Markteffizienztests zum Dieselskandal. Wie wirkten sich Nachrichtenmeldungen auf die VW-Aktie aus?


Bachelorarbeit, 2019

45 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abstract

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Symbolverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Der Dieselskandal
2.1 Definition
2.2 Volkswagen
2.3 Der Abgasskandal der deutschen Automobilindustrie

3. Markteffizienz

4. Statistisches Modell eines Aktienkurses

5. Der Sprungtest von Lee und Mykland (2007)

6. Stichprobenauswahl und Methodik
6.1 Stichprobe
6.2 Selektionskriterien für Nachrichtenmeldungen

7. Empirische Ergebnisse12
7.1 Ergebnisse des Sprungtests
7.2 Markteffizienztest

8. Fazit

Literatu rverzeichnis

Anhang

Anhang A: LM-Testergebnisse für K = 16

Anhang B: LM-Testergebnisse für K = 60

Anhang C: LM-Testergebnisse für K = 252

Anhang D: Korrelationstabelle der Automobilmarken und Indizes

Abstract

Mit Hilfe eines nicht-parametrischen Tests werden Kurssprünge deutscher Auto-mobilaktien während des Dieselskandals untersucht. Über eine Nachrichtenanaly-se der Sprungzeitpunkte werden Aussagen zur Markteffizienz abgeleitet. Die Be-obachtung ist, dass über 70% der Sprünge durch Nachrichten ausgelöst werden. Bei isolierter Betrachtung der Sprungereignisse können Anzeichen von Verlusta-version, Überreaktion des Marktes und Inkonsistenz im Investorverhalten be-obachtet werden. Negative Sprungrenditen sind durchschnittlich doppelt so groß wie positive und der häufigste Auslöser von Sprüngen sind politische Nachrichten. Zusammenfassend betrachtet findet die Markteffizienzhypothese nur bedingte Be-stätigung in den Analyseergebnissen.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Die Volkswagenaktie im September 2015 (Preis in EUR)

Abbildung 2: Sprunghistogramm deutscher Automobilaktien

Abbildung 3: Der Kursverlauf der Volkswagenaktie (Preis in EUR)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Statistische Parameter der Sprungtestergebnisse

Tabelle 2: Ergebnisse des LM Sprungtests (Sprungrenditen in %)

Tabelle 3: Stichprobe für die Markteffizienzanalyse (Sprungrenditen in %)

Tabelle 4: Die Beziehung zwischen Kurssprüngen und Nachrichteninhalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

„I believe there is no other proposition in economics which has more solid empiri­cal evidence supporting it than the Efficient Market Hypothesis.“1 schreibt Jensen 1978 in einem Artikel für das Journal of Financial Economics. Die Diskussion um Markteffizienz umfasst mehr als zwei Jahrhunderte wissenschaftlicher Publikatio-nen mit einer Zahl an Kritikern, die der der Befürworter ebenbürtig ist.2 Trotzdem ist die Markteffizienzhypothese, erstmals definiert durch Eugene Fama (1970), heute weitestgehend anerkannt. Nach Fama sei ein Aktienmarkt effizient, „wenn Preise jederzeit alle verfügbaren Informationen widerspiegeln“3. Trifft das in Anbetracht der Dieselgate Affäre auch auf die Volkswagen (VW) Aktie zu? In den USA propagierte der Konzern seine Produkte unter dem Motto „clean diesel“4 – eine Fehlinformation, auf Basis derer Kunden VW Produkte und Aktionä-re Aktien kauften. Untersuchungen der US Behörden führten zur Aufdeckung des Skandals.

Am Freitag, den 18. September 2015 forderte die Environmental Protection Agency (EPA) Volkswagen (VW) auf, in den USA den Rückruf von 482.000 Fahr-zeugen einzuleiten wegen Einsatzes einer Betrugssoftware bei der Abgasmes-sung (Zeit Online, 2015). Dieser Tag markiert den medialen Ausbruch des Die-selskandals. Insbesondere die spätere Stellungnahme VWs am Sonntag durch Vorstandschef Martin Winterkorn sorgte für Aufmerksamkeit in den Medien. Die Veröffentlichung der für viele Investoren unerwarteten Informationen führte an den zwei darauffolgenden Handelstagen massenhaft zu Ausverkäufen der Aktie. Zwi-schenzeitlich waren Kurssprünge von über 20% ins Minus zu beobachten und VW verlor 25 Milliarden Euro (EUR) an Marktkapitalisierung in zwei Handelstagen.5 Derart außergewöhnliche negative (und positive) Renditen sind zwar eher die Ausnahme, aber kein Einzelfall an den Märkten. Als ihre Ursache können in aktu- ellen Studien vielfach makroökonomische und unternehmensspezifische Nachrich-ten festgestellt werden.6

Der Dieselskandal bietet durch die Intensität der Berichterstattung und seine enorme Öffentlichkeitswirkung einen geeigneten Kontext zur Analyse beobachte-ter Kurssprünge, um darüber hinaus auch Schlussfolgerungen auf Markteffizienz ziehen zu können.

Welche der jüngsten Sprünge der VW Aktie sind auf Nachrichtenmeldungen zu-rückzuführen? Gibt es Sprünge, die nicht mit dem Bekanntwerden von Informatio-nen in Zusammenhang stehen? Welche Nachrichtenmeldungen sind als Informa­tion zu bewerten? Ist der Fall des Dieselskandals ein Beispiel effizienter Aktien-märkte?

Mit der Beantwortung ebenjener Fragen beschäftigt sich diese wissenschaftiche Arbeit durch Detektion von Kurssprüngen in deutschen Automobilaktien und ihre Verknüpfung zu zeitlich synchronen Nachrichtenmeldungen. Die Bachelorarbeit gliedert sich in acht Kapitel. Nach der Einleitung schließt sich Kapitel 2 an, in dem die Chronologie des Abgasskandals zusammenfassend dar-gestellt wird. Kapitel 3 grenzt den Begriff der Markteffizienz im Rahmen dieser Ar­beit ab. Im vierten Kapitel wird das zugrundeliegende Modell von Aktienkursen erläutert, gefolgt in Kapitel 5 vom nicht-parametrischen Sprungtest von Lee und Mykland (2007). Im sechsten Kapitel wird die Stichprobe beschrieben und die Se-lektionskriterien für Nachrichtenmeldungen werden dargelegt. In Kapitel 7 werden die empirischen Ergebnisse mit dem Resultat der Nachrichtenanalyse zusammen-geführt. Implikationen für Markteffizienz werden analysiert und diskutiert. Kapitel 8 schließt mit dem Fazit.

2. Der Dieselskandal

Das folgende Kapitel bietet einen Überblick über den Dieselskandal, wobei nicht nur speziell auf Volkswagen Bezug genommen wird, sondern auch auf die gesam-te Automobilbranche. siehe Huang (2008), Lee (2011), Prokopczuk und Simen (2015) und Johnson et al. (2018)

2.1 Definition

Dieselskandal - im engl. Sprachraum auch „Dieselgate" genannt - ist das mediale Schlüsselwort für die Betrugsfälle deutscher Automobilunternehmen, bei denen Emissionswerte von Dieselmotoren, beginnend mit der Einführung des Modells EA 189 im Jahr 2007 durch VW, manipuliert wurden (Breitinger, 2018).

2.2 Volkswagen

Die Abgasaffäre Volkswagens wurde mit den Ereignissen des 18. Septembers 2015 schlagartig zum medialen Skandal, woraufhin Aktienmärkte mit einer massi-ven Abwertung der Aktie reagierten. Das zeigt sich deutlich am Kursverlauf der VW Vorzugsaktie in Abbildung 1. Der Preis der Aktie fiel von seinem September-hoch von 169,75 EUR am 9. September 2015 auf den monatlichen Tiefpunkt von 95,20 EUR am 29. September 2015. Das entsprich einem Wertverlust von 43,92%.

Abbildung 1: Die Volkswagenaktie im September 2015 (Preis in EUR)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: eigene Darstellung, Datastream (2018)

Der VW Konzern hatte illegalerweise Dieselmotoren mit einer Abschalteinrichtung versehen, die bei Emissionstests Abgase soweit reduzierte, dass sie den vorge- schriebenen Stickoxidnormen im „Clean air act“7 entsprachen. Am 23. September 2015 trat Martin Winterkorn infolge des rapiden Sturzes der VW Aktie und des Drucks der Öffentlichkeit von seinem Posten als Vorstandschef zurück. Ermittlun-gen gegen die Führungsebene VWs nahmen ihren Anfang. Es stellte sich heraus, dass auch Modelle der Tocherfirmen Audi und Porsche Teil der Manipulation wa-ren. Im Sommer 2016 musste sich Volkwagen vor den amerikanischen Behörden verantworten und Zahlungen von 24,7 Milliarden Dollar für den Rückkauf manipu-lierter Fahrzeuge und eine Beteiligung an Umweltfonds leisten. Es folgten weitere Strafzahlungen von 4,3 Milliarden Dollar in den USA und 1 Milliarde EUR in Deutschland. Heute noch laufen Sammelklagen gegen VW durch geschädigte Kunden und Aktionäre (Breitinger, 2018).

Erste Anzeichen des Skandals zeigten sich bereits im Mai 2014 mehr als ein Jahr vor dem medialen Ausbruch. Bei Abgasmessungen am Modell VW Jetta im regu-lären Straßenbetrieb kam die International Council on Clean Transportation (ICCT) zu dem Ergebnis, dass erlaubte Emissionsgrenzwerte entgegen der Laborergeb-nisse überschritten worden waren. Es folgten erste Untersuchungen durch die amerikanischen Behörden und eine Rückrufaktion VWs in den USA im Dezember 2014. Währenddessen strebte die VW Vorzugsaktie ihrem Höchstwert von 255,20 EUR vom 16. März 2015 entgegen.8 Der ungehinderte Anstieg der Aktie legt die Schlussfolgerung nahe, dass der 18. September 2015 für die Aktionäre absolut unerwartet kam.

2.3 Der Abgasskandal der deutschen Automobilindustrie

Volkswagen ist nicht das einzige Unternehmen, das Abgaswerte manipuliert hat. Im ersten Quartal 2018 gab es eine Polizeirazzia bei BMW und auch gegen Daim­ler verhärtete sich der Manipulationsverdacht am Modell Vito, für das es Ende Mai schlussendlich einen Rückruf gab. Ebenso war die Firma Bosch, die bei der Ent-wicklung von Dieselmotoren eng mit Volkswagen zusammenarbeitet, am Betrug beteiligt (Handelsblatt, 2018). Bachmann et al. (2017) kommen in ihrer Case Study zur kollektiven Reputation der deutschen Automobilkonzerne zu dem Fazit, dass sich der Abgasskandal nicht auf VW begrenzen lässt, sondern dass die gesamte deutsche Automobilindustrie involviert war. BMW und Daimler erlitten durch den Abgasskandal VWs niedrigere Verkaufszahlen, sinkende Aktienkurse und eine Verschlechterung der Reputation (Bachmann et. al. 2017, S. 26). Vor dem Hinter-grund dieser breiten Auswirkung des Skandals auf die deutsche Automobilindus-trie bezieht die empirische Studie in den Abschnitten 6 und 7 auch Aktien der Un-ternehmen BMW und Daimler in die Untersuchung mit ein, ebenso wie den DAXsector Automobile Index als Benchmark für die gesamte Branche.

3. Markteffizienz

Das folgende Kapitel erläutert die für die vorliegende Bachelorarbeit zentrale The-orie der Markteffizienz.

Die in der Literatur wohl bekannteste und weitverbreitetste Definition von Marktef-fizienz leitet sich aus der Efficient Market Hypothesis von Eugene Fama (1970) ab: „Ein Markt, in dem Preise jederzeit gänzlich alle verfügbaren Informationen wider-spiegeln, wird als effizient bezeichnet."9

Laut Fama gibt es drei Abstufungen von Markteffizienz, die sich durch ihre Ver-fügbarkeit von Informationen unterscheiden. Die schwächste Form von Markteffi-zienz enthält z.B. lediglich die historischen Preise als Information. Die mittelstarke Form bezieht auch öffentlich verfügbare Informationen mit ein, die unternehmens-spezifischer oder makroökonomischer Natur sein können. Die starke Form von Markteffizienz impliziert, dass jegliche existierende Informationen, ob öffentlich bekannt oder monopolistischer Art – also nur gewissen Personen oder Gruppen zugängliche Informationen (z.B. Insiderinformationen) – zum Preisbildungsprozess beitragen.

Die schwache Form der Markeffizienz spielt für die empirische Studie dieser Ba-chelorarbeit nur eine untergeordnete Rolle, da öffentliche Nachrichtenmeldungen Bestandteil der Untersuchung sind. Im Rahmen dieser Arbeit wird die mittelstarke Markteffizienzhypothese verwendet, wohingegen die starke Form der Markteffizi-enz im Folgenden keine Berücksichtigung findet, da diese empirisch kaum über Zt. Fama (1970), S. 383 prüfbar ist (Fama 1970, S. 384). Der Grund dafür sind die Insiderinformationen selbst, da es für diese keine verfügbare Quelle zur Kollektion von Daten gibt.

4. Statistisches Modell eines Aktienkurses

Als Verständnisgrundlage für den Sprungtest im empirischen Teil der Arbeit wird zunächst das zugrunde liegende Modell der Aktienpreisbildung erläutert. Nach Dimitru und Urga (2011) lässt sich ein Aktienkurs als logarithmischer Preis-prozess !! darstellen. Der logarithmische Preisprozess hat die folgende Form:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Seine Komponenten können in einen kontinuierlichen Teil und einen Sprungpro-zess zerlegt werden. Der kontinuierliche Teil setzt sich aus dem Drift !! und der Spot-Volatilität !! zusammen. !! ist eine Brownsche Bewegung zum Zeitpunkt !, die für zufällige Preisschwankungen steht.10 Die diskontinuierliche Sprungkompo-nente !! setzt sich wie folgt zusammen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Größe des Sprungs zum Zeitpunkt tj stellt ct. dar, während Nt ein von Wt un- abhängiger Zählvorgang ist.11 Folglich gilt Jt = 0 für einen Preisprozess ohne Sprünge. Die quadratische Variation (QV) des logarithmischen Preisprozesses bis zum Zeitpunkt t ist definiert als

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die erste Komponente / olds stammt aus dem kontinuierlichen Teil des Preis­prozesses und wird integrierte Volatilität (IV) genannt. Die IV wird in vielen Sprungtests durch die Bipower-Variation (BPV) approximiert. Die zweite Kompo-nenteX^liCf. entstammt dem diskontinuierlichen Sprungprozess und ist nicht be-stimmbar. Sie kann jedoch angenähert werden durch QV -BPV « E^=ict- für ein beliebiges Intervall. Beim Überschreiten eines vom Konfidenzintervall abhängigen Schwellenwertes wird der Zeitpunkt t als Sprungzeitpunkt gewertet.

Ähnlich wie in Event Studies, die sich eines Modells mit Marktparametern bedie-nen, wird auch hier zwischen außergewöhnlichen Renditen in Form von Sprüngen und dem normalen Verlauf der Rendite unterschieden.12 Der Vorteil ist jedoch, dass keine festen Parameter gesetzt werden müssen, um die außerordentliche Rendite bestimmen zu können. Sprünge werden einzig auf Basis der Volatilität determiniert. Die Funktionsweise des Sprungtests wird im nächsten Abschnitt er-läutert.

5. Der Sprungtest von Lee und Mykland (2007)

Ein weiterer Vorteil des Lee und Mykland-Tests (kurz LM Test) ist, neben der nicht benötigten Festsetzung von Parametern, dass er als einziger nicht-parametrischer Sprungtest (neben dem von Andersen et al. 2007) jeden diskreten Datenpunkt auf einen Sprung untersucht, anstatt ein Zeitintervall auf Sprünge zu überprüfen.13 Diese Eigenschaft macht ihn attraktiv für Tests im Niedrigfrequenzbereich (z.B für tägliche Werte). Des Weiteren schlagen Lee und Mykland als einzige eine Metho-dik für die Analyse von Tagesdaten vor, während andere nicht-parametrischen Sprungtests ausschließlich für die Anwendung bei Hochfrequenzdaten konzipiert sind.

Der Sprungtest ist dafür vorgesehen an jedem einzelnen Tag der Datenreihe die Aussage zu treffen, ob ein Sprung vorliegt oder nicht. Grundannahme durch die Nullhypothese des Tests ist für jeden Datenpunkt, dass es sich nicht um einen Sprung handelt. Überschreitet die Teststatistik jedoch einen vom Konfidenzinter-vall abhängigen Schwellenwert, wird die Nullhypothese widerlegt, was bedeutet, dass ein Sprung vorliegt. Die Teststatistik £ (i) berechnet sich wie folgt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Im Zähler steht die geometrische Rendite !!! , die als logarithmische Preisdifferenz für jeden Zeitpunkt !! bestimmt wird:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Lee und Mykland (2007)14 empfehlen für tägliche Datenerhebungsintervalle das kleinstmögliche ! von 16. Argument ist die hohe Rechenlast bei größeren Appro-ximationszeiträumen mit Hochfrequenzdaten. Sie begründen ein kleines Intervall außerdem damit, dass sie bei höheren !s kein signifikant anderes Ergebnis erzie-len. Allerdings ist diese Aussage auf ihre Beobachtungen aus dem Hochfrequenz-bereich beschränkt. Könnte die Wahl des ! bei Tagesdaten einen Einfluss auf das Ergebnis haben? Letztlich sind Märkte zyklisch und Phasen erhöhter Volatilität nicht ungewöhnlich.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Sprungtest ist asymptotisch signifikant, d.h. wenn der Abstand zwischen den diskreten Datenmessungszeitpunkten gegen Null geht, Δ! → 0, dann gehen unter Voraussetzung der korrekten Verteilungsannahme auch Fehlergebnisse gegen Null.

Der LM Test bietet eine verlässliche, wissenschaftliche Methode, um in einer Zeit-reihe historischer Wertpapierpreise Sprungrenditen von kontinuierlichen Preis-schwankungen zu differenzieren. Daraufhin kann der Zeitraum vor den identifizier-ten Kurssprüngen im Zusammenhang mit Medienberichten auf Kausalität unter-sucht werden.

6. Stichprobenauswahl und Methodik

Das Datenset für die Untersuchung auf Sprünge mit dem parametrischen LM Sprungtest wird in diesem Abschnitt präsentiert. Außerdem werden Relevanzkrite-rien für die Selektion von Nachrichtenmeldungen erörtert.

6.1 Stichprobe

Die Daten wurden am 12. Dezember 2018 über Thomson Reuters Datastream erhoben. Es handelt sich um 1108 Tagesschlusskurse der deutschen Börse Xetra zwischen dem 12. September 2014 und dem 11. Dezember 2018. Die Testperiode zur Erkennung von Sprüngen in den Wertpapieren umfasst davon 856 Tage, be-ginnend mit dem 1. September 2015, dem Monat der medialen und börslichen Eskalation des Dieselskandals. Ihr Ende wird durch den letzten Zeitpunkt der Da-tenerhebung bestimmt, da noch heute gerichtliche Klagen gegen Volkswagen im Raum stehen. Der Ausgang dieser Klagen kann u.a. erheblichen Einfluss auf das Geschäftsergebnis haben.

Die 252 Tage vor der Testperiode werden für die Volatilitätsmessung durch das Zeitfenster ! herangezogen. Da der LM Sprungtest ursprünglich für Hochfre-quenzdaten vorgesehen ist, ist der Ansatz in dieser empirischen Studie ein neuer. Aufgrund des erhöhten Risikos der Missklassifizierung durch den Test – Δ! ist vergleichsweise groß – wird für verschiedene ! und ! getestet. Das Datenset enthält sieben Wertpapier- bzw. Indexkurse: Die VW Stammaktie, VW Vorzugsaktie, BMW Stammaktie, BMW Vorzugsaktie, Daimler Aktie, den Preisindex des DAXsector Automobile und als letztes die Marktkapitalisierung des Index ohne VW. Der DAXsector Automobile gilt als allgemeiner Benchmark für die Entwicklung des Automobilsektors im deutschen Wirtschaftsraum und führt aktuell 18 deutsche Automobilmarken, Hersteller und Zulieferer. Für den Markteffizienz-test dient er der differenzierten Betrachtung der Auswirkungen des Skandals auf die gesamte Branche. Errechnet wurde die Marktkapitalisierung aus dem Markt-wert der im Index enthaltenen Einzelunternehmen. Daraus ergeben sich über den betrachteten Datenzeitraum die folgenden sieben Tage, an denen eine Aktie hin-zukommt oder aus dem Index ausscheidet: Der 12.11.2014, 12.10.2015, 03.12.2015, 22.02.2018, 04.06.2018, 18.06.2018 und 02.07.2018.

Die künstlichen Sprünge der errechneten Marktkapitalisierung an diesen Tagen könnten zum Ausschlag des Tests führen. Daher werden sie in der Zeitreihe der Index-Marktkapitalisierung für eine Klassifizierung als Sprung ausgeschlossen.

6.2 Selektionskriterien für Nachrichtenmeldungen

Entscheidend für den Ausgang der Markteffizienzstudie sind u.a. Charakter, Zeit-punkt und Quelle der Nachrichtenmeldungen.

Um eine direkte Kausalität zwischen Preisänderung und Berichterstattung etablie-ren zu können, wird vor jedem Testzeitpunkt !! in einem festen Zeitfenster nach Meldungen gesucht. Nachrichten außerhalb des definierten Zeitfensters werden als Auslöser für den erkannten Sprung ausgeschlossen. Die Börse XETRA ist an Handelstagen von 9.00 Uhr bis 17.30 Uhr geöffnet. Die Erhebung der Tages-schlusskurse erfolgt um 17.30 Uhr. Folglich sind Nachrichtenmeldungen in dem 24-Stunden Fenster zwischen Börsenschluss des Vortages und dem Zeitpunkt der Datenerhebung relevant. An Montagen erweitert sich das Zeitfenster um 48 Stun-den von Samstag und Sonntag, da der Handel außerhalb der Börsenöffnungszei-ten nicht möglich ist. Das Kriterium ist angepasst an Famas (1970) Annahme in der Markteffizienzhypothese, dass Preisanpassungen sofort und jederzeit stattfin-den.

Nachrichtenmeldungen können unterschiedlichen Charakters sein. Entscheidend für den Beweis von Markteffizienz in der vorliegenden Untersuchung ist der neue Informationsgehalt. Bei Nachrichten ist zu prüfen, ob bereits eine andere Quelle die Information zuvor veröffentlicht hat. In dem Fall einer vorherigen Veröffentli-chung wird die Information nicht mehr als „neu“ klassifiziert. An dieser Stelle of-fenbart sich die Schwierigkeit des Nachrichtenanalyseverfahrens: Für die Analyse sind lediglich öffentlich zugängliche Online-Artikel verfügbar. Eine professionelle Nachrichtendatenbank15 steht nicht zu Verfügung, sodass es an Nachrichtenmel-dungen aus Primärquellen mit verlässlicher Uhrzeitangabe mangeln könnte. Außerdem gilt es, Fakten und Meinungen zu trennen. Investorreaktionen auf Mei-nungen oder Empfehlungen, sind kein Argument für Markteffizienz, auch wenn Marktteilnehmer auf diese Art von Meldungen möglicherweise reagieren.

[...]


1 Zt. Jensen (1978), S.95; eigene Übersetzung: „Ich glaube es gibt keine andere Aussage in den Wirtschaftswissenschaften, die von mehr fundierten empirischen Studien unterstützt wird, als die Markteffizienzhypothese.“

2 Für eine detaillierte Betrachtung ist Sewell's (2011) „History of the Efficient Market Hypothesis“ zu empfehlen.

3 Zt. Fama (1970), S. 383

4 Youtube (2015): VW - Old wives tales about diesel – Michael VW

5 Handelsblatt (2015); eigene Berechnung basierend auf Datastream (2018)

6 Handelsblatt (2015); eigene Berechnung basierend auf Datastream (2018)

7 Der „Clean air act“ ist ein Gesetzesrahmen für Luftreinheit in den USA.

8 Quelle: Datastream (2018); Mit Ausnahme des 28.10.2008 als die VW Vorzugsaktie infolge der Akquisitionspläne Porsches an VW und Spekulationen von Hedgefonds kurzzeitig über 1000 EUR wert war (Göpfert, 2008).

9 Siehe Random Theory of Walks (Fama 1965)

10 Siehe Random Theory of Walks (Fama 1965)

11 In der Literatur wird oftmals angenommen, dass !! ein Poisson-Prozess ist.

12 siehe MacKinlay (1997): Event Studies in Economics and Finance

13 Intervall ein Sprung vorliegt, aber nicht den exakten Zeit-punkt bestimmen.

14 Andere Tests könnten lediglich feststellen, ob in einem Intervall ein Sprung vorliegt, aber nicht den exakten Zeit-punkt bestimmen.

15 Ein Einteilung der Daten in Intervalle kommt einem Informationsverlust gleich.

Ende der Leseprobe aus 45 Seiten

Details

Titel
Markteffizienztests zum Dieselskandal. Wie wirkten sich Nachrichtenmeldungen auf die VW-Aktie aus?
Hochschule
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover  (Institute of Financial Markets)
Note
1,0
Autor
Jahr
2019
Seiten
45
Katalognummer
V900244
ISBN (eBook)
9783346203786
ISBN (Buch)
9783346203793
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Dieselskandal, Markteffizienz, News events, nicht-parametrischer Sprungtest
Arbeit zitieren
Dominik Gadesmann (Autor), 2019, Markteffizienztests zum Dieselskandal. Wie wirkten sich Nachrichtenmeldungen auf die VW-Aktie aus?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/900244

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