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Kapitalmarktanomalien am deutschen Kapitalmarkt. Januar- und Montagseffekte

Hausarbeit 2019 19 Seiten

BWL - Bank, Börse, Versicherung

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung .

2. Grundlagen zur effizienten Kapitalmarkttheorie und Kalenderanomalien
2.1. Effizienzmarkthypothese
2.2. Kapitalmarktanomalien und ihre Erklarungsansatze

3. Stand der bisherigen Forschung der Kalenderanomalien
3.1. Januareffekt
3.2. Montagseffekt

4. Empirische Untersuchung
4.1. Datenbeschreibung und methodisches Vorgehen
4.2. Ergebnisse

5. Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abkurzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Aufstellung einiger Kapitalmarktanomalien

Tabelle 2: Empirische Untersuchungen zum Januareffekt

Tabelle 3: Empirische Untersuchungen zum Montagseffekt

Tabelle 4: Statistische Kennzahlen zu den Aktienrenditen

Tabelle 5: Januareffekt

Tabelle 6: Standardspezifische mittlere Monatsrendite von 1991-2018, Angaben in Prozent

Tabelle 7: Montagseffekt

Tabelle 8: Standardspezifische mittlere Wochentagesrendite von 1991-2018

1. Einleitung

Die bekannte Effizienzmarkthypothese wurde vor vielen Jahrzenten im Jahre 1965 vorgestellt, welche behauptet, dass in einem effizienten Markt die Aktienpreise immer die verfugbaren Informationen vollkommen wiederspiegelt werden. Doch sollten die Aktienmarkte effizient sein, mussten diese dem Random-Walk entsprechen. Die Random- Walk-Hypothese besagt, dass kunftige Preise nicht auf Basis vergangener Preise prognostizierbar sind und Aktienveranderungen somit unvorhersehbar sind. Die von Fama eingefuhrte Effizienzmarkthypothese ist eine der meist studierten und empirisch untersuchten Hypothese.1 Nach der Untersuchung von Fama im Jahre 1970 wurden eine Reihe von Untersuchungen durchgefuhrt, um die Zufalligkeit des Aktienkursverhaltens zu beobachten. Bereits seit den 1970er Jahren werden in den USA und seit den 1990er Jahren in Deutschland empirische Kapitalmarktforschung intensiv durchgefuhrt.2 Jedoch nahm die intellektuelle Uberlegenheit der Effizienzmarkthypothese (EMH) im Lauf der Jahre stetig ab und Zweifel sammelte sich an der ganzlichen Rationalitat der Kapitalmarkte. Bereits im Jahre 1981 identifizierte Shiller Marktanomalien, welche eine Basis fur viele Handelspolitiken gebildet haben, die wiederrum beachtliche Aktienrenditen erzielen sollten. Vielfache empirische Studien belegen die Existenz von Marktanomalien, welche zugleich eine Verletzung der EMH darstellt.3 Die Existenz von Renditemuster fuhrt dazu, dass der Markt ineffizient wird und Investoren in die Lage versetzt werden, den Markt zu uberlisten und Profite zu schlagen.4 Die meisten empirischen Forschungen zu Kalenderanomalien beziehen sich uberwiegend auf den US-amerikanischen Aktienmarkt. Allein weinige Studien fokussieren sich auf den deutschen Aktienmarkt. Des Weiteren beinhalten diese Studien ausschlieBlich Daten vor dem Jahr 1990, so dass die Kalenderanomalien in der Zeit danach fur den deutschen Aktienmarkt nicht festgehalten wurden.5

Ziel dieser empirischen Studie ist die Untersuchung des deutschen Aktienmarktes auf Existenz der Kalenderanomalien. Aufgrund der Komplexitat und des Umfangs der Thematik wird sich die vorliegende Arbeit vorwiegend auf den Januar- und den Montagseffekt konzentrieren. Hierzu werden Aktienkurse uber einen Zeitraum von 1991 bis 2018 untersucht. Die Arbeit erlautert zunachst die Effizienzmarkthypothese. Im Zuge dessen werden zudem die Arten von Kapitalmarktanomalien aufgezeigt. Im weiteren Verlauf der Arbeit werden die ausgewahlten Effekte beschrieben und einen Stand zu deren empirischen Forschung gegeben. Weiterhin erfolgen die Untersuchung und die Auswertung der Ergebnisse. Die Arbeit wird mit einem abschlieBenden Fazit beendet.

2. Grundlagen zur effizienten Kapitalmarkttheorie und Kalenderanomalien

2.1. Effizienzmarkthypothese

Als eine der wesentlichen Annahmen der neoklassischen Finanzierungstheorie zahlt die Effizienzmarkthypothese von Fama. Diese bestimmt primar den Wert von Finanzierungstiteln durch den Zusammenhang von Rendite und Risiko.6 Des Weiteren besagt die Effizienzmarkthypothese von Fama, dass Kapitalmarkte erst dann effizient sind, wenn Wertpapierkurse zu jederzeit alle verfugbaren Informationen wiederspiegeln.7 Abzugrenzen ist jedoch ein effizienter Kapitalmarkt von einem vollkommenem Kapitalmarkt. Ein effizienter Kapitalmarkt bezieht sich lediglich auf die Informationsverarbeitung, wahrend der vollkommene Kapitalmarkt weitere Aspekte wie die Inexistenz von Steuern und Transaktionskosten voraussetzt.8 Dementsprechend setzt der vollkommene Kapitalmarkt die Kapitalmarkteffizienz voraus. Grundgedanke dieser Hypothese ist, dass Uberrenditen sich erzielen lieBen, wenn es moglich ware, aus bereits geschehenen Preisentwicklungen die kunftige Entwicklung vorherzusagen. Da jedoch viele Marktakteure die Uberrendite fur sich ausnutzen wurden, ware diese rasch ausgeglichen und die Kurse wurden wieder ihr neutrales Niveau erreichen. Demzufolge wurden sich die neuen Informationen nicht in zukunftige Kursentwicklungen widerspiegeln, sondern finden sich in vergangene Kurse eingepreist. Auf Basis dieser nicht prognostizierter Kursverlaufe, musste davon ausgegangen werden, dass die Kursverlaufe einem Random Walk entsprechen. Dies ist der Fall, wenn neu aufgetretene Informationen einen direkten Einfluss auf die Kursentwicklungen haben. Demzufolge konnen aufgrund vergangener Beobachtungen keine Prognosen auf die zukunftige Entwicklung der Kurse gestellt und somit auch keine Uberrenditen erzielt werden.9

In der Realitat wurden jedoch zahlreiche Untersuchungen durchgefuhrt, die zu dem Entschluss kamen, dass die Effizienzmarkthypothese nicht der vollstandigen Realitat entspricht.10 Grund fur diesen Entschluss sind die speziellen Annahmen der Effizienzmarkthypothese wie die freie Verfugbarkeit von Informationen, die homogenen Erwartungen der Marktteilnehmer sowie das Nichtvorhandensein von Transaktionskosten.11

2.2. Kapitalmarktanomalien und ihre Erklarungsansatze

Im Finanzmarktumfeld werden Kapitalmarktanomalien als unregelmaBige Kapitalmarktentwicklungen von den Erlauterungsansatzen der neoklassischen Kapitalmarkthypothese bezeichnet.12 Zahlreiche empirische Studien zeigen die Existenz von Marktanomalien als Quelle fehlbewerteterAnlangen. Diese Kapitalmarktanomalien berufen sich auf Wertpapierkurse, die strukturiert von ihren wesentlichen Werten variieren. Nach der Enthullung und Ausnutzung durch die Marktakteure, verschwinden einige dieser Kapitalmarktanomalien. Andere Anomalien hingegen werden mit der Zeit verstarkt und sind stets festzustellen.13 Durch eine fehlerhafte, unvollstandige und verzogerte Auswertung von Informationen werden Auswirkungen auf den Einzelnen sowie auf den gesamten Kapitalmarkt ausgelost. Durch diese fehlerhafte Informationsauswertung werden Anomalien erkennbar, die uberwiegend durch das Verhalten beschrankt rationaler Teilnehmer angetrieben werden. Ein Beispiel derartiger Kapitalmarktanomalien ist die Entstehung spekulativer Blasen.14 Diese Nichteinhaltung des rationalen homo-oeconomischen Verhaltens bildet die Basis fur die Erklarung des Anlegerverhaltens durch die Behavioral Finance.15 Durch verbesserte IT Bedingungen und das Vorhandensein von Informationen wird die empirische Kapitalmarktforschung angetrieben. Daraus entstehen zusatzliche Forschungsarbeiten, die Marktverzerrungen identifizieren konnen.16

Die beobachteten Kapitalmarktanomalien lassen sich in Kalender-, Kennzahlen-, sowie in sonstige Effizienzanomalien gliedern:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Aufstellung einiger Kapitalmarktanomalien17

Fur die Existenz von Kapitalmarktanomalien bestehen zahlreiche Erklarungsansatze. Eine dieser Erklarungsansatze ist die Behavioral Finance. Die Behavioral Finance erkennt die Kapitalmarkte und ihre Anomalien durch Wissen aus dem Gebiet der Psychologie. Die Behavioral Finance Theorie ist das Gegenstuck zur traditionellen Kapitalmarkttheorie. Die Kapitalmarkttheorie basiert auf dem Ansatz des Rationalprinzips, bei dem Marktakteure ihre wirtschaftlichen Entscheidungen kontinuierlich auf Basis des maximalen Nutzens treffen. Demzufolge spiegeln sich im Rahmen des rationalen Handelns alle wichtigen Informationen in den Kurspreisen wider und das Erreichen von einer Uberrendite wird damit ausgeschlossen. Dagegen liegt der Kern der Behavioral Finance Theorie in der Bedachtnahme des individuellen menschlichen Verhaltens der Marktakteure am Kapitalmarkt. Die Behavioral Finance Theorie geht von der Annahme aus, dass sich Individuen nur bedingt rational verhalten und Entscheidungen treffen konnen.18

3. Stand der bisherigen Forschung der Kalenderanomalien

3.1. Januareffekt

Im Januar tendieren Aktienkurse dazu, ausgepragter als im restlichen Jahr anzusteigen. Diese am Kapitalmarkt beobachtbare Anomalie wird als der Januareffekt bezeichnet. Zudem steht der Januareffekt in Verbindung mit dem GroBeneffekt. Diese Anomalie besagt, dass Unternehmen mit einer relativ geringeren Marktkapitalisierung im Januar eine durchschnittlich hohere Rendite erzielen als solche mit einer hohen Marktkapitalisierung.19

Die folgende Tabelle zeigt einige Studien, die den Januareffekt nachweisen konnten. Dennoch bestehen auch Studien, die den Januareffekt statistisch nicht unterstutzen konnten:20

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2: Empirische Untersuchungen zum Januareffekt

Eine mogliche21 Erklarung dieses Phanomens22 ist die Tax-Loss-Selling-Hypothese23. Diese Hypothese erklart den 24Drang der Anleger die Aktien von kleinen Unternehmen zum Jahresende zu verkaufen, um mogliche Verluste steuerlich ansetzten zu konnen. Die verauBerten Aktien werden im Januar wieder erworben, wodurch die Nachfrage steigt und ebenso die Preise.25 Eine weitere mogliche Erklarung stellt die Windows-Dressing-Theorie dar. Unter dieser Hypothese wird das Verschonern der jahrlichen Unternehmensberichte verstanden. Fondsmanager stoBen im Dezember schwache Verliereraktien ab und kaufen diese anschlieBend im Januar wieder zuruck, wodurch Aktienrenditen steigen.26 Zum Jahresende ergeben sich durch die vielen Geldabgange, wie beispielsweise Jahresendpramien, Finanzspritzen bei Privatanlegern, die dann im Januar anlegen und somit die Nachfrage erhohen.27 Interessanterweise konnte der Januareffekt auch in der Studie von Haug und Hirschey festgestellt werde, auch wenn die Verlustabzugsfahigkeit ausgefallen ist, was wiederrum Skepsis an der Tax-Loss-Selling-Theorie bringt.28 Des Weiteren wurde herausgefunden, dass bei den meisten US-amerikanischen Investmentfonds Kalender- und Geschaftsjahr nicht ubereinstimmen und somit die Window-Dressing-Hypothese widersprochen wird.29

3.2. Montagseffekt

Grundsatzlich kann davon ausgegangen werden, dass aus statistischer Betrachtungsweise der Verlauf der Aktienrenditen fur alle Wochentage homogen ist. Jedoch belegen Studien, dass sich Aktienrenditen unter der Woche unterscheiden. Besonders negativ fallen die Aktienrenditen montags im Vergleich zu dem Rest der Wochentage aus. Dieser Effekt wird als Montagseffekt bezeichnet.30 31 In vielen Untersuchungen kann eine negative Rendite an Montagen nachgewiesen werden. Folgende Tabelle zeigt wichtige Studien und Resultate:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3: Empirische Untersuchungen zum Montagseffekt31

[...]


1 Vgl. Wagner, W., Nichtlineare Zeitreihenanalyse als neue Methode fur Eventstudien, 2018, Seite 1ff.

2 Vgl. Stehle, R., Empirische Kapitalmarktforschung, 2007, Seite 1.

3 Vgl. Wagner, W., Nichtlineare Zeitreihenanalyse als neue Methode fur Eventstudien, 2018, Seite 1ff.

4 Vgl. Fama, E. F., The Behavior of Stock-Market Prices, 1965, 55ff.; Fama, E. F., Efficient Capital Markets: A Review Of Theory And Empirical Work, 1970, Seite 383.

5 Vgl. Salm, C., Siemkes, J., Persistenz von Kalenderanomalien am deutschen Aktienmarkt, 2009, Seite 414­418.

6 Vgl. Perridon, L. et al., Finanzwirtschaft der Unternehmung, 2016, Seite 24.

7 Vgl. Fama, E. F., Efficient Capital Markets: A Review Of Theory And Empirical Work, 1970, Seite 383.

8 Vgl. Reuse, S., Korrelation in Extremsituationen, 2011, Seite 40.

9 Vgl. Daxhammer, R. et al., Behaviotal Finance, 2018, Seite 39.

10 Vgl. Kahn, M., Conceptual Foundations of Capital Market Anomalies, 2011, Seite 3.

11 Vgl. Scheufele, B. et al., Medien und Aktien, 2008, Seite 26.

12 Vgl. Barberis, N. et al., A Survey of Behavioral Finance, 2005, Seite 31.

13 Vgl. Daxhammer, R. J. et al., Behavioral Finance, 2018, Seite 115.

14 Vgl. Daxhammer, R.J. et al., Behavioral Finance, 2018, Seite 120.

15 Vgl. Pompian, M., Behavioral Finance and Wealth Management, 2006, Seite 9.

16 Vgl. Daxhammer, R.J. et al., Behavioral Finance, 2018, Seite 121.

17 Vgl. Bosch, F., Behavioral Finance und Kapitalmarkt, 2006, Seite 33ff.

18 Vgl. Holtfort, T., Turn-of-the-month Effekte am deutschen Aktienmarkt, 2009, Seite 344-345.

19 Vgl. Granitz, M., Der Januar-Effekt, 2013, Seite 40.

20 Vgl. Mehdian, S., Perry, M.J., Anomalies in US equity markets, 2010, Seite 141-145.

21 Vgl. Haug, M., Hirschey, M., The January Effect, 2006, Seite 78-88.

22 Vgl. Klock, S.A., Bacon, F.W., The January Effect: A Test of Market Efficiency, 2014, Seite 423-434.

23 Vgl. Klock, S.A., Bacon, F.W., The January Effect: A Test of Market Efficiency, 2014, Seite 423-434.

24 Vgl. Klock, S.A., Bacon, F.W., The January Effect: A Test of Market Efficiency, 2014, Seite 423-434.

25 Vgl. Schredelseker, K., Grundlagen der Finanzwirtschaft, 2002. Seite 451f.

26 Vgl. Ratzel, A., Schaufenster-Taktik: Wie sich Fonds hubsch machen, 2019, Seite 1.

27 Vgl. Haug, M., Hirschey, M., The January Effect, 2006, Seite 1.

28 Vgl. Haug, M., Hirschey, M., The January Effect, 2006, Seite 1f.

29 Vgl. Lee, C.F., et al., Financial Review, 1998, Seite 177f.

30 Vgl. Holtfort, T., Einfluss von Saisonalitat auf den Momentum Effekt, 2009, Seite 56.

31 Vgl. Holtfort, T., Einfluss von Saisonalitat auf den Momentum Effekt, 2009, Seite 57.

Details

Seiten
19
Jahr
2019
ISBN (eBook)
9783346124296
ISBN (Buch)
9783346124302
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v536264
Institution / Hochschule
FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Frankfurt früher Fachhochschule
Note
2,0
Schlagworte
Kalenderanomalie Januareffekt

Autor

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