Eine der wichtigsten Funktionen des Aktienmarktes ist der Preisbildungsprozess. Marktteilnehmer reagieren auf neue Informationen, indem sie ihre daraus resultierenden Erwartungen in Aktienpreise einfließen lassen. Die ständige Aufnahme und Verarbeitung neuer Informationen führt zu einem kontinuierlichen Preisanpassungsprozess hochfrequenter Wertpapiere. Die miteinander konkurrierenden Wertpapierbörsen werben damit, markteffizient und gut informiert zu sein. Betrachtet man die Preise deutscher Aktien, die national an parallelen Märkten gehandelt werden, lassen sich dort für denselben Titel unterschiedliche Preise fest-stellen, die sich jedoch nie unendlich weit auseinander entwickeln. Es scheinen unterschiedliche Informationen an den einzelnen Handelsplätzen vorzuliegen respektive werden Informationen unterschiedlich bewertet und in den Aktienkursen verarbeitet. Die gegenseitige Affinität der Preise lässt auf eine Interaktion und einen Informationsaustausch zwischen den Märkten schließen.
Um zu ermitteln, an welcher Stelle Informationen in den Markt gebracht werden, ist es von großem Interesse, wie sich die Aktienmärkte untereinander beeinflussen und welcher Markt den Preisbildungsmechanismus dominiert. Hierfür ist zu untersuchen, ob die Preisentwicklung an einem bestimmten Markt Reaktionen auf den restlichen Märkten verursacht. Außerdem ist zu klären, ob die geographische Herkunft des börsennotierten Unternehmens Einfluss darauf hat, welcher Markt den Prozess der Informationsverarbeitung einleitet. Der deutsche Aktienmarkt wurde in Bezug auf diese Fragestellung noch nicht untersucht. Korrespondierende Forschungsergebnisse internationaler Studien liefern jedoch erste Anhaltspunkte und lassen sich auf zwei Standpunkte verdichten. Demnach ist entweder die marktführende Leitbörse richtungsweisend oder die preisrelevanten Informationen gehen von der dem notierten Unternehmen geographisch nächst-gelegenen Börse aus. Dies soll für den deutschen Aktienmarkt an Einzelfällen überprüft werden. Hierzu werden die parallelen Aktienpreis-Verläufe der Unter-nehmen Commerzbank, Bayer, Siemens und Porsche an den beiden größten deutschen Wertpapierbörsen in Frankfurt und Stuttgart analysiert. Unter Anwendung eines vektorautoregressiven Modells wird ermittelt, ob ein signifikanter dynamischer Zusammenhang zwischen der gemeinsamen Vergangenheit der parallelen Aktienpreise besteht und ob einer der beiden Märkte im Preisbildungsprozess dominierend ist.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Zielsetzung
2 Theoretischer Bezugsrahmen
2.1 Preisbildung auf dem deutschen Kapitalmarkt
2.2 Stand der Forschung
2.3 Hypothesen
3 Methoden
3.1Untersuchungsdesign
3.2 Zur Behandlung von Finanzmarkt-Zeitreihen
3.3 Bivariates Vektorautoregressionsmodell
4 Empirische Analyse zur Informationsverarbeitung an deutschen Aktienmärkten
4.1 Parallele Preisentwicklung an den Börsen Frankfurt und Stuttgart
4.2 Impuls-Antwort-Folgen
4.3 Diskussion der Ergebnisse
5 Fazit
Zielsetzung & Themen
Diese Bachelorarbeit untersucht die Informationsverarbeitung und Preisbildungsmechanismen an den deutschen Wertpapierbörsen Frankfurt und Stuttgart anhand von hochfrequenten Tick-Daten. Ziel ist es, durch eine empirische Einzelfallstudie von vier DAX- bzw. CDAX-Unternehmen zu ermitteln, ob eine dominante Leitbörse existiert oder ob der Preisbildungsprozess durch lokale Informationsvorteile der geografisch nähergelegenen Börse beeinflusst wird.
- Analyse der Preisdynamik an parallelen Handelsplätzen mittels VAR-Modellen.
- Untersuchung des Price-Discovery-Prozesses und der Granger-Kausalität.
- Vergleich von Leitbörsen-Hypothesen mit der Theorie geografischer Informationsvorteile.
- Einsatz von Impuls-Antwort-Folgen (IAF) zur Visualisierung kurzfristiger Marktreaktionen.
Auszug aus dem Buch
3.2 Zur Behandlung von Finanzmarkt-Zeitreihen
Bei Zeitreihen spielt die Reihenfolge, in welcher die Beobachtungen auftreten, eine wichtige Rolle. Finanzmarktzeitreihen besitzen besondere Eigenschaften. Im Vergleich zu anderen Zeitreihen weisen sie nahezu keine Publikationsverzögerungen auf, das heißt Innovationen (z. B. neue Aktienkurse) werden sofort veröffentlicht. Es kann davon ausgegangen werden, dass zum Zeitpunkt t festgestellte Preise bei der Preisbildung zum Zeitpunkt t + 1 bekannt waren, während die in t herrschende wirtschaftliche Situation oder die allgemeine Konjunkturlage (z. B. Bruttoinlandsprodukt) erst nach t + 1 veröffentlicht wurden. Bei der Bildung von Prognosemodellen ist folglich zu berücksichtigen, dass makroökonomische Daten, die eine Reaktion auf Finanzmärkten hervorrufen, häufig verzögert publiziert werden und eine Reaktion somit auch erst zeitverzögert zu beobachten ist.
Ein weiterer Unterschied zu makroökonomischen Zeitreihen ist das Fehlen einer Saisonfigur; es wurden jedoch teilweise überdurchschnittliche Aktienrenditen im Januar und unterdurchschnittliche Renditen an Montagen beobachtet. Durch eine höhere Frequenz (Tick-Daten) sind außerdem kurzfristige und aktuelle Untersuchungen möglich. Bei der Verwendung längerer Zeitintervalle ginge der kurzfristig beobachtbare Effekt von Informationsasymmetrien verloren, da sich die Marktteilnehmer mittelfristig mit den fehlenden Informationen versorgen können.
Bei hochfrequenten Finanzmarktdaten ist zudem an den Rändern der Verteilung eine höhere Wahrscheinlichkeitsmasse als bei der Normalverteilung zu messen (Leptokurtosis), was eine höhere Wahrscheinlichkeit für betragsmäßig besonders hohe Renditen anzeigt. Hierbei sind negative Renditen wahrscheinlicher als positive (Linksschiefe). Überdies weisen Finanzmarktzeitreihen häufig bedingte Heteroskedastizität auf. Demnach folgen die Renditen einem bestimmten Muster: Hohen Kursschwankungen schließen sich weitere Werte mit hoher Schwankung an; gleichzeitig existieren Zeiträume, in denen geringe Schwankungen aufeinanderfolgen. Die Volatilität und somit die Varianz der Zeitreihen sind folglich nicht konstant, was eine weitere wichtige Eigenschaft anzeigt: Die Nichtstationarität.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Zielsetzung: Einführung in den Preisbildungsprozess an Aktienmärkten und Darlegung der Forschungsfragen zur Interaktion zwischen parallelen Handelsplätzen.
2 Theoretischer Bezugsrahmen: Erörterung der Preisbildungsmechanismen in Deutschland, Übersicht zum Forschungsstand und Herleitung der zu testenden Hypothesen.
3 Methoden: Detaillierte Beschreibung des Untersuchungsdesigns, der Datenaufbereitung für Finanzmarkt-Zeitreihen und des verwendeten bivariaten Vektorautoregressionsmodells.
4 Empirische Analyse zur Informationsverarbeitung an deutschen Aktienmärkten: Durchführung und Auswertung der Modellrechnungen für die vier gewählten Unternehmen inklusive der Anwendung von Impuls-Antwort-Folgen.
5 Fazit: Zusammenfassende Interpretation der Ergebnisse und kritische Reflexion des VAR-Modells in Bezug auf die untersuchten Marktdynamiken.
Schlüsselwörter
Aktienmarkt, Preisbildung, Price-Discovery, Vektorautoregressionsmodell, VAR, Hochfrequenzdaten, Tick-Daten, Börse Frankfurt, Börse Stuttgart, Information Share, Granger-Kausalität, Impuls-Antwort-Folgen, Finanzmarkt-Zeitreihen, Markttransparenz, Arbitrage.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit?
Die Arbeit analysiert, wie sich Aktienkurse an zwei verschiedenen deutschen Börsenplätzen (Frankfurt und Stuttgart) gegenseitig beeinflussen und welcher Markt Informationen schneller in Preise umsetzt.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Untersuchung deckt die Bereiche Kapitalmarkteffizienz, Preisbildungsprozesse (Price Discovery) und die Anwendung ökonometrischer Zeitreihenanalysen auf hochfrequente Börsendaten ab.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Es soll geprüft werden, ob eine Leitbörse den Preisbildungsprozess dominiert oder ob geografische Nähe zu einem Unternehmen einen Informationsvorteil an einer Regionalbörse erzeugt.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Zur Untersuchung wird ein bivariates Vektorautoregressionsmodell (VAR) verwendet, ergänzt durch Granger-Kausalitätstests und Impuls-Antwort-Folgen zur Analyse der dynamischen Zusammenhänge.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil widmet sich der empirischen Analyse von vier spezifischen Unternehmen (Commerzbank, Bayer, Siemens, Porsche), bei denen die Kursverläufe an den Börsen Frankfurt und Stuttgart mittels STATA-Software statistisch ausgewertet werden.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind insbesondere Price-Discovery, Vektorautoregressionsmodell (VAR), hochfrequente Handelsdaten, Leitbörse, Arbitrage und Zeitreihenanalyse.
Warum wurde das VAR-Modell für diese Analyse gewählt?
Das VAR-Modell ermöglicht die simultane Schätzung von Gleichungen ohne die Notwendigkeit, vorab zwischen exogenen und endogenen Variablen zu unterscheiden, was ideal für die Untersuchung wechselseitiger Marktabhängigkeiten ist.
Welche Rolle spielt die Porsche-Aktie in dieser Analyse?
Porsche dient als Fallbeispiel für ein Unternehmen mit starker regionaler Identität, um die Hypothese zu testen, ob bei regional verwurzelten Unternehmen der Heimatmarkt (Stuttgart) den Preisbildungsprozess dominiert.
- Quote paper
- Sonja Schneider (Author), 2012, Preisbildung an deutschen Aktienmärkten: Eine empirische Analyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/205769
