Long Term Returns Of Companies Conducting Rights Issues On The Swedish Market
Translated title
Langsigtet afkast for virksomheder, der gennemfører fortegningsemissioner på det svenske marked
Author
Elefsen, Magnus Laurits
Term
4. semester
Publication year
2025
Abstract
Denne afhandling undersøger, om svenske selskaber, der gennemfører fortegningsemissioner, underpræsterer i det lange løb sammenlignet med tilsvarende virksomheder, der ikke udsteder ny aktiekapital. Med udgangspunkt i 865 fortegningsemissioner gennemført af 340 unikke selskaber på det svenske aktiemarked i perioden 2006–2020 beregnes køb-og-hold-afkast over 1, 3 og 5 år fra annonceringsdatoen og sammenlignes med en matchet gruppe af ikke-udstedende virksomheder. For at tage højde for virksomhedskarakteristika og markedsforhold estimeres tre OLS-modeller med faste effekter. Resultaterne viser markant langsigtet underpræstation: udstedende selskaber halter 24,1% efter deres matchede modparter over tre år og 43,9% over fem år efter annonceringen. Afhandlingen bidrager dermed til litteraturen om aktieudstedelser og langsigtet aktieafkast med et specifikt fokus på fortegningsemissioner på det svenske marked.
This thesis examines whether Swedish firms that conduct rights issues underperform over the long run relative to comparable firms that do not issue new equity. Using a dataset of 865 rights issues undertaken by 340 unique firms on Swedish exchanges between 2006 and 2020, it computes buy-and-hold returns over 1-, 3-, and 5-year horizons from the announcement date and benchmarks them against a matched sample of non-issuing firms. To account for firm characteristics and market conditions, three fixed-effects OLS models are estimated. The results indicate substantial long-term underperformance: issuing firms lag their matched peers by 24.1% over three years and 43.9% over five years following the announcement. The study adds to the literature on equity issuance and long-term stock performance with a specific focus on rights issues in the Swedish market.
[This summary has been generated with the help of AI directly from the project (PDF)]
Documents