In the first step of my analysis, I provide some descriptive statics of daily overnight and intraday returns in the German equity market. Followed by this, we will discuss evidence for differences in the return-/beta relation and make an answer to our first Hypothesis. Then we will go over to the momentum analysis and show their predictive power for momentum and reversal strategies based on overnight and intraday return signals and take a quick look on where it happens (intraday vs. overnight) like Baradehi et al. (2022) and Lou et al. (2015).
For explaining the different behavior of stock returns, we first start with the basic idea of a multiple factor model where exists multiple priced risk factors whose covariance matrix varies between the day and night. In case of different behavior of intraday and overnight returns there are existing different types of risk factors which can predict the expected stock return. To explain the relation between returns and beta we determine that the risk-return relationship is positive only during specific times, for example in January (Tinic and West, 1984), during months of low inflation (Cohen et al., 2005) or days with news about economic trends like inflation or unemployment. By looking at returns of the CDAX decomposed into its intraday and overnight returns we see a distinctively different behavior.
Inhaltsverzeichnis
1. Introduction
2. Motivation and Hypotheses Development
3. Data and Methodology
4. Results
5. Conclusion
Zielsetzung und Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die täglichen Renditen deutscher Aktien, unterteilt in ihre Intraday- und Overnight-Komponenten, um Unterschiede in deren Vorhersagekraft, Risikoprämien und Beta-Sensitivität aufzudecken. Das primäre Ziel ist es, zu testen, ob sich im deutschen Aktienmarkt ähnliche Momentum- und Reversal-Anomalien wie in den USA beobachten lassen, wobei ein besonderer Fokus auf der unterschiedlichen Dynamik zwischen Tag- und Nachtzeiten liegt.
- Analyse der Rendite-Beta-Beziehung im deutschen Markt
- Testung auf negative Risikoprämien bei Intraday-Renditen
- Untersuchung von Momentum- und Reversal-Strategien
- Vergleich der Vorhersagekraft von Intraday- gegenüber Overnight-Signalen
- Einfluss von Marktkapitalisierung und Bewertungskennzahlen (Book-to-Market)
Auszug aus dem Buch
1. Introduction
Modern technologies made public and private information directly accessible around the world. With new faster systems for transactions, securities should have the ability to reflect all Information without delay. But inconsistent with the efficient market hypothesis in the last decades were found an increasing number of anomalies from which eleven can be described as well know (eg. Stambaugh et al. 2012).
Daily close-to-close returns can be decomposed in their overnight and intraday components. Recent empirical studies suggest that these returns behave distinctively different in their predictive power, risk premia and beta. Hendershott et al. (2020) analysed the relationship between the returns and beta showing that the weakly relation between beta and returns is driven entirely by returns during the trading day. They determined that the security market line is negative when using daytime returns. They described this phenomenon as a result of speculative behaviours of marginal day traders buying high-beta stocks when the market opens and clear their positions at the end of the trading day.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Introduction: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Intraday- und Overnight-Renditen ein und diskutiert bestehende Literatur zu Markt-Anomalien und deren behavioristischen Hintergründen.
2. Motivation and Hypotheses Development: Hier werden zwei zentrale Hypothesen aufgestellt, die besagen, dass Intraday-Renditen eine negative Risikoprämie aufweisen und Momentum- sowie Reversal-Effekte im deutschen Markt besser durch Intraday-Signale vorhergesagt werden können.
3. Data and Methodology: Dieses Kapitel erläutert die Datengrundlage (Xetra-Aktien von 2005 bis 2022), die Filterprozesse zur Datenqualität sowie die methodische Vorgehensweise zur Berechnung von Renditen, Risikofaktoren und Beta-Faktor-Exponierungen.
4. Results: Hier werden die empirischen Ergebnisse präsentiert und diskutiert, wobei sich zeigt, dass das Beta signifikant unterschiedlich auf die Intraday- und Overnight-Renditen wirkt und Momentum-Strategien stark von der Intraday-Komponente profitieren.
5. Conclusion: Die Arbeit schließt mit der Bestätigung, dass die Trennung in Intraday- und Overnight-Renditen für Asset-Pricing-Modelle im deutschen Markt sinnvoll ist, weist jedoch auf die Notwendigkeit weiterer Forschung bezüglich länderspezifischer Effekte hin.
Schlüsselwörter
Intraday-Renditen, Overnight-Renditen, Deutscher Aktienmarkt, Risikoprämie, Beta, Momentum-Strategien, Reversal-Effekte, CAPM, Faktor-Modelle, Marktanomalien, Xetra, Asset Pricing, Log-Renditen, Handelsvolumen, Zeitreihenanalyse
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, wie sich die tägliche Rendite von Aktien in die Zeit, in der die Börse geschlossen ist (Overnight), und die Zeit, in der gehandelt wird (Intraday), zerlegen lässt und welche unterschiedlichen Gesetzmäßigkeiten für diese Zeitfenster gelten.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die zentralen Themen sind das Verhalten von Aktienrenditen in Abhängigkeit von Beta-Risikofaktoren sowie die Analyse von Momentum- und Reversal-Anomalien im Kontext zeitlicher Komponenten.
Was ist die primäre Forschungsfrage?
Die Arbeit analysiert, ob Intraday- und Overnight-Renditen im deutschen Aktienmarkt unterschiedliche Risikoprämien aufweisen und ob sich Handelsstrategien basierend auf Intraday-Signalen profitabler gestalten als herkömmliche Close-to-Close-Strategien.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Zur Anwendung kommt eine quantitative empirische Analyse mittels Fama-MacBeth-Regressionen sowie die Simulation von Long-Short-Portfoliostrategien unter Berücksichtigung von Newey-West-adjustierten Standardfehlern.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil umfasst sowohl die Datenaufbereitung und Modellierung von Risikofaktoren (SMB, HML) als auch die empirische Auswertung unterschiedlich sortierter Portfoliorenditen über verschiedene Zeithorizonte.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Intraday-Rendite, Overnight-Rendite, Beta-Anomalie, Momentum-Strategie, Fama-French-Faktor-Modell und deutsche Aktienmärkte.
Wie unterscheidet sich das Beta-Verhalten zwischen Tag und Nacht?
Es zeigt sich eine signifikant negative Risikoprämie für das Beta während der Intraday-Handelszeit, während die Overnight-Renditen positiv mit dem Beta korreliert sind.
Kann die Momentum-Strategie aus den USA auf Deutschland übertragen werden?
Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass die Momentum-Anomalie im deutschen Markt eher auf die Intraday-Komponente zurückzuführen ist, wobei jedoch länderspezifische Abweichungen zu den US-Studien feststellbar sind.
- Arbeit zitieren
- Samuel Köppel (Autor:in), Intraday and Overnight Returns in the German Equity Market, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1274380
