Dlaczego Demokraci dają lepsze stopy zwrotu niż Republikanie?

 Wiele wskazuje na to, że inwestorzy powinni trzymać kciuki, aby demokraci wygrywali jak najczęściej. Jak wskazują Blinder i Watson (BiW) [1], w latach 1949-2013, gdy prezydentem był Demokrata, realny wzrost PKB wynosił średnio 4.33% w skali roku, podczas gdy prezydentem był Republikanin, było to 2.54%. Różnica 1.79 pkt proc. jest duża i istotna statystycznie. Odchylenie od średniej (wynoszącej 3.33%) było takie samo dla obydwu (3.8 vs. 3.9%). Autorzy załączyli poniższą grafikę:

Standardowo niebieski kolor jest kojarzony z Demokratami, czerwony z Republikanami. 

Na dokładkę przywołano poprzednie badania, które porównywały zmiany gospodarcze sięgające aż 1875 r. W okresie 1875-1947 demokraci także byli lepsi: jeżeli byli gospodarzami Białego Domu, to gospodarka rosła w tempie 5.15%, a gdy Republikanie - 3.91%.

Wnioski się komplikują, gdy analizę rozszerzymy na parlament USA, czyli Kongres. Poniżej kolejne wyniki BiW:

Jeżeli Demokraci kontrolują obydwie izby, gospodarka rośnie najmocniej - 4.7%, ale gdy Demokratą jest prezydent, a Republikanie mają Kongres, jest to tylko 2.2%. Jeżeli natomiast Republikanie kontrolują obie izby albo gdy jest podział, ale prezydent jest Republikaninem, to PKB rośnie ponad 2.8%, czyli trochę więcej. 

Jak to wygląda z punktu widzenia giełdy? Okazuje się, że indeks S&P 500 rósł w czasach Demokratów średniorocznie 8.35%, a Republikanów... zaledwie 2.7%. Odchylenie w pierwszym przypadku wyniosło 2.56%, w drugim 2.84%. Wzrost zysków spółek był w czasach Demokratów także wyższy o ponad 1 pkt proc. (5.61 vs. 4.74%). 

I teraz uwaga. Dostajemy przykład, jak intuicja wyprowadza na manowce. Otóż wydawałoby się, że nawet najgorsze okresy Demokratów - po odjęciu odchylenia od średniej stopy zwrotu (8.35-2.56 = 5.79) - pozostają lepsze niż najlepsze czasy Republikanów - po dodaniu do ich średniej odchylenia (2.7+2.84 = 5.54). A mimo to różnica dla rynku akcji jest nieistotna statystycznie. Na pierwszy rzut oka wydaje się to dziwne, ale przestaje takie być, gdy uświadomimy sobie, że rozkłady stóp zwrotu z akcji czy indeksów nie są gaussowskie. Grube ogony, czyli leptokurtoza, stanowią dodatkowy czynnik ryzyka - średnio odchylenie pozostanie stałe, jeśli grube ogony (rzadkie wydarzenia) są kompensowane mniejszymi odchyleniami częstych wydarzeń. 

Pastor i Veronesi (PiV) [3] skonstruowali model racjonalnych oczekiwań tłumaczący to zjawisko. Mianowicie awersja do ryzyka jest wg nich zmienna w czasie: gdy jest wysoka, ludzie wybierają Demokratów, a gdy jest niska, wybierają Republikanów. Demokraci kojarzeni z socjalnym i ekonomicznym zabezpieczeniem, postrzegani jako obniżający ryzyko polityczne i gospodarcze, obniżą awersję do ryzyka społeczeństwa w ciągu kolejnych lat rządów. Stąd na początku oczekiwana stopa zwrotu jest wysoka z powodu wymagania większego wynagrodzenia za niepewność w czasach niepokojów. Gdy ta niepewność spada, ceny niejako w nagrodę rosną jeszcze szybciej, ale w konsekwencji oczekiwane stopy zwrotu spadają - przyszłe stopy zwrotu są coraz mniejsze. Koresponduje to akurat z dojściem do władzy Republikanów, ponieważ społeczeństwo ma teraz mniejszą awersję do ryzyka. Republikanie kojarzeni z wolnorynkowym podejściem, odejściem od kontroli państwowej i mniejszym zabezpieczeniem socjalnym, będą teraz częściej wybierani: gdy jest względny spokój, ludzie mogą podejmować bardziej ryzykowne decyzje. Oczekiwana stopa zwrotu jest jednak ciągle niska z powodu rządów poprzedników. 

Znajduje to potwierdzenie w faktach. W czasach wysokiego bezrobocia częściej wybierani są Demokraci. W 1932 r. republikański Herbert Hoower stracił władzę na rzecz Demokraty Franklina Roosevelta. W 2008 r. - w środku kryzysu finansowego - George W. Bush został zastąpiony przez Baracka Obamę. W czasach pandemii COVID-19 Donald Trump stracił stanowisko na rzecz Joego Bidena. Trump miał pecha, że trafił na czas pandemii, bo w przeciwnym wypadku prawdopodobnie dostałby drugą kadencję. Natomiast rok 2016-2017 to był rzeczywiście spokojny i rozwojowy dla USA i Europy, więc Trumpowi udało się wygrać.

PiV proponują też interesujące wyjaśnienie wyższego wzrostu gospodarczego w czasach Demokratów. Wg nich nie chodzi wcale o lepsze decyzje polityczne, ale o to, że w czasach wyższej awersji do ryzyka, gdy Demokraci dochodzą do władzy, w sektorze prywatnym tylko wysoko wykwalifikowane jednostki zwiększają produktywność, napędzając całą gospodarkę. W ekonomii dużą rolę odgrywa łańcuch przyczynowo-skutkowy, który implikuje rozciąganie się w czasie zdarzeń. Gdy demokraci zdobywają władzę, gospodarka jest albo w recesji, albo znajduje się w jakimś stanie niepokoju, co motywuje przedsiębiorców do poprawy konkurencyjności czy produktywności. W sumie gospodarka się rozbija na dwie części: 

- taką, która szuka pomocy państwa; pracownicy w sektorze państwowym oraz słabo wykwalifikowani czy bezrobotni, oraz

- na firmy i wysoko wykwalifikowaną kadrę. 

Awersja do ryzyka odgrywa więc dwojaką rolę: część chce ochrony państwa, część sama podejmuje wysiłki na rzecz poprawy sytuacji. Jeżeli ta druga część przewyższa pierwszą, mamy do czynienia z ożywieniem gospodarczym. Na skutek kolejnych sprzężeń rozłożonych w czasie, sytuacja gospodarcza się poprawia zarówno pierwszej, jak i drugiej grupie. Awersja do ryzyka społeczeństwa spada, co pozwala dojść do władzy republikanom. Ponieważ jednak ożywienie już się dokonało, firmy przestają zwiększać produktywność i PKB rośnie coraz wolniej.

Jeżeli powyższe jest prawdą, to przyczyna leży nie tyle w czystej ekonomii, co w psychologii. Mimo to krytycy jednej i drugiej strony będą doszukiwać się przyczyn w samych działaniach partyjnych. Przeciwnicy demokratów mogą podnosić argument, że ich prezydenci najczęściej angażowali kraj w obce wojny. BiW badają tę możliwość, przypominając (tłumaczenie DeepL):

W końcu Truman przewodniczył boomowi wojny koreańskiej, a Eisenhower go zakończył; a Johnson przewodniczył rozbudowie Wietnamu, podczas gdy Nixon, po długiej zwłoce, ją zakończył. Ale z drugiej strony, Reagan zainicjował ogromny wzrost militarny w czasie pokoju, a obaj Bushowie byli prezydentami wojennymi.

Wydatki wojskowe pod rządami Demokratów rosły średnio o 5.9% rocznie, ale tylko o 0,8% pod rządami Republikanów. To jednak za mało, by wyjaśnić tak dużą różnicę, bo wydatki te stanowią nieduży procent całego PKB, w dodatku od lat spadają (zob. wykres).

Wyższe wydatki na obronę i wojsko mają jeszcze jeden słaby punkt. Same w sobie nie są inwestycjami w rozwój gospodarki, a więc nawet zastąpienie nimi innych wydatków, nie może przynieść korzyści. Zamiast przesuwania wydatków rząd może zwiększyć podatki. Ale przecież zwiększanie podatków oznacza zabieranie innym, a więc kłania się tu mit zbitej szyby. Zresztą czynnik podatkowy został odrzucony przez BiW jako nieistotny. Dalej, raczej pewne jest, że przyczyną nie była wyższa podaż pieniądza, której powinna towarzyszyć wyższa inflacja; tymczasem wzrost cen (CPI) w czasach Demokratów był nawet niższy, wynosił bowiem średnio 2.97%, a za Republikanów 3.32%. Ta różnica na korzyść Demokratów staje się jeszcze wyższa, gdy inflację mierzono deflatorem PKB: 2.89% vs. 3.44%. Ponieważ PKB odejmuje wydatki na import, to różnica między CPI a deflatorem polega na tym, że ten pierwszy uwzględnia ceny dóbr importowanych, a ten drugi nie. Stąd deflator PKB lepiej odzwierciedla prawdziwą krajową inflację konsumencką.

Pozostaje jeszcze sprawdzenie zadłużenia (deficytu). BiW również sprawdzili tę hipotezę i okazuje się, że deficyt był zazwyczaj... niższy za Demokratów. Podobne wnioski można wysunąć na podstawie wykresu na Statista, porównujący nie tyle deficyt, co wzrost długu za różnych prezydentów USA.

Ostatecznie badacze za przyczyny omawianego zjawiska uznają m.in. większą produktywność gospodarki (ponad 2x większa za demokratów) , większy optymizm konsumentów i lepsze otoczenie międzynarodowe. Pierwsze dwa czynniki pokrywają się więc z modelem PiV, natomiast trzeci można uzasadnić większą skłonnością do wzajemnej wymiany dóbr i usług, czyli do wolnego handlu. Prawica, którą reprezentują republikanie, mają większą skłonność do protekcjonizmu, co może wyjaśniać także wyższą inflację w ich czasach. 

W tym miejscu przypomnę schemat, który narysowałem, badając zależności między OECD, UE, USA i Polską (zob. ten wpis):

USA i kraje OECD oddziałują na siebie nawzajem, UE po miesiącu mocno wpływa na USA, a USA trochę słabiej po miesiącu wpływa na UE. Tak więc, jeżeli Republikanie zwyciężają i nakładają cła na kraje unijne, to kraje unijne w odwecie będą nakładać cła na USA, co pogorszy sytuację obydwu gospodarek. Ponieważ te pierwsze mogą zastąpić eksport do USA eksportem do krajów wewnątrz Unii, to wpływ USA na UE jest mniejszy niż na odwrót. Chociaż więc Amerykanie będą ważyć wszystkie za i przeciw przy wyborze prezydenta, to muszą brać pod uwagę to ryzyko związane z wyborem Trumpa i Republikanów.

Istnieje pokusa, by spostrzeżoną zależność przełożyć na inne kraje. Wtedy Demokraci byliby lewicą, a Republikanie prawicą. BiW przeanalizowali taką możliwość dla takich krajów jak Kanada, Francja, Niemcy i Wielka Brytania, gdzie panuje system dwupartyjny. Poniżej zebrane wyniki razem z USA:

Okazuje się, że tylko w Kanadzie, tj. sąsiadowi USA, towarzyszył średnio większy wzrost gosp., gdy rządziła lewica. W pozostałych przypadkach rodzaj partii nie grał roli. Być może dla Polski największe znaczenie mają Niemcy, więc przytoczę fragment z BiW [2] na ten temat (tłumaczenie - DeepL):

Niemcy, czyli Niemcy Zachodnie przed 1991 r., miały stabilny system dwupartyjny co najmniej od co najmniej od 1949 roku. Unia Chrześcijańsko-Demokratyczna (CDU) jest partią centroprawicową, a Partia Socjaldemokratyczna (SPD) jest partią centrolewicową. (...) nie znajdujemy żadnej różnicy między CDU a SPD. Zaokrąglając do pierwszego miejsca po przecinku, roczna stopa wzrostu w Niemczech wyniosła 2,2% niezależnie od tego, która partia dominowała.

Nie znam się na polityce międzynarodowej, ale pierwsze co przychodzi do głowy, to rozmyte kryterium podziału na lewicę i prawicę, a mianowicie chodzi mi o podział na kwestie światopoglądowe i ekonomiczne, które przecież należą do zupełnie innych porządków (choć pośrednio mogą się ze sobą wiązać). Jeżeli CDU i SPD są podobne gospodarczo, ale różne światopoglądowo, to nic dziwnego, że badania nie pokazują żadnych różnic. Przykładem w Polsce jest PIS, który jest prawicowy światopoglądowo, ale lewicowy gospodarczo. Dlatego, aby takie analizy miały sens, musi zostać przeprowadzona dokładniejsza analiza ideologiczna danej władzy.

W każdym razie wygrana Demokratów przynosi wyższe stopy zwrotu z amerykańskich akcji, a ponieważ korelacja GPW z USA jest ciągle silna, to można powiedzieć, że byłaby to dobra wiadomość dla naszej giełdy niezależnie od sytuacji makro w naszym kraju. Paradoksalnie dla Polski byłoby lepiej, gdyby w USA było niespokojnie, bo dałoby to większą szansę Demokratom.

Literatura:

[1] Blinder, A. S., Watson, M.W. 2016, Presidents and the US economy: An econometric exploration, American Economic Review 106, 1015–1045;

[2] Blinder, A. S., Watson, M.W. 2016, Dodatek online do [1];

[3] Pastor, L., Veronesi, P. 2018, Political cycles and stock returns, National Bureau of Economic Research Working Paper 23184.

Lepsza praworządność to lepsze zyski

Ostatnie wydarzenia skłoniły mnie do napisania prognozy spadkowej. Faktycznie sprawdziła się, jednak trzeba przyznać, że nie była to zasługa zawieruchy wokół mediów publicznych, ale zachowania zagranicy, która też akurat zawinęła w dół (technika też pomogła). Popatrzmy jednak na zachowanie rentowności 10-letnich obligacji skarbowych w dniu oraz dzień po przejęciu siłą TVP i PR przez rząd:

22.12.2023 nasze rentowności skoczyły o +1,38%, a 27.12. o kolejne 0,5%. W analogicznym czasie amerykańskie wzrosły o 0,27% i spadły o 2,58%. Niemieckie spadły o 4,5%.  

Widać, że nastąpił pewien rozjazd, ponieważ potem zaczęły już normalnie korelować. Normalnie polskie skarbówki dość mocno korelują z zagranicą (dziennie z USA ok. 0,45-0,47).

Jednocześnie reakcja polskiej giełdy była żadna, a można wręcz odnieść wrażenie, że na przekór zareagowała pozytywnie:

W kolejnych dniach korelowały już ujemnie.

Powstaje pytanie, dlaczego WIG nie spadł wtedy. Jedną z potencjalnych odpowiedzi jest nieefektywność rynku. Możliwe, że inwestorzy w swojej masie po prostu nie widzą związku między dochodami firm a praworządnością jako taką. Już w art. Demokracja a stopy zwrotu z akcji wskazywałem empiryczne dowody, że większy poziom demokratyczności oznacza wyższe oczekiwane stopy zwrotu przy niższej zmienności. Jeśli chodzi konkretnie o praworządność, to Z. Savari et al. [1] przebadali, dla lat 2000-2021, takie kraje jak: Iran, Turcja, Indonezja, Malezja, Brazylia, Rosja, Chiny, Indie, Meksyk, Polska, Tajlandia, RPA, Peru, Singapur i Korea Południowa. Okazało się, że lepsza praworządność podwyższa istotnie średnie stopy zwrotu. Badanie wykonano na dwóch różnych metodach estymacyjnych i wyszło to samo.

Dokładniejszą analizę przeprowadzili wcześniej V. Hooper et al. [2], opierając się na wieloczynnikowym CAPM. Miesięczne stopy zwrotu od stycznia 1995 do grudnia 2002 dla krajów z całego świata (baza MSCI) były modelowane standardowym CAPM powiększonym m.in. o dodatkowe  zmienne, takie jak: prawo głosu i współdecydowania, stabilność polityczna, efektywność rządu, jakość regulacji, rządy prawa i kontrola korupcji. Ze względu na ich dużą korelację, musiały być odpowiednio zgrupowane albo brane indywidualnie. Przykładowo stabilność polityczna korelowała z rządami prawa na poziomie 0,844.  Tak więc większość z tych zmiennych sama w sobie mogłaby posłużyć za substytut oceny rządów prawa. Z tego badania można wnioskować, że chociaż sama praworządność nie poprawia oczekiwanej nadwyżkowej stopy zwrotu (współczynnik jest dodatni, ale nieistotny stat.), to już stabilność polityczna jak najbardziej. A skoro ona silnie koreluje z rządami prawa, to znaczy, że pośrednio również rządy prawa korelują z nadwyżką stopy zwrotu. Dalej, również zmienność akcji okazuje się ujemnie korelować z rządami prawa (zresztą z pozostałymi czynnikami także). Wyniki te bezsprzecznie dowodzą, że lepsze środowisko instytucjonalne obniża ryzyko inwestycji w akcje w danym kraju. 

Ostatnio słyszałem słowa eksperta od stosunków międzynarodowych, że Chiny wyprzedziły już USA i to one stały się hegemonem światowym. Patrząc jednak na ten wykres (na przestrzeni 20 lat) trudno w to uwierzyć:

Chociaż badanie [2] było robione na starych (obecnie) danych, bo do 2002 r., to nawet biorąc je do porównania, otrzymamy ryzyko specyficzne (polityczne, instytucjonalne) dla Chin niemal 5x większe niż USA. Co ciekawe, dla Polski oszacowano niewiele mniejsze to ryzyko. 

Powróćmy teraz do naszej. Giełda w ogóle nie zareagowała na wątpliwe prawnie zachowanie rządu w okresie świątecznym, ponieważ inwestorzy giełdowi nie widzą powodu, by podnosić koszt kapitału. Jednocześnie jednak obligatariusze skarbowi zareagowali i to stanowczo. Można by pomyśleć, że to ma sens, bo gorsza ocena rządów prawa bezpośrednio odstrasza zagranicę do obligacji rządowych; z kolei GPW nie odstrasza nikogo, bo sprawa nie dotyczy dochodów państwowych. Niby tak, ale model kosztu kapitału własnego zawiera stopę wolną od ryzyka rynkowego (ale nie od politycznego), a za taką uważa się przecież rentowność z obligacji skarbowych. A może należy wstawić nie tę rentowność, tylko krótkoterminową, np. stopę WIBOR3M, która nie zawiera już takiego ryzyka politycznego? Nie, nie można, bo już Merton [3] dowiódł, że w dynamicznym środowisku, ze zmiennymi stopami procentowymi, koszt kapitału własnego musi zawierać ryzyko międzyokresowe, czyli zmienność struktury stopy zwrotu - nawet jeśli inwestor akcyjny ma bardzo krótki horyzont czasowy. Wynika to po prostu z tego, że może w każdej chwili sprzedać, następny może kolejnemu sprzedać itd., tak że nie ma tu żadnej daty wykupu. 

Oczywiście istnieje też prozaiczne wyjaśnienie - że inne indeksy miały mocniejszy wpływ niż jedno pojedyncze wydarzenie w kraju. I tu wracamy do badań, które przedstawiłem: sugerują one, że chodzi raczej o nieefektywność rynku. Gdyby rynek był efektywny, to byłoby na odwrót - gorsze rządy prawa prowadziłyby do wyższej oczekiwanej stopy zwrotu, jeśli byłoby ono zawarte w ryzyku systematycznym. Ewentualnie nie miałyby żadnego wpływu (byłyby w cenie), gdybyśmy uznali, że nie dotyczy to ryzyka systematycznego. Ten drugi przypadek wydaje mi się jednak mało prawdopodobny z powodu awersji do ryzyka, która psychologicznie będzie oddziaływać, nawet jeśli statystycznie nie ma tego ryzyka. Koszt kapitału musi zawierać zawsze jakiś margines na dodatkową niepewność.

Pytanie, czy jakieś z tego wnioski płyną? Czy powinniśmy się spodziewać niższej stopy zwrotu i zwiększonej zmienności w kolejnych miesiącach? Raczej nie, bo ta awantura niesie jedynie skutki polityczne i żadnych poważnych skutków gospodarczych. Chociaż z drugiej strony był to niebezpieczny precedens, który może być wykorzystywany przez inne ekipy w przyszłości. Jeśli rentowność bondów zareagowała prawie 2% wzrostem, to można by się spodziewać takiego samego spadku na WIGu, który zwyczajnie się rozmyje na wiele okresów do przodu.

Literatura:

[1] Z. Savari, M. R. Rostami, M. F. Shams, J. Jamali, Regulatory quality, rule of law and stock market performance: A system GMM approach, Int. J. Nonlinear Anal. Appl. 14 (2023) 6, 211–220 ;

[2] V. Hooper, A.B. Sim and A. Uppal, Governance and stock market performance, Econ. Syst. 33 (2009), no. 2, 93–116 ;

[3] R. C. Merton, 1973. An intertemporal capital asset pricing model. Econometrica 41(5):867–87.

Wojny domowej nie będzie, ale sygnały przegrzania już są

PIS dostał świetny pretekst do robienia głośnej awantury i protestów ulicznych. Będzie chciał wywołać coś w rodzaju wojny domowej. Bo chociaż rząd ma moralną rację ws. mediów publicznych, to prawną rację ma prawdopodobnie PIS.* A w każdym razie ma silną broń, którą będzie cały czas grał i której koalicja rządowa i jej zwolennicy jeszcze nie doceniają.

Ta broń to nie granat. Nie będzie wojny domowej, ponieważ obrona mediów publicznych brzmi niewiarygodnie w ustach polityków PISu. Wszyscy widzieli jak to wyglądało, więc moralnie tu nie ma czego bronić. 

Ale nie będzie to też kapiszon. Ta afera będzie się powoli rozkręcać. Zauważmy, że PIS jest w takim szoku, że nawet nie nazywa tego aferą. Wszystko teraz zależy od władzy. Czy się nie zatrzyma w dalszej demolce, czy jednak będzie tonować emocje.

Dlaczego to jest ważne? Napisałem ostatnio kilka wpisów na temat ryzyka politycznego i wpływu demokratyczności na rynki kapitałowe. Im więcej demokratyczności, tym lepiej: wyższa stopa zwrotu i mniejsza zmienność. Bardziej demokratyczne kraje lepiej dogadują się z innymi, a przez to inwestorzy zagraniczni mają do nich większe zaufanie. Zresztą inwestorzy krajowi także będą mieć większe zaufanie do państwa. Wymiana dóbr i usług jest łatwiejsza, podobnie tworzenie wspólnych organizacji. 

Nawet jeśli na finanse spółki nie wpływają "demokratyczne wartości", to kanałem, który pośrednio te finanse powiąże będzie niższy koszt kapitału społecznego. Chociaż kapitał społeczny jest nienamacalny, to już większa płynność walorów staje się taka. Większe zaufanie inwestorów do spółki z jednej strony zachęca do większego zaangażowania, z drugiej zniechęca do szybkiego sprzedawania w przypadku gorszych wyników. Stąd niższemu kosztowi kapitału może towarzyszyć niższa zmienność.

Tymczasem oferta inwestowania w rynki zagraniczne bardzo wzrosła w ostatnich latach w Polsce. Jeżeli więc na tle innych krajów, poziom demokratyczności i praworządności spadają u nas, to stajemy się mniej atrakcyjni. 

Obecnie jesteśmy na etapie rozpoczęcia dyskontowania przejawów niepraworządności nowego rządu, który do niedawna sam siebie nazywał "opozycją demokratyczną". Inwestorzy jeszcze nie wiedzą, co o tym myśleć, ważą różne opinie. Ale myślę, że będzie miało to pewien wpływ na przyszłe tygodnie. 

Jeżeli będzie tak jak myślę, że rynek uzna obecną sytuację polityczną za wcale nie tak różową, jak na początku po wyborach, to nastąpi powrót do przeszłości. Nie sądzę jednak, żeby zniosło cały ruch od 17.10. Nie wiem czy ma to jakieś znaczenie, ale trzecia falka na WIG dotyka linii oporu od dołu.

Ci którzy używają AT również zauważą wysokie poziomy wskaźników (RSI itp.). Natomiast ekonometrycznie ARMA(0, 3) - optimum wg funkcji auto.arima z pakietu forecast w R - na kolejne dni / tygodnie sugeruje także spadki WIGu:

 

Pod koniec roku spodziewałbym się realizacji zysków, fundusze pewnie się szykują do tego.

.............................................................

* P. S.

20 grudnia 2023 przejdzie do historii jako brutalne przejęcie TVP przez nowy rząd. Chociaż nie jestem prawnikiem, to z mojej analizy wynika, że było to działanie niezgodne z Konstytucją. Już na etapie wyłożenia prawnych argumentów dostrzegam pewną niespójność. Z jednej strony rząd powołuje się na niekonstytucyjność niektórych przepisów ustawy o radiofonii i telewizji (dalej uRiT), z drugiej strony na kodeks spółek handlowych (ksh). Kłopot polega na tym, że w pierwszym przypadku to powołanie się na konstytucyjny przepis wymaga, aby to KRRiT odwołała zarząd TVP. Mówi nawet o tym dokładnie art. 26 RiT:

Do spółek wymienionych w ust. 2 i 3 stosuje się, z zastrzeżeniem art. 27–30 ustawy, przepisy Kodeksu spółek handlowych

Chodzi tu o spółki: Telewizja Polska oraz Polskie Radio. Stosujemy dla nich ksh, ale bez art. 27-30 uRiT. A właśnie art. 27 mówi o tym, kto powołuje i odwołuje członków zarządu. Art. 27 został częściowo uznany za niekonstytucyjny przez Trybunał Konstytucyjny w 2016 r. Problem polega na tym, że ten wyrok nie dotyczy pierwotnej ustawy z 1992 r., ale tej zmienionej przez PIS, który chciał, aby zarząd TVP wybierany był przez odpowiedniego ministra - jako pierwsza zmiana, a potem przez Radę Mediów Narodowych (RMN) - druga zmiana. Nowa koalicja rządowa uznała, że skoro ten przepis jest niezgodny z Konstytucją, to w ogóle nie istnieje. A przecież istnieje w pierwotnej wersji. W pierwotnej wersji to rada nadzorcza spółki powołuje i odwołuje zarząd. Z kolei radę nadzorczą powołuje i odwołuje zgodnie z art. 28 (bez jednego członka) KRRiT. W nowej wersji radę nadzorczą również miała wybierać i odwoływać RMN, co także było niekonstytucyjne. W konsekwencji za cały przebieg powoływania i odwoływania członków odpowiada KRRiT. Co więcej, a może właśnie dlatego, TK w swoim wyroku odwołuje się właśnie do tej pierwotnej wersji, która wymaga, aby to KRRiT powoływała i odwoływała zarząd.

Dlaczego więc PO było tak pewne, że nie łamie prawa? Gdyby się wczytać w ten wyrok TK, to zobaczymy, że nie jest tam napisane, że rząd nie może brać udziału w procesie powoływania i odwoływania zarządu. Jest jednak napisane, że wyłączenie KRRiT z tego procesu jest niekonstytucyjne. Załóżmy, że rząd prowadziłby rozmowy z KRRiT na ten temat. Gdyby dostał jakiś formalny dowód, że KRRiT bierze udział w tej procedurze, to miałby "podkładkę" pod zarzut bezprawnego przejmowania TVP i PR. Ale takiej podkładki nie miał.

Jednak lepszym, pewniejszym sposobem, byłoby odwołanie członków KRRiT. Nawet jeśli byłoby to możliwe, to zapewne zajęłoby to wiele miesięcy. A chodziło o czas.

NIK zarzucił niegospodarność i działania na szkodę spółki zarządowi TVP i zawiadomił prokuraturę (źródło). To kolejna przesłanka do zastosowania bezpośrednio ksh, ale jednocześnie pretekst do siłowego usunięcia zarządu i rady nadzorczej TVP.  Pomijając aspekt prawny działań prokuratury i rządu w tej sprawie, zwrócić należy uwagę na aspekt ekonomiczny. Celem mediów publicznych jest realizacja misji publicznej. W uRiT wymieniono dość precyzyjnie w punktach, co się rozumie przez misję publiczną. Wśród tych punktów nigdzie nie wymieniono celu zarobkowego. Na tym polega różnica przecież z mediami komercyjnymi. Co to oznacza? Że straty jakie ponosiła w ostatnich latach TVP same w sobie nie mogą stanowić przesłanki do zarzutu o niegospodarność i działanie na jej szkodę.  

Jedną z misji publicznych jest "służyć rozwojowi kultury, nauki i oświaty, ze szczególnym uwzględnieniem polskiego dorobku intelektualnego i artystycznego". Chociaż to zadanie wymieniono dopiero na piątym miejscu wśród tego, co powinny prezentować programy, to uważam go za jeden z najważniejszych, ponieważ właśnie wskazuje istotę różnicy między komercyjnymi mediami a publicznymi. Media publiczne powinny promować sztukę wyższą kosztem niższej oglądalności, a więc kosztem niższego zarobku z reklam.

Nie znaczy to, że NIK się myli. Bo zauważmy, że jeśli spółka komercyjna zarabia na reklamach pośrednio dostarczając rozrywkę, to ma racjonalne podstawy do wyższego wynagradzania swoich pracowników. Ale w takim razie telewizja publiczna, nie mając na celu maksymalizowania oglądalności, mniej zarabia na reklamach i analogicznie powinna mniej płacić pracownikom. To również oznacza, że należy dobierać innych ludzi - którym zależy mniej na bogaceniu się, a więcej na wypełnianiu misji. Jak dobierać takich ludzi? Właśnie jednym z "narzędzi" jest niższe wynagrodzenie. Pracownik w TVP powinien dostawać niskie, a nawet zaniżone wynagrodzenie na początku, aby sprawdzić czy zależy mu na wypełnianiu misji. Jeżeli nie przyjmie takiego stanowiska, to automatycznie sam się dyskwalifikuje. Dopiero po paru miesiącach powinien mieć zwiększone, jeśli okaże się wartościowy.

Trzeba tutaj zauważyć, że gdyby usunąć przychody z reklam, to hipotetyczna rynkowa wartość jednej akcji TVP czy PR nie musi być ujemna. Po pierwsze nie ma tu ryzyka bankructwa, co obniża koszt kapitału. Po drugie propagowanie kultury i sztuki wyższej może przynosić wymierne efekty w postaci wzrostu kapitału społecznego w dalekiej przyszłości. W jaki sposób? Może się sztuka (film, teatr, książka, audio) nie podobać, ale mimowolnie odbierana sprawia, że ludzie o niej dyskutują. Bo najgorsze co może być dla sztuki to ignorowanie jej. Ludzie rozmawiając o danej sztuce mogą rozpoznać u drugiej osoby podobne zainteresowania, podobny poziom wiedzy lub intelektu. W ten sposób mogą się poznawać i tworzyć wspólnoty. Jest to więc drugi obok religii sposób na wzmacnianie więzi i spójności społecznej, co przyspiesza komunikację. W języku makroekonomii powiedzielibyśmy, że zwiększa się szybkość obiegu pieniądza - a to podnosi dochód narodowy (przypominam wzór MV = PY => Y = (M/P)V , zob. ten art.). Media publiczne jako część struktury państwa mogą być traktowane jako kanał prowzrostowy w modelu międzyokresowym z daleką przyszłością. 

Ale patrząc tylko metodą kasową, oczywiście dostaniemy podmiot gospodarczo nieefektywny. Stąd wielu wolnorynkowców uważa, że TVP powinno się sprywatyzować. Jest to zła droga (w teorii gier jest to dokładnie studiowane). Stosowanie skrótów myślowych w stylu: mają straty, więc muszą zostać ukarani albo sprywatyzowani, nie bierze pod uwagę potencjału mediów publicznych. Natomiast zarządzanie spółką to zupełnie inna sprawa.

Czy opozycja demokratyczna chce wykończyć giełdę?

Z pewną żenadą oglądam, to co wyprawia tzw. opozycja demokratyczna ws. Orlenu. Nałożenie parapodatku "za nadmiarowe zyski" to jedno, ale jego uzasadnianie to zwykły bełkot i populizm w jednym. Słyszymy, że Orlen musi zapłacić za to, że jako monopolista zawyżał ceny paliw. Że to stąd tak duże zyski  "kosztem społeczeństwa" (jakby wcześniej nie były). To pytanie, dlaczego Jacek Krawiec, prezes Orlenu za czasów PO, twierdzi, iż 

dobre wyniki finansowe Orlenu wynikają po części z przyłączenia do spółki PGNiG, Lotosu i Energi, a po części z długofalowych efektów polityki poprzednich zarządów „z których Orlen dzisiaj spija śmietankę” (źródło).

W wywiadzie dla rp.pl z końca września tego roku Krawiec potwierdza, że pod koniec 2022 Orlen pobierał zbyt dużą marżę, ale zostało to wyrównane w 2023, kiedy spadła ona poniżej opłacalności biznesu (źródło). W sumie więc nie można oskarżać spółki o zawyżanie cen, patrząc całościowo. 

Kolejny problem świadczący o schizofrenii niektórych polityków: skoro Orlen miał te nadmiarowe zyski, to dlaczego kurs akcji nie odzwierciedla tego (nie rósł w okresie 2022-2023)? Aha, bo zysk na akcję w 2022 nie wzrósł o żadne setki procent, a jedynie o 11%. Dla przypomnienia inflacja wyniosła w tamtym roku prawie 17% (zob. GUS).

W zasadzie to winą za niski kurs Orlenu odpowiada bardziej KO niż PIS i Obajtek. Nie chodzi jednak o tę nieszczęsną składkę. Dlaczego? Bo ona już dawno była w cenie. Ostatni spadek Orlenu miał charakter czysto psychologiczny. Dlatego właśnie teraz mamy powrót do poprzednich poziomów. Nastąpiła całkowita redukcja szaleństwa z 16.10., kiedy Orlen poszybował o 8,5%. 

Rynek po prostu sobie przypomniał. O czym? O tym. O tym, że PO nauczyło się od PISu populizmu i demagogii. Przypomnijmy parę wydarzeń:

W 2022 r. politycy PO twierdzili, że PKN nie powinien w ogóle zarabiać. POpuliści do dziś nie usunęli tego wpisu na twitterze:

Pomijam tu jeszcze jedną kwestię, mianowicie już w lutym 2023 spółka poinformowała o przeznaczeniu 14 mld zł na zamrożenie cen gazu (źródło), chociaż nawet ten fakt politycy  "opozycji rządzącej" wykorzystują do zaatakowania spółki (skoro raz zapłaciła, dlaczego nie może drugi raz?! A może dopłaci kolejne 15 mld?). 

W różnych wywiadach z politykami KO i Trzeciej Drogi słyszę, że konieczne jest, aby spółkami zarządzali ludzie kompetentni, menedżerowie, a nie politycy. Pełna zgoda. Tylko że to powinno także odnosić się do nich samych, a więc nie powinni wypowiadać się na tematy, na których się nie znają. Bo potem mamy taką sytuację, że ludzie wierzą w te banialuki o nadmiarowych zyskach i że nałożenie podatku to dobry pomysł. I gdyby udziały Orlenu w 100% należały do Skarbu Państwa, ewentualnie częściowo do zarządzających / polityków, to może i jeszcze dałoby się obronić ten pomysł. Ale wiadomo, że 50% należy do prywatnych podmiotów. Co więcej, wiele funduszy trzyma w portfelu te akcje. Tak więc poprzez programy emerytalne, jak PPK, IKE itp. wszyscy przez to tracimy. Ale oczywiście tego ludzie nie widzą, stąd tak kusząca pokusa zagarnięcia nam pieniędzy - z przyszłości.

Czy było inne wyjście? Oczywiście, że było. Zdaje się, że inflacja spowodowała, że zadłużenie w stosunku do PKB nie przekracza 50%. Należało podnieść o tyle zadłużenie, aby opłacić zwyżki energii. Czyli te 30 mld na rok czy ile tam trzeba. Orlen wypracowane zyski inwestuje w przemysł energetyczny, którego rozwój jest przecież obecnie uważany za priorytet. Zakładam, że zbuduje elektrownie, które zaspokoją zapotrzebowanie na energię dla całego kraju. Oznacza to spadek kosztów energii w długim okresie czasu. Spadek kosztów pozwoli spłacić owe dodatkowe zadłużenie wraz z odsetkami. Wydaje się, ze w takich warunkach nie należy Orlenu "prywatyzować", ponieważ, aby strategia, którą przedstawiłem, powiodła się, państwo musi kontrolować politykę dywidend, a te będą służyć do spłaty zadłużenia z odsetkami. (Widzimy więc, że nawet gdyby Orlen należał w całości do państwa, podatek nie byłby wcale świetnym pomysłem). Czy politycy tworzący wkrótce nowy rząd w ogóle to rozumieją? W trudnych czasach nowa władza nie powinna już na samym początku okazywać pogardy inwestorom, ignorować racjonalne i długoterminowe cele państwa i koncentrować się tylko na doraźnych celach (czyli w tym wypadku PIS ma rację, krytykując za tę składkę). Doprowadzić to może do powrotu braku zaufania giełdy w państwo lub po prostu złego nastawienia do polskiego rynku (skoro sięgnęli już po windfall tax u jednego dużego, to czemu nie u innego?).

Czy małe spółki szybciej zmieniają kierunek trendu niż duże?

 W ostatnich kilku miesiącach sWIG80 rozjeżdża się z WIG20:

Indeks małych spółek znajduje się wręcz w trendzie spadającym, natomiast WIG20 osiąga nowe szczyty. Ta dywergencja jest na tyle silna, że warto wykorzystać ją do postawienia pytania, czy małe spółki zapowiadają bessę, ewentualnie "trend" horyzontalny. sWIG80 często traktuje się jak termometr prognozy gospodarczej, ponieważ małe spółki lepiej odzwierciedlają stan całej gospodarki niż duże. Naukowo zostało to dowiedzione np. w badaniu E. Widz [1], z którego wynika, że chociaż zarówno duże, średnie, jak i małe spółki korelują wyprzedzająco ze zmianami PKB, to wpływ PKB na giełdę występuje jedynie dla sWIG80. Nawiasem mówiąc autor raczej błędnie interpretuje swoje wyniki, ponieważ stwierdza, że indeksy giełdowe są przyczyną zmian PKB. Pisałem już o tym tutaj, że przyczynowość w sensie Grangera jest po prostu nazwą na wyprzedzenie w korelacji: inwestorzy po prostu dyskontują cząstkowe informacje przychodzące wcześniej niż oficjalne dane PKB. Pieniądze nie biorą się z nieba, a co najwyżej można starać się dowieść, że zwiększony dług publiczny zwiększa PKB i zainwestowanie środków w akcje jest czymś analogicznym. Jednak ludzie nie zaciągają kredytów i pożyczek, żeby nakupować akcji. W każdym razie jedyną istotną informacją w badaniu Widz jest właśnie ten kierunek odwrotny, tzn. od PKB do giełdy. A to okazuje się jedynie dotyczyć sWIG80 właśnie. 

Czyli opadający sWIG80 informuje o słabnącej gospodarce. To jednak nie oznacza jeszcze, że maluchy można traktować jako prognostyk nadchodzącej bessy - bo dawałoby to możliwość przewidywania. Gdyby każdy tak przewidywał, to reakcja dużych spółek musiałaby natychmiast dostosować się do małych: gdyby każdy wiedział, że za parę miesięcy duże spółki zaczną spadać, to każdy będzie grał co najwyżej na krótki termin. Powiedzmy, że średni inwestor postanowi sprzedać akcje za miesiąc. Ale przecież wie, że inni też tak zrobią. To znaczy, że nie będzie w stanie sprzedać po odpowiedniej cenie. Wobec tego skróci termin. Ale wie, że inni też skrócą.  Za dwa-trzy tygodnie nikt od niego nie będzie odkupował. Wobec tego skróci do tygodnia. Ale wie, że inni pomyśleli to samo, że muszą skrócić, więc też skrócą. Chociaż się wydaje to tylko teorią, to czysta logika ekonomiczna prowadzi do wniosku, że właściwie, to może jedynie uprawiać daytrading pod warunkiem, że występują duże wahania. Generalnie będzie to jednak oznaczało spadek popytu w kolejnych dniach, ponieważ nie każdy trader będzie w stanie (lub nie będzie chciał) tak działać i dlatego trend powinien rzeczywiście się dostosować do spadkowego.

Teoria efektywnego rynku będzie działać pod dwoma warunkami. Większość inwestorów musi być racjonalna (czyli przeprowadzać powyższy tok rozumowania) oraz musi być ich wystarczająco wielu. Dlaczego to drugie jest tak ważne? Nie chodzi tu wbrew pozorom o płynność, ale to, że jeśli inwestorów będzie za mało, to powstaje ryzyko, że założą koalicję i zaczną sztucznie nakręcać kurs, żeby potem sprzedać paru naiwniakom.  

Do czego doszliśmy? Załóżmy, że są spełnione te dwa założenia. W takiej sytuacji sWIG80 nie może być prognostykiem WIG20. Ale to nie oznacza jeszcze, że WIG20 będzie się dostosowywał do sWIG80. Inwestorzy wcale nie muszą brać pod uwagę sWIG80, jeśli uznają, że nie ma on wpływu na wycenę akcji dużych spółek. To znaczy, jeżeli gospodarka Polski znajdzie się w recesji, to nie znaczy automatycznie, że duże spółki też znajdą się w recesji. Powiedzmy np., że rząd wprowadza duży podatek dla małych przedsiębiorstw, a duże mogą go uniknąć. Weźmy lepszy przykład. Poprzednio pisałem, że WIG silnie urósł po wyborach,  ponieważ inwestorzy wierzą, że spada ryzyko polityczne. Ale przecież to ryzyko dotyczy bardziej dużych spółek niż małych, ponieważ Skarb Państwa ma udziały tylko w dużych spółkach. Warto też odnotować ostatnie badanie przeprowadzone przez KPMG, z którego wynika, że niepewność polityczna dotyczy właśnie dużych firm (zob. raport). Widzimy więc, że dywergencja między dużymi a małymi spółkami ma logiczne podstawy.

 

W sumie ostatni miesiąc traktowałbym jako zdarzenie jednorazowe. Z tej perspektywy kierunek nadal byłby spadkowy lub horyzontalny, gdyby tylko sWIG80 wyznaczył kierunek na przyszłość.

Sprawdźmy więc czy rzeczywiście indeks małych spółek wyprzedzał duże w przeszłości.

Oto wykresy dla logarytmów z obu indeksów w tygodniowych interwałach:

Test wykonałem w R przy pomocy funkcji lowess (ang. locally weighted scatterplot smoothing - lokalnie ważone wygładzanie wykresów), a także wykorzystałem kod, który ktoś zamieścił na StackOverflow na znajdowanie lokalnego ekstremum. Dla maksimów dostałem taki obraz:

Czerwona pionowa linia wskazuje max sWIG80, niebieska pionowa linia - WIG20.

I tak:

- pierwszy max sWIG wyprzedzał

- drugi max WIG20 wyprzedzał

- trzeci max oba indeksy w tym momencie wskazały

- czwarty max sWIG80 pierwszy

- piąty niejasna sytuacja, była dywergencja, prawdopodobnie spowodowana zniknięciem OFE

- szósty oba tak samo

- siódmy sWIG80 szybszy

- ósmy oba w tym samym momencie

Teraz to samo dla minimów:

W tym wypadku nie ma sensu nawet wyliczać dołki, bo niemal wszędzie się nakładają czerwone z niebieskimi. 

Widzimy, że wcale nie można polegać na małych spółkach jako kierunkowskazie. 

Literatura:

[1] Widz, E., Wahania koniunktury giełdowej a wahania koniunktury gospodarczej w Polsce–analiza przyczynowości w sensie Grangera. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego We Wrocławiu, nr 531, 2018.

Dodatek:

Kod w R:

#pakiet xts dla wygody

if (require("xts")==FALSE) {

  install.packages("xts")

  library("xts") 

}

# ścieżki i ładowanie danych ....

# mamy indeksy: cena1, cena2 oraz daty: daty1, daty2, WIG20 od 1991 r., sWIG80 od 1995 r.

cena1_xts = xts(cena1, order.by=daty1)

cena2_xts = xts(cena2, order.by=daty2)

# scalanie szeregów czasowych tylko dla dopasowanych dat, czyli od 1995

ceny_xts <- merge(cena1_xts, cena2_xts, join="inner")

ceny_mat <- as.matrix(ceny_xts)

# logarytm indeksu

logcena1 = log(x=ceny_xts[,1])

logcena2 = log(x=ceny_xts[,2])

# filtr lowess

filtr1 = lowess(logcena1, f=0.01)$y

filtr2 = lowess(logcena2, f=0.01)$y

# zamieniam na zwykły wektor, bo potem są problemy z wykresem

logcena1 = as.numeric(logcena1)

logcena2 = as.numeric(logcena2)

# funkcja Evan'a Friedlanda (https://stackoverflow.com/questions/6836409/finding-local-maxima-and-minima)

inflect <- function(x, threshold){

  up   <- sapply(1:threshold, function(n) c(x[-(seq(n))], rep(NA, n)))

  down <-  sapply(-1:-threshold, function(n) c(rep(NA,abs(n)), x[-seq(length(x), length(x) - abs(n) + 1)]))

  a    <- cbind(x,up,down)

  list(minima = which(apply(a, 1, min) == a[,1]), maxima = which(apply(a, 1, max) == a[,1]))

}

linieEkstremum <- function(filtrn, is_plot_new, maks) {

# w tym przypadku to nie ma istotnego znaczenia jakie n, dotyczyło wielkości ekstremów dla punktów

  n <- 2

  

# ustawiłem dla min 50, dla max 60, bo dało to lepszy efekt wizualny, ale to można sobie zmieniać dowolnie. Większe powoduje usunięcie mniejszych ekstremów, tzn. lokalność ekstremum rośnie w kierunku globalności

  bottoms <- lapply(1:n, function(th) inflect(filtrn, threshold = 50)$minima)

  tops <- lapply(1:n, function(th) inflect(filtrn, threshold = 60)$maxima)

  

  if (is_plot_new==TRUE) {

    plot(x=index(filtrn), y=filtrn, type = 'l', ylim=c(min(filtr1, filtr2), max(filtr1, filtr2)), 

             col="darkred", main="", xlab="", xaxt="n")

    

    datyWykres = seq(from=daty1[1], to=daty1[length(daty1)], length.out=round(length(daty1)/96))

    indeksWykres = seq(from=1, to=length(filtrn), length.out=round(length(filtrn)/96))

    axis(side=1, cex.lab=1, cex.axis=0.8, at=indeksWykres, las=2, labels=format(datyWykres,"%Y-%m"), hadj=1) 

    mtext(text="okres", side=1, adj=0.5, padj=5.2)

    

    for(i in n:n){

      if (maks==1) {

        abline(v=tops[[i]], col="red")

      } else if (maks==0) {

        abline(v=bottoms[[i]], col="red")

      }

    }

    

  } else {

    lines(index(filtrn), filtrn, type = 'l', col="darkblue")

    for(i in n:n){

      if (maks==1) {

        abline(v=tops[[i]], col="blue")

      } else if (maks==0) {

        abline(v=bottoms[[i]], col="blue")

      }

    }

  }

}

# tylko log-cena

linieEkstremum(logcena1, is_plot_new=TRUE, maks=-1)

linieEkstremum(logcena2, is_plot_new=FALSE, maks=-1)

legend("topleft", legend=c("sWIG80", "WIG20"), col=c("darkred", "darkblue"), lty = 1, lwd = 2)

# filtr + maksima

linieEkstremum(filtr1, is_plot_new=TRUE, maks=1)

linieEkstremum(filtr2, is_plot_new=FALSE, maks=1)

legend("topleft", legend=c("sWIG80", "WIG20"), col=c("darkred", "darkblue"), lty = 1, lwd = 2)

# filtr + minima

linieEkstremum(filtr1, is_plot_new=TRUE, maks=0)

linieEkstremum(filtr2, is_plot_new=FALSE, maks=0)

legend("topleft", legend=c("sWIG80", "WIG20"), col=c("darkred", "darkblue"), lty = 1, lwd = 2)

Demokracja a stopy zwrotu z akcji

Poniedziałek, 16.10. już po wyborach WIG rośnie o 4,3% - zdarza się to bardzo rzadko. 

W ciągu ostatnich 4 lat tak duży dzienny wzrost wystąpił ok. 7 razy, co daje ok. 0,007 prawdopodobieństwa (przy 1000 sesji). Jednocześnie stanowi to ok. 3 odchyleń standardowych dla tego samego okresu. Tego dnia ani w weekend nie wystąpiły nadzwyczajne zdarzenia gospodarcze. A zatem nie ma wątpliwości, że ten skok jest skutkiem wyborów parlamentarnych w Polsce. Inwestorzy pozytywnie oceniają fakt, że większość głosów zdobyła tzw. opozycja demokratyczna. Wchodzi zapewne w grę wiara w przywrócenie praworządności i powagi instytucji państwowych. Inaczej mówiąc wzrasta zaufanie do państwa, czyli spada ryzyko polityczne, o którym pisałem poprzednio. 

Niestety, nie wiemy, czy ryzyko polityczne jest w ogóle dywersyfikowalne. Intuicyjnie może się wydawać, że nie da się go zdywersyfikować. Powiedzmy, że krajem rządzi dyktator. W takim układzie nie możemy być pewni, czy nas nie wywłaszczy, nie zmieni cen albo nie zmieni na naszą niekorzyść prawa. Jeżeli dyktator wprowadza gospodarkę kapitalistyczną, to i tak nie ma pewności, czy nie zmieni reguł gry. Stąd inwestor będzie oczekiwał bardzo wysokich stóp zwrotu, żeby w ogóle kupił akcje takiej firmy. Akcje będą wyceniane mocno poniżej wartości księgowej.

 Im większy poziom demokratyczności kraju, tym istnieje więcej osób lub instytucji kontrolujących się nawzajem. Dlatego właśnie trójpodział władzy wiąże się z demokracją. Gdybyśmy mieli do czynienia oligarchią w postaci trzech niezależnych ośrodków: ustawodawcy, wykonawcy i sędziego, to powstałoby ryzyko, że ta trójka utworzy cichą koalicję, doprowadzając de facto do dyktatury. Ale im więcej niezależnych ośrodków, tym ryzyko takie spada, a inwestor potrzebuje coraz mniej kompensacji ryzyka politycznego.

Z drugiej strony ktoś mógłby pójść tropem rozumowania Korwina Mikkego i powiedzieć, że wraz ze wzrostem liczebności niezależnych ośrodków, spadnie jakość rządzenia. Przykładowo nie może być tak, że byle stowarzyszenie może kontrolować władzę sądowniczą. Liczą się kompetencje. Dlatego rozsądnym rozwiązaniem jest, aby obywatele wybierali spośród siebie przedstawicieli określonej władzy, wg określonych kompetencji. Innymi słowy, demokracja pośrednia jest lepsza od demokracji bezpośredniej.

Wydawałoby się więc, że monarchia czy dyktatura lansowana przez Korwina wcale nie jest konieczna do uzyskania optymalnego systemu. Istnieje jednak bardzo silny argument przemawiający za tym rozwiązaniem. Mówię tu o tzw. twierdzeniu Arrowa o niemożliwości. W dużym uproszczeniu mówi ono, że jeśli ludzie wybierają co najmniej spośród 3 partii oraz ich preferencje są spójne (sami sobie nie zaprzeczają, nie zmieniają zdania w zależności od pogody itp.), to jedyną możliwością, aby uszeregować partie od najlepszej do najgorszej, jest to, że wszyscy wyborcy będą mieć identyczne preferencje. To znaczy każdy będzie wolał partię A od B i B od C. Ale skoro każdy ma takie same poglądy, to nie są potrzebne wybory! Logiczne więc, że wystarczy jedna osoba, która dokona uszeregowania partii. Innymi słowy musi rządzić dyktator.

Jest to paradoks demokracji, ale tak po prostu jest. Nie trzeba wcale odwoływać się do korwinowskiego twierdzenia, że w demokracji jest więcej głupich niż mądrych, żeby uzasadnić wprowadzenie dyktatury. Jeśli się wgłębić, to w twierdzeniu Arrowa nie ma niczego dziwnego. Ja bym prędzej zapytał, dlaczego ludzie mają inne poglądy czy ściślej preferencje? Załóżmy, że nie chodzi o IQ i inne biologiczne czy kulturowe uwarunkowania. Jeśli je odrzucimy, to zostaje nam wiedza - ekonomiczna, psychologiczna, socjologiczna, historyczna, społeczna i polityczna. Jeśli założylibyśmy w miarę równe IQ, tak że każdy by tak samo interpretował i rozumiał fakty, to - biorąc pod uwagę, że żyjemy w tej samej kulturze i różnice kulturowe przestają mieć znaczenie - jedyną przyczyną różnic staje się biologia. Np. konserwatyzm może wynikać z wrodzonej niechęci do zmian w swoim życiu albo lęku przed nieznanym i niepewnym. 

Fakt, że istnieje różnorodność poglądów wynika częściowo z różnic biologicznych, a te z kolei są potrzebne w procesie ewolucji. Niestabilność polityczna może być więc konieczna do rozwoju społecznego. Tak więc niemożliwość podejmowania racjonalnych decyzji przez całe społeczeństwo może być konsekwencją szerszego procesu ewolucji społeczeństw czy narodów.   

Z tej analizy płynie jeszcze jeden wniosek. Mianowicie, że dyktatura będzie możliwa w tych krajach, gdzie ludzie mają zbliżone do siebie poglądy. Chociaż twierdzenie Arrowa o tym nie mówi, to aby dyktatura mogła się dłużej utrzymać, musi być na to społeczna akceptacja. Czyli dyktatura byłaby wyborem preferowanym z powodu np. kultury, a nie narzuconym siłowo. Z tego powodu wątpliwe, żeby totalitaryzm stał się ustrojem optymalnym w jakiejkolwiek kulturze, ponieważ charakteryzuje go brak wpływu jednostek na swoje życie i konieczność surowego podporządkowania woli władcy, tak że gospodarka staje się nieefektywna. Dostajemy wtedy portfel nieefektywny - spada z krzywej Markowitza używając języka teorii portfela. Portfele "nietotalitarne" będą efektywniejsze: ryzyko będzie mniejsze, a stopy zwrotu będą większe. 

Skrajny przypadek totalitaryzmu można osłabić. Możemy mieć dyktaturę polityczną, ale nie gospodarczą. Ludzie mogą podejmować sami decyzje ekonomiczne na wolnym rynku, ale nie mają wpływu na prawo i politykę państwa. Jeżeli ludzie nie są zadowoleni z narzuconej polityki, to będzie to miało wpływ na ich decyzje życiowe, w tym ekonomiczne. W sumie gospodarka również nie będzie działać optymalnie. 

W sumie widzimy, że skrajne przypadki - zarówno demokracji, jak i dyktatury pogarszają poziom życia społeczno-gospodarczego. Demokracja bezpośrednia jest gorsza od demokracji pośredniej, bo "więcej jest głupich niż mądrych" lub "tam gdzie kucharek 6 tam nie ma co jeść". Podobnie skrajna dyktatura jest gorsza od miękkiej. Stąd zależność między poziomem demokratyczności a wzrostem gospodarczym wcale nie jest jednoznaczna. Dowodem, że istotnie tak się dzieje jest np. meta-analiza [1] z 2019-2020 r. Praca sugeruje, że istnieje pozytywny związek, choć jest on bardzo mały. Swego czasu również wykonałem własną analizę (zob. ten artykuł), z której jasno wynika, że dla krajów europejskich więcej demokracji przyspiesza rozwój gosp. Wydaje się to sensowne, choćby dlatego, że większa demokracja dopuszcza większą liczbę głosów i opinii, a przez to instytucje państwa są bardziej otwarte na różne pomysły oraz rozmowy z zagranicą, co z kolei przekłada się na większy poziom inwestycji. Tym samym demokracja staje się pośrednim kanałem wzrostu gosp. 

Powróćmy teraz do rynku akcji. Portfel rynkowy danego kraju będzie odpowiadał jego gospodarce. Jeżeli wiemy, że przy danych warunkach dyktatura jest ustrojem optymalnym, to należy się zastanowić czy w jakiś sposób można dokonać dywersyfikacji ryzyka politycznego. Logika nakazuje zaprzeczyć, przynajmniej jeśli chodzi o różne sektory gospodarki. O ile będą one w różny sposób korelować ekonomicznie, o tyle politycznie są w rękach jednej osoby czy grupy osób, więc nie da się tego dywersyfikować. Co innego w przypadku różnych krajów, w których panuje dyktatura. Można przyjąć, że dyktatorzy działają niezależnie od siebie, co daje sposobność do tworzenia efektywniejszego portfela. 

Nie znaczy to jednak, że warto inwestować w akcje lub fundusze krajów niedemokratycznych bez zastanowienia. Ostatnie badanie [2] dla MSCI (1975-2015) wskazuje, że występuje maleńka, ale statystycznie istotna korelacja między poziomem demokracji a zyskami z akcji (0,067). Dalej, model wskazuje, że spadek demokracji ze 100% do 0% (czyli do autokracji) obniża stopy zwrotu aż o 7,06% rocznie. Badacze wykonali eksperyment myślowy polegający na zainwestowaniu przez cały okres próby w dwa portfele: wysokiej demokracji oraz niskiej demokracji. Okazało się, że pierwszy zarabiał średniorocznie (geometrycznie) niecałe 10%, zaś drugi nieco ponad 5%. Skumulowane zmiany z obydwu portfeli pokazuje poniższy rysunek:

Co więcej, "portfel demokratyczny" miał niższą zmienność niż "portfel autokratyczny", a współczynnik korelacji między zmiennością a demokratycznością ujemny. Poniższy rysunek pokazuje współczynnik Sharpe'a dla trzech poziomów demokratyczności:

Jak widać im więcej demokracji, tym wyższe były współczynniki Sharpe'a. Dlatego dywersyfikując swój globalny portfel w pierwszej kolejności powinniśmy wybierać kraje demokratyczne. 

Natomiast jeśli chodzi o Polskę, to warto zauważyć, że po 10 latach (od 2012 do 2022) ocena demokratyczności znacznie się obniżyła - wg  https://ourworldindata.org/democracy  z 0,89 do 0,57:

Dla porównania w USA również spadła, ale z 0,9 do 0,82, a dla UK się prawie nie zmieniła:

Dla Niemiec również niewiele się zmieniła:

Obecny powrót opozycji demokratycznej do władzy może wspomóc giełdę. Trzeba oczywiście  pamiętać, że omawiany poziom demokratyczności stanowi tylko jeden z wielu nakładających się czynników.

Literatura:

[1] Colagrossi M, Rossignoli D, Maggioni MA. 2020. Does democracy cause growth? A meta-analysis (of 2000 regressions). Eur. J. Politcal Econ. 61:1–44 ;

[2] Lei, Xun/Wisniewski, Tomasz Piotr (2022). Democracy and Stock Market Returns. [S.l.] : SSRN.

Ryzyko polityczne wg branż

Ryzyko polityczne dotyczy każdej firmy, choćby z powodu obciążeń podatkowych, które zależą od decyzji politycznych. Zagrożenie nowymi podatkami jest bardzo trudne oszacowania, bo jako nowe wydarzenie jest w zasadzie jednorazowe, a także może różnie wpływać na dochody przedsiębiorstwa. Weźmy choćby osławiony podatek od niektórych kopalin (tzw. podatek miedziowy) wprowadzony w 2012 r. przez rząd PO. Został wprowadzony specjalnie dla KGHM i uderzył w niego z tak dużą siłą, że do dziś nie do końca się po nim pozbierał. PIS obiecał w 2015 r., że zniesie ten podatek, ale tego nie zrobił. Niemal identyczna sytuacja dotyczyła dużych banków - PIS wprowadził podatek bankowy w 2016 r. Innym, ale podobnym przykładem ryzyka politycznego są regulacje cenowe albo różnego rodzaju obciążenia. Jeszcze inne zagrożenie to różnego rodzaju zakazy (np. handlu w niedziele). W Polsce w ostatnich latach wzrosła też niepewność zmian legislacyjnych. Jeżeli władza jest nieprzewidywalna, to zagrożeniem dla prywatnych przedsiębiorstw stanowią wydatki budżetowe poprzez tzw. efekt wypierania - państwo zaciągając nowe kredyty i pożyczki podnosi rynkową stopę procentową, utrudniając przedsiębiorcom inwestycje. W końcu populistyczne i mało rozważne decyzje rządowe prowadzą do wzrostu inflacji, a to oczywiście dotyka wielu firm. 

Powyższe przykłady ryzyka politycznego dotyczą zewnętrznych wpływów na finanse firmy. Mogą jednak być także wpływy wewnętrzne, gdy w spółce zasiadają ludzie z nadania politycznego, tak że rodzi to ryzyko marnotrawstwa środków i złego zarządzania.

Ryzyko polityczne jest na tyle szerokim pojęciem, że oczywistym jest różnorodność podejść. Ja się odwołam się do pracy [1], która z kolei posługuje się metodologią z [2]. W przeciwieństwie do standardowych metod szacowania ryzyka na podstawie przeszłości, metoda szacuje ryzyko na podstawie bieżących danych. Co więcej, uzyskujemy dzięki niej prawdopodobieństwo zdarzeń, które mogą wystąpić w przyszłości, a nie ryzyko zdarzeń z przeszłości, jak to się standardowo robi. Jak to w ogóle możliwe, żeby uzyskać bieżące ryzyko na temat przyszłości? Można to nieco porównać do wywiadów lub ankiet z zarządzającymi, których się pyta o zagrożenia. Jednak takie ankiety są bardzo kosztowne, tymczasem metoda, o której mowa, jest zautomatyzowana i opiera się na tzw. lingwistyce komputerowej.

Aby mieć pogląd o co w niej chodzi, zajrzałem do [2]. Autorzy opisują to tak (str. 1 - przetłumaczone za pomocą deepL):

W niniejszym artykule wykorzystujemy analizę tekstową transkryptów kwartalnych telekonferencji dotyczących wyników finansowych w celu skonstruowania miar zakresu i rodzaju ryzyka politycznego, na jakie narażone są spółki notowane na giełdzie w Stanach Zjednoczonych, oraz tego, jak zmienia się ono w czasie. Zdecydowana większość amerykańskich spółek giełdowych regularnie organizuje telekonferencje z analitykami i innymi zainteresowanymi stronami, podczas których zarząd przedstawia swoje poglądy na temat przeszłych i przyszłych wyników firmy oraz odpowiada na pytania uczestników telekonferencji. Określamy ilościowo ryzyko polityczne, na jakie narażona jest dana firma w danym momencie, w oparciu o udział rozmów podczas telekonferencji, które koncentrują się na ryzyku związanym z polityką w ogóle i z konkretnymi tematami politycznymi. 

W tym celu adaptujemy prostą, opartą na wzorcach metodę klasyfikacji sekwencji opracowaną w lingwistyce komputerowej (Song i Wu, 2008; Manning i in., 2008), aby rozróżnić język związany z kwestiami politycznymi i niepolitycznymi. W przypadku naszej podstawowej miary ogólnej ekspozycji na ryzyko polityczne korzystamy z biblioteki szkoleniowej tekstów politycznych (tj. podręcznika licencjackiego na temat polityki amerykańskiej i artykułów z sekcji politycznej amerykańskich gazet) oraz biblioteki szkoleniowej tekstów niepolitycznych (tj. podręcznika rachunkowości, artykułów z niepolitycznych sekcji amerykańskich gazet i transkrypcji rozmów na tematy niepolityczne) w celu zidentyfikowania kombinacji dwóch słów ("bigramów"), które są często używane w tekstach politycznych. Następnie zliczamy liczbę przypadków, w których te bigramy są używane w rozmowie konferencyjnej w połączeniu z synonimami "ryzyka" lub "niepewności" i dzielimy przez całkowitą długość rozmowy, aby uzyskać miarę udziału rozmowy, która dotyczy ryzyka politycznego.  

Zastosowana metoda jest zatem jednocześnie innowacyjna, jak i wysoko ekspercka. Nie mając pełnej wiedzy na temat tej techniki trudno powiedzieć na ile jest rzetelna, a na ile dostarcza przypadkowych wyników.

Wróćmy do [1]. Spółki zgrupowano w branże wg metodologii MSCI. Są to:

Sektor energetyczny (Energy Sector): obejmuje firmy zajmujące się poszukiwaniem i produkcją, rafinacją i marketingiem oraz magazynowaniem i transportem ropy naftowej i gazu oraz węgla i paliw konsumpcyjnych. Obejmuje również firmy oferujące sprzęt i usługi związane z ropą naftową i gazem.

Sektor materiałów (Materials Sector): obejmuje firmy produkujące chemikalia, materiały budowlane, produkty leśne, szkło, papier i powiązane produkty opakowaniowe, a także metale, minerały i firmy wydobywcze, w tym producentów stali.

Sektor przemysłowy (Industrials Sector): obejmuje producentów i dystrybutorów dóbr kapitałowych, takich jak przemysł lotniczy i obronny, produkty budowlane, sprzęt elektryczny i maszyny oraz firmy oferujące usługi budowlane i inżynieryjne. Obejmuje on również dostawców usług komercyjnych i profesjonalnych, w tym usług drukarskich, środowiskowych i obiektowych, usług i materiałów biurowych, usług ochrony i alarmów, usług w zakresie zasobów ludzkich i zatrudnienia, usług badawczych i konsultingowych. Obejmuje również firmy świadczące usługi transportowe.

Sektor podstawowych dóbr konsumpcyjnych (Consumer Staples Sector): obejmuje spółki, których działalność jest mniej wrażliwa na cykle gospodarcze. Obejmuje on producentów i dystrybutorów żywności, napojów i wyrobów tytoniowych oraz producentów nietrwałych artykułów gospodarstwa domowego i produktów osobistych. Obejmuje on również dystrybutorów i sprzedawców detalicznych podstawowych produktów konsumenckich, w tym firmy zajmujące się sprzedażą detaliczną żywności i leków. 

Sektor niepodstawowych dóbr konsumpcyjnych (Consumer Discretionary Sector): obejmuje firmy, które są najbardziej wrażliwe na cykle gospodarcze. Jego segment produkcyjny obejmuje samochody i komponenty, trwałe artykuły gospodarstwa domowego, produkty rekreacyjne oraz tekstylia i odzież.

Sektor opieki zdrowotnej (Health Care Sector): obejmuje dostawców i usługi opieki zdrowotnej, firmy produkujące i dystrybuujące sprzęt i materiały medyczne oraz firmy technologiczne zajmujące się opieką zdrowotną. Obejmuje on również firmy zajmujące się badaniami, rozwojem, produkcją i marketingiem produktów farmaceutycznych i biotechnologicznych.

Sektor finansowy (Financials Sector): obejmuje spółki zajmujące się bankowością, usługami finansowymi, finansami konsumenckimi, rynkami kapitałowymi i działalnością ubezpieczeniową. Obejmuje on również giełdy finansowe i dane oraz hipoteczne REIT-y.

Sektor technologii informacyjnych (Information Technology Sector): obejmuje spółki oferujące oprogramowanie i usługi informatyczne, producentów i dystrybutorów sprzętu i wyposażenia technologicznego, takiego jak sprzęt komunikacyjny, telefony komórkowe, komputery i urządzenia peryferyjne, sprzęt elektroniczny i powiązane instrumenty oraz półprzewodniki i powiązany sprzęt i materiały. 

Sektor usług (tele)komunikacyjnych (Communication Services Sector): obejmuje firmy, które ułatwiają komunikację i oferują powiązane treści i informacje za pośrednictwem różnych mediów. Obejmuje on firmy telekomunikacyjne i medialno-rozrywkowe, w tym producentów interaktywnych gier oraz firmy zajmujące się tworzeniem lub dystrybucją treści i informacji za pośrednictwem zastrzeżonych platform. 

Sektor użyteczności publicznej (Utilities Sector): obejmuje spółki użyteczności publicznej, takie jak usługi dostarczania elektryczności, gazowe i wodociągowe. Obejmuje również niezależnych producentów energii i sprzedawców energii oraz firmy zajmujące się wytwarzaniem i dystrybucją energii elektrycznej ze źródeł odnawialnych. 

Sektor nieruchomości (Real Estate Sector): obejmuje spółki zaangażowane w rozwój i obsługę nieruchomości. Obejmuje on również firmy oferujące usługi związane z nieruchomościami oraz fundusze kapitałowe Real Estate Investment Trusts (REITs).

Ryzyko polityczne w kolejności rosnącej wg branż przedstawiono w tabeli poniżej:

Pierwsze pozycje nie budzą kontrowersji. Najmniejsze ryzyko niesie produkcja dóbr podstawowych (np. żywność) i niepodstawowych (np. samochody). Zaskakujące natomiast jest środkowe położenie sektora energii, które wydaje się być bardzo narażone na decyzje polityczne. Z drugiej strony to usługi użyteczności publicznej dostarczają energię i znajdują się na ostatnim miejscu, czyli niosą najwyższe ryzyko. Wydaje mi się, że Energy Sector to błędna i myląca nazwa, którą powinno się zastąpić przez Mining sector, czyli sektor wydobywczy. Niemniej wydawałoby się, że sektor wydobywczy powinien znajdować się bliżej końca. Odpowiedź zapewne leży w tym, iż są to duże i niezależne od rządu podmioty, które mają po pierwsze strategiczne znaczenie dla gospodarki, a po drugie wpływają na ceny i na stabilność sektora finansowego. Z jednej strony rząd USA nie może ich za mocno atakować, z drugiej mają one silne lobby, które uzyskują dla siebie korzyści. W warunkach polskich sytuacja wygląda inaczej - państwo kontroluje ten sektor, a przez to ryzyko polityczne może być w rzeczywistości większe.

Spróbujmy przyporządkować sektory do różnych subindeksów WIGu. Poniżej moja propozycja wraz ze wskaźnikiem ryzyka politycznego:

Tak jak pisałem sektor energii, który tutaj został przyporządkowany do WIG-paliwa, może być w warunkach polskich za nisko na tej liście. Jest dość oczywiste, że im bardziej upolityczniona dana branża czy spółka, tym zarządzający będą silniej unikać tematu polityki, co więcej, będą wypowiadać się także bardziej jak politycy - w sposób odpowiednio "bezpieczny". Metoda zaproponowana przez [2] powinna zostać skorygowana o poziom polityczności danej branży i spółki. Wtedy byłaby bardziej wiarygodna. Dla przykładu Orlen jest tak upolityczniony, że bywa błędnie nazywany przedsiębiorstwem państwowym. To też powoduje, że politycy opozycji uprawiają często populistyczną propagandę, że powinien wychodzić na zero, a nie zarabiać. Wystarczy taka jedna wypowiedź, aby zatopić kurs na wiele tygodni.

Przedstawiony rozkład ryzyka politycznego wg branż może przydać się w procesie dywersyfikacji portfela długoterminowego.

Literatura:

[1] Chuliá, H., Estévez, M., Uribe, J.M.  Systemic political risk. Economic Modelling. Volume 125, August 2023, 106375;

[2] Hassan, T.A., Hollander, S., Van Lent, L., Tahoun, A. Firm-level political risk: measurement and effects. The Quarterly Journal of Economics, Volume 134, Issue 4, November 2019, Pages 2135–2202.

Pozorne odwrócenie przyczyny i skutku w relacji giełdy z gospodarką

Omówiłem przyczynowość w sensie Grangera w świecie gospodarki, a teraz krótko przyjrzę się jej w świecie finansów. Zgodnie z teorią efektywnego rynku informacje o zmianach w produkcji powinny natychmiast zostać uwzględnione w cenach: dobre wieści powinny natychmiast podnosić ceny, złe - obniżać. Czy wynika z tego, że zmiany w produkcji powinny korelować na bieżąco z indeksami giełdowymi? Nie. Zobaczmy o co chodzi.

Dane o miesięcznych zmianach produkcji są te same co w poprzednim artykule. Jedynie dokładam stopę zwrotu WIG (źródło: stooq.pl). Okres 2001-06.2023, miesięcznie. Jedna uwaga: OECD podaje wskaźniki w ujęciu realnym. Nawet żeby się upewnić, porównałem dane dla Polski z GUSem - wskaźnikami przemysłu w cenach stałych r/r. Po przeróbce miesięcznych danych OECD do rocznych, dostałem współczynnik korelacji 0,95 i sumarycznie oba źródła niemal się pokrywają. Tak więc musimy mieć na uwadze, że mamy wielkości realne, które porównujemy z nominalnym WIG. Analiza w R.

1. Produkcja w Polsce.

Zacznijmy od korelacji krzyżowej WIG kontra produkcja w Polsce:

ccf(stopa_wig, stopa_pl, lag.max=6)

Nie ma tu pomyłki - ujemny krok oznacza, że produkcja w Polsce jest opóźniona o 1 miesiąc w stosunku do WIGu. WIG wyprzedza produkcję w Polsce i to o 2 miesiące.

Ale znowu jak poprzednim razem dobrze jest sprawdzić PACF stóp WIGu:

Okazuje się, że autokorelacje nie mogą być, nomen omen, przyczyną odwrócenia przyczyny i skutku.  

Żeby uzyskać pewność co do tego "odwrócenia", zastosujemy test Grangera(wystarczy order = 1) z pakietu lmtest:

H0: WIG nie wpływa na produkcję z miesięcznym opóźnieniem

H1: WIG wpływa na produkcję z miesięcznym opóźnieniem.

grangertest(x=stopa_wig, y=stopa_pl, order=1)

Granger causality test

Model 1: stopa_pl ~ Lags(stopa_pl, 1:1) + Lags(stopa_wig, 1:1)
Model 2: stopa_pl ~ Lags(stopa_pl, 1:1)
  Res.Df Df    F    Pr(>F)    
1    265                      
2    266 -1 13.2 0.0003361 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

WIG powoduje zmiany w gospodarce? Zanim przeanalizujemy wynik, wykonajmy test odwrotny:

 H0: Produkcja nie wpływa na WIG z miesięcznym opóźnieniem

H1: Produkcja wpływa na WIG z miesięcznym opóźnieniem.

grangertest(y=stopa_wig, x=stopa_pl, order=1)

Granger causality test Model 1: stopa_wig ~ Lags(stopa_wig, 1:1) + Lags(stopa_pl, 1:1) Model 2: stopa_wig ~ Lags(stopa_wig, 1:1) Res.Df Df F Pr(>F) 1 265 2 266 -1 0.6718 0.4132

Okazuje się, że produkcja nie wpływa na WIG po miesiącu. To się zgadza z teorią efektywnego rynku, jednak co oznacza, że WIG wyprzedza gospodarkę co najmniej o 1 miesiąc (bo widzieliśmy 2 miesiące wyprzedzające)? Odpowiedź wydaje się oczywista: inwestorzy przewidują poprawnie zmiany w produkcji. Pytanie, w jaki sposób przewidują? Pierwsza hipoteza jaka przychodzi to występujące autokorelacje w produkcji. Te już sprawdzałem wcześniej, ale powtórzmy rysunek:

Istnieje zatem lekka ujemna korelacja drugiego rzędu, ale nie pierwszego. Korelacja WIGu z produkcją była jednak silniejsza (0,22 vs 0,16) i to dla 1 rzędu. Wynika z tego, że inwestorzy raczej wykorzystują dodatkowe informacje.

2. Produkcja UE

Jedną z możliwości jest... przyczynowość w sensie Grangera UE -> Polska, którą odkryłem wcześniej. Dla przypomnienia UE koreluje zarówno w bieżącym miesiącu z Polską, jak i wpływa po miesiącu na Polskę. Stąd być może wcześniejsza reakcja WIGu na zmiany gospodarcze w Polsce. Gdyby to jednak była prawda, to produkcja w UE korelowałaby z giełdą w bieżącym miesiącu. Usuwam ostatni miesiąc WIG, bo danych dla UE nie było dla czerwca. Sprawdźmy korelację:

stopa_wig = stopa_wig[-length(stopa_wig)]

ccf(stopa_wig, stopa_eu, lag.max=6)

  

Wbrew linii rozumowania WIG nie koreluje z UE w bieżącym miesiącu, a zamiast tego zachowuje się tak samo jak w stosunku do Polski. Jest to dowód, że tzw. chłopski rozum nie zawsze musi obowiązywać. Wprawdzie przeprowadzone rozumowanie wydaje się logiczne, ale gdyby było spełnione, to musiałoby obalać teorię efektywnego rynku. To właśnie brak tej korelacji działa na jej korzyść. 

3. Produkcja USA

Kolejna możliwość obalająca teorię efektywnego rynku byłaby związana ze sprzężeniem zwrotnym między USA a UE, tak że UE wpływa na USA, ale USA lekko wpływa na UE po miesiącu. Inwestorzy mogą więc dyskontować informacje na miesiąc wcześniej już dzięki USA. USA wpływałby na UE, a UE na Polskę. I otrzymalibyśmy rozwiązanie zagadki w jaki sposób inwestorzy przewidują gospodarkę. 

Ale znowu - gdyby to była prawda, to musiałaby istnieć bieżąca korelacja WIG-USA. Sprawdzamy:

ccf(stopa_wig, stopa_us, lag.max=6)

 A jednak nie. Stopa zwrotu WIG nie koreluje na bieżąco z produkcją USA, ale znów z wyprzedzeniem dwumiesięcznym.

Na ostatnim wykresie jest jeszcze jedna ciekawa sprawa. Wygląda na to, że WIG jest lekko opóźniony o 5 miesięcy w stosunku do zmian PKB w USA. To wszystko zaprzecza obiegowej opinii, że giełda wyprzedza gospodarkę o ok. 6 miesięcy. Korelacja jednak jest mała - 15-16%. Teoria efektywnego rynku jest w tym kontekście nadłamana.

4. Produkcja OECD

Została jeszcze jedna możliwość. Istnieje bowiem sprzężenie zwrotne między a USA a OECD, tzn. USA wpływa na OECD, ale OECD wpływa na kolejny miesiąc w USA. Sprawdzamy, więc analogicznie czy WIG na bieżąco koreluje z OECD:

ccf(x=stopa_wig, y=stopa_oecd, lag.max=6)

Okazuje się, że WIG zachowuje się niemal identycznie jak z poprzednikami. Tak więc nie da się wyjaśnić tego typu korelacjami faktu, że inwestorzy przewidują kolejne 1-2 miesiące. Muszą oni z czegoś innego korzystać. Mogą to być zarówno informacje publicznie dostępne, których tutaj nie uwzględniłem (np. nowe zamówienia, stopa bezrobocia/zatrudnienia albo sondaże o nastroju przedsiębiorców lub konsumentów), jak i niedostępne dla ogółu.   

Patrząc tak zupełnie czysto i naiwnie, można by wysnuć śmiałą hipotezę, że to indeksy giełdowe powodują zmiany w produkcji w następnym miesiącu. Nawet można by to zjawisko wyjaśnić  przeświadczeniem spółek, że skoro inwestorzy wierzą (nie wierzą) w ich perspektywy, to powinny zwiększyć (zmniejszyć) produkcję. Pomijając fakt, że spółki planują na wiele miesięcy albo lat działalność operacyjną, to za odrzuceniem takiej hipotezy stoi również spostrzeżenie, że przecież to nie jest produkcja rozumiana w potocznym znaczeniu, ale produkcja sprzedana. Dalej, wzrosty albo spadki cen akcji mogą być także spowodowane czynnikami psychologicznymi, jak spadek lub wzrost niepewności czy awersji do ryzyka. Spółka działa zgodnie ze swoimi standardami i szacunkami i nie obchodzi jej, że gdzieś za granicą upadł jakiś bank, z którym nie ma nic wspólnego. Natomiast jej akcjonariusz, nawet gdyby miał pełną wiedzę o spółce, może dostrzec przynajmniej krótkoterminowe niebezpieczeństwo, że upadły bank wywoła spadek popytu inwestorów instytucjonalnych na akcje spółki. W dodatku inwestor stający się graczem będzie przewidywał ruchy innych graczy na to zdarzenie, co wywoła samospełniającą się lawinę. W ten sposób giełda odrywa się od sfery realnej. Dlatego hipoteza odwrotna nie ma sensu.