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Technische Indikatoren und ihre Fähigkeit zur Equity Premium Prediction

Title: Technische Indikatoren und ihre Fähigkeit zur Equity Premium Prediction

Bachelor Thesis , 2018 , 57 Pages , Grade: 2,0

Autor:in: Julian Fischer (Author)

Economics - Finance
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Summary Excerpt Details

Das Equity Premium Puzzle ist seit 1985 ein viel diskutiertes Paradoxon in der Finanzwirtschaft. Neben vielen weiteren differenzierten Erklärungsansätzen in der Literatur wird in dieser Arbeit die Fähigkeit von technischen Indikatoren untersucht, Vorhersagen über die Entwicklung der Equity Premium zu treffen. Technische Indikatoren sind als Teil der technischen Analyse für Finanzmarktteilnehmer ein heute gängiges Instrument zur Einordnung und Umsetzung von Investitionsstrategien. Das diese Indikatoren mit ihrer Eigenschaft Trends aufzudecken jedoch nicht zwangsläufig zu dauerhaften Überrenditen führen, wird in einem Artikel des Handelsblatts kontrovers diskutiert. Diese Arbeit verknüpft die Erkenntnisse der Anwendung technischer Indikatoren aus Praxis und wissenschaftlicher Literatur, um deren Prognosekraft für die Equity Premium zu analysieren. In dem ersten Abschnitt werden zunächst bekannte technische Indikatoren diskutiert und mit dem aktuellen Stand der wissenschaftlichen Erkenntnisse und Hypothesen über die Equity Premium verknüpft. Dieser Teil ermöglicht eine Einschätzung für die Datengrundlage der folgen empirischen Untersuchungen. Diese Untersuchungen werden im nächsten Abschnitt erläutert und analysiert. Dabei handelt es sich um eine In-Sample Analyse, Out-of-Sample Analyse und eine Asset Allokationsanalyse, die sich an dem Modellrahmen von Neely et al. orientieren. Im dritten Abschnitt findet eine Würdigung und Einordnung der Ergebnisse in den wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Kontext statt. Die übergeordnete Untersuchung der Fähigkeit technischer Indikatoren zu Equity Premium Prognose eröffnet weitere Forschungsfragen: Welche individuellen technischen Indikatoren sind dafür besonders gut geeignet? Schaffen Kombinationen mehrerer Indikatoren dabei einen Mehrwert? Mit welchen Modifizierungen lässt sich die Prognosekraft verstärken? Welche Rückschlüsse lassen sich für die Verwendung technischer Indikatoren bei der Asset Allokation ziehen? Diese und weitere Fragen werden Gegenstand der Untersuchungen in dieser Arbeit sein.

Excerpt


Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)

  • 1. Einleitung
  • 2. Technische Indikatoren und historische Equity Risk Premium im wissenschaftlichen Kontext
    • 2.1 Eigenschaften und Intuition bekannter technischer Indikatoren
    • 2.2 Eigenschaften und Determinanten der Equity Premium
    • 2.3 Historische Equity Premium als Prognosegrundlage
  • 3. Vorausdeutende Regressionen basierend auf zehn bedeutsamen Indikatoren
    • 3.1 In-Sample Analyse
    • 3.2 Out-of-Sample Analyse
    • 3.3 Analyse der Asset Allokation
  • 4. Kritische Würdigung der Ergebnisse
    • 4.1 Erfolge und mögliche Schwachstellen des Modells
    • 4.2 Einfluss des technologischen Fortschritts
    • 4.3 Mehrwert für die Gesellschaft
  • 5. Zusammenfassung

Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)

Diese Arbeit untersucht die Fähigkeit technischer Indikatoren, Vorhersagen über die Entwicklung der Equity Premium zu treffen. Technische Indikatoren sind als Teil der technischen Analyse ein gängiges Instrument für Finanzmarktteilnehmer. Die Arbeit verknüpft Erkenntnisse aus der Praxis und der wissenschaftlichen Literatur, um die Prognosekraft von technischen Indikatoren für die Equity Premium zu analysieren.

  • Eigenschaften und Intuition bekannter technischer Indikatoren
  • Eigenschaften und Determinanten der Equity Premium
  • Die Prognosekraft technischer Indikatoren für die Equity Premium
  • Die Auswirkungen der Nutzung von technischen Indikatoren auf die Asset Allokation
  • Die Bedeutung von technischen Indikatoren im Kontext der Equity Premium Puzzle

Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)

Kapitel 1 gibt eine Einleitung in die Thematik der Equity Premium und der Fähigkeit technischer Indikatoren, diese zu prognostizieren.

Kapitel 2 beleuchtet die Eigenschaften und die Funktionsweise der verwendeten technischen Indikatoren und setzt diese in Beziehung zur Equity Risk Premium. Es werden zudem Determinanten der Equity Premium diskutiert und die historische Equity Premium als Prognosegrundlage vorgestellt.

Kapitel 3 analysiert die Prognosekraft von technischen Indikatoren für die Equity Premium mit Hilfe verschiedener Regressionen. Es werden In-Sample- und Out-of-Sample-Analysen durchgeführt, sowie die Implikationen für die Asset Allokation untersucht.

Kapitel 4 bietet eine kritische Würdigung der Ergebnisse und diskutiert mögliche Schwachstellen des Modells. Es wird der Einfluss des technologischen Fortschritts und der gesellschaftliche Mehrwert der Forschungsfrage erörtert.

Kapitel 5 fasst die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit zusammen und diskutiert offene Forschungsfragen.

Schlüsselwörter (Keywords)

Technische Indikatoren, Equity Premium, Equity Risk Premium, Prognosekraft, Asset Allokation, Markteffizienzhypothese, Random-Walk-Hypothese, Equity Premium Puzzle.

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Details

Title
Technische Indikatoren und ihre Fähigkeit zur Equity Premium Prediction
College
University of Göttingen
Grade
2,0
Author
Julian Fischer (Author)
Publication Year
2018
Pages
57
Catalog Number
V412437
ISBN (eBook)
9783668637054
ISBN (Book)
9783668637061
Language
German
Tags
Technische Indikatoren Technical Indicators Prognose Prediction Finanzen Finance SMA EMA SO RSI CCI ADX MACD BB DC KC Moving Average Stochastischer Oszillator Relative Strength Indicator Commodity Channel Index Average Directional Movement Index Average Directional Index Moving Average Convergence Divergence Bollinger Band Donchian Channel Keltner Channel EP ERP Equity Premium Equity Risk Premium Kryptowährung Bitcoin In-Sample Analyse Out-of-Sample Analyse Asset Allocation Technical Analysis Technische Analyse Finanzanalyse
Product Safety
GRIN Publishing GmbH
Quote paper
Julian Fischer (Author), 2018, Technische Indikatoren und ihre Fähigkeit zur Equity Premium Prediction, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/412437
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