Der Momentum-Effekt in Deutschland


Hausarbeit, 2017
50 Seiten, Note: 1,7

Leseprobe

INHALTSVERZEICHNIS

1. Einleitung

2. Theorie des Momentum-Effekts
2.1 Definition Momentum-Effekt
2.2 Historische Studien
2.3 Momentum-Strategien
2.3.1 Klassische Momentum-Strategie
2.3.2 52 Week Enhanced Momentum
2.3.3 Volatility Scaled Momentum
2.3.4 Information Discreteness Enhanced Momentum
2.4 Erklärungsansätze
2.4.1 Rationale Ansätze
2.4.1.1 Neoklassische Finanzierungstheorie
2.4.1.2 Erhöhte Risiken der Momentum-Strategie
2.4.1.3 Weitere rationale Erklärungsansätze
2.4.2 Verhaltenswissenschaftliche Erklärungsansätze
2.4.2.1 Underreaction
2.4.2.2 Overreaction
2.4.2.3 Overconfidence-Effekt

3. Der Momentum-Effekt in Deutschland
3.1 Konkretisierung der Forschungsfrage
3.2 Methodik
3.2.1 Formations- und Halteperioden
3.2.2 Portfoliokonstruktion
3.2.3 Renditeberechnung
3.2.4 Transaktionskosten
3.2.5 Datenauswahl
3.3 Stand der aktuellen Forschung
3.4 Empirische Studie

4. Zusammenfassung und Ausblick

5. Literaturverzeichnis

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

Abbildung 1: Durchschnittliche kumulative Momentum-Überrenditen

Abbildung 2: Discrete vs. continous information

Abbildung 3: Abnormal Returns of Winners vs. Losers

Abbildung 4: Kumulative Renditen von Unternehmensaktien vor der Übernahme

Abbildung 5: Überlappende und nicht überlappende Untersuchungsperioden

Abbildung 6: Darstellung der KMS (12 0 3) nach Untersuchungsläufen

ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

TABELLENVERZEICHNIS

Tabelle 1: Market weighted vs. equal weighted

Tabelle 2: Momentum-Strategien-Renditen am deutschen Markt

Tabelle 3: Portfolio-Überrenditen nach Untersuchungsperiode.

Tabelle 4: Ergebnisse KMS (6 1 6 EW) 30.12.2015-30.01.2017

Tabelle 5: Ergebnisse KMS (6 1 6 EW) 30.11.2015-30.12.2016

Tabelle 6: Ergebnisse KMS (3 0 12 EW) 30.11.2015-28.02.2017

ANHANGSVERZEICHNIS

Anhang 1: Rohdaten S-DAX

Anhang 2: Empirische Studie KMS (6 1 6 EW) für den Untersuchungszeitraum (1)

Anhang 3: Empirische Studie KMS (6 1 6 EW) für den Untersuchungszeitraum (2)

Anhang 4: Empirische Studie KMS (12 0 3 EW) für den Untersuchungszeitraum (3)

1. Einleitung

Ausgehend von der Effizienzmarkthypothese nach Malkiel & Fama (1970, S. 383) spiegelt der Preis eines Finanzinstruments alle vorhandenen fundamentalen Informationen über ein Unternehmen vollständig wider. Die Effizienz der Informationsverarbeitung wird dabei in eine schwache, mittelstarke und starke Form unterschieden. Es besteht nach der Effizienzmarkthypothese keine Möglichkeit anhaltende Überrenditen gegenüber dem Markt aufgrund von technischen Analysen, Fundamentalanalysen, Insider- oder anderweitigen Informationen zu erzielen.

Im Widerspruch zu dieser Hypothese konnten jedoch in der Vergangenheit überdurchschnittliche Gewinne in Abhängigkeit von historischen Kursentwicklungen nachgewiesen werden. Abweichungen dieser Art werden in der Literatur als (Kapitalmarkt-) Anomalien bezeichnet(Reimers, 2017, S. 5).

Eine der bekanntesten Kapitalmarktanomalien ist der sogenannte Momentum-Effekt. Die zugrundliegende Hypothese des Momentum-Effekts lautet, dass die Aktien mit den höchsten bzw. niedrigsten Renditen über die vergangenen drei bis zwölf Monate diesen Renditetrend im Durchschnitt prozyklisch fortsetzen(Jegadeesh & Titman, 1993, S. 65). Der Momentum-Effekt bietet Investoren folglich eine Möglichkeit die Rendite des Marktes basierend auf Vergangenheitswerten zu übertreffen(Nelles et al. 2007, S. 444).

Erstmals nachgewiesen wurde der Momentum-Effekt von Jegaadesh & Titman (1993, S. 65) in einer Studie für den US-Markt. Ausgehend von dieser Untersuchung wurde der Momentum-Effekt anhaltend auf verschiedenen Märkten und für unterschiedliche Finanzinstrumente (z.B. Aktien) festgestellt.

Die Forschungsfrage der Arbeit lautet in diesem Zusammenhang, ob der Momentum Effekt auch für den deutschen Markt aktuell nachweisbar ist. Zudem soll die internationale Literatur umfassend ausgearbeitet werden.

Die Arbeit unterteilt sich der Problemstellung folgend in zwei Teile. Der vorangestellten Einleitung folgen in Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen des Momentum-Effekts. Dieses Kapitel beginnt zweckmäßig mit der Definition des Momentum-Effekts. Es folgt eine Vorstellung historischer Studien, die dem Leser die Ursprünge der Momentum-Forschung näherbringen sollen. Im Anschluss daran werden ausgewählte Strategien zur Erzielung sogenannter Momentum-Überrenditen vorgestellt. Kapitel zwei endet mit einer differenzierten Auswahl von rationalen und verhaltenswissenschaftlichen Ansätzen zur Erklärung des Momentum-Effekts.

In Kapitel 3 wird dann zunächst die Forschungsfrage konkretisiert, bevor im Weiteren auf die komplexe Methodik der Momentum-Effekt-Untersuchungen eingegangen wird. Im Anschluss folgt ein Überblick zum aktuellen Stand der Momentum-Forschung für den deutschen Markt. Die Ergebnisse der aktuellen Literatur reichen bis ins Jahr 2015. Hier werden zwei Studien vorgestellt und deren Ergebnisse verglichen. Für den Zeitraum 2015-2017 werden nachfolgend die Ergebnisse einer eigenen empirischen Studie einer klassischen Momentum-Strategie (KMS) für den S-DAX vorgestellt. Das abschließende Kapitel „Zusammenfassung und Ausblick“ dient dazu die Ergebnisse der Arbeit nochmals Revue passieren zu lassen und kritisch zu hinterfragen.

2. Theorie des Momentum-Effekts

2.1 Definition Momentum-Effekt

In der Einleitung wurden einige wichtige Aspekte schon vorausgestellt, die aber im Folgenden aufgrund ihrer Bedeutung nochmals aufgegriffen werden. Beim Momentum-Effekt handelt es sich um eine Kapitalmarktanomalie, welche der Effizienzmarkthypothese widerspricht. In der Literatur spricht man von einem Momentum-Effekt, wenn abnormale Gewinne in Abhängigkeit von historischen Kursentwicklungen erwirtschaftet werden(Reimers 2017, S. 5).Nelles et al.(2007, S. 444)sehen im Momentum-Effekt zudem eine Möglichkeit für Investoren den Markt (die Marktrendite) zu übertreffen.

Der Begriff „Momentum“ kommt aus dem Lateinischen und wird mit „Bewegung, Bewegungskraft“ ins Deutsche übersetzt. Es müssen im Zusammenhang mit der Momentum-Forschung einige Begrifflichkeiten differenziert werden.

Der Momentum-Effekt ist von der Momentum-Analyse zu unterscheiden. Beim Momentum-Effekt wird eine Querschnittsbetrachtung (cross sectional) aller Aktien vollzogen. Im Gegensatz dazu beschäftigt sich die Momentum-Analyse mit der Betrachtung von Aktien auf Einzeltitelebene (time series)(Moskowitz et al., 2012, S. 228-229).

Moskowitz et al. (2012, S. 229) stellen zudem fest, dass die beiden Effekte zwar unterschiedlich sind, aber durch die implizite Annahme der Existenz von Trends in Renditezeitreihen in Beziehung zueinanderstehen.

In der Literatur werden zudem die Begriffe Momentum-Effekt und Momentum-Strategie oft nicht klar voneinander abgegrenzt oder synonym verwendet. Der Momentum-Effekt ist das Ergebnis einer (erfolgreichen) Momentum-Strategie. Die Momentum-Strategie beschreibt das Vorgehen, das angewandt wird um einen Momentum-Effekt zu generieren. Mittlerweile werden in der Literatur verschiedene Momentum-Strategien diskutiert mit denen in der Vergangenheit Momentum-Überrenditen erwirtschaftet wurden. In Kapitel 2.3 werden beispielhaft einige der bekanntesten Momentum-Strategien vorgestellt.

Den Schwerpunkt der aktuellen Momentum-Forschung bildet nach wie vor die klassische Momentum-Strategie nach Jegadeesh & Titman (1993). Deshalb wird im weiteren Verlauf die Definition der beiden Autoren als maßgeblich angesehen. Die grundlegende Hypothese des Momentum-Effekts lautet, dass die Aktien mit den höchsten bzw. niedrigsten Renditen über die vergangenen drei bis zwölf Monate diesen Renditetrend im Durchschnitt prozyklisch fortsetzen(Jegadeesh & Titman, 1993, S. 65). Prozyklisch bedeutet in diesem Zusammenhang, dass im Gegensatz zu einer antizyklischen Strategie (Contrarian-Strategie) Siegeraktien gekauft und Verliereraktien verkauft werden(Nelles et al., 2007, S. 444). Die Überrendite einer KMS liegt bei rund 1% pro Monat(George & Hwang 2004, S. 2145).

Die KMS nach Jegadeesh & Titman (1993) besteht aus einer Formations- und Halteperiode. Die Formationsperiode, auch Ranking-Zeitraum genannt, erstreckt sich über j-Monate. In dieser werden ausgewählte Finanztitel (z.B. Aktien) anhand von Renditen geordnet. Anschließend werden die ausgewählten Anlageobjekte über k-Monate (Halteperiode) gehalten. Bezeichnet werden die unterschiedlichen Perioden-Kombinationen als j-Monate/k-Monate-Strategie. Diese Vorgehensweise setzt voraus, dass die Möglichkeit besteht Aktien in beliebiger Stückelung zu kaufen bzw. leer zu verkaufen. Die KMS besteht folglich aus zwei Teilen dem Gewinner- und dem Verliererportfolio. Für das Gewinnerportfolio lautet die Annahme, dass die Aktien, die über die Formationsperiode bestimmt wurden sich in der Halteperiode weiterhin positiv entwickeln werden. Für das Verliererportfolio wird angenommen, dass diese Titel in der Halteperiode noch weiter absinken. Am Ende wird die WML (Winners Minus Losers)-Rendite bestimmt. Diese ergibt sich aus der Subtraktion der Rendite des Winner-Portfolios und der Rendite des Losers-Portfolios. Wichtig für das Verständnis der Strategie ist hierbei, dass das Verliererportfolio vom Gewinnerportfolio subtrahiert wird, da man von einer negativen Rendite des Losers-Portfolios ausgeht.(Jegadeesh & Titman, 1993, S. 68)

Die nachstehende Abbildung zeigt das Ergebnis einer Studie von Jegadeesh & Titman aus dem Jahr 1999 für den US-Markt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1. Durchschnittliche kumulative Momentum-Überrenditen.

In Abbildung 1 sind die durchschnittlichen kumulativen Momentum-Überrenditen einer KMS für eine Formations-Periode von sechs Monaten in Abhängigkeit von der Haltedauer in Monaten (für den Zeitraum 1965-1997) dargestellt. Jegadeesh & Titman (1999, S. 11) stellen fest, dass sich der Momentum-Effekt für Halteperioden von mehr als einem Jahr abschwächt und sich für sehr lange Halteperioden sogar umkehrt. Deshalb definieren die beiden Autoren den Momentum-Effekt als Phänomen für Halteperioden von drei Monaten bis zu einem Jahr. Seit den Studien von Jegadeesh & Titman (1993) hat sich die Momentum-Effekt-Forschung enorm weiterentwickelt. Der Momentum-Effekt wurde mittlerweile in verschiedenen Anlageklassen nachgewiesen. Unter anderem bei:

- Aktien(Asness et al. 2013; Jegadeesh & Titman 1993; Jegadeesh & Titman 1999; Levy 1967)
- Rohstoffen(Asness et al. 2013; Erb & Harvey 2006)
- Währungen(Asness et al. 2013; Okunev & White 2003)
- Anleihen(Asness et al. 2013; Jostova et al. 2010)

Die folgende Arbeit beschäftigt sich mit dem Momentum-Effekt für die Anlageklasse Aktien beziehungsweise Aktienindizes.

2.2 Historische Studien

In der Literatur werden die technischen Handelsregeln nach Levy (1967) oftmals als Ursprung der Momentum-Theorie verstanden(Nelles et al. 2007, S. 444).

Levy (1967) Relative Strength as a Criterion for Investment Selection

Levy untersuchte in seiner Studie von 1960 bis 1965 ein Aktiensample von 200 Werten der New Yorker Stock Exchange (NYSE). Als Datenbasis dienten hierfür die Wochenschlusskurse der NYSE über eine 260-Wochen-Periode. Der Kern von Levy’s Untersuchungen war das Ranking nach dem Kriterium der „Relativen Stärke“. Diese wurde als Abstand des jeweils aktuellen Wochenschlusskurses zum gleitenden Durchschnitt der Wochenschlusskurse über 26 Wochen definiert. Im Anschluss wurden die entsprechend nachfolgenden Renditen über vier und 26 Wochen untersucht. Seine Veröffentlichung belegte den Erfolg der Momentum-Strategie erstmals im Rahmen einer Studie(Levy, 1967, S. 598-600).

Jegadeesh and Titman (1993) Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for stock Market Efficiency

Erstmals nachgewiesen wurde der Momentum Effekt von Jegadeesh & Titman (1993).

“This paper documents that strategies which buy stocks that have performed well in the past and sell stocks that have performed poorly in the past generate significant positive returns over 3- to 12-month holding periods”(Jegadeesh & Titman, 1993, S. 1)

Die Autoren untersuchten in ihrer US-Markt-Studie den Zeitraum von 1965 – 1989. Es wurde festgestellt, dass eine mittelfristige prozyklische Investmentstrategie zu Überrenditen von bis zu durchschnittlich 12,01% p.a. führt. Es wurde aber auch gezeigt, dass sich die Überrenditen bei langfristiger Betrachtung bis zur Hälfte verringerten(Jegadeesh & Titman, 1993, S. 1).

Rouwenhorst (1998) International Momentum Strategies

The payoffs are therefore inconsistent with the joint hypotheses of market efficiency and commonly used asset pricing models “(Rouwenhorst, 1998, S. 283).

In einer Studie für den Zeitraum von 1980 bis 1995 betrachtete Rouwenhorst ein Portfolio aus zwölf europäischen Aktienmärkten für eine mehrjährige Formations- und Testperiode. Seine Ergebnisse zeigten, dass das Portfolio aus Gewinnerwerten der Vergangenheit im Vergleich zu Verliererwerten der Vergangenheit eine Überrendite von etwa 1% pro Monat erwirtschaften konnten. Rouwenhorst verwies auf die Problematik, dass die Renditen nach der klassischen Finanztheorie nur unzureichend erklärt werden können(Rouwenhorst, 1998, S. 283).

2.3 Momentum-Strategien

In der Literatur werden mittlerweile viele verschiedene Arten von Momentum-Strategien unterschieden. Nachfolgend werden einige gängige Varianten kurz vorgestellt. Aufgrund des Rahmens der Arbeit wird kein Anspruch auf Vollständigkeit erhoben.

2.3.1 Klassische Momentum-Strategie

Auf die KMS wurde in Kapitel 2.1 bereits eingegangen, da sie aber den Schwerpunkt der Arbeit darstellt wird im Folgenden die Kernidee nochmals skizziert. Die KMS geht auf die Studie von Jegadeesh & Titman aus dem Jahr 1993 zurück. Die zugrundliegende Hypothese lautet, dass man mit dem Kauf von Gewinner-Aktien (der Vergangenheit) und dem Verkauf (Leerverkauf) von schlechten Aktien (der Vergangenheit) für eine Halteperiode von drei bis zwölf Monaten Überrenditen gegenüber der Marktrendite erwirtschaften kann(Jegadeesh & Titman, 1993, S. 1). Die KMS besteht aus einer Formations- und Halteperiode. Die Formationsperiode, auch Ranking-Zeitraum genannt, erstreckt sich über j-Monate. In dieser werden ausgewählte Finanztitel (z.B. Aktien) anhand von Renditen geordnet. Anschließend werden die ausgewählten Anlageobjekte über k-Monate (Halteperiode) gehalten. Die resultierenden j-k-Perioden-Kombinationen bilden die Basis der KMS. In der Praxis müssen eine Reihe untersuchungsrelevanter Entscheidungen für eine KMS getroffen werden. Hierauf wird in Kapitel 3.1 detaillierter eingegangen.

2.3.2 52 Week Enhanced Momentum

Die „52 Week Enhanced Momentum-Strategie“ (52WEMS) basiert auf der KMS und verbessert diese nach Meinung der Autoren um eine weitere Komponente. Im Gegensatz zur KMS werden hier die Aktien in der Formationsperiode nicht nach ihrer Rendite, sondern nach ihrer Entfernung vom 52-Wochen-Hoch sortiert(George & Hwang, 2004, S. 2145-2147).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Bei dieser Strategie werden die Finanztitel mit der höchsten (niedrigsten) Sorting Ratio gekauft (verkauft). Franz & Regele (2016, S. 197) schlagen eine Formations- und Halteperiode von jeweils 6 Monaten vor. Zwischen der Formations- und Halteperiode empfehlen die Autoren einen Zwischenmonat um Bid-/Askeffekte zu kontrollieren.

George & Hwang (2004, S. 2145-2147) begründen ihre von der KMS abweichende Vorgehensweise damit, dass Investoren zurückhaltend auf gute Nachrichten reagieren, wenn sich eine Aktie in der Nähe ihres 52-Wochen-Hochs befindet. Nach Meinung der Autoren setzt sich aber auf lange Sicht der gerechtfertigte Kurs einer Aktie durch. Deshalb plädieren sie dafür, Finanztitel mit hoher (niedriger) Sorting Ratio zu kaufen (verkaufen).

2.3.3 Volatility Scaled Momentum

Barroso & Santa-Clara (2015, S. 1) argumentieren in ihrer Studie aus dem Jahr 2015, dass eine KMS gegenüber anderen Anlagestrategien zwar eine höhere Sharpe Ratio1 hatte, aber auch deutlich schlimmere Crashes („Kursabstürze“). Daraus schlussfolgern die Autoren, dass eine KMS für risikoaverse Anleger uninteressant ist. Momentum-Crashes stellen auch einen wichtigen Bestandteil der modernen Erklärungsansätze für den Momentum-Effekt dar. Darauf wird in Kapitel 2.3 noch detaillierter eingegangen.

Barroso, Santa-Clara(2015, S. 1-3)vertreten zudem die Meinung, dass der überwiegende Teil des Risikos ein Momentum-spezifisches Risiko darstellt und nicht ein Markt-Risiko. Basis ihrer Argumentation ist das CAPM (Capital Asset Pricing Modell) auf das in Kapitel 2.4 genauer eingegangen wird. In der klassischen Finanztheorie wird grundsätzlich ein systematisches und ein unsystematisches Risiko unterschieden. Das unsystematische Risiko (auch spezifisches oder diversifizierbares Risiko genannt) wird in der Literatur als dasjenige Risiko bezeichnet, das durch Risikodiversifizierung des Portfolios reduziert werden kann. Im Gegensatz dazu kann das systematische Risiko nicht weiter reduziert werden. Die „Volatility Scaled Momentum-Strategie“ (VSMS) setzt an diesem Punkt an und stellt eine Verbesserung der KMS dar, da sie ein Ranking der Anlagetitel auf Basis der prognostizierten Volatilität eines Anlagetitels vorschlägt. Die Volatilität wird hier als Gradmesser der Gefahr eines Momentum-Crashes benutzt.

2.3.4 Information Discreteness Enhanced Momentum

Die „Information Discreteness Enhanced Momentum-Strategie“ (IDEMS) basiert im Wesentlichen auf der „frog-in-the-pan“–Hypothese. Diese besagt, dass Investoren Informationen, die ihnen kontinuierlich in kleinen Mengen zufließen, nicht bzw. nur gering wahrnehmen.Da et al.(2014)schlussfolgern, dass eine Serie leichter Veränderungen weniger Aufmerksamkeit auf sich zieht als einzelne gravierende Informationszuflüsse. Auf diesen Annahmen aufbauend lautet ihre Hypothese, dass der Momentum-Effekt für Anlagetitel mit kontinuierlichen, kleineren Informationsflüssen stärker ausgeprägt ist, d.h. höhere Überrenditen aufweist(Da et al. 2014, S. 1-3).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In Abbildung 2 wird der Unterschied zwischen „discrete“ und „continuous information“ dargestellt. Beide Firmen haben den selben Anfangs- und Endaktienkurs, aber unterschiedliche Renditen für den 250-Tage-Zeitraum. Während im Fall „continuous“ die Informationen häufig und in kleineren Mengen auftreten, kommen die „discrete information“ in großen Mengen, aber weniger häufig vor.

Da et al. (2014, S. 3-7) stellen eine Berechnungslogik für die Auswahl von Anlagetiteln vor, die eine Sortierung nach Information discreteness vorsieht:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Mit

IDi,t Information discretness for stock i in month t

PRET Cumulative Return for stock i over the previous year

%neg Percentage of daily negative returns over the past year

%pos Percentage of daily positive returns over the past year

Die Autoren schlagen zur Verbesserung der KMS eine zweifache Sortierung der Formationsperiode vor. Zunächst wird analog der KMS nach der Rendite und ergänzend dazu im nachfolgenden Schritt eine weitere Sortierung nach ID vorgenommen. Aus dem ermittelten Gewinnerportfolio wird bei der IDEMS das Portfolio mit dem niedrigsten ID-Wert gekauft. Analog dazu wird beim Verliererportfolio das Portfolio mit dem höchsten ID-Wert verkauft bzw. leerverkauft. In der oben gezeigten Abbildung entspricht der ID-Wert für continuous information -0,136 und für discrete information 0.072. Die Überlegungen vonDa et al.(2014)sind denen vonBarroso, Santa-Clara(2015)durchaus ähnlich, da beide versuchen das Risiko der Momentum-Strategie zu minimieren, indem sie Erkenntnisse der Momentum-Erklärungsansätze in die KMS implementieren. Entscheidender Unterschied ist aber, dassBarroso, Santa-Clara(2015)sich der Thematik auf Basis rationaler Erklärungsansätze nähern undDa et al.(2014)von verhaltenswissenschaftlichen Theorien ausgehend argumentieren. Auf die Erklärungsansätze der Behaviorial Finance (verhaltenswissenschaftliche Erklärungsansätze) wird in Kapitel 2.4 eingegangen. Es gibt noch einige weitere Momentum-Strategien wie zum Beispiel die „Skewness Enhanced Momentum-Strategie“ (SEMS), welche zusätzlich die Schiefe als statistische Kennzahl in der Formationsperiode zur Bildung der Portfolios berücksichtigt, oder die „Value Enhanced Momentum Strategie“ (VEMS), bei welcher in der Portfoliokonstruktion das Buch-Marktwert-Verhältnis mit einbezogen wird(Franz & Regele 2016, S.169).

2.4 Erklärungsansätze

Für den Momentum-Effekt existieren verschiedene Erklärungsansätze. Diese lassen sich in rationale und verhaltenswissenschaftliche Theorien (behavioral finance) unterscheiden. Diese beiden Theorien basieren auf zum Teil konkurrierenden Grundannahmen(Menkhoff 2011, S. 2, S. 4-6).

“Explain asset prices by rational models. Only if all attempts fail, resort to irrational investor behavior” (Rubinstein, 2001, S. 16)

Gemäß der klassischen Leitlinie der Kapitalmarktforschung versucht man Anomalien in erster Linie mit rationalen Ansätzen zu erklären. Somit werden zunächst rationale Ansätze aufgeführt, die auf Grund des Rahmens der Arbeit nur im Wesentlichen vorgestellt werden. Es wird kein Anspruch auf Vollständigkeit erhoben.

2.4.1 Rationale Ansätze

2.4.1.1 Neoklassische Finanzierungstheorie

Um den Momentum-Effekt als Kapitalmarktanomalie einordnen zu können, ist es essentiell zu verstehen, welchen Lehren der Finanzierungstheorie er widerspricht. Wie in der Einleitung beschrieben, besagt die Effizienzmarkthypothese, dass es nicht möglich ist auf Basis von Vergangenheitswerten anhaltende Überrenditen gegenüber der Marktrendite zu erwirtschaften. Die Vertreter der neoklassischen Finanzierungstheorie führen die nachweisbaren Kapitalmarktanomalien auf die Unvollkommenheit der zugrunde gelegten Preisbewertungsmodelle zurück(Fama, 1998, S. 284).

In der neoklassischen Finanzierungstheorie gelten gewisse Annahmen, die im Folgenden knapp ausgeführt werden. Im Mittelpunkt der neoklassischen Finanzierungstheorie steht das Modellbild des „Homo Oeconomicus“ als Nutzenmaximierer mit risikoaversem Verhalten. Das bedeutet, dass von Investoren ausgegangen wird, die mit rationalem Verhalten versuchen ihren Nutzen zu maximieren(Markowitz, 1952, S. 77).

Markowitz beschreibt zudem, dass Investoren hohe Renditen bevorzugen, aber aufgrund ihrer Risikoaversion bestrebt sind Risiken zu minimieren(Markowitz, 1952, S. 77-78). Eine zusätzliche Risikoübernahme erfolgt durch den Investor nur in Kombination mit einer höheren Renditeerwartung. Die Bereitschaft eines Investors Risiko in Kauf zu nehmen hängt von dessen individuellem Ausmaß der Risikoaversion ab(Perridon et al., 2014, S. 22). Aufbauend auf den oben genannten Faktoren bewerten Marktteilnehmer den Preis eines Wertpapieres anhand dessen Fundamentaldaten in Kombination mit den dafür individuell abgeleiteten Rendite- und Risikoerwartungen. Das Verhalten von Investoren beziehungsweise Marktteilnehmern wird nach der neoklassischen Finanzierungstheorie grundsätzlich als rational angenommen. Nach Schleifer finden folglich auch Wertpapierbewertungen und -transaktionen (durch die Marktteilnehmer) auf einer rationalen Ebene statt(Shleifer, 2000, S. 2). Das bedeutet, dass Finanztitel von Investoren bzw. Marktteilnehmern in jeglicher Hinsicht gleichwertig bewertet werden. Folglich liegen übereinstimmende Rendite- und Risikoerwarten für den jeweiligen Anlagetitel vor (Schmidt & Terberger, 2006, S. 346). Allen Marktteilnehmern stehen vollständige und identische Informationen über den Kapitalmarkt und die vorhandenen Anlagetitel zur Verfügung. Des Weiteren sind alle Fundamentaldaten ohne Friktionen frei zugänglich und werden unmittelbar verarbeitet. Durch die oben genannten Faktoren wird die Bildung eines Gleichgewichtspreises ermöglicht(Perridon et al., 2014, S. 22). Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die neoklassische Finanzierungstheorie davon ausgeht, dass Investoren rationale Entscheidungen treffen und ihrer Einschätzung Risiko und Rendite berücksichtigen. In der Literatur gibt es verschiedene Modelle die zu erwartende Rendite in Abhängigkeit vom Risiko darzustellen. Die Basis für sehr viele dieser Modelle bilden die Annahmen des Capital Asset Pricing Modells (CAPM). Das CAPM beschreibt den Zusammenhang zwischen Rendite und Risiko und basiert auf der Portfoliotheorie von Markowitz. Das CAPM ist ein klassisches Konzept der Kapitalmarkttheorie und dient der Bewertung risikobehafteter Wertpapiere(Perridon et al., 2014, S. 270).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

mit

E (Ri ) Erwartungswert der Rendite für den risikobehafteten Vermögenswert i

E (Rm) Erwartungswert der Rendite des Marktportfolios m

Rf risikoloser Zinssatz

βi Beta des Vermögenswerts i

Das CAPM versucht mit lediglich einem Faktor (unternehmensspezifische Risikomaß βi) Aktienrenditen zu beschreiben. Der Erwartungswert der Rendite für den risikobehafteten Vermögenswert i ergibt sich nach dem CAPM aus der Addition des risikolosen Zinssatzes mit dem Ergebnis der Subtraktion aus dem Erwartungswert der Rendite des Marktportfolios m minus des risikolosen Zinssatzes, wobei diese Subtraktion noch mit dem unternehmensspezifischen Risikomaß ßi multipliziert wird. Der Betafaktor ist sozusagen ein Gradmesser, der angibt, wie stark die Aktie im Vergleich zum Markt schwankt. Bei einem Wert von 1 schwankt die Aktie genauso stark wie der Durchschnitt. Liegt der Wert unter 1, dann deutet dies auf eine geringere Schwankung hin. Liegt der Wert über 1, dann schwankt die Aktie stärker als der Durchschnitt. Ist der Betafaktor negativ, dann bedeutet dies, dass sich die Rendite des Vermögensgegenstandes gegenläufig zum Gesamtmarkt entwickelt. Trotz oder gerade wegen seines einfachen Aufbaus erfreut sich das CAPM auch heute noch hoher Beliebtheit. Der Momentum-Effekt kann mit diesem Modell aber nicht hinreichend erklärt werden.

Fama & French(1993, S. 57)erweiterten das CAPM um zusätzliche, fest definierte Faktoren, um eine genauere Renditebestimmung zu erreichen und Renditeabweichungen zu erklären. Das Drei-Faktoren-Modell beschreibt die erwartete Überschussrendite anhand eines übergeordneten Marktfaktors und jeweils eines Faktors zur Berücksichtigung der Marktgröße sowie des Buch-Marktwert-Verhältnis(Fama & French, 1993, S. 7). Die nachfolgende Formel zeigt das Drei-Faktoren-Modell(Fama & French, 1996, S. 55-56)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

mit:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Mit diesem Modell besteht die Möglichkeit die abnormalen Renditen für kurz- und langfristige Effekte zu erklären. Allerdings gelingt es nicht, den mittelfristigen Momentum-Effekt mit dem Drei-Faktoren-Modell zu erklären. Auch unter Einbeziehung der zusätzlichen Faktoren lassen sich Überrenditen für Momentum-Strategien nachweisen.(Fama & French, 1996, S. 56; Schwert, 2003, S. 947)Trotz seiner Robustheit gegenüber anderen Anomalien ist das 3-Faktoren-Modell nicht in der Lage den (klassischen) Momentum-Effekt nach Jegadeesh & Titman (1993) abzubilden. Carhart (1997) konnte diese Lücke schließen, indem er das Dreifaktorenmodell um einen weiteren Faktor erweiterte. Er implementierte zusätzlich zu den bestehenden Faktoren die Differenzrendite zwischen Portfolios mit hoher und niedriger Vorjahresperformance(Hanauer et al. 2012, S.473).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

mit:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.4.1.2 Erhöhte Risiken der Momentum-Strategie

In der Literatur werden verschiedene Arten von Risiko mit dem Momentum-Effekt in Verbindung gebracht, unter anderem: Illiquidität, Downside- und Crashrisiken. Die Grundidee dieser Ansätze ist, dass mit überdurchschnittlichen Renditen überdurchschnittliche Risiken einhergehen.

Illiquiditätsrisiken

In der Literatur wurde ein Zusammenhang zwischen Illiquidität und Momentum mehrmals nachgewiesen. Die Überrenditen des Momentum-Effekts lassen sich jedoch nicht vollständig durch Illiquidität erklären(Asness et al., 2013; Sadka, 2006).

Avramov et al.(2013, S. 3)zeigen in ihrer Studie „Time-Varying Liquity and Momentum Profits“, dass hohe Niveaus an Illiquidität am Gesamtmarkt (unabhängig von der Trendrichtung und Volatilität) mit niedrigen Momentum-Renditen sowohl in den Winner- als auch den Loser-Portfolios einhergehen. Der Momentum-Effekt trägt demnach eine negative, im Zeitablauf variable Illiquiditäts-Prämie. Diese trägt (zur im Zeitablauf variablen Rendite) von Momentum-Renditen bei.

[...]


1 Sharpe Ratio: Die Sharpe-Ratio (englisch Reward-to-Variability-Ratio) ist eine Kennzahl. Sie betrachtet die Überrendite, also die Rendite einer Geldanlage, soweit sie den risikofreien Zinssatz übersteigt, in Abhängigkeit vom Risiko. Namensgeber ist William F.Sharpe. (Sharpe, 1966, S. 119-121)

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Details

Titel
Der Momentum-Effekt in Deutschland
Hochschule
Universität Regensburg
Note
1,7
Autor
Jahr
2017
Seiten
50
Katalognummer
V502186
ISBN (eBook)
9783346055170
ISBN (Buch)
9783346055187
Sprache
Deutsch
Schlagworte
momentum-effekt, deutschland
Arbeit zitieren
Johannes Hilburger (Autor), 2017, Der Momentum-Effekt in Deutschland, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/502186

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