Abstract

Przedmiot badań: Artykuł wpisuje się w nurt badań nad efektywnością informacyjną rynków kapitałowych. Jest to temat często poruszany w literaturze przedmiotu, jednak wśród badaczy brak jest konsensusu co do jej obowiązywania. Dzięki zastosowaniu niestandardowej metody badawczej nasza praca dostarcza nowych argumentów w dyskusji dotyczącej efektywności pol­skiego rynku giełdowego.
 Cel badawczy: Celem artykułu jest weryfikacja hipotezy efektywności informacyjnej w formie słabej dla polskiego rynku akcyjnego, reprezentowanego przez indeks WIG20, w okresie od po­czątku jego funkcjonowania do końca 2018 r. Dodatkowo, artykuł odpowiada na pytanie, jak efektywność rynku zmieniała się w czasie, a w szczególności, czy wzrastała na przestrzeni lat wraz z rozwojem rynku giełdowego.
 Metoda badawcza: Do przeprowadzenia badania wykorzystano test autokorelacji dziennych stóp zwrotu, badający efektywność w formie słabej. Nasze podejście różni się od dotychczaso­wych badań formą przeprowadzenia testu. Efektywność była przez nas sprawdzana niezależnie na wielu dwuletnich podokresach badanego zbioru, a nie punktowo za cały, wieloletni okres. Umożliwiło to identyfikację i analizę okresów występowania nieefektywności, która w badaniu na zagregowanych danych byłaby niewidoczna. Według naszej najlepszej wiedzy ostatni raz badanie w takiej formie przeprowadzono za lata 1994–1999. ­
 Wyniki: Uważamy, że przy badaniu długiego okresu jednoznaczne stwierdzenie istnienia efektyw­ności lub jej braku nie oddaje w pełni rzeczywistej sytuacji. Nasze badania wykazały, że polski rynek giełdowy bywa okresowo nieefektywny, a okresy te trwają nawet do dwóch lat oraz wystę­pują przez blisko 40% badanego przedziału czasowego. Co więcej, efektywność spadła w ostatnich latach, tj. po 2009 r., co sugeruje, że rozwój instytucjonalny nie jest wystarczającym czynnikiem do osiągnięcia efektywności informacyjnej nawet w słabym stopniu. W ostatnich latach coraz częściej i na coraz dłużej rynek przestaje być efektywny. Oznacza to, że okresowo można uzyskać ponad­przeciętne stopy zwrotu, bazując na informacjach o kształtowaniu się notowań w przeszłości.

Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call