A composite indicator for the prediction of the one-year-ahead return of stocks: an application to the Belgian stock market

Michael Hamelryck
Persbericht

A composite indicator for the prediction of the one-year-ahead return of stocks: an application to the Belgian stock market

Aandelen: Een alternatief voor het spaarboekje?Ons spaarboekje levert niets meer op. Wanneer je vijf jaar geleden 10.000 euro parkeerde op een spaarrekening groeide dit vandaag aan tot 10.530 euro. Een schamele winst die amper hoger ligt dan de inflatie. Angstvallig wordt er gezocht naar nieuwe manieren om ons kapitaal terug aan het werk te zetten. De zoektocht naar rendement op onze zuurverdiende centen is geopend.

Er wordt vaak naar aandelen gekeken om een mooi rendement te behalen. Met de financiële crisis in het achterhoofd is het vertrouwen van veel investeerders echter nog steeds zoek. Toch zien we dat de aandelenbeurzen nieuwe toppen scheren. Eind augustus schreeuwde De Tijd het nog uit: “Stop de persen! Wall Street schrijft geschiedenis, de S&P500-index is boven de 2.000 punten gestegen”. Alweer een historisch record.

Toch staan deze recordstanden in schril contrast met de rendementen die doorsneebeleggers behalen op de aandelenmarkt. Veel beleggers zijn te emotioneel wanneer ze beslissen een aandeel te kopen of verkopen. Een aandeel dat een geweldig parcours heeft afgelegd lijkt vaak een mooie koopkandidaat. Daarnaast lijken bedrijven uit ‘saaie’ sectoren vaak minder interessant voor jouw portefeuille dan sexy technologieaandelen. Onderzoek toont echter aan dat investeerders die zich baseren op deze emotionele factoren niet in staat zijn om een degelijk rendement te behalen. Bovendien zijn ze al zeker niet in staat om het rendement van de belangrijkste beursindices te kloppen.

Moeten we hieruit besluiten dat we best van de beurs wegblijven? Neen! Integendeel. Beleggers die hun ‘huiswerk’ grondig maken zijn wel degelijk in staat om de beursindex systematisch te kloppen, zelfs in woelige beurstijden. In plaats van je tijd te spenderen aan de zoektocht naar het nieuwe Apple is het beter om de fundamentele gegevens van een bedrijf onder de loep te nemen. De vraag blijft echter wat we nu net verstaan onder je ‘huiswerk’ maken. Welke factoren moeten we bekijken? Hoe gaan we bedrijven met elkaar vergelijken? Dit vraagstuk wordt nog moeilijker wanneer blijkt dat er tientallen ratio’s bestaan die we in acht moeten nemen. Neem nu volgend concreet voorbeeld:

Aandeel

Koers/winst

Winstgroei (%)

Rendement Activa (%)

Solvabiliteit (%)

Arseus

22,07

19,67

9,2

18,8

Barco

13,9

12,03

7,5

54,9

Tabel 1: Cijfers van De Tijd (2013)

Op basis van vier ratio’s proberen we te beslissen of we het aandeel Arseus of Barco aan onze portefeuille willen toevoegen. Kiezen we voor Arseus met een hoge winstgroei, een hoger rendement op activa maar met een hoge koers/winst verhouding en lage solvabiliteit? Of kiezen we voor het ‘goedkopere’ Barco dat een lagere winstgroei en rendement op activa kent? Dit vraagstuk wordt nog een stuk moeilijker wanneer we veertig in plaats van vier factoren willen analyseren.

Hoe gaan we nu best te werk? Hoe kunnen we er met andere woorden voor zorgen dat we op basis van verschillende factoren, een veelheid aan aandelen met elkaar kunnen vergelijken? De oplossing hiervoor is alle factoren te bundelen tot een ‘samengestelde indicator’. Deze samengestelde indicator laat ons toe om alle aandelen een score op 100 toe te kennen waarna we alle aandelen op een correcte en snelle manier met elkaar kunnen analyseren. Een aandeel met een score van 85 heeft bijvoorbeeld meer kans om een hoger rendement te behalen het komende jaar, dan een aandeel met een score van 45.

Een eerste stap is het opzoeken van de te analyseren gegevens. De Tijd speelt hier handig op in met zijn Aandelengids die jaarlijks in januari wordt uitgegeven. Deze Aandelengids bevat de noodzakelijke gegevens om de samengestelde indicator op te tellen. We kunnen echter niet zomaar de scores op elke variabele zomaar optellen. Winstgroei heeft bijvoorbeeld een positieve invloed op het verwachte rendement terwijl de koers-winst ratio een negatieve invloed heeft. Daarnaast wegen sommige variabelen zwaarder door op de koersevolutie van een aandeel. Het probleem hier is dat zelfs onder analisten er geen consensus bestaat over de gewichten die we moeten toekennen aan de verschillende factoren. Moeten we bijvoorbeeld meer aandacht schenken aan de koers-winstverhouding dan aan de winstgroei? Uit gemakzucht wordt er daarom vaak gekozen voor gelijke gewichten of wordt er met de ‘natte vinger’ gewichten toegewezen.

Uit onderzoek is echter gebleken dat er verschillende wegingsmethodes bestaan die elk aandeel een specifieke set van gewichten toekennen. Eén van de mogelijkheden hier is dat we voor elk aandeel de gewichten zo gaan kiezen opdat ze een zo hoog mogelijke score op 100 behalen. We noemen dit de benefit of the doubt methode. Met de bekomen samengestelde indicator kan men in één oogopslag ontdekken welke aandelen meer kans hebben om goed te presteren in de komende periode. Verschillende dimensies zoals groeiperspectieven, waardering, winstgevendheid, prestaties van het management, recente koersbewegingen, rendabiliteit en solvabiliteit worden allemaal in één cijfer gebundeld.

Deze methode lijkt zijn vruchten af te werpen. Tijdens de periode 2011-2013 steeg de BEL20 met gemiddeld 4,22% per jaar, zelfs wanneer in 2011 de BEL20 een daling kende van maar liefst 20,8%. Wanneer we onze keuzes gebaseerd zouden hebben op de samengestelde indicator behaalden we een totaal rendement van net geen 70%, of gemiddeld 23,3% per jaar. Het maken van je huiswerk werpt dus wel degelijk zijn vruchten af. Met deze resultaten wordt ook bewezen dat informatieve werken zoals de Aandelengids van De Tijd wel degelijk hun nut hebben. Onze conclusie is duidelijk: Aandelen zijn wel degelijk een alternatief voor het weinig renderende spaarboekje. Wanneer we ons baseren op rationele gegevens zijn we immers niet alleen in staat om beter te presteren dan de belangrijkste beursindices, we zijn ook in staat om in tijden van crisis onze verliezen in te perken. De risico-rendementsverhouding lijkt dus zeer gunstig voor aandelen.

Bibliografie

Abad, C., Thore, S., & Laffarga, J. (2004). Fundamental analysis of stocks by two-stage          DEA. Managerial and Decision Economics, 25(5), 231-241.

Abarbanell, J.S., & Bushee, B.J. (1997). Fundamental analysis, future earnings, and stock      prices. Journal of Accounting Research, 35(1), 1-24.

Abarbanell, J.S., & Bushee, B.J. (1998). Abnormal returns to a fundamental analysis strategy.                       The Accounting Review, 73(1), 19-45.

Al-Debie, M., & Walker, M. (1999). Fundamental information analysis: An extension and UK   evidence. British Accounting Review, 31(3), 261-280.

Arnott, R.D. (2005). Disentangling size and value. Retrieved from         http://rallc.com/Our%20Ideas/Insights/Papers/Documents/FAJ_Sep_Oct_2005_Disentangli           ng_Size_and_Value.pdf           

Atsalakis, G.S., & Valavanis, K.P. (2009). Surveying stock market forecasting techniques – Part II:     Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 36(3), 5932-5941.

Avkiran, N.K. (2011). Association of DEA super-efficiency estimates with financial ratios:       Investigating the case for Chinese banks. Omega, 39(3), 323-334.

Avkiran, N.K., & Morita, H. (2010). Predicting Japanese bank stock performance with a           composite relative efficiency metric: A new investment tool. Pacific-Basin Finance            Journal, 18(3), 254-271.

Ball, R., & Brown, P. (1968). An empirical evaluation of accounting income numbers. Journal of          Accounting Research, 6(2), 159-178.

Bandura, R. (2008). A survey of composite indices measuring country performance: 2008 update         (UNDP/ODS Working Paper). Retrieved from           http://web.undp.org/developmentstudies/docs/indices_2008_bandura.pdf

Basu, S. (1977). Investment performance of common stocks in relation to their price-earnings       ratios: A test of the efficient market hypothesis. Journal of Finance, 32(3), 663-682.

Beneish, M.D., Lee, C.M.C., & Tarpley, R.L. (2001). Contextual fundamental analysis through the       prediction of extreme returns. Review of Accounting Studies, 6(2-3), 165-189.

Bernard, V., Thomas, J., & Wahlen, J. (1997). Accounting-based stock price anomalies: Separating   market inefficiencies from risk. Contemporary Accounting Research, 14(2), 89-136.

Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A.J. (2011). Investments and Portfolio Management. 9th ed.   Singapore: McGraw-Hill.

 

Boudt, K., De Goeij, P., Thewissen, J., & Van Campenhout, G. (in press). Analysts’ forecast error: A             robust prediction model and its short term profitability. Accounting and Finance. Retrieved from             https://lirias.kuleuven.be/bitstream/123456789/409317/1/12HRP16.pdf

Brand, D.A., Saisana, M., Rynn, L.A., Pennoni, F., & Lowenfels, A.B. (2007). Comparative Analysis        of Alcohol Control Policies in 30 Countries. Retrieved from            http://www.plosmedicine.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pmed.0040151.

Callen, J.(in press). A selective critical review of financial accounting research. Critical Perspectives    on Accounting, 2013.

Chan, L.K.C., & Lakonishok, J. (2004). Value and growth investing: Review and update. Financial        Analysts Journal, 60(1), 71-86.

Chan, L.K.C., Hamao, Y., & Lakonishok, J. (1991). Fundamentals and stock returns in Japan. Journal of Finance, 46(5), 1739-1764.

Charitou, A., & Panagiotides, G. (1999). Financial analysis, future earnings and cash flows, and the    prediction of stock returns: Evidence for the UK. Accounting and Business Research, 29(4),          281-298.

Charnes, A., Cooper, W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units.     European Journal of Operational Research, 2(1), 429-444.

Chen, P., & Zhang, G. (2007). How do accounting variables explain stock price           movements? Theory and evidence. Journal of Accounting and Economics, 43(2-3), 219- 244.

Chen, X., Kim, K.A., Yao, T., & Yu, T. (2010). On the predictability of Chinese stock returns.    Pacific-Basin Finance Journal, 18(4), 403-425.

Cherchye, et al. (2006). Creating composite indicators with DEA and robustness analysis: The case      of the technology achievement index. Leuven: Catholic University of Leuven and Joint    Research Centre.

Cherchye, L., Moesen, W., Rogge, N., & Van Puyenbroeck, T. (2006). An introduction to ‘benefit of    the doubt’ composite indicators. Social Indicators Research, 82 (1), 111-145.

Cinca, C.S., Molinero, C.M., & Larraz, J.L.G. (2005). Country and size effects in financial ratios: A         European perspective. Global Finance Journal, 16(1), 26-47.

Clark-Murphy, M., & Soutar, G. N. (2004). What individual investors value: Some Australian    evidence. Journal of Economic Psychology, 25(4), 539-555.

Cooper, M.J., Gulen, H., & Schill, M.J. (2008). Asset growth and the cross-section of stock returns.   The Journal of Finance, 63(4), 1609-1651.

Cunningham, L.A. (1998). The essays of Warren Buffet: Lessons for corporate America. Retrieved         from http://bib.convdocs.org/docs/26/25645/conv_1/file1.pdf

Curtis, A. (2012). A fundamental analysis based test for speculative prices. The Accounting Review,   87(1), 121-148.

De Tijd. (2011, January 9). De aandelengids. Netto (De Tijd), p. 1-58.

De Tijd. (2012, January 15). De aandelengids. Netto (De Tijd), p. 1-60.

De Tijd. (2013, January 19). De aandelengids. Netto (De Tijd), p. 1-57.           

Delen, D., Kuzey, C., & Uyar, A. (2013). Measuring firm performance using financial ratios: A             decision tree approach. Expert Systems with Applications, 40(10), 3970-3983.

Dixon, W.J., & Yuen, K.K. (1974). Trimming and winsorization: A review. Statistische Hefte, 15(2-       3), 157-170.

Dobbie, M.J., & Dail, D. (2013). Robustness and sensitivity of weighting and aggregation in   constructing composite indices. Ecological Indicators, 29(1), 270-277.

Edirisinghe, N.C.P., & Zhang, X. (2007). Generalized DEA model of fundamental analysis and its        application to portfolio optimization. Journal of Banking & Finance, 31(11), 3311-3335.

Estep, T. (1987). Security analysis and stock selection: Turning financial information into      return forecasts. Financial Analysts Journal, 43(4), 34-43.

European Commission. (2003). Third European Report on Science & Technology Indicators 2003.        Brussels.

Fairfield, P.M., & Whisenant, J.S. (2001). Using fundamental analysis to assess earnings        quality: Evidence from the center for financial research and analysis. Journal of    Accounting, Auditing & Finance, 16(4), 273-295.

Fama, E. (1965). Random walks in stock market prices. Financial Analysts Journal, 21(5), 55-59.

Fama, E., & French, K.R. (1992). The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance,     47(2), 427-465.

Feltham, G.A., & Ohlson, J.A. (1995). Valuation and clean surplus accounting for operating and         financial activities. Contemporary Accounting Research, 11(2), 689-731.

Fox, J. (2008). Applied regression analysis and generalized linear models. California: Sage         Publications.

Freudenberg, M. (2003). Composite indicators of country performance: A critical assessment.   Paris: OECD publishing.

Giner, B., & Reverte, C. (2006). The risk-relevance of accounting data: Evidence from the     Spanish stock market. Journal of International Financial Management and Accounting, 17        (3), 175-207.

Greig, A.C. (1992). Fundamental analysis and subsequent stock returns. Journal of Accounting and   Economics, 15(2-3), 413-442.

Grimm, R.C. (2012). Fundamental analysis as a traditional Austrian approach to common      stock selection. The Quarterly Journal of Austrian Economics, 15(2), 221-236.

Halkos, G.E., & Salamouris, D.S. (2004). Efficiency measurement of the Greek commercial   banks with the use of financial ratios: A data envelopment approach. Management   Accounting Research, 15(2), 201-224.

Halkos, G.E., & Tzeremes, N.G. (2012). Industry performance evaluation with the use of       financial ratios: An application of bootstrapped DEA. Expert Systems with Applications, 39            (5), 5872-5880.

Hermans, E., Van den Bossche, F., & Wets, G. (2008). Combining road safety information in a          performance index. Accident Analysis and Prevention, 40(9), 1337-1344.

Ho, C.-T., & Wu, Y.-S. (2006). Benchmarking performance indicators for banks. An     International Journal, 13(1-2), 147-159.

Holthausen, R.W., & Larcker, D.F. (1992). The prediction of stock returns using financial statement information. Journal of Accounting and Economics, 15(2-3), 373-411.

Jacobs, R., Smith, P., & Goddard, M. (2004). Measuring performance: an examination of composite  performance indicators. Centre for Health Economics. Retrieved from:       http://www.york.ac.uk/che/pdf/tp29.pdf

Jaffe, J., Keim, D.B., & Westerfield, R. (1989). Earnings yields, market values and stock returns.        Journal of Finance, 44(1), 135-148.

Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implication for     stock market efficiency. Journal of Finance, 48(1), 65-91.

Jencks, S.F. Huff, E.D., & Cuerdon, T. (2003). Change in the quality of care delivered to Medicare      beneficiaries, Journal of the American Medical Association, 289(3), 305-312.

Jiang, G., & Penman, S. (2013). A fundamentalist perspective on accounting and implications for      accounting research. China Journal of Accounting Research, 6(4), 233-245.

JRC. (2014). JRC publications on composite indicators and multidimensional measures. Retrieved          from http://ipsc.jrc.ec.europa.eu/?id=741  

Kallunki, J.-P., Martikainen, M., & Martikainen, T. (1998). Accounting, income components and           market-to-book equity ratios: Finnish evidence. The International Journal of Accounting,          33(3), 359-375.          

Lam, M. (2004). Neural network techniques for financial performance prediction: Integrating            fundamental and technical analysis. Decision Support Systems, 37(4), 567-581.

Lev, B., & Thiagarajan, S. R. (1993). Fundamental information analysis. Journal of Accounting             Research, 31(2), 190-215.

Lipe, M.G. (1998). Individual investors’ risk judgments and investment decisions: The impact of      accounting and market data. Accounting, Organizations and Society, 23(7), 625-640.

Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.

Mironiuc, M., & Robu, M.-A. (2013). Obtaining a practical model for estimating stock performance     on an emerging market using logistic regression analysis. Social and Behavioral Sciences,        81(1), 422-427.

Mohanram, P.S. (2005). Separating winners from losers among low book-to-market stocks using     financial statement analysis. Review of Accounting Studies, 10, 133-170.

Morton, R.M., & Shane, P.B. (1998). The information environment and the ability of logit-      based financial statement analysis to predict abnormal returns. Accounting and Finance, 38(1), 71-89.

Nardo, M., Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S., Hoffman, A., & Giovannini, E. (2005). Handbook         on constructing composite indicators: Methodology and user guide. France, Paris: OECD            publishing.

Nardo, M., Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S., Hoffman, A., & Giovannini, E. (2008). Handbook         on constructing composite indicators: Methodology and user guide. France, Paris: OECD            publishing.

Norusis, M.J. (2011). Quantitative methods. Harlow, Essex: Pearson Custom Publishing.

O’Connor, M.C. (1973). On the usefulness of financial ratios to investors in common stocks. The       Accounting Review, 48(2), 339-352.

Ohlson, D., & Mossman, C. (2003). Neural network forecasts of Canadian stock returns using            accounting ratios. International Journal of Forecasting, 19(3), 453-465.

Ou, J. A., & Penman, S. H. (1989). Financial statement analysis and the prediction of stock    returns. Journal of Accounting and Economics, 11(4), 295-329.

Pérez, V., Guerrero, F., González, M., Pérez, F., & Caballero, R. (2013). Composite indicator for the    assessment of sustainability: The case of Cuban nature-based tourism. Ecological     Indicators, 29(1), 316-324.     

Pert, P.L., Butler, J. R.-A., Bruce, C., & Metcalfe, D. (2012). A composite threat indicator approach     to monitor vegetation condition in the Wet Tropics, Queensland, Australia. Ecological      Indicators, 18(1), 191-199.

Prathap, G. (2012). Energy indicators and percentile ranking normalization. Scientometrics, 91(3),     997-1003.

Ramnath, S., Rock, S., & Shane, P. (2008). The financial analyst forecasting literature: A        taxonomy with suggestions for further research. International Journal of Forecasting, 24        (1), 34-75.

Reinganum, M. (1981). A misspecification of capital asset pricing: Empirical anomalies based on      earnings yields and market values. Journal of Financial Economics, 9(1), 19-46.

Richardson, S., Tuna, I., & Wysocki, P. (2010). Accounting anomalies and fundamental          analysis: A review of recent research advances. Journal of Accounting and Economics, 50   (2-3), 410-454.

Rogge, N. (2012). Undesirable specialization in the construction of composite policy indicators: the             Environmental Performance Index. Ecological Indicators, 23(1), 143-154.

Rosenberg, B., Reid, K., & Lanstein, R. (1985). Persuasive evidence of market inefficiency. The         Journal of Portfolio Managament, 11(3), 9-16.

Ross, S.A. (1976). The arbitrage theory of capital asset pricing. Journal of Economic Theory, 13          (1), 341-360.

Saisana, M. (2012). A do-it-yourself guide in Excel for composite indicator development. European        Commission, Joint Research Centre, Italy. Retrieved from http://composite-       indicators.jrc.ec.europa.eu.

Saisana, M., & Tarantola, S. (2002). State-of-the-art report on current methodologies and         practices for composite indicator development. Italy, Ispra: Joint Research Centre,      European Commission.

Saisana, M., Saltelli, A., & Tarantola, S. (2005). Uncertainty and sensitivity techniques as tools for     the quality assessment of composite indicators. Journal of the Royal Statistical Society,   168(2), 307-323.

Saltelli et al. (2008). Global sensitivity analysis. England, West-Sussex: Wiley.

Samaras, G.D., Nikolaos, F.M., & Zopounidis, C. (2008). A multicriteria DSS for stock evaluation        using fundamental analysis. European Journal of Operational Research, 187(3), 1380-       1401.

Sarkis, J. (2002). Preparing your data for DEA. In Avkiran, N. (Eds.), Productivity analysis in the           service sector with Data Envelopment Analysis. Retrieved from:    www.clarku.edu/~jsarkis/SarkisChapter.doc

Setiono Strong, B.N. (1998). Predicting stock returns using financial statement information. Journal             of Business Finance and Accounting, 25(5-6), 631-657.

Sharma, M., & Sharma, P. (2009). Prediction of stock returns for growth firms – a fundamental         analysis. Journal of Business Perspective, 13(3), 31-40.

Sharpe, A. (2004). Literature review of frameworks for macro-indicators. Centre for the Study of          Living Standards. Retrieved from: http://www.csls.ca/reports/LitRevMacro-indicators.pdf

Sharpe, W.F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk.   Journal of Finance, 19(3), 425-442.

Shleifer, A., & Summers, L. (1990). The noise trader approach to finance. Journal of Economic           Perspectives, 4(2), 19-33.

Sloan, R.G. (1996). Do stock prices fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings? The Accounting Review, 71(3), 289-315.

Smith, P. (2002). Developing composite indicators for assessing health system efficiency. In OECD publishing (Eds.), Measuring Up: Improving Health System Performance in OECD Countries (pp.   295-316). Paris: OECD publishing.

Sneed, J. (1999). Estimating earnings forecasting models using fundamental analysis:         Controlling       for differences across industries. American Business Review, 19(10), 17-24.

Stober, T.L. (1992). Summary financial statement measures and analysts’ forecasts of earnings.     Journal of Accounting and Economics, 15(2-3), 347-372.

Tarantola, S. (2008). European innovation scoreboard: New theoretical advances and visualization        tools. Retrieved from:   http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/111111111/11645

Van Caneghem, T., Van Campenhout, G., & Van Uytbergen, S. (2002). Financial statement    information and the prediction of stock returns in a small capital market: The case of       Belgium. Brussels Economic Review, 45(3), 65-90.

Wang, Y.-J., & Lee, H.-S. (2008). A clustering method to identify representative financial ratios.        Information Sciences, 178(4), 1087-1097.

Yu, S., & Kim, S.-H. (2009). Analysis of Business Week hot-growth stocks: Momentum and   fundamental investment approaches. Journal of Asset Management, 10(3), 192-204.

Zhang, G. (2000). Accounting information, capital investment decisions, and equity valuation:          Theory and empirical implications. Journal of Accounting Research, 38(2), 271-295.

Universiteit of Hogeschool
Handelsingenieur
Publicatiejaar
2014
Kernwoorden
Share this on: