Konsten att slå slumpen för extrempresterande aktier - En empirisk studie på den nordiska marknaden

Syftet med uppsatsen är att förutspå extrempresterande aktier samt särskilja hög- från lågpresterande aktier med eventuell riskjusterad överavkastning gentemot index. En logistisk regressionsmodell i två steg används för att förutspå aktiers kursrörelser. Det första steget i modellen förutspår extrempresterande aktier medan det andra steget försöker särskilja hög- och lågpresterande aktier från de förutspådda extrempresterande aktierna. Portföljer baserade på resultatet från regressionerna jämförs med ett index för den nordiska marknaden för att undersöka om tvåstegsmodellen kan användas för att skapa riskjusterad överavkastning gentemot indexet. Studien har förankring i tidigare forskning kring ämnet att försöka förutspå aktier med extrema kursrörelser. Empirin består av inhämtad sekundärdata från Thomson Reuters Datastream. Studien omfattar 1037 nordiska aktier under tidsperioden 1 januari 2006 – 31 december 2013. Med hjälp av första steget i tvåstegsmodellen lyckas vi förutspå extrempresterande aktier. Riskjusterad överavkastning mot index uppnås för portföljen med de förutspådda extrempresterande aktierna. Vidare har vi, genom andra steget i tvåstegsmodellen, endast lyckats förutspå lågpresterande aktier. Att förutspå lågpresterande aktier resulterar inte i ökad riskjusterad avkastning.