Analystenprognosen sind im Rahmen der Kapitalkostenschätzung von hoher Bedeutung. Finanzanalysten liefern mit ihren Prognosen die Inputparameter für Bewertungsmodelle wie das Dividenden-Barwert Modell, das Residual Income Model oder das Capital Asset Pricing Model. Unter dem Begriff Kapitalkosten versteht man dabei die Mindestrendite, die ein Investor auf das in der Unternehmung investierte Kapital erwar-tet. Durch die Prognosen werden Finanzinvestoren Informationen zur Verfügung gestellt, die diese im Rahmen des Portfolio-Management-Prozesses benötigen, um Unternehmen zu bewerten und ihre Investmententscheidung zu treffen.
Die Aufgabe von Finanzanalysten besteht heute schwerpunktmäßig in der Beschaffung, Überprüfung, Verarbeitung, Auswertung und strategischen Einordnung der von den Unternehmen veröffentlichten quantitativen Informationen. Diese vergleichen sie mit den Werten der am Markt konkurrierenden Unternehmen. Ziel der Suche und Analyse dieser Informationen ist die Veröffentlichung von Gewinnschätzungen und die Bereitstellung konkreter Anlageempfehlungen, also die Auskunft darüber, ob Käufe oder Ver-käufe der untersuchten Wertpapiere vorteilhaft sind. Hieraus ergibt sich eine große ökonomische Bedeutung, die Finanzanalysten für andere Marktteilnehmer haben. Finanzanalysten sind bei ihrer Arbeit einer Vielzahl von Interessenkonflikten ausgesetzt, die Einfluss auf die Qualität ihrer Prognosen haben. Interessenkonflikte sind ins-besondere dann möglich, wenn Finanzanalysten für Institutionen arbeiten, die neben Brokerdiensten auch Investmentbanking betreiben oder in anderen geschäftlichen Beziehungen zu den Emittenten der untersuchten Wertpapiere stehen.
In der vorliegenden Arbeit werden theoretische und empirische Arbeiten ausgewertet, die den Zeitpunkt der Analystenschätzung endo-genisieren.

Extrait

Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)

1 Einleitung
2 Modelltheoretische Darstellung des optimalen Prognosezeitpunktes

2.1 Stand der Forschung
2.2 Das Modell von Guttman

2.2.1 Ursprung und Motivation
2.2.2 Modellannahmen

2.2.2.1 Frühzeitigkeit der Schätzung
2.2.2.2 Präzision der Schätzung
2.2.2.3 Optimistische Verzerrung

2.2.3 Die Nutzenfunktion des Analysten
2.2.4 Ein-Analysten-Fall

2.2.4.1 Die optimale Prognose
2.2.4.2 Das Timing der optimalen Prognose
2.2.4.3 Komparative Statik

2.2.5 Zwei-Analysten-Fall

2.2.5.1 Unterschiede zum Ein-Analysten-Fall
2.2.5.2 Exkurs: Teilspielperfektes Gleichgewicht in reinen Strategien
2.2.5.3 Indifferenzintervall des Analysten
2.2.5.4 Das Timing der optimalen Prognose
2.2.5.5 Komparative Statik
2.2.5.6 Lösung bei unbekanntem Parametern

2.2.6 Mehr-Analysten-Fall
2.2.7 Kritische Würdigung

2.3 Das Modell von Gul und Lundholm

2.3.1 Ursprung und Motivation
2.3.2 Modellannahmen
2.3.3 Modellergebnisse

2.3.3.1 Symmetrisches Gleichgewicht
2.3.3.2 Asymmetrisches Gleichgewicht

2.3.4 Determinanten endogener Clusterbildung
2.3.5 Kritische Würdigung

2.4 Vergleich der Modelle

2.4.1 Annahmen und Modellierung der Umweltbedingungen
2.4.2 Determinanten des optimalen Prognosezeitpunktes

2.5 Ausblick

3 Überblick über empirische Arbeiten zum Prognosezeitpunkt

3.1 Stand der Forschung
3.2 Studie von Cooper, Day und Lewis

3.2.1 Grundidee und Aufbau
3.2.2 Methodologie

3.2.2.1 Bestimmung der Analystenperformance
3.2.2.2 Komponenten der Analystenperformance

3.2.3 Ergebnisse
3.2.4 Kritische Würdigung

3.3 Studie von Clement und Tse

3.3.1 Grundidee und Aufbau
3.3.2 Methodologie
3.3.3 Ergebnisse
3.3.4 Kritische Würdigung

3.4 Studie von Li

3.4.1 Grundidee und Aufbau
3.4.2 Methodologie

3.4.2.1 Modellbeschreibung
3.4.2.2 Testverfahren

3.4.3 Ergebnisse
3.4.4 Kritische Würdigung

3.5 Weitere Studien zum Prognosezeitpunkt

4 Zusammenführung von Theorie und Empirie

4.1 Erwartungen an die empirischen Ergebnisse aus theoretischer Sicht
4.2 Vergleich zwischen Theorie und Empirie

5 Resümee

Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)

Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit dem Timing von Analystenschätzungen, einem zentralen Aspekt der Finanzmarktforschung. Das Ziel der Arbeit ist es, das optimale Timing von Analystenschätzungen aus theoretischer und empirischer Perspektive zu beleuchten und die Determinanten des optimalen Prognosezeitpunktes zu identifizieren. Hierfür werden verschiedene theoretische Modelle analysiert und mit empirischen Studien verglichen.

Optimales Timing von Analystenschätzungen
Theoretische Modellierung des Prognosezeitpunktes
Empirische Studien zum Timing von Analystenschätzungen
Vergleich zwischen Theorie und Empirie
Determinanten des optimalen Prognosezeitpunktes

Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)

Das erste Kapitel bietet eine Einführung in die Thematik des optimalen Prognosezeitpunktes von Analystenschätzungen. Kapitel 2 befasst sich mit der modelltheoretischen Darstellung des optimalen Prognosezeitpunktes. Es werden verschiedene Modelle vorgestellt, die den Prognosezeitpunkt von Analysten erklären. So wird das Modell von Guttman untersucht, welches auf der Annahme beruht, dass Analysten einen Anreiz haben, ihre Prognosen frühzeitig zu veröffentlichen, um ihren Ruf zu verbessern. Zudem wird das Modell von Gul und Lundholm betrachtet, welches die Entstehung von Analystengruppen und die Auswirkungen auf den Prognosezeitpunkt untersucht. Kapitel 3 bietet einen Überblick über empirische Arbeiten zum Prognosezeitpunkt. Hierbei werden Studien von Cooper, Day und Lewis, Clement und Tse sowie Li vorgestellt, die untersuchen, wie sich der Zeitpunkt von Analystenschätzungen auf deren Performance auswirkt. Kapitel 4 führt Theorie und Empirie zusammen und analysiert die Unterschiede zwischen den theoretischen Modellen und den empirischen Ergebnissen. Das fünfte Kapitel bietet ein Resümee der wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit.

Schlüsselwörter (Keywords)

Analystenschätzungen, Prognosezeitpunkt, Finanzmarktforschung, theoretische Modelle, empirische Studien, Determinanten, Reputation, Clusterbildung, Analystenperformance.

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Résumé des informations

Titre: Das Timing von Analystenschätzungen
Université: University of Cologne
Note: 1,7
Auteur: David Bannas (Auteur)
Année de publication: 2006
Pages: 73
N° de catalogue: V169352
ISBN (ebook): 9783640887736
ISBN (Livre): 9783640887873
Langue: allemand
mots-clé: Analystenschätzungen; Analyst Forecast; Prognosezeitpunkt; Optimale Prognose Timing von Analystenschätzungen Analystenprognosen
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Citation du texte: David Bannas (Auteur), 2006, Das Timing von Analystenschätzungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/169352

Das Timing von Analystenschätzungen