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Bedeutung der Behavioral Finance für Aktienanalysen

Empirische Analyse am Beispiel kalendarischer Anomalien

Bachelorarbeit 2012 44 Seiten

BWL - Bank, Börse, Versicherung

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1 Inhalt

2 Kapitalmarkttheorien
2.1 Klassische Kapitalmarkttheorie
2.1.1 Rationalitätskonzept
2.1.2 Effizienzmarkthypothese
2.1.3 Kritik an klassischer Kapitalmarkttheorie
2.2 Behavioral Finance
2.2.1 Quasirationalität
2.2.2 Limitierte Arbitrage

3 Kalendarische Anomalien
3.1 Day-of-the-Week-Effekt
3.2 Holiday-Effekt
3.3 Turn-of-the-Month-Effekt
3.4 Januar-Effekt
3.5 Halloween-Effekt

4 Daten und Methoden
4.1 Daten
4.2 Methoden

5 Empirische Ergebnisse
5.1Turn-of-the-Year-Effekt oder Effekte?
5.1.1 Ergebnisse des Januar-Effekts für DM-Indizes
5.1.2 Prüfung auf zeitliche Persistenz
5.1.3 Januar-Effekt für EM-Indizes
5.1.4 Dezember-Effekt?
5.2 Halloween-Effekt
5.2.1 Ergebnisse für DM-Indizes
5.2.2 Prüfung auf zeitliche Persistenz
5.2.3 Ergebnisse für EM-Indizes
5.2.4 Berücksichtigung von Ausreißern
5.3 Gegenseitige Beeinflussung der Effekte

6 Schlussfolgerungen

7 Anhang

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Vergleich der Rendite der Sommer- vs. Winterperiode

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1:Übersicht der durchschnittlichen monatlichen Renditen

Tabelle 2: Januar-Effekt für DM-Indizes

Tabelle 3: Januar-Effekt für EM-Indizes

Tabelle 4: Dezember-Effekt für DM-Indizes

Tabelle 5: Dezember-Effekt für EM-Indizes

Tabelle 6: Halloween-Effekt für DM-Indizes

Tabelle 7: Halloween-Effekt für EM-Indizes

Tabelle 8: Adj. Halloween-Effekt (Ausreißer) für DM-Indizes

Tabelle 9: Adj. Halloween-Effekt (Jan.- und Dez.-Effekt) für DM-Indizes

Tabelle 10: September-Effekt für DM-Indizes

Tabelle 11: Adj. Halloween-Effekt (Sep.-Effekt) für DM-Indizes

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Inhalt

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

John Maynard Keynes (1883-1946)[1]

Schon früh übte der britische Nationalökonom John Maynard Keynes augenscheinlich Kritik an einem Kernpunkt der erst später aufkommenden Klassischen Kapitalmarkttheorie. Diese basiert auf stets rational handelnden Marktteilnehmern in einer völlig effizienten Welt. Ob diese modell-theoretischen Annahmen für die aktuellen Kapitalmärkte weiterhin Gültigkeit besitzen, sei angezweifelt. Inwiefern die sogenannte Behavioral Finance hierbei einen alternativen Ansatz zur Berücksichtigung dieser Irrationalitäten darstellen kann, werde ich im ersten Abschnitt meiner Arbeit diskutieren.

Betrachtet man nun die anormal hohe Januarrendite für das Jahr 2012 (DAX +9.50%) und berücksichtigt man die aktuelle Berichterstattung der Medien über die an den Kapitalmärkten als besonders schlechte Perioden geltende Sommermonate,[2] liegt es nahe, sich der Bedeutung von kalendarischen Anomalien für Investoren bewusst zu werden. Ich werde im empirischen Teil meiner Arbeit den Datensatz auf das Vorliegen und der Persistenz eines Januar-Effekts und eines sog. Halloween-Effekts untersuchen. Dies ist insbesondere interessant, da sich der Januar-Effekt in der bestehenden Literatur als nicht persistent, der Halloween-Effekt jedoch als persistent und somit weiterhin als Puzzle erweist.[3]

Die weitere Vorgehensweise der Arbeit baut sich wie folgt auf: In Kapitel 2 wird ein theoretischer Überblick über die klassische Kapitalmarkttheorie und die Behavioral Finance gegeben. Anschließend werden in Kapitel 3 spezielle Formen von kalendarischen Anomalien erörtert. Kapitel 4 umfasst die Beschreibung der Datengrundlage sowie der angewandten Methoden. In Kapitel 5 werden die Ergebnisse der empirischen Untersuchung wiedergegeben und auf Robustheit überprüft. Kapitel 6 fasst die empirischen Resultate zusammen und gibt einen kurzen Ausblick.

2 Kapitalmarkttheorien

Das Hauptaugenmerk einer Kapitalmarkttheorie liegt in der Untersuchung der Determinanten für die Preisbildung von risikobehafteten Wertpapieren. Dazu wird versucht renditebeeinflussende Faktoren zu identifizieren und daraus Erklärungsansätze für die Gleichgewichtspreise von Wertpapieren auf den Märkten unter Unsicherheit zu schließen. Die Finanzliteratur unterscheidet hierbei zwei grundlegende Säulen der Kapitalmarkttheorien. Auf der einen Seite steht die klassische Kapitalmarkttheorie mit dem Bild des Homo oeconomicus als rational objektiven Anleger und der Annahme von effizienten Kapitalmärkten. Auf der anderen Seite steht die Behavioral Finance als ein noch junger Zweig der Kapitalmarktforschung, mit dem quasirationalen Akteur, welcher nicht immer den ökonomischen Nutzen als Maxime seines Handels in den Vordergrund stellt, sondern ebenso subjektive Aspekte bei seiner Entscheidungsfindung berücksichtigt. Die essentiellen Eigenschaften beider Theorien werden im Folgenden detaillierter aufgeführt.

2.1 Klassische Kapitalmarkttheorie

Die klassische Kapitalmarkttheorie hat ihre Ursprünge in der Portfoliotheorie nach Markowitz, der Arbitrage Pricing Theorie nach Ross und vor allem im Capital Asset Pricing Modell (CAPM) von Sharpe, Lintner und Mossin.[4] Die Erklärung der Preisbildung auf den Wertpapiermärkten beruht hierbei essentiell auf den Konzepten der Rationalität sowie der Effizienz der Märkte. Dabei soll begründet werden, dass keine Diskrepanz zwischen dem Preis eines Wertpapieres und dessen Fundamentalwert vorliegen kann.[5]

2.1.1 Rationalitätskonzept

Im Mittelpunkt des Rationalitätskonzepts steht der Homo oeconomicus als konsistent-rational handelnder Akteur. Der Homo oeconomicus besitzt in jeder Entscheidungssituation die vollständige Kenntnis über sämtliche Handlungsalternativen, alle möglichen Umweltzustände sowie die daraus resultierenden Folgen. Als Einschränkung dazu befindet er sich jedoch im Unklaren bezüglich des tatsächlichen Eintretens des jeweiligen Umweltzustandes. In der klassischen Finanzmarkttheorie wählt der Marktakteur dabei stets die Alternative, welche ihm unter gegebenen Umständen den höchsten Gewinn bzw. Nutzen generieren wird.[6] Falls Abweichungen des Investors vom rationalen Verhalten auf dem Markt vorliegen, kann dies nur von zufälliger Natur sein und über Arbitrage wieder eliminiert werden. Somit können keine persistenten Fehlallokationen auf dem Kapitalmarkt bestehen bleiben.[7]

2.1.2 Effizienzmarkthypothese

Eine bedeutende Grundlage der klassischen Finanzmarkttheorie stellt die Effizienzmarkthypothese von Eugene F. Fama dar. Dabei wird von einem informationseffizienten Kapitalmarkt gesprochen,[8] wenn dieser alle für die konkrete Bewertung des Marktes relevanten und auch verfügbaren Informationen vollständig verarbeitet und die Marktpreise der Wertpapiere[9] die vorliegenden Informationen perfekt abbilden.[10] Die Fair Game -Bedingung erklärt im Rahmen der Effizienzmarkthypothese den aktuellen Preis als besten Schätzer für den zukünftigen Preis eines Wertpapiers, da in diesem bereits alle Informationen beinhaltet sind.[11]

Fama unterscheidet im Rahmen seiner Effizienzmarkthypothese drei Stufen der Markteffizienz. Die schwache Form der Informationseffizienz besagt, dass sich sämtliche Informationen aus der Vergangenheit in den aktuellen Aktienkursen wiederspiegeln. Da Wertpapierkurse voneinander unabhängig sind und einem zufälligen Random Walk folgen,[12] lassen sich durch technische Aktienanalysen keine systematischen Überrenditen erzielen.[13]

Die halbstrenge Form der Informationseffizienz bezieht sich sowohl auf die in der schwachen Form enthaltenen historischen Kursinformationen als auch alle öffentlich verfügbaren kursbeeinflussenden Informationen.[14] Da jede neue Information über ein Unternehmen sofort einen entsprechenden Niederschlag in dessen Aktienkurs findet, können selbst durch Fundamentalanalysen keine risikolosen Gewinne realisiert werden.

Die strenge Form der Informationseffizienz umfasst, neben den bisher erwähnten Faktoren, zusätzlich auch nicht öffentlich zugängliche Informationen in Form von Insiderwissen. Es besteht damit überhaupt keine Möglichkeit systematische Überrenditen auf einem streng informationseffizienten Markt zu erzielen.

[...]


[1] Siehe Bach (2012)

[2] Vgl. Biderman (2012), Mildenberger (2012)

[3] Vgl. Bouman/Jacobsen (2002), S. 1630, Marquering/Nisser/Valla (2006), S. 296f.

[4] Vgl. Markowitz (1952,) Sharpe (1964), Lintner (1965), Mossin (1966), Ross (1976)

[5] Vgl. Murschall (2007), S. 3

[6] Vgl. Vossebein (1990), S. 7-9

[7] Vgl. Murschall (2007), S. 12

[8] Einem solchen informationseffizienten Kapitalmarkt liegen mehrere Annahmen zugrunde. Zum einen wird von Transaktions- und Informationsbeschaffungskosten abgesehen, zum anderen wird davon ausgegangen, dass alle Marktakteure aus den vorliegenden Informationen übereinstimmende rationale Folgerungen ziehen. Diese Analysen werden ständig durchgeführt und entsprechende Umschichtungen umgehend vollzogen. Vgl. Fama (1970), S. 387

[9] In diesem Fall entspricht die vollständige Marktkapitalisierung des Unternehmens dessen Fundamentalwertes.

[10] Vgl. Fama (1970), S. 413f.

[11] Vgl. Samuelson (1965), S.41-49, Mandelbrot (1966), S. 242-255

[12] Die Random-Walk Hypothese gilt als eine Konkretisierung eines Fair Game Preisbildungsprozesses. Vgl. Campbell/Lo/MacKinlay. (1997), S. 27-80

[13] Fama (1970), S. 389-404

[14] Derartige öffentlich zugängliche Informationen können u.a. Jahresabschlusskennzahlen, Forschungs- und Entwicklungsfortschritte sein.

Details

Seiten
44
Jahr
2012
ISBN (eBook)
9783656382508
ISBN (Buch)
9783656382669
Dateigröße
771 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v208531
Institution / Hochschule
Universität Augsburg – Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Note
1,00
Schlagworte
Behavioral Finance Aktienanalyse Aktien Finance Rationalitätskonzept Saisonale Anomalien Klassische Kapitalmarkttheorie Effizienzmarkthypothese Quasirationalität limitierte Arbitrage Januar-Effekt Day-of-the-Week-Effekt Holiday-Effekt Turn-of-the-Month-Effekt Halloween-Effekt Kapitalmarktanomalien Anomalien Irrationalität Sell-in-May Sell-in-May-and-go-away

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