do mercado no mês, corrigindo a autocorrelação realizada, conforme especificado em francês, Schwert e Stambaugh (1987). Disp: desvio padrão transversal dos retornos para todos os estoques no mês t. Modelo Autoregressivo do vetor: onde Yt é um vetor nx1 de observações t de período de variáveis endógenas, por exemplo, rotatividade e retorno, Xt é um vetor de observações t de período das variáveis exógenas (isto é, controle) e et é um vetor residual nx1. Os coeficientes de regressão, Ak e Bl, estimam as relações de séries temporais entre as variáveis endógenas e exógenas, onde K é o número de observações endógenas atrasadas e L é o número de observações exógenas atrasadas. A metodologia VAR permite que exista uma estrutura de covariância no vetor residual, e que capte a correlação contemporânea entre variáveis endógenas. Funções de Resposta ao Impulso: Significado do estudo Este estudo ajudará a explicar o papel do excesso de confiança nos mercados emergentes. O estudo também fornecerá evidências empíricas em favor ou contra a hipótese de superconfiança de um mercado emergente que poderia ser útil na derivação de teorias sobre o tema do excesso de confiança no futuro. Tempo de atividade em meses (Aprox.) Revisão da literatura um mês e meio Recolha de dados e resumo de um mês Análise de dados por mês Escreva um mês e meio. Total de cinco meses Precisa de ajuda com a sua revisão da literatura Os nossos pesquisadores qualificados estão aqui para ajudar. Clique no botão abaixo para saber mais: Conteúdo Relacionado ao Serviço de Escrita de Revisão de Literatura Além da revisão de literatura de exemplo acima, também temos uma variedade de materiais de estudo gratuitos para ajudá-lo com sua própria dissertação: Postado por 7 de setembro de 2015 Gen. 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