Forex Trading Strategien Und Methodenkonzept

Bachelor Abschlussarbeit. Ad-hoc-Nachrichten und ihre kurzfristigen Auswirkungen auf den Aktienkurs Transkript 1 Bachelorabschlussarbeit Ad-hoc-Nachrichten und ihre kurzfristigen Auswirkungen auf den Aktienkurs der WHU Otto Beisheim School of Management Stiftungs fuumlr Finanzwirtschaft Betreuer: Prof. Dr. Markus Rudolf vorgelegt von: Sebastian Scheurle Vallendar, 2. August 2010 2 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis. III Tabellenverzeichnis. IV Abkürzungsverzeichnis. V Symbolverzeichnis. VI 1. Einleitung Unter - und Uumlberreaktionen am Aktienmarkt Contrarian-Strategien Firmenspezifische Nachrichten und ihre Auswirkungen auf den Aktienkurs Die Effizienzmarktdiskussion Definition der Effizienzmarkthypothese Sind sterben Maumlrkte Effizient Einflussfaktoren Auf die Charakteristika von Kursreaktionenen Boumlrsenpsychologie und Behavioral Finance Marktmikrostruktur Automatisierter Handel Ad-hoc-Nachrichten und ihre kurzfristigen Auswirkungen auf den Aktienkurs Das Methodenkonzept der Event-Studie Datengrundlage und Definitionen Ergebnisse und Einordnung Ergaumlnzungen des Modells Ergebnisse unter Beruumlcksichtigung der Marktphase. VII Sebastian Scheurle Seite II 3 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Kursbewegungen unter einfluss von Markt Makern Abbildung 2a-d: Zeitpunkte der untersuchten Veranstaltungen: Uhrzeiten Abbildung 3ab: Gesamte Stichprobe: Rendite Abbildung 4ab: kumulierte Rendite Abbildung 5: Handelsaktivitaumlt nach Eventgruppen Abbildung 6ab: kumulierte Rendite nach Marktphasen Sebastian Scheurle Seite III 4 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Marktphasen des CDAX im Untersuchungszeitraum Tabelle 2: Hypothesentests zum einfluss der Marktphase Tabelle A-1: ​​einfluss der Geld-Brief-Spanne auf die Rendite nach Transaktionskosten Tabelle A-2: Veranstaltungen nach Marktphase und Eventgruppe Tabelle A - 3: Marktphasen fruumlherer Ereignis-Studien Tabelle A - 4: Untersuchte Ad-hoc Nachrichten Tabelle A - 5: Kumulierte anormale Rendite (CAR) positiver und negativer Ereignisse Tabelle A - 6: AUTO: Verlauf nach Erstreaktion: AUTO (10 Tabelle A-8: Baisse - Phase: CAR positiver und negativer Ereignisse Tabelle A - 9: Veranstaltungen waumlhrend Hausse-Phasen: Verlauf nach Erstreaktion: AUTO (10, T) Sebastian Scheurle Seite IV 5 Abkuumlrzungsverzeichnis APT AR BF bzw. C. p. CAPM CAR CMH d. h. DAX DGAP dpa EMH GD IR KKMDB RWH u. a. WpHG Arbitrage Pricing Theory Abnormal Return Behavioral Finance Beziehungsweise ceteris paribus Capital Asset Pricing Model Kumulierte Abnormal Return Coherent Markthypothese das heiszligt Deutscher Aktien (eingetragenes Warenzeichen der Deutsche Boumlrse AG) Deutsche Gesellschaft fuumlr Ad-hoc-Publizitaumlt Deutsche Presse-Agentur Effizienzmarkthypothese Gleitender Durchschnitt Investor Relations Karlsruher Kapitalmarktdatenbank Random Walk Hypothese unter Anderem Wert Sebastian Scheurle Seite V 6 Symbolverzeichnis AR Itau anormale Rendite des Unternehmens i zum zeitpunkt tau anormale Renditen kumuliert ab straff 1 bis straff 2 Aus Stichprobe geschaumltzter Parameter Beginn des Schaumltzfensters Ende des Schaumltzfensters E (x) Erwartungswert von x Fehlerterm im Marktmodell Jegliche zum zeitpunkt t Bekannten Informationen micro m Mittelwert der Renditen des marktes micro Mittelwert i Renditen des Unternehmens i Parameter im Marktmodell fuumlr Unternehmen i Parameter im Marktmodell fuumlr Unternehmen i Preis von Aktie i zum zeitpunkt t R mt R es Var (x der ) Rendite des marktes fuumlr Eine Periode zum zeitpunkt t Rendite des Unternehmens i fuumlr Eine Periode zum zeitpunkt t Varianz der Variable x tau zeitPunkt in t Minuten Relativ zum Ereignis (tau (event): 0) Sebastian Scheurle Seite VI 7 1. Einleitung Gerade in Den letzten Jahren zeigt sich an den globalen Kapitalmaumlrkten immer wieder, wie einzelne Ereignisse von kuumlrzester Zeit extreme Kursreaktionen ausloumlsen koumlnnen. Beliebige examples reichen von den Terroranschlaumlgen vom 11. September 2001 uumlber bereitstellung sterben Eines Banken-Rettungspakets der deutschen Bundesregierung am 13. Oktober 2008 bis zum Intraday-Absturz in den USA am 6. Mai Auf Unternehmensebene passieren aumlhnliche uumlberraschende EREIGNISSE mit noch viel houmlherer Frequenz. Beinahe jede Meldung, die von einem anderen uumlber ein Unternehmen veroumlffentlicht wird, hat das Potenzial, deutliche Kursreaktionen auszuloumlsen. Vor diesem Hintergrund ruumlcken Forschungsfragen, sterben BEREITS seit Jahrzehnten Diskutiert Werden, Aber Kaum als abschlieszligend geklaumlrt bezeichnet Werden koumlnnen, wieder in den vordergrund: Wie verarbeiten Aktienmaumlrkte neue Informationen Wie schnell findet der Markt dabei zu Einems Neuen Gleichgewicht Kommt es zu nicht rational erklaumlrbaren Kursphaumlnomenen, Die Arbeit geht all diese Fragen nach. Anhand einer Ereignis-Studie der Ad-hoc-Meldungen der Unternehmen des DAX 30 zwischen den Jahren 2005 und 2009 werden dabei deutliche Hinweise gefunden, die die Antworten auf die oben genannten Fragen haben . Die Vorgehensweise gestaltet sich wie folgt: Im ersten Teil fasse ich die bisherigen Untersuchungen zum Thema Uumlberreaktionen als auch zum Thema Reaktionen auf Nachrichten und Ereignisse zusammen. Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "die Folgen" vorschlagen Linguee - Wörterbuch Deutsch - Englisch Andere Leute übersetzten. Daraufhin betrachte ich einige Faktoren naumlher, die einen großen Einfluss auf die Kunst und Weise aussummieren koumlnnen, wie sich die Maumlrkte verhalten. Abschlieszligend uumlberpruumlfe ich die daraus erarbeiteten Thesen einer Veranstaltung-Studie zum Kursverhalten nach Ad-hoc Mitteilungen groszliger deutscher Unternehmen. 2. Unter - und Uumlberreaktionen am Aktienmarkt Die Forschung beschaumlftigt sich mit dem Thema Uumlberreaktionen an Aktienmaumlrkten wodurch die Uumlberreaktionshypothese (Stock Market Overreaction Hypothesis) entstand. In diesem Kapitel stelle ich die Beobachtungen vor, die bei Untersuchungen in diesem Zusammenhang sind. NEBEN Einer Differenzierung nach den betrachteten Zeithorizonten is a Einteilung vor Allem DANACH zu Sebastian Scheurle Seite 1 8 machen, ob Uumlberreaktionen als autonome Erscheinungen (vgl. Kapitel 2.1) oder als Folge firmenspezifischer Nachrichten betrachtet gerechnet wurden (vgl. Kapitel 2.2) Contrarian-Strategien Die Uumlberreaktionshypothese Geht davon aus, dass Investoren durch abwechselnd uumlberschwaumlnonds Optimismus, dh Trendfolgen von Aktienkursen generieren, wurde dazu fuumllt, dass der Kurs immer wieder von seinem fairen Wert abweicht, bzw. Um diese oszilliert 1. Sie ist im wesentlichen auf De Bondt und Thaler (1985) zuruumlckzufuumlhren. Ihre Methodik basiert auf der Uumlberpruumlfung von Kurszeitreihen auf negative Autokorrelation. Waumlhrend sie positive Autokorrelation (Momentum) als Hinweis darauf deuteten, that sterben Kurse bestimmten Trends in Eine RICHTUNG folgen, auch Kursverlaumlufe Sich selbst verstaumlrken, schlieszligen sie aus negativer Autokorrelation that Kursverlaumlufe Sich aus Sich selbst heraus umkehren. Dieses Wort für den Schluss auf Uumlberreaktionen zulassen. Eine Handelsstrategie, Die Eine negativ Autokorrelation ausnutzt und DAHER spaumlter in der Literatur haumlufig fuumlr den Test-der solche Uumlberreaktionsthese angewendet Wird, ist sterben Contrarian-Strategie: Aktien, sterben in der Vergangenheit uumlberdurchschnittliche Kurszuwaumlchse verbucht Haben, Werden verkauft und vergangene Verlierer Werden Gekauft. Der folgende Abschnitt soll die Beobachtungen zusammenfassen, die bei Tests auf Autokorrelation und Modellierung der Contrarian - Strategie gemacht sind. Die relevante Literatur laumlsst sich nach den untersuchten Zeithorizonten einteilen. Im kurzfristigen Zeitraum (dh auf Tages - und Wochensicht) gerechnet wurden scheinbar widerspruumlchliche Beobachtungen gemacht: Waumlhrend Conrad und Kaul (1988) und Lo und Mackinlay (1988) fuumlr breite Marktindizes Eine schwache positive Autokorrelation feststellen, kommen unter Anderem Renshaw (1984), Lehmann ( 1990), Jegadeesh (1990) und Bremer und Sweeney (1991) zu dem Ergebnis, dass Kursverlaumlufe von Einzelwerten eher zu Kursumkehrungen als zur Ausbildung von Trends neigen. Als eine moumlgliche Erklaumlrung von letzterer Beobachtung wird das Auftreten von Liquiditaumltsproblemen nach starken Kursausschlaumlgen angefuumlhrt 2. 1 De Bondt und Thaler (1985), S Vgl. Lehmann (1990). Sebastian Scheurle Seite 2 9 Auch auf mittlere Sicht (dh drei bis zwoumllf Monate) konnten bei der Untersuchung von Gruppen aus Aktien mit BESONDERS Hohen vergangenen Kursausschlaumlgen deutliche Momentumeffekte festgestellt Werden 1. Sehr deutliche ergebnisse kamen bei noch laumlngeren Beobachtungszeitraumlumen (dh Mehrere Jahre) zustande: Sowohl fuumlr Marktindizes 2 als auch fuumlr Einzelwerte 3 auf die negativen Autokorrelation und Umkehrungseffekte gefunden. Zusammenfassend scheinen im kurzen - und mittelfristigen Bereich eher ein Trendfolge - Verhalten zu dominieren, waumlhrend die so ausgebildeten Trends sich mit zunehmender Dauer eher umkehren. Eine moumlige Interpretation ist, dass Aktienkurse (und damit die Marktteilnehmer, die diese durch ihr Handeln sind) in der kurzen Zeit. Es muss aber beachtet werden (vgl. Kapitel 3.2). Uumlberdies is a Generalisierung der empirischen ergebnisse ohnehin aus Verschiedenen Gruumlnden nur mit Vorsicht zu machen: Die Analysen gerechnet wurden auf unterschiedlichen Maumlrkten und mit Verschiedenen Methoden durchgefuumlhrt, einzelne ergebnisse Weisen mitunter Deutlich Unterschiedliche oumlkonomische und Statistischen Signifikanzen auf und moumlgliche Veraumlnderungen in den Marktbedingungen und der Marktmikrostruktur wuumlrden Unter Umstaumlnden zu anderen Beobachtungen fuumlhren. Eine Diskussion der Ergebnisse und ihrer Implikationen folgt im Kapitel Unternehmensspezifische Meldungen und deren Auswirkungen auf die Aktiengesellschaft Zur Debatte über die Weiterentwicklung der Forschung zum Thema Uumlberreaktionen spielten erneut DeBondt und Thaler 4 eine Vorreiterrolle. Sie stellten fest, dass sie überzeugt waren. So dass sie sich als eine der Ersten einen moumlagenden Zusammenhang zwischen den Firmenergebnissen und der Uumlberreaktionshypothese her. Uumlberraschend ist dabei nicht ein auch intuitiv naheliegender allgemeiner Zusammenhang zwischen Aktienpreisen und Unternehmensergebnis. Was umgeschrieben ist, wurde von beiden die Entwicklung anfuumlhrt, gibt es dafuumlr generell eindeutige 1 Vgl. Jegadeesh und Titman (1993). 2 Vgl. Fama und Französisch (1988) Poterba und Summers (1988) Cutler et al. (1991). 3 Vgl. De Bondt und Thaler (1985) Chopra et al. (1992). 4 Vgl. De Bondt und Thaler (1987). Sebastian Scheurle Seite 3 10 Hinweise 1. Die Hinweise von De Bondt und Thaler (1987) aber, dass durch diesen Zusammenhang auch die Uumlberreaktionsphaumlnomene erklaumlrt werden koumlnnen, sind beachtlich. So konzentriert sich die Veroumlffentlichung dieser Studie auf die Untersuchung des Kursverhaltens nach der Veroumlffentlichung von firmenspezifischen Nachrichten im Allgemeinen, bzw. Ergebnismeldungen im Speziellen. (1987) Verfasst von: De Bondt und Thaler (1987) geschrieben, wurden behutsame Groumlszligen 2 - auch als Risikoparameter 3 von den untersuchten Unternehmen, die in der ersten Zeitschriftenaufsaumltzen, die als Reaktion auf die Uumlberreaktionshypothese Renditen sein koumlnnten . Dagegen unterstuumltzten Chopra et al. (1992) sterben Die von De Bondt und Thaler (1987), indem sie zeigten, dass ca. 20 der Renditen von Contrarian-Strategien innerhalb des Dreitageintervalls um die Ergebnisvereinigung sind zustande kommen und nicht von Groumlszligen - oder Risikoeffekten abhaumlngig sind. Bei Betrachtung neuerer Event-Studien ist sehr auffaumlllig, dass die Ergebnisse sich weniger nach dem Beobachtungszeitraum unterscheiden, sondern vielmehr die Stimmung der Nachricht das weitere Kursmuster bestimmt. So scheine die Maumlrkte. Dies ist daran festzumachen, dass anormale Renditen nach Nachrichten, deren Inhalt als negativ einzustufen ist (bei Ergebnismeldungen objektiv nach einem Vergleich mit dem gemittelten Analystenschaumltzungen oder sonst heuristisch nach dem Vorzeichen der ersten Kursreaktion), nicht nur absolut kleiner bzw. Statistisch weniger signifikant sind 4, aber kurzfristig auch mit viel houmlherer Wahrscheinlichkeit ein Umkehrmuster ausbilden 5. Bemerkenswert in Bezug auf positiv wie negativ Veroumlffentlicht hat, zeigt auch noch Tage, Wochen oder sogar Monate spachtel eine signifikante anormale positiv (negativ) Tendenz 6. Die Drift haumllt aber nur 1 Vgl. Da-Shien Bao et al. (1997), S Vgl. Zarowin (1989). 3 Vgl. Ball und Kothari (1991). 4 Vgl. Ho et al. (1998) Wael (2004). 5 Vgl. Ho et al. (1998) Brooks et al. (2003) Wael (2004) Ranaldo (2002). 6 Vgl. Ball und Brown (1968) Foster et al. (1984). 7 Vgl. Bernard (1993), S Sebastian Scheurle Seite 4 11 eine gewisse Zeit nach der Nachricht und auch die Drift-Studien eher ein Umkehrungsverhalten. Eine moumlige Interpretation der Kombination aus Drift und Umkehrung nach firmenspezifischen Nachrichten liefert die Unterreaktionshypothese. Nach ihr wird im allgemeinen davon ausgegangen, dass Investoren kurzfristig auf einzelne Nachrichten unterreagieren, d. h. Der Kurs erst spauml auf dem durch die Nachricht gerechtfertigten Niveau steigt, waumlhrend sie auf eine Folge von guten oder schlechten Nachrichten uumlberreagieren und fruumlher oder spaumlter von der Realitaumelt eingeholt werden 1. Eine aumlhnliche Interpretation liefert die Theorie der Behavioral Finance, die ihre Argumentation auf Der in der Psychologie gemachten Beobachtung aufbaut, dass Menschen zu nahezu gesundheitsschädlichen Ereignissen uumlberbewerten, dh Aus diesem interpolieren undzwanzigen Erwartungen fuumlr die Zukunft bilden 2. Die Nachkriegszeit auch nach dieser Theorie mit einer Enttaumluschung der uumlbertriebenen Erwartungen zusammen, hier eine Nachricht zur Ausbildung der Uumlberreaktion ausreicht. Unabhaumlngig von der Interpretation ist fuumlr die jeweiligen Zeithorizonte ein hoher Deckungsgrad mit den empirischen Ergebnissen der nicht durch Nachrichten analysen festzustellen. Ein wie von De Bondt und Thaler (1987) dargelegter Zusammenhang der Zyklen von Unternehmenskennzahlen und der Uumlberreaktionsmuster scheint also wahrscheinlich. Dies schlieszligt nicht aus, dass beide Zyklen moumlglicherweise versetzt auftreten oder unterschiedlich groszlige Spitzen ausbilden. Eine allgemeinguumlltige Definition der geneigten Umstaumlnde und Zeithorizonte dieser Zyklen bleibt die Literatur der Investor, die die Uumlberreaktionen gewinnbringend einsetzen moumlchte, in jedem Fall schuldig. 3. Die Effizienzmarktdiskussion Der Zusammenhang zwischen systematischen Kursphaumlnomenen und der Effizienzmarktdiskussion besteht in der Anomalien implizierten Vorhersagbarkeit der Aktienmaumlrkte. Eine solche Vorhersagbarkeit wachsen im Widerspruch zu den schon im Jahr 1900 aufgestellten und seitdem geltenden Theorie 3 stehen, dass Aktienkurse ein Produkt von nicht prognostizierbaren Zufallsbewegungen sind (Random Walk Hypothesis RWH). So werden viele Event-Studien zum Teil aus der 1 Einen guten Uumlberblick zu den empirischen Funden zur Unterreaktionshypothese und jeweils einem eigenen Erklaumlrungsmodell liefern z. b Daniel et al. (1998), S und Barberis et al. (1998). 2 Vgl. Kahneman und Tversky (1973). 3 Vgl. Bachelier (1900). Sebastian Scheurle Seite 5 12 Motivation heraus erstellt, die Vorhersagbarkeit der Maumlrkte zu uumlberpruumlfen und so tatsaumlchlich statistische Anhaltspunkte dafuumlr gefunden, die die zufällige Weg Hypothese nicht stimmen koumlnnte 1. Nichtsdestotrotz ist eine Weiterentwicklung bzw. Fassung der Random Walk Hypothesis, die Effizienzmarkthypothese nach Fama (1970), bis heute in der Diskussion und noch nicht von einer breiteren breiteren Markttheorie mit aumlhnlichem Umfang abgeloumlst worden. Inwiefern Ambiguitumlten der empirischen Beobachtungen fuumlr dieser Umstand, Zualler erlaumlutere ich den Inhalt der EMH Definition der Effizienzmarkthypothese Die EMH im Internet. Man unterscheidet sich nach dem Umfang der eingeprägten Informationen von den Formen der Hypothese 2. Nach der schwachen Form der Hypothese reflektiert der Aktienkurs alle Informationen, die aus dem vergangenen Kursverlauf abgeleitet werden koumlnnen. Daraus ergibt sich, dass Analysemethoden, die allein auf historischen Kursinformationen basieren (z. b. Chartanalyse), nicht dazu verwendet werden koumlnnen, unterbewertete Aktien zu finden. Nach der mittelstarken Form der Hypothese aus dem alten Kurs aus dem alten Kurs aus dem historischen Kursverlauf auch alle oumlffentlich zugaumlnigation Informationen wie z. b. Pressemeldungen, Bilanzen und Analystenreports. Daraus ergibt sich auch, dass auch das Heranziehen bei der Suche nach unterbewerteten Aktien bringt. Nach der starken Form der Hypothese alle Insiderinformationen bereits eingepreist. Fama (1970) beschreibt diese Annahme formal durch 3. (1). Preis von Aktie i zum Zeitpunkt t 1 Vgl. Zum Beispiel. Lo und MacKinlay (1988), der dies besonders explizit herausarbeitet. Unter gewissen Umstaumlnden koumlnnen aber jegliche dokumentierten Kursanomalien als Gegenindiz fuumlr die RWH gewertet werden. 2 Vgl. Fama (1970), S. 389ff. 3 Vgl. Fama (1970), S. S. 384, Gleichung (1). Sebastian Scheurle. Rendite des Unternehmens i fuumlr eine Periode zum Zeitpunkt t Daraus folgt, dass niemand einen Informationsvorsprung mehr haben kann. Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "unendlich" vorschlagen Linguee - Wörterbuch Deutsch - Englisch Keine exakten Resultate. Ähnliche Übersetzungen anderer Leute:. Englisch: v3.espacenet. com/textdoc? DB = EPODOC & ... PN = Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "gültig" vorschlagen Linguee - Wörterbuch Deutsch - Englisch ausschließlich englische Resultate für. Deutsch: www. magazine-deutschland. de/issue/S...6_ENG_E1.php. Englisch: www. mjfriendship. de/en/index. php? op...20&Itemid=32 Eine Betrachtung der Literatur deutet, dass es schwer ist, theoretisch fundierte Beweise gegen die EMH zu entwickeln. Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "die EMH" vorschlagen Linguee - Wörterbuch Deutsch - Englisch Andere Leute übersetzten. Einen eindeutigen Gegenbeweis stellen Aber selbst diese Phänomene, wie im folgenden Abschnitt dargelegt, nicht dar Sind die Maumlrkte effizient schon einmal die EMH selbst erst nach der Erhebung empirischer Analysenentwicklung wurde 2, wird mangels theoretischer Alternative auch bei der Uumlberpruumlfung dieser oft vorgehensweise gewaumlhlt. Das Dilemma dabei ergibt sich aus der Feststellung von Fama (1970), dass die EMH als solche gar keine empirisch zu testenden Implikationen haben 3. Damit muumlssen zur statistischen Uumlberpruumlfung durch verschiedene Annahmen und deren Folgen sind nicht zu kontroversen Diskussionen In der Literatur fuumlhrten. Eine Untersuchung der vorübergehenden Kapitel zu Beobachtungen zu Unter - und Uumlberreaktionen. (Noun, masculine) (also: Verletzung, Verletzung, Verletzung, Verletzung, Verletzung, Verletzung. Die erste zu klaumlrende Die erste zu klaumlrende. So muss beruumlcksichtigt werden, dass ein Test auf Uumlberreaktionen, d. h. Anormale Renditen nicht nur ein Test der Effizienz der Maumlrkte, auch gleichzeitig auch ein 1 Vgl. Vishwanath und Krishnamurti (2009), S Vgl. Fama (1970). 3 Vgl. Fama (1970), S Sebastian Scheurle Seite 7 14 Test des Modells ist, mit der eine Erwartung fuumlr die richtige Rendite gebildet wird Risikos gleich. Solange sich verumlndernde oder scheinbar ungewoehnliche Renditen durch eine (wie auch immer geartete) Verhaengerung der EMH. Also laumlsst sich Kritik an der Uumlberreaktionshypothese in zwei Kategorien aufteilen. Die erste Kategorie liefert durch das Auflösen von Methodenfehlern oder nicht beruumlcksichtigten Risikofaktoren, die die EMH widersprechende Schlussfolgerungen der Anomalie-Literatur nicht korrekt sind. Beispiele sind Conrad und Kaul (1993), die durch die Praxis, anormale Renditen zu kumulieren, eine verstaumlrung des Einflusses von Messfehlern, die sich auf die Verkapselung der Eigenkapitalquote fuumlhren und verströmen . Die zweite Kategorie von Kritik an der Uumlberreaktionstheorie wird aus Theorien gebildet, die, wie bereits im vorherigen Kapitel angedeutet, den Kursmustern andere Ursachen als eine Uumlberreaktion zuschreiben. Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "emblem" vorschlagen Linguee - Wörterbuch Deutsch - Englisch Andere Leute übersetzten. Einer der wichtigsten Effekte nach den Firmen mit geringer Marktkapitalisierung von einer houmlhere als vom CAPM vorhergesagte Durchschnittsrenditen besitzen 2. Der kleine Firmen im Januar Wirkung, bzw. Der allgemeinere drehung des jahres jahreszeit, jahreszeit, jahr, jahr, jahr, jahr, jahr, jahr, jahr, jahr, jahr, jahr, jahr, jahrhundert, Die Moumlglichkeit, dass alle diese Kursphaumlnomene in Einklang mit der EMH stehen, d. h. Ob sie durch rationale Risikoadjustierung begruumlndbar sind, bleibt aber bestehen. Die Aufhebung der Alternativtheorien hilft trotzdem insofern weiter, als klar wird, dass die Diskussion der Effizienzfrage nicht auf die Uumlberreaktionsthese beschraumlnkt werden kann, aber mit Bezug auf alle dokumentierten Anomalien gefuumlhrt werden muss. In der Folge wurde die Uumlberreaktionshypothese wie viele andere Anomalien, auch unter Verwendung weiterentwickelter Modelle, Dies ist 1 Vgl. Bodie et al. (2008), S Vgl. Banz (1981) Reinganum (1981). 3 Vgl. Keim (1983) Reinganum (1983). Sebastian Scheurle Seite 8 15 nicht unbedingt uumlberraschend, wenn man den Einfluss auf die Effizienz der Maumlrkte ausuumlbt, beruumlcksichtigt. Die Tatsache, dass viele der dokumentierten Anomalien nach ihrer Bekanntwerden verschwunden sind, ist eine eintreffende, dass sie durchaus existiert haben koumlnnten, Praktiker die Arbitragemoumlglichkeiten aber schlossen. So kann zB fuumlr die Größe-Anomalien wie auch fuumlr sterben in dieser Arbeit nicht naumlher besprochenen Wert - Anomalien ein direkter zeitlicher Zusammenhang zwischen den Verschwinden der Anomalien und der Umsetzung in Fondsprodukten hergestellt werden 1. Dieser Umstand fuumlhrt bei der Veroumlffentlichung neue Studien regel zum so Selection Bias: Jeder Forscher, der auf einer statistischen und vor allem oumlkonomisch signifikante Marktanomalie stoumlszligt, diese eher fuumlr sich selbst auszunutzen als seine Ergebnisse zu veroumlffentlichen und ein Verschwinden der Arbitragemoumlglichkeit zu riskieren. Folglich sind alle veroumlffentlichten Studien zugunsten, die die EMH nicht wiederlegen, vorselektiert, die die EMH nicht wiederlegen, vorselektiert. 2. Im Ganzen gibt es keine Beweise oder Gegenbeweise zur EMH, die auf alle Maumlrkte und Zeithorizonte und auf die drei verschiedenen Auspraumlgungen der EMH Verallgemeinert werden kann, noch aus. Es ist aber auch bemerkenswert, dass sich in den uumlber 100 Jahre seitdem mit der Random Walk Hypothesis das Grundgeruumlst fuumlr die EMH gebaut wurde, kein zusammengesetzt Alternativkonzept durchsagen könnte 3. Als Konsequenz wurde die geschlossene Frage nach der Effizienz der Maumlrkte in der juumlngeren Literatur umformuliert Zur Frage Wie effizient sind die Maumlrkte. Diese Frage wurde durch intraday-tests begegnet, die die dauer braucht um neue Nachrichten zu verarbeiten. Sie erfordert mehrfache Werte im Bereich von unter 15 Minuten, aber teilweise auch abweichende Reaktionszeiten gemessen (vgl. Kapitel 5.3). Diese Ergebnisvielfalt erlaubt keine zufriedenstellende Beantwortung der Frage. Dass die Studien viele verschiedene Maumlrkte und Marktsegmente als Datengrundlage verwenden und zusaumltzlich uumlber mehrere Jahrzehnte in verschiedenen Zeitraumlumen gemacht werden, wenn es zu einer Staumlrkung der Robustheit von konsistenten Ergebnissen fuumlhrt. Bei den nur 1 Vgl. Schwert (2003), S Vgl. Bodie et al. (2008), S Alternativkonzepte wie die Unsichere Informationshypothese (UIH) von Brown et al. (1988) gefunden bei weitem keine so verbreitete Wuumlrdigung in der Literatur wie die EMH. Auch das relativ junge aber viel beachtete Konzept der Behavioral Finance hat nicht zu einer allgemeinen Verwerfung der EMH gefuumlhrt. Sebastian Scheurle Seite 9 16 Unterschiede. Eine nicht auszuschlieszligende Erklaumlrung waumlre that Auch this weiterhin den Studien beschriebenen Methodenfehlern, vor Allem in BEZUG auf sterben Definition Einer Normalen Rendite, unterliegen koumlnnen. Solange es dafuumlr keine Anhaltspunkte Gibt, bleibt jedoch Raum fuumlr Diese sterben that JEDE Studie allein betrachtet valide ist and a aggregierte Betrachtung nur deshalb ein uneinheitliches Bild Ergibt, Weil nicht ausreichend nach moumlglichen beeinflussenden factors differenziert Wurde. SOMIT Deuten sterben scheinbar unuumlberwindbaren Ergebnisdiskrepanzen Erneut daraufhin that, sofern Markteffizienz uumlberhaupt Eine Systematik hat, immer noch factors auszliger Acht gelassen Worden sein muumlssen, this Systematik bestimmen sterben. Daher gehe ich im weiteren Verlauf der Frage nach: Unter welchen Umstaumlnden sind die Maumlrkte effizient. 4. Einflussfaktoren Auf die Charakteristika von Kursreaktionenen Die zum Eingang des Letzten Kapitels gestellte Frage Könnte nicht abschlieszligend beantwortet Werden und Musste stattdessen Durch Eine neue Frage Ersetzt Werden. Um this zu beantworten, evaluiere ich in diesem Kapitel drei factors, sterben Charakteristika der Marktreaktionen auf neue Nachrichten beeinflussen koumlnnen und Zurzeit hohe Aufmerksamkeit in der Praxis oder der sterben wissenschaftlichen Forschung auf Sich ziehen: Behavioral Finance, Marktmikrostruktur und algorithm-Handel Boumlrsenpsychologie und Behavioral Finance Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "anfang" vorschlagen Linguee - Wörterbuch Deutsch - Englisch Andere Leute übersetzten. Diesen Punkt greift sterben junge Schule Behavioral Finance auf und liefert auf Basis anderweitig beobachteter psychologischer Effekte Begruumlndungen fuumlr irrationales Handeln der Marktteilnehmer und DAMIT Eine moumlgliche Erklaumlrung fuumlr Marktanomalien der. Daruumlber Hinaus liefert sie Begruumlndungen, warum Arbitrage - Moumlglichkeiten Teilweise nicht ausgeschoumlpft Werden und Marktanomalien uumlber laumlngere Zeit Bestehen koumlnnen, ohne that Eine Marktkraft sie aufloumlst 1. of this letzte Aspekt ist BESONDERS wichtig in der Effizienzmarktdiskussion, denn er entkraumlftet das Argument that Eine Unmoumlglichkeit, bestimmte Anomalien in der Praxis gewinnbringend einzusetzen, ein Beweis fuumlr Effizienz der Maumlrkte ist sterben. 1 Vgl. Zum Beispiel. Shleifer und Vishny (1997). Sebastian Scheurle Seite 10 17 Gerade Wenn Es äh sterben Handlungsentscheidung nach Einer unerwarteten Nachricht geht, ist zu Erwarten, Dass der einfluss psychologischer Effekte zunimmt, da wenig oder gar keine Zeit fuumlr Begründung Analysen und entscheidungen zur Verfuumlgung STEHT. Im following moumlchte ich DAHER vor Allem auf diejenigen Aspekte der Boumlrsenpsychologie und des Behavioral Finance eingehen, sterben in BEZUG zur Informationsverarbeitung und der Reaktionen des Menschen auf EREIGNISSE Stehen und so sterben im Rahmen des Kapitels zur Effizienzmarktdiskussion besprochenen Anomalien Aus einer other Perspektive beleuchten. Informationsaufnahme In BEZUG auf sterben menschliche Wahrnehmung und Informationsverarbeitung ist sterben tatsache entscheidend that der Mensch Nur eine Begrenzte Aufnahmefaumlhigkeit Hut. Man hat herausgefunden that der Mensch aus diesem Grund unbewusst verschiedene Heuristiken anwendet, sterben einerseits zur Komplexitaumltsreduktion Dienen und andererseits Eine schnellere Urteilsfindung ermoumlglichen Sollen 1. Zu Diesen gehoumlrt unter Anderem sterben Verfuumlgbarkeitsheuristik, sterben leichter zugaumlnglichen (neueren) Informationen Eine groumlszligere Wichtigkeit zuordnet als less leicht verfuumlgbaren (aumllteren) Informationen. Im Moment der Veroumlffentlichung einer unerwarteten Nachricht kann ihr Inhalt bei den Marktteilnehmern die Aufmerksamkeit demzufolge soweit auf sich ziehen, dass laumlnger zuruumlckliegende, aber moumlglicherweise trotzdem relevantere Informationen in den geistigen Hintergrund gedraumlngt werden. Daruumlber hinaus fuumlhrt die so genannte selektive Wahrnehmung dazu, dass Menschen vor allem solche Informationen wahrnehmen, die zu dem passen, was sie gerne houmlren moumlchten 2. Allein die Art und Weise der Informationsaufnahme kann also bereits dazu fuumlhren, dass eine Reaktion auf Nachrichten auf Basis verfaumllschter oder zumindest unvollstaumlndiger Informationen erfolgt. Informationsbewertung Eine wichtige Heuristik zur Bewertung neu aufgenommener Informationen ist der Vergleich mit Referenz - oder Erwartungswerten (zum Beispiel Analystenschaumltzungen). Diese Anker koumlnnen, so die Theorie, selbst bei mangelhafter Qualitaumlt, also beispielsweise mangelnder Repraumlsentativitaumlt, die Informationsbewertung maszliggeblich beeinflussen 3. Deshalb hat eine Beruumlcksichtigung der Erwartungsbildung beispielsweise bei der Untersuchung der Reaktion von Investoren auf Firmenergebnisse, die jedes Quartal zu einem vorher bekannten 1 Vgl. Goldberg und von Nitzsch (1999), S. 49ff. 2 Goldberg und von Nitzsch (1999), S Vgl. Kahneman und Tversky (1974), S. 1128ff. Sebastian Scheurle Seite 11 18 Zeitpunkt veroumlffentlicht werden, einen groszligen Einfluss. Bei inhaltlich wie auch bei nur zeitlich unerwarteten Nachrichten kann es jedoch uumlblicherweise gar nicht erst zur Bildung einer Erwartungshaltung kommen. Da davon ausgegangen werden kann, dass die in dieser Arbeit untersuchten Ad-hoc Nachrichten eher zu letztgenannter Nachrichtengruppe gehoumlren (vgl. Kapitel 5.2), wird das so genannte Anchoring an dieser Stelle nicht besprochen. Fuumlr die vorliegende Nachrichtengruppe haben dafuumlr drei andere psychische Faktoren einen groszligen Einfluss in Bezug auf die Reaktion der Investoren: Stress, Stimmung und Nachahmung. Wenn eine schnelle Reaktion auf eine unerwartete Nachricht gefragt ist, kann es leicht zu Stress kommen. Noch waumlhrend der einzelne Marktteilnehmer die Nachricht liest, kommt es bereits zu ersten Kursreaktionen, die gravierende Auswirkungen fuumlr den Marktteilnehmer haben koumlnnen. In einer solchen Stresssituation verringert sich beim Menschen die Kapazitaumlt der Informationsverarbeitung, weshalb er zumeist auf vereinfachende Entscheidungsmuster zuruumlckgreifen muss 1. In aumlhnlicher Weise fuumlhrt eine positive Grundstimmung, wie sie in Hausse-Phasen zu erwarten ist, zu eine durch Sorglosigkeit getriebenen verstaumlrkten Verwendung von Heuristiken. Nur eine negative Grundstimmung kann, da sie mit einer geringeren Risikobereitschaft einhergeht, zu einem verstaumlrkten Beduumlrfnis nach detaillierter und kausaler Analyse des Sachverhalts fuumlhren 2. Doch was ist nun die entscheidende Heuristik, die letztlich zur Bewertung der Nachricht herangezogen wird, wenn keine detaillierte Analyse ausgefuumlhrt wird bzw. ausgefuumlhrt werden kann Das auch durch das allgemeine Streben des Menschen nach Harmonie und Konsistenz verursachte Nachahmungsverhalten gibt eine moumlgliche Antwort auf diese Frage. Die Beobachtung, dass Menschen dazu neigen koumlnnen, sich sogar wider besseres Wissen einer Mehrheitsmeinung anzuschlieszligen 3, ist ein Hinweis darauf, dass die Meinung der anderen Marktteilnehmer, ausgedruumlckt in der ersten Kursreaktion nach Veroumlffentlichung der Nachricht, als Ersatz fuumlr eine eigene Bewertung herangezogen werden koumlnnte. Diese in der BF unter dem Schlagwort Herding-Effekt aufgegriffene Neigung des Menschen wuumlrde an der Boumlrse zu einer durch sich selbst getriebenen Kursreaktion mit eindeutiger Richtung fuumlhren. Mithilfe der beschriebenen Erkenntnisse lassen sich Thesen uumlber das Kursverhalten nach dem Einfluss von Ereignissen ableiten. So waumlren im Umfeld steigender Kurse durch eine erhoumlhte Sorglosigkeit und eine verstaumlrkte Nachahmung weniger stark schwankende Kursbewegungen zu erwarten. Im Umfeld fallender Kurse und einer negativer Stimmung 1 Vgl. Kiehling (2001), S Vgl. Kiehling (2001), S Vgl. Kiehling (2001), S. 66. Sebastian Scheurle Seite 12 19 waumlre dagegen eher zu erwarten, dass die Marktteilnehmer nicht nur langsamer, bzw. zusammen uumlber einen laumlngeren Zeitraum auf eine Nachricht reagieren, sondern sich aufgrund divergierender Ergebnisse der detaillierten Analysen weniger uumlber den fairen Wert einig sind, was zu houmlheren Kursschwankungen fuumlhren wuumlrde. Kursumkehrungen waumlren nach den beschriebenen Erkenntnissen in beiden Faumlllen nicht auszuschlieszligen. Dies trifft insbesondere zu, solange nicht eindeutig ist, ob die Stimmung und der Einfluss einer einzelnen Nachricht oder die des gesamten Marktes bei der Beeinflussung des Verhaltens uumlberwiegen Marktmikrostruktur Bei der statistischen Analyse von Marktpreisen und deren Determinanten sollten insbesondere bei hochfrequenter Betrachtung einzelner Preise nicht die marktendogenen Faktoren auszliger Acht gelassen werden, die deren Bildung beeinflusst haben 1. Die Theorie der Marktmikrostruktur beleuchtet genau diesen Prozess der Preisfindung, womit sie auch Antworten auf die in diesem Kapitel behandelte Frage nach den Einflussfaktoren auf die Charakteristika von Kursreaktionen beitragen kann, bzw. in jedem Fall Hinweise fuumlr eine optimale Auswahl der Datengrundlage und eine richtige Interpretation der Ergebnisse liefert. Wie die vorangegangenen Ausfuumlhrungen erhebt auch dieses Teilkapitel nicht den Anspruch auf eine vollstaumlndige Abhandlung des Themas. Es sollen vielmehr diejenigen Teilaspekte der Forschung vorgestellt werden, die im Rahmen der vorliegenden Fragestellung von besonderer Relevanz sind. Inhalt dieses Kapitels sind aus diesem Grund die Marktorganisation, die Handelsfrequenz und der Effekt des Non-Synchronous-Trading. Marktorganisation Einer der Hauptaspekte der Marktmikrostruktur und gleichzeitig einer der wichtigsten Einflussfaktoren auf das Marktverhalten ist die Organisation des Marktes. Man unterscheidet hierbei zwischen rein auftragsgetriebenen Auktions - Maumlrkten (fortlaufende oder periodische Auktionen) und solchen Maumlrkten, in denen so genannte Markt Maker agieren. Daneben gibt es Mischformen. In rein auftragsgetriebenen Maumlrkten kommt immer nur dann eine Transaktion zustande, wenn zwei oder mehr Handelsteilnehmer einen komplementaumlren Handelsauftrag abgeben, bzw. ein Handelsteilnehmer einen zuvor von einem anderen Investor abgegebenen 1 Tsay und Jin-Huei (2003), S. 2. Sebastian Scheurle Seite 13 20 Handelsauftrag akzeptiert 1. Die Transaktion wird daraufhin direkt zwischen den beiden Investoren abgewickelt. Im anderen weit verbreiteten Marktsystem schalten sich Market Maker als Intermediaumlre zwischen Kauf - und Verkaufsinteressenten 2. Die Market Maker haben dabei die Aufgabe, die Liquiditaumlt sicherzustellen, indem sie nach jeweils festgelegten Regeln An - und Verkaufspreise stellen, zu denen Sie (in der Regel mit einer begrenzten Stuumlckzahl) zu handeln bereit sein muumlssen. Genau dieser Spread, die Differenz des (houmlheren) Verkaufspreises (Briefkurs) und des (niedrigeren) Ankaufpreises (Geldkurs), ist die Entlohnung des Market Makers fuumlr seine Taumltigkeit und gleichzeitig ein nicht zu unterschaumltzender Einflussfaktor auf den zustande kommenden Transaktionspreis. Eine zu beachtende Einschraumlnkung in einem solchen Markt sind die fuumlr die Investoren houmlheren Kosten (vgl. Tabelle A - 1), wodurch sich der Markt ein kleines Stuumlck weiter vom Zustand eines perfekten Marktes entfernt. Kleine Kursbewegungen oder Arbitragemoumlglichkeiten koumlnnen unter solchen Bedingungen unter Umstaumlnden nicht mehr gewinnbringend realisiert werden. Da nun neben dem endguumlltigen Transaktionspreis, der meistens innerhalb der Geld - Briefspanne zustande kommt 3, zu jedem Zeitpunkt zwei weitere Preise existieren, stellt sich daruumlber hinaus die nicht triviale Frage, welcher dieser Preise fuumlr eine Modellanalyse herangezogen werden soll. Verwendet man den Transaktionspreis, so ist zu beachten, dass dieser zwischen den Geld - und Briefkursen hin - und her schwankt (jeweils davon beeinflusst, ob eine Transaktion kaumlufer - oder verkaumlufergetrieben war). Die Auswirkungen dieses so genannten bid-ask-bounce sind vor allem eine zufallsgetriebene Erhoumlhung der Volatilitaumlt und das Entstehen von Autokorrelation der Renditen, die nicht von fundamentalen Marktwertaumlnderungen getrieben sind 4. Das Entstehen der Autokorrelation verdeutlicht sich unter Annahme eines konstanten Spread sowie eines konstanten Fundamentalwerts (als Mittel zwischen dem Geld - und Briefkurs) wie im Modell von Roll (1984) 5. nach einer Transaktion, die zum Geldpreis (Briefpreis) erfolgte kann nur eine positive (negative) Preisaumlnderung (oder ein gleichbleibender Preis) folgen, das heiszligt die moumlglichen Richtungen einer Kursbewegung bedingen sich c. p. durch sich selbst (vgl. Abbildung 1). Es ist offensichtlich, dass dieser Effekt zu falschen Interpretationen entsprechender Modellergebnisse fuumlhren kann. So zeigen Keim (1989), dass sogar Anomalien wie der Januar - 1 Vgl. Roth (2006), S Vgl. Roth (2006), S. 97f. 3 Vgl. Campbell et al. (1997), S Vgl. Campbell et al. (1997), S Vgl. Roll (1984), S Sebastian Scheurle Seite 14 21 Effekt und der Wochenend-Effekt zum Teil durch den bid-ask-bounce zu erklaumlren sind. Zudem finden Kaul und Nimalendran (1990) einen aumlhnlichen Zusammenhang in Bezug auf die dokumentierten Preisumkehrungen der Uumlberreaktionstheorie. Abbildung 1: Kursbewegungen unter Einfluss von Market Makern Quelle: Eigene Darstellung, angelehnt an Roll (1984), S Kaul und Nimalendran (1990) benutzen zum Test der vom Spread unbeeinflussten Volatilitaumlt und Autokorrelation der Renditen nur den Geldpreis. Allerdings ist zu beachten, dass durch eine Veraumlnderung des Spread auch der Geld - Briefkurs fluktuieren kann, ohne dass sich der Fundamentalwert (im Sinne des oben beschriebenen Modells von Roll (1984)) aumlndert. Verwendet man fuumlr ein Modell nur den Geld - oder Briefkurs, muss man sich daher mit den Einflussfaktoren auf die Houmlhe des Spread beschaumlftigen. Wie angedeutet haumlngt der Spread mit den Kosten der Auftragsverarbeitung fuumlr den Market-Maker zusammen. Die Frage, welche Faktoren diese Kosten bestimmen, ist ein weiteres Schwerpunktthema der Literatur zu Preisfindungsprozessen und Market Makern innerhalb der Mikrostrukturtheorie. Fruumlhe empirische Studien haben statistische Hinweise darauf gefunden, dass das vorherrschende Handelsvolumen und das Risiko in Form der Volatilitaumlt wichtige Determinanten des Spread sind. Sie haben diesen Zusammenhang mit der daraus resultierenden Wahrscheinlichkeit fuumlr einen unerwuumlnschten Bestand an Aktien seitens des Market-Maker erklaumlrt 1. Spaumltere, theoretische Ansaumltze haben den nachvollziehbaren Zusammenhang zwischen Spread und dem Risiko, das der Market Maker tragen muss, bestaumltigt, allerdings einen anderen Schaumltzer fuumlr dieses Risikomaszlig herausgearbeitet: Informationsasymmetrien bzw. adverse Selektion. Nach diesen Modellen gibt es am Markt sowohl uninformierte Teilnehmer (zu denen auch die Market Maker gehoumlren) als auch informierte Investoren (Insider), die durch die Kenntnis bisher unveroumlffentlichter (privater) Informationen einen Wissensvorsprung haben 2. Aufgrund 1 Vgl. Demsetz (1968), Tinic (1972). Weitere Determinanten waren laut diesen Studien Preis und Firmengroumlszlige. 2 Die Unterscheidung zwischen informierten und uninformierten Investoren wurde erstmals vorgestellt von Bagehot (1971). Sebastian Scheurle Seite 15 22 dieses Wissensvorsprungs bedeutet der Handel mit solchen Investoren fuumlr den Market Maker in der Regel ein Verlustgeschaumlft, weshalb dieser beim Verdacht, dass ein groszliger Anteil der Investoren im Markt zu der informierten Gruppe gehoumlrt, den Spread erhoumlhen muss 1. An dieser Stelle schlieszligt sich zudem der Kreis zum Handelsvolumen: Ein hohes Handelsvolumen bedeutet nicht nur, dass es fuumlr den Market Maker einfacher ist, Positionen wieder abzubauen (Argumentation der fruumlhen Literatur), sondern auch, dass die Wahrscheinlichkeit kleiner ist, mit einem informierten Investor zu handeln 2. Die Literatur, die es sich zur Aufgabe gemacht hat, Vor - und Nachteile der Marktformen mit Auktionen und Market-Makern abzuwaumlgen und dadurch eine optimale Organisationsform zu bestimmen, ist zu keinem einheitlichen Ergebnis gekommen. Aussagen uumlber den Einfluss der Marktorganisation auf Liquiditaumlt, Volatilitaumlt und andere relevante Faktoren divergieren sehr stark in Abhaumlngigkeit der verwendeten Modelle 3. Nicht auszuschlieszligen ist, dass hybride Marktformen zu bevorzugen sind. Diese sind zumindest unter dem Eindruck einer fehlenden klaren Empfehlung aus der Wissenschaft bisher in der Praxis weit verbreitet 4. Zusammenfassend ist es nach dem aktuellen Stand der Forschung zur Mikrostruktur noch nicht moumlglich, eine klare Aussage uumlber den Einfluss der Marktorganisation auf die Charakteristika von Kursreaktionen zu treffen. Handelsfrequenz Unabhaumlngig von der Marktorganisation durch Market Maker, Auktionen oder eine gemischte Form lassen sich Maumlrkte anhand der Handelsfrequenz charakterisieren. Dabei ist vor allem zwischen einer kontinuierlichen und der beliebig abstufbaren periodischen Preisermittlung zu unterscheiden. Fuumlr den Investor hat eine periodische Handelsfrequenz insbesondere Einfluss auf sein strategisches Verhalten, denn mit groumlszligerer Wartezeit zwischen Auftragsabgabe und - ausfuumlhrung nehmen die Risikokosten zu 5. Fuumlr die Preisfindung und damit die Analyse historischer Preisverlaumlufe ist zu beachten, dass eine niedrigere Handelsfrequenz dazu fuumlhrt, dass jeder einzelnen Preisfeststellung mehr Handelsauftraumlge zugrunde liegen. Dieser Umstand wird in der Literatur als positiv bewertet, da auf diese Weise das Auftreten kurzfristiger Angebots - und Nachfrageuumlberhaumlnge und zufaumlllige Abweichungen vom Fundamentalwert, die durch wenige Marktteilnehmer getrieben sind 1 Vgl. Glosten und Milgrom (1985), S Vgl. Easley et al. (1996). 3 Vgl. Hirth (2000), S. 49f. 4 Vgl. Hirth (2000), S Vgl. Garbade und Silber (1979), S Sebastian Scheurle Seite 16 23 unwahrscheinlicher werden 1. Ist jedoch, wie in dieser Arbeit, gerade das exakte Marktverhalten, inklusive aller individuellen Irrtuumlmer und temporaumlrer Ineffizienzen Gegenstand der Untersuchung, sind von kontinuierlich gebildeten Preisdaten detailliertere Eindruumlcke zu erwarten. Non-Synchronous-Trading Ein weiterer Faktor, der zu systematischen Verzerrungen von Analyseergebnisse fuumlhren kann, ist der in der Mikrostruktur-Literatur als Non-Synchronous-Trading bezeichnete Effekt. Dieser Effekt tritt auf, wenn Werte zweier oder mehrerer Zeitreihen entgegen der Annahme im Modell in unterschiedlichen Zeitspannen erhoben wurden 2. Dies ist bei einem Modell wie dem in dieser Arbeit verwendeten insbesondere kritisch bei der Berechnung von Markt-Betas. So werden Schlusskurse verschiedener Unternehmen in der Praxis haumlufig nicht zum exakt selben Zeitraum dokumentiert und innerhalb des Tages kommt es durch fehlende Liquiditaumlt sporadisch dazu, dass zu einem Zeitpunkt kein Kurs festgestellt werden konnte. Diese zwei Beispiele zeigen, dass der Non-Synchronous-Trading-Effekt unabhaumlngig vom Testintervall der Zeitreihen auftreten kann. Unter fehlender Beruumlcksichtigung des Effekts koumlnnte eine Analyse der Zeitreihen, z. b. bei der Beta-Berechnung, zu falschen Ergebnissen uumlber einen zeitlich versetzten Zusammenhang der Zeitreihen kommen 3. Dieser Zusammenhang scheint aber nur wegen der durch andere Faktoren bedingten verspaumlteten Kursreaktion einer der Zeitreihen zu bestehen und hat nichts mit dem tatsaumlchlichen Zusammenhang der Kursbewegungen zu tun. Falls verzerrende Einfluumlsse aufgrund von Non-Synchronous-Trading zu erwarten sind, kann auf Modelle zuruumlckgegriffen werden, die diese Einfluumlsse kompensieren Automatisierter Handel Eine in den letzten Jahren immer schneller voranschreitende Automatisierung des Handels trifft sowohl auf die Abwicklung, d. h. die Abloumlsung des klassischen (computerunterstuumltzen) Parketthandels durch phasenuumlbergreifend automatisierte Computerhandelssysteme (z. b. Xetra ) als auch auf die Investoren, allgemeiner formuliert die auftragserteilenden Instanzen, zu. Waumlhrend die Analyse der Auswirkungen einer Transaktionsabwicklung auf computergestuumltzten Handelsplattformen dem Forschungsfeld der Marktmikrostruktur 1 Vgl. Hirth (2000), S Vgl. Campbell et al. (1997), S Vgl. z. b. Atchison et al. (1987). 4 Vgl. zu solchen Modellen z. b. Scholes und Williams (1977) Tsay und Jin-Huei (2003). Sebastian Scheurle Seite 17 24 zuzuordnen ist, soll es in diesem Kapitel um den zweiten Aspekt, die Abloumlsung des Menschen als handelnde und entscheidende Instanz, gehen. Dies klingt wie Science Fiction, Statistiken beweisen jedoch, dass es laumlngst Realitaumlt ist: Laut eines Zeitungsberichts werden bereits 73 und in Europa ca. 30 des gesamten Umsatzes mit Aktien uumlber den so genannten Hochfrequenzhandel abgewickelt 1. Hinter diesem Schlagwort verbirgt sich der Handel durch Rechenzentren mit Supercomputern, die auf der Basis von Algorithmen innerhalb von Sekundenbruchteilen Handelsauftraumlge abgeben. Dabei werden sehr unterschiedliche Strategien verfolgt. Sie betreffen oft das Ausnutzen von Arbitragemoumlglichkeiten, koumlnnen jedoch beispielsweise auch auf Basis charttechnischer Indikatoren (z. b. Trendfolge) oder News-Trading-Strategien funktionieren. Nach meinem Kenntnisstand gibt es derzeit noch keine wissenschaftliche Auseinandersetzung mit dem Einfluss dieser Entwicklung auf das Marktverhalten. Zwar beschaumlftigt sich die bisherige Forschung zur Mikrostrukturtheorie mit dem Einfluss so genannter Noise-Trader, die nicht aufgrund von kursrelevanten Informationen, sondern als reine Liquiditaumltshaumlndler 2 agieren, jedoch unterscheidet sich der Algorithmen-Handel durch seine allen anderen Marktteilnehmern uumlberlegene Geschwindigkeit und seine strikte Regelbefolgung. Aufgrund dieser Charakteristika ist davon auszugehen, dass der algorithmische Handel dadurch unter gewoumlhnlichen Bedingungen eher eine effizienzsteigernde Wirkung entfaltet. So werden Bewertungsunterschiede an verschiedenen Boumlrsen, eine im Sinne der Effizienz unerwuumlnschte Erscheinung, die uumlblicherweise durch unterschiedlich hohe Handelsaktivitaumlten ausgeloumlst wird, durch automatisierte Trades unmittelbar nach ihrem Auftreten beseitigt und auch Reaktionen auf Nachrichten beschleunigt. Unter dem Eindruck starker Kursbewegungen ist jedoch durchaus zu befuumlrchten, dass prozyklisch agierende Systeme bestehende Trends zusaumltzlich verstaumlrken, was der Effizienz wiederum entgegenstehen wuumlrde. Dies ist insbesondere dann gefaumlhrlich, wenn sie dadurch wiederum Folgereaktionen unter den menschlichen Investoren ausloumlsen, die davon ausgehen muumlssen, dass die Kursbewegung informationsgetrieben ist 3. Insgesamt waumlre fuumlr das Kursverhalten durch einen hohen Anteil automatisierter Systeme in jedem Fall ein geringerer Einfluss durch menschliche irrationale Verhaltensweisen zu erwarten. Neben einigen Veraumlnderungen, die als Effizienzsteigerung bezeichnet wuumlrden, waumlre jedoch als Folge der Interaktionseffekte zwischen computergestuumltzten und menschlichen 1 Vgl. Braumluer und Kroder (2010). 2 Vgl. Hirth (2000), S Die These eines solchen Effekts wurde bereits im Rahmen der Forschung zum Noise-Trading entwickelt. Vgl. Stoll (1992), S. 78. Sebastian Scheurle Seite 18 25 Marktteilnehmern, und auch zwischen automatischen Systemen untereinander, das Auftreten von andersartigen, nicht durch die BF erklaumlrbaren Ineffizienzen nicht auszuschlieszligen. Diese waumlren ohne die Kenntnis der Handelsstrategien der am Markt agierenden Systeme wohl kaum prognostizierbar. 5. Ad-hoc Nachrichten und ihre kurzfristigen Auswirkungen auf den Aktienkurs Die Literatur hat trotz der Differenzen uumlber langfristige Kursanomalien nicht infrage gestellt, dass Nachrichten klar zuordenbare kurzfristige Kursreaktionen hervorrufen und der jeweilige Informationsgehalt, wenn auch mit variierender Geschwindigkeit, sehr schnell eingepreist wird. Ich gehe hier nun der Frage nach, wie dieser Vorgang in den Stunden nach der Veroumlffentlichung einer Nachricht ablaumluft mit besonderer Beachtung der moumlglichen Einflussfaktoren auf die Charakteristika der Kursreaktionen wie in Kapitel 4 vorgestellt. In diesem Kapitel stelle ich zuerst Vorgehensweise und Datengrundlage der dazu durchgefuumlhrten Event-Studien vor und gehe dann auf die Ergebnisse und die Interpretation derselben ein Das Methodenkonzept der Event-Studie Zur Untersuchung der Kursreaktionen nach Ad-hoc Nachrichten greife ich auf die statistische Methode der Event-Studien zuruumlck. Dieses ist darauf ausgelegt, ab einem definierten Zeitpunkt (dem Ereignis) Preise auf Anomalien zu untersuchen. Dies geschieht durch einen Vergleich zum vorherigen, vom Ereignis unbeeinflussten Preisverhalten. Literaturuumlberblick und Einordnung Vor allem in der fruumlhen Literatur wurden Event-Studien haumlufig dazu verwendet, um unter der Annahme effizienter Maumlrkte den Einfluss eines Ereignisses auf den Firmenwert festzustellen. Untersuchte Ereignisse reichen von firmenspezifischen Ereignissen wie Aktiensplits 1, Fusionen und Uumlbernahmen 2 oder Kapitalerhoumlhungen 3 bis hin zu makrooumlkonomischen Nachrichten 4. Auch unter der Annahme, dass Maumlrkte effizient sind und Informationen direkt und vollstaumlndig eingepreist werden, wurden Tests des Informationsgehalt (Usefulness) bestimmter Firmenberichte und Rechnungslegungskennzahlen durchgefuumlhrt 5. Aufgrund der Fortschritte in der IT und des 1 Vgl. z. b. Dolley (1933). Diese ist gleichzeitig die wahrscheinlich aumllteste Event-Studie. 2 Vgl. z. b. Manne (1965), Eckbo (1983). 3 Vgl. z. b. Barclay und Litzenberger (1988). 4 Vgl. z. b. McQueen und Roley (1993). 5 Vgl. z. b. Ball und Brown (1968), Wael (2004). Sebastian Scheurle Seite 19