Der private Investor und der Montagseffekt

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Symbolverzeichnis

Vorwort

1. Kapitalmarktanomalien und ihre Erklärungsansätze
1.1 Theoretische Grundlagen
1.2 DerMontagseffekt
1.2.1 Hypothesen zu Erklärung der Montagsanomalie
1.2.1.1 Trading TimeHypothese
1.2.1.2 Calendar Time Hypothese
1.2.1.3 Closed Market Hypothese
1.2.1.4 Information Processing Hypothese
1.2.15 Die Auswirkungen des unterschiedlichen Verhaltens privater und institutioneller Investoren
1.2.1.6 Die Korrelation der Renditen
1.2.1.7 Blue Monday Hypothese
1.2.2 Aktuelle Forschungsergebnisse
1.2.3 Zwischenfazit

2. Empirische Untersuchungen des Montagseffekts auf dem deutschen Kapitalmarkt
2.1 Definitionen und Begriffsbestimmungen
2.2 Ausgangspunkt der Untersuchungen
2.3 Darstellung der Datenbasis

3. Ergebnisse der empirischen Untersuchung
3.1 Allgemeine Darstellung der Transaktionen
3.2 Deskriptive Statistik der Datenbasis
3.3 Methodologie
3.4 Regressionsmodelle zur Überprüfung eines signifikanten Montagseffekts
3.4.1 Einfaches lineares Regressionsmodell
3.4.2 Multiple lineare Regressionsmodelle
3.4.3 Zeitreihenmodelle
3.4.4 Auswirkungen der Finanzkrise auf das Handelsgeschehen
3.4.5 SpezielleBetrachtung deutscherAktien

4. Fazit und Ausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Vergleich der durchschnittlichen Tagesrenditen am amerikanischen Kaptialmarkt

Abbildung 2 Vergleich der durchschnittlichen Anzahl an Kauf- und Verkaufstransaktionenje Wochentag

Abbildung 3a Verkaufstransaktionen im Zeitverlauf

Abbildung 3b Kauftransaktionen im Zeitverlauf

Abbildung 4 Die Entwicklung des DAX- Kurse im Untersuchungszeitraum

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Durchschnittliche Anzahl an Transaktionen an Sonntagen und den anderen Wochentagen in Israel

Tabelle 2 Überblick über die Geldgeschäfte der untersuchten Kunden

Tabelle 3 Anzahl der einzelnen Wochentage im Beobachtungszeitraum

Tabelle 4 Gesamtanzahl der Kauf- & Verkaufstransaktionen 2005- 2008

Tabelle 5 Anzahl der durchschnittlichen Transaktionenje Wochentag

Tabelle 6 Absolute Werte der Kauf- & Verkaufstransaktionen je Wochentag

Tabelle 7 Deskriptive Statistik der Datenbasis

Tabelle 8 Ergebnisse des einfachen linearen Regressionsmodells

Tabelle 9a Ergebnisse der multiplen Regressionsmodelle - Käufe

Tabelle 9b Ergebnisse der multiplen Regressionsmodelle - Verkäufe

Tabelle 10a Ergebnisse der multiplen Regressionsmodelle mit ln Transformation -Käufe

Tabelle 10b Ergebnisse der multiplen Regressionsmodelle mit ln Transformation - Verkäufe

Tabelle 11 Ergebnisse der multiplen Regressionsmodelle mit allen Kontrollvariablen & ln Transformation

Tabelle 12 Prais Winsten AR(1) Regressionsergebnisse

Tabelle 13 AR(1)MA(1) Regressionsergebnisse

Tabelle 14 Ergebnisse des Regressionsmodells mit Lag- Operatoren 1. Ordnung

Tabelle 18 Durchschnittliche Anzahl an Transaktionen während der Finanzkrise

Ergebnisse des Regressionsmodell für deutsche Aktien

Tabelle 16 Durchschnittliche Marktrendite je Wochentag im Untersuchungszeitraum

Tabelle 17 Ergebnisse der einfachen linearen Regressionsschätzung der Marktrendite

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Vorwort

Die Auswirkung des Verhaltens der Investoren auf dem Kapitalmarkt ist zentraler Gegenstand der Forschungsrichtung Behavioural Finance. Ziel ist es dabei, einen besseren Überblick über die Faktoren zu bekommen, die den Marktteilnehmer bei seinen Entscheidungen und seinem Handeln beeinflussen, sowie die daraus resultierenden Marktbewegungen zu erklären. Aufbauen auf diesen sollen mögliche Anlagestrategien abgeleitet werden.

Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf den so genannten Montagseffekt, der durch das nicht vollständig rationale Verhalten der Anleger ausgelöst wird. Auf der Basis des Artikels ,, On the behavioural differences between professional and amateur investors after the weekend” von Itzhak Venezia und Zur Shapira (2007) wurde anhand von verschiedenen Regressionsmodellen untersucht, ob der Wochenendeffekt im Zeitraum von 2005 bis 2008 auch am deutschen Kapitalmarkt empirisch nachgewiesen werden kann. Ziel der Arbeit ist es festzustellen, ob diese Kalenderanomalie noch existiert oder mittlerweile durch die bestehende Literatur und die darauf folgenden Reaktionen auf dem Finanzmarkt verschwunden ist. Die Ergebnisse der empirischen Untersuchungen zeigen einen signifikanten Montagseffekt für die beobachtete Kundengruppe an privaten Investoren in dieser Periode. Allerdings ist es fraglich, ob ein Montagseffekt auch auf dem gesamten deutschen Kapitalmarkt existierte.

1. Kapitalmarktanomalien und ihre Erklärungsansätze

1.1 Theoretische Grundlagen

In vielen neoklassischen Kapitalmarkttheorien wie z. B. dem Capital Asset Pricing Modell wird angenommen, dass Investoren im Sinne der Wirtschaftstheorien des “Homo oeconomicus“ und der „Erwartungsnutzentheorie“ rational handeln und bei gegebenen Risiko ihren Gewinn maximieren wollen. Daraus ergibt sich, dass Kapitalmärkte schwach informationseffizient sein müssen, da alle Informationen, die über ein Unternehmen verfügbar sind, im Preis widergespiegelt sind.^[1] Seit 1970 kommen jedoch viele empirische Untersuchungen zu dem Schluss, dass es zu systematischen Abweichungen der Renditen von diesen Gleichgewichtsmodellen am Markt kommt.^[2] Diese Verhaltensmuster führen zu Renditen, die nicht durch die traditionellen Finanzierungstheorien erklärt werden können und in der Literatur als Anomalien bezeichnet.^[3] Das individuelle und nicht vernunftgemäße Verhalten der Investoren, das stark von Emotionen wie zum Beispiel Angst und Gier beeinflusst wird, ist dabei oft die Ursache für diese Unregelmäßigkeiten. Dies hat zur Folge, dass die von Eugene F. Fama angenommene „schwache Form der effizienten Märkte“ nicht immer anwendbar ist, Wertpapiere falsch bewertet werden und Überschussrenditen erzielt werden können.^[4]

Grundsätzlich lassen sich zwei Klassen an Anomalien, die sich auf verschiedene Ebenen beziehen, unterscheiden. Während Verhaltensanomalien durch irrationales Verhalten der Individuen entstehen, treten Kapitalmarktanomalien auf der Marktebene auf.^[5] Neben Untemehmenskennzahlen wie dem Book- to - Market Ratio, dem Momentumeffekt oder der Firmengröße, gibt es auch saisonal bedingte Renditestrukturen, die zu systematischen „anomalen“ Abweichungen führen. Diese jahreszeitlich bedingten Muster werden als „Kalenderanomalien“ oder auch „Saisonalitäten“ definiert.^[6] Im Gegensatz zu Fama und French, die davon ausgehen, dass die Aktienpreise einem multivariaten stochastischen Random­Walk Prozess folgen und zeitkonstant sind, haben Forscher wie Donald B. Keim (1973) aufgezeigt, dass Erträge einzelner Monate bzw. Jahreszeiten voneinander abweichen und von bestimmten Kalenderperioden abhängig sind.^[7] Empirische Untersuchungen belegen fünf verschiedene Kalendereffekte, die auf der Jahreshälfte, dem Monat oder Wochentagen beruhen.^[8] Zu diesen gehören der „Januar- Effekt“, „Halloween- Effekt“, „Feiertagseffekt“, „Monatswechseleffekt“ und der „Montagseffekt“.^[9]

Als Folge dieser auftretenden Anomalien, hat sich die Forschungsrichtung „Behavioural Finance“ entwickelt. Auf der Basis von Modellen aus der kognitiven Psychologie wird das Verhalten der Marktteilnehmer am Kapitalmarkt analysiert und versucht daraus Rückschlüsse auf die Präferenz- und Entscheidungsbildung der Investoren zu ziehen.^[10] Im Folgenden wird nun der Montagseffekt beispielhaft für die Vielzahl der existierenden Kapitalmarktanomalien genauer untersucht sowie die sich daraus ergebenden Auswirkungen.

1.2 Der Montagseffekt

Nach stochastischen Gesichtspunkten betrachtet geht man davon aus, dass Renditen an den einzelnen Wochentagen identisch verteilt sind.^[11] Empirische Untersuchungen belegen jedoch, dass die Kapitalerträge voneinander abweichen, insbesondere montags. Dieser „Montagseffekt“ oder die oft auch als „Day of the week effect“ bezeichnete Reaktion der Aktienmärkte wurde 1980 das erste Mal von Kenneth French in dem Artikel „Stock returns and the weekend effect“ beschrieben.^[12] Die Reaktion bezieht sich dabei auf die Rendite von Börsenschlusskurse von Freitagen zu Schlusskursen an Montagen und beschreibt niedrigere oder gar negative Renditen an Montagen.^[13] Zunächst überprüft der Autor auf Basis des folgenden Modells, ob die erwartete Rendite E(Rt) konstant und der Störterm st stationär ist. Unter diesen Umständen wären die Tagesrenditen gleichverteilt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

French’s Analyse des S&P 500 Index im Zeitraum von 1953- 1977 beweist jedoch, dass die durchschnittlichen Tagesgewinne variieren, keine Gleichverteilung vorliegt und Montagsrenditen meist negativ signifikant sind.^[14] Zahlreiche weitere Forschungen belegen die Existenz dieser Saisonalität auf den bedeutenden internationalen Kapitalmärkten sowie in „emerging marktets“.^[15] Als Folge der verschiedenen Zeitzonen, tritt dieses Phänomen in einigen Ländern wie z.B. in Japan oder Australien erst verzögert an Dienstagen auf.^[16] Lakonishok und Levi (1982) machen in ihren Studien ausfindig, dass anomale Montagsrenditen bereits seit 1897 auf den amerikanischen Aktienmärkten vorzufinden sind und dass es sich in Folge dessen um kein periodenspezifisches Phänomen handelt.^[17] Darüber hinaus ist der Montagseffekt nicht nur bei Aktien sondern auch einer Reihe weiterer Finanztitel wie Mortgage Backed Securities, Fonds, Schuldscheinen, Gold, Wechselkursen etc. beobachtet worden.^[18]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Vergleich der durchschnittlichen Tagesrenditen am
amerikanischen Kapitalmarkt; Quelle: Draper, Paudyal^[19]

Auf Basis dieser Anomalie könnten Investoren gemäß der „Seil on Friday and buy back on Monday“ -Strategie Überrenditen erzielen, indem sie montags Finanztitel zu niedrigen Preisen kaufen und freitags teurer verkaufen.

Aktuellere Recherchen zeigen, dass seit Beginn der 90er Jahre eine Verlagerung in der saisonal bedingten Renditereaktion stattgefunden hat und die Anomalie auf einigen Märkten bereits verschwunden ist.^[20]

Im Laufe der Zeit sind verschiedenen Hypothesen, oftmals auf dem Regressionsmodell von French basierend, entstanden, die versuchen die Ursachen für dieses Phänomen zu identifizieren. Trotz der zahlreichen Forschungsarbeiten, ist der Montagseffekt bis heute jedoch nicht vollständig analysiert.^[21]

1.2.1 Hypothesen zur Erklärung des Montagseffekts

Die verschiedenen Erklärungsansätze der Montagsanomalie werden im Folgenden dargestellt und überprüft, bevor ein kurzer Einblick in die aktuellen Forschungsergebnisse gegeben wird.

1.2.1.1 Trading Time Hypothese

Auf der Theorie der Gleichverteilung der durchschnittlichen Tagesrendite baut die „Trading Time Hypothese“ auf. Demzufolge sind die Erträge an allen Tagen, an denen gehandelt werden kann, ungefähr identisch. Unter Berücksichtigung von Dummy Variablen für die einzelnen Wochentage, werden die Sensitivitäten der einzelnen Tagesrendite geschätzt. Um diese Hypothese anzunehmen, müssten demnach alle Regressionskoeffizienten gleich 0 sein, sodass die Tagesrendite von Dienstag bis Freitag jeweils der durchschnittlichen Montagsrendite к entsprechen würde.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die verschiedenen Tests führen jedoch zu dem Ergebnis, dass keine Gleichverteilung der Renditen vorliegt und die Montagsrendite von den anderen Tagesrenditen abweicht.^[22]

1.2.1.2 Calendar Time Hypothese

Darauf aufbauend stellt French die „Calendar Time Hypothese“ auf. Nach dieser Theorie ergibt sich die Rendite an Montagen aus der dreifachen durchschnittlichen Tagesrendite, da sie die Rendite für Samstag und Sonntag beinhaltet und den Anleger für die längere Halteperiode entschädigt. Diese Vermutung wird anhand eines Regressionsmodells überprüft, bei dem Alpha к einem Drittel der Montagsrendite entspricht und die Dummy­Wochentagsvariablen für denjeweiligen Wochentag dit den Wert 1 annehmen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die empirischen Resultate zeigen jedoch deutlich, dass die Hypothese verworfen werden und die Anomalie nicht auf dieser Basis erklärt werden kann.^[23]

1.2.1.3 Closed Market Hypothese

Die Tatsache, dass an den Wochenenden zwei Tage lang kein Handel betrieben wird, wird in der „Closed Market Hypothese“ berücksichtigt. Demzufolge müssten ähnliche Marktreaktionen nach Feiertagen an den Kapitalmärkten beobachtbar sein.^[24] Smirlock und Starks (1986) entdecken bei einer genaueren Untersuchung der Intraday Daten, dass die anomalen Renditestrukturen an Montagen hauptsächlich in den frühen Morgenstunden nach Öffnen der Börse auftreten, und somit keine Konsequenz des ausgebliebenen Handels am Wochenende sind.^[25] Daher gibt es keinen „Wochenendeffekt“ aufgrund des Nicht- Handelns, sondern lediglich einen Montagseffekt.

1.2.1.4 Information processing Hypothesis

Miller sowie Abraham und Ikenberry (1994) betrachten in ihren Studien vor allem dem Einfluss von Informationen auf Kauf- und Verkaufsentscheidungen.^[26] Im Vergleich zu French gehen die Autoren von einem komplexeren Wirkungsgebilde aus. Grundsätzlich unterscheiden Sie dabei zwischen dem Anlageverhalten privater und institutioneller Investoren.^[27] Im Gegensatz zu institutioneilen Anlegern legen private Marktteilnehmer ihren Handlungen oft die Empfehlung von Anlageberatem zugrunde. Da diese grundsätzlich mehr Kauf- als Verkaufsempfehlungen geben, ist diese Informationsquelle verzerrt.^[28] Hinzu kommt, dass die Informationsbeschaffung unter der Woche höhere Transaktionskosten aufweist. Die erhöhten Kosten resultieren insbesondere aus der Tatsache, dass private Investoren an Wochentagen arbeiten und im Vergleich dazu am Wochenende mehr Zeit haben, um sich über aktuelle Kurs- und Firmenentwicklungen zu informieren.^[29] Dies hat zur Folge, dass Entscheidungen gemäß der „Information processing Hypothese“ auf das Wochenende verlagert und an Montagen auf den Finanzmärkten ausgeführt werden. Die verspätete Reaktion auf Neuigkeiten am Markt führt somit zu anomalen Renditen an Montagen.^[30] Darüber hinaus wurde festgestellt, dass sich negative Erträge an Freitagen negativ auf die folgende Montagsrendite auswirken. Außerdem wird ein Großteil „schlechter“ Informationen an Freitagen kurz nach Marktschließen veröffentlicht, um so die Märkte nicht zu beunruhigen. Diese Neuigkeiten wirken sich dann bei Öffnung des Kapitalmarktes am Montag auf die Aktienpreise aus.^[31] Hierbei scheint die Länge des Wochenendes jedoch keine signifikante Wirkung auf die Anomalie zu haben.^[32]

1.2.1.5 Die Auswirkungen des unterschiedlichen Verhaltens privater und institutioneller Investoren

Eine große Bedeutung in der Erforschung des „Day-of-the-week“ Effekts wird dem privaten Investor beigemessen, da sich dessen Verhalten stark von dem der institutioneilen Investoren unterscheidet. Die „Individual Investor Hypothese“ liefert dabei basierend auf der „Information processing hypothesis“ zwei Gründe, weshalb der private Anleger den Montagseffekt verursacht: Die Asymmetrie der Empfehlungen der Aktienberater und die kostengünstige Möglichkeit, die das Wochenende bietet, um insbesondere Verkaufsentscheidungen zu treffen.^[33] Die Kostenreduktion ergibt sich aus der Verfügbarkeit von mehr Zeit zur Analyse von Informationen und Reflexion der Empfehlungen. Daraus folgt, dass die Handelsaktivität der privaten Investoren gekrümmt ist.^[34] Während institutioneile Investoren am Montagmorgen für gewöhnliche ihre Strategie für die kommende Woche festlegen, erhöhen Private ihre Verkaufsaktivität, um so ihre Liquiditätsbedürfnisse zu befriedigen und das freiwerdende Kapital in gewinnbringendere Finanztitel zu investieren.^[35] Als Konsequenz ergibt sich ein verstärktes Handeln der individuellen Akteure an Montagen im Vergleich zu den Institutioneilen, was schließlich zu Abweichungen in der Renditestruktur führt.^[36] Somit haben die Zunahme an Seil- Orders im Vergleich zu Buy- Orders durch Amateure und der Rückgang der Handelsaktivität der professionellen Anleger, einen negativen Einfluss auf die Preise und die durchschnittliche Montagsrendite.^[37]

Weitere Belege liefern Sias und Starks (1995) anhand der Alternativhypothese „The institutional investor hypothesis“, nach der der professionelle Investor die Montagsanomalie verursacht. Sie vertreten die These, dass die saisonalen Anomalien durch die unterschiedlichen Aktivität zwischen den beiden Anlegergruppen, aber auch durch den Informationsvorsprung der Institutionen enstehen.^[38] Ähnliche Reaktionen auf das divergierende Verhalten wird von Cai, Li und Qi (2006) für den chinesischen Aktienmarkt^[39] sowie von Venezia und Shapira (2007) für den israelischen Kapitalmarkt festgestellt.^[40] Ein weiteres Anzeichen ist die Tatsache, dass private Anleger aufgrund des geringeren verfügbaren Investitionsbetrages mehr Anteile an kleinen Firmen besitzen und somit der Montagseffekt bei diesen Finanztiteln stärker ausgeprägt ist.^[41]

Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass das unterschiedliche Verhalten der beiden Anlegergruppen einen erheblichen Einfluss auf das Zustandekommen der Montagsanomalie hat.^[42]

1.2.1.6 Die Korrelation der Renditen

Wie bereits im Zuge der „ Individual investor hypothesis“ beschrieben wurde, scheint eine Korrelation zwischen den Renditen der einzelnen Wochentage vorzuherrschen. Empirische Analysen der Gewinne in verschiedenen Aktienmärkten und über längere Perioden hinweg führen zu dem Ergebnis, dass die Korrelation der Kapitalerträge zwischen zwei Wochentagen die höchsten Werte für die Beziehung zwischen Freitag und Montag aufweist.^[43] Dabei haben negative Renditen an Freitagen jedoch eine größere Wirkung auf den Montagseffekt, als positive. Diese führen teilweise sogar zu positiven aber im Verhältnis zu den anderen Wochentagen dennoch niedrigeren Montagsrenditen.^[44] Eine mögliche Erklärung für die hohe Korrelation wäre, dass private Investoren die Freitagskurse als Basis für ihre Entscheidungen benutzen.

1.2.1.7 Blue Monday Hypothese

Die sogenannte „ Blue Monday Hypothese“ befasst sich insbesondere mit dem Verhalten und den Emotionen, die einen Einfluss auf die Handlungen der Marktteilnehmer ausüben.^[45] Rystrom (1989) geht davon aus, dass die Stimmung der Investoren an den einzelnen Wochentagen verschieden ist. Nachdem der Montag das Ende des Wochenendes und der damit verbundenen Freizeit darstellt, ist an diesem Tag meistens eine schlechtere Gemütslage der Anleger vorzufinden, die sich wiederum auf das Handeln am Kapitalmarkt auswirkt. Dieser Pessimismus führt zu einer negativeren Bewertung von Vermögenswerten und einer verstärkten Risikowahrnehmung, die in einer größeren Bereitschaft Wertpapiere zu verkaufen resultiert.^[46] Unter Einbezug des „Consumer Sentiment Index“ wurde bewiesen, dass dieser Effekt in schweren Zeiten wie wirtschaftlichen Krisen mitunter noch verstärkt auftritt.^[47]

1.2.2 Aktuelle Forschungsergebnisse

Aktuellere Untersuchungen belegen, dass insbesondere für große Firmen Wertpapiere keine signifikanten negativen Renditen aufweisen, sondern stattdessen sogar positive Renditen am ersten Tag der Woche. Bei kleinen Firmen hingegen ist in den meisten Fällen der traditionelle Montagseffekt vorzufinden und es hat keine Verlagerung der Anomalie stattgefunden. Als möglicher Grund für diese Umstrukturierung werden geringere

Transaktionskosten angenommen, da sie Arbitrage gegen den Montagseffekt erlauben. Als weitere Ursache wird die Veränderung der Gebühren für Aktienmakler angesehen.^[48]

[...]

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^[1] Vgl. Morgan, (2010)

^[2] Vgl.Fama/French ( 1996), S. 55

^[3] Vgl. Cramer, Et al.(1999), S. 36

^[4] Vgl. Mishkin (2007), S.166

^[5] Vgl. Heun (2007), S.120

^[6] Vgl. Salm/Siemkes (2009), S.l

^[7] Vgl. Keim (1983), S. 13

^[8] Vgl. Heun (2007), S.121

^[9] Vgl. Mishkin (2007), S.166

^[10] Vgl. Perridon/Steiner/Rathgeber (2009), S.297

^[11] Vgl. Holfort (2009), S. 60

^[12] Vgl. French (1980), S.55-60

^[13] Vgl. Galai/Kedar-Levy (2005), S. 169

^[14] Vgl. French (1980), S. 56

^[15] Vgl. Pettengill (2006), S. 5

^[16] Vgl.Bayar/Kan (2002), S. 78

^[17] Vgl. Lakonishok/Levi (1982), S. 889

^[18] Vgl. Pettengill (2006), S. 5-6

^[19] Vgl. Draper/Paudyal (2002), S.514

^[20] Vgl. Holfort (2009), S. 60

^[21] Vgl. Tong (2000), S.495

^[22] Vgl. French (1980), S. 61

^[23] Vgl. French (1980), S. 61

^[24] Vgl. French (1980), S. 61

^[25] Vgl. Smirlock/Starks (1986), S.198

^[26] Vgl. Abraham/Ikenberry (1994), S.265

^[27] Vgl. Miller (1988), S.44

^[28] Vgl. Abraham/Ikenberry (1994), S.265

^[29] Vgl. Abraham/Ikenberry (1994), S.265

^[30] Vgl. Miller (1988), S.45

^[31] Vgl. Pettengill (2006),S. 11

^[32] Vgl. Keim/Stambaugh (1984), S. 825

^[33] Vgl. Brooks/Kim (1997), S. 725

^[34] Vgl. Abraham/Ikenberry( 1994), S. 266

^[35] Vgl. Miller (1988), S.44

^[36] Vgl. Abraham/Ikenberry ( 1994), S. 276

^[37] Vgl. Brooks/Kim (1997), S.735

^[38] Vgl. Sias/Starks( 1995), S. 58

^[39] Vgl. Cai/Li/Qi (2006), S. 87

^[40] Vgl. Venezia/Shapira (2007), S. 1417

^[41] Vgl. Miller (1988), S.46

^[42] Vgl. Brooks/Kim (1997), S.735

^[43] Vgl. Keim/Stambaugh (1984), S. 831

^[44] Vgl. Jaffe/Westerfield,/Ma (1989),S. 646

^[45] Vgl. Rystrom,/Benson(1989), S. 76

^[46] Vgl. Rystrom/Benson(1989), S. 76

^[47] Vgl. Ghondalekar/Mehdian (2003), S. 86

^[48] Vgl.Pettengill (2006), S. 6