| Περίληψη |
The September 2023 IPO of ARM Holdings marked one of those moments when, for the first time in a long while, the global technology industry reoriented its attention toward high-value semiconductor companies with newly formed demand for AI-powered innovation. An IPO shakes the financial markets, especially in fields where the listing entity holds a leading position. This dissertation explores the immediate and short-term impact of the ARM IPO on the broader technology industry, using event study methodologies across three datasets: the NASDAQ index, the Technology Select Sector SPDR Fund, and a curated portfolio of 100 top technology stocks. This study will aim to find out the extent to which the IPO of ARM influenced investor behavior, sector performance, and market dynamics through analyzing ARs and CARs derived from multiple models and estimation windows.The following report positions the ARM IPO within a broad technology market landscape, detailing its critical role it has played in the semiconductor market while signaling importance to AI and machine learning applications. As a designer of intellectual property for processors used in billions of devices around the world, ARM is strategically well-placed to determine the future face of technology. Given the volatile market conditions, going public was nothing but a litmus test for investor confidence in the growth trajectory of the tech industry. This dissertation examines whether the timing, valuation, and trading activity of the IPO created a measurable impact on the sector at large.The current study thus imposes an event study methodology to quantify the effects of the ARM IPO. This is a common approach in finance, whereby abnormal returns are generated by the event through the comparison of the observed performance of either stock or indices with the expected return benchmark derived from historical data. In order to capture the robustness of the findings over different horizons, three different estimation windows have been used: 120 days, 180 days, and 250 days. Moreover, three models have been applied for calculating expected returns: the single-factor model, accounting for market risk; the three-factor model, which also includes size and value effects; and the five-factor model, further including profitability and investment efficiency factors. These models allow the granularity of understanding how the ARM IPO inversely affects the technological industry, from the least to the most complex level.Starting with the broad benchmark of the technology sector, that is, the NASDAQ index, which is supposed to be a vital indicator of the overall market sentiment, the analysis now looks into the abnormal returns that the NASDAQ has received within this event window to test whether the IPO of ARM impacts the sector in general beyond the levels of individual stock. In fact, the results reflect nuanced investor response patterns, with dramatic shifts around several days before and after the IPO date. The inclusion of CARs permits deeper analysis of the net effect of the IPO on the index, taking into consideration both market anticipation and post-event corrections.The narrower index, which focuses only on technology stocks, is the Technology Select Sector SPDR Fundํ RPC: XLK. Owing to its sector-specific focus, XLK therefore gives a more concentrated view of how technology stocks reacted to the IPO of ARM. This study puts XLK in comparison with the broader NASDAQ index with the aim of identifying whether this IPO had disproportionate effects within these high-growth and innovation-driven companies. The findings from XLK underscore the interplay of ARM's IPO with wider expectations for technology stocks and put forward a more focused perspective on sector-specific trends. Finally, the most detailed insight into the performance of 100 representative high-profile technology stocks leads to proper diversification in the analyzed cross-section of semiconductor firms, software developers, and cloud computing companies. This, in turn, makes granular analysis just perfectly display how each stock reacted to the IPO, capturing firm-level variations that may be obscured by studying index-level changes:. The same event study methodology has been applied in the present study on the collected dataset, which reveals some fundamental facts about the ARM IPO's differential impact on different segments of the technology industry.These sets of results across the datasets allow many facets of impact stemming from the ARM IPO. While the responses of the NASDAQ index are muted and statistically insignificant-most likely because of diversification across sectors-the XLK and individual stock analyses present more pronounced reactions.Stocks of semiconductor and AI sub-branches are more vulnerable to this event, which underlines the suggestion that ARM's IPO found stronger resonance with those firms who are closer to its domain. Notably, however, the five-factor model yields the most reliable and stable results across all datasets, again pointing to the importance of accounting for profitability and investment-related factors in analyses concerning tech sectors.This dissertation also considers the statistical significance of such findings. T-tests on ARs and CARs are conducted to determine whether the observed deviations of expected returns are due to the IPO or due to market noise. Across all datasets, the result would point to the fact that while there are pockets of significant abnormal returns for individual stocks or subsets of the XLK, the broader market response to the ARM IPO is subdued.These findings underpin the resilience of the technology sector to individual events and highlight the efficiency of the market in assimilating information about major IPOs. This therefore adds to the growing literature on IPO effects in a number of important ways. First, it shows how such studies can be replicated across multiple data sets and methodologies in order to capture the complex dynamics in sector-wide events. It points out the usefulness of multifactor models in providing strength and nuances to the insight into market behaviour, especially for high growth and innovative industries. Third, it ascertains certain individual stock characteristics like size, value, profitability, and investment efficiency that shape their response to major sectoral events. These findings have particularly meaningful practical implications for investors, policymakers, and industry stakeholders alike. Investors are put on notice with respect to the importance of diversification and the risks associated with event-driven strategies in volatile markets. Policymakers are reminded that fostering market conditions to support the IPO as a mechanism for innovation and growth is paramount. To industry stakeholders, the ARM IPO is useful as a case study in how to manage market expectations in the process of creating value from public market entry. Conclusion The ARM IPO represents a singular opportunity to study the interaction between high-profile financial events and sectoral performance linked to the technology industry. Therefore, this dissertation puts together robust event study methodologies with multi-factor modeling across all the different datasets to show an inclusive and nuanced view of the IPO's effect. The results are a function of complicated market reactions, where anticipation by investors, sectoral trends, and dynamics at the level of the individual firm balance each other. To the extent that the technology sector is continuously in evolution, such studies form significant building blocks in a framework for understanding how landmark events shape its trajectory.
Η IPO του Σεπτεμβρίου 2023 της ARM Holdings σηματοδότησε μία από εκείνες τις στιγμές που, για πρώτη φορά εδώ και πολύ καιρό, η παγκόσμια βιομηχανία τεχνολογίας έστρεψε την προσοχή της σε εταιρείες ημιαγωγών υψηλής αξίας με νεοσύστατη ζήτηση για καινοτομία με τεχνητή νοημοσύνη. Μια δημόσια εγγραφή κλονίζει τις χρηματοπιστωτικές αγορές, ειδικά σε τομείς όπου η οντότητα που είναι εισηγμένη κατέχει ηγετική θέση. Αυτή η διατριβή διερευνά τον άμεσο και βραχυπρόθεσμο αντίκτυπο της IPO της ARM στον ευρύτερο τεχνολογικό κλάδο, χρησιμοποιώντας μεθοδολογίες μελέτης συμβάντων σε τρία σύνολα δεδομένων: τον δείκτη NASDAQ, το Technology Select Sector SPDR Fund και ένα επιμελημένο χαρτοφυλάκιο 100 κορυφαίων μετοχών τεχνολογίας. Αυτή η μελέτη θα έχει ως στόχο να ανακαλύψει τον βαθμό στον οποίο η δημόσια εγγραφή της ARM επηρέασε τη συμπεριφορά των επενδυτών, την απόδοση του κλάδου και τη δυναμική της αγοράς μέσω της ανάλυσης AR και CAR που προέρχονται από πολλαπλά μοντέλα και παράθυρα εκτίμησης.Η ακόλουθη έκθεση τοποθετεί την IPO της ARM σε ένα ευρύ τοπίο της αγοράς τεχνολογίας, περιγράφοντας λεπτομερώς τον κρίσιμο ρόλο της στην αγορά ημιαγωγών, ενώ σηματοδοτεί τη σημασία για τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης. Ως σχεδιαστής πνευματικής ιδιοκτησίας για επεξεργαστές που χρησιμοποιούνται σε δισεκατομμύρια συσκευές σε όλο τον κόσμο, η ARM βρίσκεται σε στρατηγική θέση για να καθορίσει το μελλοντικό πρόσωπο της τεχνολογίας. Δεδομένων των ασταθών συνθηκών της αγοράς, η είσοδος στο χρηματιστήριο δεν ήταν παρά μια λυδία λίθος για την εμπιστοσύνη των επενδυτών στην αναπτυξιακή τροχιά της βιομηχανίας τεχνολογίας. Αυτή η διατριβή εξετάζει εάν ο χρόνος, η αποτίμηση και η εμπορική δραστηριότητα της IPO δημιούργησαν μετρήσιμο αντίκτυπο στον κλάδο γενικότερα.Η τρέχουσα μελέτη επιβάλλει επομένως μια μεθοδολογία μελέτης συμβάντων για την ποσοτικοποίηση των επιπτώσεων της IPO της ARM. Αυτή είναι μια κοινή προσέγγιση στα χρηματοοικονομικά, όπου οι μη φυσιολογικές αποδόσεις δημιουργούνται από το γεγονός μέσω της σύγκρισης της παρατηρούμενης απόδοσης είτε των μετοχών είτε των δεικτών με την αναμενόμενη απόδοση αναφοράς που προκύπτει από ιστορικά δεδομένα. Προκειμένου να αποτυπωθεί η ευρωστία των ευρημάτων σε διαφορετικούς ορίζοντες, χρησιμοποιήθηκαν τρία διαφορετικά παράθυρα εκτίμησης: 120 ημέρες, 180 ημέρες και 250 ημέρες. Επιπλέον, τρία μοντέλα έχουν εφαρμοστεί για τον υπολογισμό των αναμενόμενων αποδόσεων: το μοντέλο ενός παράγοντα, λογιστικοποίηση του κινδύνου αγοράς. το μοντέλο τριών παραγόντων, το οποίο περιλαμβάνει επίσης εφέ μεγέθους και αξίας. και το μοντέλο των πέντε παραγόντων, συμπεριλαμβανομένων των παραγόντων κερδοφορίας και επενδυτικής αποδοτικότητας. Αυτά τα μοντέλα επιτρέπουν τη λεπτομερή κατανόηση του τρόπου με τον οποίο η IPO της ARM επηρεάζει αντιστρόφως την τεχνολογική βιομηχανία, από το λιγότερο έως το πιο περίπλοκο επίπεδο.Ξεκινώντας με το ευρύ σημείο αναφοράς του κλάδου της τεχνολογίας, δηλαδή τον δείκτη NASDAQ, ο οποίος υποτίθεται ότι είναι ζωτικός δείκτης του συνολικού κλίματος της αγοράς, η ανάλυση εξετάζει τώρα τις μη φυσιολογικές αποδόσεις που έχει λάβει το NASDAQ σε αυτό το παράθυρο γεγονότων για δοκιμή εάν η δημόσια εγγραφή της ARM επηρεάζει τον κλάδο γενικά πέρα από τα επίπεδα μεμονωμένων αποθεμάτων. Στην πραγματικότητα, τα αποτελέσματα αντικατοπτρίζουν διαφοροποιημένα μοτίβα απόκρισης των επενδυτών, με δραματικές αλλαγές γύρω από αρκετές ημέρες πριν και μετά την ημερομηνία IPO. Η συμπερίληψη των CAR επιτρέπει βαθύτερη ανάλυση της καθαρής επίδρασης της IPO στον δείκτη, λαμβάνοντας υπόψη τόσο τις προβλέψεις της αγοράς όσο και τις διορθώσεις μετά το γεγονός.Ο στενότερος δείκτης, ο οποίος εστιάζει μόνο σε μετοχές τεχνολογίας, είναι το Technology Select Sector SPDR Fundํ RPC: XLK. Λόγω της εστίασής της σε συγκεκριμένο τομέα, η XLK παρέχει επομένως μια πιο συγκεντρωμένη άποψη για το πώς αντέδρασαν οι μετοχές τεχνολογίας στην IPO της ARM. Αυτή η μελέτη θέτει το XLK σε σύγκριση με τον ευρύτερο δείκτη NASDAQ με στόχο να προσδιορίσει εάν αυτή η δημόσια εγγραφή είχε δυσανάλογα αποτελέσματα σε αυτές τις εταιρείες υψηλής ανάπτυξης και με γνώμονα την καινοτομία. Τα ευρήματα από την XLK υπογραμμίζουν την αλληλεπίδραση της IPO της ARM με τις ευρύτερες προσδοκίες για τις μετοχές τεχνολογίας και προβάλλουν μια πιο εστιασμένη προοπτική στις τάσεις του συγκεκριμένου τομέα. Τέλος, η πιο λεπτομερής εικόνα της απόδοσης 100 αντιπροσωπευτικών μετοχών τεχνολογίας υψηλού προφίλ οδηγεί σε σωστή διαφοροποίηση στην αναλυόμενη διατομή εταιρειών ημιαγωγών, προγραμματιστών λογισμικού και εταιρειών υπολογιστικού νέφους. Αυτό, με τη σειρά του, κάνει τη λεπτομερή ανάλυση να εμφανίζει τέλεια τον τρόπο με τον οποίο κάθε μετοχή αντέδρασε στην IPO, καταγράφοντας παραλλαγές σε επίπεδο εταιρείας που μπορεί να συγκαλυφθούν με τη μελέτη των αλλαγών σε επίπεδο δείκτη:. Η ίδια μεθοδολογία μελέτης συμβάντων εφαρμόστηκε στην παρούσα μελέτη σχετικά με το συλλεγμένο σύνολο δεδομένων, το οποίο αποκαλύπτει ορισμένα θεμελιώδη στοιχεία σχετικά με τον διαφορικό αντίκτυπο της IPO της ARM σε διαφορετικά τμήματα της βιομηχανίας τεχνολογίας.Αυτά τα σύνολα αποτελεσμάτων στα σύνολα δεδομένων επιτρέπουν πολλές πτυχές του αντίκτυπου που προέρχονται από την IPO της ARM. Ενώ οι απαντήσεις του δείκτη NASDAQ είναι σιωπηρές και στατιστικά ασήμαντες -πιθανότατα λόγω της διαφοροποίησης μεταξύ των τομέων- η XLK και οι μεμονωμένες αναλύσεις μετοχών παρουσιάζουν πιο έντονες αντιδράσεις.Τα αποθέματα υποκαταστημάτων ημιαγωγών και τεχνητής νοημοσύνης είναι πιο ευάλωτα σε αυτό το γεγονός, γεγονός που υπογραμμίζει την άποψη ότι η IPO της ARM βρήκε ισχυρότερη απήχηση με εκείνες τις εταιρείες που βρίσκονται πιο κοντά στον τομέα της.
|
