Behavioral Finance und die Anlageentscheidung eines privaten Aktionärs

Inhaltsverzeichnis

1 Einführung

2 Grundsätzliches zur Aktienanalyse
2.1 Fundamentale Analyse
2.2 Technische Analyse

3 Inhalte der vorherrschenden Kapitalmarktmodelle
3.1 Theoretische Grundlagen
3.2 Erklärung des Zufalls durch Rationalität
3.3 Markteffizienzhypothese (EMH)
3.4 Portfoliotheorie von Markowitz
3.5 Capital Asset Pricing Modell (CAPM)
3.6 Arbitrage Pricing Theory (APT)

4 Behavioral Finance als möglicher Erklärungsansatz
4.1 Behavioral Finance im Überblick
4.2 Behavioral Finance als neuer Zweig der Kapitalmarkttheorie
4.3 Ursprünge der Behavioral Finance
4.4 Ziel und Aufgabe der Behavioral Finance

5 Anomalien am Aktienmarkt
5.1 Spekulationsblase („Bubble“)
5.2 Saisonale Effekte
5.3 Arten von Anomalien
5.3.1 Informationswahrnehmungsanomalien
5.3.1.1 Selektive Wahrnehmung („Selective Perception“)
5.3.1.2 Verfügbarkeit („Availability“)
5.3.2 Informationsverarbeitungsanomalien
5.3.2.1 Ankerbildung („Anchoring“)
5.3.2.2 Repräsentativität („Representativeness“)
5.3.2.3 Spielerirrtum („Gambler's fallacy“)
5.3.2.4 Selbstüberschätzung („Overconfidence Bias“)
5.3.2.5 Kontrollillusion („Illusion of control“)
5.3.2.6 Prospect-Theorie („Prospect theory“)
5.3.2.7 Verlustaversion („Loss aversion“)
5.3.2.8 Mentale Kontenführung („Mental accounting“)
5.3.2.9 Ambiguitätsaversion („Ambiguity aversion“)
5.3.3 Entscheidungsanomalien
5.3.3.1 Dispositionseffekt („Disposition effect“)
5.3.3.2 Reueaversion („Regret avoidance“)
5.3.3.3 Präferenz für inländische Wertpapiere („Home Bias“)

6 Behavioral Finance im Vermögensmanagement
6.1 Diverse Behavioral Finance Modelle
6.2 Auswirkungen der Behavioral Finance auf die Forschung
6.3 Behavioral Finance in der Praxis
6.4 Vorteile der Behavioral Finance in der Praxis
6.5 Behavioral Finance-Produkte
6.6 Worauf der Vermögensberater achten sollte

7 Schlussbetrachtung und Ausblick

8 Anhang

9 Literatur- und Quellenverzeichnis

Vorwort

Die folgenden Zitate eröffnen wichtige Einsichten in die Denkprozesse von Praktikern und daher auch in die dahinter liegende Psychologie. Was die Menschen sagen, ist wie ein Fenster zu ihren Gedanken, und ihre Gedanken sind das Kernstück der Behavioral Finance.

„Cognito ergo sum“- Ich denke, also bin ich!

René Descartes (1596 - 1650), Philosoph und Begründer des Rationalismus^[1]

René Descartes brachte mit diesem Zitat zum Ausdruck, dass der Mensch erst durch das Denken zum Menschen wird, rationales Denken muss Gefühle außer Acht lassen, meinte er. Allerdings könnte ohne Gefühle zwar rational entschieden werden, aber der Entscheider oder Anleger hätte gar kein Interesse daran. Es gibt also kein rationales Verhalten ohne Gefühle, denn die Gefühle sind „der Motor des Denkens“. Jeder, der sich mit der Börse und dem Anlegerverhalten befasst, wird früher oder später mit dem Thema „Psychologie“ konfrontiert werden.

„Die Bahn der Himmelskörper kann ich auf Zentimeter und Sekunden genau berechnen, aber nicht, wie eine verrückte Menschenmenge die Börsenkurse in die Höhe oder Tiefe treiben kann.“

Isaac Newton (1643 - 1727), britischer Physiker

Newtons Ansicht über das Wirken der „verrückten Menge“ ist wohl vor allem die resignative Einsicht in die Begrenztheit seiner eigenen Kunst, sobald der menschliche Faktor ins Spiel kommt - nichtsdestotrotz auch nach 300 Jahren noch eine der beliebtesten Ausreden bei Börsenverlusten.

„Es gibt nichts, was so verheerend ist wie ein rationales Anlegerverhalten in einer irrationalen Welt.“

John Maynard Keynes (1883 - 1946), britischer Nationalökonom Keynes dagegen vermutete in der „Irrationalität“ gar das wahre Wesen der Welt und damit auch der Börse. Im Nebenberuf war er ein sehr erfolgreicher Spekulant, da er sich an den Vorsatz hielt, sein Verhalten am Verhalten der Masse an der Börse zu orientieren. Dies hinderte die herrschende Lehre jedoch nicht daran, sich noch Jahrzehnte an den „Homo oeconomicus“ zu klammern - einen schlichten, wirtschaftlich rein rational handelnden Menschen.

Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass erfolgreiche Wirtschaftspraktiker vom Schlage eines Howard Hughes zu wenig schmeichelhaften Urteilen über das Wirtschafts- bzw. Börsenwissen der Menschen gelangten:

„ Was die Leute über die Börse wissen, sollte man mit Druckbuchstaben an die ehrwürdigen Wände eines Pissoirs kritzeln.“

Howard Hughes (1905 - 1976), amerikanischer Luftfahrtpionier und Milliardär

Erst in den 90er Jahren setzte dann ein regelrechter „Psycho-Boom“ unter den Börsianern ein, und sie wären wiederum nicht die, die sie sind, wenn sie nicht für scheinbar längst bekannte Befunde der Psychologie neue und klangvolle Namen gefunden hätten - die Geburtsstunde der „Behavioral Finance“. Dennoch sollten die dort zusammengetragenen Erkenntnisse nicht gering geschätzt werden. Denn erst wenn echtes Geld auf dem Spiel steht, zeigt sich, in welch vielfältiger Weise Anleger sich selbst im Wege stehen können. Karl Farkas brachte dies sehr charmant auf den Punkt:

„Beim Denken an das Vermögen leidet oft das Denkvermögen.“

Karl Farkas (1893 - 1971), österreichischer Kabarettist

Auch George Bernard Shaw vermutete die Emotionen als heimliche Triebfedern einer vordergründigen Rationalität:

„Das Gefühl ist es, das den Menschen zum Denken an regt, und nicht das Denken, das ihn zum Fühlen anregt.“

George Bernard Shaw (1856 - 1950), irischer Schriftsteller

Neben den individuellen menschlichen Eigenheiten ist es aber erst die Interaktion, die zum viel beachteten Phänomen der Masse führt. Gustave Le Bon warnte eindringlich vor den Gefahren so genannter „psychologischer Massen“:

„Allein durch die Tatsache, Glied einer Masse zu sein, steigt der Mensch mehrere Stufen von der Leiter der Kultur hinab.“

Gustave Le Bon (1841 - 1931), französischer Arzt und Soziologe

Sir Peter Ustinov wies auf die großen Ansteckungsgefahren hin, denen gerade der moderne Mensch im Zeitalter der Massenmedien ausgesetzt ist:

„In diesem Zeitalter der Massenkommunikation sind Verrücktheiten ansteckend.“

Sir Peter Ustinov (1921 - 2004), britischer Schauspieler und Autor

Der unkritische Konsument solcher Quellen wird praktisch zwangsläufig zu einem Teil der Masse und bleibt damit weit hinter seinen individuellen Möglichkeiten zurück. Das Tückische dabei ist, wie Fred C. Kelly schon 1930 bemerkte, dass man Teil der Masse nicht etwa aus Dummheit wird, sondern im Gegenteil aufgrund „vernünftiger“ Überlegungen.

„Die Masse verliert immer, weil die Masse sich immer irrt. Sie irrt sich, weil sie sich normal verhält.“

Fred C. Kelly (1882 - 1959), amerikanischer Autor

Börsen-Altmeister André Kostolany war sich der Irrationalität an der Börse bewusst:

"Börse ist Geld und Psychologie."

Denn sobald sich ein Anleger auf das rutschige Börsenparkett wagt, wird er von zwei entscheidenden Emotionen beeinflusst:

Angst und Gier verändern das Verhalten selbst der rationalsten Menschen.

André Kostolany (1906 - 1999)

Die Behavioristen sind sich allerdings einig, dass es nicht Angst und Gier, sondern Angst und Hoffnung sind, die den Menschen treiben. Denn: Menschen bringen viel mehr in die Finanzmärkte außer Geld und Informationen. Sie bringen sich selbst.

Das Versagen der Aktienanalyse zur Erklärung des kurz- und mittelfristigen Geschehens an den Finanzmärkten und die Feststellung, dass viele Anleger ihre Anlageentscheidungen oft irrational fällen, haben das Interesse des Autors an der Behavioral Finance geweckt.

Die Auseinandersetzung mit dem Thema „Behavioral Finance“ ist zudem durch die Überlegung motiviert, dass diese, anders als die Naturwissenschaften wie beispielsweise die Physik, eine wissenschaftliche Disziplin ist, in welcher der Humanaspekt eine wichtige Rolle spielt. Demzufolge sollte dieser Aspekt auch in den theoretischen Überlegungen mitberücksichtigt werden.

Die Dominanz des Postulats des rationalen Homo oeconomicus hat aber dazu geführt, dass diesem wichtigen Aspekt in der Theorie nicht genügend Rechnung getragen wird. Die Berücksichtigung sowie die Anerkennung irrationaler Verhaltenskomponenten des Menschen ist in der Humanwissenschaft, wenn der Blick zurück in die Vergangenheit gerichtet und die Anfangszeit der Renaissance oder Psychoanalyse in Erinnerung gerufen wird, auch keine Selbstverständlichkeit.

Vor diesem Hintergrund verfolgt die vorliegende Diplomarbeit einen interdisziplinären Ansatz und analysiert, ob Behavioral Finance eine Bereicherung für die Finanzmarkttheorie darstellt und einen Beitrag für deren Weiterentwicklung leisten kann.

An dieser Stelle möchte ich die Gelegenheit wahrnehmen, mich bei Herrn Prof. Dr. Karl-Herbert Graf und Herrn Prof. Dr. rer. publ. Herbert Sperber für die Betreuung dieser Diplomarbeit zu bedanken.

Nürtingen, den 02.01.2006

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Entwicklung der Finance

Abbildung 2: Reduktion des unsystematischen Risikos durch Diversifikation

Abbildung 3: Effizienzkurve

Abbildung 4: Behavioral Finance im Überblick

Abbildung 5: Tollhaus Börse: Wie Kauf- und Verkaufsentscheidungen entstehen

Abbildung 6: Homo oeconomicus

Abbildung 7: Homo sapiens

Abbildung 8: Homo sapiens intelligens

Abbildung 9: TMT-Bubble im NASDAQ-Index

Abbildung 10: Prozesskette einer Entscheidung beim Anleger

Abbildung 11: Auswertung der Selbstüberschätzung

Abbildung 12: Wertfunktion der Prospect Theory

Abbildung 13: Pyramidenmodell zur Behavioral Portfolio Theory

1 Einführung

Problemstellung und Zielsetzung der Diplomarbeit

Das Interesse der Anleger an der Börse und am Erwerb von Aktien ist nach der übertriebenen Boomphase Ende der 90er Jahre und einer der schwersten Baissen aller Zeiten im März 2000 nach wie vor vorhanden. Nachdem sich in empirischen Untersuchungen gezeigt hat, dass Aktien im langfristigen Vergleich der Renditen eindeutig besser abschneiden als festverzinsliche Wertpapiere, sollte diese Form der Kapitalanlage in Zukunft auch weiterhin für Kleinanleger an Bedeutung gewinnen.

Bei der Erklärung des Börsengeschehens ist die Psychologie einer der meistgenannten Begriffe. So weisen die Kurse teilweise ökonomisch kaum nachvollziehbare Schwankungen auf und Studien gelangen zu dem Ergebnis, dass der Zusammenhang zwischen Kursen und Fundamentaldaten relativ gering ist. Investieren auf Aktienmärkten ist also weitaus komplizierter als es die Traditionelle Finance^[2] suggeriert. Folglich kann es durchaus rational sein, sich als Marktteilnehmer ebenso irrational wie der Markt zu verhalten.^[3] Während die Traditionelle Finance auf einem vollkommen rational handelnden Investor aufbaut, hat die experimentelle Finanzmarktforschung eine ganze Reihe von Verhaltensanomalien aufgedeckt.

Es sind bereits zahlreiche Werke zum Thema „Kapitalmarkt und Aktien“ erschienen. Es gelang den Autoren dem interessierten Leser und Anleger sowohl einen Überblick als auch fundierte Kenntnisse über die Kapitalmärkte, Börsen und deren Produkte zu vermitteln. Die für die Aktienauswahl große Bedeutung der Fundamentalen Analyse und der Technischen Analyse von Wertpapieren erfährt in der Literatur in ausreichendem Maße Berücksichtigung.

Analysen oder gar empirische Untersuchungen bezüglich psychologischer Einflussfaktoren auf das Verhalten von Anlegern findet man jedoch nur in unzureichendem Maße, obwohl die Psychologie unumstritten großen Einfluss auf das Geschehen an den Wertpapiermärkten ausübt. Insbesondere die Motive und die Erwartungen der Anleger wurden bislang wenig als Gegenstand zur Forschung herangezogen. Im Oktober 2002 sind mit Kahnemann und Smith erstmals Psychologen mit dem Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften ausgezeichnet worden.^[4]

Aktuell mehren sich vor allem auch in der Wissenschaft Stimmen, welche die seit Jahrzehnten dominierenden Modelle aufgrund ihres unzureichenden Erklärungs- und Prognosegehalts zunehmend als unbefriedigend erachten. Es formieren sich daher neue Forschungsansätze, innerhalb derer nicht nur die Weiterentwicklung der vorherrschenden Modelle im Vordergrund steht, sondern immer häufiger auch ein Paradigmenwechsel gefordert wird. Eine dieser relativ neuen Forschungsrichtungen, die die vorherrschenden Modelle nicht ersetzen, sondern weiterentwickeln will, und deren Wurzeln in der verhaltenswissenschaftlichen Forschung zu finden sind, hat sich unter dem Begriff „Behavioral Finance“ etabliert.

Aufgrund der Komplexität der Materie sei ausdrücklich darauf hingewiesen, dass die Konzeption dieser Arbeit bewusst auf die vollständige Darstellung aller bis dato in der wissenschaftlichen Literatur aufgeführten Phänomene der Behavioral Finance verzichtet, um die Übersichtlichkeit zu wahren und den Rahmen dieser Diplomarbeit nicht zu sprengen. Ziel ist es dabei, neben der Darstellung der wesentlichen theoretischen Grundlagen, einen verständlichen Überblick über dieses vielschichtige Themengebiet zu vermitteln. Dies soll durch die Veranschaulichung theoretischer Leitsätze und anhand von Beispielen zum Anlegerverhalten an den Finanzmärkten erreicht werden.

In den nachfolgenden Ausführungen werden daher die aus der Sicht des Autors wesentlichen Bestandteile des relativ jungen Zweiges der Kapitalmarktforschung, der Behavioral Finance, betrachtet. Es werden ausgewählte Phänomene der Behavioral Finance vorgestellt, die beim einzelnen Anleger wirken und ihre mögliche Anwendung in der Vermögensberatung. Während die Traditionelle Finance auf der vollkommenen Rationalität der Entscheidungsträger beruht, betont die Behavioral Finance die Psychologie und Irrationalität der Investoren. Hierdurch gelingt es, einige Widersprüche der Traditionellen Finance zu klären. Aus der neuen Sicht auf die Finanzmärkte ergeben sich zudem vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, welche im Portfoliomanagement umgesetzt werden können. Die privaten Anleger und Portfoliomanager, die diese Erkenntnisse ignorieren, verschenken Gewinnmöglichkeiten und drohen im Wettbewerb um Marktkapital zurückzufallen.

Aufbau der Diplomarbeit

Die vorliegende Diplomarbeit klärt - nach einführenden Bemerkungen in Kapitel 1 - in einem kurzen Abriss die Grundlagen der Aktienanalyse in Kapitel 2.

In Kapitel 3 werden die Inhalte der wichtigsten finanzmarkttheoretischen Konzepte der Traditionellen Finance herausgearbeitet und durchleuchtet, um darauf aufbauend den Ansatz der Behavioral Finance darzustellen.

Kapitel 4 widmet sich im Anschluss an eine allgemeine Einführung in die Behavioral Finance der Frage, ob diese eine echte Alternative zur Traditionellen rationellen Finanztheorie darstellt und ob Zweifel daran verfehlt sind. Die Diskussion beginnt mit den ersten Versuchen, die Behavioral Finance zu definieren.

Anschließend werden in Kapitel 5 einige Anomalien am Aktienmarkt bzw. die Existenz der weichen Faktoren aufgezeigt. Danach wird auf die Frage eingegangen, ob ein Paradigmenwechsel bzw. eine Weiterentwicklung - von der perfekten Rationalität zur begrenzten Rationalität - notwendig ist.

Schließlich werden in Kapitel 6 Überlegungen hinsichtlich der Konsequenzen dieser Ergebnisse für die finanzwirtschaftliche Forschung und Praxis sowie für die Vermögensberatung von Privatkunden angestellt. Des Weiteren werden diverse Modelle, Produkte und Vorteile der Behavioral Finance vorgestellt.

Abschließend bildet ein Ausblick in Kapitel 7 den Schluss dieser Diplomarbeit.

Der Autor ist selbst Angehöriger der Anlegergruppe der privaten Aktionäre und lässt seine seit 1995 gewonnenen Erfahrungen auf diesem Gebiet in die Arbeit einfließen.

Aus Gründen der Vereinfachung und zur Unterstützung des Leseflusses beschränkt sich die vorliegende Arbeit auf die Verwendung der männlichen Form, wobei die Ausführungen natürlich auch für die weibliche Form gelten.

2 Grundsätzliches zur Aktienanalyse

Der geheime Wunsch vieler Menschen ist es, in die Zukunft blicken zu können und über die Geschehnisse von morgen informiert zu sein. Sie möchten weder vom Schicksal noch von ihren Mitmenschen überrumpelt werden, sondern ihre eigenen, manchmal auch die Geschicke anderer selbst in die Hand nehmen. Vor allem wenn es um weitreichende und schwierige Entscheidungen geht, sind Prognosen aller Art, wie z.B. die der Propheten des Alten Testaments oder des Orakels von Delphi, seit dem Anbeginn menschlicher Kultur gefragt, wenn das Schicksal ungewiss schien. Beschäftigt man sich aktuell mit den Finanzmärkten, sind vor allem Prognosen über den zukünftigen Kursverlauf von Wertpapieren gefragt, um mit entsprechenden Positionierungen innerhalb kürzester Zeit möglichst viel Geld zu verdienen.

Da man bei der Aktienanlage ein höheres Risiko eingeht als bei anderen festverzinslichen Anlageformen sollte man versuchen, dieses Risiko zu minimieren. Dafür ist die Aktienanalyse ein probates Mittel. Den Begriff „Analyse“ könnte man als „Auswertung sämtlicher verfügbarer Informationen“ definieren.^[5] Mit Hilfe der Aktienanalyse versucht man, künftige Börsenkursentwicklungen zu beurteilen und zu prognostizieren. Das Ziel der Aktienanalyse ist es dabei, die Kauf- bzw. Verkaufswürdigkeit von Aktien festzustellen, damit eine maximale Rendite erzielt werden kann. Die Aktienanalyse dient als Entscheidungshilfe für Kapitalanlageentscheidungen. Dabei unterscheidet man zwei Arten der Analyse:

2.1 Fundamentale Analyse

Die Fundamentale Analyse ist die älteste Methode der Aktienanalyse und geht davon aus, dass der Aktienkurs durch interne und externe Unternehmensdaten bestimmt wird.^[6] Aufgabe der Fundamentalen Analyse ist es, den „inneren“ oder „wahren“ Wert einer Aktie zu ermitteln, der dann mit dem Börsenkurs verglichen wird, um Über- oder Unterbewertungen von Aktien zu erkennen. Der innere Wert (intrinsic value) ergibt sich, indem man den Unternehmenswert durch die Zahl der umlaufenden Aktien teilt.^[7] Liegt der Marktpreis der Aktie, der sich aus Angebot und Nachfrage ergibt, unter ihrem inneren Wert, gilt die Aktie als kaufenswert. Umgekehrt würde ein über dem inneren Wert liegender Kurs ein Verkaufssignal bedeuten. Weil sich viele Anleger nach diesen Signalen richten, wird sich der Kurs wieder dem inneren Wert annähern. Der Börsenkurs einer Aktie schwankt auf diese Weise immer um ihren inneren Wert. Die Ermittlung innerer Werte setzt quantitative und qualitative Unternehmensanalysen voraus.

Die quantitativen Unternehmensanalysen basieren vor allem auf Jahresabschlussdaten, auf aus Presseberichten entnommenen Daten, sowie auf in Hauptversammlungen bekannt gegebenen Informationen, aus denen bestimmte Kennziffern, wie z.B. das „Kurs-Gewinn-Verhältnis“ (=Quotient aus Kurs und aktuellem Gewinn je Aktie), berechnet werden. Je niedriger das K-G-V im Branchenvergleich ist, desto positiver wird die Aktie eingeschätzt.

In die qualitative Analyse gehen i.d.R. eine Managementbeurteilung, sowie eine Bewertung der Wettbewerbsposition des zu analysierenden Unternehmens ein. Da die im Rahmen der Einzelanalyse gewonnenen Informationen zunächst nur den wirtschaftlichen Ist-Zustand von Unternehmen beschreiben, besteht die eigentliche Aufgabe der Wertpapieranalysten in der Prognose der zukünftigen Unternehmensentwicklung.^[8] Da für das Zustandekommen von Aktienkursen neben unternehmensindividuellen auch die gesamtwirtschaftlichen Faktoren eine Rolle spielen, lässt sich die Fundamentale Analyse in drei Teilgebiete gliedern:^[9]

In der Gesamtwirtschaftlichen Analyse entscheidet sich, auf welchem Aktienmarkt investiert werden soll. Wichtige Beurteilungskriterien sind beispielsweise die zukünftige Konjunkturentwicklung, die politischen Gegebenheiten und die Geldmengen- und Zinsentwicklung.

In der Branchenanalyse werden die Erfolgschancen verschiedener Branchen abgeschätzt. Indikatoren wie z.B. die Auftragseingänge kommen zum Einsatz. Die Einflussfaktoren wirken sich auf die verschiedenen Branchen unterschiedlich aus.^[10]

Beispielsweise sind die Bauindustrie (aufgrund des hohen Fremdfinanzierungsbedarfs) und Geschäftsbanken (weil die Zinsentwicklung die Erträge beeinflusst) stark vom Zinsniveau abhängig. Die Aktienkurse bei Branchen mit einem hohen Währungsübergreifenden Export- oder Importanteil sind stark vom Wechselkurs abhängig. Innerhalb der konjunkturellen Gesamtbewegung kann es branchenspezifische konjunkturelle Ablaufmuster geben, die die Kursentwicklung der einzelnen Branchen beeinflussen. Diese müssen bei der Branchenanalyse erkannt werden. Deshalb wechseln im Laufe eines Konjunkturzyklus oft auch die an der Aktienbörse favorisierten Branchen.^[11] Man spricht hier auch von einer „Rotation der Branchen.“ Zu Beginn eines Konjunkturaufschwungs steigt in der Regel zunächst die Nachfrage nach Bau- und Kaufhausaktien und etwas später nach Automobilaktien, da diese von steigendem Einkommen und Konsum profitieren. Danach folgen im weiteren Verlauf des Konjunkturaufschwungs die Aktien der Maschinenbau- und Stahlunternehmen. Im ansteigenden Konjunkturaufschwung schließlich steigen i.d.R. die Aktien der Banken und Versicherungen, die durch erhöhte Kreditnachfrage und niedrige Zinsen begünstigt werden. Chemie- und Elektrowerte steigen erst auf dem Höhepunkt des Konjunkturaufschwungs. Gleichzeitig gibt es auch Branchen, die vom Verlauf der Konjunktur nahezu unabhängig sind. Hier sind v.a. Energieversorger zu nennen, während sich gerade Automobilwerte ausgesprochen zyklisch verhalten. Natürlich kann sich die Entwicklung einzelner Branchen durch weltwirtschaftliche Sondereinflüsse auch völlig vom allgemeinen Konjunkturtrend abkoppeln. Auch Öl- und Metallpreise oder binnenwirtschaftliche Sonderfaktoren wie z.B. Streiks können Einfluss auf die Kursentwicklung bestimmter Branchen haben.^[12]

Einzelne Unternehmen werden in der Unternehmensanalyse anhand verschiedener Kennzahlen bewertet, auf die hier nicht näher eingegangen wird, da sie in der einschlägigen Literatur bereits ausreichend behandelt wurden.

Damit die Fundamentalanalyse in der Umsetzung in Handelsstrategien funktioniert, müssen ihre Daten und Erkenntnisse von den Marktteilnehmern vernünftig bewertet und konsequent umgesetzt werden. Dies ist aber nicht immer der Fall.

Es wird kritisiert, dass der fundamentalanalytisch orientierte Anleger bei seinen Investments oft unter einem „Timing-Problem“ zu leiden hat, da die Auswirkungen wirtschaftlicher und politischer Daten oftmals mit einem im Voraus nicht zu bestimmenden „Time-lag“ auftreten. Außerdem erfordert die Auswertung volkswirtschaftlicher Daten ein gehöriges Maß an fundiertem Fachwissen, das nicht bei allen Anlegern vorhanden ist. Dazu kommen noch innerhalb der Fundamentalen Analyse differierende Ergebnisse, je nach zu Grunde liegender volkswirtschaftlicher Schule. Damit soll allerdings die hohe Prognosegüte im mittel- und langfristigen Bereich nicht bestritten werden. Davon abgesehen, dass selbst bei hoher Prognosegüte manche prognostizierten Ergebnisse nicht eintreten, muss man als fundamentalistisch orientierter Investor viel Geduld mitbringen, da das prognostizierte Ergebnis langfristig zwar oft erreicht wird, über den Weg bis dahin allerdings keine Aussage getroffen wird. Die kurzfristigen Entwicklungen können also entgegengesetzt zum fundamental prognostizierten Trend laufen. Problematisch wird dies z.B. bei der erkennbaren Tendenz vieler Marktteilnehmer, in möglichst kurzer Zeit möglichst hohe Gewinne realisieren zu wollen.

Ein weiterer Punkt, weshalb sich nach den Kriterien der Fundamentalen Analyse die Märkte oft nicht fundamental bzw. rational verhalten, ist das Verhalten von Marktteilnehmern mit großen Handelsvolumina. Diese nutzen oft die auf die Publizierung fundamentaler Daten folgenden Kursänderungen, um ihre Handelsvolumina anzupassen, was zu unerwarteten Hemmnissen bei der prognostizierten Entwicklung führt.^[13]

Fundamentalanalysten setzen definitionsgemäß ein zielgerichtetes, rationales Entscheidungsverhalten der Marktteilnehmer voraus. Diese Erkenntnis dürfte ein Grund sein, weshalb Hersh Shefrin behauptet: „Ein Grund, warum Fundamentalanalysten überrascht sind, ist der, dass sie die Auswirkungen von Stimmungen unterbewerten.“^[14] Der Begriff „Stimmung“ ist am Aktienmarkt weit verbreitet. Die Stimmung bringt die kollektiven Verhaltenstendenzen der Investoren am Aktienmarkt zum Ausdruck. Beispielsweise lassen sich positive Blasen („Bubbles“) beobachten, wenn Euphorie herrscht und hingegen zeigen sich negative Bubbles, wenn sich die Marktteilnehmer in einer depressiven Stimmung befinden. Neben Rendite, Risiko sowie Informationen über die Fundamentalwerte, ist an den Börsen auch Angst und Hoffnung am Werke. Die durch Hoffnung motivierte Haussestimmung kann zu spekulativen Blasen führen, während die durch Angst herbeigeführte Baissestimmung zum Platzen solcher Blasen führen kann. Somit schwanken die Kurse um einen vernünftigen Wert herum. Mit anderen Worten werden die Schwankungen der Kurse nicht nur durch die Veränderungen der fundamentalen Faktoren herbeigeführt, sondern auch durch die Veränderungen der „weichen Faktoren“^[15] mitgeprägt.

2.2 Technische Analyse

Im Gegensatz zur Fundamentalen Analyse stützt sich die Technische Aktienanalyse nicht auf fundamentale Faktoren, sondern versucht aus Index- und Kursverläufen der Vergangenheit zukünftige Kursentwicklungen zu prognostizieren. Rein börsenbezogene Daten wie Kurse, Umsätze oder weitere Indikatoren stehen dabei im Mittelpunkt. Eine Berücksichtigung fundamentaler Daten ist nach Ansicht der Vertreter dieser Theorie nicht notwendig, da diese bereits im Kurs enthalten sind.^[16] Unter „Technisch“ ist in diesem Zusammenhang zu verstehen, dass die „Beobachtung der Aktion der Börse selbst“ im Mittelpunkt steht und nicht die Untersuchung der an der Börse gehandelten Objekte. Grundlage für die Technische Analyse sind Charts, mit deren Hilfe der zeitliche Ablauf des Handels, z.B. anhand von Kursveränderungen oder Umsätzen von Aktien oder Indizes, grafisch dargestellt wird.

Die Technische Aktienanalyse geht nun davon aus, dass die Kursverläufe grundsätzlich Trends folgen. Besondere Ereignisse können zu einer Trendumkehr führen, die man aber an speziellen Konstellationen des Kursverlaufs erkennen kann. Ein wichtiges Grundprinzip der Technischen Analyse ist die Annahme, dass sich die meisten Aktien in ähnlichen Verhaltensmustern bewegen. Die Ähnlichkeit ist jedoch zweidimensional zu sehen. Zum einen wird angenommen, dass sich die Mehrheit der Aktien ähnlich bewegt und dass ein Index wie der DAX den Verlauf der Aktien repräsentativ darstellt. Zum anderen geht die Technische Analyse davon aus, dass die Aktienkurse in ähnlichen Situationen ein ähnliches Grundmuster durchlaufen.

Dies wird vor allem mit der Anlegerpsychologie bzw. Gruppenpsychologie begründet. Hier wird angenommen, dass die Masse dadurch, dass sie insgesamt gesehen alle zugänglichen Marktinformationen besitzt, ein Anlageverhalten widerspiegelt, welches nicht zufällig, sondern suboptimal angepasst ist und daher in ähnlichen Situationen zu ähnlichen Aktionen oder Reaktionen neigt. Mit Hilfe dieser Informationen werden Prognosen über zukünftige Entwicklungen getroffen.^[17] Dabei wird davon ausgegangen, dass sich sowohl Trendwechsel als auch Trendkontinuitäten anhand ganz bestimmter Formationen erkennen lassen.^[18]

Nach Urbatsch und Nagler handelt es sich bei der Technischen Wertpapieranalyse entgegen der zum Teil verbreiteten Auffassung nicht um Kaffeesatzleserei, sondern um die Untersuchung massenpsychologischer Aspekte.^[19] Da an den Finanzmärkten letztlich Menschen interagieren, ist diese Überlegung nachvollziehbar. Aber gerade aus diesem Grunde handelt es sich dabei um eine gewisse Form von Kaffeesatzleserei. Will man nämlich mit Hilfe der Technik aus der Betrachtung der Vergangenheit Rückschlüsse für die Zukunft ziehen, muss der unterstellte Zusammenhang stabil-linear sein. Allerdings existiert das idealtypische Wirtschaftssubjekt, der vollkommen rationale Homo oeconomicus, entgegen der Traditionellen Theorie nicht.^[20]

Zu einer absoluten Rationalität im Sinne des Homo oeconomicus zählt, dass er die Alternative wählt, die den höchsten Nutzenerwartungswert hat. Er ist vollständig und ausgewogen informiert, hat keine emotional begründeten Bewertungsverzerrungen und es existiert eine Stabilität der Nutzenfunktion.^[21] Beispielsweise löste Ende der 90er Jahre die vielfach durch Internet-Chats induzierte Sozialdynamik massive Kursbewegungen bei „High-Flyern“ wie Yahoo, America Online und Ebay aus. Zusammenfassend ist daher nicht davon auszugehen, dass sich menschliches Verhalten im Zeitablauf als stabil-linear einstufen lässt. Damit ist auch die grundsätzliche Eignung der Technischen Analyse als systematisch Erfolg versprechende Prognosemethode in Frage zu stellen.^[22]

Wie die Fundamentale Analyse hat also auch die Technische Analyse Schwächen. Trotzdem hat auch sie ihre Daseinsberechtigung. Beispielsweise hilft sie, die Schwächen der Fundamentalen Analyse im kurzfristigen Bereich bis zu drei Monaten auszugleichen, indem sie flexibel auf Marktgeschehnisse reagieren kann und ein gutes Instrumentarium zur Trendfrüherkennung bietet. Sie profitiert von der notorischen Überforderung der Marktteilnehmer bei der Verarbeitung der immer dichter werdenden und höher getakteten Informationsflut unseres Medienzeitalters.

Ein Kritikpunkt bei der Technischen Analyse ist - wie bei der Fundamentalen Analyse - das Wirken von Marktteilnehmern mit hohem Handelsvolumen. Hier trifft dasselbe zu, wie bereits erklärt, nur dass hier ein technisches Kauf- bzw. Verkaufssignal für diese Marktparteien den Anlass gibt, aktiv zu werden. Nachdem sie aber aktiv wurden, wundern sich die anderen Marktbeteiligten unter Umständen über die geringe Reaktion des Marktes, obwohl doch ein eindeutiges technisches Signal vorlag.

Ein weiterer Vorwurf, der der Technischen Analyse gemacht wird, ist der eines veralteten Instrumentariums. Diese Behauptung gründet auf der Beobachtung, dass sich immer noch viele Technische Analysten nach Indikatoren ohne nachweisliche Prognosekraft richten.

Ein zusätzliches Problem bestünde im großen Bekanntheitsgrad bestimmter Chartformationen, die schon allein deshalb nicht funktionieren könnten. Da die große Mehrheit am Markt diese Formationen erkennen und entsprechend handeln würde, trete die erwartete Entwicklung so nicht mehr ein. Goldberg und von Nitzsch resümieren dazu: „Die Fehlentwicklung, der „false break“, ist beinahe zur Regel geworden. Aber viele Technische Analysten sehen das, was sie erwarten - das, was sie sehen wollen.“^[23]

Die Technische Analyse, so Kritiker, bleibe oberflächlich, da sie sich nicht explizit mit der Psyche der Marktbeteiligten auseinandersetzt, obwohl diese mit den Einstandspreisen zusammen das Handeln am Markt signifikant beeinflusse. Gerade aber die Techniker müssen sich ganz besonders mit dem menschlichen Verhalten befassen, um Marktbewegungen nicht nur berechnen, sondern auch verstehen zu können.

Eine rein numerische Betrachtung von Kursen, Chartpunkten und Trendlinien reicht bei weitem nicht aus, um Märkte zu begreifen. Ein Analyst, der psychische Faktoren vernachlässigt, kann Preisentwicklungen und die ihnen zu Grunde liegenden Handlungsmotive und -muster nicht verstehen und sie somit auch nicht ordentlich analysieren, geschweige denn prognostizieren.“^[24] Mit anderen Worten: Die Technische Analyse betrachtet nur die Auswirkungen, nicht aber die Ursachen. Die „Technik“ dient also der Komplexitätsreduktion, indem eine vollständige Reflexion aller relevanten Informationen in den Kursen unterstellt wird, weshalb eine mühevolle Informationsverarbeitung wenig sinnvoll erscheint.

Diese Annahme ist durchaus kritisch zu sehen. Sie impliziert letztlich, dass die Finanzmärkte nahezu effizient arbeiten müssten.^[25] Hier ist die Technische Analyse auch ein guter Ansatzpunkt für die Erkenntnisse der Behavioral Finance, welche ein konträres Bild aufzeigt. Gemäß den Ergebnissen der Behavioral Finance ist anzunehmen, dass in den Kursen nicht jederzeit alles richtig diskontiert wird. Die Finanzmärkte sind also nicht vollständig informationseffizient. Durch die Behavioral Finance wird die Technische Analyse verhaltenswissenschaftlich fundiert. In diesem Fall würde die Technische Analyse ein gutes Werkzeug zur Nutzbarmachung der Behavioral Finance für den täglichen Handel bilden.^[26]

Auch für die häufige Überraschung Technischer Analysten hat Hersh Shefrin eine Erklärung: weil sie sich zu sehr auf die Repräsentativität (siehe Kapitel 5.3.2.2) verlassen, würden sie zu volatile Prognosen erstellen.^[27] Die Notwendigkeit der Behavioral Finance, auf die in Kapitel 4 näher eingegangen wird, ist also u.a. durch die Schwachstellen der Fundamentalen und der Technischen Analyse begründet. Im folgenden Kapitel werden die Inhalte der wichtigsten finanzmarkttheoretischen Konzepte der Traditionellen Kapitalmarktmodelle herausgearbeitet.

3 Inhalte der vorherrschenden Kapitalmarktmodelle

Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die historische Entwicklung der Finance und stellt die wichtigsten Erkenntnisse der verschiedenen Kapitalmarktmodelle dar.

3.1 Theoretische Grundlagen

In der Fachliteratur werden die Begriffe „Old Finance“ und „Modern Finance“ unter dem Begriff „Traditionelle“ oder „Klassische Finance“ subsumiert, um eine klare Trennung zwischen den von diesen Finanzmarkttheorien unterstellten rational agierenden Marktteilnehmern und der von der Irrationalität der Anleger und der Psychologie geprägten Behavioral Finance vorzunehmen. Abbildung 1 soll aber nicht darüber hinweg täuschen, dass die Erkenntnisse der Old und Modern Finance weiterhin von Bedeutung sind und weithin Beachtung finden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Entwicklung der Finance

Quelle: Haugen, R.: The inefficient stock market, What pays off and why, Upper Saddle River 1999 S. 3

Die Grundannahme der aktuell vorherrschenden Kapitalmarkttheorie ist, dass die ökonomischen Faktoren Rendite, Risiko und Sicherheit bei der Preisbildung auf den Finanzmärkten die zentrale Rolle spielen. Bei der Bewertung von Finanztiteln werden die an sie gerichteten zukünftigen Zahlungsansprüche der Investoren von dem mit ihnen verbundenen Risiko beeinflusst. Die von den Investoren geforderte Risikoprämie für riskante Anlagen wird dabei relativ zu den Risikoprämien der anderen Anlagen bestimmt.

Maßgeblich zum Zustandekommen der vorherrschenden Theorie haben vor allem die Theorie der rationalen Erwartungen und die These der Informationseffizienz der Kapitalmärkte beigetragen. Die Theorie der rationalen Erwartungen ist auf J.F. Muth zurückzuführen und unterstellt, dass alle Marktteilnehmer ihre Erwartungen so bilden und umsetzen, dass auch tatsächlich die Kurse zustande kommen, die sie erwartet haben. Wäre dies nicht der Fall, würden sie ihr Entscheidungsmodell so lange anpassen, bis sich die Erwartungen erfüllen, wobei die Anpassungen selbst zu entsprechenden Kursänderungen führen. Durch dieses Lernverhalten können die Marktteilnehmer ihre Ergebnisse systematisch verbessern, bis sie das „korrekte“ Modell gefunden haben.^[28]

Darauf aufbauend hat E. Fama die These der Informationseffizienz entwickelt, nach der alle öffentlich verfügbaren Informationen, welche die Wertpapierkurse beeinflussen können, sich auch unmittelbar zum Zeitpunkt ihrer Bekanntmachung in den Kursen niederschlagen.^[29] Danach bilden sich die Kurse auf eine Weise, dass Informationen nicht ausgenutzt werden können, um eine über der dem eigenen Risiko äquivalente Rendite zu erzielen. Gäbe es eine solche Möglichkeit, würde sie schnell entdeckt und durch einen entsprechenden Arbitrageprozess, also die Möglichkeit risikoloser Gewinne, vernichtet. Somit können nur unvorhersehbare Ereignisse zu unerwarteten Kursänderungen führen, die jedoch aufgrund des Überraschungseffekts nicht gewinnbringend nutzbar sind. Da die Ereignisse sowohl positive als auch negative Wirkung haben können und nur zufällig auftreten, haben sie auch einen Erwartungswert von Null.^[30]

Wenn nun alle Marktteilnehmer das korrekte und somit das gleiche Entscheidungsmodell sowie den gleichen Informationsstand besitzen, so müssen sie auch die gleichen und somit homogene Erwartungen haben. Demnach können sich die Portfolios der Investoren nur noch aufgrund deren Risikobereitschaft unterscheiden. Mit diesem Kunstgriff gelang es, von der komplexen, individuellen Mikroebene zu abstrahieren und sich auf die Modellierung der Makroebene, d.h. der Marktebene und ihrer maßgeblichen ökonomischen Zusammenhänge, zu konzentrieren. Damit waren theoretische Grundlagen geschaffen, die zur Bildung einer Vielzahl von Kapitalmarktmodellen führten, auf die nachfolgend näher eingegangen wird.

3.2 Erklärung des Zufalls durch Rationalität

Schon 1900 behauptete Louis Bachelier, dass Aktienkurse rein zufällig verlaufen: „Wie ein Betrunkener, dessen Schritte zufällig nach rechts oder links vom Weg abweichen, bewegen sich Aktienkurse in einem unvorhersagbaren Zick-Zack.“ Dieser so genannte „Random Walk“ der Aktienkurse schockierte die Welt der Ökonomen. Wie kann es sein, dass Aktienkurse, welche doch Investitionsentscheidungen und damit Wachstum und Wohlstand bestimmen sollten, rein zufällig sind? Versagt auf diesem hoch organisierten Markt die Lenkungsfunktion der Preise? Ist der Aktienmarkt irrational?

Keinesfalls, behauptet die Theorie der Traditionellen Finance. „Gerade die Rationalität der Anleger ist der Grund für die Zufälligkeit der Kurse“, so die verblüffende Antwort von Nobelpreisträger Paul Samuelson. Denn wenn alle Anleger vollkommen rational sind, und jede Arbitrage sofort erkennen, dann nehmen sie jeden Trend der Aktienkurse vorweg. Zu jedem Zeitpunkt beinhalten die aktuellen Kurse schon den zukünftigen Trend. Die kurzfristigen, irregulären Schwankungen sind daher die nicht vorhersagbaren Abweichungen vom Trend. Mehr noch, es sind nur die Fundamentaldaten in Form von Dividenden, die die zufälligen Kurse treiben. Damit keine Arbitrage möglich ist, muss der Aktienkurs der abgezinste Wert der bis zur nächsten Anlageperiode erwarteten Dividenden und Kurssteigerungen sein. Wobei Letzterer wiederum der vom Standpunkt der nächsten Periode aus betrachtete abdiskontierte Wert der übernächsten Dividenden und Verkaufskurse ist. Schließlich ergibt sich zu jedem Zeitpunkt, dass der Aktienkurs die abgezinste Summe aller zukünftigen erwarteten Dividenden ist. Eine völlig fundamentale Bewertung der Aktien. Die zufälligen Bewegungen der Aktienkurse sind somit die zufälligen Abweichungen der Dividenden von ihrem erwarteten Trend. Insbesondere sind keine Überschussrenditen möglich, ohne ein erhöhtes Risiko in Kauf zu nehmen. Auf neue Informationen reagieren Aktienkurse demnach sofort und korrekt. Die Traditionelle Finance liefert „Balsam für die Nerven“ der privaten Anleger. Denn sie legt ihnen nahe, sich von den täglichen Schwankungen ihres Vermögens nicht beunruhigen zu lassen. Es sieht so aus, als ob die Investoren nichts anderes tun könnten, als ihr Portfolio optimal zu diversifizieren und ansonsten still zu halten. Es empfiehlt sich beispielsweise, einen Fonds zu kaufen, der den Marktindex nachbildet, da eine allzu feine Stückelung der Anlagebeträge mit hohen Transaktionskosten verbunden ist. Die Institutionellen Teilnehmer am Marktgeschehen sollten sofort reagieren, falls einmal die Aktienkurse systematisch von ihren Fundamentalwerten abweichen und darauf setzen, dass die Kurse schnell zu der rationalen Bewertung zurückkehren. Dieses sofortige Eingreifen der rationalen Arbitrageure ist nach der Traditionellen Finance der Grund dafür, dass der Markt effizient ist.^[31]

3.3 Markteffizienzhypothese (EMH)

Im Jahr 1970 stellte E. Fama im Rahmen seiner Dissertation aus dem Jahr 1960 die medienwirksamere Version der EMH auf, welche einen Markt als informationseffizient definiert, wenn dieser jederzeit alle verfügbaren und relevanten Informationen vollständig und korrekt in den Kursen verarbeitet. Fama definierte die Markteffizienz so: „A market in which prices always fully reflect available information is called efficient.“^[32] Folglich reflektieren die Aktienkurse jederzeit den wahren Wert eines Unternehmens und Investoren können durch die Auswertung von Informationen keine positiven Überschussrenditen erzielen, da die Kursänderungen einem Zufallsprozess - dem so genannten „Random-Walk“ folgen. Dieser ergibt sich daraus, dass Kurse auf alle bewertungsrelevanten Informationen unverzüglich und korrekt reagieren. Markteffizienz geht davon aus, dass nicht ausgenutzte Gewinnmöglichkeiten nicht lange zur Verfügung stehen, so wie ein zehn Euro Schein nicht lange auf einem Bürgersteig an einer belebten Strasse liegt. Systematische Hinweise auf neue Informationen kann es nicht geben, da sonst die Zukunft und damit die Marktkurse vorhersagbar wären und Arbitrageure diese Marktineffizienzen ausnutzen könnten, um risikolose Gewinne einzustreichen. Zur besseren Überprüfbarkeit der EMH unterscheidet Fama je nach Ausmaß der in den Marktkursen reflektierten Informationen drei verschiedene Grade der Informationseffizienz. Die schwache Form umfasst alle Informationen über historische Kursentwicklungen, die mittelstarke Form beinhaltet alle öffentlich

verfügbaren Informationen und die starke Form umfasst sämtliche Informationen, d.h. auch nicht veröffentlichte Insiderinformationen.^[33] Studien der vergangenen Jahrzehnte deuten darauf hin, dass die schwache Form der Markteffizienz in vollem Umfang und die mittelstarke Form fast immer erfüllt sind.^[34] Diese drei Abstufungen dienen dem Zweck, in einer friktionsbehafteten Umwelt die Definition von Markteffizienz so anzupassen, dass statistische Tests leichter durchführbar sind und brauchbare Ergebnisse liefern können.

Seit den 80er Jahren sieht sich die Markteffizienzhypothese allerdings einer zunehmenden Zahl von Angriffen ausgesetzt. Die extreme Form der Markteffizienz - ohne Transaktions- und Informationskosten - erweist sich als falsch. Ernsthafte Versuche gar das Fundament der Markteffizienzhypothese auszuhebeln, werden vonseiten der Behavioral Finance unternommen, auf die in Kapitel 4 näher eingegangen wird. Diese Diplomarbeit soll zeigen, dass investieren nicht immer so einfach ist, wie es die Traditionelle Finance suggeriert. Viele der gerade skizzierten Thesen der Traditionellen Finance sind empirisch nicht haltbar. Wer im Wettbewerb um Marktkapital bestehen möchte, der muss daher sein Portfolio aktiv managen.

3.4 Portfoliotheorie von Markowitz

Das von Harry M. Markowitz im Jahre 1952 entwickelte Portfolio-Selection-Modell dient als Grundlage zahlreicher Ansätze zur Implementierung und Kontrolle von Anlagestrategien. Markowitz gilt als Begründer der modernen Portfoliotheorie und wurde dafür 1990 mit dem Nobelpreis für Wirtschaftaftswissenschaften ausgezeichnet.^[35] Zentrale Aussage ist, dass aus Gründen der Risikoreduktion die Bildung von Wertpapierportfolios sinnvoll ist. Als effizient werden solche Portfolios bezeichnet, zu denen es bei gleicher Rendite kein Portfolio mit einem geringeren Risiko gibt, und zu denen es bei gleichem Risiko kein Portfolio mit einer höheren Rendite gibt. Zentrale Bedeutung für das Portfoliorisiko besitzt die Höhe der Korrelation der Renditen der einzelnen Wertpapiere im Portfolio. Markowitz verwirft die Annahme einer monovariablen Zielfunktion und analysiert die Zusammenstellung von Portfolios anhand der Größen Rendite und Risiko. Die Rendite eines Portfolios ergibt sich aus den gewichteten Renditen der einzelnen Bestandteile. Dagegen sinken die Risiken von diversifizierten Portfolios im Gegensatz zu den Einzelwerten. Der Risikoreduktion durch Diversifikation sind aber Grenzen gesetzt. Abbildung 2 zeigt, dass es neben dem diversifizierbaren unternehmensindividuellen unsystematischen Risiko ein nichtdiversifizierbares systematisches Risiko gibt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Reduktion des unsystematischen Risikos durch Diversifikation

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an: Sperber, H.: Wirtschaft: verstehen - nutzen - ändern, Nürtingen 2002, S. 163

Das systematische oder Marktrisiko einer bestimmten Aktie kann der Anleger nicht wegdiversifizieren. Dafür verlangt er vom Kapitalnehmer eine Risikoprämie. Entscheidend ist nicht das separierte Risiko einer Einzelinvestition, sondern dessen Beitrag zum Gesamtrisiko des Portfolios.

Der Investor bekommt als Ergebnis eine Menge effizienter Portfolios aufgezeigt, zu denen es bei gleichem Risiko kein Portfolio mit einer höheren Rendite gibt, oder zu denen es bei gleicher Rendite kein Portfolio mit einem geringeren Risiko gibt. Um das für einen Anleger optimale Risiko auszuwählen, muss die individuelle Risikoneigung bekannt sein. Die optimale Diversifikation auf einzelne Wertpapiere ist dort erreicht, wo das Portfolio risikoeffizient ist und zugleich der individuellen Risikoneigung der einzelnen Anleger entspricht.^[36]

Es gibt kein anderes Portfolio, das bei gleichem Renditeerwartungswert ein geringeres Risiko, bei gleichem Risiko einen höheren Renditeerwartungswert, oder sowohl einen höheren Renditeerwartungswert als auch gleichzeitig ein geringeres Risiko besitzt. Die Menge aller zulässigen Portfolios wird, wie aus Abbildung 3 ersichtlich ist, durch eine dick ausgezogene Effizienzkurve begrenzt, für die die Effizienzkriterien gelten.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Effizienzkurve

Quelle: Steiner, M.; Bruns, C.: Wertpapiermanagement, 8. Aufl., Stuttgart 2002, S. 7

Zu allen Portfolios, die durch ein x markiert sind und unterhalb dieser Effizienzkurve liegen, lassen sich Portfolios finden, die hinsichtlich ihrer Kombination aus Rendite und Risiko dominant sind. Relevant für einen Investor sind deshalb nur jene Portfolios, die auf der Effizienzkurve liegen.

3.5 Capital Asset Pricing Modell (CAPM)

Das Capital Asset Pricing Modell (CAPM) wurde in den 60er Jahren von Shape, Linter und Mossin unabhängig voneinander entwickelt und baut auf der Portfoliotheorie von Markowitz auf. Es handelt sich um ein simultanes Gleichgewichtsmodell, das als Charakteristikum die Rendite eines Wertpapiers nur auf das Marktrisiko, also das systematische Risiko zurückführt. Unsystematische Risiken, d.h. titelspezifische Risiken, können vom Investor durch Diversifikation vollständig eliminiert werden.

Durch das CAPM erhält der Investor eine Möglichkeit zur Bestimmung der Rendite, die ein Wertpapier aufgrund seines Risikos in der Zukunft erbringt. Der Hauptvorteil des Modells besteht darin, dass die einzelnen Risikoarten quantifizierbar und bewertbar gemacht werden. Im CAPM werden die Grundannahmen getroffen, dass alle Marktteilnehmer bestrebt sind effiziente Portfolios zu halten, dass ein Marktgleichgewicht herrscht, also ein einheitlicher Marktpreis für ein bestimmtes Risiko und dass es eine risikolose Anlagemöglichkeit gibt.

Die Hauptannahme besteht darin, dass sich alle Anlagen aus einer Linearkombination von risikoloser Anlage und Marktportfolio zusammensetzen. Die abweichende Risikoneigung der Anleger kommt nur in der unterschiedlichen Gewichtung der risikolosen Anlage zum Ausdruck. Der lineare Zusammenhang zwischen der erwarteten Rendite einer Kapitalanlage und ihrem Beta wird auch Kapitalmarktlinie genannt. Beim CAPM ist das Beta jeder Anlage das Maß zur Messung des systematischen Risikos. Bei einem Beta >1 liegt demnach das systematische Risiko einer Anlage über dem Durchschnitt, bei einem Beta <1 darunter. Bei Gültigkeit des CAPM müssen sich alle Wertpapierportfolios auf der Wertpapiermarktlinie befinden.

Das grundsätzliche Problem beim CAPM ist, dass es auf ex-ante Größen basiert, die in der Realität nicht ohne weiteres messbar und bestimmbar sind. Die Modellparameter, insbesondere das Beta als Hauptstandbein des CAPM, müssen geschätzt werden, was zu großen Fehlern führen kann.^[37] Die notwendigen Schätzungen gestalten sich auch deswegen schwierig, weil z.B. bei nicht börsennotierten Unternehmen gar keine oder nur sehr wenige Marktdaten vorhanden sind. Ebenso bleibt das Problem von nicht erfassbaren Risiken grundsätzlich bestehen. Eine Anwendung des CAPM sollte in der Praxis nur in Erwägung gezogen werden, falls Kapitalanlagen bewertet werden sollen, die an hoch organisierten und effizient funktionierenden Märkten gehandelt werden.^[38]

3.6 Arbitrage Pricing Theory (APT)

Um der o.g. Problematik zu begegnen, hat Ross Mitte der 70er Jahre die Arbitrage Pricing Theory (APT) entwickelt, bei der die Renditen nicht über einen fiktiven Faktor, sondern über mehrere ökonomische Einflussfaktoren bestimmt werden.

Die APT hat mit dem CAPM gemeinsam, dass lediglich das systematische Risiko eines Finanztitels bewertungsrelevant ist, während das unsystematische Risiko durch Diversifikation eliminiert werden kann. Die Renditen ergeben sich dabei aus dem Zins der risikolosen Anlage zuzüglich einer Linearkombination der Faktorprämien, gewichtet mit den wertpapierspezifischen Faktorsensitivitäten.

Im Gegensatz zum CAPM basiert die APT nicht auf der Portfoliotheorie, sondern auf Arbitragemechanismen, die dafür sorgen, dass Arbitragemöglichkeiten im Markt erkannt und sofort neutralisiert werden.^[39] Es besteht somit auch nicht zwangsläufig ein Gleichgewicht auf dem Kapitalmarkt, sondern lediglich ein Zustand der Arbitragefreiheit.^[40] Die Ermittlung der maßgeblichen, preisbestimmenden Faktoren kann entweder über die Selektion real messbarer ökonomischer Faktoren, oder über die Anwendung der statistischen Faktoranalyse erfolgen.

Auch die APT ist inzwischen zahlreichen empirischen Tests unterzogen worden, ohne dass eindeutige Ergebnisse erzielt werden konnten.^[41] Das größte Problem besteht v.a. darin, dass die APT selbst keine Aussagen über die preisbestimmenden Faktoren macht und bis heute weder die Anzahl der Faktoren noch die adäquate Methodik zur Faktoridentifikation gefunden wurden.

Zudem muss davon ausgegangen werden, dass sich nicht nur die Wichtigkeit einzelner Faktoren, sondern auch die Faktoren selbst im Zeitablauf verändern.^[42] Damit besteht analog zum CAPM die Problematik der empirischen Überprüfbarkeit. Wesentlich schwerwiegender sind aber die in jüngerer Zeit erbrachten analytischen Erkenntnisse, nach denen durch die Einführung mehrerer unbekannter Faktoren

[...]

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^[1] www.wikipädia.org, Online

^[2] URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Descartes, 16.11.2005

^[3] Im weiteren Verlauf der Arbeit wird der Begriff „Finance“ als Synonym für Kapitalmarkttheorie verwendet

^[4] Vgl. Hens, T.: Behavioral Finance: Die neue Sicht auf die Finanzmärkte, Referat vom 25.04.2002 bei der Privatbank Von Graffenried AG, Bern 2002, S. 8

^[5] Vgl. Bestmann, U.: Finanz- und Börsenlexikon, 4. Aufl., München 2000, S. 300

^[6] Vgl. Perridon, L.; Steiner, M.: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 13. Aufl., München 2004, S. 204

^[7] Sperber, H.: Wirtschaft: verstehen - nutzen - ändern, Nürtingen 2002, S. 163

^[8] Vgl. Schiller, B., Tytko, D., Marek, M.: Lexikon Finanzwirtschaft, Paderborn 2002, S. 27

^[9] Vgl. Demming, C.; Scheld, G.: Fundamentale Aktienanalyse, in: Das Wirtschaftsstudium 4/93, S. 298ff

^[10] Vgl. Schiller, B., Tytko, D., Marek, M.: Lexikon Finanzwirtschaft, Paderborn 2002, S. 28

^[11] Vgl. Loist, O.: Computergestütztes Wertpapiermanagement, 5. Aufl., München 1996, S. 197

^[12] Vgl. Trenner, D.: Aktienanalyse und Anlegerverhalten, Wiesbaden 1998, S. 297

^[13] Vgl. Goldberg, J.; von Nitzsch, R.: Behavioral Finance. Gewinnen mit Kompetenz, 4. Aufl., München 2004, S. 18f

^[14] Vgl. Shefrin, H.: Börsenerfolg mit behavioral finance: Investment-Psychologie für Profis, Stuttgart 2000, S. 67

^[15] Die „Weiche Faktoren“ werden hier als Sammelbegriff für das Verhalten angewandt, welches von der traditionellen rationalen Verhaltensannahme abweicht.

^[16] Vgl. Demming, C.; Scheld, G.: Technische Aktienanalyse, in: Das Wirtschaftsstudium 8-9/95, S. 667

^[17] Vgl. Montassér, R.D.: Technische Analyse verstehen, München 2000, S.61

^[18] Vgl. Schiller, B.; Tytko, D.; Marek, M.: Lexikon Finanzwirtschaft, Paderborn 2002, S. 63

^[19] Vgl. Urbatsch, R.C.; Nagler, F.: Technische Wertpapieranalyse - Grundlagen, München 2000, S. 6f

^[20] Menz, K. M.: Die Technische Analyse als Simplifikation des datengenerierenden Prozesses, in: Kreditwesen 12/2004, S. 629

^[21] Vgl. Goldberg, J.; von Nitzsch, R.: Behavioral Finance - Gewinnen mit Kompetenz, 4. Aufl., München 2004, S. 43f

^[22] Vgl. ebd.

^[23] Vgl. Goldberg, J.; von Nitzsch, R.: Behavioral Finance. Gewinnen mit Kompetenz, 4. Aufl., München 2004, S. 43f

^[24] Menz, K. M.: Die Technische Analyse als Simplifikation des datengenerierenden Prozesses, in: Kreditwesen 12/2004, S. 628

^[25] Vgl. Goldberg, J.; von Nitzsch, R.: Behavioral Finance. Gewinnen mit Kompetenz, 4. Aufl., München 2004, S. 19f

^[26] Vgl. Shefrin, H.: Börsenerfolg mit behavioral finance: Investment-Psychologie für Profis, Stuttgart 2000, S. 67

^[27] Vgl. Muth, J.F.: Rational Expectations and the Theory of Price Movements, in: Econometrica 1961, vol. 29, S. 315f

^[28] Vgl. Fama, E.: Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empiricial Work, in: Journal of Finance 1970, Nr. 25, S. 383f

^[29] Vgl. Schmidt, R.H.; Terberger, E.: Grundzüge der Investitions- und Finanzierungstheorie, 3. Aufl., Wiesbaden 1996, S. 216

^[30] Die Markteffizienzhypothese wird im weiteren Verlauf als EMH bezeichnet, was der Abkürzung “Efficent Market Hypothesis” entspricht.

^[31] Fama, E.: Efficient capital markets: A review of theory and empirical work, Journal of finance, 1970, Nr. 25, S. 383

^[32] Vgl. Gehring, B., Zimmermann, H.: Fit for finance, Theorie und Praxis der Kapitalanlage, Zürich 2001, S. 27f

^[33] Vgl. ebd.

^[34] Sperber, H.: Wirtschaft: verstehen - nutzen - ändern, Nürtingen 2002, S. 168

^[35] Vgl. Gügi, Dr. P.: Einsatz der Portfoliooptimierung im Asset Allocation-Prozess, Bern 1995, S. 88

^[36] Vgl. Garz, H.; Günther, S.; Moriabadi, C.: Portfolio-Management - Theorie und Anwendung, Frankfurt/M. 1997, S. 87

^[37] Vgl. Steiner M.; Bruns, C.: Wertpapiermanagement, 8. Aufl., Stuttgart 2002, S. 24

^[38] Vgl. Kruschwitz L.; Löffler, A.: Ross'APT ist gescheitert. Was nun?, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 49 Jg., Heft 7/8 1997, S. 644

^[39] Vgl. Alexander, G.J.; Francis, J.C.: Portfolio Analysis, Third Edition, Englewood 1986, S. 265

^[40] Vgl. Steiner M.; Bruns, C.: Wertpapiermanagement, 8. Aufl., Stuttgart 2002, S. 28