- I -

INHALTSVERZEICHNIS

Seite   

Abk  ürzungsverzeichnis  III

Abbildungsverzeichnis   IV

Tabellenverzeichnis VII   

1  Einleitung  1

1.1  Gegenstand der Untersuchung.  1

1.2  Fragestellung und Zielsetzung.  2

1.3  Methodik und Aufbau der Untersuchung  3

2  Grundlagen der Prognosegütemessung  4

2.1  Anforderungen an ein Prognosegütemaß  4

2.2  Gegenwartsorientierte Verlaufsanpassung (GOVA-Koeffizient)  5

2.3  Zusammenfassung  7

3  Empirische Untersuchung und Auswertung der Prognosezeitreihen  8

3.1  Die Datenbasis.  8

3.2  Datenauswertung  9

3.2.1  Banco Bilbao Vizcaya Argentaria (BBVA)  10

3.2.2  Banco (Santander) Central Hispano (BSCH) / Grupo Santander.  13

3.2.3  JP Morgan Madrid.  15

3.2.4  Argentaria  17

3.2.5  Analistas Financieros Internacionales (AFI)  19

3.2.6  Banco Español de Credito (Banesto)  21

3.2.7  Instituto de Crédito Official (ICO)  23

3.2.8  Universidad Carlos de Madrid / IFL / Espasa  25

3.2.9  CEPREDE  27

3.2.10  Instituto de Estudios Económicos (IEE)  29

3.2.11  Merrill Lynch  31

- II -

3.2.12  Santander Investments.  33

3.2.13  Goldman Sachs  35

3.2.14  FUNCAS  37

3.2.15  La Caixa.  39

3.2.16  Consensus Forecast  41

3.3  Ergebnisübersicht  43

4  Zusammenfassung der Untersuchungsergebnisse.  45

Literaturverzeichnis   47

- III - Abkürzungsverzeichnis

AFI Analistas Financieros Internationales (Internationale Finanzanalytiker)

Banesto Banco Español de Credito

BBVA Banco Bilbao Vizcaya Argentaria

BSCH Banco Santander Central Hispano

CAP Consultores de las Administraciones Públicas

CEO Chief Executive Officer (Geschäftsführer bzw. Vorstandsvorsitzender)

EFA La Escuela de Finanzas Aplicadas (Schule für Angewandte Finanzlehre)

FUNCAS Fundación de las Cajas Ahorras (Sparkassenstiftung)

GOVA Gegenwartsorientierte Verlaufsanpassung

ICO Instituto de Crédito Official

IEE Instituto de Estudios Económicos

ISO International Organization for Standardization

TIF Technologia Informácion Finanzas

UC3M Universidad Carlos III de Madrid

- IV - Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose der

BBVA von Januar 1995 bis Dezember 2004 12

Abb. 2: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose der BBVA von Januar 1995 bis

Dezember 2004 12

Abb. 3: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose der

Grupo Santander von Januar 1995 bis Dezember 2004 14

Abb. 4: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose der Grupo Santander von Januar 1995

bis Dezember 2004 14

Abb. 5: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose der JP

Morgan Madrid von Januar 1995 bis Mai 2003 16

Abb. 6: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose der JP Morgan Madrid von Januar

1995 bis Mai 2002 16

Abb. 7: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose der

Argentaria von Januar 1995 bis Dezember 2000 18

Abb. 8: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von Argentaria von Januar 1995 bis

Dezember 1999 18

Abb. 9: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose der AFI

von Januar 1995 bis Dezember 2004 20

Abb. 10: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von AFI von Januar 1995 bis

Dezember 2004 20

Abb. 11: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose der

Banesto von Januar 1995 bis Dezember 2004 22

Abb. 12: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose der Banesto von Januar 1995 bis

Dezember 2004 22

Abb. 13: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose der

ICO von Januar 1998 bis Dezember 2004 24

Abb. 14: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose der ICO von Januar 1998 bis

Dezember 2004 24

- V - Abb.15: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose der

Universidad Carlos de Madrid von Januar 2000 bis Dezember 2004 26

Abb. 16: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose der Universidad Carlos de Madrid von

Januar 2000 bis Dezember 2004 26

Abb. 17: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose von

CEPREDE zwischen Januar 1995 und Dezember 2004 28

Abb. 18: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von CEPREDE von Januar 1995 bis

Dezember 2004 28

Abb. 19: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose von

Instituto de Estudios Económicos (IEE) zwischen Januar 1995 und Dezember 2004 30

Abb. 20: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von Instituto de Estudios Económicos

(IEE) zwischen Januar 2000 und Dezember 2004 30

Abb. 21: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose von

Merrill Lynch zwischen Januar 1995 und Januar 2002 32

Abb. 22: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von Merrill Lynch zwischen Januar

1995 und Januar 2001 32

Abb. 23: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose von

Santander Investments zwischen Januar 1995 und Mai 2000 34

Abb. 24: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurückverschobene 12-Monats-Prognose von Santander Investments zwischen

Januar 1995 und Mai 1999 34

Abb. 25: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose von

Goldman Sachs Investments zwischen April 1995 und Dezember 2004 36

Abb. 26: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von Goldman Sachs zwischen April

1995 und Dezember 2004 36

Abb. 27: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose von

FUNCAS zwischen März 1997 und Dezember 2004 38

Abb. 28: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von FUNCAS zwischen März 1997

und Dezember 2004 38

Abb. 29: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose von

La Caixa zwischen Juni 2000 und Dezember 2004 40

- VI - Abb.30: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von La Caixa zwischen Juni 2000 und

Dezember 2004 40

Abb. 31: Rendite von spanischen Anleihen und die entsprechende 12-Monats-Prognose von

Consensus Forecast zwischen Januar 1995 und Dezember 2004 42

Abb. 32: Rendite von spanischen Anleihen und die zu ihrem Entstehungszeitraum um 12

Monate zurück verschobene 12-Monats-Prognose von Consensus Forecast zwischen

Januar 1995 und Dezember 2004 43

- VII - Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Auflistung aller weiteren in Spanien aktiven Finanzinstitutionen .................................41

Tab. 2: Ergebnisauflistung aller ermittelten GOVA-Koeffizienten der 12-Monats-Prognosen

für die untersuchten 16 Zinsprognosen ..............................................................................44

- 1 - 1Einleitung

Durch die Globalisierung und die immer globaler werdenden Handelsbeziehungen bleibt es nicht aus, dass auch die Finanz- und Kapitalmärkte immer enger zusammen wachsen. Während im englischsprachigen Raum das Interesse an passiven Portfoliomanagement-Strategien steigt, erfreuen sich dagegen in Spanien immer noch die aktiven Portfoliomanagement-Strategien mit der Absicht der systematischen Erzielung von Überrenditen einer hohen Beliebtheit. ¹ Für Finanzdienstleister sind gute Finanzprognosen für die Verrichtung ihrer Tagesgeschäfte besonders von Bedeutung. Kursbewegungen lassen sich nicht einfach für die Zukunft erstellen. Diese werden im großen Maße durch neue Informationen ausgelöst. Im Voraus ist jedoch weder der Zeitpunkt ihres Eintreffens noch ihre Wirkung absehbar. Fraglich ist folglich, inwieweit die Prognostiker sich bei Prognosen an der aktuellen Marktsituation orientieren.

In dieser Studienarbeit sollen deshalb Zinsprognosen für den spanischen Renditemarkt auf ihre Prognosegüte, insbesondere auf eine mögliche gegenwartsorientierte Verlaufsanpassung untersucht werden. Im ersten Kapitel werden der Gegenstand der Untersuchung (1.1), die Fragestellung und Zielsetzung (1.2) sowie die Methodik und der Aufbau der Untersuchung (1.3) erläutert. Danach wird zunächst der Begriff der gegenwartsorientierten Verlaufsanpassung erklärt (Kapitel 2). Den Schwerpunkt dieser Arbeit bilden die Darstellung und die Untersuchung der Datenwerte im dritten Kapitel. Abschließend werden die Ergebnisse der Untersuchung zusammengefasst (3.3) und es erfolgt ein Resümee dieser Untersuchung im vierten Kapitel.

1.1 Gegenstand der Untersuchung

Aktive Portfoliomanagement-Strategien (systematische Erzielung von Überrenditen) beruhen darauf, dass Kapitalmärkte keine oder nur eine schwache Informationseffizienz aufweisen. Das heißt, dass es grundsätzlich möglich ist, die künftige Marktentwicklung vorherzusagen und in entsprechende Marktstrategien umzusetzen. 2

Die Qualität von Prognosen ist für den Anlageerfolg besonders wichtig. Viele Wirtschaftsunternehmen und andere Organisationen wenden enorme Ressourcen für die Erstellung von Zins-

¹ Vgl.Spiwoks, M. (2004), S. 7

² Vgl. Andreas,P./Spiwoks, M. (1999), S. 514.

- 2 - prognosenauf, um sich so besser auf die künftige wirtschaftliche Lage einstellen zu können und entsprechende Vorkehrungen treffen können. Diese Anstrengungen der Finanzanalytiker zur Ermittlung möglichst genauer Zinsprognosen dienen dazu, die Chancen auf Erzielung von Gewinn am Kapital- und Geldmarkt optimal zu nutzen und Verluste zu vermeiden. 3

Eine wichtige Aufgabe der Finanzinstitute ist die Anfertigung von Zinsprognosen. Insbesondere für die Finanzdienstleistungsbranche sind genaue Prognosen zur Verrichtung ihrer Geschäfte notwendig. Die Zinsprognosen bilden die Grundlage für aktive Anlagestrategien an den Anleihenmärkten. Die Finanzdienstleister benötigen die Zinsprognosen für den Eigenhandel und das Vermögensgeschäft, insbesondere im Bereich der Betreuung vermögender Privatkunden. 4

1.2 Fragestellung und Zielsetzung

Aktive Portfoliomanagement-Strategien streben durch geschicktes Market Timing und eine günstige Titelselektion ein „Schlagen des Marktes“ an. Voraussetzung dafür ist, ob es gelingt, die künftige Marktentwicklung hinreichend genau vorherzusagen. Aktive Portfoliomanagement-Strategien können mit Hilfe einer ausreichenden Prognosekompetenz zu erheblich höheren Erfolgen führen, als dies bei passiven Portfoliomanagement-Strategien möglich wäre.

„Liegt die erforderliche Prognosekompetenz hingegen nicht vor, dann ist eine passive Portfoliomanagement-Strategie dem aktiven Pendant zumindest auf Dauer überlegen. Dabei spielen die verhältnismäßig hohen Kosten der Umsetzung aktiver Portfoliomanagement-Strategien eine wesentliche Rolle.“ ⁵ Passive Portfoliomanagementstrategien sind als sinnvoll anzusehen, da sich in diesem Fall alle relevanten Informationen jederzeit in den Kurven widerspiegeln. Kursbewegungen können nur durch neue Informationen ausgelöst werden. Im Voraus ist jedoch weder der Zeitpunkt ihres Eintreffens noch ihre Wirkung absehbar. Bei der Umsetzung von aktiven Anlagestrategien könnten die enormen Ressourcekosten der aktiven Anlagestrategien eingespart werden.

Da die Zinsvorhersagen einen hohen Stellenwert in der Finanzdienstleistungsbranche haben, wird untersucht, inwieweit die Kreditinstitute eine gute Treffsicherheit in der Bestimmung der Zinsprognosen erreichen. In dieser Arbeit sollen die monatlichen Zinsprognosedaten der in

³ Vgl. Spiwoks, M. (2003), S. 289.

⁴ Vgl. Spiwoks, M. (2003), S. 289.

⁵ Spiwoks, M. (2002), S. 115.

- 3 - Spanienaktiven 15 Finanzinstitutionen und Forschungseinrichtungen im Zeitraum zwischen Januar 1995 und Dezember 2004 auf ihre Prognoseeignung untersucht werden.

1.3 Methodik und Aufbau der Untersuchung

In der vorliegenden empirischen Analyse werden 15 historischen Zinsprognosen mit einem Prognosehorizont von 12 Monaten auf ihre Prognosequalität untersucht. Die Prognosegüte wurde mit Hilfe des GOVA-Koeffizient bewertet. Dies ist ein Instrument zur Prognosegütemessung und bewertet, ob eine gegenwartsorientierte Verlaufsanpassung vorliegt. Der Untersuchungszeitraum umfasste die Prognosedaten für Zinssätze, welche in der Wirtschaftsprognosezeitschrift Consensus Economics im Zeitraum zwischen Januar 1995 und Dezember 2004 veröffentlicht wurden. Die Prognosedaten wurden von 15 in Spanien aktiven Finanzinstitutionen und Forschungseinrichtungen unterschiedlichster Größe und Ausrichtung erstellt.

Zunächst erfolgt eine Beschreibung der Methodik (Kapitel 2). Dabei wird auf die Grundlagen der Prognosegütemessung eingegangen.

Danach erfolgt in Kapitel 3 die empirische Überprüfung und Auswertung der Prognosezeitreihen. Im ersten Schritt wird das Institut und seine Position und Bedeutung im Markt vorgestellt. Den Auswertungshauptteil bildet die grafische Darstellung der Prognosezeitreihen und die Bewertung der Untersuchungsergebnisse mit Hilfe der Berechnung des Prognosegütemaßes GOVA-Koeffizienten.

Abschließend werden die Untersuchungsergebnisse in Kapitel 4 zusammengefasst und inter- pretiert.

- 4 - 2Grundlagen der Prognosegütemessung

Die Prognosegüte ist das Maß der Übereinstimmung zwischen prognostizierten und tatsächlichen Werten einer zu prognostizierenden Variablen. Erst nach dem Eintreffen der tatsächlichen Ausprägung der zuvor prognostizierten Daten können definitive Aussagen und Schlussfolgerungen über die Prognosegüte getroffen werden. 6

In der Literatur liegen eine Fülle von Prognosegütemaßen vor. In diesem Kapitel werden zuerst die Anforderungen an ein Prognosegütemaß aufgezählt (2.1). Anschließend wird in Abschnitt 2.2 der GOVA-Koeffizient als Instrument zur Untersuchung der Prognosegüte von Zinsprognosen vorgestellt.

2.1 Anforderungen an ein Prognosegütemaß

In der Vergangenheit wurden immer mehr Studien durchgeführt, welche belegen, dass die meisten Prognosen eher einen geringen Genauigkeitsgrad für zukünftige Entwicklungen aufweisen. Für die Bewertung und Messung der Fehlerhaftigkeit von Prognosewerten existieren eine Anzahl von Prognosegütemaßen, z.B. einfache Prognosefehlermaße, die Theilschen Prognosegütemaße und Gütemaße der Regressionsanalyse. Allerdings geben diese Ergebnisse keinen Aufschluss darüber, worauf die Abweichungen zwischen tatsächlichen Entwicklungen und Prognosewerten beruhen. Daher sind keine Verbesserungsmöglichkeiten für die Erstellung künftiger Prognosen ersichtlich.

Zur Qualitätsüberprüfung von Finanzmarktprognosen sollte das gewählte Prognosegütemaß die folgenden Anforderungen erfüllen: 7

1. Eine gegenseitige Aufhebung von positiven und negativen Abweichungen sollte ausgeschlossen sein.

2. Der Vergleich unterschiedlicher Prognosen sollte durch eine Normierung des Beurteilungsmaßstabes erleichtert werden.

⁶ Vgl. Spiwoks, M. (2004), S. 11

⁷ Vgl. Spiwoks, M. (2003), S. 289ff.