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.
[...]
[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)
- Quote paper
- Julian Fischer (Author), 2018, Technische Indikatoren und ihre Fähigkeit zur Equity Premium Prediction, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/412437
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