comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

90
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

Upload: phungxuyen

Post on 01-Feb-2017

349 views

Category:

Documents


19 download

TRANSCRIPT

Page 1: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 2: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

[email protected]

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”.

Page 3: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 4: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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,

Page 5: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 6: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 7: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 8: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 9: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 10: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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)

Page 11: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 12: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 13: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 14: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 15: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 16: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 17: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 18: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 19: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 20: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 21: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 22: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 23: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 24: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 25: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 26: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 27: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 28: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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:

Page 29: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.).

Page 30: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 31: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 32: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 33: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 34: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 35: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 36: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 37: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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).

Page 38: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 39: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 40: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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:

Page 41: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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***

Page 42: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 43: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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)

Page 44: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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)

Page 45: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 46: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 47: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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 .

Page 48: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 49: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 50: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 51: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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)

Page 52: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 53: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 54: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 55: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 56: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 57: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 58: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 59: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 60: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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)

Page 61: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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)

Page 62: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 63: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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).

Page 64: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 65: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 66: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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)

Page 67: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 68: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 69: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 70: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 71: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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).

Page 72: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 73: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 74: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 75: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 76: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 77: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 78: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 79: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 80: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 81: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 82: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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.

Page 83: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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/

Page 84: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 85: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 86: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 87: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 88: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.

Page 89: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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

Page 90: Comportamentul de turma al investitorilor pe piata de capital

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%.