Advertisement

Kursanomalien

  • Christian Röckemann

Zusammenfassung

Als Anomalie wird eine Tatsache oder Beobachtung angesehen, wenn sie inkonsistent mit einer Theorie ist (Thaler 1992, S.2). Als Referenz bietet sich die in einem Forschungsgebiet von der Mehrheit akzeptierte Theorie an, oder wie Lee/Shleifer/Thaler (1990, S.153) sagen, das Paradigma.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. 48.
    Masterman (1974, S.61) weist darauf hin, daß Kuhn allein in Kuhn (1962) 21 leicht voneinander abweichende Definitionen des Begriffs Paradigma vornimmt.Google Scholar
  2. 49.
    Als Indiz für die Bedeutung dieses Modells ist auch seine Dominanz in den meisten Lehrbüchern zu werten (so z.B. Elton/Gruber 1991).Google Scholar
  3. 50.
    Frey/Eichenberger (1989) nennen sie auch Makroanomalien.Google Scholar
  4. 51.
    Dem CAPM zugeordnet werden auch einige Beobachtungen, die der APT als Erweiterung des CAPM widersprechen.Google Scholar
  5. 52.
    Da eine Reihe von Verknüpfungen, sowohl innerhalb der einzelnen Anomalie-Kategorien als auch über diese Abgrenzungen hinweg, bestehen, sind bei der Darstellung Vorgriffe nicht zu vermeiden. Bei den Bezeichnungen der Anomalien wurde versucht, deutsche Begriffe zu verwenden, wenn diese eindeutig und in der Literatur üblich sind. Vielfach erweisen sich die englischen Originalbezeichnungen jedoch als treffender.Google Scholar
  6. 53.
    Neben Regressionen mit vergangenen Renditen als erklärenden Variablen werden Variance-Ratio-Tests zur Überprüfung herangezogen. Die statistischen Eigenschaften und die Stärke der Verfahren vergleichen Lo/Kinlay (1989) sowie Poterba/Summers (1988).Google Scholar
  7. 54.
    Die Autokorrelationen lassen sich nicht allein auf zeitversetztes Handeln von Aktien größerer und kleiner Gesellschaften (Nonsynchronous Trading-Effekt; Scholes/Williams 1977) zurückführen (Lo/Kinlay 1988, Conrad/Kaul 1988). Auf Probleme bei der Bestimmung der Signifikanzgrenzen weisen Krämer/Runde (1990) hin.Google Scholar
  8. 55.
    Fama/French (1988) diskutieren beide Erklärungen ausführlich. Flood (1988) modelliert Kursverhalten, wenn Anleger im Zeitablauf schwankende Prämien für die Risikoübernahme fordern. Eine Verknüpfung zu zeitvariablen CAPM-Beta-Werten sehen Chan (1988) und Ball/Kothari (1989). Zwei getrennte Effekte sieht Jones (1993).Google Scholar
  9. 56.
    Ist der Aktienkursverlauf einem Random Walk ähnlich, ist die Varianz des Zufallsprozesses linear in der Periodizität (Lo/Kinlay 1989). Die Varianz über 12 Monate gemessen, entspricht bei unkorrelierten Renditen dem 12fachen der Monatsvarianz. Ist das Verhältnis der 12-Monatsvarianz geringer als die Monatsvarianz multipliziert mit 12, impliziert dies eine negative Autokorrelation.Google Scholar
  10. 57.
    Neben der Schwierigkeit, die Effekte auf Ineffizienzen eindeutig zurückfuhren zu können, werden die Ergebnisse auch von methodischer Seite kritisiert (McQueen 1992, Kim/Nelson/Startz 1991).Google Scholar
  11. 58.
    Eine Übersicht über die Erklärungshypothesen geben Lee/Shleifer/Thaler (1990).Google Scholar
  12. 59.
    Diese Erklärung wird in Kapitel 5 eingehender diskutiert.Google Scholar
  13. 60.
    Methodische Kritik betrifft auch die Verwendung einer asymptotisch abgeleiteten Hypothese für Tests mit begrenzten Stichproben (Small Sample Bias). Kleidon (1986b) und Flavin (1983) zeigen, daß diese Verzerrung besteht und zum Teil für die gefundene Excess Volatility verantwortlich ist. Sie scheint aber kaum für das Ergebnis insgesamt verantwortlich (West 1988a, Kleidon 1986b).Google Scholar
  14. 61.
    Preisblasen sind temporäre Abweichungen von einem ‘gerechtfertigten’ Kurswert. Eine kurze Darstellung der Bubbles-Idee erfolgt in Abschnitt 5.2.. Flood/Hodrick (1986) zeigen, daß Excess Volatility nicht direkt mit der Existenz von Bubbles verknüpft ist.Google Scholar
  15. 62.
    Siehe fur festverzinsliche Wertpapiere Flannery/Protopapadakis (1988), fur Edelmetallmärkte Ball/Torous/ Tschoegl (1982), für den Devisenmarkt Jaffe/Westerfield (1985) und Fatemi (1990).Google Scholar
  16. 63.
    Auch Day-of-the-Week-Effekt oder Weekend-Effekt, Turn-of-the-Month-Effekt und Turn-of-the-Year-Effekt genannt.Google Scholar
  17. 64.
    Diese Erklärungshypothese stützende Ergebnisse finden Roll (1983) und Reinganum (1983), Branch (1977), Dyl (1977), Givoly/Ovadia (1983), ablehnend äußern sich v.d.Bergh/Wessels (1985), Jones/Pearce/Wilson (1987).Google Scholar
  18. 65.
    Eine Erweiterung der Tax-Loss-Selling-Hypothese bildet die auch empirisch gestützte Parking-the-Proceeds-Hypothese von Ritter (1988). Weitere Erklärungshypothesen diskutiert z.B. Frantzmann (1990).Google Scholar
  19. 66.
    E werden dabei in der Regel die Tagesschlußkurse betrachtet.Google Scholar
  20. 67.
    Krämer/Runde (1993) stellen auch eine erhöhte Varianz für Montagsrenditen fest.Google Scholar
  21. 68.
    Weitere Arbeiten von De Bondt/Thaler zu diesem Thema sind De Bondt/Thaler (1987, 1990).Google Scholar
  22. 69.
    Als Referenzmodell dient dabei neben einer Markt-Adjustierung auch eine CAPM-Variante, mit annähernd gleichem Ergebnis. Methodische Kritik üben Conrad/Kaul (1993), da bei der Berechnung der Überrenditen durch Kumulation über einzelne Perioden auch Meßfehler kumuliert werden.Google Scholar
  23. 70.
    Es wird daher auch von “Mean Reversion im Querschnitt” gesprochen (De Bondt/Thaler 1989). Einen Überblick über Arbeiten zum Winner/Loser-Effekt und der Überreaktionsthese geben De Bond/Thaler (1989).Google Scholar
  24. 71.
    Der Size-Effekt ist ebenfalls eine Querschnitts-Anomalie und wird anschließend diskutiert.Google Scholar
  25. 72.
    Dieses und anderes von rationaler Norm abweichendes Verhalten wird in Kapitel 4 unter dem Begriff der Verhaltensanomalien diskutiert.Google Scholar
  26. 73.
    Dabei werden, entgegen der Überreaktions-These, Aktien gekauft, die sich durch überdurchschnittliche Renditen (relative Stärke) auszeichnen, und Loser verkauft. Derartige Strategien sind unter Fondsmanagern verbreitet (Grinblat/Titman 1989).Google Scholar
  27. 74.
    Eine rationale Erklärung für den Size-Effekt, die aber genauso auf den Neglected Firm-Effekt zutreffen könnte, bieten Chan/Chen (1991), die von einem zusätzlichen Risikofaktor für “distressed firms”, d.h. vom Konkursrisiko bedrohter Firmen, sprechen. Analog ergibt sich eine Verbindung zum Winner/Loser-Effekt.Google Scholar
  28. 75.
    Weitere Arbeiten, die sich mit fundamentalen Faktoren zur Erklärung von Renditeunterschieden im Querschnitt befassen, sind z.B. Chan/Hamao/Lakonishok (1991), Rosenberg/Reid/Lanstein (1985), Fama/French (1992, 1993).Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1995

Authors and Affiliations

  • Christian Röckemann

There are no affiliations available

Personalised recommendations