Prognose von Aktienrenditen mit Mehrfaktorenmodellen

Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,3, Hochschule Magdeburg-Stendal; Standort Magdeburg (Betriebswirtschaft), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:§Für den amerikanischen Aktienmarkt wurden bereits sehr umfangreiche Arbeiten zur Bewertungsrelevanz von Bilanzkennzahlen und anderen Kenngrößen vorgenommen. In Europa hingegen fanden bisher nur vereinzelte Studien statt. Die Ergebnisse zeigen, dass einzelne Variablen auch für die europäischen Märkte von Bedeutung sind. Diese Arbeit beruht auf einem Verfahren von Querschnittsregressionen, welches in der Kapitalmarktforschung auf Fama und Mac Beth zurückzuführen ist. Nach diesem Verfahren werden die Faktorsensitivitäten einzelner Variablen für den deutschen Aktienmarkt überprüft, die in der Literatur ihre Bestätigung fanden.§Darüber hinaus soll durch das Zusammenspiel der Variablen bestimmt werden, welche Faktoren eventuell Substitute anderer Variablen sind und inwieweit sich der Renditeprozess durch Mehrfaktorenmodelle beschreiben lässt. Die hier getesteten Modelle basieren einheitlich auf den Bedingungen der Arbitrage Pricing Theory. Im Gegensatz zu Arbeiten von Beikler und Wallmeier wird nicht versucht, die durch das Capital Asset Pricing Modell hervorgebrachten Überrenditen von Aktien zu erklären. Vielmehr wird auf Grundlage der Erkenntnisse von Fama und French unterstellt, dass Mehrfaktorenmodelle die besseren Schätzmodelle darstellen. Diese Annahme wird zusätzlich durch die von Wallmeier vorgebrachten Untersuchungsergebnisse verstärkt, der Zweckmäßigkeit der Risikobereinigung durch das CAPM in Zweifel zieht.§In dieser Studie wird sehr umfangreich die Rolle der Liquiditätskennziffer im Renditeprozess diskutiert. Die hier vorgestellten Liquiditätskennzahlen werden nach bisherigen Erkenntnissen erstmals auf dem deutschen Aktienmarkt untersucht.§Neben der Faktoranalyse werden die Variablen mit den dazugehörigen Faktorsensitivitäten in Prognosemodellen eingesetzt. Dieser Teil der Arbeit prüft die Einsatzmöglichkeit von Faktorenmodellen im Praxisgebrauch.§Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:§AbkürzungsverzeichnisI§Abbildungs- und TabellenverzeichnisIII§I.Einleitung1§II.Hauptteil2§III.Zusammenfassung 81§1.Theoretische Grundlagen2§1.1Capital Asset Pricing Model2§1.1.1Modellannahmen2§1.1.2Die Security Market Line 3§1.1.3Das Single Index Market Model 5§1.1.4Modellvariante - Zero Beta - CAPM 6§1.2APT6§1.2.1Modellannahmen7§1.2.2Herleitung der Bewertungsgleichung9§1.3.The Cross Section of Expected Stock Returns11§1.3.1Vorhergehende Untersuchungen11§1.3.2Der Fama - French Ansatz12§1.3.3Datenaufbereitung13§1.3.4Methodik der Untersuchung13§1.3.4.1Portfoliobildung13§1.3.4.2Cross Sectional Regression14§1.3.5Resümee14§1.3.5.1Portfolioebene15§1.3.5.2Regressionsebene16§1.3.6Schlußbemerkung16§2.Fundamentale Faktoren17§2.1Verwendung von mikro- und makroökonomischen Variablen17§2.2Die fundamentalen Faktoren im Überblick18§2.2.1Price/Earning - Verhältnis (P/E)18§2.2.2Price Cash Flow - Verhältnis (PC)21§2.2.3Kleinfirmeneffekt (size)22§2.2.4Buchwert Marktwert - Verhältnis (BwMw)24§2.2.5Der Leverage Faktor27§2.2.6Die Liquiditätskennziffer28§2.2.7Anzahl der Wertpapiere34§2.2.8Last rendite und mean reversion35§2.2.9Der Beta - Faktor37§2.2.10DAX - Variable38§3.Systematik der Datengewinnung39§3.1Konzeption der Datenaufbereitung39§3.1.1Quantitative Auswahl39§3.1.2Qualitative Auswahl40§3.1.3Auswahl der Unternehmen41§3.1.4Datengewinnung41§3.2Beschreibung der Datenbasis43§3.3Erläuterung zur Zusammensetzung der verwandten Variablen45§4.Querschnittsregressionen nach...