Efficiency Market Hypothesis within the Semiconductor Industry

Abstract

Este estudio examina la eficiencia del mercado de la industria de semiconductores utilizando como indicadores el VanEck Semiconductor UCITS ETF (SMGB.L) y sus componentes. Utilizando la metodología del Rango Reescalado (R/S), la investigación pretende comprender las propiedades fractales y las dependencias a largo plazo en el mercado de semiconductores, tal y como las capta el exponente de Hurst. La metodología R/S es fundamental para identificar patrones de persistencia o reversión a la media, lo que permite saber si los movimientos de los precios de estos activos son coherentes con la Hipótesis del Mercado Eficiente (HME). Nuestro análisis abarca los precios de cierre diarios ajustados desde diciembre de 2020 hasta junio de 2024 para el ETF y sus 25 componentes. Los resultados revelan comportamientos divergentes: mientras que algunos valores muestran características de paseo aleatorio, lo que sugiere la eficiencia del mercado, otros muestran tendencias significativas de reversión a la media, lo que sugiere desviaciones de la HME. El análisis de ventanas móviles revela además la evolución temporal de estos comportamientos, destacando periodos tanto de eficiencia como de ineficiencia en respuesta a las cambiantes condiciones del mercado. En particular, grandes valores como NVIDIA, ASML y AMD siguen de cerca la HME, mientras que otros como Texas Instruments y Microchip Technology muestran patrones de inversión de la media. Este estudio pone de relieve la complejidad de la dinámica del mercado dentro del sector de los semiconductores y ofrece valiosas perspectivas sobre sus características fractales. La aplicación de la metodología R/S en este contexto es especialmente significativa, ya que no sólo evalúa la eficiencia del mercado, sino que también ayuda a los inversores y analistas a comprender la previsibilidad de los rendimientos bursátiles en esta industria en rápida evolución. Las investigaciones futuras podrían ampliar estas conclusiones explorando el comportamiento multifractal e integrando modelos avanzados de aprendizaje automático para mejorar la capacidad de predicción en los mercados financieros.

This study examines the market efficiency of the semiconductor industry using the VanEck Semiconductor UCITS ETF (SMGB.L) and its constituent stocks as proxies. Using the Rescaled Range (R/S) methodology, the research aims to understand the fractal properties and long-term dependencies in the semiconductor market as captured by the Hurst exponent. The R/S methodology is critical in identifying patterns of persistence or mean reversion, providing insight into whether the price movements of these assets are consistent with the Efficient Market Hypothesis (EMH). Our analysis covers daily adjusted closing prices from December 2020 to June 2024 for the ETF and its 25 constituents. The results reveal divergent behaviour: while some stocks exhibit random walk characteristics, suggesting market efficiency, others show significant mean-reverting tendencies, suggesting deviations from the EMH. Rolling window analysis further reveals the temporal evolution of these behaviours, highlighting periods of both efficiency and inefficiency in response to changing market conditions. Notably, major stocks such as NVIDIA, ASML and AMD closely follow the EMH, while others such as Texas Instruments and Microchip Technology exhibit mean-reverting patterns. This study highlights the complexity of market dynamics within the semiconductor sector and provides valuable insights into its fractal characteristics. The application of the R/S methodology in this context is particularly significant, as it not only assesses market efficiency, but also helps investors and analysts understand the predictability of stock returns in this rapidly evolving industry. Future research could extend these findings by exploring multifractal behaviour and integrating advanced machine learning models to improve predictive capabilities in financial markets.