L`impatto dell`integrazione tra borse valori sui rendimenti azionari in

Convegno nazionale di Economia degli Intermediari Finanziari
Parma, 4 novembre 2005
Attualità e prospettive negli studi di Economia dei Mercati e degli Intermediari
Finanziari
L’impatto dell’integrazione tra borse valori sui rendimenti azionari in Europa
di
Gianni Nicolini – Università di Roma “Tor Vergata”
([email protected])
1
L’impatto dell’integrazione tra borse valori sui rendimenti azionari in Europa
Gianni Nicolini – Università di Roma “Tor Vergata”
Indice
Introduzione
1. Integrazione dei mercati e correlazione dei rendimenti azionari: un’indagine
esplorativa
2. L’analisi delle correlazioni
3. Il campione considerato
4. I risultati della verifica
5. Rendimenti azionari ed integrazione: una relazione interessante
Conclusioni
Bibliografia
2
L’impatto dell’integrazione tra borse valori sui rendimenti azionari in Europa
Gianni Nicolini – Università di Roma “Tor Vergata”
Introduzione
Dalla fine degli anni novanta il mercato mobiliare europeo è interessato da un processo
di integrazione che negli ultimi anni ha mostrato una netta accelerazione. I progetti volti
a sostituire le singole borse nazionali con exchange più o meno formalmente integrate
sono stati diversi.
La rilevanza dei mercati mobiliari all’interno dei singoli sistemi finanziari e
l’elevato numero di stakeholders coinvolti a vario titolo nel processo integrativo
rendono l’analisi dell’integrazione particolarmente complessa e delicata.
Prendendo spunto dal fenomeno citato in letteratura come home bias, che
identifica la tendenza degli investitori a preferire i titoli domestici, si vuole indagare il
rapporto tra l’integrazione delle borse valori e la struttura dei rendimenti del mercato
azionario. A legare il tema dell’home bias con i rendimenti azionari è l’ipotesi che ad
una maggiore apertura degli investitori verso i titoli esteri ed alla conseguente
integrazione dei singoli mercati nazionali, corrisponda un aumento della correlazione
nei rendimenti dei singoli mercati.
Selezionato un campione di indici azionari, si misurerà la correlazione dei
rendimenti azionari delle principali borse europee. Osservando il comportamento delle
correlazioni nei periodi precedenti e successivi l’avvio di specifici progetti di
integrazione, si verificherà l’opportunità di approfondire con un’analisi di dettaglio le
relazioni tra rendimenti di mercato e fenomeni integrativi. Il lavoro rappresenta quindi
un’indagine esplorativa finalizzata a valutare l’opportunità di un’analisi di dettaglio.
Il lavoro è così strutturato. Nel primo paragrafo si esplicitano le ipotesi alla base
della ricerca e la metodologia statistica utilizzata. Nei paragrafi successivi si procede
descrivendo il campione dei dati considerato (par. 2), presentando poi i risultati
dell’analisi (par. 3). Le considerazioni circa le (ipotesi di) relazioni tra rendimenti
azionari ed integrazione dei mercati (par. 4) precedono alcune considerazioni di sintesi.
1. Integrazione dei mercati e correlazione dei rendimenti azionari: un’indagine
esplorativa
Adottando la prospettiva degli investitori che operano nei mercati di borsa, due o più
mercati possono considerarsi integrati se le differenze circa le regole imposte, gli
strumenti negoziati e le procedure da seguire per negoziare valori mobiliari assumono
rilevanza marginale.
Recenti cambiamenti nei mercati mobiliari quali, ad esempio, la possibilità di
avvalersi di soluzioni informatiche che consentono la negoziazione a distanza,
risolvendo questioni puramente logistiche, hanno contribuito a ridurre le barriere
3
all’entrata nei singoli mercati da parte degli operatori esteri, contribuendo così ad
aumentare il livello di integrazione del mercato europeo nel suo complesso.
Per i paesi dell’UME l’eliminazione del rischio di cambio grazie alla
sostituzione delle singole valute nazionali con l’euro, ha rappresentato la rimozione di
un altro ostacolo verso le operazioni cross-border.
L’avvio di progetti volti a sostituire le singole borse nazionali con mercati
integrati anche sul piano strutturale e societario, ha poi sfumato ulteriormente il confine
tra negoziazioni domestiche e negoziazioni cross-border.
Nel mercato europeo si stanno quindi creando le condizioni affinché gli
investitori comincino ad interagire fra loro non tenendo più conto della collocazione
geografica della controparte né della nazionalità dei titoli negoziati.
La possibilità di concludere con maggiore facilità operazioni con controparti
estere non è però di per sé sufficiente a far si che queste vengano poste in essere.
Motivazioni non sempre razionali e riconducibili all’home bias*1 , cioè alla tendenza
manifestata degli investitori di un paese a negoziare prevalentemente titoli domestici,
contribuiscono infatti a mantenere una segmentazione geografica degli scambi.
L’obiettivo del lavoro è indagare la dimensione di tale fenomeno e valutarne
l’incidenza sul grado di integrazione del mercato mobiliare europeo. Non avendo la
possibilità di conoscere la freque nza, l’entità ed il numero di negoziazioni cross-border
di ogni mercato azionario europeo ed ignorando quindi la nazionalità degli operatori
attivi nell’attività transfrontaliera, si è spostata l’attenzione sui rendimenti dei mercati
azionari. Un mercato europeo con una forte interazione tra gli investitori di diversi paesi
dovrebbe mostrare performance nei singoli mercati nazionali tendenzialmente allineate.
Per indagare il livello di integrazione del mercato mobiliare europeo si è scelto quindi di
indagare sul grado di correlazione dei rendimenti azionari dei singoli mercati nazionali.
L’utilizzo a fini di ricerca delle matrici di correlazione per l’analisi delle
performance dei mercati è piuttosto diffuso in letteratura. Sono infatti molti i contributi
che si avvalgono dell’analisi di correlazione per misurare fenomeni di varia natura
inerenti i mercati mobiliari.
Knif e Pynnonen*2 hanno utilizzato la correlazione per indagare
l’interdipendenza dei mercati mobiliari europei di minori dimensioni rilevando evidenze
positive. Ramchand e Susme*3 valutano i rapporti tra volatilità e correlazione dei
mercati concludendo che in periodi di elevata volatilità la correlazione tra i mercati
aumenta. Campbell-Koedijk e Kofman*4 analizzano invece, sempre mediante un’analisi
delle correlazioni, le relazioni tra trend e rendimenti di mercato.
I risultati ottenuti non sempre giungono a conclusioni unanimi. Studiando la
correlazione dei mercati azionari dopo la crisi del 1987 Dickinson*5 trova ad esempio
un’elevata correlazione tra i mercati europei, mentre in uno studio simile Chan-Gup e
Pan*6 misurano un basso livello di correlazione.
4
In tutti i lavori citati gli autori non si limitano ad un’analisi della correlazione,
proponendo metodologie di analisi maggiormente sofisticate e tendenzialmente volte ad
ottenere una stima del contributo che singoli fattori possono aver dato al grado di
correlazione tra le variabili considerate. La correlazione si pone quindi come un’analisi
di primo livello alla quale segue in genere uno sforzo di approfondimento.
Come evidenziato da Kat*7 , l’analisi delle correlazioni per misurare il grado di
dipendenza di due variabili è una metodologia che consente di rilevare un collegamento,
non fornendo però indicazioni né sulla natura di tale legame né sui fattori in grado di
influenzarlo.
Nella sua analisi Kat mette anche in guardia sui rischi legati ad un utilizzo
improprio dell’analisi di correlazione. L’autore ricorda infatti che la correlazione
funziona come indicatore di dipendenza solo se la distribuzione di probabilità
sottostante è ellittica (proprietà che caratterizza la distribuzione normale di Gauss).
Utilizzando la correlazione come misura di dipendenza nel caso di fenomeni che non
seguono una distribuzione normale si ottiene quindi una stima distorta.
Nello stesso lavoro l’autore ricorda come la scomposizione delle serie storiche in
più segmenti è preferibile al fine di evidenziare differenze nella correlazione. Confronti
effettuati su periodi particolarmente lunghi tendono infatti ad attutire le differenze
mostrando quindi stime della correlazione tendenzialmente superiori.
La scelta di utilizzare un’analisi basata su matrici di correlazione richiede quindi
la consapevolezza circa il livello informativo e l’affidabilità dei risultati ai quali essa
conduce.
Il presente lavoro prende lo spunto da un lavoro di Lazzari*8 nel quale l’autore si
interroga sull’impatto del processo di unione monetaria sulla struttura dei rendimenti
azionari in Europa. In tale contributo l’autore affronta il tema della capacità della
moneta unica di contribuire allo sviluppo di relazioni cross-border tra gli investitori. In
particolare egli si concentra sulla prevalenza nell’asset allocation degli investitori del
fattore geografico (nazionalità) sul fattore settoriale (business).
Anche in questo caso l’analisi delle correlazioni è svolta in chiave preliminare,
al fine di verificare un collegamento tra variabili che viene poi approfondito con
un’analisi delle componenti principali ed una cluster analysis.
Un simile percorso di indagine, replicato per il periodo che va dal 1996 ad oggi,
consentirà di valutare l’impatto che eventi aggregativi tra borse valori (fusioni, alleanze,
upgrade tecnologici, ecc.) possono aver avuto sui comportamenti degli operatori ed in
particolare sulle performance dei mercati azionari.
Il presente lavoro si focalizza sullo studio delle correlazioni tra i rendimenti dei
mercati azionari europei degli ultimi dieci anni. Esso si propone come un’analisi
esplorativa dei collegamenti tra singole borse europee volta a verificare la presenza di
differenze sostanziali nei valori della correlazione nei periodi precedenti e successivi
eventi integrativi rilevanti. La presenza di variazioni consistenti nei livelli di
5
correlazione verrà quindi considerata come un segnale positivo in merito alla possibilità
che processi integrativi promossi da borse valori siano in grado di modificare le
abitudini di investimento degli operatori, promovendo l’interazione tra investitori di
diversi paesi. La verifica di tale ipotesi sarà oggetto di una successiva analisi di
approfondimento.
2. L’analisi delle correlazioni
Le alternative individuate per un’analisi delle correlazioni dei mercati europei sono due.
La prima, definito un orizzonte temporale significativo, misura il grado di correlazione
tra i diversi mercati prima e dopo un evento ritenuto rilevante (coinvolgimento di un
mercato in un progetto di integrazione, cambiamenti tecnologici in grado di ridurre le
barriere all’entrata in un mercato, ecc.). Dal confronto tra il grado di correlazione prima
e dopo l’evento considerato, si valuta la possibilità che l’integrazione possa aver inciso
sull’home bias degli investitori e quindi sulle correlazioni tra i mercati.
Una seconda alternativa consiste nella verifica delle correlazione nei rendimenti
tra i mercati azionari europei in ogni periodo del campione di riferimento, procedendo
poi ad un’analisi del trend. In questo caso per ogni coppia di mercati i dati disponibili
non sono più due (correlazione pre-evento e correlazione post-evento) ma tanti quanti
sono i periodi considerati.
A far preferire quest’ultima alternativa è stata anzitutto la necessità di analizzare
dei fenomeni avvenuti negli ultimi periodi della serie storica considerata. Un confronto
tra la correlazione “media” del primo periodo (più ampio) e quella del secondo (più
contenuto), confrontando valori medi riferiti a serie storiche di durata differente,
sarebbe stato infatti statisticamente non corretto.
Un’ulteriore motivazione è che la seconda metodologia, indicando per ogni
coppia di mercati, anziché due dati, una serie storica di valori, consente un maggior
dettaglio nell’analisi, grazie alla maggiore ricchezza dell’informazione. Così facendo si
seguono quindi le indicazioni di Kat circa l’opportunità di frammentare le serie storiche
oggetto di indagine al fine di evidenziare differenze sub-periodali che valutate
complessivamente rischierebbero di deviare verso l’alto la stima della correlazione.
Definita la metodologia si è proceduto a stimare per ognuno dei 19 mercati
considerati*9 la correlazione che, in ogni anno, questi ha nno mostrato nei confronti degli
altri 18 mercati. Dopo aver riorganizzato i dati in modo da disporre delle serie storiche
delle correlazioni, è stata effettuata un’ana lisi di trend cercando di cogliere le differenze
nelle correlazioni tra i periodi precedenti l’avvio dei progetti di integrazione ed i periodi
successivi.
3. Il campione considerato
I dati utilizzati per la stima della correlazione sono presi dalle serie storiche Reuters. Il
periodo considerato è gennaio 1996 – luglio 2005. La scelta di partire dal 1996 è dovuta
6
alla volontà di verificare l’andamento della correlazione in un periodo consistente che
comprenda fasi del mercato antecedenti all’avvio del processo di integrazione *10 .
Le serie storiche di partenza sono composte da medie settimanali dei prezzi di
chiusura. La scelta di utilizzare dei valori medi con cadenza settimanali è dovuta dalla
presenza nei mercati mobiliari di tempi di reazione non istantanei. L’utilizzo di dati
settimanali consente, da un lato, di non interpretare variazioni giornaliere come
informazioni rilevanti ai fini di una stima che confronta l’intero mercato europeo in un
periodo decennale e, dall’altro lato, di avere un livello di dettaglio superiore a quello
ottenibile da rilevazioni mensili. La frequenza settimanale garantisce inoltre un numero
di osservazioni sufficientemente adeguato.
Le serie storiche si riferiscono ad indici comprendenti i titoli a maggiore
capitalizzazione e, dove non disponibili, indici generali. La scelta è caduta su tali indici
in quanto si è ipotizzato che l’interesse degli investitori verso titoli esteri sia
prevalentemente rivolta ai titoli con maggiore visibilità.
Di seguito è riportato l’elenco dei mercati analizzati con le indicazioni degli
indici considerati.
(Tabella 1 – Indici azionari utilizzati)
Le serie storiche sono complete ad eccezione del mercato svedese, per il quale le
rilevazioni iniziano dal 2001.
4. I risultati della verifica
L’analisi delle correlazioni è stata condotta considerando i principali eventi che hanno
scandito l’integrazione (ancora in atto) del mercato mobiliare europeo. Gli attori del
mercato europeo sul quale si è posta maggiore attenzione sono il London Stock
Exchange (LSE), la Deutsche Börse (DB), Euronext, Omx ed la Bolsa y mercados
españoles (Bmex). Soprattutto questi ultimi, offrendo maggiori punti di riferimento in
quanto progetti di integrazione basati su operazioni di M&A, sono stati oggetto di
un’analisi di dettaglio.
Le considerazioni per Euronext tengono conto di tre eventi fondamentali: l’avvio
del progetto di integrazione da parte delle borse di Parigi, Bruxelles ed Amsterdam
(2000), l’ingresso nel progetto della borsa di Lisbona (2002) e la sostituzio ne
dell’architettura informatica dei mercati coinvolti con un’unica piattaforma integrata
(2004).
Si considerino le tabelle di correlazione per i mercati coinvolti nel progetto
Euronext (Amsterdam, Bruxelles, Lisbona, Parigi).
(Tabella 2 – Euronext)
7
Le finestre temporali costruite separando i dati prima e dopo gli eventi
integrativi evidenziano per il progetto Euronext risultati incoraggianti. Nel periodo
1996-2000 il grado di correlazione tra il mercato francese ed il mercato olandese è
particolarmente elevato. Lo stesso dato per il periodo successivo indica una persistenza
dei dati su valori elevati. Confrontando la correlazione tra il mercato belga e quello
francese, con le stesse finestre temporali, si nota invece una differenza tra il primo ed il
secondo periodo. Nel periodo 1996-2000 i dati annuali della correlazione indicano una
correlazione discretamente positiva, mentre nel periodo 2001-2005 i valori sono più
volte superiori a 0,90.
Si può anche notare la buona correlazione del mercato francese con i mercati
non coinvolti nel progetto Euronext, in primo luogo con i mercati scandinavi.
Nel 2001 il mercato portoghese ha aderito formalmente al progetto Euronext.
Analizzando i dati prima e dopo tale data si nota come la seconda serie (2001-2005)
mostri valori sostanzialmente superiori alla prima.
Passiamo ora all’esame dei mercati scandinavi coinvolti nel progetto Omx
(Stoccolma, Helsinki, Copenaghen, Baltic Exchanges).
(Tabella 3– Omx)
Gli eventi sensibili riguardanti il progetto di integrazione Omx sono l’avvio del
progetto da parte della borsa di Stoccolma e la borsa di Helsinki (2003), l’ingresso nel
progetto delle borse delle Repubbliche Baltiche – Riga e Tallin – (2004) e l’ingresso
della borsa di Copenaghen (2005).
Un primo elemento di rilievo è l’elevata correlazione tra la borsa di Stoccolma e
la borsa di Helsinki nell’anno precedente l’integrazione. In particolare si può notare
come la Stockholbörsen, integrandosi con la HEX (Helsinki exchange), si sia di fatto
integrata con il mercato ad essa maggiormente correlato. Dal confronto tra la
correlazione prima e dopo l’integrazione (2003) si vede come la correlazione si sia
mantenuta su livelli più che elevati. Osservando i dati sulla borsa di Stoccolma c’è
anche da notare la buona correlazione nei confronti degli altri mercati europei.
I valori delle correlazioni per i mercati baltici sono invece
riconducibili ad un trend. In questo caso si può ipotizzare che la scarsa
mercato ed in generale le dimensioni contenute dello stesso possano aver
volatilità delle quotazioni, disturbando i valori della correlazione con gli
europei.
difficilmente
liquidità del
influito sulla
altri mercati
Per il mercato danese è interessante notare come questo, entrato a far parte di
Omx solo nel marzo 2005, mostri una maggiore correlazione con il mercato svedese di
quanto non faccia con quello finlandese. La CSE – Copenaghen Stock Exchange –
mostra buoni livelli di correlazione anche con Euronext e con il mercato norvegese.
Passiamo ad analizzare i risultati per il progetto spagnolo Bmex.
8
(Tabella 4 – Bmex)
Dalle serie storiche delle correlazioni della borsa di Madrid e della borsa di
Barcellona emerge chiaramente come i rendimenti di queste due exchange siano
pressoché allineati.
Sia nel periodo 1996-2002 che in quello 2003-2005 i dati sulla correlazione sono
costantemente superiori a quota 0,95.
Nella fattispecie si deve però tener conto della possibilità che ci sia una parziale
sovrapposizione dei due indici*11 .
Entrambi i mercati presentano inoltre buoni livelli di correlazione con le borse di
Londra, Francoforte (DB) e Milano.
Oltre all’analisi della correlazione dei progetti di integrazione che coinvolgono
diversi mercati, è interessante analizzare anche l’evoluzione di singole borse.
Nel caso del mercato tedesco (Deutsche Börse) i risultati della verifica sono
inseriti nella tabella seguente.
(Tabella 5 – Germania)
Le Deutsche Börse (DB) si segnala, soprattutto dopo il 2000, come un mercato
con buoni livelli di correlazione con più di un mercato europeo. Molto elevata è la
correlazione con il mercato inglese (LSE), ed altrettanto buona è la correlazione con i
mercati spagnolo, italiano e francese.
(Tabella 6 – Londra)
Le considerazioni circa le correlazioni del mercato inglese sono mutuabili da
quelle del mercato tedesco. Dalla serie storica delle correlazioni annuali si può vedere
come, a partire dal 2001, la borsa di Londra sperimenti un periodo di forte correlazione
soprattutto con i mercati tedesco, francese, spagnolo ed italiano.
Dalla prospettiva del mercato italiano anche in questo caso le considerazioni
sono prevedibili. Borsa italiana mostra infatti una forte correlazione con i mercati
inglese, tedesco, francese e spagnolo.
(Tabella 7 – Italia)
Per gli altri paesi analizzati si riporteranno solamente alcune considerazioni di
sintesi al fine di non appesantire ulteriormente la trattazione.
Il mercato svizzero (SWX – The Swiss Exchange) mostra un andamento delle
correlazioni abbastanza anomalo, che alterna periodi di forte correlazione (positiva) a
periodi di correlazione nulla o negativa. I mercati con i quali mostra maggiore
correlazione sono comunque quello tedesco (DB) ed inglese (LSE).
9
Per il mercato austriaco ed il mercato ungherese si può notare un miglioramento
tendenziale della correlazione nei confronti degli altri mercati europei, nonché livelli
considerevoli di correlazione reciproca a partire dal 2002.
5. Rendimenti azionari ed integrazione : una relazione interessante
Da una prospettiva rivolta allo studio dell’integrazione dei mercati mobiliari, l’analisi
delle correlazioni effettuata fornisce risultati decisamente interessanti.
Per quanto riguarda la verifica della presenza di variazioni nei livelli di
correlazione in corrispondenza di eventi integrativi rilevanti, l’esito della ricerca è da
ritenersi positivo.
Valutando complessivamente le relazioni tra i periodi precedenti gli eventi
integrativi considerati ed i periodi ad essi successivi, si possono formulare altre
considerazioni.
In primo luogo si osserva che, per ogni evento integrativo considerato, nei
periodi successivi all’evento stesso la correlazione tra i rendimenti dei mercati coinvolti
aumenta sensibilmente. Questo risultato è particolarmente incoraggiante in quanto
invita ad approfondire l’analisi al fine di ve rificare l’ipotesi che il coinvolgimento di un
mercato in un processo integrativo possa agire sui comportamenti degli operatori
arrivando ad influenzare il livello di correlazione dei mercati.
Osservando le correlazioni nei periodi precedenti i singoli eventi si può peraltro
notare come i mercati coinvolti nei processi integrativi mostrino valori eterogenei.
Questo dato è rilevante in quanto non sembra evidenziare una relazione tra il grado di
correlazione dei mercati e l’avvio di processi integrativi.
Per quanto riguarda infine la presenza di un gruppo di mercati tra loro
maggiormente correlati rispetto ad altri, si rileva una maggiore indipendenza sul piano
statistico. Questo risultato costituisce a sua volta uno stimolo ad approfondire l’analisi
in quanto ad essere maggiormente correlati sono i mercati leader dei diversi progetti
integrativi (Euronext-Paris, Omx-Stockhölmborsen, LSE – London Stock Exchange e
DB – Deutsche Börse). Ciò lascia ipotizzare una relazione tra la leadership nei progetti
integrativi ed il grado di correlazione con gli altri mercati che merita un
approfondimento.
È inoltre interessante notare come mercati geograficamente vicini tendano a
mostrare una maggiore correlazione nei rendimenti azionari. Il suggerimento in questo
caso è verificare il peso della componente geografica nelle scelte di investimento degli
investitori*12 .
Si può infine osservare come nel decennio 1996-2005 la correlazione annua
media dei mercati sia tendenzialmente aumentata delineando un contesto caratterizzato
dall’assenza di forti correlazioni negative e dalla non significatività delle correlazioni
prossime allo zero.
10
Conclusioni
L’analisi delle correlazioni dei mercati azionari europei degli ultimi dieci anni ha
suggerito diversi spunti di ricerca.
Il risultato più significativo è l’evidenza di un sistematico aumento della
correlazione nei periodi successivi l’avvio di un processo integrativo. La metodologia
prescelta non consente peraltro di individuare una relazione funzionale che attribuisca
all’integrazione il ruolo di variabile indipendente, lasciando alla correlazione tra
l’andamento dei mercati quello di variabile dipendente. La frequenza e la rilevanza con
le quali si verifica l’aumento della correlazione nei periodi successivi ai fenomeni
integrativi suggeriscono però quantomeno un’indagine di approfondimento.
L’evidenza di comportamenti non omogenei nei periodi precedenti l’avvio di
processi di integrazione permette invece di escludere le ipotesi che la correlazione
(positiva) possa essere un requisito per l’integrazione (si integrano solo i mercati più
correlati) o viceversa un ostacolo alla stessa (mercati fortemente correlati tendono a non
integrarsi).
Sono state individuate inoltre altre due occasioni di approfondimento nella
distribuzione geografica dei mercati e nella leadership nei progetti di integrazione.
Mercati geograficamente vicini mostrano livelli di correlazione maggiori. In tal caso si
può ipotizzare una tendenza degli investitori nazionali a preferire i titoli di paesi
geograficamente vicini. Il fatto che i mercati maggiormente coinvolti nei processi di
integrazione mostrino una maggiore correlazione nei rendimenti suggerisce invece
l’esistenza di una relazione tra condizioni di leadership e grado di correlazione con gli
altri mercati.
L’individuazione di relazioni statisticamente dimostrabili tra il verificarsi di
eventi integrativi (fusioni, alleanze, upgrade tecnologici, ecc.) e le performance del
mercato, oltre a fornire una nuova chiave di lettura dei fenomeni integrativi, può
costituire infine un utile strumento da utilizzare anche in chiave previsionale.
Le prospettive di ricerca delineate dal presente lavoro sono quindi ampie ed
interessanti. In particolare l’approfondimento del rapporto tra performance dei mercati
ed integrazione richiederà il contributo di metodologie statistiche più sofisticate.
11
Note
1)
Da Rin M., Mercato unico delle azioni? Ci vorrà ancora tempo, Università di
Torino, Torino, 1999, e Chan K., Covrig V., NG L., What determine the domestic bias
and foreign bias? Evidence from mutual fund equity allocation worldwide, December
2003.
2)
Knif J., Pynnonen S., Local and global price memory of international stock
markets, Journal of International Financial Markets Institutions, 1999
3)
Ramchand L., Susmel R., Volatility and cross correlation across major stock
markets, University of Houston, Usa, 1997.
4)
Campbell R., Koedijk K., Kofman P., Incresed correlations in bear markets: a
downside risk perspective, CEPR – Centre for Economic Policy Re search – Discussion
paper, 2002.
5)
Dickinson D.G., Stock market integration and macroeconomic fundamentals: an
empirical analysis 1980-95, Applied Financial Economics, Vol.10, pp.261-76, 2000.
6)
Cha K.C., Gup B.E., Pan M., International stock market efficiency and
integration: a study of eighteen nations, Journal of Business Finance & Accounting,
Vol.24, No. 6, pp.803-13, 1997.
7)
Kat H.M., The dangers of using correlation to measure dependance, ISMA
center – The Business School for Financial Markets, 2002.
8)
Lazzari V., L’impatto del processo di unione monetaria sulla struttura dei
rendimenti azionari in Europa, Newfin – Università Bocconi, 1998
9)
Sono stati considerati i rendimenti azionari di Austria, Belgio, Danimarca,
Finlandia, Francia, Germania, Irlanda, Italia, Norvegia, Olanda, Polonia, Portogallo,
Repubbliche baltiche, Spagna (Madrid, Barcellona), Svezia, Svizzera, Uk, Ungheria.
10)
I primi progetti di integrazione risalgono al 1998. L’utilizzo di serie storiche che
partano dalla seconda metà degli anni novanta consente di verificare il cambiamento
progressivo nelle correlazioni annuali.
11)
Trattandosi di due exchange operanti nel mercato spagnolo, non si può escludere
che la composizione dei due indici non presenti più di qualche titolo in comune. In tal
caso la persistenza nei livelli di correlazione troverebbe giustificazione nella pratica
diffusa del multilisting da parte degli emittenti spagnoli.
12)
A tal proposito si possono osservare i legami tra i mercati inglese ed irlandese,
quelli relativi ai mercati austriaco ed ungherese ed ancora quelli tra i mercati ungheresepolacco e svedese-finlandese.
12
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Yang J., Min I., Li Q., European stock market integration: does EMU matter?,
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14
Tabelle
Paese
Exchange
Austria
Wiener Börs
Belgio
Euronext- Bruxelles
CSE - Copenaghen Stock
Danimarca
Exchange
Finlandia
Omx- Hex
Francia
Euronext- Paris
Germania
Deutsche Börse AG
Irlanda
ISE – Irish Stock Exchange
Italia
Borsa Italiana
Norvegia
Oslo Börs
Olanda
Euronext – Amsterdam
Polonia
Warsaw Stock Exchange
Portogallo
Euronext – Lisboa
Repubbliche baltiche
Joint Baltic Markets
Spagna (Barcellona)
BMEX- Barcelona
Spagna (Madrid)
BMEX – Madrid
Svezia
Omx – Stockholmbörsen
Svizzera
SWX – The Swiss Market
LSE – London Stock
UK
Exchange
BSE – Budapest Stock
Ungheria
Exchange
Tabella 1: indici azionari utilizzati
Fonte: elaborazione dell’autore su dati Reuters
Indice
Wiener Bors ATX
BEL 20 Index
Copenhagen SE All Share Index
HEX General Index
CAC 40 Index
DAX Index
ISEQ General Index
MIB 30 Index
Oslo SE Stock Index
Amsterdam Exchanges Index
Warsaw SE WIG Index
Lisbon SE BVL General Index
Tallinn GEN Index
Barcelona SE BCN Global-100 Index
Madrid SE General Index
Stockholm SE 45 IT Index
SWX Market index
FTSE 100 Index
Budapest SE Index
15
Tabella 2: Euronext – Correlazione dei mercati del progetto Euronext
Fonte: elaborazione dell’autore su dati Reuters
* I dati per il 2005 sono aggiornati al 31 luglio 2005
Euronext – Amsterdam
Euronext – Amsterdam
Euronext - Lisbon
Euronext - Paris
Euronext -Bruxelles
Media campione
1996
1997
1998
1999
2000
2001
1
0,905008
0,9286
0,87223
0,858421
1
0,942563
0,951659
0,677555
0,812951
1
0,912725
0,948935
0,542593
0,698009
1
0,341762
0,928995
-0,54457
0,608589
1
0,317484
0,844879
0,250021
0,390851
1
0,876281
0,988523
0,678344
0,848117
Euronext – Bruxelles
Euronext – Amsterdam
Euronext - Lisbon
Euronext - Paris
Euronext -Bruxelles
Media campione
1996
1997
1998
1999
2000
2001
0,87223 0,677555 0,542593 -0,54457 0,250021 0,678344
0,82916
0,71663 0,486511 0,211392 -0,49718 0,595235
0,788379
0,591 0,678713 -0,44326 0,253324 0,686497
1
1
1
1
1
1
0,797073 0,632289 0,346548 -0,27114 0,047533 0,647631
Euronext – Lisbona
Euronext – Amsterdam
Euronext - Lisbon
Euronext - Paris
Euronext -Bruxelles
Media campione
Euronext – Paris
Borsa Italiana
Copenaghen Stock exchange
Deutsche Börse
Euronext – Amsterdam
Euronext - Lisbon
Euronext - Paris
Euronext -Bruxelles
London Stock Exchange
Omx- Helsinki
Omx- Stockholmbörsen
Media campione
1996
0,905008
1
0,752536
0,82916
0,830981
1997
0,942563
1
0,903316
0,71663
0,827656
1998
0,912725
1
0,873695
0,486511
0,722912
2002
1
0,96798
0,995264
0,960306
0,86209
2003
2004
2005
Media
1
0,843842
0,944824
0,836971
0,805595
1
-0,05634
0,556964
-0,08871
0,179802
1
-0,22309
0,905837
0,743149
0,738421
1
0,582821
0,899448
0,492789
2002
2003
2004
2005
0,960306 0,836971 -0,08871 0,743149
0,937731 0,901774 0,747188 -0,02851
0,963113 0,927115 0,645885 0,754046
1
1
1
1
0,839137 0,872423 0,646806 0,597905
Media
0,492789
0,489993
0,584482
1
1999
0,341762
1
0,413713
0,211392
0,315746
2000
0,317484
1
0,38078
-0,49718
0,304228
2001
0,876281
1
0,883725
0,595235
0,776284
2002
0,96798
1
0,976172
0,937731
0,849977
2003
0,843842
1
0,931285
0,901774
0,852215
2004
-0,05634
1
0,68664
0,747188
0,612902
2005
-0,22309
1
-0,43597
-0,02851
-0,24451
Media
0,582821
1
0,636589
0,489993
1996
1997
1998
1999
0,689263 0,831935 0,942389
0,49712
0,800893
0,91024 0,488842
0,93871
0,903813 0,955545 0,950982 0,958296
0,9286 0,951659 0,948935 0,928995
0,752536 0,903316 0,873695 0,413713
1
1
1
1
0,788379
0,591 0,678713 -0,44326
0,73999 0,904494 0,736071 0,735135
0,831699 0,910814 0,902123 0,980087
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
0,787147 0,790992 0,647133 0,598559
2000
0,731063
0,354412
0,507392
0,844879
0,38078
1
0,253324
0,437187
0,378789
-0,1729
0,414989
2001
0,985385
0,919184
0,984118
0,988523
0,883725
1
0,686497
0,987425
0,820819
0,83573
0,851589
2002
0,993629
0,96932
0,99043
0,995264
0,976172
1
0,963113
0,992647
0,832289
0,900458
0,863723
2003
0,935585
0,934232
0,978226
0,944824
0,931285
1
0,927115
0,941099
0,900193
0,93821
0,896685
2004
0,843731
0,606571
0,832463
0,556964
0,68664
1
0,645885
0,823258
0,373836
0,635893
0,630142
2005
0,785073
0,950088
0,948833
0,905837
-0,43597
1
0,754046
0,9131
0,929913
0,854711
0,763192
Media
0,823517
0,787249
0,90101
0,899448
0,636589
1
0,584482
0,82104
0,786056
0,66535
16
Tabella 3: Omx – Correlazione dei mercati del progetto Omx
Fonte: elaborazione dell’autore su dati Reuters
* I dati per il 2005 sono aggiornati al 31 luglio 2005
Joint Baltic Markets
Copenaghen Stock exchange
Joint Baltic Markets
Omx- Helsinki
Omx- Stockholmbörsen
Media campione
1996
1997
1998
1999
0,87617 0,645712 0,618894 -0,05534
1
1
1
1
0,861283 0,767341
-0,469 0,209581
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
0,740037 0,648693 0,202548 0,288734
2001
0,551681
1
0,607414
0,518251
0,556151
2000
2002
-0,41845
1
-0,28007
-0,43057
-0,22728
2003
0,945502
1
0,698402
0,94617
0,853129
2004
0,849802
1
-0,11392
0,411631
0,633661
2005
0,756254
1
0,65558
0,506171
0,45466
Media
0,443894
1
0,356077
0,310334
Copenaghen Stock Exchange
Copenaghen Stock exchange
Joint Baltic Markets
Omx- Helsinki
Omx- Stockholmbörsen
Media campione
1997
1998
1999
1
1
1
1
0,87617 0,645712 0,618894 -0,05534
0,965565 0,924477 0,251988 0,918171
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
0,844123 0,815188 0,672418 0,524886
2001
2002
2003
2004
2005
Media
1
-0,33128
-0,55957
0,011023
0,13629
1
0,551681
0,61325
0,76716
0,790388
1
-0,41845
0,755302
0,852728
0,833983
1
0,945502
0,833087
0,967492
0,895555
1
0,849802
0,152252
0,473018
0,618648
1
0,756254
0,941434
0,871179
0,724297
1
0,443894
0,579596
0,6571
Omx – Helsinki
Copenaghen Stock exchange
Joint Baltic Markets
Omx- Helsinki
Omx- Stockholmbörsen
Media campione
1996
1997
1998
1999
0,965565 0,924477 0,251988 0,918171
0,861283 0,767341
-0,469 0,209581
1
1
1
1
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
0,856396 0,800203
0,50323 0,614191
2000
-0,55957
0,624149
1
-0,15505
0,227666
2001
0,61325
0,607414
1
0,849762
0,742593
2002
0,755302
-0,28007
1
0,964415
0,72596
2003
0,833087
0,698402
1
0,801204
0,799245
2004
0,152252
-0,11392
1
0,185448
0,158822
2005
0,941434
0,65558
1
0,902238
0,72288
Media
0,579596
0,356077
1
0,591336
2000
-0,17752
0,011023
-0,24278
-0,1729
-0,08965
-0,12935
-0,15505
1
-0,06504
2001
0,850467
0,76716
0,809899
0,83573
0,518251
0,870886
0,849762
1
0,749955
2002
0,902834
0,852728
0,880055
0,900458
-0,43057
0,881482
0,964415
1
0,77783
2003
0,846652
0,967492
0,938305
0,93821
0,94617
0,901675
0,801204
1
0,883598
2004
0,429703
0,473018
0,273873
0,635893
0,411631
0,40152
0,185448
1
0,451017
2005
0,481667
0,871179
0,864775
0,854711
0,506171
0,770613
0,902238
1
0,642436
Media
0,555635
0,6571
0,587355
0,66535
0,310334
0,616137
0,591336
1
Omx – Stockholmbörsen
Borsa Italiana
Copenaghen Stock exchange
Deutsche Börse
Euronext - Paris
Joint Baltic Markets
London Stock Exchange
Omx- Helsinki
Omx- Stockholmbörsen
Media campione
1996
2000
-0,33128
1
0,624149
-0,08965
0,241017
1996
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
1997
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
1
1
1998
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
1
1
1999
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
1
1
1
1
17
Tabella 4: Bmex – Correlazione dei mercati del progetto Bmex
Fonte: elaborazione dell’autore su dati Reuters
* I dati per il 2005 sono aggiornati al 31 luglio 2005
Bmex – Madrid Stock Exchange
Bmex – Madrid Stock Exchange
Bmex- Barcelona Stock Exchange
Media campione
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
Media
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,994339 0,998795 0,997692 0,988093 0,886845
0,98123
0,98816 0,996198 0,972657 0,946284 0,975029
0,840503 0,807696 0,700496 0,600981 0,349566 0,820953 0,863661 0,889852 0,702591 0,770555
Bmex- Barcelona Stock
Exchange
Bmex – Madrid Stock Exchange
Bmex- Barcelona Stock
Exchange
Media campione
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
Media
0,994339
0,998795
0,997692
0,988093
0,886845
0,98123
0,98816
0,996198
0,972657
0,946284
0,975029
1
0,841314
1
0,804563
1
0,7066
1
0,62382
1
0,419175
1
0,819849
1
0,861077
1
0,877571
1
0,661614
1
0,720052
1
2004
0,803579
1
0,832463
0,716164
0,273873
0,475635
0,520821
2005
0,802641
1
0,948833
0,919051
0,864775
0,936936
0,738684
Media
0,7978
1
0,90101
0,831759
0,587355
0,600972
Tabella 5: Deutsche Börse – Correlazione de l mercato tedesco verso i principali mercati europei
Fonte: elaborazione dell’autore su dati Reuters
* I dati per il 2005 sono aggiornati al 31 luglio 2005
Deutsche Börse
Borsa Italiana
Deutsche Börse
Euronext - Paris
London Stock Exchange
Omx- Stockholmbörsen
Swx – The Swiss Exchange
Media campione
1996
1997
1998
1999
0,471584 0,875017 0,913771 0,620074
1
1
1
1
0,903813 0,955545 0,950982 0,958296
0,876799 0,930518 0,753512 0,765676
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
0,895362 0,742099 0,360271 0,263929
0,854539 0,820408 0,667301 0,608959
2000
0,586493
1
0,507392
0,452132
-0,24278
-0,39019
0,363525
2001
0,971844
1
0,984118
0,970538
0,809899
0,841573
0,850772
2002
0,982443
1
0,99043
0,979762
0,880055
0,933687
0,851614
2003
0,950553
1
0,978226
0,953441
0,938305
0,950413
0,904086
18
Tabella 6: London Stock Exchange – Correlazione de l mercato inglese verso i principali mercati europei
Fonte: elaborazione dell’autore su dati Reuters
* I dati per il 2005 sono aggiornati al 31 luglio 2005
London Stock Exchange
Borsa Italiana
Deutsche Börse
Euronext - Paris
London Stock Exchange
Omx- Stockholmbörsen
Swx – The Swiss Exchange
Media campione
1996
1997
1998
1999
0,270529 0,914342 0,816093 0,667774
0,876799 0,930518 0,753512 0,765676
0,73999 0,904494 0,736071 0,735135
1
1
1
1
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
0,813331 0,754909
0,63537 0,136303
0,755223 0,815273 0,733687 0,567423
2000
0,328089
0,452132
0,437187
1
-0,12935
-0,04813
0,267234
2001
0,978525
0,970538
0,987425
1
0,870886
0,856469
0,84413
2002
0,980204
0,979762
0,992647
1
0,881482
0,955105
0,856545
2003
0,960057
0,953441
0,941099
1
0,901675
0,940351
0,883358
2004
0,896584
0,716164
0,823258
1
0,40152
-0,03413
0,645843
2005
0,811751
0,919051
0,9131
1
0,770613
0,866178
0,750656
2003
2004
2005
Media
0,762395
0,831759
0,82104
1
0,616137
0,587576
Tabella 7: Borsa italiana – Correlazione de l mercato italiano verso i principali mercati europei
Fonte: elaborazione dell’autore su dati Reuters
* I dati per il 2005 sono aggiornati al 31 luglio 2005
Borsa Italiana
Borsa Italiana
Deutsche Börse
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
Media
1
0,471584
1
0,875017
1
0,913771
1
0,620074
1
0,586493
1
0,971844
1
0,982443
1
0,950553
1
0,803579
1
0,802641
Euronext - Paris
Euronext -Bruxelles
London Stock Exchange
0,689263
0,291932
0,270529
0,831935
0,572714
0,914342
0,942389
0,54549
0,816093
0,49712
-0,34133
0,667774
0,731063
0,120968
0,328089
0,985385
0,68051
0,978525
0,993629
0,953422
0,980204
0,935585
0,872961
0,960057
0,843731
0,854629
0,896584
0,785073 0,823517
0,792413 0,534371
0,811751 0,762395
Omx- Stockholmbörsen
Swx – The Swiss Exchange
Media campione
N.D.
N.D.
N.D.
N.D.
-0,17752 0,850467 0,902834 0,846652 0,429703 0,481667 0,555635
0,405339 0,702516 0,308374 0,006507 0,239175 0,857126 0,936675 0,897769 0,081677 0,680472 0,511563
0,468251 0,765458 0,673018 0,453883 0,397615 0,840474 0,863402 0,853926 0,689928 0,638559
1
0,7978
19