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Untersuchungsaufbau und Datenauswahl

  • Christian Röckemann

Zusammenfassung

Für die Analyse des Anlegerverhaltens im Zusammenhang mit Empfehlungen von Börseninformationsdiensten (BID) bietet sich eine Ereignisstudie an162. In ihr wird die Aktienkurs- und -Umsatzentwicklung um den Zeitpunkt herum untersucht, zu dem ein wohldefiniertes Ereignis den Anlegern bekannt wird163. Es werden die realisierten Aktienrenditen oder -Umsätze mit einem ohne Ereignis zu erwartenden Niveau verglichen und signifikante Abweichungen als Indikator für Auswirkungen des Ereignisses genutzt164.

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Literatur

  1. 162.
    Engl. event study. Sie ist auch unter dem Namen Residual Analyse oder Test eines Index abnormaler Performance bekannt (Bowman 1983, S.561).Google Scholar
  2. 163.
    Die Begriffe Aktienrendite und Aktienertrag werden im folgenden synonym verwendet.Google Scholar
  3. 164.
    Als grundlegende Arbeiten zu Ereignisstudien sind die Aufsätze von Ashley (1962), Ball/Brown (1968) und Fama/Fisher/Jensen/Roll (1969) anzusehen.Google Scholar
  4. 165.
    In dieser Reihenfolge werden die notwendigen Schritte im weiteren abgehandelt. Abbildungen 8 bis 10 und 12 greifen als Teile auf diese Darstellung zurück.Google Scholar
  5. 166.
    Während das Ereignis zu einem Zeitpunkt bekannt wird, werden Renditen über einen Zeitraum berechnet. Bei täglichen Beobachtungen handelt es sich um Renditen, die an einem Tag zu erzielen sind. Die Begriffe des Zeitpunktes und der Periode werden im folgenden nicht unterschieden, obwohl dies im mathematischen Sinne nicht korrekt ist.Google Scholar
  6. 167.
    May (1991) referiert rund 60 Ereignisstudien, wovon nur 8 eine Analyse von Aktienumsätzen vornehmen.Google Scholar
  7. 168.
    Diese Vorstellung wird daher auch Substitutionshypothese genannt (Scholes 1978, S.200–201).Google Scholar
  8. 169.
    Dieser Zusammenhang wird auch Informationshypothese genannt.Google Scholar
  9. 170.
    Eine anschauliche Darstellung dieses Problems bietet Crouch (1970).Google Scholar
  10. 171.
    Einen Überblick gibt Karpoff (1987). Modelltheoretische Begründungen fur diesen Zusammenhang liefern z.B. Copeland (1976), Epps (1975), und Jennings/Starks/Fellingham (1981).Google Scholar
  11. 172.
    Einen Zusammenhang zwischen Aktienkursveränderungen und Handelsvolumen lassen auch Arbeiten vermuten, die zeigen, daß die Verteilung von Aktienerträgen sich einer Normal Verteilung annähert, wenn für Handelsvolumen oder Transaktionshäufigkeit kontrolliert wird (z.B. Clark 1973, Morgan 1976, Westerfield 1977).Google Scholar
  12. 173.
    Einige Arbeiten nutzen daher die Analyse der Umsatzzahlen (z.B. Morse 1981, Ro 1981, Pincus 1983, Smith Bamber 1986).Google Scholar
  13. 174.
    Morse (1981, S.375) begründet daher auch eine Analyse des Handelsvolumens mit folgenden Worten: “Rather than determining the existence or nonexistence of information content..., this paper uses daily data to examine whether the market reacts relative to an... announcement”.Google Scholar
  14. 175.
    Ein Beispiel für ein überlappendes Ereignis (Confounding Event) ist die gleichzeitige Bekanntgabe von Gewinnen und Dividenden.Google Scholar
  15. 176.
    Vergleiche dazu Abschnitt 5.9..Google Scholar
  16. 177.
    Dieses Problem wird eingehender in Kapitel 8 diskutiert.Google Scholar
  17. 178.
    Das Problem auf mehrere Tage verstreuten Informationszugangs wird auch unter dem Begriff der Mehr-Tages-Ereignisse (Two Day Events) diskutiert (siehe z.B. Peterson 1989).Google Scholar
  18. 179.
    Die Vorteile der Verwendung logarithmierter Kursveränderungen insbesondere bei längeren Zeitreihen diskutiert Zimmermann (1991).Google Scholar
  19. 180.
    Es ist strittig, ob nicht auch um Steuergutschriften bereinigt werden müßte (siehe dazu z.B. Häu-ser/Rosenstock/Seum/Vorwerk 1985, S.31–33).Google Scholar
  20. 181.
    Eine systematische Überlappung der Empfehlungen und Dividendenzahlungen konnte für den vorliegenden Datensatz nicht festgestellt werden.Google Scholar
  21. 182.
    Dieser Frage prinzipielle Bedeutung messen z.B. Beiker (1993) oder Kleeberg (1991) zu.Google Scholar
  22. 183.
    Auf die verschiedenen Referenzmodelle wird im folgenden eingegangen.Google Scholar
  23. 184.
    Zur Übersichtlichkeit wird die Zeit im Schätzzeitraum mit j und im Ereigniszeitraum mit t indiziert.Google Scholar
  24. 185.
    Zu grundsätzlicher Kritik an der Repräsentation des Marktertrages durch einen Markt-Index siehe Roll (1977).Google Scholar
  25. 186.
    Eine gesonderte Kennzeichung geschätzter Parameter mit einem ‘Dach’ erfolgt aus Gründen der Übersichtlichkeit nicht.Google Scholar
  26. 187.
    Berechnungsverfahren, die mögliche Fehlspezifikationen vermindern sollen, wurden unter anderem von Fama/MacBeth (1973) und Handa/Kothari/Wasley (1989) vorgeschlagen.Google Scholar
  27. 188.
    Dieser Fall liegt vor, wenn Aktien nicht an jedem Börsentag gehandelt werden.Google Scholar
  28. 189.
    Als typische Ausdehnung der Schätzperiode nennt Peterson (1989) 100 bis 300 Tage.Google Scholar
  29. 190.
    Der Frage der Strukturkonstanz widmen sich ausfuhrlich Brown/Lockwood/Lummer (1985) und Fisher/Kamin (1985).Google Scholar
  30. 191.
    Vielfach wird direkt die geschätzte Varianz der Residuen als Divisor verwendet, was in statistischem Sinne nicht exakt ist. Der Effekt auf die standardisierte Größe ist jedoch minimal, da der Korrekturfaktor nahe bei eins liegt (Peterson 1989, S.44).Google Scholar
  31. 192.
    Für das mittelwertbereinigte Modell muß dazu ebenfalls eine Schätzperiode ausgewiesen werden.Google Scholar
  32. 193.
    Für die Ermittlung des Standardfehlers können auch die abnormalen Renditen des Schätzzeitraumes herangezogen werden (Brown/Warner 1985, S.28).Google Scholar
  33. 194.
    Das Problem der Häufung von Ereigniszeitpunkten (Clustering) diskutieren ausführlich Brown/Warner (1980).Google Scholar
  34. 195.
    Brown/Warner (1985, S.23) zeigen, daß eine Verdoppelung der Varianz zu einer Erhöhung der fälschlichen Ablehnung der Nullhypothese (Fehler 1. Art) um mehr als 100% führt.Google Scholar
  35. 196.
    Der Begriff Parameter muß in diesem Zusammenhang stellvertretend für Größen verstanden werden, die zur Spezifikation einer Verteilung benötigt werden. Zu solchen Parametern gehören z.B. bei der Normalverteilung Erwartungswert und Varianz, nicht aber der Median; gerade dieser ist meist Ausgangspunkt der nicht-parametrischen Testverfahren.Google Scholar
  36. 197.
    Er wird im folgenden in Kurzform auch Corrado-Test genannt.Google Scholar
  37. 198.
    Damit ist sichergestellt, daß bei einem Rangsummentest keine gleichen Ränge vorkommen.Google Scholar
  38. 199.
    Für symmetrische Verteilungen entspricht dieser dem arithmetischen Mittel.Google Scholar
  39. 200.
    Wie Jain (1986) oder auch Brown/Warner (1980) in Simulationsstudien finden, ist die Verteilung abnormaler Renditen vielfach schief. Diese Asymmetrie kann durch Wahl eines anderen Erwartungswertes als 0 berücksichtigt werden (Brown/Warner 1980, S.222). Die Verwendung einer solchen Größe empfiehlt Jain (1986, S.94) ausdrücklich. Zum Vorgehen siehe Stickel (1985, S.127).Google Scholar
  40. 201.
    Erfüllt das Datenmaterial nicht die Verteilungsanforderungen des t-Test und ist dieser damit fehlspezifiziert, besitzen nicht-parametrische Testverfahren oft eine A.R.E. von über eins und sind damit stärker als das entsprechende parametrische Verfahren.Google Scholar
  41. 202.
    Eine Herleitung der Testgröße findet man bei Siegel (1956), eine Anwendung bei Stickel (1985).Google Scholar
  42. 203.
    Vgl. dazu auch die Abschnitte 6.7.2.1. und 6.7.3..Google Scholar
  43. 204.
    Der von Wilcoxon (1945) vorgestellte Test wird auch als Vorzeichenrangtest bezeichnet.Google Scholar
  44. 205.
    Siehe dazu auch die Abschnitte 6.7.2.1. und 6.7.3..Google Scholar
  45. 206.
    Die Darstellung folgt Corrado (1989).Google Scholar
  46. 207.
    Da im Rahmen dieser Untersuchung ein Zeitraum von 300 Tagen gewählt wird, erfolgt die Darstellung des Corrado-Test beispielhaft an diesem Zeitraum.Google Scholar
  47. 208.
    Nach dem Zentralen Grenzwertsatz ist die Verteilung der mittleren AR näherungsweise normal, wenn die individuellen abnormalen Renditen identisch und unabhängig verteilte Ziehungen einer Verteilung mit endlicher Varianz sind.Google Scholar
  48. 209.
    Daiïir wird vielfach auch der Begriff des Free Flow verwendet (z.B Beiker 1993, S.260).Google Scholar
  49. 210.
    Eine laufende Anpassung des Streubesitzes scheint bei einem Untersuchungszeitraum von 2 Jahren nicht notwendig. Beteiligungsverhältnisse werden nur jährlich erhoben.Google Scholar
  50. 211.
    Es wird als Referenzgröße die jeweilig empfohlene Aktiengattung zugrunde gelegt. Falls eine Vorzugsaktie empfohlen wurde, bezieht sich das Volumenmaß auf den Anteil des Grundkapitals, der auf die Vorzugsaktien entfällt. Ein solches Maß verwenden z.B. auch Beaver (1968), Pincus (1983). Im folgenden wird dieses Maß vereinfachend Handelsvolumen genannt.Google Scholar
  51. 212.
    Vgl. auch Abschnitt 6.4.3.. Nicht erfaßt werden Transaktionen, die nicht über die Börse laufen.Google Scholar
  52. 213.
    Vgl. auch Abschnitt 6.4.4..Google Scholar
  53. 214.
    Vgl. auch Abschnitt 6.4.2..Google Scholar
  54. 215.
    Geringe Differenzen zur Ermittlung bei Subtraktion der erwarteten Umsätze ergeben sich durch die Gruppenbildung im Querschnitt. Ein derartiges Maß verwenden auch Pieper/Schiereck/Weber (1993).Google Scholar
  55. 216.
    Der Datensatz wurde freundlicherweise von Herrn Prof. Dr. R. Schmidt, Lehrstuhl für Finanzwirtschaft, Universität Kiel, zur Verfugung gestellt.Google Scholar
  56. 217.
    Die Auflagen der Börsendienste sind eigene Angaben der Verlage oder Schätzungen, da ein Großteil der Dienste eine unabhängige Erfassung der Auflagen ablehnt.Google Scholar
  57. 218.
    Die Analyse der Anlegerreaktion auf Empfehlungen einzelner Börsendienste ist nicht Gegenstand der Untersuchung, da Aussagen über systematisches Anlegerverhalten im Zusammenhang mit der Informationsgattung ‘Empfehlung von Börsendiensten’ abgeleitet werden sollen.Google Scholar
  58. 219.
    HaIteempfehIungen wurden nicht berücksichtigt, da sie für den Untersuchungsgegenstand nicht von Interesse sind.Google Scholar
  59. 220.
    Für die Empfehlungen innerhalb der ersten 2 Monate des untersuchten Zeitraumes wurde angenommen, daß die genannten Kriterien erfüllt sind. Da die Börsendienste einzelne Aktienwerte häufig bis zu 10 mal pro Jahr zur Disposition stellen, ist eine systematische Überlappung von Empfehlungsterminen mit Hauptversammlungen, Bilanzpressekonferenzen o.a. nicht anzunehmen.Google Scholar
  60. 221.
    Die untersuchten Aktienwerte sind in Tabelle Al im Anhang aufgeführt.Google Scholar
  61. 222.
    Es wird vorzugsweise die Notierung an der Frankfurter Wertpapierbörse verwendet. Die Bereinigung erfolgte nach der von der Deutschen Vereinigung für Finanzanalyse anerkannten Methode (siehe Arlt 1976).Google Scholar
  62. 223.
    Die Kurs- und Umsatzdaten wurden freundlicherweise von der Commerzbank AG, Frankfurt, zur Verfugung gestellt.Google Scholar

Copyright information

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

Authors and Affiliations

  • Christian Röckemann

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