Technische Indikatoren und ihre Fähigkeit zur Equity Premium Prediction

Bachelorarbeit , 2018 , 57 Seiten , Note: 2,0

VWL - Finanzwissenschaft

Das Equity Premium Puzzle ist seit 1985 ein viel diskutiertes Paradoxon in der Finanzwirtschaft. Neben vielen weiteren differenzierten Erklärungsansätzen in der Literatur wird in dieser Arbeit die Fähigkeit von technischen Indikatoren untersucht, Vorhersagen über die Entwicklung der Equity Premium zu treffen. Technische Indikatoren sind als Teil der technischen Analyse für Finanzmarktteilnehmer ein heute gängiges Instrument zur Einordnung und Umsetzung von Investitionsstrategien. Das diese Indikatoren mit ihrer Eigenschaft Trends aufzudecken jedoch nicht zwangsläufig zu dauerhaften Überrenditen führen, wird in einem Artikel des Handelsblatts kontrovers diskutiert. Diese Arbeit verknüpft die Erkenntnisse der Anwendung technischer Indikatoren aus Praxis und wissenschaftlicher Literatur, um deren Prognosekraft für die Equity Premium zu analysieren. In dem ersten Abschnitt werden zunächst bekannte technische Indikatoren diskutiert und mit dem aktuellen Stand der wissenschaftlichen Erkenntnisse und Hypothesen über die Equity Premium verknüpft. Dieser Teil ermöglicht eine Einschätzung für die Datengrundlage der folgen empirischen Untersuchungen. Diese Untersuchungen werden im nächsten Abschnitt erläutert und analysiert. Dabei handelt es sich um eine In-Sample Analyse, Out-of-Sample Analyse und eine Asset Allokationsanalyse, die sich an dem Modellrahmen von Neely et al. orientieren. Im dritten Abschnitt findet eine Würdigung und Einordnung der Ergebnisse in den wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Kontext statt. Die übergeordnete Untersuchung der Fähigkeit technischer Indikatoren zu Equity Premium Prognose eröffnet weitere Forschungsfragen: Welche individuellen technischen Indikatoren sind dafür besonders gut geeignet? Schaffen Kombinationen mehrerer Indikatoren dabei einen Mehrwert? Mit welchen Modifizierungen lässt sich die Prognosekraft verstärken? Welche Rückschlüsse lassen sich für die Verwendung technischer Indikatoren bei der Asset Allokation ziehen? Diese und weitere Fragen werden Gegenstand der Untersuchungen in dieser Arbeit sein.

Inhalt

Diagrammverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsübersicht

Übersicht englischer Fachausdrücke

1. Einleitung

2. Technische Indikatoren und historische Equity Risk Premium im wissenschaftlichen Kontext
2.1 Eigenschaften und Intuition bekannter technischer Indikatoren
2.2 Eigenschaften und Determinanten der Equity Premium
2.3 Historische Equity Premium als Prognosegrundlage

3. Vorausdeutende Regressionen basierend auf zehn bedeutsamen Indikatoren
3.1 In-Sample Analyse
3.2 Out-of-Sample Analyse
3.3 Analyse der Asset Allokation

4. Kritische Würdigung der Ergebnisse
4.1 Erfolge und mögliche Schwachstellen des Modells
4.2 Einfluss des technologischen Fortschritts

4.3 Mehrwert für die Gesellschaft

5. Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Anhang

„Der Denkende muß
zum Dankenden werden.
Im Erkennen der Welt,
des Himmels, der Erde,
der Denkende wird
zum Staunen geführt.
Und eh' es sich versieht,
wird das Herz vom Hirne
zum Danken angerührt.“

von Dr. Carl Peter Fröhling

Diese Arbeit widme ich meinen Eltern, die mir diesen Weg bis hierhin ermöglicht haben und meiner Freundin, die mich beim Erstellen dieser Arbeit mental sehr unterstützt hat.

Von ganzem Herzen: Danke!

Ein herzliches Dankeschön für die Hilfestellung bei dieser Arbeit möchte ich auch an die Mitarbeiter des Lehrstuhls für Finanzwirtschaft, insbesondere an meine Betreuerin Laura-Chloé Kuntz richten.

Diagrammverzeichnis

Diagramm 1 Historische Equity Risk Premium

Diagramm 2 SMA Out-of-Sample Prediction für Europa

Diagramm 3 Performanceentwicklung der Asset Allokation von ADX, MACD, BB und DC im europäischen Markt

Diagramm 4 Performanceentwicklung der Asset Allokation von SMA, EMA, CCI und der multiplen linearen Regression im europäischen Markt

Diagramm 5 Kalkulationsbeispiel für den SMA auf Grundlage des DAX

Diagramm 6 Kalkulationsbeispiel für den EMA auf Grundlage des DAX

Diagramm 7 Kalkulationsbeispiel für den SO auf Grundlage des DAX

Diagramm 8 Kalkulationsbeispiel für den RSI auf Grundlage des DAX

Diagramm 9 Kalkulationsbeispiel für den CCI auf Grundlage des DAX

Diagramm 10 Kalkulationsbeispiel für den ADX auf Grundlage des DAX

Diagramm 11 Kalkulationsbeispiel für den MACD auf Grundlage des DAX

Diagramm 12 Kalkulationsbeispiel für den DC auf Grundlage des DAX

Diagramm 13 Kalkulationsbeispiel für das BB auf Grundlage des DAX

Diagramm 15 Verteilung der Residuen der multiplen linearen Regression im Zeitablauf

Diagramm 14 Kalkulationsbeispiel für den KC auf Grundlage des DAX

Diagramm 16 Multiple Lineare Regression Out-of-Sample Prediction für Europa

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Statistische Ergebnisse der historischen ERP Schätzung

Tabelle 2 Regressionsergebnisse der In-Sample Analyse für die USA seit 27.02.1998

Tabelle 3 Multiple lineare Regressionsergebnisse der
In-Sample Analyse für die USA seit 27.02.1998

Tabelle 4 Out-of-Sample Ergebnistabelle für Europa

Tabelle 5 Ergebnistabelle der Asset Allokation für Europa

Tabelle 6 Regressionsergebnisse der In-Sample Analyse für Europa seit 26.02.1999

Tabelle 7 Multiple lineare Regressionsergebnisse der
In-Sample Analyse für Europa seit 26.02.1999

Tabelle 8 Regressionsergebnisse der In-Sample Analyse für
Deutschland seit 01.09.1997

Tabelle 9 Multiple lineare Regressionsergebnisse der
In-Sample Analyse für Deutschland seit 01.09.1997

Tabelle 10 Out-of-Sample Ergebnistabelle für die USA

Tabelle 11 Out-of-Sample Ergebnistabelle für Deutschland

Tabelle 12 Ergebnistabelle der Asset Allokation für die USA

Tabelle 13 Ergebnistabelle der Asset Allokation für Deutschland

Abkürzungsübersicht

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Übersicht englischer Fachausdrücke

Aufgrund der Tatsache, dass weite Teile der wissenschaftlichen Literatur zu diesem Thema in englischer Sprache verfasst sind und ebenso ein großer Teil der Kapitalmarktteilnehmer weltweit in englischer Sprache kommunizieren, haben sich einige Begrifflichkeiten soweit manifestiert, dass sie auch in anderen Sprachen als Fachausdruck anerkannt werden. Eine direkte Übersetzung einzelner Begrifflichkeiten in dieser Arbeit ist deshalb nicht immer zielführend, weil sie die Bedeutung hinter dem Ausdruck teilweise leicht verändern könnte. In der folgenden Übersicht möchte ich dem Leser deshalb eine grobe Übersicht möglicher Übersetzungen anbieten.

Asset – Vermögenswert

Average True Range – Durchschnittlich wahre Bandbreite

Directional Movement – Bewegungsrichtung

Equity Premium – Wertpapierprämie oder Wertpapieraufschlag

Exponential Moving Average – Exponentiell (gewichteter) gleitender Durchschnitt

Historic Average – Historischer Durchschnitt

Investor Sentiment – Investorenstimmung

Mean Suqared Forecast Error – Durchschnittlich quadrierter Prognosefehler

Noise Traders – Händler, die versuchen mit spekulieren auf Informationen einen Gewinn zu erzielen

Normal Sample – Normalbereich, hier die mittleren 60% der ERP-Daten

Peak – Hochpunkte, hier die oberen 20% der ERP-Daten

Sample – Stichprobe

Simple Moving Average – Einfacher gleitender Durchschnitt

Trough – Tiefpunkte, hier die unteren 20% der ERP-Daten

Weighted Close – Gewichteter Schlusskurs

1. Einleitung

Das Equity Premium Puzzle ist seit 1985 ein viel diskutiertes Paradoxon in der Finanzwirtschaft.^[1]Neben vielen weiteren differenzierten Erklärungsansätzen in der Literatur wird in dieser Arbeit die Fähigkeit von technischen Indikatoren untersucht, Vorhersagen über die Entwicklung der Equity Premium zu treffen. Technische Indikatoren sind als Teil der technischen Analyse für Finanzmarktteilnehmer^[2]ein heute gängiges Instrument zur Einordnung und Umsetzung von Investitionsstrategien. Das diese Indikatoren mit ihrer Eigenschaft Trends aufzudecken jedoch nicht zwangsläufig zu dauerhaften Überrenditen führen, wird in einem Artikel des Handelsblatts kontrovers diskutiert.^[3]

Diese Arbeit verknüpft die Erkenntnisse der Anwendung technischer Indikatoren aus Praxis und wissenschaftlicher Literatur, um deren Prognosekraft für die Equity Premium zu analysieren. In dem ersten Abschnitt werden zunächst bekannte technische Indikatoren diskutiert und mit dem aktuellen Stand der wissenschaftlichen Erkenntnisse und Hypothesen über die Equity Premium verknüpft. Dieser Teil ermöglicht eine Einschätzung für die Datengrundlage der folgen empirischen Untersuchungen. Diese Untersuchungen werden im nächsten Abschnitt erläutert und analysiert. Dabei handelt es sich um eine In-Sample Analyse, Out-of-Sample Analyse und eine Asset Allokationsanalyse, die sich an dem Modellrahmen von Neely et al. orientieren.^[4]Im dritten Abschnitt findet eine Würdigung und Einordnung der Ergebnisse in den wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Kontext statt.

Die übergeordnete Untersuchung der Fähigkeit technischer Indikatoren zu Equity Premium Prognose eröffnet weitere Forschungsfragen: Welche individuellen technischen Indikatoren sind dafür besonders gut geeignet? Schaffen Kombinationen mehrerer Indikatoren dabei einen Mehrwert? Mit welchen Modifizierungen lässt sich die Prognosekraft verstärken? Welche Rückschlüsse lassen sich für die Verwendung technischer Indikatoren bei der Asset Allokation ziehen? Diese und weitere Fragen werden Gegenstand der Untersuchungen in dieser Arbeit sein.

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^[1]Vgl. (Mehra & Prescott, 1985, S. 158)

^[2]Das verwendete Genus für die Substantive in dieser Arbeit in der allgemein verwendeten Art ist geschlechterneutral gemeint und soll niemanden diskriminieren.

^[3]Vgl. (Schwarzer, 2012, S. 1-3)

^[4]Vgl. (Neely, Rapach, Tu, & Zhou, 2014, S. 1774-1789)

• Hochschule: Georg-August-Universität Göttingen
• Note: 2,0
• Autor: Julian Fischer (Autor:in)
• Erscheinungsjahr: 2018
• Seiten: 57
• Katalognummer: V412437
• ISBN (eBook): 9783668637054
• ISBN (Buch): 9783668637061
• Sprache: Deutsch
• Schlagworte: Technische Indikatoren, Technical Indicators, Prognose, Prediction, Finanzen, Finance, SMA, EMA, SO, RSI, CCI, ADX, MACD, BB, DC, KC, Moving Average, Stochastischer Oszillator, Relative Strength Indicator, Commodity Channel Index, Average Directional Movement Index, Average Directional Index, Moving Average Convergence Divergence, Bollinger Band, Donchian Channel, Keltner Channel, EP, ERP, Equity Premium, Equity Risk Premium, Kryptowährung, Bitcoin, In-Sample Analyse, Out-of-Sample Analyse, Asset Allocation, Technical Analysis, Technische Analyse, Finanzanalyse