מאת: פרופ' אריה מלניק
קושי: 5 מתוך 5
זמן קריאה: 25 דקות

מה לריבית ולביצועי המניה שלכם?

מוסכם וידוע ששיעורי הריבית משפיעים על מחירי המניות. בייחוד נודעת השפעתם המובהקת על מחירי המניות של חברות פיננסיות (Flannery & James, 1984; Booth & Officer, 1985). תשואות המניות של חברות תעשייתיות ומסחריות רגישות במידה פחותה לשינויי הריבית (Lynge & Zumwald, 1980). מחקרים מן העבר אף מאששים שלשינויי הריבית השפעה חזקה יותר בתקופות של תנודתיות רבה בשיעורי הריבית (Aharony, Saunders & Swary, 1985;Saunders & Yourougou, 1990).

אפשר למנות כמה סיבות לעצם ההשפעה של שיעורי הריבית על תשואות המניות. ראשית, אפשר להתייחס לאגרות חוב כאל תחליף למניות רגילות, ולכך השלכה מיידית על המחיר. שנית, אפשר להתייחס למניות כאל אופציית רכישה (call option) על נכסיה של חברה (Galai & Masulis, 1976). נכסים פיננסיים והתחייבויות פיננסיות רגישים לשינויי הריבית. לפיכך, ההפרש ביניהם (ההון העצמי) אף הוא רגיש לשינויי הריבית. שלישית, הדרך הנכונה למדידת התשואות של תיק השוק (market portfolio) ביחס לאגרות חוב בעלות סיכון היא על ידי שילוב התשואות של מניות בעלות סיכון ושל אגרות חוב בעלות סיכון – ואלה רגישות לרמת הריבית הכללית. סיבה רביעית, המוזכרת במאמרם של Flannery ו-James (1984), היא היות הנכסים וההתחייבויות של גופים פיננסיים רגישים לשיעורי הריבית בשל גורם המח"מ (משך החיים הממוצע – duration). לפיכך, כאשר חלים שינויים בלתי צפויים בריבית ואין התאמה של הזמן לפדיון בנכסים ובהתחייבויות, עשויה להיות לכך השפעה על התשואה על ההון, ומכאן על תשואת המניות. השפעה זו אובחנה כבר בראשית שנות ה-80 על ידי כמה חוקרים אחרים (ובהם: French, Ruback & Schwert, 1983).

הבנת הערוצים שבהם המדיניות המוניטרית, ובייחוד מדיניות הריבית, עשויה להשפיע על נכסים פיננסיים והתחייבויות פיננסיות שייכת לתחום מחקר נפרד (ראו לדוגמה: Sofiano, Melnik & Wachtel, 1990; King, 1986). עם זאת, מקובל שבמציאות אין גידור (hedging) מוחלט של תיקי השקעות. לדוגמה, גידור תיק מניות על ידי מכירת חוזים עתידיים על מדד השוק יספק הגנה חלקית בלבד. כלומר, מכירת חוזים עתידיים תגן על תיק המניות רק מפני שינויי ריבית המשתקפים במדד השוק, ולא תספק הגנה כנגד שינויי ריבית שהשפעתם על השוק עקיפה (קרי שינויים שאינם משתקפים במדד).

מטרתה של סקירה זו לבחון את המודלים הקיימים בנתונים חדשים מאמצע שנות ה-90. בייחוד אתמקד בהשפעתה של תנודתיות הריבית על תשואות המניות. בתנודתיות הריבית חלו שינויים מאז המחקרים הקודמים, אשר עסקו בעיקר בנתונים מארצות הברית. החוקרים Saunders ו-Yourougou (1990) הצביעו על מובהקות ההשפעות השונות לגבי תת-תקופות שונות במדגם שלהם. לפנינו נושא אמפירי רב עניין, שכן השפעתם של שינויי הריבית על תשואות המניות צפויה להיות ביחס הפוך, ואילו תנודתיות הריבית עשויה להשפיע הן ביחס ישר והן ביחס הפוך (Aharony, Saunders & Swary, 1985).

סקירה זו עוסקת למעשה באמידה מחודשת של כמה מהמבחנים האמפיריים המקוריים, ובשאלה אם ממצאיהם של החוקרים החלוצים עדיין תקפים היום. הממצא העיקרי הוא שתשואות המניות היו רגישות לשינויי הריבית גם בשנות ה-90. הנתונים מצביעים על כך שלשינויים בלתי צפויים בריבית השפעה הפוכה מובהקת על תשואות המניות של חברות פיננסיות. כן נמצא ששינויי הריבית משפיעים השפעה מובהקת אף על תשואות המניות של חברות לא-פיננסיות. ואולם השפעה זו קטנה יותר מההשפעה המקבילה על תשואות המניות של חברות פיננסיות. תנודתיות הריבית, הנמדדת על ידי השונוּת (variance) של שיעורי הריבית, משפיעה ביחס ישר על תשואות המניות.

שיטת המחקר

בחנתי מדגם של 75 חברות פיננסיות בריטיות. המדגם כלל 18 בנקים, 20 חברות ביטוח, 14 חברות מימון ו-23 חברות נדל"ן (קרנות המשקיעות בנדל"ן). לשם ההשוואה, בחרתי קבוצה של 75 חברות תעשייתיות ומסחריות. קבוצה זו הורכבה באופן שלא יהיו פחות מ-5 חברות השייכות לאותו המגזר העסקי, כדי להבטיח ייצוג הולם. תקופת המדגם מתחילה ב-1 בינואר 1992 ונמשכת עד 31 בדצמבר 1998. הנתונים נאספו על בסיס שבועי, ולפיכך מורכב המדגם מ-364 תצפיות שבועיות. קבוצת 75 החברות הפיננסיות כוללת את רוב החברות הרשומות בשוק המניות הלונדוני שלגביהן קיימים נתוני מחיר באופן רציף בתקופת המדגם. שיעורי התשואה השבועיים של מניות כל החברות שימשו לחישובי התשואה של תיק משוקלל באופן שווה בכל אחת מארבע הקבוצות. מדובר על שיעורי תשואה לוגריתמיים, המבוססים על מחירי יום העסקים האחרון בכל שבוע (בדרך כלל יום ו'). התשואה על פי מדד FTSE של כלל המניות הרשומות למסחר בבורסה של לונדון שימשה כמייצגת את התשואה של תיק השוק.

לבחינת ההשפעה של שינויי הריבית על תשואות המניות, נעשה שימוש במודל שוק סטנדרטי:

Rit = βi0 + βi1 Rmt + βi2 ΔIt + εit

Rit:       שיעור התשואה בתיק i (תיק מניות משוקלל באופן שווה) בשבוע t
Rmt:     שיעור התשואה השבועי של תיק השוק בשבוע t
ΔIt:       השינוי במדד אגרות חוב ממשלתיות ל-3 חודשים בשבוע t
εit:        איבר אקראי לגבי תיק i

קשה לבצע אמידה פשוטה של המשוואה (1), שכן שני הרגרסורים קוֹליניאריים. לפיכך, אאמוד את משוואת העזר להלן:

(2)                                            ΔIt = α0 + αi Rmt + ut

כעת אציב במקום ΔIt במשוואה (1) את האומדן המתקבל ממשוואה (2). משוואה (1) הופכת ל:

(3)                                            Rit = bi0 + βi1 Rmt + bi2 ût + εit

כעת מתקיימים הקשרים להלן:
bi2 = βi2
bi0 = βi0 + βi2 α0
bi1 = βi1 + βi2 α1

בעזרת אומדני הפרמטרים במשוואה (3), bi0, bi1 ו-bi2, אפשר לחלץ את הפרמטרים של משוואה (1) ואת טעויות התקן שלהם:
βi2 = bi2
βi0 = bi0 – βi2 α0
βi1 = bi1 – βi2 α1

שימו לב שבגזירה זו, המקדמים במשוואת העזר, α0 + αi Rmt + ut , משמשים כערכים קבועים ולא כאומדים.

תוצאות אמפיריות לגבי שינויי ריבית שוטפים

טבלה 1 מציגה את השפעתם של שינויי ריבית שוטפים. אלה הם מקדמי המשוואה (3) על פי שיטת OLS (Ordinary Least Squares). ההתאמה הכללית של אומדני המשוואות נמדדה בעזרת R2, ונמצאה סבירה. אין הוכחה למִתאם סדרתי (serial correlation) בשאריות, שכן ערכי הסטטיסטי על פי מבחן Durbin-Watson קרובים ל-2. יציבותם של אומדני הפרמטרים במימד הזמן נבחנה באמצעות מבחן Chow. המדגם פוצל לשתי תקופות זהות של 182 תצפיות שבועיות כל אחת. תוצאת מבחן Chow אינה דוחה את ההשערה של יציבות הפרמטרים במימד הזמן.

טבלה 1: השפעת שינויי הריבית
β0 β1 β2 R2 DW N
בנקים 0.008
(0.076)
0.890
(13.600)
-1.074
(-3.831)
0.58 1.89 18
חברות ביטוח -0.101
(-0.921)
0.671
(13.100)
-1.012
(-2.020)
0.57 1.79 20
חברות מימון -0.039
(-0.714)
0.722
(10.005)
-1.648
(-3.006)
0.51 1.96 14
קרנות נדל"ן -0.152
(-1.060)
0.598
(6.122)
-1.348
(-2.781)
0.49 2.01 23
כל החברות הפיננסיות -0.094
(-0.877)
0.689
(12.501)
-1.181
(-3.911)
0.73 2.08 75
חב' מסחריות ותעשייתיות 0.013
(0.133)
0.521
(13.791)
-0.583
(-4.251)
0.82 2.11 75
סה"כ התיק -0.505
(-0.704)
0.615
(15.624)
-0.881
(-4.572)
0.77 2.09 150
הסבר: β0, β1 ו- β2הם אומדני המקדמים של משוואה (1). N הוא מספר החברות בתיקים הנאמדים, ו-DW הוא הסטטיסטי לפי Durbin-Watson. המספרים בסוגריים הם ערכי הסטטיסטי t.

בטבלה 1, ערכי הפרמטרים תואמים את הציפיות. המקדמים של תשואת השוק, β1, מובהקים סטטיסטית וחיוביים. המקדמים של משתנה שינוי הריבית, β2, אף הם מובהקים סטטיסטית לגבי כל התיקים. הערך של מקדם הריבית (שיעורי ריבית ל-3 חודשים) נמוך למדי (0.583-) לגבי חברות מסחריות ותעשייתיות. לעומת זאת, המקדם המקביל לגבי קבוצת כל החברות הפיננסיות גדול פי שניים, 1.181-. כצפוי, תשואות המניות של חברות פיננסיות רגישות יותר לשינויי הריבית. בתוך המגזר הפיננסי, מקדמי תשואות המניות של בנקים וחברות ביטוח נמצאים בטווח הנמוך, ואילו מקדמי תשואות המניות של חברות מימון וקרנות נדל"ן נמצאים בטווח גבוה יותר.

תוצאות אלה תואמות, באופן כללי, את ממצאי החוקרים Lynge ו-Zumwalt (1980). ככלל, מובהקוּת הפרמטרים של שינויים בריבית השוטפת ל-3 חודשים עשויה לעורר תמיהה. הרי מדד המניות השוטף אמור למזג בתוכו מידע שוטף הנכלל בו מדי יום ביומו.[1] משמעות הדבר שרק שינויי ריבית בלתי צפויים אמורים להשפיע על התשואה של תיקי המניות הרלבנטיים. אבחן כעת את הסוגיה הזו.

שינויים מאוחרים ובלתי צפויים בריבית

הספרות המקצועית עוסקת רבות בשינויים בלתי צפויים בשוק. במודל של שוק משוכלל, ההנחה היא שכל מידע ידוע (ובכלל זה מידע על משתני שוק מקרו-כלכליים) כבר משתקף במחירים השוטפים של כל מכשיר פיננסי. על פי מודל זה, יושפעו מחירי המניות השפעה חדה רק במקרה של זעזועים בלתי צפויים בשיעורי הריבית.

בבואנו לנתח שינויים בלתי צפויים (זעזועים) בריבית, מן הראוי שנגדיר קודם מה הם שינויים צפויים בריבית. למטרה הנוכחית נעשה שימוש במודל פשוט. הנחתי שהתהליך מחולל הציפיות הוא מודלARMA (Auto-Regressive Moving Average) לשיטתם של Box ו-Jenkins (1976). זיהוי השינויים הבלתי צפויים בריבית התבצע בשני שלבים. בשלב הראשון נעשה שימוש במודל ARMA. הונח שהערכים המותאמים של המשוואה הם השינויים הצפויים בריבית. ערכי השאריות הם שינויי הריבית הבלתי צפויים. לצורך העניין השתמשתי בנוסחה להלן:

(4)                                            Δit = γ0 + γ4 Δit-4 + et

בשלב השני הוצבו השאריות במקום משתנה שיעור הריבית במשוואה (1). ראוי לציין שהפרמטרים בממוצעים הנעים בדרך כלל אינם שונים מאפס, מלבד בשלוש תקופות הפיגור הראשונות. לפנינו, בעיקרון, מודל אוטו-רגרסיבי שהפיגור המובהק בו הוא של 4 תקופות. התוצאות לגבי הריבית ל-3 חודשים הן כדלהלן (ערכי הסטטיסטי t מופיעים בסוגריים):

(4’)                              Δit = -0.016 + 0.126 Δit-4 + et ;               R2=0.02
(-1.49)             (1.91)

טבלה 2 מציגה את אומדני המשוואות. רוב המקדמים בטבלה 2 מובהקים. הפרמטרים לגבי β3בטבלה הזו מחליפים את מקדמי השינויים השוטפים, β2, שבטבלה 1. הם מייצגים כעת את השפעת השינויים הבלתי צפויים בריבית. הטווח שלהם נע בין 1.118- לגבי בנקים ובין 1.599- לגבי חברות מימון.[2] אפשר שוב להצביע על שוני בולט בין חברות פיננסיות ובין חברות לא-פיננסיות. חברות לא-פיננסיות רגישות פחות לשינויי ריבית בלתי צפויים (מקדם 0.589-).

טבלה 2: השפעת שינויי ריבית בלתי צפויים
β0 β1 β3 R2 DW N
בנקים  0.040
(0.043)
 0.885
(13.131)
-1.118
(-3.532)
0.61 1.89 18
חברות ביטוח -0.096
(-0.742)
0.701
(12.966)
-1.122
(-2.248)
0.56 1.80 20
חברות מימון -0.051
(-0.622)
0.701
(9.829)
-1.599
(-2.876)
0.50 1.95 14
קרנות נדל"ן -0.165
(-1.390)
0.612
(6.021)
-1.328
(-2.747)
0.50 2.02 23
כל החברות הפיננסיות -0.064
(-0.787)
0.649
(12.789)
-1.224
(-4.021)
0.74 2.07 75
חב' מסחריות ותעשייתיות 0.022
(0.263)
0.534
(15.558)
-0.589
(-4.234)
0.81 2.10 75
סה"כ התיק -0.577
(-0.781)
0.601
(15.731)
0.862
(-4.751)
0.77 2.10 150

כפי שראינו בטבלה 1, שבה השתמשנו בשינויים בריבית השוטפת, גם כאן הרגישות הממוצעת של תשואות המניות לשינויי הריבית גבוהה בערך פי שניים בקבוצת כל החברות הפיננסיות לעומת החברות המסחריות והתעשייתיות. באופן כללי, כל המקדמים בטבלה 2 דומים בסימן ובגודל למקדמים המתקבלים כאשר משתמשים בשינויים בריבית השוטפת ל-3 חודשים. התוצאות בטבלה 2 לגבי השינויים בתשואות המניות של מוסדות פיננסיים תואמות את ממצאיהם של Flannery ו-James (1984); דפוס התנהגות דומה נמצא גם במחקריהם של Booth ו-Officer (1985), Bae(1990), ו-Scott ו-Peterson (1986). כל החוקרים האלה מסבירים את היחס ההפוך המובהק בין שינויי ריבית בלתי צפויים ובין תשואות המניות על ידי קיומו של פער במח"מ (משך החיים הממוצע). פערים במח"מ בין הנכסים וההתחייבויות של מוסדות פיננסיים היו תופעה רווחת בארצות הברית בשנות ה-70. גם בבריטניה של שנות ה-90, אנו עדים לתופעה זו. שלא כמו במוסדות הפיננסיים, הון המניות של חברות תעשייתיות מייצג בעלות על נכסים ממשיים, ואלה רגישים פחות לשינויי הריבית. בסקטור הלא-פיננסי, שיעור מינוף גבוה או גידור בלתי מספק עשויים להסביר את הסימן השלילי המובהק.

השפעת התנודתיות

מחקרם של Galai ו-Masulis (1976) מחזק את התפיסה המבוססת על מושג האופציה, שיוזמיה היו Black ו-Scholes. על פי תפיסה זו, אפשר להתייחס למניות רגילות של חברה כאל אופצייתcall אירופאית על נכסי החברה, כאשר מחיר המימוש הוא שווי ההתחייבויות. תפיסה זו גורסת שמי שמשקיע במניות של חברה מחזיק למעשה באופציה לרכוש כביכול את החברה מידי נושיה. לפי גרסה זו, שווי המניות אמור להיות מושפע, בין היתר, על ידי הִשְתַנוּת (variability) הנכסים. הואיל ותנודתיות מחירי הנכסים אינה ידועה, אפשר במקומה להשתמש בתנודתיות הריבית.

מחקריהם של Aharony, Saunders ו-Swary (1986) ושל Brickley ו-James (1986) העלו כי קיים יחס ישר בין תשואות המניות של בנקים ובין תנודתיות הריבית. הסבר אחד לכך הוא העובדה שביטוח הפיקדונות הניתן על ידי המדינה, ושאינו מתומחר כלכלית, מצמצם באופן ממשי את אחריות הבנקים ביחס להתחייבויותיהם. אפשר לצפות, אפוא, שנכסי בנקים יהיו רגישים יותר לשיעורי הריבית מנכסי חברות תעשייתיות. או במילים אחרות, השפעת ההִשְתַנוּת על נכסיהם של בנקים תהיה חזקה יותר.

כדי לאמוד את השפעת התנודתיות, אפשר להרחיב את המודל במשוואה (1) כך שיכלול משתנה נוסף. תנודתיות הריבית מיוצגת על ידי Vt, שונוּת הריבית של אגרות חוב ממשלתיות ל-3 חודשים.[3] המשוואה המשמשת אותנו היא:

(5)                                Rit = βi0 + βi1 Rmt + βi2 ΔIt + βi4 Vt + εit

סיכום התוצאות בהוספת משתנה זה מוצג בטבלה 3. בטבלה זו השתמשתי בשינויים השוטפים של הריבית ל-3 חודשים, ולפיכך אפשר להשוות בין מקדם שינויי הריבית, β2, ובין המקדמים המקבילים בטבלה 1. הנתונים בטבלה 3 מראים שהתנודתיות, הנמדדת על פי השונוּת, מסבירה באופן חלקי את התנודות בתשואות המניות. המקדמים של משתנה התנודתיות חיוביים ומובהקים.[4]call אירופאית על נכסי החברה. הם מצביעים על כך שתשואות המניות עומדות ביחס ישר לתנודתיות הריבית הן בחברות פיננסיות והן בחברות תעשייתיות. יחס ישר זה עולה בקנה אחד עם התפיסה כי מניות רגילות של חברה דומות לאופציית

טבלה 3: השפעת השתנות הריבית
β0 β1 β2 β4 R2 DW N
בנקים -0.028
(-0.096)
0.877
(14.011)
-1.002
(-3.481)
0.406
(2.040)
0.60 1.89 18
חברות ביטוח -0.208
(-1.298)
0.663
(13.680)
-1.006
(-2.331)
0.321
(2.007)
0.57 1.81 20
חברות מימון -0.177
(-0.924)
0.744
(10.441)
-1.589
(-3.220)
0.567
(2.011)
0.52 1.98 14
קרנות נדל"ן -0.265
(-2.067)
0.706
(6.868)
-1.250
(-2.901)
0.209
(1.981)
0.51 2.06 23
כל החברות הפיננסיות -0.164
(-1.872)
0.671
(12.822)
-1.096
(-3.744)
0.364
(2.418)
0.74 2.08 75
חב' מסחריות ותעשייתיות -0.198
(-0.304)
0.528
(15.379)
-0.708
(-3.916)
0.201
(2.212)
0.83 2.10 75
סה"כ התיק -0.161
(-1.760)
0.618
(16.014)
-0.949
(-4.276)
0.304
(2.180)
0.78 2.10 150

הנתונים מראים שהשפעתה של תנודתיות הריבית על תשואות המניות של חברות פיננסיות חזקה יותר מהשפעתה על תשואות המניות של חברות מסחריות ותעשייתיות. כאשר משווים את הנתונים האלה לממצאיהם של Saunders ו-Yourougou (1990), עולה כי תשואות המניות של חברות פיננסיות ותעשייתיות בבריטניה בשנות ה-1990 היו רגישות יותר לשיעורי הריבית ממקבילותיהן בארצות הברית בשנות ה-1980.

סיכום

בסקירה זו השתמשתי במודלים מוקדמים כדי לבדוק נתונים עדכניים. מחקרים קודמים שבחנו את הרגישות של תשואת המניות לשיעורי הריבית הסתמכו בעיקר על נתונים מארצות הברית, משנות ה-1970 וה-1980. כאן השתמשתי בנתונים לגבי חברות בריטיות משנות ה-1990. תרגיל זה מאשש את חוזקם של הממצאים המוקדמים יותר.

אפשר להסיק שלוש מסקנות. האחת היא שהן שינויים שוטפים והן שינויים בלתי צפויים בשיעורי הריבית משפיעים ביחס הפוך ובאופן מובהק על תשואות המניות. מסקנה שנייה היא שההשפעה על תשואות המניות של חברות פיננסיות חזקה יותר מההשפעה של תשואות המניות של חברות מסחריות ותעשייתיות. והמסקנה השלישית היא שתנודתיות הריבית (הנמדדת על ידי השונוּת) משפיעה ביחס ישר על תשואות המניות. גם כאן, ההשפעה על תשואות המניות של חברות פיננסיות חזקה יותר.

הערות

[1] בסקירה זו, אינני מתייחס להשפעה עקיפה אפשרית של שינויי הריבית דרך מדד השוק הכללי.

[2] החוקרים Dinenis ו-Staikouras (1998) מנתחים את השפעת שינויי הריבית על תשואות המניות בתקופה אחרת. הם מסתמכים על מודל פיגור מתוחכם שפותח על ידי Shiller (1973), ומגיעים לתוצאות דומות לאלה המדווחות כאן.

[3] השונוּת מחושבת באופן שהממוצע הנע על פני 12 חודשים מופחת מהתצפית השוטפת.

[4] התנודתיות הממוצעת של הריביות בבריטניה הייתה 0.216 עם סטיית תקן של 0.326. התנודתיות הייתה גבוהה יותר במחצית הראשונה של תקופת המדגם, וירדה אחרי 1994.