Articulo de referencia

Retorno anormal

En finanzas , un rendimiento anormal es la diferencia entre el rendimiento real de un valor y el rendimiento esperado . Los rendimientos anormales a veces son provocados por "ev...

En finanzas , un rendimiento anormal es la diferencia entre el rendimiento real de un valor y el rendimiento esperado . Los rendimientos anormales a veces son provocados por "eventos". Los eventos pueden incluir fusiones , anuncios de dividendos , anuncios de ganancias de la empresa, aumentos de las tasas de interés, demandas judiciales , etc., todos los cuales pueden contribuir a un rendimiento anormal. Los eventos en finanzas generalmente se pueden clasificar como información o sucesos que aún no han sido descontados por el mercado .

Bolsa de valores

En el mercado de valores , los rendimientos anormales son las diferencias entre el rendimiento de una acción o cartera individual y el rendimiento esperado durante un período de tiempo determinado. [1] Por lo general, se utiliza un índice amplio, como el S&P 500 o un índice nacional como el Nikkei 225 , como referencia para determinar el rendimiento esperado. Por ejemplo, si una acción aumentó un 5% debido a algunas noticias que afectaron el precio de la acción, pero el mercado promedio solo aumentó un 3% y la acción tiene una beta de 1, entonces el rendimiento anormal fue del 2% (5% - 3% = 2%). Si el promedio del mercado tiene un mejor rendimiento (después de ajustar la beta) que la acción individual, entonces el rendimiento anormal será negativo.

Anormal   Devolver = Actual   Devolver Esperado   Devolver {\displaystyle {\textrm {Anormal}}\ {\textrm {Retorno}}={\textrm {Real}}\ {\textrm {Retorno}}-{\textrm {Esperado}}\ {\textrm {Retorno}}}

Cálculo

La fórmula de cálculo de los rendimientos anormales es la siguiente: [2]

A R i a = R i a mi ( R i a ) {\displaystyle AR_{it}=R_{it}-E(R_{it})}

dónde:

AR it - rendimiento anormal de la empresa i en el día t

R it - rendimiento real de la empresa i en el día t

E(R it ) – rendimiento esperado de la empresa i en el día t

Una práctica común es estandarizar los retornos anormales con el uso de la siguiente fórmula: [3]

S A R i a = A R i a / S D i a {\displaystyle SAR_{it}=AR_{it}/SD_{it}}

dónde:

SAR it - rendimientos anormales estandarizados

SD it – desviación estándar de los rendimientos anormales

La desviación estándar se calcula con el uso de la siguiente fórmula: [2]

S D i a = [ S i 2 ( 1 + 1 yo ( R metro a R metro ) 2 a = 1 yo ( R metro a R metro ) 2 ) ] 0 , 5 {\displaystyle SD_{it}=[S_{i}^{2}*(1+{\frac {1}{T}}*{\frac {(R_{mt}-R_{m})^{2}}{\textstyle \sum _{t=1}^{T}\displaystyle (R_{mt}-R_{m})^{2}}})]^{0,5}}

dónde:

S i 2 – la varianza residual para la empresa i,

R mt – el rendimiento del índice bursátil en el día t,

R m – el rendimiento promedio de la cartera de mercado en el período de estimación,

T – el número de días en el período de estimación.

Rendimiento anormal acumulado

El rendimiento anormal acumulado, o CAR, es la suma de todos los rendimientos anormales. [4] Los rendimientos anormales acumulados suelen calcularse en períodos cortos, a menudo de solo días. Esto se debe a que la evidencia ha demostrado que la capitalización de los rendimientos anormales diarios puede crear sesgos en los resultados. [5]

Véase también

Referencias

  1. ^ "Definición de rendimientos anormales". About.com - Economía. Archivado desde el original el 17 de septiembre de 2008. Consultado el 7 de agosto de 2008 .
  2. ^ ab Szutowski, Dawid (2016). Innovación y valor de mercado. El caso de las empresas turísticas. Difin. p. 153. ISBN 9788380852471.
  3. ^ McWilliams, A., Siegel, D. (1997). "Estudios de eventos en la investigación de gestión: cuestiones teóricas y empíricas". Academy of Management Journal . 40 (3): 626–657. doi :10.2307/257056. JSTOR  257056.{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  4. ^ Trading-Glosario Retorno anormal acumulado (CAR) Recuperado el 18 de julio de 2007
  5. ^ Brown, Stephen; Warner, Jerold (1985). "Uso de los rendimientos diarios de las acciones: el caso de los estudios de eventos". Journal of Financial Economics . 14 : 3–31. doi :10.1016/0304-405x(85)90042-x.
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