Determinanten des Aktienkurses eines Unternehmens und Überprüfung der Risikofaktoren


Seminararbeit, 2018
27 Seiten, Note: 2,7
Anonym

Leseprobe

Inhalt

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Problemstellung
1.3 Gang der Untersuchung

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Theorie zur Bestimmung der Determinanten von Aktienkursen
2.1.1 Das multiple lineare Regressionsmodell
2.1.2 Fama French Dreifaktorenmodell
2.2 Bisherige Untersuchungen - Forschungsstand
2.2.1 Energy Networks Association
2.2.2 Evidence from Istanbul stock exchange
2.2.3 Revisited France

3 Vorgehensweise - Forschungsansatz
3.1 Bereinigte Datenbasis
3.2 Abhängige Variable und unabhängige Variablen
3.3 Forschungshypothesen

4 Regressionsdiagnostik
4.1 Berücksichtigung aller relevanten Variablen
4.2 Stationarität
4.3 Fehlspezifikation
4.4 Linearität
4.5 Autokorrelation
4.6 Heteroskedastizität
4.7 Normalverteilung
4.8 Multikollinearität

5 Regressionsergebnis und Interpretation

6 Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Darstellung der Variablen

Abbildung 2: Streudiagramm der Residuen

Abbildung 3: Korrelogramm

Abbildung 4: Verteilung der Residuen im Vergleich zur Normalverteilung

Abbildung 5: Regressionsergebnis vor Newey-West-Korrektur

Abbildung 6: Regressionsergebnis nach Newey-West-Korrektur

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ergebnisse vom ADF- und KPSS Test

Tabelle 2: Ergebnis des Durbin-Watson Test

Tabelle 3: Ergebnis des Breusch-Pagan und Goldfeld-Quandt Test

Tabelle 4: Darstellung der VIF-Faktoren

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

1.1 Motivation

Die Thematik von schwankenden Aktienkursen findet sich oft in den finanzwirtschaftlich geprägten Sektoren wieder. Wie schön wäre es nicht, wenn sich Renditen vorab berechnen ließen?

Häufig wird das CAPM-Modell für einen Erklärungsbeitrag genutzt. Das Modell scheint allerdings überholt und ruft immer wieder starke Zweifel bezüglich seiner Validität hervor.1 Insbesondere für den Kapitalmarkt der USA kann festgehalten werden, dass Aktienkurse bzw. -renditen verstärkt über Variablen wie die Firmengröße oder das Verhältnis von Markt- zu Buchwert bestimmt werden und eben nicht hauptsächlich über das Beta wie es im CAPM der Fall ist.2 Das Dreifaktoren-Modell von Fama und French berücksichtigt die im vorherigen Satz genannten Variablen bei der Determinierung von Aktienrenditen.

1.2 Problemstellung

Der Kernaspekt, aus welcher sich die Thematik dieser Arbeit ergibt, ist die Frage, ob die Anomalien bzw. die systematischen Abweichungen - resultierend aus dem CAPM - anhand des Dreifaktorenmodells von Fama und French die Realität angemessen darstellen können.

Thematisiert wird konkret, ob die Fama French Faktoren Firmengröße (SMB) und -wert (HML) die richtigen Risikofaktoren sind, welche von den Marktteilnehmern in ein Gleichgewicht eingepreist werden. Darüber hinaus werden weitere Faktoren untersucht, die ebenfalls Einfluss auf den Aktienkurs haben könnten, insbesondere der Ölpreis Brent sowie der Gaspreis. Die Forschungshypothesen werden in einem separaten Kapitel explizit genannt.

1.3 Gang der Untersuchung

Nach den einleitenden Worten orientiert sich diese Arbeit im zweiten Kapitel an den theoretischen Grundlagen. In Diesem werden zunächst das multiple lineare Regressionsmodell sowie die dazugehörigen Grundlagen des Fama French Dreifaktorenmodells erläutert. Darüber hinaus werden in einem Ausschnitt ausgewählte Studien vom bisherigen Forschungsstand herangezogen. Im dritten Kapitel folgt eine Überleitung zur Herangehensweise in dieser Arbeit. Danach werden die Bereinigung der Daten, die jeweiligen Variablen sowie die daraus resultierenden Forschungshypothesen erläutert. Anschließend erfolgt die Regressionsdiagnostik, um die Annahmen des Modells zu überprüfen. Im fünften Kapitel werden abschließend die Ergebnisse der Regression dargelegt und es erfolgt eine Interpretation des Modells. Abschließend folgen das Fazit der Arbeit und ein Ausblick.

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Theorie zur Bestimmung der Determinanten von Aktienkursen

2.1.1 Das multiple lineare Regressionsmodell

In dieser Arbeit wird die Fragestellung hinsichtlich der Determinanten des Aktienkurses der X Company mit Hilfe eines multiplen linearen Regressionsmodells beantwortet. Hierbei stellt der Aktienkurs bzw. die Aktienkursrendite der X Company die abhängige Variable dar. Mit Hilfe eines multiplen linearen Regressionsmodells wird untersucht, ob es einen linearen Zusammenhang zwischen einer abhängigen und mehreren unabhängigen Variablen gibt.3 Die allgemeine Gleichung des multiplen linearen Regressionsmodells lautet wie folgt:4

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Yi sind die Messwerte der abhängigen Variable, während xKi die Messwerte der unabhängigen Variablen sind. ßo bezeichnet den sogenannten Intercept bzw. den Schnittpunkt mit der Y-Achse, während βκ die einzelnen Regressionskoeffizienten darstellt. Der Index der Beobachtungen ist i, dieser endet bei n (Stichprobenumfang). Mit k wird der Index der unabhängigen Variable beschrieben. Der Wert des Residuums wird durch μ^ dargestellt.5

Die multiple lineare Regressionsgleichung, die sich aus dem vorliegenden Datensatz ergibt, lautet wie folgt:

Rendite X Company =

ßo + ßi Indexrendite + ß2 Ölpreisrendite + ß3 Gaspreisrendite + ß4 SMB + ß5 HML + ß6 rmrf

2.1.2 Fama French Dreifaktorenmodell

Fama und French haben das CAPM-Modell für den Zeitraum von 1963 bis 1990 getestet.6 Sie haben das CAPM Modell um diverse erklärende Variablen, die sie auf signifikanten Einfluss hin überprüfen wollten. Bei den erklärenden Variablen handelte es sich um die Marktkapitalisierung, das Markt- zu Buchwertverhältnis, den Verschuldungsgrad, das KGV sowie Beta.7 Die untersuchten Unternehmen wurden nach unterschiedlichen Kriterien in zehn Portfolios eingeteilt. Fama und French untersuchten mit Hilfe einer Querschnittsregression die verschiedenen Variablen. Die Einteilung der Portfolios wurde zeitlich verschoben vorgenommen, so dass die Entstehung von möglichen Schätzfehlern vermieden werden konnte.

Zu Beginn erfolgte eine Einteilung anhand von Marktkapitalisierung und Beta. Da die beiden Variablen stark negativ korrelieren, wurden zunächst die Portfolios nach Marktkapitalisierung gebildet. Anschließend wurde innerhalb jeden Portfolios eine Sortierung nach Beta vorgenommen. Dies führte dazu, dass auch der Einfluss jeder Variable separat untersucht werden konnte. Fama und French erkannten, dass es einen starken positiven Zusammenhang zwischen Marktkapitalisierung und Rendite gibt. Bei Unternehmen mit großer Marktkapitalisierung lässt sich eine geringere Rendite aufzeigen als bei Unternehmen mit kleiner Marktkapitalisierung. Nichtsdestotrotz fanden sie keinen signifikanten Zusammenhang zwischen der Rendite und Beta. Bei getrennter Betrachtung konnte eine stark positive Relation zwischen Rendite und Beta erkannt werden sowie eine stark negative Relation zwischen Rendite und Marktkapitalisierung. Dies lässt darauf schließen, dass der Firmengrößeneffekt den Beta-Effekt eliminiert.8

Weiterhin erfolgte eine Portfolioeinteilung nach Markt- zu Buchwertverhältnis und KGV. Hier konnte ein stark positiver Zusammenhang zwischen Rendite und Markt­Buchwertverhältnis festgestellt werden. Die Einteilung nach KGV hingegen weist eine U-förmige Verteilung auf. Insgesamt bedeutet dies, dass die Rendite von Portfolios mit hohem bzw. niedrigem KGV höher ist als die der dazwischenliegenden Portfolios. Fama und French kamen zu dem Ergebnis, dass der Markt- zu Buchwertverhältniseffekt den des KGVs eliminiert, sobald die Marktkapitalisierung und das Markt- zu Buchwertverhältnis mit in die Regression aufgenommen werden.9 Auf die mathematische Herleitung wird im Rahmen dieser Arbeit verzichtet.

Das Ergebnis der Fama French Studie ist, dass das CAPM Modell nicht aussagekräftig ist. Das Beta liefert wenig bis gar keinen Erklärungsgehalt für die Rendite einer Aktie. Im Gegensatz dazu sind die Regressionskoeffizienten der Variablen Marktkapitalisierung und Markt- zu Buchwertverhältnis hoch signifikant und scheinen somit höheren Einfluss auf die Aktienrendite zu haben, so dass hieraus das Dreifaktorenmodell entwickelt wurde.10

2.2 Bisherige Untersuchungen - Forschungsstand

Nachdem Fama und French 1992 zu dem Ergebnis gekommen sind, dass es zwischen der Aktienrendite und der Marktkapitalisierung sowie dem Markt- zu Buchwertverhältnis einen starken positiven Zusammenhang gibt, werden im Kapitel 2.2 Studien aufgeführt, die das Fama French Dreifaktorenmodell testen. Die folgenden Studien betrachten allerdings die Rendite eines zumeist länderspezifischen, selbst erstellten Portfolios, während in dieser Arbeit lediglich die Rendite eines einzelnen Unternehmens betrachtet wird (X Company). Nichtsdestotrotz liefern die Studien Anhaltspunkte für die theoretische Verwendbarkeit des Dreifaktormodells von Fama und French.

2.2.1 Energy Networks Association

In der vorliegenden Studie sind von den Autoren monatliche Renditen betrachtet worden. Über die SIRCA Datenbank haben die Autoren einen individuellen Index erstellt, der die 500 Top-Aktien beinhaltet, die in Australien gelistet sind.11 Die Fama French Faktoren haben die Autoren von der Ken French Website.12 Ziel der Studie war es, herauszufinden, ob das FFM präzise genug zur Einschätzung der Eigenkapitelkosten ist. Anhand des FFM sollte herausgefunden werden, ob HML und SMB auch für den australischen Markt statistisch signifikant sind.13 Sie konnten nachweisen, dass die theoretischen Grundlagen des FFM signifikant sind.14 Wenn die Annahme von Fama und French korrekt ist, dann müsste es eine lineare Beziehung zwischen den Kapitalkosten einer Firma und dem Firmen Beta, relativ berechnet zu den drei Fama French Faktoren, geben.15

Insgesamt kamen sie zu dem Ergebnis, dass das FFM als Praxis-Tool für die Schätzung von Kapitalkosten genutzt werden kann.16

2.2.2 Evidence from Istanbul stock exchange

Die vorliegende Studie versuchte, das Fama French Dreifaktorenmodell anhand des türkischen Indexes ISE zu testen. Ziel der Studie war es, die Validität anhand türkischer Kapitalmarktdaten zu überprüfen. Die Studie beinhaltet den Zeitraum von Januar 2003 bis Dezember 2010 und basiert auf den monatlichen Renditen diverser Aktien. Letztlich umfasst der Datensatz 274 Aktien, da lediglich solche Aktien einbezogen wurden, die auch verfügbare Daten für mehr als zwei Jahre vorweisen.

Dabei gingen die Autoren so vor, wie es auch Fama und French bereits vor ihnen gemacht haben.17

Insgesamt haben sie nach einem einheitlichen Schema neun Portfolios gebildet, um die durchschnittlichen monatlichen Portfoliorenditen zu bestimmen. Die 274 Aktien wurden nach Firmengröße in drei Gruppen eingeteilt (S, M, B). Unabhängig davon wurden auch die Gruppen H, M und L anhand des Markt- zu Buchwertverhältnisses gebildet. Aus den verschiedenen Kombinationen ergeben sich die neun Portfolios.18 Die Ergebnisse ihrer Studie bestätigten das FFM insofern, dass sie eine positive Relation zwischen durchschnittlicher Rendite und der Firmengröße ermitteln konnten. Zusammenfassend konnten sie feststellen, dass sowohl der Firmengrößeneffekt als auch der Werteffekt beim ISE vorliegen, der Werteffekt allerdings nicht so beständig ist wie der Firmengrößeneffekt.

Insgesamt konnten sie mit hohen R2 der Portfolioregressionen (alle adjusted R2 größer als 0,67)19 die Validität des Fama und French Modells auch für den türkischen Markt (ISE) erklären.

2.2.3 Revisited France

In der vorliegenden Studie ist es ebenso das Ziel, herauszustellen, dass das FFM die Schwankungen in Aktienkursrenditen besser erklärt als beispielsweise das traditionelle CAPM-Modell. Der Testdatensatz bezieht sich auf ein französisches Portfolio für den Zeitraum von Juli 1976 bis Juni 2001.20 Nach Bereinigung der Daten haben die Autoren einen Datensatz von 274 französischen Aktien basierend auf den Indexen CAC40, SBF80, SBF120 und SBF250 genutzt. Aus diesen haben sie sechs verschiedene Portfolios gebildet, die so eingeteilt wurden, dass die monatliche Rendite jedes Portfolios gleich der kapitalgewichteten monatlichen Rendite der Aktien war.21 Anschließend wurden aus diesen sechs Portfolios zwei Portfolios gebildet: HML and SMB.

Die Autoren haben ihre Studie um die folgenden drei Aspekte erweitert:22

1. Ausweitung des Testzeitraumes auf 25 Jahre.
2. Ausweitung der erklärenden Variablen und Test mit verschiedenen Portfolios.
3. Eine Überprüfung des sogenannten Januar-Effektes.

Die Ergebnisse ihrer Tests lassen sich wie folgt darstellen:23

1. Das Dreifaktormodell erklärt Aktienkursrenditen besser als das CAPM-Modell, obwohl der Testzeitraum sehr lang ist. Die Störterme der Aktienportfolioregression für rmrf, HML und SMB liegen annähernd bei null und erklären den Querschnitt der durchschnittlichen Aktienkursrendite. Dies spricht für die Validität des FFM.
2. Allerdings liefert nur das kapitalgewichtete Portfolio einen Erklärungsbeitrag.
3. Wie in vielen anderen Studien konnte der Januareffekt auch für den französischen Querschnitt nicht bestätigt werden.

[...]


1 Vgl. Fama, E., French, K., the CAPM: theory and evidence (2004), S. 25.

2 Vgl. Fama, E., French, K., expected stock returns (1992), S. 431 f.

3 Vgl. Winker, P., Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie (2017), S. 138.

4 Vgl. Backhaus, K., Multivariate Analysemethoden (2016), S. 79.

5 Vgl. Backhaus, K., Multivariate Analysemethoden (2016), S. 79.

6 Vgl. Fama, E., French, K., expected stock returns (1992), S. 433.

7 Vgl. Engbers, S., Krügel, S., CaPM am deutschen Aktienmarkt (2005), S. 9.

8 Vgl. Fama, E., French, K., expected stock returns (1992), S. 438.

9 Vgl. Engbers, S., Krügel, S., CAPM am deutschen Aktienmarkt (2005), S. 9 f.

10 Vgl. Fama, E., French, K., the CAPM: theory and evidence (2004), S. 38.

11 Vgl. Quach, B., Whatley, S., the Fama-French Three-Factor Model (2013), S. 16.

12 Vgl. Quach, B., Whatley, S., the Fama-French Three-Factor Model (2013), S. 17; Vgl. http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html.

13 Vgl. Quach, B., Whatley, S., the Fama-French Three-Factor Model (2013), S. 34.

14 Vgl. Quach, B., Whatley, S., the Fama-French Three-Factor Model (2013), S. 36.

15 Vgl. Quach, B., Whatley, S., the Fama-French Three-Factor Model (2013), S. 37.

16 Vgl. Quach, B., Whatley, S., the Fama-French Three-Factor Model (2013), S. 42.

17 Eraslan, V., Evidence from Istanbul stock exchange (2013), S. 15.

18 Eraslan, V., Evidence from Istanbul stock exchange (2013), S. 16.

19 Vgl. Eraslan, V., Evidence from Istanbul stock exchange (2013), S. 18.

20 Vgl. Ajili, S., Revisited France (2003), S. 1.

21 Vgl. Ajili, S., Revisited France (2003), S. 6.

22 Vgl. Ajili, S., Revisited France (2003), S. 3.

23 Vgl. Ajili, S., Revisited France (2003), S. 18.

Ende der Leseprobe aus 27 Seiten

Details

Titel
Determinanten des Aktienkurses eines Unternehmens und Überprüfung der Risikofaktoren
Hochschule
FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Düsseldorf früher Fachhochschule
Note
2,7
Jahr
2018
Seiten
27
Katalognummer
V510774
ISBN (eBook)
9783346081612
ISBN (Buch)
9783346081629
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Aktienkurse
Arbeit zitieren
Anonym, 2018, Determinanten des Aktienkurses eines Unternehmens und Überprüfung der Risikofaktoren, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/510774

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Determinanten des Aktienkurses eines Unternehmens und Überprüfung der Risikofaktoren


Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden