This study investigates, with a critical approach, if portfolios consisting of high beta stocks yields more than portfolios consisting of low beta stocks in the Swedish stock exchange market. The chosen period is 1999-2016, covering both the DotCom Bubble and the financial crisis of 2008. We also investigate if the Capital Asset Pricing Model is valid by doing a test similar to Fama and Macbeth’s of 1973. Based on earlier studies in the field and our own study we come to the conclusion that high beta stocks does not outperform low beta stocks in the Swedish stock market 1999-2016. We believe that this relationship arises from inefficiencies in the market and irrational investing. By doing this study we observe that, the use of beta as the only risk factor for explaining expected returns on stocks or portfolios is not correct.

In 1981, Banz discovered evidence suggesting that small-cap firms outperform large-cap firms when considering risk-adjusted returns. Banz (1981), called this the “size effect” and raised concerns regarding the ability of current asset pricing models to set accurate prices for assets. This resulted in new models being developed, such as the Fama and French three-factor model which takes the size of a company into consideration (Fama & French, 1992). However, since the discovering of the size effect, several researchers have started to question its existence. (Asgharian & Hansson, 2008) Moreover, short after Banz findings, a study by Keim (1983) introduced results that complements the size effect. Keims study suggests that the size effect is present due to the fact that small-cap firms outperform large- cap firms during the month of January. This seasonal anomaly is called the “January effect” and could possibly be the reason for the existence of the size effect. The purpose of this study is to investigate if there is a size effect and/or a January effect present on the Swedish stock market (OMX) when using Enterprise Value as the measure for size. Enterprise Value has been chosen in order to consider the full capital structure of companies, hence, not solely the equity value. In order to answer these research questions, a quantitative study has been conducted on companies being listen on the OMX during the time period 2000-2019. The findings of the research are that there is no size effect present on the OMX. Furthermore, the research has found that there is a January effect present on the OMX. This paper suggests that the January effect might have been the reason for the presence of the size effect in history, but as of now, the size effect has diminished but the January effect still remains.

Calculating the expected return has been a longstanding issue in the finance. There is a positive correlation between the undertaken risk and excess return (or loss) but numerous variables need to be considered. This study builds on the Fama and French formula and adds factors unique to the hospitality industry such as labor cost and diversification in order to get results that are a tailored to the hospitality industry. Active hotel and restaurants companies (SIC 7011 and 5812 respectively) in the 2000-2009 period were analyzed in separate samples. The labor cost improves the explanatory on both samples and the diversification proxy was significant in the hotel sample. Based on the results suggestions for further research were made.

L'objectiu d'aquesta tesi és triple. En primer lloc, contribuïm a aprofundir l'anàlisi de la capacitat del model dels tres factors de Fama i French (1993) per valorar els actius financers a Europa. En segon lloc, estudiem la relació entre els factors de Fama i French (FF) i el risc sistemàtic, i, per tant, en quina mesura _es coherent amb la interpretació del model intertemporal de valoració d'actius, que va més enllà de l'efecte mida i de l'efecte valor comptable-valor de mercat. I, en tercer lloc, tenim com a objectiu mesurar la integració dels mercats d'accions europeus, emmarcada en el procés continu d'alineació institucional i econòmica a Europa. En la literatura empírica de la valoració d'actius, el model dels tres factors ha esdevingut un dels més populars per ajustar segons el risc. No obstant això, fins ara, la majoria de treballs empírics han fet referència a un nombre reduït de mercats, especialment als Estats Units. Perquè el model sigui acceptat com a alternativa vàlida al model de fixació de preus d'actius de capital (CAPM), cal més suport empíric. En aquest treball, fem servir una nova mostra amb una construcció nova dels factors de FF que s'aplica en un conjunt extensiu de països, indústries i regions europees. Els resultats que n'hem obtingut impliquen que el model dels tres factors domina clarament el CAPM en cadascuna de les submostres; tot això a banda que els tests formals indiquen que cap dels models és totalment satisfactori per a la valoració d'actius. A més, documentem que l'ampliació del model de FF amb el factor moment noms millora marginalment la capacitat explicativa quan s'aplica a les rendibilitats de les accions europees.El gran èxit del model dels tres factors de Fama i French també ha generat un debat intens sobre la racionalitat econòmica que hi ha al darrere. Nosaltres hem aprofundit aquesta qüestió estudiant si la mida i la ràtio valor comptable-valor de mercat estan relacionades amb oportunitats futures d'inversió. Ho hem estudiat des de dues perspectives diferents. D'una banda, suposem que els canvis en el conjunt d'oportunitats d'inversió es poden representar mitjançant canvis en la ràtio de creixement macroeconòmic. D'altra banda, vinculem els factors de FF construïts a futures ràtios de creixement del PIB a Europa, i trobem que només la mida sembla que conté alguna informació sobre el creixement macroeconòmic futur. Però, fins i tot aquest efecte de la mida no es manté en les nostres diferents submostres.En un segon pas, relacionem la mida i la ràtio valor comptable-valor de mercat amb canvis en els diferencials dels tipus d'interès per crèdit i per termini. Aquests diferencials de rendiment es reconeixen per la capacitat de marcar les oportunitats d'inversió. Malgrat tot, els nostres resultats indiquen que ni els canvis en el diferencial de crèdit a Europa ni els canvis en el diferencial de termini poden actuar com a punts de vista alternatius subjacents als factors de mida o de valor comptable-valor de mercat. De fet, els resultats empírics que obtenim indiquen que, si augmentem el model dels tres factors amb els canvis en els diferencials de crèdit i de termini, fem incrementar la capacitat de valorar carteres d'accions en tots els àmbits: país, indústria i regió. Per tant, sembla que les variables s'haurien de considerar més com a complementàries que com a substitutives, a diferència dels resultats obtinguts per als Estats Units (vegeu Petkova, 2006; Hahn i Lee, 2006).Finalment, per estudiar el grau d'integració dels mercats d'accions europeus, seguim dues vies relacionades. Primer, mostrem que una versió paneuropea del model dels tres factors és capaç d'explicar una porció considerable de la rendibilitat de les carteres domèstiques. Aquest resultat indica que el model conté informació rellevant per valorar les accions domèstiques. Alhora, el resultat pot implicar que els mercats europeus estan integrats (vegeu Bekaert i Harvey, 1995; Roll i Ross, 1980). En un segon pas, més genèric, fem servir l'esquema del Factor de descompte estocàstic (SDF) per estimar i comparar els nuclis de valoració d'actius domèstics en els diferents mercats europeus. Els resultats indiquen que la quantitat d'informació compartida per aquests nuclis de valoració augmenta significativament en el temps, especialment després de l'arribada de l'euro. Aquest resultat pot servir com a indicador addicional de l'increment del nivell d'integració dels mercats d'accions europeus. / El objetivo de esta tesis es triple. Por una parte, contribuimos a profundizar en el análisis de la capacidad del modelo de 3 Factores de Fama y French (1993) para valorar activos financieros en Europa. En segundo lugar, estudiamos la relación entre los factores de Fama y French y el riesgo sistemático. Y por tanto, en qué medida el modelo 3 Factores es consistente con una interpretación de modelo intertemporal de valoración de activos; que va más allá del efecto tamaño y el efecto valor contable - valor de mercado. En tercer lugar, nuestro objetivo es medir la integración de los mercados de acciones europeos, enmarcada en el continuado proceso de alineamiento institucional y económico en Europa. En la literatura empírica de valoración de activos el modelo de 3 Factores se ha convertido en uno de los más populares para ajustar por riesgo. Sin embargo, hasta la fecha, la mayoría de los trabajos empíricos se han aplicado a un número reducido de mercados, especialmente en los Estados Unidos. Para que el modelo sea aceptado como una alternativa válida al CAPM, se requiere un mayor soporte empírico. En este trabajo utilizamos una nueva muestra, con una nueva construcción de los factores de FF, que se aplica a un extensivo conjunto de países, industrias y regiones europeas. Nuestros resultados implican que en cada una de nuestras sub-muestras, el modelo de 3 Factores claramente domina el CAPM; al margen de que los test formales indiquen que ninguno de los modelos es totalmente satisfactorio para la valoración de activos. También documentamos que la ampliación del modelo de 3 Factores con el factor momento sólo mejora marginalmente la capacidad explicativa cuando se aplica a las rentabilidades de las acciones europeas.El enorme éxito del modelo de 3 Factores de Fama y French ha abierto también un intenso debate sobre la racionalidad económica que existe detrás de los mismos. Nosotros ahondamos en esta discusión estudiando si el tamaño y la ratio valor contable-valor de mercado están relacionados con oportunidades de inversión futuras. Lo estudiamos mediante dos aproximaciones distintas, primero suponemos que los cambios en el conjunto de las oportunidades de inversión pueden representarse mediante cambios en la ratio de crecimiento macroeconómico. Por otra parte, vinculamos los factores de FF construidos a futuras ratios de crecimiento de PIB en Europa, y encontramos que sólo el tamaño parece contener alguna información sobre el crecimiento macroeconómico futuro. Pero, incluso este efecto tamaño, no se mantiene para en nuestras distintas sub-muestras. En un segundo paso, relacionamos el tamaño y la ratio valor contable - valor de mercado con cambios en los diferenciales de los tipos de interés por crédito y plazo. Estos diferenciales de rendimiento están reconocidos por su capacidad para marcar las oportunidades de inversión. Sin embargo, nuestros resultados indican que ni los cambios en el diferencial de crédito en Europa, ni los cambios en el diferencial de plazo, pueden actuar como aproximaciones alternativas subyacentes al los factores de tamaño o valor contable - valor de mercado. De hecho, los resultados empíricos que obtenemos indican que si aumentamos el modelo de 3 Factores con los cambios en los diferenciales de crédito y plazo, incrementa la capacidad de valorar carteras de acciones a todos los niveles: país, industria y región. Por tanto, parecería que las variables deberían de ser consideradas más como complementarias que como substitutivas, a diferencia de los resultados obtenidos para los Estados Unidos (vid Petkova, 2006; Hahn y Lee, 2006).Finalmente, para estudiar el grado de integración de los mercados de acciones europeos seguimos dos vías relacionadas. Primero mostramos que una versión paneuropea del modelo de 3 Factores es capaz de explicar una porción considerable de la rentabilidad de las carteras domesticas. Este resultado indica que el modelo contiene información relevante para valorar acciones domésticas. Al mismo tiempo, el resultado puede implica que los mercados europeos están integrados (vid. Bekaert y Harvey, 1995; Roll y Ross, 1980). En un segundo paso, más genérico, utilizamos el esquema de Factor de Descuento Estocástico (SDF) para estimar y comparar los núcleos de valoración de activos domésticos en los diferentes mercados europeos. Nuestros resultados indican que la cantidad de información compartida por esos núcleos de valoración aumenta significativamente en el tiempo, especialmente después de la llegada del euro. Este resultado puede servir como un indicador adicional del incremento del nivel de integración de los mercados europeos de acciones. / The main purpose of this dissertation is threefold. For one, we aim to shed further light on the general pricing ability of the Fama and French (1993) (FF) three-factor model (3FM) in Europe. For two, we mean to assess whether the FF factors are related to systematic risk and, thus, whether the 3FM is consistent with an intertemporal asset pricing explanation behind the size and book-to-market effects. For three, we endeavor to measure the extent to which European equity markets are integrated. This is motivated by the continuous institutional and economic alignment process in Europe.The 3FM has become one of the most popular models of risk adjustment in the empirical asset pricing literature. However, to date most empirical work has been done for a few selected markets, especially the US. Hence, the 3FM demands more time and further empirical support before it may be accepted as a credible theory-based model to replace the CAPM. We use a fresh holdout sample with newly constructed FF factors for an extensive set of European countries, industries, and regions. Our findings imply that in each of our sub-samples, the 3FM clearly dominates the CAPM, even if formal test statistics imply that neither model is free of mispricing. We also document that augmenting the 3FM by a momentum factor may only marginally help to explain European equity return behavior.The enormous success of the 3FM has also triggered an extensive debate about the economic rationale of the FF factors. We purse this discussion by assessing via two different approaches whether size and book-to-market may be related to time varying investment opportunities. We first assume that changes in the investment opportunity set are summarized by changes in future macroeconomic growth rates. Nevertheless, if we link our newly constructed FF factors to future GDP growth rates in the Eurozone, then we find that only size appears to contain some information on future macroeconomic growth. Yet, not even this finding for the size effect is, admittedly, very persistent across our sub-samples.In a second step, we relate size and book-to-market to changes in European default and term spreads. These yield spreads are generally acknowledged for their ability to track investment opportunities. Our results suggest, however, that neither changes in the European default spread nor changes in the European term spread may proxy for the risk underlying our size and book-to-market factors. In fact, our empirical findings imply that augmenting the 3FM by changes in these yield spreads may notably help to price European equity portfolios at country, industry, and regional level. Hence, it appears that the variables may be considered complements rather than substitutes. This is contrary to US findings (see Petkova, 2006, Hahn and Lee, 2006).Finally, we follow two related approaches to study the degree to which European stock markets are integrated. We first show that a pan-European version of the 3FM is able to explain a considerable proportion of domestic equity portfolio returns. For one, this entails that the model contains valuable information from pricing domestic equity. For two, it may imply that European stock markets are integrate (see Bekaert and Harvey, 1995, Roll and Ross, 1980). In a second and more generic step, we utilize a stochastic discount factor (SDF) framework to estimate and compare domestic pricing kernels across European markets. Our results convey that the amount of information shared by these kernels increases significantly over time, especially after the advent of the euro. This may serve as a further indicator of an increasing European stock market integration.

權益成本估計的不確定性將嚴重影響企業價值評估的準確性，因此本文檢視CAPM單一因子模型及Fama and French三因子模型，依1982年7月至2007年12月之台灣二十八類產業為研究樣本，以傳統的所有樣本期間迴歸（Full-period Regression）與滾動式迴歸（Rolling Regression）兩種不同估計方式，發現CAPM及Fama and French三因子模型之風險係數隨著時間改變的平均真實隱含標準差均高達0.18以上。比較兩模型在產業權益成本預測能力的比較上，Fama and French三因子模型不論預測近期或遠期的表現均優於CAPM外，預測的期間越久，兩模型預測能力差距將越小，其預測能力也越接近。在我們進一步利用兩種定價模式估計產業權益成本發現，Fama and French三因子模型明顯降低了產業權益成本的波動狀況，並且CAPM與Fama and French三因子模型使用五年滾動式迴歸模型估計的差異大於使用完整樣本期間估計的方式。有鑑於此，當我們選擇資產定價模型做為資產評價上之權益成本應用時，在預測短期間的權益成本估計上，Fama and French三因子模型以長期間的完整歷史時間估計仍為有較佳方式。然而在預測遠期的權益成本估計時，CAPM仍為不錯的估算方式。

This essay will compare the capital asset pricing model (CAPM), Fama and French threefactor model and Carhart´s four-factor model, to see which of these models that can explain portfolio excess returns best on the Swedish stock market. This thesis will tempt to validate the three and four-factor models because of the limited amount of research done on the Swedish stock market. The results indicate that the three-factor model improves explanatory power for portfolio returns in comparison to the CAPM, and the four-factor model gives a small improvement in the explanatory power compared to the three-factor model. The results also indicate that all models have a low explanatory power when the market is volatile.

Denna eventstudie syftar till att undersöka hur ett byte av noteringslista påverkar kumulativ onormal avkastning (CAR) 1 till och med 12 månader efter genomfört byte. I studien undersöks därför utförda byten av noteringsplats på den svenska aktiemarknaden under tidsperioden 1995-2009. I studien beräknas onormal avkastning delvis med marknadsmodellen (MM) som grund, men också med Fama & French tre-faktormodell (FF) för att öka reliabiliteten. Vidare undersöks om skillnader i CAR föreligger under olika tidsintervall samt om olikheter förekommer efter att berörda företag delats in i undergrupper baserade på typ av byte, industri samt storlek. Slutligen testas utifall den eventuella kumulativa onormala avkastningen är signifikant skild från noll med student t-test samt om det föreligger skillnader i medelvärde i de olika undergrupperna. Resultatet visar att den genomsnittliga kumulativa onormala avkastningen (CAR) uppgår till – 4,57 % (MM), - 3,74 % (FF) en månad efter bytet, vilket är signifikant på 1 % - nivån. Denna negativa tendens håller i sig och efter 12 månader uppvisas CAR på – 20,20 % (MM), -16,99 % (FF) även dessa statistisk säkerställda på 1 % - nivån. Detta resultat är i linje med liknade studier på andra aktiemarknader. Vi kan alltså dra slutsatsen att detta fenomen även föreligger på den svenska aktiemarknaden samt konstatera att händelsen listbyte är något både företag och aktieägare bör beakta mer varsamt.

This study examines the relationship between the performances of US equity REITs and the market risk premium, SMB, HML, MOM as well as an industry index and a real estate index. The statistical significance of the abnormal returns and the beta coefficients of independent variables are examined. The REITs are categorized in seven groups according to their investment areas and the analysis results are compared. Daily return indexes of US equity REITs are collected for the period between 2005 and 2011. These data are then used to estimate the Capital Asset Pricing Model (CAPM) of Sharpe (1964) and Lintner (1965), the Fama and French&rsquo / s 3-Factor Model (1993) and Carhart&rsquo / s 4-Factor Model (1995). These models are re-estimated by adding an industry and a real estate index. The empirical results show that these added independent variables improve the available models. Additionally, no abnormal return is detected for REITs and their returns have a positive correlation with the SMB and HML factors and a negative correlation with the MOM factor. Therefore,, the REITs are relatively small and have high book-to-market ratios. The negative MOM coefficients indicate that the losers will win and the winners will lose.

This thesis has used the Fama and French five-factor model (FF5M) and proposed an alternative model. The proposed model is named the Fama and French five-factor heteroscedastic student's model (FF5HSM). The model utilises an ARMA model for the returns with the FF5M factors incorporated and a GARCH(1,1) model for the volatility. The FF5HSM uses returns data from the FF5M's portfolio construction for the Japanese stock market and the five risk factors. The portfolio's capture different levels of market capitalisation, and the factors capture market risk. The ARMA modelling is used to address the autocorrelation present in the data. To deal with the heteroscedasticity in daily returns of stocks, a GARCH(1,1) model has been used. The order of the GARCH-model has been concluded to be reasonable in academic literature for this type of data. Another finding in earlier research is that asset returns do not follow the assumption of normality that a regular regression model assumes. Therefore, the skewed student's t-distribution has been assumed for the error terms. The result of the data indicates that the FF5HSM has a better in-sample fit than the FF5M. The FF5HSM addresses heteroscedasticity and autocorrelation in the data and minimises them depending on the portfolio. Regardingforecasting, both the FF5HSM and the FF5M are accurate models depending on what portfolio the model is applied on.

Value creation in any stock market is a highly discussed topic with an abundant amount of generalized models aiming to predict future returns. Although no such tool exists yet there are, however, acknowledged models from peer-reviewed journals that have received a lot of attention over the years in examining company performance. This thesis is therefore built on the well-known Fama-French three-factor model. The original Fama-French three-factor model is extended by adding a new size premium and a new value premium, both based upon the spread between the return on invested capital (ROIC) – the weighted average cost of capital (WACC). The purpose of this is to make the returns of a portfolio account for cash flow and debt on top of risk, size, and value premium for a company. This thesis finds that the ROIC-WACC spread adds explanatory power to the existing Fama and French three-factor model on the Swedish stock market. The research method of this study is quantitative and deductive. The considered period is six years between the years 2014 and 2020.