Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Symbolverzeichnis
Einleitung
Theorie der Performanceanalyse
Performance-Begriff
Externe vs. interne Performancemessung
Rendite und Risiko
Renditemaße
Risikomaße
Risiko im Capital Asset Pricing Model
Benchmark
Begriff der Benchmark
Anforderungen an die Benchmark
Arten von Benchmarks
Klassische Performancemaße
Sharpe-Maß
Treynor-Maß
Jensen-Maß
Treynor/Black-Maß
Moderne Performancemaße
Omega-Maß
Sortino-Maß
Empirische Untersuchung
Anlagestrategie
Festlegung der Benchmarks
Datenbeschreibung
Berechnung der Renditemaße
Tests auf Normalverteilung der Daten
Berechnung der Risikomaße
Berechnung der Performancemaße
Sharpe-Maß
Treynor-Maß
Jensen-Maß
Treynor/Black-Maß
Omega-Maß
Sortino-Maß
Vergleich der Ergebnisse
Zusammenfassung
Anhang: Weitere Diagramme und Tabellen
1 Histogramme der Renditeverteilungen (monatlich)
2 Tests auf Normalverteilung bei Tagesrenditen
Literaturverzeichnis
Gegen Ende des letzten Jahrtausends erlebte Deutschland einen wahren Börsenboom. Immer mehr Deutsche kauften Aktien um an den steigenden Kursen „mitzuverdienen“ und der Deutsche Aktienindex (DAX) kletterte im März 2000 auf seinen damaligen Höchststand von 8065 Punkten. Genauso schnell wie das Geld in die Börsen floss, wurde es nach dem Platzen der „Technologieblase“ auch wieder abgezogen und der DAX stürzte innerhalb von drei Jahren auf den Tiefstand von 2202 Punkten.1 Auf die Jahresendstände bezogen lag der Tiefpunkt bei knapp 3000 Punkten.
Seit diesem Zeitpunkt steigt der DAX nahezu konstant nach oben und die deutschen Privathaushalte wagen gleichzeitig den vorsichtigen Wiedereinstieg in Aktien. Die beschriebene Entwicklung zeigt sich im V-förmigen Verlauf der beiden Kurven in obiger Abbildung. Folglich stellt sich für den Anleger die Frage, welche Aktienwerte gekauft und welche Portfolios gebildet werden sollen. Eine große Herausforderung ist hierbei die richtige Beurteilung der Börse und der börsennotierten Unternehmen. „Das reale Unternehmen hat mit Kunden, Konkurrenzfähigkeit, Qualität, Produktivität, Technologie und Mitarbeitern zu tun. Die Börse hat zu tun mit Gier, Angst und Schulden.“ Letzteres trägt zu einer deutlichen Komplexitätserhöhung der Thematik bei.
Erst recht gilt es nun herauszufinden, wie sich die Börse und ihre Aktienkurse in quantitativen Werten am besten darstellen lässt, um eine Entscheidungshilfe für die „richtige“ Anlagestrategie zu erhalten.
Das Hauptziel der Kapitalanleger
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Aufbau der Arbeit
2 Theorie der Performanceanalyse
2.1 Performance-Begriff
2.2 Externe vs. interne Performancemessung
2.3 Rendite und Risiko
2.3.1 Renditemaße
2.3.2 Risikomaße
2.3.3 Risiko im Capital Asset Pricing Model
2.4 Benchmark
2.4.1 Begriff der Benchmark
2.4.2 Anforderungen an die Benchmark
2.4.3 Arten von Benchmarks
2.5 Klassische Performancemaße
2.5.1 Sharpe-Maß
2.5.2 Treynor-Maß
2.5.3 Jensen-Maß
2.5.4 Treynor/Black-Maß
2.6 Moderne Performancemaße
2.6.1 Omega-Maß
2.6.2 Sortino-Maß
3 Empirische Untersuchung
3.1 Anlagestrategie
3.2 Festlegung der Benchmarks
3.3 Datenbeschreibung
3.4 Berechnung der Renditemaße
3.5 Tests auf Normalverteilung der Daten
3.6 Berechnung der Risikomaße
3.7 Berechnung der Performancemaße
3.7.1 Sharpe-Maß
3.7.2 Treynor-Maß
3.7.3 Jensen-Maß
3.7.4 Treynor/Black-Maß
3.7.5 Omega-Maß
3.7.6 Sortino-Maß
3.8 Vergleich der Ergebnisse
4 Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit verfolgt das Ziel, die Performance verschiedener Aktienportfolios durch eine theoretische und empirische Analyse unter der Beschränkung auf eine rückwirkende Betrachtung zu bewerten. Im Zentrum der Forschungsfrage steht die Identifikation geeigneter Analyse-Werkzeuge, um die Überlegenheit bestimmter Anlagestrategien zu prüfen.
- Theoretische Grundlagen der Performanceanalyse (Rendite, Risiko, Benchmark)
- Klassische Performancemaße (Sharpe, Treynor, Jensen, Treynor/Black)
- Moderne Performancemaße (Omega, Sortino)
- Empirische Anwendung an fünf Aktienportfolios aus dem Prime Standard
- Vergleich der Ergebnisse mit branchenspezifischen Benchmarks
Auszug aus dem Buch
2.5.1 Sharpe-Maß
Die gebräuchlichste Performancekennzahl, das Sharpe-Maß, wurde 1966 von William F. Sharpe entwickelt und ist auch unter den Namen Sharpe measure, Sharpe Ratio oder Sharpe Index bekannt. Sharpe selbst bezeichnete es als „reward-to-variability ratio“, da es über die durchschnittliche Überschussrendite (= reward oder Excess Return) des Portfolios pro Einheit Gesamtrisiko (= variability) errechnet wird. Im Normalfall wird als Gesamtrisiko die Standardabweichung verwendet. Die Überschussrendite wird über die Differenz von Portfoliorendite und risikolosem Zinssatz bestimmt. Die Formel lautet dann:
S_P = (R_P - R_F) / sigma_P
mit: S_P = Sharpe-Maß des Portfolios; R_P = Portfoliorendite; R_F = Risikoloser Zins; sigma_P = Standardabweichung der Portfoliorenditen
Grafisch betrachtet definiert sich das Sharpe-Maß über die Steigung der Geraden, die über den risikolosen Zinssatz mit dem entsprechenden Portfolio gezeichnet wird. In der folgenden Abbildung hat die Gerade zu Portfolio A eine höhere Steigung und damit A ein höheres Sharpe-Maß (S_A größer S_B) als Portfolio B.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in den deutschen Aktienmarkt und die Herausforderung der Performancebewertung ein, wobei das Hauptziel und der Aufbau der Arbeit skizziert werden.
2 Theorie der Performanceanalyse: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Grundlagen wie Rendite, Risiko, Benchmark-Problematik sowie klassische und moderne Performancemaße.
3 Empirische Untersuchung: In diesem Kapitel werden die theoretischen Maße praktisch auf fünf Aktienportfolios angewendet, um deren Erfolg im Vergleich zu Benchmarks zu bewerten.
4 Zusammenfassung: Das abschließende Kapitel fasst die zentralen Erkenntnisse der Untersuchung zusammen und reflektiert die Anwendbarkeit der Performanceanalyse für Anleger.
Schlüsselwörter
Performanceanalyse, Aktienportfolios, Rendite, Risiko, Benchmark, Sharpe-Maß, Treynor-Maß, Jensen-Maß, Treynor/Black-Maß, Omega-Maß, Sortino-Maß, Kapitalmarkt, Anlagestrategie, Diversifizierung, Standardabweichung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der theoretischen und praktischen Analyse der Performance von Aktienportfolios, um Anlegern eine Entscheidungshilfe für ihre Anlagestrategie zu bieten.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die zentralen Felder umfassen die Definition von Rendite und Risiko, die Auswahl geeigneter Benchmarks sowie die Anwendung verschiedener klassischer und moderner Performancemaße.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Messung der Performance ausgewählter Aktienportfolios anhand historischer Kursdaten, um deren relative Überlegenheit gegenüber Benchmarks zu prüfen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Arbeit nutzt eine quantitative Analyse, bei der Kennzahlen wie das Sharpe-, Treynor-, Jensen- und Omega-Maß zur Bewertung der Performance berechnet werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Einführung der Kennzahlen sowie einen empirischen Praxisteil, in dem fünf spezifische Aktienportfolios detailliert analysiert werden.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Performanceanalyse, Aktienportfolios, Risikomaße, Benchmark, Sharpe-Maß und moderne Performancekennzahlen beschreiben.
Warum ist das Jensen-Maß nicht für ein allgemeines Ranking geeignet?
Das Jensen-Maß ist eine absolute Kennzahl, die nur dann einen Vergleich zulässt, wenn zwei Portfolios ein identisches systematisches Risiko (Beta) aufweisen.
Welche Bedeutung hat die Auswahl der Benchmarks in dieser Untersuchung?
Die Benchmarks dienen als Vergleichsgröße, um die Qualität der Portfoliomanagement-Entscheidungen und die relative Wertentwicklung im Vergleich zum Markt zu beurteilen.
- Arbeit zitieren
- Julian Schüppert (Autor:in), 2008, Performance-Messung von Aktienportfolios. Eine theoretische und praktische Analyse, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/275475
