1. No category

‫‪Bioassociate Financial Research‬‬
‫טיראן רוטמן‪ ,‬ד"ר אופיר לוי‬
‫יעילות שוק הביומד בישראל‬
‫‪Nov. 2011‬‬
‫תקציר‬
‫בעבודה זו אנו מעריכים את השפעת העיתונות הכלכלית והודעות מטעם החברה על רמות‬
‫המסחר ותנודתיות המניות במדד הביומד בישראל‪ .‬המבחנים האמפיריים מבוססים על נתוני‬
‫המניות הרשומות למסחר בבורסה בת"א במדדי שוק הביומד ובמדד מניות היתר ומדד הבלו‪-‬‬
‫טק (מדד הייחוס)‪ .‬השערתנו המרכזית היא כי מחירי ניירות הערך נתונים להשפעות אקסוגניות‬
‫שאינן רלוונטיות לרוב לתמחור ניירות הערך של החברה‪ .‬המשקיעים מוטים לרוב אחר הודעות‬
‫בעיתונות הכלכלית והודעות החברה‪ ,‬דבר הבא לידי ביטוי גם בקורלציה גבוהה לתנודתיות שערי‬
‫המניות‪ .‬טענתנו בפן התיאורתי היא להיותו של שוק הביומד‪ ,‬שוק לא יעיל בתצורתו הנוכחית –‬
‫בו המידע אינו זמין ומובן לכלל ציבור המשקיעים‪.‬‬
‫ממצאי המחקר מעידים על קשר חזק ומובהק בין הודעות בעיתונות הכלכלית ובמידה נמוכה‬
‫יותר של ההודעות באתר הבורסה לבין סחירות ותנודתיות המנייה‪ .‬השפעות אקסוגניות אלו לא‬
‫השפיעו באופן דומה ומובהק על מדדי הייחוס‪.‬‬
‫הקדמה‬
‫על פי התאוריה הכלכלית‪ ,‬מחירי ניירות הערך משקפים את הערך המהוון של תזרים המזומנים העתידי‪.‬‬
‫לכן‪ ,‬אירועים והשפעות אקסוגניות אמורים להיות כלולים באופן רציף במחירי ניירות הערך‪ .‬מחקרים‬
‫רבים בדקו את הקשר בין משתנים מאקרו‪-‬כלכליים לבין ההשפעה על מחירי ניירות הערך‪ .‬מחקרים‬
‫אחרים בשוק האמריקני בחנו את הקשר בין משתנים אחרים דוגמת הודעות במדיה התקשורתית ואחרים‬
‫לבין השינויים במחירי ניירות הערך וסחירותם‪ .‬כדוגמא נבחן הקשר בין כמות ההודעות בעיתונות‬
‫הכלכלית לבין התנודתיות ביום המסחר ה‪ 1-‬לאחר הנפקה‪ ,‬במחקר אחר נבחנה ההשפעה של סיקור ‪24‬‬
‫שעות ביממה על מחיר נייר הערך ובמחקר נוסף נבחנו הודעות "טובות" ו"רעות" לחברה והשפעתן על מחיר‬
‫ניירות הערך‪.‬‬
‫ככלל‪ ,‬טענות מחקרים אלו‪ ,‬הקרובות יותר לתחום המימון ההתנהגותי המתפתח (‪)Behavioral Finance‬‬
‫אינן מתיישבות לרוב עם תיאוריות מימוניות אחרות‪" ,‬קלאסיות" יותר הטוענות לשוק יעיל‪.‬‬
‫מטרת העבודה היא בחינת השפעות חיצוניות וקונקרטית‪ ,‬הודעות ופרסומים בעיתונות הכלכלית ובאתר‬
‫הבורסה על שוק הביומד בישראל‪ .‬זאת‪ ,‬בעיקר בשל העובדה כי המדובר בשוק בעל היקף מסחר קטן יחסית‬
‫ובעיקר בשל העובדה כי מסחר בניירות ערך אלו דורש ידע משמעותי יותר מענפים אחרים‪ .‬בשל המחסור‬
‫באותו ידע‪ ,‬משקיעים נוטים להערכתנו‪ ,‬ליטות אחר פסאדו‪-‬ידע כפי המופיע בעיתונות‪.‬‬
‫קונקרטית‪ ,‬המחקר יעסוק בשאלה האם ובאיזו עוצמה קיימות השפעות חיצוניות על שוק הביומד הישראלי‬
‫בדמות הודעות החברה בבורסה ובדמות הודעות ופרסומים בעיתונות הכלכלית‪ .‬בחינה זו‪ ,‬תוכל להצביע על‬
‫מידת יעילותו (‪ )Efficiency‬של שוק הביומד כהגדרת שוק יעיל עפ"י הספרות המימונית‪.‬‬
‫העבודה מאורגנת בשלושה חלקים‪ .‬בחלק הראשון אנו מציגים רקע כללי לגבי שוק הביומד בישראל ורקע‬
‫תיאורטי לגבי תיאורית השוק היעיל‪ ,‬בחלק השני נדונות ההשערות האמפיריות והממצאים ובחלק השלישי‬
‫נדון במסקנות והשלכות המחקר על התנהלות המסחר בבורסה בת"א‪.‬‬
‫חלק ראשון‬
‫רקע ‪ -‬שוק הביומד הישראלי‬
‫תחום הביומד בישראל כולל מעל ל‪ 1,000-‬חברות‪ ,‬מהן ‪ 58‬חברות ציבוריות‪ ,‬כ‪ 10%-‬מתוך כלל החברות‬
‫הבורסאיות (‪ 609‬חברות בורסאיות)‪ .‬חברות הביומד נחלקות לארבעה תחומי פעילות שונים‪ :‬פארמה‪,‬‬
‫ביוטכנולוגיה‪ ,‬מכשור רפואי ודיאגנוסטיקה (להלן "שוק הביומד")‪ .‬כל תחום כולל תתי תחומים מגוונים‬
‫המבוססים בעיקר על חלקי הגוף ומחלות שונות‪ .‬כך‪ ,‬חברת מכשור רפואי יכולה להתמקד בתחום הסרטן‬
‫ואחרת בתחום האורתופדי‪ .‬ההבדל הינו‪ ,‬לשם האנלוגיה‪ ,‬דוגמת חברת "אסם" ושופרסל"‪ ,‬שתי החברות‬
‫עוסקות בתחום ה‪( Retail-‬היינו ביומד) וקונקרטית בתחום המזון (היינו מכשור רפואי)‪ ,‬אך האחת יצרנית‬
‫והשניה קמעונאית על כל ההבדל המשתמע מכך‪.‬‬
‫הקושי בהבנת החברה ואף בהבנת שוק היעד שלה‪ ,‬לצד הצורך ב"תרגום" פיננסי וכלכלי של אפס הכנסות‬
‫לצד צמיחה בהוצאות‪ ,‬מוליד קשיים רבים בהערכת חברות אלו‪ .‬קושי שאינו בא לידי ביטוי בחברות הייטק‬
‫שכן נושא המדע אינו נהיר לרבים מהמשקיעים כמו תחום האינטרנט או המחשוב במרבית המקרים וכן‬
‫בעוד שההכנסות מהייטק "מהירות" יותר‪ ,‬הכנסה מחברת ביומד תהיה רק על פי אבני דרך ברורות‬
‫בניסויים קליניים לאורך שנים‪ .‬אי הצלחה בשלב זה או אחר הינה בינארית להערכת שווי החברה במקרים‬
‫לא מעטים‪.‬‬
‫כל זאת‪ ,‬מוביל לתמחור לקוי של מניות הביומד‪ .‬עם התרחבות הוואקום הפיננסי‪ ,‬מקומן של כתבות‬
‫ופרסומים והודעות מטעם החברה ולא פעם שמועות‪ ,‬הולך ותופס מקום מרכזי ומשפיע על מחיר נייר הערך‬
‫וסחירותו‪.‬‬
‫רקע תיאורטי‬
‫תיאוריית השוק היעיל‬
‫תאוריית השוק היעיל נוסחה ע"י יוג'ין פאמה במאמרו ‪ Random Walks In Stock Market Prices‬מ‪-‬‬
‫‪ .1965‬זו גורסת כי מחירים של ניירות ערך‪ ,‬כגון מניות הנסחרות בבורסה‪ ,‬מגלמים בתוכם את כל המידע‬
‫הקיים והניתן להשגה על החברות או על הנכסים הסחירים‪ .‬משמעות הדבר שאין טעם לנסות לבחור‬
‫ניירות ערך הנראים כזולים‪ ,‬משום שהשוק מתמחר במלואם את כל הסיכונים והסיכויים הגלומים בכל‬
‫נייר ונייר‪.‬‬
‫ישנן מספר הנחות הדרושות לקיומו של שוק יעיל‪:‬‬
‫‪‬‬
‫מספר רב של משקיעים‪.‬‬
‫‪‬‬
‫מידע חדש מתפרסם באופן אקראי ועצמאי‪ ,‬ונודע לכל השחקנים בשוק בעת ובעונה אחת‪.‬‬
‫‪‬‬
‫התאמה מהירה מאוד של מחירים למידע חדש‪.‬‬
‫התאוריה מתיישבת עם המציאות במידה שבה מידע זמין לכולם ועלותו אפסית‪ .‬אם נמשיך עוד מעט‬
‫בתיאוריה‪ ,‬נוסיף כי לתאוריית השוק היעיל מספר גרסאות‪:‬‬
‫‪ )1‬הצורה החלשה טוענת כי מחיר נייר הערך משקף מידע הקיים בשוק‪ ,‬מחירים והיקפי‬
‫מסחר‪ .‬המחירים לפי צורה זו משקפים את מה שהיה בעבר‪.‬‬
‫‪ )2‬הצורה החצי חזקה טוענת כי מחיר נייר הערך משקף את כל המידע הציבורי‪.‬‬
‫‪ )3‬הצורה החזקה טוענת כי מחיר נייר הערך משקף את כל המידע‪ ,‬כולל מידע פנים‪.‬‬
‫אנו נטען כי קיימת אנומליה בשוק הביומד בישראלי בדמות שוק לא יעיל בו אין התאמה מהירה של‬
‫מחירים למידע החדש‪ ,‬שכן מחירי ניירות הערך אינם משקפים לרוב את המידע הקיים בשוק או אינם‬
‫מסוגלים להפריד בין מידע בעל ערך לבין ה"רעשים" בשוק‪.‬‬
‫הכח‪ ,‬הידע הינו למעשה אצל החברה‪ ,‬מאחר ואין לכלל המשקיעים את כלל המידע לגבי המנייה‪ ,‬בעיקר‬
‫כתוצאה מחוסר ידע בסיסי של המשקיעים ובשונה מחברות בתחומים אחרים‪ .‬עיקר המידע ממנו ניזונים‬
‫המשקיעים ובכללם אלו ה"מתוחכמים" מבוסס על הודעות מטעם החברה או פרסומים בעיתונות‪ .‬אין‬
‫הדבר אומר כי הודעות אלו פגומות‪ ,‬אך כבכל הערכת שווי או אנליזה יש לבחון המידע באופן אובייקטיבי‬
‫ככל שניתן ממספר רב של מקורות‪ .‬בשל מורכבות המידע ו"תרגומו" לכלים כמותיים‪ ,‬נטען להשפעה ברורה‬
‫של הודעות בעיתונות על מחזורי המסחר ותנודתיות מניות חברות הביומד‪.‬‬
‫היחס בין סחירות לתנודתיות המנייה‬
‫נושא זה זכה לתהודה רבה בספרות המימונית במחקרים רבים‪ .‬הטענה המרכזית הינה כי ככל שישנה‬
‫סחירות רבה יותר עם משתתפים רבים יותר‪ ,‬כך תנודתיות המניה צפויה לקטון‪ .‬משקיעים יהיו מוכנים‬
‫לשלם יותר על מנייה סחירה‪ Breen, Hodrick and Korajzyk (2000) .‬חקרו מספר רב של ניירות ערך‬
‫בבורסות ‪ NASDAQ‬ו‪ AMEX-‬בעלות שווי שוק שונה‪ ,‬ומצאו כי ההשפעה על מחיר המנייה עם אותה כמות‬
‫מניות וסכום‪ ,‬גבוהה יותר במניות קטנות‪ .‬כמו כן‪ ,‬מצאו כי ההשפעה על מחיר נייר הערך בכמה נקודות‬
‫זמן‪ ,‬כלומר התנודתיות בתקופה נתונה‪ ,‬נמוכה יותר במניות עם שווי שוק גדול יותר‪.1‬‬
‫לסחירות או לאי הסחירות ישנו מחיר ברור בדמות פרמיית אי סחירות‪ .‬זו נועדה אמנם לפצות משקיע‬
‫בהשקעתו בחברה שאינה ציבורית‪ ,‬אך רבים ממעריכי השווי נוהגים להוסיפה גם לתמחור ניירות ערך‬
‫סחירים‪ ,Aswath Damodaran .‬פרופ' למימון מאוניברסיטת ניויורק‪ ,‬פירט במאמרו‪Marketability :‬‬
‫‪ ,and Value Measuring the Illiquidity Discount‬פרמטרים מדידים לקביעת הפרמייה אותה יש להוסיף‬
‫למודל ה‪( CAPM-‬מדידת אי הוודאות השיטתית במנייה)‪ .2‬על כן‪ ,‬גם לרמות סחירות נמוכה כגון זו בקרב‬
‫מרבית מניות שוק הביומד ישנה עלות‪ .‬הבנת חלק ארי ממקורות ההשפעה על סחירות המנייה בשוק‬
‫הביומד תוכל להועיל לציבור המשקיעים‪.‬‬
‫‪1 Breen, W.A., L.S. Hodrick and R.A. Korjczyk, 2000, Predicting Equity Liquidity, Working‬‬
‫‪Paper, Kellogg Graduate School of Management‬‬
‫‪2‬‬
‫‪Aswath Damodaran, Marketability and Value: Measuring the Illiquidity Discount. Stern‬‬
‫‪School of Business.July 2005‬‬
‫חלק שני‬
‫המחקר‬
‫הטענה המרכזית‪ :‬מניות חברות ביומד נתונות להשפעות חיצוניות שאינן רלוונטיות לתמחור החברה‪,‬‬
‫וזאת בשונה ממדדי הייחוס‪.‬‬
‫טענותינו המחקריות נחלקו לארבע טענות אמפיריות עיקריות‪:‬‬
‫משפט ‪ :1‬קיים קשר חיובי בין אזכור שם החברה בעיתונות הכלכלית לבין תשואת המניה הנסקרת‪.‬‬
‫משפט ‪ :2‬קיים קשר חיובי בין אזכור שם החברה בעיתונות הכלכלית לבין סחירות המנייה הנסקרת‪.‬‬
‫משפט ‪ :3‬קיים קשר חיובי בין הודעות מטעם החברה כפי שמתפרסמות באתר הבורסה ("מאי"ה") לבין‬
‫סחירות ותנודתיות המנייה המדוברת‪.‬‬
‫משפט ‪ :4‬ככל שרמת הסחירות גבוהה יותר‪ ,‬כך תנודתיות המנייה גבוהה יותר‪.‬‬
‫לשם פישוט משפט ‪ 1-3‬נגדיר כ‪ V-‬את נפח הסחירות הכספי בנייר הערך‪ ,‬המשתנה התלוי‪ .‬נגדיר כ‪ P-‬את‬
‫מחיר נייר הערך בנקודה נתונה וכ‪ N-‬את כמות ההודעות באתר הבורסה ו‪/‬או בעיתונות הכלכלית –‬
‫המשתנה הבלתי‪-‬תלוי‪ .‬נטען כאמור לשינוי משמעותי בנפח המסחר הכספי כקורלציה לכמות ההודעות‬
‫בזמן ‪ ,t‬כלומר באותה נקודת זמן (הנחה ‪ .)2‬זאת‪ ,‬בשונה מהמקובל על פי תיאורית השוק היעיל הטוענת כי‬
‫מחיר נייר הערך הינו ערכו המהוון של תזרים המזומנים העתידי הכולל בתוכו באופן רציף ארועים‬
‫והשפעות אקסוגניות (הנחה ‪:)1‬‬
‫הנחה ‪:1‬‬
‫= 𝑡 𝑉‬
‫‪∆𝑃𝑡 + 𝑁𝑡−1‬‬
‫‪𝑡=1‬‬
‫הנחה ‪:2‬‬
‫= 𝑡 𝑉‬
‫𝑡𝑁 ‪∆𝑃𝑡 +‬‬
‫‪𝑡=1‬‬
‫𝑡𝑁 = 𝑡 𝑉‬
‫מתודת המחקר‬
‫מדד הביומד בו ‪ 30‬חברות נמדד לאורך תקופה של ‪ 12‬חודשים (ספטמבר ‪ – '11‬אוקטובר ‪ )'10‬בכמה‬
‫חתכים‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫סחירות נייר הערך‬
‫תנודתיות מחיר נייר הערך‬
‫כמות ההודעות (עסקאות ואזכורים) שפורסמו באתר הבורסה ("מאיה")‬
‫כתבות ופרסומים בעיתונות הכלכלית כפי שעובדו ע"י חברת "יפעת" המתמחה בנושאים אלו‪.‬‬
‫כמשתני בקרה נבחנו כ‪ 30-‬חברות דומות ככל הניתן בשוק ההון הישראלי בעלי מאפייני תוכן וגודל דומים‬
‫לחברות מדד הביומד‪ .‬ההנחה הבסיסית כי החברות הללו מהוות מדד ייחוס למדד הביומד‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪ 15‬מניות יתר בעלות שווי שוק של ‪ 80-120‬מ' ש"ח בדומה לחציון מדד הביומד‪.‬‬
‫‪ 15‬מניות מדד הבלו‪-‬טק (מניות הייטק בעיקרן) שאינן מניות ביומד‪.‬‬
‫מדדי נזילות וסחירות‬
‫במחקרם של פרופ' האוזנר ויעל תנחומא (‪ )1998‬פורטו שלושה ממדים לבחינת נזילות של מניות ביחס לנפח‬
‫המסחר הכספי‪ .3‬הממד הראשון (‪ )LIQ1‬המקובל בספרות הוא נפח המסחר היומי ונפח המסחר לעסקה‬
‫בודדת במנייה‪.4‬‬
‫=‬
‫כאשר‪,‬‬
‫כדלהלן‪:‬‬
‫מייצג את נפח המסחר בש"ח‪ .‬המדד השני הוא פער בין שער קנייה ומכירה באחוזים‬
‫=‬
‫‪+‬‬
‫כאשר ‪ ask‬מייצג את השער הגבוה ו‪ bid-‬מייצג את השער הנמוך‪ .‬המדד השלישי הוא מדד שהוצע ע"י קהן‬
‫ובייקר (‪ )1993‬ועמיהוד‪ ,‬מנדלסון ולאוטרבך (‪ )1997‬כדלהן‪:5‬‬
‫| |‬
‫=‬
‫המשמעות של משוואה זו היא נפח המסחר הדרוש כדי לשנות את רמת המחירים בשוק ב‪( 1%-‬ערך מוחלט)‬
‫בכל עסקה‪ .‬ערך גבוה או נמוך מתקבל במקרה של מסחר דל או כבד עם שינוי גדול או קטן יחסית בשערי‬
‫המניות ומשמעותו היא נזילות נמוכה או גבוהה‪.6‬‬
‫במחקר דנן‪ ,‬נבחנו מעל ל‪ 30,000-‬תצפיות ברמה היומית ב‪ 12-‬החודשים האחרונים‪ .‬נעשה שימוש בכלים‬
‫סטטיסטיים הנהוגים במדעי החברה דוגמת מקדם מתאם ‪ Pearson‬ו‪ )N=30( T-test 2 tails-‬לבחינת רמת‬
‫מובהקות קטנה מ‪ .)P-Value( 5%-‬הבחינה היא של ממוצעי המדגם למשתנים תלויים‪.‬‬
‫דיון אמפירי‪:‬‬
‫שיטת המחקר כללה איסוף יומיומי באמצעות חברת "יפעת" המתמחה באיתור הודעות ופרסומים‬
‫בעיתונות ובמדיה של אזכורי שם המנייה בכתבות‪ ,‬פרסומים‪ ,‬אזכורים משניים וכולי'‪ .‬זאת‪ ,‬תוך הפרדה‬
‫בין אזכור שם גנרי של חברה דוגמת מניית חברת "מדיקל"‪ .‬ההתמקדות הינה בשלושת העיתונים‬
‫העיקריים‪" :‬גלובס"‪" ,‬דה‪-‬מרקר"‪" ,‬כלכליסט" (להלן ה"עתונות הכלכלית")‪.‬‬
‫בצד הכלכלי‪ ,‬מסד הנתונים נלקח כפי שהופיע באתר הבורסה לניירות ערך‪ .‬המחקר התפרס על פני ‪12‬‬
‫החודשים (ספטמבר ‪ – 2011‬אוקטובר ‪ )2010‬ברמת המסחר היומית על בסיס ממוצעים חודשיים‪ .‬כך‪ ,‬עובדו‬
‫נתוני מחזור המסחר היומים ב‪-‬ש"ח ולאחר מכן נעשה מיצוע חודשי‪ .‬נתוני שער המנייה המתואם נלקחו‬
‫ברמה היומית ונבחנה תנודתיות המנייה ברמה החודשית על בסיס סטיית התקן‪ .‬מתודה זו נלקחה לכלל‬
‫חברות מדד הביומד וכן למדד הייחוס‪.‬‬
‫‪ 3‬שמואל האוזנר ויעל תנחומא‪ ,‬בחינת יעילות המסחר בשיטת הרצף בבורסה בתל אביב‪ .‬אוניברסיטת בן‪-‬‬
‫גוריון‪.1998 ,‬‬
‫‪ 4‬אנו בחנו את הרמה היומית של נפח המסחר ומיצענו אותו ברמה החודשית‪.‬‬
‫‪5‬‬
‫‪Khan, W. A., and H. K. Baker, “Unlisted Trading Privileges, Liquidity, and Stock Returns”,‬‬
‫‪Journal of Financial Research, 1993, 221-236.‬‬
‫‪6‬‬
‫‪Amihud, Y., H. Mendelson and B. Lauterbach, “Market Microstructure and Securities‬‬
‫‪Values: Evidence from the Tel Aviv Stock Exchange”, Journal of Financial‬‬
‫‪Economics, 45, 1997, 365-395.‬‬
‫מדד הייחוס נבחן על ידנו מתוך מטרה להגיע למשתני בקרה דומים ככל הניתן למדד הביומד‪ .‬זאת‪ ,‬הן‬
‫באמצעות מיון איכותי‪ ,‬קרי חברות שההשפעה עליהן אמורה להיות מהותית שכן הן נחשבות כ"מורכבות"‬
‫ורחוקות יותר מעין הציבור‪ ,‬קרי חברות הייטק וטכנולוגיה שונות‪ .‬בנוסף‪ ,‬התמקדנו באותן החברות‬
‫הנמצאות במדד הבלו‪-‬טק יחד עם חברות הביומד‪ ,‬כך שההשפעה אמורה להיות דומה‪ .‬חלקו השני של מדד‬
‫הייחוס הן חברות הדומות למדד הביומד בפן הכמותי‪ ,‬כלומר חברות בעלות שווי שוק הדומה לחציון שווי‬
‫השוק של חברות הביומד (כ‪ 80-120-‬מ' ש"ח)‪ .‬חברות אלו אותרו על ידנו באופן רנדומלי תחת ההתאמה‬
‫להגדרות לעיל מתוך מדד מניות יתר ת"א‪ .‬הרכבת מדד הייחוס הינה ‪ 15‬חברות ממד הבלו‪-‬טק ו‪ 15-‬חברות‬
‫ממד מניות יתר ת"א‪ ,‬כך גודל המדגם יתאם לגודל מדד הביומד‪ .‬במחקר נבחנו מעל ל‪ 30,000-‬תצפיות‬
‫יומיות בקרב ‪ 60‬החברות הנזכרות‪.‬‬
‫במדד הביומד נמצאה קורלציה חיובית (‪ )0.50‬ומובהקת (‪ )P-value<5%‬בין הודעות בעיתונות הכלכלית‬
‫לבין מחזור המסחר‪ ,‬כאשר במדד הייחוס נמצא קורלציה חיובית חלשה יותר (‪ .)0.24‬בקשר שבין הודעות‬
‫באתר הבורסה ("מאיה") נמצאה קורלציה חיובית (‪ )0.29‬ומובהקת (‪ )P-value<5%‬בחברות מדד הביומד‬
‫לבין מחזור המסחר‪ ,‬כאשר במדד הייחוס נמצא כי אין קשר בין הודעות אלו לבין מחזורי המסחר (‪.)0.03‬‬
‫בקשר שבין תנודתיות המניה לבין הודעות בעיתונות הכלכלית‪ ,‬נמצא כי במדד הביומד קיימת קורלציה‬
‫חיובית (‪ )0.27‬ומובהקת (‪ ,)P-value<5%‬כאשר במדד הייחוס נמצא כי אין קשר מובהק (‪ .)0.03‬בקשר שבין‬
‫הודעות באתר הבורסה ("מאיה") לבין תנודתיות המניה נמצאה קורלציה חיובית חלשה (‪ )0.22‬ומובהקת‬
‫(‪ ) P-value<5%‬בחברות מדד הביומד‪ ,‬כאשר במדד הייחוס נמצא כי אין קשר בין הודעות אלו לבין‬
‫תנודתיות המנייה (‪.)0.00‬‬
‫בקשר שבין מחזור המסחר לבין תנודתיות המנייה נמצא כי במדד הביומד קיימת קורלציה חיובית (‪)0.59‬‬
‫ומובהקת (‪ ,)P-value<5%‬כאשר גם במדד הייחוס נמצא קשר חיובי אך חלש יותר ביחס למדד הביומד‬
‫(‪.)0.40‬‬
‫במחקר ישנם מספר משתנים מתערבים שזוהו על ידנו‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫תנודתיות מניות עשויה להיות מושפעת מהשפעות אחרות שאינן הודעות‪ ,‬דוגמת פעילות פנימית‬
‫של החברה‪.‬‬
‫הקשר בין תנודתיות המנייה לבין סחירותה עלול להיות מושפע מגורמים אחרים‪ ,‬דוגמת בעל‬
‫מניות בעל צבר מניות מהותי או השפעה הדדית בה התנודתיות משפיעה על הסחירות‪.‬‬
‫מניות דואליות עלולות להתנהג שונה בכל האמור להודעות באתר הבורסה‪ .‬במחקר דנן‪ ,‬בחרנו‬
‫חברות דואליות במספר דומה לאלו במדד הביומד‪.‬‬
‫השפעת מצב מאקרו כלכלי על פעילות החברות‪.‬‬
‫יש להרחיב את המדגם גם לענפים נוספים ובשווקים אחרים‪.‬‬
‫בחינת השערות המחקר‬
‫טענות ‪ :1-3‬קיים קשר חיובי בין אזכור שם החברה בעיתונות הכלכלית ובהודעות בבורסה לבין תנודתיות‬
‫מחיר נייר הערך וסחירותו‪.‬‬
‫הממצא‪ :‬אישוש הטענות ברמת מובהקות גבוהה‪.‬‬
‫פירוט‪ :‬אזכור שמה של חברה‪ ,‬בין אם בפרסום חיובי או שלילי‪ ,‬לא אמור להשפיע לאורך זמן ובמדגם גדול‬
‫יחסית על תשואת המנייה‪ .‬עפ"י תיאוריית השוק היעיל‪ ,‬הודעות אלו‪ ,‬שהינן לרוב הודעות יחסי ציבור‪,‬‬
‫אמורות להיות מגולמות בערך המנייה מתוך הבנת המשקיעים את השוק ואת החברה‪ .‬ברמה החלשה‪,‬‬
‫אמורה ההודעה בעיתונות לשקף מידע עבר (גם כזה שארע יום קודם) ובאופן כללי לא לייצר קורלציה כה‬
‫גבוהה בין ההודעות‪/‬אזכורים לבין תשואות המנייה‪.‬‬
‫הודעות באתר הבורסה‪ ,‬צפויות להשפיע במידה דומה להודעות בעיתונות הכלכלית‪ ,‬שכן לרוב הן נלוות‬
‫אליהן‪ .‬אולם‪ ,‬בבחינה שביצענו‪ ,‬עולה כי באופן מובהק‪ ,‬להודעות בעיתונות הכלכלית השפעה רבה יותר‬
‫מאשר הודעות באתר הבורסה‪ .‬כך‪ ,‬כדוגמא ההשפעה שנמדדה על מחזור המסחר (ש"ח) מצד הודעות‬
‫העיתונות הכלכלית הינה ‪ PEARSON 0.5‬ואילו השפעת הודעות אתר הבורסה הינה ‪.PEARSON 0.29‬‬
‫כלומר‪ ,‬קיים קשר חיובי בשני המקרים ובמובהקות קטנה מ‪ ,1%-‬אך השפעת ההודעות בעיתונות‬
‫הכלכלית‪ ,‬חזקה באופן משמעותי‪.‬‬
‫טענה ‪ :4‬תשואת מחיר נייר הערך ועמה התנודתיות משקפות הן את צד הביקוש והן את צד ההיצע‪,‬‬
‫כלומר ככל שגדלה הסחירות כך צפויה התנודתיות לקטון‪.‬‬
‫הממצא‪ :‬בחברות הביומד‪ ,‬ככל שגדלה הסחירות גדלה התנודתיות‪.‬‬
‫פירוט‪ :‬טענתנו‪ ,‬שהיא הטענה המקובלת בשוק יעיל‪ ,‬הופרכה‪ .‬תנאי ראשון לסחירות הוא מידת הנגישות‬
‫למידע של קונים ומוכרים רבים‪ .‬ככל שרמת הנגישות למידע (והבנתו כמובן) גדולה יותר‪ ,‬כך גדלה‬
‫הסחירות‪ .‬נזילות‪ ,‬הינה מקרה פרטי של סחירות‪ .‬מחיר שוק של נכס סחיר יכול להשתנות‪ ,‬אך הוא ייחשב‬
‫סחיר כל עוד ניתן לממשו במהירות לפי מחיר השוק‪ .‬כך‪ ,‬ככל שנכס בעל נזילות גבוהה יותר‪ ,‬ערכה של‬
‫המנייה גבוה יותר‪ .‬רמת סחירות גבוהה יותר תוביל בהכרח להקטנת התנודתיות‪ .‬זאת‪ ,‬על רקע‬
‫השתתפותם של שחקנים רבים יותר בשוק ההון‪ .‬כך‪ ,‬כל ביקוש נפגש עם פקודת היצע בפערים הולכים‬
‫וקטנים‪.‬‬
‫בשוק הביומד‪ ,‬הסחירות קטנה משמעותית ממדדי הייחוס‪ .‬מחזור יומי ממוצע במדד הביומד הינו כ‪22-‬‬
‫אלף ש"ח בלבד‪ ,‬בעוד במדד הייחוס המחזור הוא פי ‪ 10‬לערך‪ .‬בתוך כך‪ ,‬גם הסחירות עצמה היא לרוב בצד‬
‫ההיצע או הביקוש וכך התנודתיות גדלה בקורלציה חיובית להיקף הסחירות‪ .‬מצב זה‪ ,‬מותיר למשקיע‬
‫בודד בעל סכום נמוך יחסית‪ ,‬יכולת השפעה על כיוון המנייה‪.‬‬
‫בשורה התחתונה‪ ,‬רמת סחירות נמוכה מובילה להשפעה מהותית של מחזור המסחר על תנודתיות‬
‫המנייה‪ .‬בשוק הביומד השפעה זו גדולה פי ‪ 1.5‬משוק הבלו‪-‬טק (ללא ביומד) ומניות יתר ת"א‪.‬‬
‫להלן הממצאים‪:‬‬
‫"גלובס"‬
‫ביומד‬
‫מחזור מסחר תנודתיות מנייה‬
‫‪0.15‬‬
‫‪0.36‬‬
‫‪2.8%‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫ממוצע משתני הבקרה‬
‫מניות יתר ת"א‬
‫חברות הבלו‪-‬טק (ללא ביומד)‬
‫מחזור מסחר תנודתיות מנייה מחזור מסחר תנודתיות מנייה מחזור מסחר תנודתיות מנייה‬
‫‪0.02‬‬
‫‪0.21‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪0.15‬‬
‫‪0.14‬‬
‫‪0.28‬‬
‫‪1.6%‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪2.7%‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫"דה‪-‬מרקר"‬
‫‪0.46‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.13‬‬
‫‪6.8%‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪3.5%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.09‬‬
‫‪3.5%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪3.5%‬‬
‫"כלכליסט"‬
‫‪0.31‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.27‬‬
‫‪4.9%‬‬
‫‪0.21‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.06‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.04‬‬
‫‪7.7%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪4.4%‬‬
‫"סך העיתונות"‬
‫‪0.50‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.27‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.30‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.10‬‬
‫‪1.2%‬‬
‫‪0.19‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪-0.03‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.24‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.03‬‬
‫‪0.8%‬‬
‫הודעות "מאיה"‬
‫‪0.29‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.22‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.11‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪-0.10‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.03‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫מחזור מסחר‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.59‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.47‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.34‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.40‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫*הנתונים המודגשים הם נתוני מדד ‪ PEARSON‬המשקפים את מידת הקורלציה בין שתי סדרות משתנים‪ .‬הנתון המופיע מתחת‬
‫לנתון המדד הוא מבחן ‪ )TTEST( P-Value‬למובהקות בין המשתנים‪.‬‬
‫חלק שלישי‬
‫מסקנות‬
‫קצב צמיחתו של תחום הביומד בשוק ההון הישראלי הולך ומואץ ועמו פערי הידע וה"רעשים" המשפיעים‬
‫על מניות תחום זה‪ .‬מספר החברות במדד הביומד גבוה יותר מחברות בתחום הנדל"ן והתקשורת גם יחד‪,‬‬
‫כאשר קצב ההנפקות בחברות הביומד הוא הגבוה ביותר מקרב החברות בשנתיים האחרונות‪ .‬הסיבה‬
‫העיקרית לכך היא היותו של שוק ההון מקור כמעט בלעדי לגיוס הון עבור חברות ביומד‪ .‬בשל מורכבות‬
‫פעילותה והיות ולרוב אין הכנסות בחברות הללו‪ ,‬בנקים ומלווים אחרים לא מתמחרים כלל הלוואות‪ .‬גם‬
‫הנפקת אג"ח אינה קיימת לרוב בקרב חברות הביומד‪ .‬דבר זה מוביל להנפקות גם של חברות ביומד בשלב‬
‫מוקדם (יש יגידו מדי) המוכרות "חלום" לטווח זמן ארוך יחסית בן כמה שנים (תלוי בסטטוס הקליני)‪.‬‬
‫אולם‪ ,‬ה"סוכריה" המצפה למשקיעים בחברות ביומד היא בעלת פוטנציאל משמעותי‪ .‬בהשקעה מעטה‬
‫יחסית ניתן להגיע לשווקים של מיליארדי דולר‪ .‬בשונה מכל תחום אחד‪ ,‬החברה אמנם מוכרת "חלום" אך‬
‫ישנן אבני דרך מדעיות ורגולטוריות ברורות ומובנות המוגדרות ע"י הרגולטור (לרוב ה‪ )FDA-‬וכן ע"י‬
‫הצלחה מדעית‪ .‬כלומר‪ ,‬בהנחה והמשקיע כימת את ה"חלום" על סיכוניו וסיכוייו והשקיע בחברה בעלת‬
‫פרוטפוליו רחב דיו‪ ,‬השקעה בחברת ביומד כמוה כהשקעה בכל חברה אחרת‪.‬‬
‫מצדן של חברות הביומד‪ ,‬נזילות השוק והגברת שכלולו מהותית להגברת הסחירות ולהקטנת התנודתיות‬
‫בחברות אלו‪ .‬ללא אמון הציבור בשוק הביומד‪ ,‬השוק לא יצמח‪.‬‬
‫השפעת הודעות על מחזורי המסחר‬
‫‪PEARSON‬‬
‫‪0.60‬‬
‫‪0.50‬‬
‫‪0.40‬‬
‫‪0.30‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.10‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪-0.10‬‬
‫‪-0.20‬‬
‫ביומד‬
‫‪0.29‬‬
‫‪0.50‬‬
‫חברות הבלו‪-‬טק‬
‫ ללא ביומד‬‫‪0.20‬‬
‫‪0.30‬‬
‫מניות יתר ת"א‬
‫‪-0.10‬‬
‫‪0.19‬‬
‫ממוצע משתני‬
‫הבקרה‬
‫הודעות "מאיה"‬
‫‪0.03‬‬
‫"סך העיתונות"‬
‫‪0.24‬‬
‫מחסור בידע מדעי‬
‫ופיננסי‬
‫סחירות נמוכה‪/‬מיעוט עושי שוק‬
‫הודעות בעיתונות ומטעם‬
‫החברה‬
‫תנודתיות גבוהה‬
‫תחושת "קזינו" מובילה‬
‫להתרחקות כספי‬
‫משקיעים‬
‫הצעות‬
‫על מנת ל"התניע" את שוק הביומד יש לנקוט בכמה פעולות‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫מילוי הוואקום הפיננסי באמצעות אנליזות שוטפות הכוללות מידע מדעי ורגולטורי ברור ומובן‬
‫לציבור המשקיעים‪.‬‬
‫קביעת הודעה מהותית מהי‪.‬‬
‫פרסום "עלון למשקיע" בחברות הביומד עם הסברים מדעיים שווים לכל נפש (מהי משמעות‬
‫המעבר משלב ‪ 1‬ל‪ 2-‬בחברת פארמה בהשוואה למסלול ‪ 501K‬בחברות למכשור רפואי כדוגמא)‪.‬‬
‫קביעת כללי פרסום באתר הבורסה של הודעות מהותיות ע"י חברות שוק הביומד בכדי למנוע‬
‫"רעש"‪.‬‬
‫קביעת רף כניסה מדעי ופיננסי דינמי לחברות בשוק הביומד בשל אופין ה"ייחודי"‪ .‬אנו סבורים‬
‫כדוגמא כי יש לדרוש מחברות המחזיקות בשיעור גבוה של פרויקטים בשלב פרה‪-‬קליני‪ ,‬הצגת‬
‫התחייבות פיננסית מסוימת ממשקיעיה לתמיכה בחברה לכל הפחות בשנתה הראשונה‪ .‬זאת‪ ,‬כדי‬
‫לא לאפשר למשקיעים פיננסים ניצול הזדמנות על חשבון המשקיעים בשלב ה‪.IPO-‬‬
‫יש להגביר משמעותית הפיקוח על החיתום בשלב ה ‪ IPO‬וזאת בדגש על המחיר המוצע לציבור‪.‬‬
‫מחיר גבוה ומנופח התחלתי יוביל לתנודתיות משמעותית (על כך במחקר נפרד של ‪.)Bioassociate‬‬
‫הגדלת עושי השוק בשוק הביומד – הבעייה היא כללית לשוק ההון‪ ,‬אך להבנתנו‪ ,‬יש צורך בעשיית‬
‫שוק מאסיבית יותר ותפורה למידות שוק הביומד‪.‬‬
‫עם "התנעת" השוק‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫יוכלו חברות הביומד לה ציע אפשרויות גיוס הון נוספות דוגמת אג"ח‪ ,‬אג"ח להמרה‪ .‬אלו יטיבו‬
‫עם ציבור המשקיעים המעוניין להשקיע באופן סולידי יחסית בחברות הביומד‪.‬‬
‫חברות ביומד נוספות יצטרפו לשוק ההון‪ .‬מיצוב ישראל כשוק הון מוביל לביומד‪.‬‬
‫הפחתה דרמטית של התנודתיות והגדלת הסחירות בניירות הערך בשוק הביומד‪.‬‬
‫עושי שוק כפתרון מיידי?‬
‫אחת הבעיות המעיקות מזה שנים על שוק ההון הישראלי היא הסחירות הנמוכה בשורה ארוכה של מניות‬
‫הרשומות בבורסה‪ .‬המצב חמור עוד יותר בשוק הביומד‪ .‬סקירתה השנתית של הבורסה מלפני כמה שנים‬
‫מאששת קביעה זו וטוענת כי כ‪ 85%-‬מהמניות הנסחרות בבורסה סובלות מבעיית סחירות ומחוסר‬
‫נזילות‪.7‬‬
‫אחת התשובות שניתנו בעולם לבעיית הסחירות היא מינוי עושי שוק למניות‪ .‬תפקידו של עושה שוק הוא‬
‫לפעול כמתווך פיננסי ולהציב בספר הפקודות הוראות קניה ומכירה במהלך יום המסחר‪ ,‬בכמויות‬
‫שנקבעות ע"י החברה ובמרווחים ידועים ועל‪-‬פי הפרמטרים שקובעת הבורסה והכל מתוך מטרה להנזיל‬
‫את השוק‪ .‬בנוסף‪ ,‬עושה השוק הוא גם כתובת לפניות של קונים ומוכרים במניות‪ .‬החברה היא הממנה את‬
‫עושה השוק ומממנת את פעילותו והוא נתון לפיקוח מתמיד של הרשויות בכל הקשור לעמידה במחויבותו‬
‫כלפ י החברה וכללי הרגולציה החלים עליו‪ .‬בורסות רבות בעולם‪ ,‬לרבות הבורסות המשוכללות והגדולות‬
‫בעולם לני"ע ולנגזרים‪ ,‬כגון ‪ ,NYSE‬הנאסד"ק והיורונקסט הנהיגו מסחר באמצעות עושי שוק‪ .‬חלקן חייבו‬
‫מינוי עושי שוק למניה או לנכס נגזר וחלקן מתגמלות את החברות הממנות עושה שוק למניה ע"י אפשרות‬
‫לכניסה למדד או לשיטת מסחר טובה יותר‪ .‬למעשה‪ ,‬עושה השוק דואג לשמירה על עניין ואינטראקציה עם‬
‫המשקיעים ומעניק להם בטחון כי יוכלו בעתיד לשנות את אחזקותיהם במניות החברה במהירות גדולה‪.‬‬
‫בשנת ‪ 2005‬הוקמה ועדה ציבורית‪ ,‬בראשותו של פרופ' שמואל האוזר‪ ,‬לבחינת האפשרות להסדרת‬
‫פעילותם של עושי שוק בבורסה בת"א‪ .‬פרופ' האוזר הדגיש בדוח שפורסם כי בעולם נעשו עשרות מחקרים‬
‫אמפיריים המעידים על פרמיית נזילות‪ .‬מצד אחד‪ ,‬תורת המימון מתריעה מפני "מלכודת הנזילות"‪ ,‬מצב‬
‫שבו משקיע נכנס למניה ולא יכול לצאת ממנה ולכן יורד ערך המניה‪ .‬מצד שני‪ ,‬השוק יודע שמשקיעים‬
‫מוכנים לשלם יותר עבור מניות נזילות ומגדיל את ערכה של מניה סחירה‪ .‬מכאן חשיבותם של עושי שוק‪,‬‬
‫הנותנים פקודות קנייה ומכירה‪ ,‬ומגבירים בכך את הנזילות ומספקים את הסחירות‪.‬‬
‫לפי ועדת האוזר‪ ,‬הצפי היא שהכנסת עושי שוק תביא לשיפור נזילותם וסחירותם של המניות הנסחרות‬
‫בבורסה וכפועל יוצא‪ ,‬להגדלת רמת העניין מצד המשקיעים‪ .‬בנוסף‪ ,‬היא תצמצם את הפער בין שווי השוק‬
‫לשווי ה"אמיתי" של החברה‪ .‬אולם‪ ,‬כיום בישראל עושה שוק מונע תנודתיות גבוהה במניה במחזורים‬
‫נמוכים‪ ,‬אבל אינו תורם לסחירות בנייר ואינו עונה על ביקושים או היצעים של המשקיעים בנייר‪.‬‬
‫אנו סבורים‪ ,‬כי סיקור רציף ואובייקטיבי במקביל למינוי עושי שוק ייעודים לתחום הביומד יוכל להפחית‬
‫משמעותית את אי היעילות הקיימת כיום בשוק זה‪.‬‬
‫‪ 7‬סקירה שנתית של הבורסה לני"ע‪.2006 ,‬‬
‫נספח – חלק מבסיס נתוני המחקר בשוק הביומד ובמשתני הבקרה‪:‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪4‬‬
‫‪5‬‬
‫‪6‬‬
‫‪7‬‬
‫‪8‬‬
‫‪9‬‬
‫‪10‬‬
‫‪11‬‬
‫‪12‬‬
‫‪13‬‬
‫‪14‬‬
‫‪15‬‬
‫‪16‬‬
‫‪17‬‬
‫‪18‬‬
‫‪19‬‬
‫‪20‬‬
‫‪21‬‬
‫‪22‬‬
‫‪23‬‬
‫‪24‬‬
‫‪25‬‬
‫‪26‬‬
‫‪27‬‬
‫‪28‬‬
‫‪29‬‬
‫‪30‬‬
‫שם החברה‬
‫גיוון‬
‫כלל ביוטכנולוגיה‬
‫פרוטליקס‬
‫פרולור ביוטק‬
‫קמהדע‬
‫אבוג'ן‬
‫קומפיוגן‬
‫פלוריסטם‬
‫אפוסנס‬
‫איתמר‬
‫בריינסוויי‬
‫אינטק פארמה‬
‫די פארם‬
‫מדיקל‬
‫ביוליין‬
‫רדהיל‬
‫ביוסל‬
‫אקסטיאל‬
‫כן פייט‬
‫אקסלנז‬
‫קולפלנט‬
‫מדיגוס‬
‫נסווקס‬
‫מזור רובוטיקה‬
‫ביונדווקס‬
‫די מדיקל‬
‫ביומדיקס‬
‫אולטרה שייפ‬
‫הדסית ביו‬
‫גליקומיינדס‬
‫ממוצע‬
‫מחזור מסחר‪/‬תנודתיות‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.07‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.62‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.78‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.82‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.51‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.62‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.49‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.41‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.78‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.63‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.59‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.67‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.31‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.61‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.75‬‬
‫‪6.7%‬‬
‫‪0.60‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.85‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.61‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.30‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.48‬‬
‫‪1.8%‬‬
‫‪0.70‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.66‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.64‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.57‬‬
‫‪2.1%‬‬
‫‪0.44‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.85‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.67‬‬
‫‪3.6%‬‬
‫‪0.83‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.63‬‬
‫‪1.7%‬‬
‫‪0.32‬‬
‫‪0.58%‬‬
‫‪0.59‬‬
‫הודעות מאיה‪/‬מחזור מסחר‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.57‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.61‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.24‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.44‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.34‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.76‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.40‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.81‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.21‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.39‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.55‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.10‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.48‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪-0.01‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.55‬‬
‫‪2.4%‬‬
‫‪-0.27‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪-0.15‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.55‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.52‬‬
‫‪1.8%‬‬
‫‪0.89‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.37‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.86‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.19‬‬
‫‪2.1%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.13‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.70‬‬
‫‪3.6%‬‬
‫‪-0.19‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪-0.42‬‬
‫‪1.1%‬‬
‫‪0.57‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.29‬‬
‫הודעות מאיה‪/‬תנודתיות מניה‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.17‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.68‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.31‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.50‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.14‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.73‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪-0.05‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.11‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.05‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.26‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.74‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.04‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪1.0%‬‬
‫‪-0.43‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.03‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.12‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.42‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.10‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.74‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.09‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.60‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.18‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.15‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.25‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.72‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.13‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.26‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.78‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.22‬‬
‫הודעות גלובס‪/‬תנודתיות מניה הודעות דהמרקר‪/‬תנודתיות מניה‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.32‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.18‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.04‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪-0.14‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.80‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.35‬‬
‫‪40.8%‬‬
‫‪0.16‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.01‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.06‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.41‬‬
‫‪2.6%‬‬
‫‪0.17‬‬
‫‪6.8%‬‬
‫‪0.31‬‬
‫‪38.2%‬‬
‫‪-0.05‬‬
‫‪38.2%‬‬
‫‪-0.05‬‬
‫‪5.3%‬‬
‫‪-0.02‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.38‬‬
‫‪2.9%‬‬
‫‪0.32‬‬
‫‪0.7%‬‬
‫‪0.59‬‬
‫‪6.7%‬‬
‫‪-0.30‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪-0.27‬‬
‫‪9.4%‬‬
‫‪-0.01‬‬
‫‪8.4%‬‬
‫‪0.39‬‬
‫‪1.0%‬‬
‫‪-0.12‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.12‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.07‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.01‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.02‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.07‬‬
‫‪1.2%‬‬
‫‪0.02‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.07‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.54‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.12‬‬
‫‪15.0%‬‬
‫‪0.27‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.21‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪9.5%‬‬
‫‪-0.36‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.37‬‬
‫‪3.3%‬‬
‫‪-0.21‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪-0.35‬‬
‫‪1.2%‬‬
‫‪0.64‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪5.1%‬‬
‫‪0.04‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪-0.23‬‬
‫‪21.0%‬‬
‫‪0.19‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.47‬‬
‫‪2.3%‬‬
‫‪0.09‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.04‬‬
‫‪5.8%‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.02‬‬
‫‪0.7%‬‬
‫‪-0.16‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪1.2%‬‬
‫‪-0.03‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.32‬‬
‫‪4.5%‬‬
‫‪0.77‬‬
‫‪0.7%‬‬
‫‪0.67‬‬
‫‪10.7%‬‬
‫‪0.43‬‬
‫‪0.7%‬‬
‫‪0.54‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪22.3%‬‬
‫‪-0.04‬‬
‫‪6.8%‬‬
‫‪0.13‬‬
‫‪2.8%‬‬
‫‪0.15‬‬
‫הודעות כלכליסט‪/‬תנודתיות מניה‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪0.7%‬‬
‫‪0.45‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.48‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪3.8%‬‬
‫‪0.07‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.26‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.32‬‬
‫‪2.6%‬‬
‫‪0.16‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪25.3%‬‬
‫‪-0.20‬‬
‫‪74.6%‬‬
‫‪0.12‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.50‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.02‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.61‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪-0.24‬‬
‫‪6.7%‬‬
‫‪0.40‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.09‬‬
‫‪9.0%‬‬
‫‪0.56‬‬
‫‪0.8%‬‬
‫‪0.37‬‬
‫‪5.6%‬‬
‫‪0.21‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.59‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.25‬‬
‫‪3.6%‬‬
‫‪0.49‬‬
‫‪2.9%‬‬
‫‪-0.12‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.34‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.42‬‬
‫‪1.8%‬‬
‫‪0.78‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.16‬‬
‫‪1.6%‬‬
‫‪0.07‬‬
‫‪3.8%‬‬
‫‪0.31‬‬
‫‪4.9%‬‬
‫‪0.27‬‬
‫הודעות סך העיתונות‪/‬תנודתיות מניה‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.30‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.47‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.43‬‬
‫‪0.8%‬‬
‫‪0.34‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.21‬‬
‫‪0.7%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.48‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪-0.34‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.26‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.26‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.03‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.21‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪-0.11‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.35‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪9.0%‬‬
‫‪0.56‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪-0.04‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.67‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.03‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.67‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.01‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.24‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.17‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.56‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.75‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.39‬‬
‫‪3.6%‬‬
‫‪0.15‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.27‬‬
‫משתני בקרה‬
‫‪STV‬‬
‫‪12%‬‬
‫‪10%‬‬
‫‪5%‬‬
‫‪7%‬‬
‫‪13%‬‬
‫‪21%‬‬
‫‪11%‬‬
‫‪30%‬‬
‫‪18%‬‬
‫‪14%‬‬
‫‪12%‬‬
‫‪11%‬‬
‫‪14%‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪4‬‬
‫‪7‬‬
‫‪8‬‬
‫‪9‬‬
‫‪10‬‬
‫‪11‬‬
‫‪12‬‬
‫‪13‬‬
‫‪14‬‬
‫פאנדטק‬
‫סרגון‬
‫ריטליקס‬
‫מטריקס‬
‫אלוט תקשורת‬
‫טאואר‬
‫פורמולה‬
‫מג'יק‬
‫נובה‬
‫גילת‬
‫אלרון‬
‫חילן טק‬
‫ממוצע‬
‫‪9%‬‬
‫‪13%‬‬
‫‪8%‬‬
‫‪33%‬‬
‫‪21%‬‬
‫‪14%‬‬
‫‪10%‬‬
‫‪17%‬‬
‫‪26%‬‬
‫‪17%‬‬
‫‪31%‬‬
‫‪16%‬‬
‫‪7%‬‬
‫‪15%‬‬
‫‪17%‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪4‬‬
‫‪5‬‬
‫‪6‬‬
‫‪7‬‬
‫‪8‬‬
‫‪9‬‬
‫‪10‬‬
‫‪11‬‬
‫‪12‬‬
‫‪13‬‬
‫‪15‬‬
‫‪15%‬‬
‫מחזור מסחר‪/‬תנודתיות‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.69‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.80‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.01‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.14‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.70‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.53‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.85‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.50‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.66‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.51‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.07‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.47‬‬
‫הודעות מאיה‪/‬מחזור מסחר‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.46‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.06‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.53‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.74‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.59‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.15‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.42‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫הודעות מאיה‪/‬תנודתיות מניה הודעות גלובס‪/‬תנודתיות מניה הודעות דהמרקר‪/‬תנודתיות מניה הודעות כלכליסט‪/‬תנודתיות מניה‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪13.5%‬‬
‫‪-0.43‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪1.5%‬‬
‫‪0.49‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.13‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.29‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.57‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪-0.18‬‬
‫‪3.9%‬‬
‫‪0.37‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪0.24‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.13‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.18‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.28‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.67‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.15‬‬
‫‪11.2%‬‬
‫‪-0.16‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪1.4%‬‬
‫‪-0.23‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.21‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.44‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.41‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.17‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪-0.01‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.15‬‬
‫‪1.7%‬‬
‫‪0.06‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.59‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.25‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.52‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.82‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.45‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.49‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.18‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.12‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.13‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.26‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.02‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪-0.18‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.33‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.4%‬‬
‫‪-0.16‬‬
‫‪16.8%‬‬
‫‪-0.05‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.26‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.06‬‬
‫‪3.5%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.14‬‬
‫‪0.6%‬‬
‫‪0.11‬‬
‫הודעות סך העיתונות‪/‬תנודתיות מניה‬
‫‪P-value‬‬
‫‪Pearson‬‬
‫‪13.5%‬‬
‫‪-0.43‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.42‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.37‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.15‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.49‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.11‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.53‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.20‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.24‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.30‬‬
‫‪1.2%‬‬
‫‪0.10‬‬
‫ניסקו תעשיות‬
‫לודן‬
‫תעוזה‬
‫ארית‬
‫גרינסטון‬
‫צאם‬
‫אמנת‬
‫פוינטר‬
‫אקספון‬
‫טלסיס‬
‫נעמן‬
‫זרח‬
‫מגל מערכות‬
‫גמאטרוניק‬
‫ממוצע‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.54‬‬
‫‪0.29‬‬
‫‪0.75‬‬
‫‪0.77‬‬
‫‪-0.10‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.84‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪0.52‬‬
‫‪0.79‬‬
‫‪0.36‬‬
‫‪-0.37‬‬
‫‪0.11‬‬
‫‪0.34‬‬
‫‪1.3%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪2.5%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.25‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪-0.37‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪-0.43‬‬
‫‪-0.05‬‬
‫‪-0.02‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪-0.03‬‬
‫‪0.12‬‬
‫‪-0.07‬‬
‫‪-0.44‬‬
‫‪-0.10‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪2.5%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪-0.05‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪-0.50‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪-0.28‬‬
‫‪0.54‬‬
‫‪-0.23‬‬
‫‪-0.36‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪-0.19‬‬
‫‪0.19‬‬
‫‪-0.39‬‬
‫‪0.43‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪-0.21‬‬
‫‪-0.77‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪0.58‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪-0.25‬‬
‫‪-0.06‬‬
‫‪-0.04‬‬
‫‪0.50‬‬
‫‪-0.68‬‬
‫‪0.04‬‬
‫‪-0.22‬‬
‫‪-0.25‬‬
‫‪0.31‬‬
‫‪-0.08‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪19.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.7%‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪1.6%‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.7%‬‬
‫‪15.8%‬‬
‫‪2.7%‬‬
‫‪-0.10‬‬
‫‪0.09‬‬
‫‪0.01‬‬
‫‪0.15‬‬
‫‪0.35‬‬
‫‪0.40‬‬
‫‪0.26‬‬
‫‪-0.38‬‬
‫‪0.39‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.09‬‬
‫‪0.14‬‬
‫‪0.07‬‬
‫‪-0.32‬‬
‫‪0.09‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪4.9%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪2.4%‬‬
‫‪18.2%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪9.4%‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.8%‬‬
‫‪10.1%‬‬
‫‪3.5%‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪0.48‬‬
‫‪-0.01‬‬
‫‪0.12‬‬
‫‪0.52‬‬
‫‪-0.58‬‬
‫‪-0.12‬‬
‫‪-0.40‬‬
‫‪0.60‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.04‬‬
‫‪-0.22‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪-0.20‬‬
‫‪0.04‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪41.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪1.0%‬‬
‫‪9.6%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪20.3%‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪NA‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪9.5%‬‬
‫‪18.7%‬‬
‫‪7.7%‬‬
‫‪-0.10‬‬
‫‪-0.12‬‬
‫‪0.04‬‬
‫‪0.44‬‬
‫‪0.29‬‬
‫‪-0.55‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪-0.23‬‬
‫‪0.51‬‬
‫‪-0.68‬‬
‫‪0.07‬‬
‫‪-0.14‬‬
‫‪-0.07‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪-0.03‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪1.8%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.1%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪1.6%‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪2.4%‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫ממוצע כולל‬
‫‪0.40‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.03‬‬
‫‪0.2%‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.3%‬‬
‫‪0.02‬‬
‫‪1.6%‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪3.5%‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪4.4%‬‬
‫‪0.03‬‬
‫‪0.8%‬‬