Die Beeinflussung von Konjunkturdaten auf die Bedeutung des Risikos als Pricing Factor von deutschen Aktien


Studienarbeit, 2004

29 Seiten, Note: 2,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1. Problemstellung und Aufbau der Arbeit

2. Kapitalmarkttheoretische Bewertungsmodelle
2.1 Theoretische Grundlagen
2.2 Kapitalmarktmodelle und ihre empirische Gültigkeit
2.2.1 Das Capital Asset Pricing Model (CAPM)
2.2.2 Die Arbitrage Pricing Theory (APT)
2.3 Anomalien auf Aktienmärkten
2.3.1 Anomalien hinsichtlich der Effizienzthese
2.3.2 Kennzahlanomalien
2.3.3 Temporäre Anomalien
2.4 Erklärungsansätze für Anomalien auf Aktienmärkten

3. Modellbildung
3.1 Der ifo Geschäftsklima-Index
3.2 Der risikofreie Einmonats-Zins
3.3 HDAX
3.3 Entwurf eines Zweifaktorenmodells

4. Empirische Untersuchung
4.1 Konstruktion der Aktienportfolios
4.2 Daten
4.3 Ergebnisse

5. Fazit und Ausblick

Literatur- und Quellenverzeichnis

Erklärung/Versicherung

Anhang I: Beispiel zur Berechnung der Saldenwerte des ifo Geschäftsklima-Saldo
II: Zusammensetzung und Verkettung von DAX®
III: Veröffentlichung der Indikatoren zur Konjunkturentwicklung gewerbliche Wirtschaft
IV: Geschäftsklima Gewerbliche Wirtschaft (1991=100), Westdeutschland, sbr

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Problemstellung und Aufbau der Arbeit

„Die Bahn der Himmelskörper kann ich auf Zentimeter und Sekunden genau berechnen, aber nicht, wie eine verrückte Menschenmenge die Börsenkurse in die Höhe oder Tiefe treiben kann“[5]. Schon Sir Isaac Newton, einer der größten Physiker aller Zeiten und gleichzeitig ein leidenschaftlicher Börsenspekulant, hat erkannt, womit sich die Finanzwirtschaft noch oder gerade heute intensiv auseinandersetzt: Die Psychologie der Börse. Immer wieder sprechen Marktteilnehmer von diesem Phänomen der Psychologie, die sich zwar im Markt befindet aber per heute nur schwer durch wissenschaftliche Fakten und Daten dargestellt werden kann.

So traten in der Vergangenheit immer wieder ökonomisch kaum nachvollziehbare Kursschwankungen oder im Extremfall Spekulationsblasen auf, so dass die relativen Preise von Aktien nicht mehr mit fundamentalen Daten zu begründen waren. Obwohl die hervorgegangenen Instrumente aus der Kapitalmarkttheorie in der Vergangenheit einen immer stärker werdenden Einfluss auf die Vermögensverwaltung nahmen, häuft sich unter den Finanzwissenschaftlern die Meinung, dass diese nun seit Jahrzehnten geltenden Modelle aufgrund ihres teilweise ungenügenden Erklärungs- und Vorhersagegehaltes überarbeitet werden müssen. Die Forschung in diesem Bereich ist schon seit geraumer Zeit im Gange, allerdings wird immer häufiger nicht nur eine Weiterentwicklung der geltenden Kapitalmarkttheorie sondern sogar ein Paradigmenwechsel gefordert.[6]

Die Erkenntnis, dass die moderne Kapitalmarkttheorie bisher keine Modelle entwickeln konnte, welche die Preisbildung auf den Kapitalmärkten hinreichend erklären, führte in den vergangenen Jahren zur Entstehung der Behavioral Finance als eigenständiges Forschungsgebiet. Ihr Ziel, das Erlangen neuer Erkenntnisse über Finanzmarktmechanismen, wollen ihre Anhänger durch das Analysieren des Individualverhaltens und durch die Berücksichtigung von psychologischen und soziologischen Aspekten erreichen.[7]

In der vorliegenden Studienarbeit wird untersucht, ob zur Erklärung der relativen Preise deutscher Blue Chips das jeweilige systematische Risiko benötigt wird, oder ob kurzfristige Erwartungsschwankungen größtenteils zur Bestimmung ausreichen.

Hintergrund dieser Arbeit ist die Annahme, dass die meisten Investoren lediglich Erwartungen darüber bilden, ob eine Anlage in das Wertpapier A heute besser ist als eine Anlage in das Wertpapier B. Der Autor vermutet, dass u. a. die aktuellen Konjunkturdaten eine nicht zu vernachlässigende Beeinflussung auf die Investitionsentscheidungen verursachen. Unter dieser Prämisse sollten dann aber zyklische Wertpapiere in der vorhersehbaren Rezession, gemessen anhand Daten eines Wirtschaftsinstitutes, geringere Renditen als nicht zyklische Wertpapiere haben. Im Boom sollten die Renditen dagegen höher sein. Dieses Ergebnis ist dann aber nicht mit der vorherrschenden Kapitalmarkttheorie vereinbar, da lt. Definition ein höheres Risiko immer mit einer höheren Rendite einhergehen sollte.

Um die Untersuchung vornehmen zu können, werden zunächst die wesentlichen Inhalte und Defizite / Marktanomalien der vorherrschenden Kapitalmarkttheorie sowie Erklärungsansätze hierfür herausgearbeitet, um darauf aufbauend ein Modell aufzustellen, das die empirische Prüfung der Annahme unter Einbeziehung von Konjunktur- und Aktienmarktdaten deutscher Blue Chips von Januar 1995 – Dezember 2002 im weiteren Verlauf der Arbeit ermöglicht. In diesem Zusammenhang wird auch auf die Behavioral Finance als alternativer Erklärungsansatz näher eingegangen. Schließlich werden die Ergebnisse nochmals zusammengefasst und Überlegungen hinsichtlich der Konsequenzen dieser Ergebnisse für die vorherrschenden Anlagestrategien angestellt.

2. Kapitalmarkttheoretische Bewertungsmodelle

2.1 Theoretische Grundlagen

Seit Beginn der fünfziger Jahre hat die Kapitalmarktlehre eine beachtliche Entwicklung erfahren. Beginn waren die grundlegenden Arbeiten von Markowitz und Tobin zur Portfolio-Selektion, sowie die Studien von Fama zur Informationseffizienz auf Kapitalmärkten. Die Ergebnisse dieser Arbeiten mündeten in zwei zentrale Paradigmen zur Bewertung risikobehafteter Wertpapiere: Das Capital Asset Pricing Model (CAPM), entwickelt von Sharpe, Linter und Mossin, und die Arbitrage Pricing Theory (APT) von Ross. Beide Modelle untersuchen die Preisbildung von Wertpapieren im Kapitalmarktgleichgewicht unter expliziter Berücksichtigung des mit der Anlage verbundenen Risikos.[8] Diesen beiden Theorien ist gemeinsam, dass nur gegen Übernahme eines höheren Risikos die erwartete Rendite der entsprechenden Anlage gesteigert werden kann.

Markowitz und Sharpe setzen in ihren Theorien informationseffiziente Märkte voraus, d. h. dass sämtliche Informationen, die den Wert einer Kapitalanlage betreffen, unverzüglich in ihren Marktpreisen verarbeitet sind. Dies impliziert, dass der einzelne Marktteilnehmer keinen Informationsvorsprung besitzt und diesen somit auch nicht durch Arbitragegeschäfte gewinnbringend umsetzen kann. Daher können höchstens überraschende Ereignisse zu nicht vorhersehbaren Kursänderungen führen, die jedoch aufgrund der Unvorhersehbarkeit nicht gewinnbringend ausnutzbar sind.[9]

Die Marktteilnehmer müssen also aufgrund der Theorie dasselbe Entscheidungsmodell und den gleichen Informationsstand und somit auch dieselben Erwartungshaltungen haben. Daher unterscheiden sich die unterschiedlichen Portfolios nur noch im Risiko. Mit dieser Erkenntnis gelang es, die Forschung weg von der individuellen Mikro- und hinein in die Makroebene, d. h. die Marktebene, zu bewegen. Hiermit waren die theoretischen Grundlagen gegeben, die zur Bildung vieler Kapitalmarktmodelle führten, die zwei bekanntesten davon sind die bereits oben erwähnten CAPM und APT, die im Folgenden knapp erläutert werden.

2.2 Kapitalmarktmodelle und ihre empirische Gültigkeit

2.2.1 Das Capital Asset Pricing Model (CAPM)

Das CAPM, das auf der Portfoliotheorie aufgebaut ist, setzt voraus, dass unter der Prämisse gleicher Erwartungen jeder Anleger im Kapitalmarktgleichgewicht eine Kombination aus dem Marktportfolio und einer risikofreien Anlage hält. Das Marktportfolio enthält alle auf dem Markt befindlichen und mit Risiko behafteten Wertpapiere und ist anhand derer Marktkapitalisierung strukturiert. Der Anleger kann also, individuell je nach Risikoaversion, entscheiden, wie viel Anteil an risikobehafteten Wertpapieren, bzw. wie viele risikolose Anlagen er in seinem Depot haben möchte. Hieraus ergibt sich dann auch die Rendite für jeden individuellen Anleger; die Erzielung unterschiedlicher Renditen bei demselben Risiko ist folglich nicht möglich.

Daraus lässt sich natürlich im Umkehrschluss im Gleichgewicht auch der Preis eines einzelnen Wertpapiers im Marktportfolio ermitteln, der sich nämlich aus dem Zins der risikolosen Anlage sowie der individuellen Risikoprämie Beta zusammensetzt. Diese zusätzliche Marktrisikoprämie wird als Ausgleich für die unsicheren Renditen am Aktienmarkt bezahlt. Somit gilt (i = 1,...,I):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Dabei steht in dieser Arbeit E(ri) für die zu erwartende Rendite der Anlage i, E(rm) für die erwartete Rendite des Marktportfolios, bzw. des Aktienmarktes und rrf für den risikolosen Zins. Der Betafaktor ßi stellt das Ausmaß des mit der Anlage i übernommenen Marktrisikos dar und wird berechnet als:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Cov(ri,rm) steht dabei für die Kovarianz zwischen der Rendite der Anlage i und der Marktrendite rm, Var(rm) für die Varianz der Marktrendite. Hieraus lässt sich leicht erkennen, dass sich das systematische Risiko einer Aktie aus dem Zusammenhang ihrer Renditeschwankungen zum Risiko des Marktportfolios ergibt. Die im Nenner stehende Varianz besteht lediglich aus Normierungsgründen.[10]

Hält also ein Anleger eine Anlage mit einem Beta von 1, liegt das systematische Risiko genau auf dem Marktdurchschnitt, was wiederum bedeutet, dass die Renditeerwartung der des Gesamtmarktes entspricht. Bei einem Beta von größer 1 liegt demnach das systematische Risiko der Anlage über dem Durchschnitt, bei einem Beta von kleiner 1 darunter. Dieser Zusammenhang gilt auch für jedes Anlageportfolio. Das Portfolio-Beta (ßp) berechnet sich in diesem Fall als gewichteter Durchschnitt (xi) der Einzelwert-Betas (ßi):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zusätzlich zu den Prämissen der Portfoliotheorie[11] liegen dem CAPM folgende, teils bereits erwähnte Annahmen zugrunde:

- Ein risikofreier Zinssatz, zu dem jederzeit beliebig viel Geld sowohl aufgenommen als auch angelegt werden kann, gilt als existent.
- Die Märkte sind informationseffizient und alle Anleger haben dieselben Erwartungen bzgl. Rendite und Risiko der Wertpapiere.
- Die Anzahl an Wertpapieren ist von außen vorgegeben, es muss eine beliebige Teilbarkeit und ein freier Wertpapierhandel gegeben sein.
- Die Preise der Wertpapiere dürfen vom einzelnen Investor nicht beeinflussbar sein.
- Auf den Märkten existieren keine Friktionen wie Steuern, Transaktionskosten o. ä..[12]

Bei Tests, die die empirische Validität des CAPM auf den Prüfstein stellen, wird insbesondere der Frage nachgegangen, ob die vom Modell implizierte lineare Abhängigkeit zwischen der durchschnittlichen Rendite und dem Beta-Risiko einer Aktie tatsächlich nachzuweisen ist. Neuere Untersuchungen wie z. B. die von Fama und French[13] lehnen diese Hypothese ab, nachdem frühere Untersuchungen noch deren Manifestation bestärkt hatten.

Wir haben oben gesehen, dass im CAPM lediglich das Marktportfolio einen Einflussfaktor auf die relativen Preise darstellt. Als fiktive Größe kann dieses nur näherungsweise durch einen Index erfasst werden.[14] Ein grundsätzlicher Mangel des CAPM besteht also darin, dass es empirisch gar nicht überprüft werden kann, da das wahre Marktportfolio eine nicht beobachtbare Größe darstellt.[15]

2.2.2 Die Arbitrage Pricing Theory (APT)

Ross ist mit seiner APT eben auf dieses Problem eingegangen. Bei dieser Theorie können die Renditen nicht nur über einen fiktiven Faktor, sondern über beliebig viele ökonomische Einflussfaktoren bestimmt werden. Als systematische Faktoren gelten dabei Größen wie: Zinssätze, Zinsspreads, Inflation, Wechselkurse, Outputniveau, Ölpreis und z. B. Konjunkturfaktoren. Während das CAPM noch auf dem Einfaktorenmodell basiert, hat sich die APT also zum Mehrfaktorenmodell entwickelt.[16] Der große Spielraum bei der Auswahl dieser Faktoren bietet aber nicht nur Vorteile, so entsteht hierdurch zwar eine große Flexibilität, der hohe Schätzaufwand und die Unspezifizierbarkeit der Risikofaktoren stehen aber als Nachteile an erster Stelle. Eine weitere Gefahr ist die von Scheinzusammenhängen. So lässt sich zwar vielleicht relativ einfach ein statistisch signifikanter Zusammenhang erkennen (wie z. B. zwischen der Geburtenrate und der Anzahl von Störchen im Land), zur Darstellung struktureller, kausaler Zusammenhänge dienen diese jedoch offensichtlich nicht.[17]

Zu Beginn muss daher festgehalten werden, dass es generell nur bedingt möglich ist, komplexe Systeme, wie z. B. den Finanzmarkt, komplett in einem Modell zu erfassen. Der Zweck der Modellbildung besteht vielmehr in der Herausarbeitung der grundsätzlichen, ökonomisch wichtigen Verbindungen, die dann, evtl. auch von Störungen beeinflusst, die kennzeichnenden Entwicklungen erklären, bzw. vorhersagen können.

Die APT stützt sich nicht wie das CAPM auf die Portfoliotheorie, sondern beruht auf Arbitragemechanismen, die dafür Sorge tragen, dass Arbitrageaussichten im Markt festgestellt und sofort egalisiert werden.[18]

Ebenfalls im Gegensatz zum CAPM geht die APT von weit weniger restriktiven Bedingungen aus. Vor allem wird auf die Annahme, dass alle Investoren das Marktportfolio halten, wird verzichtet.

[...]


[1] Vor der Neusegmentierung des deutschen Aktienmarktes zum 01.01.2003 stand die Abkürzung DAX noch für den “Deutschen Aktienindex“, jetzt steht sie als eigenständiges Markenzeichen der Deutschen Börse AG und stellt somit keine Abkürzung mehr dar.

[2] Vor der Neusegmentierung des deutschen Aktienmarktes zum 01.01.2003 stand die Abkürzung DAX 100 noch für den “Deutschen Aktienindex 100“, der die Kursentwicklungen der 30 DAX- und der 70 MDAX-Werte maß. Jetzt steht der HDAX, der aus dem DAX 100 hervorging, als eigenständiges Markenzeichen der Deutschen Börse AG und stellt somit keine Abkürzung dar.

[3] Vor der Neusegmentierung des deutschen Aktienmarktes zum 01.01.2003 stand die Abkürzung MDAX noch für den “Midcap-Deutschen Aktienindex“, jetzt steht sie als eigenständiges Markenzeichen der Deutschen Börse AG und stellt somit keine Abkürzung mehr dar.

[4] Der TecDAX startete im Rahmen der Neusegmentierung des deutschen Aktienmarktes zum 24.03.2003 und bildet die Entwicklung der 30 größten Technologieunternehmen unterhalb von DAX ab. Das Kürzel „TecDAX“ steht sie als eigenständiges Markenzeichen der Deutschen Börse AG und stellt somit keine Abkürzung dar.

[5] Vgl. Isaac Newton, http://www.lsealumni.de/doc/Psycho3-handout.pdf (10.12.2003)

[6] Vgl. u. a. Keppler, M., ‘Beta’-Faktoren und CAPM – ein Nachruf, S. 268f.

[7] Vgl. Dr. M. Lister, http://www.wwz.unibas.ch/bama/forschung/Frossard.htm (10.12.2003)

[8] Vgl. Steiner, M./ Nowak, T., Bestimmung von Risikofaktoren, S. 347 f.

[9] Vgl. Schmidt/Terberger (1996), S. 216

[10] Vgl. Gehrig, B./ Zimmermann, H., Fit for Finance, S. 82

[11] Prämissen der Portfoliotheorie: Vgl. Kleeberg, J., Der Anlageerfolg des Minumum-Varianz-Portfolios, S. 9ff.

[12] Vgl. ebenda, S. 20

[13] Fama, E./ French, K., The Cross-Section of Expected Stock Returns, S. 427 - 464

[14] Vgl. Oertmann, P./ Zimmermann, H., „Risk and Return“, S. 3ff.

[15] Vgl. Garz, H./ Günther, S./ Moriabadi, C., Portfoliomanagement – Theorie und Anwendung – S. 92: Das Marktportfolio beinhaltet z. B. auch das Humankapital einer Ökonomie, also eine Größe, die kaum quantifizierbar ist.

[16] Vgl. Gehrig, B./ Zimmermann, H., Fit for Finance, S. 170 f.

[17] Vgl. Heidorn, T., Finanzmathematik in der Bankpraxis, S. 125, S. 226ff.

[18] Vgl. Steiner, M./ Bruns, C., Wertpapiermanagement, S. 24

Ende der Leseprobe aus 29 Seiten

Details

Titel
Die Beeinflussung von Konjunkturdaten auf die Bedeutung des Risikos als Pricing Factor von deutschen Aktien
Hochschule
Duale Hochschule Baden-Württemberg, Villingen-Schwenningen, früher: Berufsakademie Villingen-Schwenningen
Veranstaltung
Kapitalmarkttheoretische Bewertungsmodelle
Note
2,3
Autor
Jahr
2004
Seiten
29
Katalognummer
V46838
ISBN (eBook)
9783638439367
Dateigröße
512 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Die Studie wurde mit eigener empirischer Untersuchung, die in der Form noch nie gemacht wurde, erstellt.
Schlagworte
Beeinflussung, Konjunkturdaten, Bedeutung, Risikos, Pricing, Factor, Aktien, Kapitalmarkttheoretische, Bewertungsmodelle
Arbeit zitieren
Andre Merz (Autor), 2004, Die Beeinflussung von Konjunkturdaten auf die Bedeutung des Risikos als Pricing Factor von deutschen Aktien, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/46838

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