Parhaiden patentoivien yhtiöiden valinta välineenä Ocean Tomo 300 Patent Index

Siitä lähtien kun Anthony F. Breitzmanin väitöskirjaan perustuvassa patentissa US 6175824 osoitettiin patentointi koskevan tiedon käyttökelpoisuus osakevalintaan, on aiheesta syntynyt runsaasti tutkimusta. Tuore sellainen on Mauckin ja Pruittin työpaperi "The Valuation of Patents using Third-Party Data: The Ocean Tomo 300 Patent Index".

Tutkimuksen kohde OT 300 on NYSE:n (New York Stock Exchange) indeksituote tunnuksella ^OTPAT. Se on ollut markkinoilla vuodesta 2006. Indeksiin on valittu patentointiin perustuvin kriteerien kuusi parhaiten kriteerit täyttävää yritystä yhteensä 50:ltä erilaisesta osakeryhmästä (kuten “style and size groups” with the “highest patent maintenance value to book value ratio” and liquidity).

Mauckin ja Pruittin tutkimuksessa oli verrattu OT 300 indeksin yhtiöiden tuottoa samankokoisen ryhmään indeksiin kuulumattomiin yhtiöihin samoin kuin CRSP arvopainotettuun indeksiin. Tutkimuksen mukaan OT 300 indeksi päihitti sekä CRSP indeksin  (+6.90 %:lla) sekä vertailuryhmän (+3.72 %:lla) aikaväillä 2008 to 2013.

Myös sijoitusten riksin huomioivat sijoituksen riskiä ja tuotto mittaavat luvut Sharpe, Beta ja Treynorin alfa olivat parempia kuin vertailukohteilla.

Mielenkiintoinen on myös vertailu Cohen et al. (2013) saman tyyppiseen patentointia sekä tutkimus-  ja kehittämisinvestointeja sakevalinnan kriteerinä käyttämään tutkimukseen. Cohen et al valintakriteereillä oli saavutettu 11 % ylituotto.

Tässä Mauckin ja Pruittin tutkimuksessa Cohenin kriteerien käyttö aikaansai suorataan tuoton pienenemistä ja kirjoittajien mukaan se osoittaa että näiden kahden osakevalintakriteeristön taustalla on eri ilmiö.

 

Related Posts

Yhteiskunta

Suomi on määrätietoisesti siirtänyt työvoimaa julkisen sektorin tehtäviin

Suomen valtio on ETLA:n mukaan vuoden 2015 jälkeen siirtänyt päättäväisesti työvoimaa markkinasektorilta julkispalveluihin samalla kun julkispalveluiden työtuntia kohden laskettu tuottavuus on pienentynyt. Tämä on merkittävä

Salkun rakenne

Koneoppimiseen perustuva salkku tuotti ihan mukavasti Q2 aikana

Piksu toimituksen koneoppimiseen perustuva kokeilusalkku (kuva) voitti Q2/2025 aikana vertailuindeksinsä (OMX Nordic 40) noin kahdellatoista prosentilla tuottaen noin 8,7 % tuoton.

Salkkuun valitaan kvartaaleittain koneoppimisen menetelmin