Balans nr 12 2003

Mitt i prick eller tavelbom? – En empirisk studie av konsensusprognoser på Stockholmsbörsen

Konsensusprognoser av god kvalitet är en central del av en välutvecklad aktiemarknad. Analytikerna har en viktig uppgift att söka undanröja det asymmetriska informationsförhållande som alltid finns på en marknad. Det menar Mattias Hörling, Anders Mattsson och Christer Peterson som gjort en studie om konsensusprognoser på Stockholmsbörsen.

Vid handelshögskolan vid Umeå universitet har det genomförts en studie om konsensusprognoser på Stockholmsbörsen. Ambitionen har varit att undersöka prognostiseringsförmågan hos analytiker aktiva på den svenska aktiemarknaden, och i viss mån jämföra prognosernas träffsäkerhet med resultat från andra liknande internationella studier.

Konsensusprognoser i litteraturen

En aktiemarknad karaktäriseras av olika former av informationseffektivitet. På en marknad som är ”halvstark”, semi-strong form efficiency, finns både offentlig och privat information. All offentlig och historisk information anses vara medräknad i en akties pris på en marknad av Stockholmsbörsens karaktär. Alla har vidare tillgång till den offentliga informationen men däremot inte till den privata, och därmed uppstår ett informationsgap, ett asymmetriskt informationsförhållande, mellan marknadens olika aktörer. Det är marknadsanalytikernas uppgift att undanröja detta gap. Analytikerna gör det genom att kommunicera sina uppfattningar om det enskilda bolaget. De många analytikernas prognoser blir därigenom vägledande för frågan om att köpa aktier, och i så fall vilka? Med konsensusprognoser menas helt enkelt det genomsnittliga värdet av flera analytikers prognoser för ett visst företags resultat.

David Dreman och Michael Berry (1995) [1] visade att konsensusprognoser överlag var optimistiska på den amerikanska marknaden för undersökningsperioden 1974–1990. De fann att konsensusprognoserna var för högt ställda under såväl perioder av låg- som högkonjunktur, och att prognosfelet var approximativt lika stort oberoende av konjunktur; tendensen var dock mera optimistiska prognoser i tider av recession. Varför detta inträffade fanns inga bra förklaringar till, men uppenbarligen fanns en tröghet bland analytikerna att inte justera sina vinstprognoser fullt ut till den rådande konjunkturen.

Richard Willis (2001) [2] kom också i sin studie fram till att analytiker systematiskt överprognostiserade företagens resultat. Författaren hävdade att detta berodde på överoptimism och marknadsmanipulation. Optimism kan leda till irrationellt beteende och får som konsekvens att analytikerns prognosfel blir större. Ofta är anledningen till optimism att analytikern själv har intresse i företaget i fråga, och letar omedvetet efter information som kan tolkas positivt. Willis hävdade t.o.m. att analytiker ibland utfärdade prognoser som inte var konsistenta med den information som låg för handen, alltså bedrev medveten manipulation för att främja egna intressen.

Michael Eames (2002) [3] fann liknande optimistiska tendenser i sambandet mellan aktiers köp- och säljrekommendationer och vinstprognoser. Han visade att prognosfelen var signifikant optimistiska för köprekommendationer, och signifikant pessimistiska för säljrekommendationer.

Ronald Kahn (1999) [4] försökte sålla bort de analytiker som han antog hade incitament att manipulera marknaden med sina prognoser, i syfte att erhålla en konsensusprognos med hög kvalitet. Det är kvaliteten på de enskilda analytikerna och inte antalet som gör konsensusprognosen intressant hävdade författaren.

I Michael Gifts (1999) [5] studie av analytikernas prognosfel i 37 länder mellan åren 1994–1997, visade det sig att Syd- och Centralamerika hade de sämsta prognoserna följt av Skandinavien. Studien baserades på konsensusprognosfel en månad innan det faktiska resultatet offentliggjordes. Prognosfelet i Gifts studie för samliga undersökta länder var i genomsnitt 11,5 procent. Bland de skandinaviska länderna var konsensusprognosfelet i Danmark minst dåligt med 12,1 procent, för Sverige redovisades ett prognosfel på 15,5, för Norge 21,3 och för Finland 24,6 procent. Som jämförelse kan nämnas att konsensusprognosfelet för USA uppgick till 9,2 procent.

Ron Bird (2000) [6] genomförde en studie av konsensusprognoser i 21 länder. Den generella slutsatsen blev att en majoritet av konsensusprognoserna i de undersökta länderna var överoptimistiska; det gällde särskilt marknaderna i USA, Storbritannien, Kanada och Australien. På de europeiska marknaderna däremot var analytikerna mer sublima i sitt beteende, dvs. mindre optimistiska och producerade konsekvent prognoser med god träffsäkerhet.

Konsensusprognoserna för Standard & Poors 500-lista i USA har för de senaste 16 åren överestimerats i genomsnitt med 6 procent. Endast vid tre tillfällen under denna period har företagens vinster underestimerats enligt investmentbanken Morgan Stanley. [7]

Patricia O’Brien kunde (1990) [8] dokumentera att prognoser får en bättre träffsäkerhet ju kortare period det är till dagen för det faktiska utfallet. Detta beror naturligtvis på att ju närmare rapportdagen, desto mer och säkrare information har analytikern att tillgå.

När man på tidningarnas affärssidor läser att ”Nokia ännu en gång överträffade analytikernas förväntningar”, betyder det sålunda att analytikerkåren misslyckats med att förutse bolagets (ungefärliga) resultat, och därmed att vara vägledande för ett investeringsbeslut. Hur stora prognosfel analytikerkåren för den svenska aktiemarknaden gör, och hur missledande den egentligen är, är därför en angelägen fråga att reda ut.

Datamaterial och frågeställningar

Vi har undersökt hur analytikerkåren på den svenska aktiemarknaden lyckats med sitt prognostiseringsarbete under perioden 1999–2001. Som bekant har utvecklingen på Stockholmsbörsen, liksom på andra börser, varit dramatisk under den valda perioden, som 1999 inleddes med en osedvanligt stark uppgång, särskilt under fjärde kvartalet. Under första kvartalet 2000 vände emellertid kursutvecklingen, och därefter redovisades under hela 2001 en mycket negativ börsutveckling.

Följande kriterier har använts för att välja ut undersökningspopulationen:

  1. Företaget skall vara noterat på Stockholmsbörsens A-lista.
  2. Företaget skall ha tre fullständiga år med veckovisa konsensusprognoser, räkenskapsår lika med kalenderår, och resultatet skall vara redovisat i SEK.
  3. Om företaget köpts upp, slagits samman med annat företag, eller var behäftat med redovisningstekniska problem, exempelvis stora engångsposter som påverkat resultatet, togs det inte med i urvalet.
  4. Konsensusprognoser som avvek mer än 150 procent från faktiskt resultat togs inte med i urvalet.

H&M-aktien ingår i många investerares portföljer, har vidare en relativt hög omsättning, är dessutom en av Sveriges mest analyserade, och har tidigare noterats på A-listan men finns numera på O-listan. Vi fann det angeläget att H&M skulle ingå i undersökningen. Konsensusprognoser som avviker mer än 150 procent från faktiskt resultat har inte tagits med i undersökningspopulationen. Motivet till exkluderingen är emellertid inte självklar. Vi har valt att betrakta ett prognosfel större än 150 procent som en anomali, som inte (enbart) kan eller bör förklaras av analytikerns kompetens eller förmåga i övrigt. Vi har gjort bedömningen att det kan bero på informationsmissar från såväl analyserat företag som analytikern i fråga.

Kriterierna har gett oss en undersökningspopulation som omfattar 26 bolag år 1999, 27 st. 2000 och 25 st. 2001. [9] År 2001 exkluderades sex bolag som alla hade ett optimistiskt prognosfel som översteg 150 procent. [10] Kriteriekravet om tre fullständiga år med veckovisa prognoser har reducerat undersökningspopulationen väsentligt. Vi kan inte hävda att vår undersökningspopulation, som framgår av fotnoterna nedan, är representativ för A-listan på Stockholmsbörsen; bortfallet är tyvärr alltför stort. Men företagen i vårt urval tillhör de mest kända, de mest tongivande och de mest uppmärksammade av vår analytikerkår. Utifrån de aspekterna kommer vi därför att göra vissa generaliseringar.

Vår litteraturgenomgång har gett oss anledning att formulera följande fyra hypoteser:

  1. Konsensusprognoserna avviker från faktiskt utfall.
  2. Optimistiska konsensusprognoser är fler än de pessimistiska.
  3. De optimistiska konsensusprognoserna avviker mer från faktiskt utfall än de pessimistiska prognoserna.
  4. Konsensusprognoserna blir mer korrekta ju kortare prognosperioden är.

Vi har undersökt bolagens pretax-resultat. Detta mått används främst för att det är rensat från skattetekniska poster, och att ingen hänsyn behöver tas till antalet utestående aktier. De konsenusprognoser som använts för jämförelser är sammanställda av SME-direkt, vilken enbart sammanställer materialet utifrån analytikernas prognoser och har själva ingen del i prognostiseringen.

Vi har följt Joseph Gawers (1998) definition av realiserat prognosfel. Ett absolut prognosfel är den procentuella avvikelsen oavsett om den är negativ eller positiv. [11]

Vi har vidare antagit att vår population är approximativt normalfördelad, eftersom vårt statistiska material består av ca 4000 observationer, och den totala populationen är större än vårt urval.

Undersökningsresultat

Hypotes 1: Konsensusprognoserna för bolagen i vår undersökningspopulation avviker signifikant från de faktiska resultaten.

Som framgår av tabell 1 nedan varierar prognosfelen för vårt urval mellan 14,2 och 16,5 procent för de enskilda åren 1999–2001, liksom för hela perioden. Prognosfel av den storleksordningen måste betraktas som förhållandevis stora.

TidsperiodSTDKonfidensintervall för medelvärdeHypotestest Ha (H0=0)Z-obs (Z0,05=1,645)
19999,0 %15,0 %15,9 %15,4 %66,03
20008,3 %13,8 %14,6 %14,2 %62,91
20017,1 %16,0 %16,9 %16,5 %71,78
1999–20018,1 %15,1 %15,6 %15,4 %136,3

Tabell 1. Hypotestest för det genomsnittliga prognosfelen.

Vi har tidigare hävdat att vår undersökningspopulation inte kan betraktas som ett representativt urval för hela ursprungspopulationen (A-listan plus H&M). Det kan ju faktiskt vara så att analytikerkåren gjort ännu sämre prognoser och/eller haft sämre tillgång till information för de företag som undandragits vårt urval. Om vi tillåter oss bortse från detta möjliga faktum, och antar att prognoser för alla företag på A-listan (i bästa fall) beräknas med ungefär samma kvalitet, indikerar de (mycket) smala konfidensintervallen för medelvärdena att prognosfelen ligger i närheten av 15 procent. Prognosfelen på Stockholmsbörsens A-lista skulle därmed vara i storleksordningen ”dubbelt så stora” jämfört med felen på den amerikanska marknaden (6 och 9 procent) som redovisades i litteraturgenomgången. Våra resultat går vidare helt i linje med Gifts resultat för åren 1994-1997 som redovisade ett prognosfel på Stockholmsbörsen om 15,5 procent.

Hypotes 2: De optimistiska konsensusprognoserna är inte flera än de pessimistiska.

Som framgår av diagram 1 är ca 60 procent av konsensusprognoserna pessimistiska år 1999 vilket går helt emot vårt antagande. Förklaring till detta mönster är enligt vår uppfattning att företagens resultatutveckling var exceptionell det året. Den svenska analytikerkåren hann helt enkelt inte anpassa sig tillräckligt snabbt till den exceptionella vinstkonjunkturen. År 2000 var det i stort lika många optimistiska prognoser som pessimistiska. Detta börsår var en kombination av ett exceptionellt bra första kvartal och tre fallande. För 2001 däremot fick vi stöd för vår hypotes då de optimistiska prognoserna klart översteg de pessimistiska. Även förklaringen till detta mönster står enligt vår uppfattning att finna i den dramatiska nedgången i vinstkonjunkturen när ”botten gick ur telekom- och IT-branscherna”, och ”nine-eleven-händelsen” i New York inträffade; även i konjunkturnedgången agerade alltså analytikerkåren för trögt med många optimistiska prognoser som följd. För hela perioden är de pessimistiska prognoserna något fler i antal.

Diagram 1 [*]. Fördelning av optimistiska, pessimistiska och perfekta prognoser för tidsperioden 1999–2001.

[*] Diagrammet återges ej här. Se tryckt version s. 28. [red.anm.]

Värt att notera är att antalet perfekta prognoser ligger ungefärligen konstant kring fem procent under tidsperioden 1999–2001. Med språkbruket i artikelns rubrik kan dessa senare prognoser karaktäriseras som ”mitt i prick”.

Hypotes 3: De optimistiska konsensusprognoserna har större avvikelser än de pessimistiska.

Skillnaden mellan det optimistiska och pessimistiska prognosfelet för år 1999 är inte signifikant (som framgår av Z-värdet), och nollhypotesen kan sålunda inte förkastas. (Tabell 2) Detsamma gäller för år 2000 även om det här ändå finns en stark tendens. För år 2001 är emellertid konsensusprognoserna starkt överoptimistiska, och det får en stor inverkan på resultatet för hela tidsperioden 1999–2001, som redovisar en signifikant överoptimism. Vi kan vidare notera att de optimistiska prognoserna tenderar att få ett ökat prognosfel (från 1999/2000 till 2001) under perioden, medan de pessimistiska prognosfelen omvänt har en tydligt minskande tend. Vi erinrar här om att prognosfel överstigande 150 procent har betraktats som anomalier och undandragits undersökningsmaterialet. Om dessa extrema felprognoser fått ingå i materialet hade det optimistiska prognosfelet för 2001 varit 89 procent!

TidsperiodOptimistiska prognoserPessimistiska prognoserPoolad stdDifferens Opt – PessZ (Z0,05 =±1,645)
MedelSTDMedelSTD
199916,4 %22,7 %17,0 %17,2 %2,38 %– 0,52 %– 0,217
200015,7 %19,3 %13,8 %12,2 %1,99 %  1,9  %  0,958
200123,3 %26,6 % 5,8 % 4,0 %2,1  % 17,49 %  8,323
1999–200118,5 %22,9 %12,2 %11,2 %1,24 %  6,30 %  5,081

Tabell 2. Jämförelse av prognosfelens storlek mellan de optimistiska och pessimistiska prognoserna.

Vår litteraturgenomgång gav vid handen att överoptimism är typiskt för konsensusprognoser. Det gäller inte för Stockholmsbörsen år 1999. Vår tolkning är att vinstkonjunkturen det året var så stark att analytikerkåren helt enkelt inte hann med att justera sina prognoser uppåt tillräckligt snabbt. Och samma tröga beteende kan noteras även i fortsättningen, men nu med ett omvänt förtecken: Trots att det blev uppenbart redan tidigt år 2000, och med ett börsfall som följd, att hela västvärlden gick in i en lågkonjunktur, redovisas ändå en tendens till överoptimism för hela det året. Tendensen får ett mycket starkt överoptimistiskt genomslag för 2001, och resulterar i en signifikant överoptimism för hela perioden 1999–2001.

Våra resultat går i linje med resultaten från de internationella studier som redovisats inledningsvis; analytikerna på Stockholmsbörsen har varit överoptimistiska, och framför allt i tider av sämre vinster och sämre börsklimat. Våra resultat harmonierar väl med Dreman och Berrys mönster, att de optimistiska och pessimistiska prognosfelens storlek var ungefärligen lika (under en konjunkturcykel), men det fanns en tendens till att de optimistiska prognosfelen ökade i tider av recession.

Hypotes 4: Konsensusprognoser blir mer korrekta ju kortare prognosperioden är.

Diagram 2 redovisar en uppenbar korrelation mellan prognosfel och tid. Ett år före det faktiska utfallet finns ett prognosfel på ca 25 procent för de studerade åren. En förklaring till det stora prognosfelet kan vara att analytikern mera ”sitter fast i” det nyligen erhållna helårsutfallet än att faktiskt försöka göra en prognos. Det är vidare relativt enklare att förutse omsättningssiffran men svårare att förutse marginalens storlek. Prognosfelet minskar tydligt under veckorna fram till dagen då det faktiska resultatet presenterades. Våra resultat går helt i linje med O’Briens undersökning som visade att prognoser oftast stämmer bättre ju kortare tid det är till rapportdagen. Veckan innan det faktiska resultatet presenteras finns ett prognosfel på ca 5 procent. Vi menar emellertid att det mest intressanta i diagrammet är det starkt avvikande prognosfelet om 25 procent i början av prognosperioden. Och för varje enskilt år har denna trend upprepats. Som framgår utgör r2 = 0,9743 för undersökningsperioden, vilket innebär att tidsdimentionen till 97,43 procent förklarar variansen i det genomsnittliga absoluta prognosfelet. Med vårt språkbruk är en prognosmiss på 25 procent ett år före utfall att karaktärisera som tavelbom.

Diagram 2 [*]. Det absoluta prognosfelets förändring som funktion av tiden under perioden 1999–2001.

[*] Diagrammet återges ej här. Se tryckt version s. 29. [red.anm.]

Våra slutsatser

Vi gör bedömningen att konsensusprognoserna för de kända och på börsen tongivande bolagen i vårt urval har varit mindre lyckade som vägledning för investeringsbeslut under perioden 1999–2001. Det finns ingen anledning att tro att de bolag på A-listan som inte ingår i vår undersökning har prognosticerats med bättre kvalitet. De genomsnittliga prognosfelen har varierat mellan 14,2 till 16,5 procent jämfört med de faktiska utfallen under den studerade perioden, vilket är ”hälften så bra eller dubbelt så dåligt” som här redovisade studier från den amerikanska marknaden.

Om de anomalier (avvikelser över 150 procent) vi exkluderat tas med i materialet, hade de optimistiska prognoserna varit i majoritet. Vi har valt att exkludera de mest extrema prognoserna (som är överoptimistiska och hör till år 2001) därför att de nödvändigtvis inte speglar analytikernas bristande prognosticeringsförmåga.

Den valda perioden är intressant såtillvida att den inleds med en exceptionell högkonjunktur. Under andra årets första kvartal bryts den positiva trenden och övergår i en lika exceptionell lågkonjunktur. Man kan hävda att en utveckling från den ena till den andra extremen, som i föreliggande undersökningsperiod, ställer stora krav på en analytikerkår. Å andra sidan har utvecklingen såväl före som efter börsfallet varit mycket entydig, vilket borde ha underlättat prognosmöjligheterna. Vi har funnit att analytikerkårens prognosbeteende har varit systematiskt trögrörligt, som resulterar i att vid hausse tenderar analytiker att ge fler pessimistiska prognoser, och vid baisse ges fler optimistiska: Under det mycket goda vinståret 1999 är de optimistiska och pessimistiska prognosfelen i procent ungefärligen lika stora; de pessimistiska prognoserna är emellertid till antalet i tydlig majoritet. Trots att ett dramatiskt börsfall inträffade under första kvartalet 2000, finns en klar tendens till överoptimism och därmed tröghet; antalet optimistiska och pessimistiska prognoser är dock ungefär lika. Överoptimismen får ett starkt genomslag under lågkonjunkturåret 2001 såväl i procent som i antal. För perioden sammantaget dokumenteras en signifikant överoptimism trots att antalet pessimistiska prognoser är flera. Vi kan vidare notera att de optimistiska prognoserna tenderar att få ett ökat prognosfel, medan de pessimistiska felen har en klar minskande trend under perioden.

Vi kan dokumentera ett mycket starkt samband mellan prognosfel och tidsperiod. Ett år före utfall uppgår prognosfelet till ca 25 procent men minskar entydigt till ca 5 procent veckan för det faktiska utfallet. Detta mönster upprepas för alla tre åren. Det är anmärkningsvärt att denna tröghet består, och att man inget lär av sin egen historia.

Vi gör sammanfattningsvis bedömningen att konsensusprognoserna har stämt dåligt, och att analytikerkårens prognosbeteende har varit trögrörligt under perioden 1999–2001. Dessa iakttagelser går helt i linje med resultat från internationella studier. Trögheten, dvs. bristen på förmågan att anpassa prognoserna till gällande vinstkonjunktur tycks vara ett beteendefenomen. Kåren måste bli (mera) medveten om detta fenomen, bygga in en lärprocess i sina system och därigenom söka eliminera trögheten. Ett alternativ är att söka höja kvaliteten på konsensusprognoser genom att exkludera prognosmakare som misslyckas ofta. Vår rekommendation blir att investerare bör tona ner konsensusprognosernas betydelse. Man bör vidare förhålla sig särskilt skeptisk till konsensusprognoser vid exceptionella förändringar i vinstkonjunkturen. Vi menar avslutningsvis att denna studie uppmärksammat ett viktigt forskningsområde. Det är angeläget att utveckla såväl befintliga som nya prognosverktyg, allt för att kunna förmedla prognoser av hög kvalitet som aktiemarknadens aktörer kan basera sina investeringsbeslut på.

Mattias HörlingochAnders Mattssonär magisterstudenter vid Handelshögskolan vid Umeå universitet.Christer Petersonär professor vid Luleå tekniska universitet, men till nyligen verksam vid Handelshögskolan i Umeå. Christer Peterson medverkade senast i Balans nr 8–9/2001.

  • [1]

    Dreman, David N. och Berry, Michael A., ”Analysts’ forecasting errors and their implications for security analysis.” Financial Analysts’ Journal, vol. 51, nr. 3, s. 33, 1995.

  • [2]

    Willis, Richard H., ”Mutual fund managers forecasting behavior”. Journal of Accounting Research, vol. 39, nr. 3, s. 708-9, 2001.

  • [3]

    Eames, Michael, ”The association between trading recommendations and broker-analysts earnings forecasts.” Journal of Accounting Research, vol. 40, nr. 1, s. 86, mars 2002.

  • [4]

    Kahn, Ronald, ”Modelling analysts’ behaviour.” Journal of Investing vol. 8, issue 8, s. 7–8 1999.

  • [5]

    Gift, Michael, ”An international comparison of analysts’ earnings forecasts.” International Advances in Economic Research, vol. 5, nr. 1, s. 56-65, 1999.

  • [6]

    Bird. Ron, ”A global perspective of analysts’ earnings forecasts.” Journal of Investing vol. 19, nr. 4, s. 76, 2000.

  • [7]

    Dow Theory Forecasts ”Always question the consensus estimate.” 2001 12 24.

  • [8]

    O’Brien, Patricia, ”Forecast accuracy in industries.” Journal of Accounting Research, vol. 28, nr. 2, s. 287, 301, 1990.

  • [9]

    Följande företag ingår i undersökningen: ABB, AssiDomän, Autoliv, Atlas, AstraZeneca, Assa Abloy, Eletrolux, Ericsson, FöreningsSparbanken, Gambro, H&M, Holmen, Nokia, Nordea, Pharmacia, Sandvik, SCA, Scania, SEB, Securitas, SHB, Skanska, SKF, SSAB, StoraEnso, Skandia, Volvo.

  • [10]

    Dessa bolag är: Gambro, Ericsson, Scania, Skanska, Skandia och Volvo.

  • [11]

    Gawer, Joseph, ”The rationality of financial analysts’ forecast of earnings.” Journal of Investing, vol. 7, nr. 14, s. 32, 1998. Prognosfelet definieras: APE i,T,h = (PRETAX i,T -FORE i,T, h) / PRETAX i,T

Sifferkollen

Belopp

Basbelopp
År 2019 2020 2021
Prisbasbelopp 46 500 47 300 47 600
Förhöjt pbb. 47 400 48 300 48 600
Inkomstbasbelopp 64 400 66 800  
Utdelning fåmansföretag
År 2018 2019 2020
Schablonbelopp 169 125 171 875 177 100

Räntesatser

Periodiseringsfond
År 2018 2019 2020
Räntesats 0,36 0,51 0,50

 

Referensränta
År 2016-07-01 2019-07-01 - 
Räntesats -0,5 0,0
Ränta på skattekontot
Period 2013-2016 2017 -
Intäkt 0,5625 0
Kostnad Låg 1,25 1,25
Kostnad Hög 16,25 16,25
Räntefördelning
Inkomstår 2018 2019 2020
Positiv 6,49 6,51 6,50
Negativ 1,50 1,51 1,50
Statslåneränta
År 2018 2019 2020
31 maj 0,49 0,05 -0,01
30 nov 0,51 -0,09  

Traktamenten

Bilresor
Inkomstår 2018 2019 2020
Egen bil 18,50 18,50 18,50
Förmånsbil, diesel 6,50 6,50 6,50
Förmånsbil, bensin 9,50 9,50 9,50
Kostförmån
År 2018 2019 2020
Frukost, lunch och middag 235 245 245
Lunch eller middag 94 98 98
Frukost 47 49 49
Skattefria gåvor
År 2018 2019 2020
Julgåva 450 450 450
Jubileumsgåva 1 350 1 350 1 350
Minnesgåva 15 000 15 000 15 000

Skattesatser

Bolagsskatt
År 2018 2019 2020
Skattesats 22% 21,4% 21,4%
Mervärdesskatt
År 2018 2019 2020
Normal

25 %

25 % 25 %
Livsmedel, krog m.m. 12 % 12 % 12 %
Persontransport, böcker m.m. 6 % 6 % 6 %
Arbetsgivaravgifter/egenaavgifter
Födda -1937 1938 - 1954 1955 -
Arb. avgifter 0 % 10,21% 31,42%
Egenavgifter 0 % 10,21% 28,97%

 

Visa mer...