Inhalt
„Es gibt nichts, was so verheerend ist wie ein rationales Anlegerverhalten in einer irrationalen Welt.”
John Maynard Keynes (1883-1946)
Schon früh übte der britische Nationalökonom John Maynard Keynes augenscheinlich Kritik an einem Kernpunkt der erst später aufkommenden Klassischen Kapitalmarkttheorie. Diese basiert auf stets rational handelnden Marktteilnehmern in einer völlig effizienten Welt. Ob diese modell-theoretischen Annahmen für die aktuellen Kapitalmärkte weiterhin Gültigkeit besitzen, sei angezweifelt. Inwiefern die sogenannte Behavioral Finance hierbei einen alternativen Ansatz zur Berücksichtigung dieser Irrationalitäten darstellen kann, werde ich im ersten Abschnitt meiner Arbeit diskutieren.
Betrachtet man nun die anormal hohe Januarrendite für das Jahr 2012 (DAX +9.50%) und berücksichtigt man die aktuelle Berichterstattung der Medien über die an den Kapitalmärkten als besonders schlechte Perioden geltende Sommermonate, liegt es nahe, sich der Bedeutung von kalendarischen Anomalien für Investoren bewusst zu werden. Ich werde im empirischen Teil meiner Arbeit den Datensatz auf das Vorliegen und der Persistenz eines Januar-Effekts und eines sog. Halloween-Effekts untersuchen. Dies ist insbesondere interessant, da sich der Januar-Effekt in der bestehenden Literatur als nicht persistent, der Halloween-Effekt jedoch als persistent und somit weiterhin als Puzzle erweist.
Die weitere Vorgehensweise der Arbeit baut sich wie folgt auf: In Kapitel 2 wird ein theoretischer Überblick über die klassische Kapitalmarkttheorie und die Behavioral Finance gegeben. Anschließend werden in Kapitel 3 spezielle Formen von kalendarischen Anomalien erörtert. Kapitel 4 umfasst die Beschreibung der Datengrundlage sowie der angewandten Methoden. In Kapitel 5 werden die Ergebnisse der empirischen Untersuchung wiedergegeben und auf Robustheit überprüft. Kapitel 6 fasst die empirischen Resultate zusammen und gibt einen kurzen Ausblick.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Inhalt
- 2 Kapitalmarkttheorien
- 2.1 Klassische Kapitalmarkttheorie
- 2.1.1 Rationalitätskonzept
- 2.1.2 Effizienzmarkthypothese
- 2.1.3 Kritik an klassischer Kapitalmarkttheorie
- 2.2 Behavioral Finance
- 2.2.1 Quasirationalität
- 2.2.2 Limitierte Arbitrage
- 3 Kalendarische Anomalien
- 3.1 Day-of-the-Week-Effekt
- 3.2 Holiday-Effekt
- 3.3 Turn-of-the-Month-Effekt
- 3.4 Januar-Effekt
- 3.5 Halloween-Effekt
- 4 Daten und Methoden
- 4.1 Daten
- 4.2 Methoden
- 5 Empirische Ergebnisse
- 5.1 Turn-of-the-Year-Effekt oder Effekte?
- 5.1.1 Ergebnisse des Januar-Effekts für DM-Indizes
- 5.1.2 Prüfung auf zeitliche Persistenz
- 5.1.3 Januar-Effekt für EM-Indizes
- 5.1.4 Dezember-Effekt?
- 5.2 Halloween-Effekt
- 5.2.1 Ergebnisse für DM-Indizes
- 5.2.2 Prüfung auf zeitliche Persistenz
- 5.2.3 Ergebnisse für EM-Indizes
- 5.2.4 Berücksichtigung von Ausreißern
- 5.3 Gegenseitige Beeinflussung der Effekte
- 6 Schlussfolgerungen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit untersucht die Bedeutung der Behavioral Finance für Aktienanalysen. Der Fokus liegt auf der empirischen Analyse kalendarischer Anomalien, insbesondere des Januar- und Halloween-Effekts. Ziel ist es, zu analysieren, ob diese Anomalien auch in der Gegenwart, mit Berücksichtigung des Einflusses der Behavioral Finance, noch bestehen.
- Die Rolle der Behavioral Finance in der Aktienanalyse
- Empirische Untersuchung kalendarischer Anomalien
- Analyse des Januar-Effekts und Halloween-Effekts
- Prüfung der zeitlichen Persistenz der Effekte
- Bedeutung der Anomalien für Investitionsstrategien
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 2 stellt zunächst die klassische Kapitalmarkttheorie mit ihren zentralen Konzepten wie Rationalität und Effizienzmarkthypothese vor. Anschließend wird die Behavioral Finance mit ihren Grundannahmen von Quasirationalität und limitierter Arbitrage eingeführt.
Kapitel 3 widmet sich der Beschreibung kalendarischer Anomalien, mit Fokus auf den Day-of-the-Week-Effekt, Holiday-Effekt, Turn-of-the-Month-Effekt, Januar-Effekt und Halloween-Effekt.
Kapitel 4 erläutert die verwendeten Daten und Methoden der empirischen Analyse. Die Daten umfassen Aktienindizes aus entwickelten und aufstrebenden Märkten. Die Methoden basieren auf Regressionsanalysen.
Kapitel 5 präsentiert die Ergebnisse der empirischen Analyse des Turn-of-the-Year-Effekts, insbesondere des Januar- und Dezember-Effekts, sowie des Halloween-Effekts. Die Ergebnisse werden für verschiedene Aktienindizes und Zeitperioden untersucht, wobei auch die Berücksichtigung von Ausreißern und die Interaktion der Effekte betrachtet werden.
Schlüsselwörter
Behavioral Finance, Aktienanalyse, Kalendarische Anomalien, Januar-Effekt, Halloween-Effekt, Effizienzmarkthypothese, Quasirationalität, Limitierte Arbitrage, Empirische Analyse, Aktienindizes, Regressionsanalyse, Zeitliche Persistenz, Ausreißer.
- Quote paper
- Peter Mendler (Author), 2012, Bedeutung der Behavioral Finance für Aktienanalysen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/208531
