High expectations, abnormal returns – Investigating the value of AI investment : Perspectives from market efficiency and inefficiency

Abstract

The purpose of this thesis is to examine whether abnormal returns (AR) can be observed in investments related to artificial intelligence (AI). This thesis also examines whether potential abnormal returns differ across sectors and how their occurrence has evolved during the 21st century.

Although Artificial Intelligence in a commercial sense is a rather new occurrence, there already is comprehensive scientific literature regarding the subject. Studies have employed various approaches to mapping AI investments and understanding their returns. This thesis aims to consolidate the findings and provide the reader with a broad perspective on the potential of AI in business, using clear language and comprehensive material.

The study is conducted as a literature review, synthesizing existing research on AI investments and applying financial theory to draw conclusions from the findings. Classical finance assumes that markets are efficient and prices reflect all available information, whereas behavioural finance suggests that investor behaviour, sentiment, and market dynamics can lead to deviations from expected returns. By analysing the literature through the lens of these two theoretical standpoints, this thesis aims to provide a clearer understanding on the returns and poten-tial of AI, giving these two comparable stances to understand the matter from the viewpoint of financial theory.

Tämän kandidaatintutkielman tavoitteena on tarkastella tekoälyinvestointien yhteyttä epänormaaleihin tuottoihin (AR). Tutkielmassa tarkastellaan myös, riippuvatko nämä potentiaaliset epänormaalit tuotot sektorista, ja onko niiden esiintymisessä nähty muutoksia 2000-luvulla.

Vaikkakin tekoäly kaupallisessa merkityksessä on varsin uusi ilmiö, on siitä olemassa jo laaja-alaista tieteellistä tutkimusta. Tutkimukset ovat hyödyntäneet moninaisia tapoja kartoittaa tekoälyinvestointeja ja niistä seuraavia tuottoja. Tämä tutkielma pyrkii koostamaan löydökset, ja tarjoamaan lukijalle laajaa perspektiiviä tekoälyn potentiaalista liiketoiminnassa, käyttäen ymmärrettävää kieltä ja kattavaa materiaalia.

Tutkimus suoritetaan kirjallisuuskatsauksena, kooten yhteen tekoälyinvestointitutkimusten löydöksiä ja soveltaen rahoitusteoriaa niiden ymmärtämiseen. Klassinen rahoitusteoria olettaa markkinoiden tehokkuutta, jolloin osakkeiden hinnat heijastavat kaikkea saatavilla olevaa informaatiota, kun taas käyttäytymistaloustiede rahoituksessa (BF) teoretisoi sijoittajien käytök-sen, sentimentin ja markkinan dynamiikoiden johtavan eroihin odotetusta tuotosta. Analysoiden löydöksiä näiden kahden vastakkaisen näkökulman kautta, tutkielma pyrkii selittämään löydöksiä ja tekoälyn potentiaalia.