När man väljer att analysera företag, finns det flera olika värderingsmodeller att använda.En av dessa är Piotroskis F-score. Denna modell har mestadels tidigare använts för att analysera företag på den amerikanska marknaden. Nu vill författarna undersöka hur tillämpbar modellen är på den Svenska aktiemarknaden och dessutom kombinera denna modell med en Magic Sixes värdering för att öka dess precision.Syftet med denna studie är att undersöka om F-score i samarbete med Magic Sixes kan generera överavkastning och överträffa den Svenska aktiemarknaden.Författarna har genomfört en kvantitativ studie med en deduktiv ansats. Data har samlats in med hjälp av databasen Orbis och Dagens Industri. Författarna har upprättat identiska listor för att beräkna företagens F-score och Magic Sixes.

Sammanfattning Uppsatsens titel: The Post-Earnings-Announcement-Drift - På den svenska marknaden. Seminariedatum: 2008-06-02 Ämne/Kurs: NEKM01 ? Examensarbete magisternivå 15hp Författare: Stefan Setterlund Handledare: Hossein Asgharian Fem nyckelord: The Post-Earnings-Announcement-Drift, earnings momentum, anomalier, oförväntade vinster, likviditet. Syfte: Syftet med denna uppsats är att undersöka om fenomenet the postearnings-announcement-drift (PEAD), eller earnings momentumsom det också brukar benämnas som, finns på den svenskaaktiemarknaden. Detta för att se om man eventuellt kan bilda envinstgivande lång/kort strategi genom att utnyttja dessa välkändaanomalier.

Aktiemarknaden fyller en viktig funktion genom att förmedla kapital från placerare till företag med behov av kapital för investeringar. För att aktiemarknaden ska kunna förmedla kapitalet på ett så bra sätt som möjligt är det av största vikt att aktiekurserna reflekterar all tillgänglig information, det vill säga att marknaden är effektiv. Vår ambition med denna uppsats har varit att redogöra för svensk lagstiftning gällande marknadsmissbruk. Vi har även på ett tydligt sätt belyst och utvecklat det tankar som lett fram till den nya lagen om marknadsmissbruk och hur denna är utformad, samt tittat närmare på det brott som har direkt anknytning till lagstiftningen..

Efter genomförd studie drar vi slutsatsen att de teoretiska ekonomiska modellerna som används i en fundamental analys svårt kan appliceras på en så kort period som en månad efter terrordådet den11 september 2001. Vi konstaterar också att marknaden under denna period präglades av ett stort mått av psykologi. Variablerna branschtillhörighet, företagsstorlek, betavärde, p/e-tal, soliditet och internationell exponering ger inget underlag för utformandet av en portfölj för att gardera sig mot framtida extrema globala händelser. Slutligen presenterar vi våra råd för en aktieplacerare som vill gardera sig mot kraftiga nedgångar till följd av någon sorts extrem global händelse, sk event risk: ? Genom en väldiversifierad portfölj undgår man att drabbas av extrema nedgångar.? Aktieägande ska ses på lång sikt.? Då det i praktiken för gemene man torde vara svårt att nyttja en nedgång på grund av enoväntad event för en placering och ett snabbt klipp på aktiemarknaden synes det bästarådet för en privatperson vara att köpa aktier och fondandelar regelbundet under en långtidsperiod och följaktligen undvika mycket kortsiktig spekulation enligt citatet:- When in Doubt Stay Out!? Enligt event risk teorin bör en aktieplacerare vara medveten om risken med blankning vidextrema händelser.? Vår undersökning ger vid handen att den fundamentala aktieanalysen inte har storbetydelse på kort sikt, utan ska ses som en del av en långsiktig strategi när man väljeraktier till sin portfölj.

Finanskrisen uppstod i samband med att banker världen över, men främst i USA lånade ut pengar till folk för att de skulle köpa fastigheter. Stora delar av dessa låntagare hade inte förmågan att betala tillbaka räntan och amorteringen, vilket ledde till att bankerna uteblev intäkter och istället hade en massa fastigheter som kom att säljas via exekutiva auktioner. Oroligheten bankerna och investmentbolagen emellan ledde till att ingen vågade låna ut pengar till den andra och detta eskalerade till att ett av USA:s största investmentbolag gick i konkurs. Flera andra investmentbolag fusionerade med andra starkare bolag för att klara sig ur krisen.Syftet med denna uppsats är att se hur styrräntan påverkar aktiemarknaden. Påverkas olika branscher olika av ränteförändringen? Hur påverkas aktiemarknaden av reporäntan under en högkonjunktur som övergår kraftigt till extrem lågkonjunktur det vill säga finanskris? Undersökningens material består av olika finans, ekonomi och Riksbankens hemsida samt vetenskapliga artiklar och internetsidor, för att kunna pröva teorier som ställts för att få fram ett samband mellan reporänta och aktiemarknaden.Författaren kommer att använda sig av kvantitativa metoder i forskningen då det görs en eventstudie för att få fram sambandet mellan reporäntan och aktiemarknaden, på grund av att författaren utgår från konkret fakta som återfinns hos Riksbanken och Stockholms börs OMX.Marknaden verkar vara väldigt effektiv enlig den effektiva marknadshypotesen (EMH).

Syfte: Att undersöka om det finns belägg för att contrarian strategier genererar högre avkastning än Stockholmsbörsens marknadsindex och om detta i så fall beror på en småbolagseffekt. Metod: I vår event studie valde vi att undersöka stockholmsbörsen under åren 1993 till 2005. Under perioden skapade vi 8 portföljer med 20 aktier i varje, för dessa bolag satte vi ett gränsvärde på 150 Mkr. Vi utförde även ett liknande försök men då med en gräns på 1 miljard och satte antal aktier i portföljen till 10. Detta för att testa förekomsten av en småbolagseffekt på våra resultat.

Syfte: Vårt syfte med föreliggande arbete är att undersöka, såväl teoretiskt som praktiskt vilken roll IR spelar på den Svenska aktiemarknaden. Vi vill öka förståelsen för dess roll på aktiemarknaden och vi bör kunna dra slutsatser om hur informationen används och vilket värde den tillmäts av mottagare och av givare. Metod: Uppsatsen är en kvalitativ studie som framför allt bygger på information från en enkät skickad till investerare samt djupintervjuer med företagsledare. Vi använder också data från IR-symposium 2002. Utifrån teorier analyseras sedan det empiriska materialet.

Det förekommer idag främst två olika huvudkategorier när det gäller analys av aktier, nämligen fundamental och teknisk analys. Den tekniska analysen, syftar till att utifrån ett företags historiska kursutveckling, söka prognostisera en framtida trend för aktien. Grundtanken är att människor i grupp tänker och agerar på liknande sätt när de befinner sig i en viss situation och att dessa gruppbeteenden resulterar i mönster, som den teknisk aanalytikern menar går att tolka. Tekniken sträcker sig tillbaka till 1800-talet och användsflitigt idag av såväl mindre som större investerare och aktörer på de finansiella marknaderna.En av många tekniker inom teknisk analys fokuserar på glidande medelvärden av olika längder och kombinationer. Enligt teorin uppstår köp- respektive säljsignaler när dessamedelvärden korsar varandra.

Forskningen kring effektiva marknader a?r uppdelad; ena sidan pa?sta?r att marknaden a?r fullsta?ndigt effektiv och det inte ga?r att skapa na?gon form av o?veravkastning. Andra sidan ha?vdar tva?rtemot att endast historisk information reflekteras i dagens priser. Pa? kort sikt kan det finns en viss ineffektivitet och de flesta erka?nner att marknaden inneha?ller anomalierSyftet med denna studie a?r att underso?ka om det existerar systematiska fel betra?ffande informationsflo?den som pekar mot att den Svenska aktiemarknaden inte a?r av semi-stark form eller stark form av effektivitetVi utga?r fra?n tre metodologiska sta?llningstaganden; utga?ngspunkt, forskningsansats samt kunskapssyn.

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.

I dagens globaliserade samhälle är det enkelt att placera sitt kapital på olika marknader. Dock kan det innebära både risker och möjligheter för investeraren. Vilket betyder att det satsade kapitalet antingen kan bli en lönsam investering eller gå förlorat. Bör hänsyn tas till landsrisker på aktiemarknaden för att kunna bedöma investeringens lönsamhet?Syftet med studien är att ta reda på vilken betydelse landsrisker har för avkastningen i industri- respektive tillväxtländer.

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.