Vi har undersökt relationen mellan VD-ägande och företags Aktiekurser på Stockholmsbörsen mellan åren 2002-2007. Denna undersökning har visat på varierande resultat beroende på hur portföljerna är viktade. Genom att titta på avkastningen hos de likaviktade portföljerna, har den med högst VD-ägande haft högst ren avkastning. Detta har vi dock inte kunnat säkerställa rent statistiskt. Däremot kan vi påvisa att Sharpe-kvoten har varit högre för bolag med högt VD-innehav i aggregerade portföljer för hela testperioden.

Tidigare studier har visat att aktiekursen inte sjunker lika mycket som kontantutdelningen vid utdelningstillfället. Det innebär att aktiemarknaden inte alltid är effektiv. Syftet med den här studien var att undersöka om privatpersoner i Sverige kunde utnyttja den beskrivna ineffektiviteten för att göra snabba vinster i samband med den årliga kontantutdelningen. Studien baserades på Stockholmsbörsens Aktiekurser under utdelningsperioden från mars till maj 2005. En slutsats av studien var att en viss handelsstrategi gav större möjlighet till snabba vinster medan en annan strategi indikerade att marknaden var effektiv och inte gav denna möjlighet.

Objective: Our purpose with this study is to demonstrate the impact of natural disasters on banks' share prices.Method: Quantitative survey method, an event study.Conclusion: There is no association or a very weak correlation in this study between natural disasters and the Swedish banks' share prices..

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaAktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida Aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Tidigare forskning har genom att studera alla tillgängliga företag eller företag medudda branscher exkluderade identifierat vissa nyckeltal som bra indikatorer påfinansiell kris. I denna studie undersöks om dessa nyckeltal även ger ettsamstämmigt resultat för en udda bransch. Med utgångspunkt frånbioteknikbranschen identifieras genom logistisk regression nyckeltalen korta skuldergenom eget kapital och avkastning på investerat kapital som indikatorer på finansiell kris.Avkastning på investerat kapital överensstämmer med tidigare resultat, medan kortaskulder genom eget kapital bör, för denna bransch, tolkas tvärt emot jämfört medtidigare studier..

Uppköp tillhör de största investeringar ett företag kan göra. Av denna anledning blir finansieringen av dessa uppköp av största vikt. Företaget har ett antal olika alternativ att välja mellan och denna uppsats studerar uppköp finansierade via aktier, kontanter, belåning samt balanserade vinstmedel. För att undersöka om dessa finansieringsmetoder tolkades olika av marknaden insamlades data rörande tidpunkter för uppköp samt Aktiekurser för de företag som lägger budet. Därefter skattades marknadsmodellen utifrån dessa data.

De svenska bankernas osäkra exponering mot Baltikum har varit en stor debatt i svensk media under en lång period. Den här uppsatsen syftar till att undersöka sambandet mellan de tre baltiska ekonomiernas aktiemarknader och de fyra svenska storbankerna. Vi har valt att lägga stor fokus på storbankernas kreditriskexponering, eftersom den har haft stor fokus på sig i media. För att förbättra trovärdigheten för uppsatsen har vi valt att undersöka ett generalindex för hela Baltikum och jämföra det med den svenska aktiemarknaden. Vi gör det i syfte att kontrollera att sambandet mellan de två marknaderna inte är för stark, eftersom de övriga sambanden vi hittar mellan storbankerna och de baltiska indexen då kan vara ett resultat av en större samvariation.