एक पुरानी कहावत जो मरने से इनकार करती रही
19वीं शताब्दी की शुरुआत में लंदन स्टॉक एक्सचेंज में, जो दलाल खर्च कर सकते थे वे देर वसंत में शहर छोड़ देते थे, अपनी ग्रामीण संपत्तियों में चले जाते थे, और शरद ऋतु के सामाजिक मौसम के शुरू होने तक नहीं लौटते थे। उनके द्वारा छोड़ी गई कहावत — "मई में बेचो और चले जाओ, सेंट लेजर दिवस पर वापस आओ" — शैक्षणिक सिद्धांत नहीं बल्कि मानव व्यवहार पर आधारित व्यावहारिक सलाह थी। सितंबर में आयोजित सेंट लेजर घुड़दौड़ उस बिंदु को चिह्नित करती थी जब लंदन के धनी लोग शहर लौटते थे और वित्तीय गतिविधि फिर से शुरू होती थी।
20वीं शताब्दी के अधिकांश भाग में, इस मौसमी कहावत को रंगीन लोककथा के रूप में माना जाता था, वह सलाह जिसे कोई भी गंभीर निवेशक मनोरंजक नहीं पाता। फिर Bouman and Jacobsen (2002) ने 1694 तक के डेटा के साथ 37 इक्विटी बाजारों की जांच की और कुछ ऐसा पाया जिसने शैक्षणिक आम सहमति को हिला दिया: हैलोवीन प्रभाव वास्तविक था, सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था, और अध्ययन किए गए 37 में से 36 देशों में मौजूद था। पहेली यह नहीं थी कि यह एक या दो बाजारों में अस्तित्व में थी। पहेली इसकी वैश्विक सर्वव्यापकता थी।
यह लेख हैलोवीन संकेतक की जनवरी प्रभाव से तुलना करता है — दो अलग-अलग मौसमी विसंगतियां जिनकी उत्पत्ति, परिमाण और शैक्षणिक प्रकाशन के बाद का भाग्य अलग-अलग है। दोनों को साथ देखने से यह स्पष्ट होता है कि कैलेंडर पैटर्न बाजार दक्षता के बारे में क्या बता सकते हैं और क्या नहीं।
हैलोवीन संकेतक: Bouman और Jacobsen ने वास्तव में क्या खोजा
Bouman और Jacobsen ने हैलोवीन संकेतक को सटीक रूप से परिभाषित किया: नवंबर से अप्रैल तक की औसत इक्विटी रिटर्न मई से अक्टूबर की औसत रिटर्न से उनके द्वारा जांचे गए देशों के भारी बहुमत में काफी अधिक थी। उनके प्राथमिक डेटासेट में 37 शेयर बाजार शामिल थे। 36 में प्रभाव सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था।
उन्होंने जो रणनीति परखी वह सरल थी। एक निवेशक मई में इक्विटी से बिल में बदलता है और नवंबर में वापस इक्विटी में आता है। उनके पूरे नमूने में, इस रोटेशन ने अधिकांश बाजारों में बाय-एंड-होल्ड रणनीति के सापेक्ष औसत वार्षिक रिटर्न में सुधार किया, साथ ही मानक विचलन द्वारा मापे गए जोखिम को भी कम किया। 1694 से शुरू होने वाले डेटा के साथ यूनाइटेड किंगडम ने सदियों में प्रभाव को कायम रखा, बिना किसी क्षय के प्रमाण के।
उनके निष्कर्षों की कई विशेषताएं उल्लेखनीय हैं।
परिमाण विभिन्न बाजारों में काफी भिन्न था। विकसित बाजारों ने गर्मी और सर्दी के आधे-वर्षों के बीच औसतन 6-8 प्रतिशत अंक वार्षिक अंतर दिखाया। उभरते बाजारों ने कुछ मामलों में और भी बड़े स्प्रेड दिखाए, हालांकि छोटी डेटा इतिहास के कारण अधिक सांख्यिकीय अनिश्चितता के साथ।
पैटर्न कुछ चरम महीनों में केंद्रित नहीं था। मई, जून और सितंबर प्रत्येक ने औसत से कम गर्मी के रिटर्न में योगदान दिया, न कि किसी एकल महीने ने परिणाम को चलाया। इसी तरह, नवंबर और दिसंबर मजबूत सर्दियों के महीनों में से थे, लेकिन प्रभाव पूरे नवंबर-अप्रैल खिड़की में वितरित हुआ।
Jacobsen and Zhang (2013) ने तीन शताब्दियों के यूके मासिक स्टॉक रिटर्न डेटा का उपयोग करके विश्लेषण का विस्तार किया। जो लोग उम्मीद कर रहे थे कि विसंगति अंततः स्व-विनाश हो जाएगी उनके लिए केंद्रीय निष्कर्ष निरुत्साहजनक था: पूरे 300 वर्षों के नमूने में, हैलोवीन प्रभाव की न तो परिमाण और न ही सांख्यिकीय महत्व ने गायब होने की कोई प्रवृत्ति दिखाई। एक विसंगति जो हेज फंड और एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग के आधुनिक युग सहित तीन शताब्दियों के अवलोकन से बच गई है, वह साधारण सांख्यिकीय कलाकृति की तरह व्यवहार नहीं कर रही जो आर्बिट्रेज की प्रतीक्षा में है।
जनवरी प्रभाव: एक अलग किस्म का जानवर
जनवरी प्रभाव का अलग इतिहास है। 1942 में लिखने वाले Wachtel ने पहली बार देखा कि जनवरी असामान्य रूप से मजबूत रिटर्न देने की प्रवृत्ति रखता है। Keim (1983) ने इस घटना को औपचारिक रूप दिया और इसे विशेष रूप से छोटे-पूंजीकरण स्टॉक से जोड़ा। उनके विश्लेषण से पता चला कि Banz (1981) द्वारा प्रलेखित वार्षिक छोटी-फर्म प्रीमियम का लगभग आधा हिस्सा अकेले जनवरी में जमा हुआ, नए साल के पहले कुछ कारोबारी दिनों में केंद्रित था।
प्रस्तावित तंत्र सहज था। निवेशक कर उद्देश्यों के लिए पूंजी हानि महसूस करने के लिए दिसंबर में खोने वाली स्थितियां बेचते हैं। यह बिक्री दबाव छोटे, अतरल शेयरों को असंगत रूप से नीचे ले जाता है। जनवरी की शुरुआत में, ये स्टॉक वापस उछलते हैं क्योंकि बिक्री दबाव समाप्त हो जाता है और नई पूंजी बाजार में प्रवेश करती है। कर-हानि बिक्री कहानी ने कई परीक्षण योग्य विशेषताओं की भविष्यवाणी की: कैलेंडर-वर्ष-अंत कर वर्षों वाले देशों में मजबूत प्रभाव, छोटे और अधिक अतरल स्टॉक में बड़े प्रभाव, और संभावित रूप से उन वर्षों के बाद मजबूत प्रभाव जिनमें कई खोने वाली स्थितियां कटाई के लिए थीं।
Thaler (1987) ने व्यवहारिक अर्थशास्त्र के संदर्भ में विसंगति की विशेषताओं को प्रलेखित किया, यह नोट करते हुए कि पूर्वानुमेयता ने ही यह प्रश्न उठाया कि परिष्कृत निवेशक इसे व्यापार से दूर क्यों नहीं करते।
यहीं पर दो विसंगतियां तेजी से भिन्न होती हैं।
प्रकाशन, क्षय और दृढ़ता: एक अलग भाग्य
जनवरी प्रभाव और हैलोवीन संकेतक ने प्रकाशन के बाद नाटकीय रूप से अलग पथ अपनाए हैं।
जनवरी प्रभाव प्रकाशन के बाद काफी कम हुआ। Haugen and Jorion (1996) ने 1993 के माध्यम से अमेरिकी बाजारों में जनवरी रिटर्न की जांच की और पाया कि जबकि प्रभाव बना रहा, इसकी परिमाण प्रकाशन-पूर्व अवधि के सापेक्ष कम हो गई थी। छोटे-स्टॉक जनवरी प्रीमियम सिकुड़ गया क्योंकि संस्थागत निवेशक, पैटर्न से अवगत होकर, दिसंबर में आगे से स्थिति लेने लगे, जिससे वर्षांत की कीमतें बढ़ीं और जनवरी की उछाल कम हुई।
यह क्षय कुशल बाजार परिकल्पना के अर्ध-मजबूत रूप के साथ सुसंगत है। एक बार जब जनवरी प्रभाव के बारे में जानकारी सार्वजनिक ज्ञान बन गई, तर्कसंगत आर्बिट्रेजर्स ने इसका उपयोग करने के लिए प्रतिस्पर्धा की, और ऐसा करने में उन्होंने इसे काफी हद तक समाप्त कर दिया।
हैलोवीन प्रभाव अधिक अटल रहा है। Maberly and Pierce (2004) ने तर्क दिया कि विसंगति आउटलायर अवलोकनों द्वारा संचालित थी — विशेष रूप से रूसी ऋण संकट और LTCM निकट-विफलता से जुड़े अगस्त-सितंबर 1998 का पतन। Bouman और Jacobsen ने जवाब दिया कि असामान्य महीनों के ऐसे पूर्वव्यापी बहिष्कार स्वयं डेटा माइनिंग का एक रूप था।
बाद के शोध ने पुष्टि की है कि हैलोवीन संकेतक प्रकाशन-पश्चात अवधि में भी बना रहा। दर्जनों देशों के सदियों के डेटा में प्रलेखित एक पैटर्न के लिए केवल एक सांख्यिकीय कलाकृति होने के लिए असाधारण संयोग की आवश्यकता होती है।
प्रतिस्पर्धी स्पष्टीकरण: जोखिम, व्यवहार और संस्थागत पैटर्न
दोनों विसंगतियों में से किसी का भी पूरी तरह संतोषजनक स्पष्टीकरण नहीं है, और स्पष्टीकरण उन तरीकों से भिन्न हैं जो तंत्र को रोशन करते हैं।
जनवरी प्रभाव के लिए, कर-हानि बिक्री कहानी काफी आकर्षक है लेकिन अधूरी है। यह समझाती है कि छोटे अतरल स्टॉक क्यों पलटेंगे, लेकिन यह पूरी तरह नहीं समझाती कि संस्थागत निवेशक — जो इस अनुमानित पैटर्न को देख सकते हैं — इसे उन्मूलन के बिंदु तक आगे से क्यों व्यापार नहीं करते। व्यवहारिक घटक में विंडो-ड्रेसिंग शामिल है: पोर्टफोलियो प्रबंधक दिसंबर में अंडरपरफॉर्मिंग स्टॉक बेचते हैं ताकि वर्षांत प्रकटीकरण में शर्मनाक होल्डिंग से बचा जा सके, फिर जनवरी में उन्हें वापस खरीदते हैं।
हैलोवीन संकेतक किसी एकल स्वच्छ स्पष्टीकरण का विरोध करता है। उम्मीदवार तंत्रों में शामिल हैं:
अवकाश प्रभाव और कम व्यापार मात्रा। विकसित बाजारों में गर्मियों के महीनों में, व्यापारियों के छुट्टी पर जाने से संस्थागत गतिविधि में कमी आती है। पतले बाजार कम मूल्य खोज दक्षता और उच्च लेनदेन लागत के माध्यम से कम औसत रिटर्न उत्पन्न कर सकते हैं। लेकिन कम मात्रा को अस्थिरता बढ़ानी चाहिए, न कि यांत्रिक रूप से रिटर्न कम करनी चाहिए।
जोखिम एक्सपोजर बदलाव। एक व्याख्या यह है कि परिष्कृत निवेशक व्यवस्थित रूप से गर्मियों के महीनों में इक्विटी एक्सपोजर कम करते हैं। गर्मियों के दौरान इक्विटी एक्सपोजर में कमी सीधे कम औसत रिटर्न में बदल जाती, लेकिन यह विसंगति का नाम बदल देता है बजाय यह समझाने के कि जोखिम बदलाव ही क्यों होता है।
व्यवहारिक स्पष्टीकरण मूड मौसमी और ध्यान चक्रों पर जोर देते हैं। Hirshleifer और Shumway (2003) ने मौसम और स्टॉक रिटर्न के बीच एक कड़ी प्रलेखित की, धूप बाजार रिटर्न के साथ सकारात्मक रूप से सहसंबंधित होती है। Kamstra, Kramer और Levi (2003) ने एक मौसमी भावात्मक विकार तंत्र प्रस्तावित किया।
| विशेषता | जनवरी प्रभाव | हैलोवीन संकेतक |
|---|---|---|
| भौगोलिक दायरा | मुख्यतः कर-कैलेंडर देश | वैश्विक 37 में से 36 देश |
| ऐतिहासिक गहराई | ~1942 से प्रलेखित | 1694 से प्रलेखित |
| प्रकाशन-पश्चात क्षय | पर्याप्त — परिमाण सिकुड़ा | न्यूनतम — प्रभाव बना रहा |
| प्राथमिक तंत्र | कर-हानि बिक्री + विंडो-ड्रेसिंग | विवादित: अवकाश/व्यवहार/जोखिम |
| लघु-कैप एकाग्रता | मजबूत — छोटे कैप में सबसे बड़ा प्रभाव | मध्यम — आकार स्तरों में मौजूद |
| आज व्यापार योग्यता | सीमित — काफी हद तक आर्बिट्रेज किया गया | रोटेशन के साथ संभावित रूप से लागू |
तीन शताब्दियों का साक्ष्य: दृढ़ता का अर्थ
हैलोवीन संकेतक की दीर्घायु एक वास्तविक पहेली बनाती है। McLean and Pontiff (2016) ने दिखाया कि विसंगतियां प्रकाशन के बाद औसतन क्षय होती हैं, क्योंकि शैक्षणिक साहित्य आर्बिट्राज समुदाय को ट्रेडिंग सिग्नल प्रभावी रूप से प्रसारित करता है। कैलेंडर विसंगतियां शोषण करने में सबसे आसान होनी चाहिए: कोई मालिकाना डेटा आवश्यक नहीं, कोई जटिल मॉडलिंग आवश्यक नहीं, और समय वर्षों पहले से ज्ञात है।
फिर भी हैलोवीन प्रभाव ने विशिष्ट विसंगति की तरह व्यवहार नहीं किया। तीन संभावित स्पष्टीकरण विचार करने योग्य हैं।
पहला, कुछ निवेशक वर्गों के लिए कार्यान्वयन की व्यापार लागत महत्वहीन नहीं है। कर-मुक्त संस्थागत निवेशक सैद्धांतिक रूप से न्यूनतम घर्षण के साथ इक्विटी और बिल के बीच रोटेट कर सकते हैं, लेकिन खुदरा निवेशकों को व्यापार लागत, महसूस किए गए लाभ पर कर और गर्मियों के महीनों में जब इक्विटी अभी भी कुछ सकारात्मक रिटर्न उत्पन्न कर रही हो तब बाजार के खिलाफ जाने की व्यवहारिक कठिनाई का सामना करना पड़ता है।
दूसरा, प्रभाव एक वास्तविक मौसमी जोखिम प्रीमियम के लिए मुआवजा हो सकता है। यदि गर्मियों के महीनों में वास्तव में व्यापक आर्थिक जोखिम अधिक हैं — शायद इसलिए कि कॉर्पोरेट मार्गदर्शन कम बार होता है, या राजनीतिक घटना जोखिम गर्मियों की अवकाश अवधि के आसपास केंद्रित होता है — तो गर्मियों में इक्विटी जोखिम प्रीमियम बस कम हो सकता है।
तीसरा, व्यवहारिक तंत्र स्व-प्रबलित हो सकता है। यदि पर्याप्त संस्थागत प्रतिभागी प्रभाव में विश्वास करते हैं और उसके अनुसार कार्य करते हैं, तो उनकी ग्रीष्मकालीन जोखिम कटौती वह तंत्र बन जाती है जो पैटर्न को बनाए रखती है।
क्या बचा और क्या नहीं
प्रकाशन के बाद तीन दशकों की जांच ने एक स्पष्ट मूल्यांकन किया है।
जनवरी प्रभाव, अपने मूल छोटे-कैप रूप में, संयुक्त राज्य अमेरिका और अन्य विकसित बाजारों में काफी हद तक कम हो गया है। एक मामूली जनवरी प्रीमियम बना रह सकता है, लेकिन इसकी परिमाण प्रकाशन-पूर्व अनुमानों से बहुत कम है। जनवरी लघु-कैप प्रीमियम को व्यवस्थित रूप से काटने की उम्मीद करने वाले निवेशकों को पता चलेगा कि उनके प्रतिस्पर्धी पहले ही वहां पहुंच चुके हैं।
हैलोवीन संकेतक, इसके विपरीत, अपनी सांख्यिकीय विशेषता बनाए रखता है। रोटेशन रणनीति — नवंबर-अप्रैल इक्विटी, मई-अक्टूबर अल्पकालिक निश्चित आय — अधिकांश विकसित बाजारों में सकारात्मक जोखिम-समायोजित प्रदर्शन दिखाना जारी रखती है। यह एक शोषणीय अल्फा अवसर का प्रतिनिधित्व करता है या एक लगातार जोखिम-प्रीमियम अंतर व्याख्या का मामला है, न कि पैटर्न मौजूद है या नहीं।
निवेशकों के लिए व्यावहारिक प्रश्न यह है कि क्या उनके पोर्टफोलियो में एक सरल मौसमी रोटेशन समझ में आता है। ऐतिहासिक साक्ष्य सुझाव देते हैं कि मई-अक्टूबर अवधि के दौरान कम-अस्थिरता वाली संपत्तियों में रोटेट करना दीर्घकालिक रिटर्न को आनुपातिक रूप से कम किए बिना गिरावट एक्सपोजर को कम कर सकता है। यह जादू नहीं है — यह उस अनुभवजन्य अवलोकन को दर्शाता है कि सबसे खराब इक्विटी गिरावट (2008 की गर्मी, 1998 की गर्मी, 2002 की गर्मी) असंगत रूप से कमजोर आधे-वर्ष में केंद्रित रही।
साक्ष्य जो नहीं बता सकता वह यह है कि अगला चक्र ऐतिहासिक औसत की तरह दिखेगा या अपवादों की तरह। 2020 में, सबसे खराब इक्विटी गिरावट फरवरी और मार्च में आई — ठीक हैलोवीन अवधि की सैद्धांतिक रूप से अनुकूल खिड़की के भीतर। कोई भी कैलेंडर नियम पूरी तरह जोखिम को समाप्त नहीं करता। सबसे ईमानदार मूल्यांकन यह है कि हैलोवीन प्रभाव एक विवादित तंत्र के साथ एक मजबूत ऐतिहासिक पैटर्न का प्रतिनिधित्व करता है, और इसका उपयोग करने के लिए इस स्पष्ट संभावना को स्वीकार करना आवश्यक है कि कोई भी दिया गया वर्ष मौसमी अपेक्षा का उल्लंघन कर सकता है।
Bouman, S., & Jacobsen, B. (2002). "The Halloween Indicator, 'Sell in May and Go Away': Another Puzzle." American Economic Review, 92(5), 1618-1635. https://doi.org/10.1257/000282802762024683
Jacobsen, B., & Zhang, C. Y. (2013). "Are Monthly Seasonals Real? A Three Century Perspective." Review of Finance, 17(5), 1743-1785. https://doi.org/10.1093/rof/rfs035
Keim, D. B. (1983). "Size-related anomalies and stock return seasonality." Journal of Financial Economics, 12(1), 13-32. https://doi.org/10.1016/0304-405X(83)90025-9
Haugen, R. A., & Jorion, P. (1996). "The January Effect: Still There after All These Years." Financial Analysts Journal, 52(1), 27-31. https://doi.org/10.2469/faj.v52.n1.1976
Thaler, R. H. (1987). "Anomalies: The January Effect." Journal of Economic Perspectives, 1(1), 197-201. https://doi.org/10.1257/jep.1.1.197
Maberly, E. D., & Pierce, R. M. (2004). "Stock Market Efficiency Withstands Another Challenge: Solving the 'Sell in May/Buy after Halloween' Puzzle." Econ Journal Watch, 1(1), 29-46. https://econjwatch.org/articles/stock-market-efficiency-withstands-another-challenge-solving-the-sell-in-may-buy-after-halloween-puzzle
Wachtel, S. B. (1942). "Certain Observations on Seasonal Movements in Stock Prices." The Journal of Business of the University of Chicago, 15(2), 184-193. https://doi.org/10.1086/232617
McLean, R. D., & Pontiff, J. (2016). "Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?" The Journal of Finance, 71(1), 5-32. https://doi.org/10.1111/jofi.12365
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Written by Priya Sharma · Reviewed by Sam
यह लेख उद्धृत प्राथमिक साहित्य पर आधारित है और सटीकता तथा उचित श्रेय के लिए हमारी संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित है। संपादकीय नीति.