Behavioral Finance. Heuristiken und das "Hot Hand"-Phänomen


Seminararbeit, 2016

17 Seiten, Note: 2.0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Heuristiken
2.1 Representativitätsheuristik
2.2 Verfügbarkeitsheuristik
2.3 Heuristik der Verankerung und Anpassung

3 Das „Hot Hand“ Phänomen
3.1 „Hot Hand“ am Kapitalmarkt am Beispiel von Hedgefonds
3.1.1 Besonderheiten von Hedgefonds
3.2 Emprirische Analyse von Jagannathan et al. (2010): „Do Hot Hands Exist among Hedge Fund Managers?“
3.2.1 Statistische Begebenheiten
3.2.2 Ergebnisse

4 Schlussbetrachtung

5 Literaturverzeichnis

1 Einleitung

Die Behavioral Finance hat sich als eigenständige Disziplin innerhalb der Verhaltensökonomik entwickelt.1 Diese entstand durch die Kritik an neoklassischen Ansätzen, die auf der Annahme des „homo oeconomicus“ basieren. Dieser handelt stets rational, hat keine kognitiven Einschränkungen und maximiert seinen Nutzen.2 Ebenfalls wird von einem vollkommenen und effizienten Markt mit vollständiger Informationstransparenz ausgegangen. Diese theoretischen Modelle sind nützlich um die grundlegenden Charakteristiken von Märkten zu verstehen. Von diesen Theorien abweichende Marktphänomene lassen sich damit aber nicht erklären.3 Die Behavioral Finance versucht mit Blick auf menschliche, psychologische Aspekte und irrationale Verhaltensweisen systematisch zu erfassen, wieso und inwiefern Märkte bzw. Marktteilnehmer in der Realität von Rationalität und Effizienz abweichen. Dieser Ansatz steht nicht unbedingt im Gegensatz zur Neoklassik, sondern soll finanzökonomischen Modellen durch weniger restriktive und realistischere Annahmen zu einem höheren Erklärungsgehalt verhelfen.4

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Entwicklung der Behavioral Finance (Quelle: Schriek 2015, S. 25)

Ein großes Teilgebiet der Behavioral Finance bezieht sich auf die individuellen Entscheidungen und Einschätzungen der Marktteilnehmer5. Auf die für die Entscheidungsfindung häufig zugrundeliegenden Heuristiken und Neigungen wird diese Seminararbeit genauer eingehen. Basierend darauf wird im Anschluss das so genannte „Hot Hand“ Phänomen erläutert, bei der ein eingetroffenes Ergebnis vermeintlich die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass eben jenes Ergebnis wieder eintrifft.6 Anhand des Beispiels von Hedgefonds wird der Frage nachgegangen, ob die „Hot Hand“ ein Phänomen oder eine tatsächliche Eigenschaft am Kapitalmarkt darstellt. Dabei werden vorhandene Studien zur Persistenz von Hedgefond-Renditen untersucht und Ergebnisse zusammenfassend erläutert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Gliederung der Behavioral Finance (Quelle: Theis 2014, S. 42)

2 Heuristiken

Eine Heuristik ist eine Methode, um mit relativ geringem kognitiven Einsatz mittels Komplexitätsreduzierung zu schnellen Entscheidungen, Erklärungen und Bewertungen von gegebenen Alternativen bei Unsicherheit zu kommen.7 Von analytischen Verfahren unterscheiden sich Heuristiken durch nicht optimale, aber für das Individuum befriedigende Lösungen.8 Diese Näherungslösungen werden oftmals auch als Faust- oder Daumenregeln deklariert.9 Heuristiken sind im Alltag wichtig, um große Mengen an Informationen schnell verarbeiten und daraus die richtigen Schlüsse ziehen zu können. Sie können beim Individuum bewusst, aber auch unbewusst ablaufen.10 Daher bergen sie ein gewisses Fehlerrisiko. Auch wenn dies nicht bedeutet, dass Marktteilnehmer sich grundsätzlich fehlerhaft entscheiden, so können nicht richtige Annahmen, Wahrnehmungen oder Erwartungen dazu führen, dass Situationen falsch bewertet werden und der Akteur in Folge irrational oder nur begrenzt rational handelt.11 Heuristische Entscheidungen werden meist dann getroffen, wenn in komplexen Situationen schnell gehandelt werden muss, wie dies auch am Kapitalmarkt der Fall ist.12 Im Folgenden werden die nach Kahneman und Tversky (1974) drei bekanntesten Formen von Heuristiken zur Bewertung von Wahrscheinlichkeiten und Vorhersagen dargestellt, inwiefern sie den Unterschied zu rationalem Verhalten begründen und welche Bedeutung diese Entscheidungen für den Kapitalmarkt und seine Teilnehmer hat.

2.1 Representativitätsheuristik

Unter Repräsentativität versteht man die Tendenz, individuelle Erfahrungswerte, Beobachtungen oder Ansichten als repräsentativ einzustufen, unabhängig davon, ob sie tatsächlich relevant sind.13 Oftmals werden Entscheidungen getroffen, welche auf geschätzten Wahrscheinlichkeiten von unsicheren Ereignissen basieren. „Ein Ereignis oder ein Sachverhalt wird dabei für umso wahrscheinlicher gehalten, je besser das Ereignis oder der Sachverhalt mit der stereotypen Vorstellung des Entscheiders zur Klasse an Ereignissen bzw. Sachverhalten übereinstimmt.“14 Diese Verwendung von Heuristiken dient dazu, einem Objekt oder Ereignis eine Eigenschaft, Wahrscheinlichkeit oder Häufigkeit auf Basis von wenigen, individuell repräsentativ erscheinenden Merkmalen zuzuweisen. Dies kann zu Verzerrungen in der Beurteilung von Wahrscheinlichkeiten oder Häufigkeiten führen15, vor allem durch folgende häufig fehlerhafte (und unbewusste) Annahmen und unberücksichtigte Aspekte:

Oftmals wird eine der Angelegenheit zugrundeliegenden Ausgangswahrscheinlichkeit („Basisratenfehler“) ignoriert, wenn es zusätzliche irrelevante Informationen gibt, die dem Entscheider aber repräsentativ erscheinen. Gibt es allerdings keine weiteren Informationen, so wird die Ausgangswahrscheinlichkeiten korrekt genutzt.16

Marktteilnehmer nehmen oft an, dass Eigenschaften von einer Population einer Stichprobe repräsentativ für die Grundgesamtheit ist, unabhängig von der Größe dieser Stichprobe. Gerade bei kleinen Stichproben ist dies keine sichere Annahme.17

Häufig wird eine Wahrscheinlichkeit als sich selbst korrigierenden Prozess wahrgenommen, welchen es bei voneinander unabhängigen Ereignissen allerdings nicht gibt. Beispielsweise wenn beim Roulette viele Runden hintereinander eine schwarze Zahl fiel, gibt es die Annahme, dass bald eine rote Zahl fallen muss.18

Einige Marktteilnehmer haben eine Neigung, intuitive Vorhersagen zu treffen und sich damit sicher zu fühlen, obwohl diese auf unvollständigen Informationen basiert. Andere Faktoren, die die Vorhersagbarkeit beschränken könnten, bleiben unberücksichtigt.19

2.2 Verfügbarkeitsheuristik

Bei Anwendung von Verfügbarkeitsheuristiken bezieht man sich zur Komplexitätsverringerung auf kognitiv verfügbare Informationen in Form von leicht abrufbaren individuellen Erinnerungen.20 Dabei werden Informationen vernachlässigt, die eine geringere Verfügbarkeit aufweisen.21 Die Verfügbarkeitsheuristik wird oft dann benutzt, wenn die Häufigkeit eines Ereignisses oder die Plausibilität einer Entwicklung eingeschätzt werden soll.22 Mehrere Faktoren spielen eine Rolle in der kognitiven Verfügbarkeit von einer Information.

Die subjektive Häufigkeit, mit der fallbezogene Beispiele in Form von Erinnerungen dem Individuum mit Leichtigkeit in den Sinn kommen, stellt die Basis für die Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer Situation dar.23

Des Weiteren verzerren Aktualität und Auffälligkeit einer Information die Einschätzung.24 Beispielsweise wird die Wahrscheinlichkeit von einem Flugzeugabsturz verglichen mit der eines Herzinfarktes überschätzt, wenn kurz zuvor öfter in den Medien über einen Absturz berichtet wurde.25

Für das Individuum leicht vorstellbare Informationen können fälschlicherweise stärker gewichtet werden als Sachverhalte, die sich die Person nur schwer vorstellen kann.26

So schreiben Bloss et al. (2009), dass die Insolvenz der Lehman Brothers Bank im September 2008 und die anschließende weltweite Finanzkrise unter anderem auch dadurch eingetroffen sei, dass damals getroffene Entscheidungen Verfügbarkeitsheuristiken unterlagen. „Die Auswirkungen einer insolventen Investmentbank waren Politikern und Finanzexperten nicht vorstellbar. Darum wurde vor der Entscheidung, die Bank Lehman Brothers der Insolvenz zu überlassen, die Wahrscheinlichkeit einer Katastrophe unterschätzt. Man wollte eigentlich nur ein Exempel statuieren; die freie Marktwirtschaft, in diesem Fall die Wall Street, sollte sich ohne staatliche Hilfe selbst regulieren. Die Auswirkungen der Lehman-Pleite vom 15. September 2008 auf den Finanzsektor waren jedoch katastrophal.“27

2.3 Heuristik der Verankerung und Anpassung

Diese Heuristik wird häufig benutzt, wenn eine numerische oder quantitative Schätzung abgegeben werden soll und es einen dazu vorgegebenen Wert gibt.28 Es ist unerheblich, ob dieser Wert zufällig, von der Person selbst oder durch das Problem vorgegeben wurde.29 Dieser Initialwert dient der Person als Ankerpunkt. Danach folgende Informationen werden relativ zu diesem Anker beurteilt. Die Schätzung wird entsprechend in Richtung des Ankers angepasst, bis die finale Antwort erreicht ist.30 Es entsteht dabei in vielen Fällen eine verzerrte Urteilsbildung aufgrund unzureichender Anpassung bzw. Entfernung vom Ausgangspunkt.31 Die Wahrscheinlichkeit von verbundenen Ereignissen wird durch den Ankereffekt überschätzt, während diese bei voneinander unabhängigen Ereignissen unterschätzt wird.32 Es ist anzumerken, dass nicht nur Laien, sondern auch Experten in Themengebieten diesem Ankereffekt unterliegen, selbst wenn sie von diesem Effekt wissen.33

[...]


1 Vgl. Theis 2014, S. 39.

2 Vgl. Bloss et al. 2009, S. 72.

3 Vgl. Bloss et al. 2009, S. 73.

4 Vgl. Theis 2014, S. 39.

5 Vgl. Theis 2014, S. 40.

6 Vgl. Stöckl et al. 2013, S. 2.

7 Vgl. Raab et al. 2016, S. 131.

8 Vgl. Raab et al. 2016, S. 131.

9 Vgl. Helpenstein 2014, S. 121.

10 Vgl. Goldberg und Nitzsch 2004, S. 50.

11 Vgl. Raab et al. 2016, S. 142.

12 Vgl. Helpenstein 2014, S. 121.

13 Vgl. Shefrin 2016, S. 59.

14 Theis 2014, S. 46.

15 Vgl. Goldberg und Nitzsch 2004, S. 72.

16 Vgl. Kahneman und Tversky 1974, S. 1124.

17 Vgl. Kahneman und Tversky 1974, S. 1125.

18 Vgl. Kahneman und Tversky 1974, S. 1125.

19 Vgl. Kahneman und Tversky 1974, S. 1126.

20 Vgl. Runge 2005, S. 14.

21 Vgl. Theis 2014, S. 47.

22 Vgl. Hafenstein 2016, S. 23.

23 Vgl. Kahneman und Tversky 1974, S. 1127.

24 Vgl. Kahneman und Tversky 1974, S. 1127.

25 Vgl. Theis 2014, S. 47.

26 Vgl. Tversky und Kahneman 1973, S. 163 f.

27 Bloss et al. 2009, S. 78.

28 Vgl. Reppenhagen 2010, S. 34.

29 Vgl. Raab et al. 2016, S. 137.

30 Vgl. Raab et al. 2016, S. 137.

31 Vgl. Kahneman und Tversky 1974, S. 1128.

32 Vgl. Kahneman und Tversky 1974, S. 1129.

33 Vgl. Raab et al. 2016, S. 138.

Ende der Leseprobe aus 17 Seiten

Details

Titel
Behavioral Finance. Heuristiken und das "Hot Hand"-Phänomen
Hochschule
Fachhochschule Münster
Note
2.0
Autor
Jahr
2016
Seiten
17
Katalognummer
V501544
ISBN (eBook)
9783346042439
ISBN (Buch)
9783346042446
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Heuristiken, Hot Hand, Behavioral, Finance, Heuristik, Fonds, Hedgefond, Fond, Hedgefonds, Kapitalmarkt, Fondmanager, Manager, Performance, Verhaltensökonomik, Marktphänomene, Jagannathan
Arbeit zitieren
Marc Gassner (Autor), 2016, Behavioral Finance. Heuristiken und das "Hot Hand"-Phänomen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/501544

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