Benutzer:Peter Hager/Baustelle/Kapitalmarktanomalie

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Kapitalmarktanomalien (Renditeanomalien, Kursanomalien) bezeichnen einen Zustand, bei dem die Beobachtungen am Kapitalmarkt nicht mit den bisherigen Kapitalmarkttheorien übereinstimmen.[1]

Anomalien sind in Bezug auf das verwendete Modell (zB CAPM zu sehen. In der Wirtschaftswissenschaft ev besser Kapitalmarkttheorie wird daher der neutrale Begriff Rendite-Prädiktors verwendet. [2]

Das Standardmodell ist dabei das CAPM[1]. Allerdings gibt es auch alternative Asset-Pricing-Modelle, wie das Fama-French-Dreifaktorenmodell.[2] Da eine Anomalie immer nur in Bezug auf ein spezifisches Risiko-Modell expliziert werden kann, bevorzugen Ökonomen daher auch den neutralen Begriff des Rendite-Prädiktors.[3] So muss kein Benchmark-Modell definiert werden.

Erklärungsansätze:

  1. Fehlbewertung,
  2. nicht gemessenes Risiko,
  3. Grenzen der Arbitrage und
  4. Stichprobenverzerrung

Ab dem Ende der 70er Jahre wurden Untersuchungen unternommen, um die auftretenden Abweichungen von bestehenden Modellen zu belegen und aufzuzeichnen.<s> Die vier hauptsächlichen Erklärungsansätze für die Existenz von Rendite-Prädiktoren bzw. Anomalien sind: (1) Fehlbewertung, (2) nicht gemessenes Risiko, (3) Grenzen der Arbitrage und (4) Stichprobenverzerrung.[3] Innerhalb der Forschung besteht kein Konsens hinsichtlich der korrekten Erklärung von Rendite-Prädiktoren.[3][4][5]

Die vorhergesagten Renditen sinken oftmals nach ihrer Publikation, oder verschwinden völlig, was eine Arbitrage durch Marktteilnehmer nahe legt.[9][3][10] Ferner betrachten die Studien in der Regel keine Transaktionskosten. Das heißt, dass Anomalien oftmals nicht gewinnbringend ausgebeutet werden können, wenn man Transaktionskosten beachtet.[11] Allerdings gibt es auch Strategien, die spezifische Rendite-Prädiktoren unter Beachtung der Transaktionskosten erfolgreich ausbeuten. Damit sind langfristige Renditen oberhalb der Marktrendite (Beta) möglich. Dazu zählen etwa die Value-Strategie oder allgemeiner das Factor-Investing oder Smart-Beta Investing.[10][12][13][14]

Die Existenz von Anomalien widerlegt nicht per se die Markteffizienzhypothese ev eigenes Lemma. Dazu müsste gezeigt werden, dass die Anomalie jenseits des vorher zu spezifizierenden Asset-Pricing-Modells existiert. Dahinter verbirgt sich das Verbundhypothesen-Problem ev eigenes Lemma.

Arten

  • Kalenderanomalien
    • Januar-Effekt
    • Wochenend-Effekt
    • Feiertags-Effekt
  • Kennzahlenanomalien
    • Value-Effekt
    • Größen-Effekt
    • Distress-Effekt
  • Effizienzanomalien
    • Intraday-Effekt
    • Winner-Loser-Effekt
    • Momentum-Effekt
  • Sonstige Anomalien

Kalenderanomalien

  • Weiterleitung: rv Kalenderanomalie, Januar-Effekt, Wochenend-Effekt, Feiertags-Effekt, 
Hauptartikel-> [[]]
  • Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

Kalenderanomalien[3]

  • Januar-Effekt
  • Wochenend-Effekt
  • Feiertags-Effekt

Kalenderanomalien bedeuten, dass an bestimmten Kalendertagen (Monat, Wochentagen) die Wertpapierkurse unerklärlich abweichen. Kalenderanomalien werden bei Kursen beobachtet, übertragen sich dann aber rechnerisch auch auf Renditen. Sie stehen im Widerspruch zur Markteffizienzhypothese wiki nach Eugene Fama.[4]

Arten der Effekte:[5]

  • Januar-Effekt (höhere Renditen)
  • Montags-Effekt (niedrigere Renditen)
  • Monatswechsel-Effekt (höhere Renditen in den ersten 5 Tagen des Monats)
  • Feiertags-Effekt (höhere Renditen vor und nach einem Feiertag)
  • Halloween-Effekt (Sell-in-May-and-Go-Away-Effekt) (Renditen von November bis April liegen über dem restlichen Jahr)

Stahl (2015), S. 23: Zu den Kalenderanomalien zählen beispielsweise der Januar-Effekt und der Montags-Effekt, wonach im Januar insbesondere für Unternehmen mit kleiner Marktkapitalisierung durchschnittlich höhere Renditen im Vergleich zu anderen Monaten bzw. an Montagen häufig niedrigere Renditen als an den anderen Handelstagen zu beobachten sind.136 Der Monatswechsel-Effekt beschreibt höhere Renditen zum Monatswechsel ausgehend vom letzten Handelstag bis einschließlich zum fünften Handelstag des neuen Monats.137 Der Feiertags-Effekt zeigt höhere Renditen an den vorherigen und nachfolgenden Handelstagen eines Feiertags.138 Der Halloween- Effekt (auch Sell-in-May-and-Go-Away-Effekt) impliziert, dass die Renditen in der Zeit vom November bis April tendenziell über denen der entgegengesetzten Periode liegen.139 136 Vgl. Keim, D. B. (1983), S. 13-32; Rozeff, M. S., Kenney, W. R. (1976), S. 379-402; Gultekin, M. N„ Gultekin, N. B. (1983), S. 469-481. 137 Vgl. Lakonishok, J„ Smidt, S. (1988), S. 403-425. 138 Vgl. Ariel, R. A. (1990), S. 1611-1626; Lakonishok, J„ Smidt, S. (1988), S. 403-425. 139 Vgl. Bouman, S., Jacobsen, B. (2002), S. 1618-1635.

Kalenderanomalien wurden auf dem deutschen Aktienmarkt untersucht und aufgefunden.[6] Die Auswirkungen sind eher als schwach und nur kurzfristig zu bezeichnen.[7]

Kalenderanomalien wurden auf dem deutschen Aktienmarkt bisher nur vereinzelt untersucht. Salm/Siemkes untersuchen den deutschen Aktienmarkt von 1964 bzw. 1987 bis 2008 (Indizes DAX®, MDAX® und SDAX®) und konstatieren einen persistenten Halloween-, Monatswechsel- sowie Feiertags-Effekt, für letzteren sogar eine Verstärkung.140 Wessels/Röder untersuchen den Halloween-Effekt für die vorgenannten Indizes für den Zeitraum 1965 bzw. 1988 bis 2014 und stellen ebenfalls eine Signifikanz fest. Allerdings stellen sie in Einklang mit Dichtl/Drobetz die Frage, ob eine einfache lineare Regression zur Verifikation der Kalenderanomalie überhaupt zweckmäßig ist, da bei Anwendung von neuen Testmethoden die Signifikanz verblasst. 141 Daneben werfen beispielsweise Lucey/Zhao mit ihrer empirischen Untersuchung bezogen auf den US-amerikanischen Aktienmarkt die Frage auf, ob der Halloween-Effekt nicht eher eine Reflexion des Januar-Effekts darstellt.142 140 Vgl. Salm, C., Siemkes, J. (2009), S. 414-418. 141 Vgl. Wessels, U., Röder, K. (2014), S. 345-349; Dichtl, H., Drobetz, W. (2014), S. 112-121. 142 Vgl. Lucey, B. M., Zhao, S. (2008), S. 1055-1069.

Um Verzerrungen durch Kalenderanomalien zu verhindern, empfiehlt sich eine Durchschnittsbildung.[8]

Stahl (2015), S. 23 f: Die Auswahl des Startzeitpunktes des Betrachtungszeitraums im Rahmen von nichttäglichen Betrachtungsintervallen führt auch unabhängig vom Montags- und Monatswechsel-Effekt zu unterschiedlichen Ergebnissen. Bei wöchentlichen Betrachtungsintervallen wäre demnach der konkrete Wochentag und bei allen größeren Intervallen ein konkreter Stichtag (z.B. Monatsende) von Bedeutung. Theoretisch dürfte es unerheblich sein, welcher Tag im Rahmen der Regression als Startzeitpunkt dient. Somit müsste beispielsweise für ein wöchentliches Intervall die Betrachtung immer donnerstags einer Betrachtung immer freitags entsprechen. Watrin et al. stellen beispielsweise fest, dass der ins Kalkül gezogene Wochentag den Beta-Faktor und damit den Unternehmenswert maßgeblich beeinflusst. Für die BRD basiert die Analyse auf den DAX®-Werten mit einem Untersuchungszeitraum von 1980 bis 2010. Ähnliche Ergebnisse konstatieren sie für Europa, Japan und die USA. Da in der Praxis beim wöchentlichen Intervall die Betrachtung meist freitags und beim monatlichen Intervall die Betrachtung meist zum letzten Handelstag des Monats erfolgt, empfehlen Watrin et al. einen durchschnittlichen Beta-Faktor innerhalb eines jeden Intervallabschnitts zu bilden.143 143 Vgl. Watrin, C. et al. (2011), S. 176-194.

Literatur zu Kalenderanomalie:

  • Vogler (2009): Vogler, "Das Fama-French-Modell: Eine Alternative zum CAPM - auch in Deutschland", FB 2009, 382;
  • Heun (2007): Heun, "Finanzmarktsimulation mit Multiagentensystemen", Deutscher Universitäts-Verlag 2007;

Weblink zu Kalenderanomalie:

[9] [10] [11]

Untenehmensgrößen-Effekt (Size-Effekt)

  • Weiterleitung: Untenehmensgrößen-Effekt, Size-Effekt, 
Hauptartikel-> [[]]
  • Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

Der Unternehmensgrößen-Effekt (auch Size-Effekt) beschreibt den Umstand, dass das CAPM KMU (Unternehmen mit geringer Marktkapitalisierung) tendenziell zu hoch bewertet.[12] Deshalb müssen die Eigenkapitalkosten durch eine Size-Premia erhöht werden.

Stahl (2015), S. 21 f: Der Unternehmensgrößen-Effekt (auch Size-Effekt) beschreibt den Umstand, dass das CAPM die Eigenkapitalkosten für geringer marktkapitalisierte Unternehmen tendenziell unterbewertet. Dieser Effekt wird zum einen damit begründet, dass diesen Unternehmen ein hoher Wachstumsgrad unterstellt ist und sie hierdurch offensichtlich eine höhere Risikovolatilität bedingen. Zum anderen wird ein höheres unsystematisches Risiko auf eine nur gering ausgeprägte Diversifikation solcher Unternehmen gestützt. Der unterschätzte Kapitalisierungszinssatz indiziert damit einen zu hohen Unternehmenswert.126 126 Vgl. Fama, E. F., French, K. R. (1993), S. 3-56; Banz, R. W. (1981), S. 3-18; Ibbotson, R. G. etal.

Für den US-amerikanischen Aktienmarkt wurde der Effekt schon mehrfach nachgewiesen.[13] FN kürzen

Untersuchungen von Scheld und Vogler[14] durchlesen und Seite bestätigen dies auch für den deutschen Aktienmarkt.[15]

Stahl (2015), S. 22: Für den US-amerikanischen Aktienmarkt wurde der Effekt schon mehrfach nachgewiesen.127 Den deutschen Aktienmarkt untersuchte beispielsweise Scheid und maß dabei die Überrendite des SDAX® im Vergleich zum DAX® für den Zeitraum 2000 bis 2005. Mit einer Überrendite von durchschnittlich +0,62% für kleine Unternehmen bestätigte er die Renditeanomalie auf dem deutschen Aktienmarkt.128 Die bessere Erklärbarkeit von Renditen durch diesen Effekt untersuchte beispielsweise Vogler und wird im Abschnitt 4.2 näher betrachtet.129 127 Vgl, Fama, E. F., French, K. R. (1998), S. 1975-1999; Banz, R. W. (1981), S. 3-18; Blume, M. E., Stambaugh, R. F. (1983), S. 387-404. 128 Vgl, Scheid, A. (2013), S. 81. 129 Vgl. Vogler, O. (2009), S. 382-388.

Hager (2014a), s. 1130: Größenprämie (Size Premium): Empirische Untersuchungen auf dem amerikanischen Aktienmarkt zeigen, dass die realisierten Aktienrenditen mit abnehmenden Unternehmensgrößen steigen. Deshalb wird die Berücksichtigung einer Größenprämie gefordert. Entsprechend den Untersuchungsergebnissen am deutschen und österreichischen Aktienmarkt ist dies jedoch abzulehnen.61)

61) Vgl. Mandl, Anpassungen der auf Basis des CAPM ermittelten Risikozuschläge nach KFS BW 1, in Eberhartinger (Hrsg.), Rechnungswesen – Wirtschaftsprüfung – Steuern, FS Bertl (2013) 176 f.; Baetge/Schulz/Klönne, Size-Prämien in der österreichischen Unternehmensbewertung, in Königsmaier/Rabel, FS Mandl, 47 ff.

Wikipedia, Stichwort: Kapitalmarktanomalie Eine weitere Empirieempirische Untersucheung von Fama und French zeigte höhere Renditen kleiner gegenüber großen Unternehmen.[16]

Die die empirischen Unterschiede schwanken von +/- 35%.[17]

oft eine höhere Rendite erwirtschaften als größere Konzerne beziehungsweise Unternehmen. Dieser Effekt tritt aber nicht linear mit der Größe einer betrachteten Firma auf, sondern meist nur bei kleineren Firmen. Daher kann man auch von einem „small-firm“ Effekt sprechen.[18] Nachdem intensive Auseinandersetzungen mit diesem Phänomen folgten, wurde schnell erkannt, dass kein wirklicher stromlinienförmiger Zusammenhang zwischen der Rendite und der Unternehmensgröße festzustellen ist. Unterschiede in der Spannweite der Rendite von plus oder minus 35 Prozent waren das Ergebnis, bis hin zu Resultaten die aufzeigten, das kleine Unternehmen besonders kleine Renditen erzielten.[18] Daher ist davon auszugehen, dass sich Investoren eher nicht auf diese Anomalie verlassen sollten.

Literatur zu Untenehmensgrößen-Effekt:

  • Stock (2002); konkret
  • Stock (2002): Stock, "Zur Relevanz vom CAPM-Anomalien für den deutschen Aktienmarkt", Lang 2002;

Weblink zu Untenehmensgrößen-Effekt:


[19] [20] [21]

NN

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Hauptartikel-> [[]]
  • Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

  • Kennzahlenanomalien
    • Value-Effekt

** Größen-Effekt

    • Distress-Effekt
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    • Intraday-Effekt
    • Winner-Loser-Effekt
    • Momentum-Effekt
  • Sonstige Anomalien

abcd

Literatur zu

Weblink zu

  • [

NN bei Wikipedia], abgefragt 1.1.2022;

  • [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 1.1.2022;


[22] [23] [24]

NN

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  • Synonyme: [[]]

siehe auch-> [[]]

abcd

Literatur zu

Weblink zu

  • [

NN bei Wikipedia], abgefragt 1.1.2022;

  • [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt 1.1.2022;


[25] [26] [27]

Literatur

Gesetz

Erlässe

Fachgutachten

  • KFS/BW 1 Rz.
  • IDW S1 Rz.

Fachliteratur

" *)mwN ausgeblendet finden sich weitere Literaturangaben

  • Bachl (2018),
  • Drukarczyk / Schüler (2016),
  • Fleischer / Hüttemann (2015)
  • Ihlau ua (2013),
  • Mandl / Rabel (1997),
  • WP-Handbuch II (2014), Rz. A
  • WPH-Edition (2018), Rz. A

Judikatur

Unterlage(n)

Sortiert nach Datum und Dateiname

Folien

siehe auch -> Liste der verwendeten Gesetze und Erlässe, Liste der verwendeten Literatur, Liste der verwendeten Abkürzungen und Symbole, Liste der verwendeten Formeln

Weblinks

  • [

NN bei Wikipedia], abgefragt ..2021;

  • [

NN bei Gablers Wirtschaftslexikon], abgefragt ..2021;

https://de.wikipedia.org/wiki/Kapitalmarktanomalie

Einzelnachweise

  1. ↑ Wikipedia, Stichwort: Kapitalmarktanomalie, abgefragt 31.12.2021.
  2. ↑ Wikipedia, Stichwort: Kapitalmarktanomalie, abgefragt 31.12.2021.
  3. ↑ Wikipedia, Stichwort: Kapitalmarktanomalie, abgefragt 1.1.2022.
  4. ↑ Vgl. Wikipedia, Stichwort: Markteffizienzhypothese, abgefragt 1.1.2022
  5. ↑ Vgl. Stahl (2015), S. 23
  6. ↑ Vgl. Stahl (2015), S. 23 und die dort angeführte Literatur
  7. ↑ Heun (2007), S. 95 (zitiert bei Wikipedia, Stichwort: Markteffizienzhypothese, abgefragt 16.4.2020)
  8. ↑ Vgl. Stahl (2015), S. 23 f und die dort angeführte Literatur.
  9. ↑
  10. ↑ [ Wikipedia, Stichwort: ], abgefragt 1.1.2022.
  11. ↑ [ Gablers Wirtschaftslexikon, Stichwort: ], abgefragt 1.1.2022.
  12. ↑ Vgl. Stahl (2015), S. 21 f und die dort angeführte Literatur
  13. ↑ Stahl (2015), S. 22 unter Verweis auf Fama, E. F., French, K. R. (1998), S. 1975-1999; Banz, R. W. (1981), S. 3-18; Blume, M. E., Stambaugh, R. F. (1983), S. 387-404.
  14. ↑ Vogler (2009)
  15. ↑ Stahl (2015), S. 22
  16. ↑ Wikipedia, Stichwort: Kapitalmarktanomalie, abgefragt 16.4.2020
  17. ↑ Stock (2002), S. 138, zitiert bei Wikipedia, Stichwort: Kapitalmarktanomalie, abgefragt 16.4.2020
  18. ↑ 18,0 18,1 Vorlage:Literatur
  19. ↑
  20. ↑ [ Wikipedia, Stichwort: ], abgefragt 1.1.2022.
  21. ↑ [ Gablers Wirtschaftslexikon, Stichwort: ], abgefragt 1.1.2022.
  22. ↑
  23. ↑ [ Wikipedia, Stichwort: ], abgefragt 1.1.2022.
  24. ↑ [ Gablers Wirtschaftslexikon, Stichwort: ], abgefragt 1.1.2022.
  25. ↑
  26. ↑ [ Wikipedia, Stichwort: ], abgefragt 1.1.2022.
  27. ↑ [ Gablers Wirtschaftslexikon, Stichwort: ], abgefragt 1.1.2022.

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