Ziel dieser Arbeit ist es, zu überprüfen, ob die Fama-French-Faktoren auf die Rendite einen zeitlich stabilen Einfluss haben. Dazu soll in dieser Arbeit als abhängige Variable ein US-amerikanisches, wertgewichtetes Consumer-Portfolio, bestehend aus großteils in der Konsumgüterbranche, im Einzel- und Großhandel tätigen Unternehmen für die vergangenen vierzig Jahre beleuchtet werden. Anhand dieser Daten und der Methodik einer multiplen linearen Regression mit den fünf Fama-French-Faktoren als unabhängige Variablen, wird untersucht, welche Aussagen sich im Bezug die zeitliche Stabilität der Parameter, der Signifikanz des Einflusses und der Modellgüte treffen lassen.
Nachdem im zweiten Kapitel auf die fünf Faktoren nach Fama und French und insbesondere die technische Bildung dieser Faktoren eingegangen wird, soll die zugrundeliegende Methodik dargestellt werden. Hierbei werden vor allem die Modellannahmen, die Parameterschätzung mit der Maximum-Likelihood-Methode, der Durbin-Watson-Test, t-Tests mit den dazugehörigen Testentscheidungen und die Modellgüte theoretisch erklärt.
Im dritten Kapitel werden zunächst die abhängige Variable – die Aktienrendite eines US-amerikanischen Consumerportfolios – und im Anschluss die fünf Risikofaktoren des Modells deskriptiv analysiert. Im vierten Kapitel wird die lineare multiple Regression zunächst über den gesamten Zeitraum von 1980-2020 und anschließend für disjunkte, zweijährige Perioden durchgeführt. Anschließend werden die zeitliche Stabilität sowie Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu den Erkenntnissen von Fama und French untersucht und die Ergebnisse kritisch beleuchtet. Im letzten Schritt werden basierend auf den Erkenntnissen dieser Arbeit konkrete Handlungsempfehlungen abgeleitet, in welche Aktien oder Portfolios investiert werden soll, um maximale Rendite am Aktienmarkt zu erzielen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Theorie und Methodik
- 2.1 Das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French
- 2.1.1 Technische Bildung der Faktoren
- 2.1.2 Methodische Interpretation der Faktoren
- 2.2 Lineare multiple Regressionsmodelle
- 2.2.1 Parameterschätzung mit der Maximum-Likelihood-Methode
- 2.2.2 Ein Durbin-Watson-Test zur Autokorrelation in den Residuen
- 2.2.3 Signifikanztest und Modellgüte
- 2.1 Das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French
- 3 Datenanalyse
- 3.1 Datenbasis
- 3.2 Deskriptive Analyse der Portfoliorendite
- 3.3 Deskriptive Analyse der fünf Fama-French-Faktoren
- 4 Ergebnisse und Diskussion
- 4.1 Die Parameter, Signifikanz und Modellgüte
- 4.2 Ein Durbin-Watson-Test zur Autokorrelation in den Residuen
- 4.3 Die zeitliche Stabilität der Parameter, der Signifikanz und der Modellgüte
- 4.3.1 Die Entwicklung der Parameter über die Zeit
- 4.3.2 Die Entwicklung der Signifikanz über die Zeit
- 4.3.3 Die Entwicklung der Modellgüte über die Zeit
- 4.4 Vergleich der Ergebnisse mit Fama und French (2015)
- 4.5 Kritische Darstellung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit analysiert das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French zur Erklärung von Aktienrenditen. Ziel ist es, die Modellparameter zu schätzen, deren Signifikanz zu überprüfen und die Modellgüte zu bewerten. Zusätzlich wird die zeitliche Stabilität der Ergebnisse untersucht und ein Vergleich mit den ursprünglichen Ergebnissen von Fama und French (2015) durchgeführt.
- Schätzung der Parameter des Fünf-Faktoren-Modells
- Bewertung der Signifikanz der Modellparameter
- Analyse der Modellgüte und deren zeitliche Stabilität
- Vergleich der Ergebnisse mit der Originalstudie von Fama und French
- Kritische Auseinandersetzung mit den Ergebnissen und den Limitationen des Modells
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beschreibt den Aktienmarktcrash im März 2020 im Kontext der Coronapandemie und den daraus resultierenden Bedarf an einer fundierten Aktienportfolioplanung. Sie führt in die Thematik der Aktienrenditeerklärung ein und benennt das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French als zentralen Untersuchungsgegenstand der Arbeit. Die Bedeutung der Vorhersagbarkeit von Renditen im Kontext der modernen Finanzwirtschaft wird hervorgehoben, und das Capital Asset Pricing Model (CAPM) als Ausgangspunkt weiterer Forschung wird kurz erläutert. Die Arbeit konzentriert sich auf die Analyse der Fama-French-Faktoren, die Marktanomalien erklären sollen, und deren Interpretation als Marktineffizienzen oder Risikofaktoren.
2 Theorie und Methodik: Dieses Kapitel stellt das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French vor, beschreibt die technischen Details der Faktorbildung und deren methodische Interpretation. Es werden lineare multiple Regressionsmodelle zur Analyse der Daten eingeführt, inklusive der Parameterschätzung mittels Maximum-Likelihood-Methode, des Durbin-Watson-Tests zur Überprüfung auf Autokorrelation in den Residuen sowie der Bewertung von Signifikanz und Modellgüte. Die Kapitelteile beschreiben detailliert die statistischen Methoden, die zur Analyse der Fama-French-Faktoren eingesetzt werden.
3 Datenanalyse: In diesem Kapitel wird die verwendete Datenbasis beschrieben, gefolgt von einer deskriptiven Analyse der Portfoliorenditen und der fünf Fama-French-Faktoren. Dieser Teil der Arbeit präsentiert die Daten, die für die empirische Analyse des Fünf-Faktoren-Modells verwendet werden, inklusive der statistischen Kennzahlen zur Charakterisierung der Datenverteilung.
Schlüsselwörter
Fünf-Faktoren-Modell, Fama-French-Faktoren, Aktienrendite, Regressionsanalyse, Marktrisiko, Modellgüte, Zeitreihenanalyse, Signifikanztest, Marktanomalien, Risikofaktoren.
Häufig gestellte Fragen zur Bachelorarbeit: Analyse des Fünf-Faktoren-Modells von Fama und French
Was ist der Gegenstand dieser Bachelorarbeit?
Die Arbeit analysiert das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French zur Erklärung von Aktienrenditen. Im Fokus steht die Schätzung der Modellparameter, die Überprüfung deren Signifikanz, die Bewertung der Modellgüte und die Untersuchung der zeitlichen Stabilität der Ergebnisse. Ein Vergleich mit der Originalstudie von Fama und French (2015) wird ebenfalls durchgeführt.
Welche Methodik wird angewendet?
Die Arbeit verwendet lineare multiple Regressionsmodelle zur Analyse der Daten. Die Parameterschätzung erfolgt mittels Maximum-Likelihood-Methode. Ein Durbin-Watson-Test überprüft die Autokorrelation in den Residuen. Die Signifikanz und Modellgüte werden bewertet. Das Kapitel "Theorie und Methodik" beschreibt die statistischen Methoden detailliert.
Welche Daten werden verwendet?
Das Kapitel "Datenanalyse" beschreibt die verwendete Datenbasis und präsentiert eine deskriptive Analyse der Portfoliorenditen und der fünf Fama-French-Faktoren. Die statistischen Kennzahlen zur Charakterisierung der Datenverteilung werden ebenfalls vorgestellt.
Welche Ergebnisse werden präsentiert?
Die Ergebnisse umfassen die geschätzten Parameter, deren Signifikanz und die Modellgüte. Die zeitliche Stabilität der Parameter, der Signifikanz und der Modellgüte wird untersucht. Die Ergebnisse werden mit denen von Fama und French (2015) verglichen. Eine kritische Auseinandersetzung mit den Ergebnissen und Limitationen des Modells schließt die Analyse ab.
Welche Faktoren werden im Fünf-Faktoren-Modell berücksichtigt?
Das Modell von Fama und French beinhaltet fünf Faktoren zur Erklärung von Aktienrenditen. Die Arbeit beschreibt detailliert die technische Bildung und die methodische Interpretation dieser Faktoren.
Was ist die Zielsetzung der Arbeit?
Die Zielsetzung besteht darin, die Parameter des Fünf-Faktoren-Modells zu schätzen, deren Signifikanz zu überprüfen und die Modellgüte zu bewerten. Zusätzlich soll die zeitliche Stabilität der Ergebnisse untersucht und ein Vergleich mit den Ergebnissen von Fama und French (2015) durchgeführt werden.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Fünf-Faktoren-Modell, Fama-French-Faktoren, Aktienrendite, Regressionsanalyse, Marktrisiko, Modellgüte, Zeitreihenanalyse, Signifikanztest, Marktanomalien, Risikofaktoren.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit gliedert sich in eine Einleitung, ein Kapitel zur Theorie und Methodik, ein Kapitel zur Datenanalyse und ein Kapitel zu den Ergebnissen und Diskussion. Ein Inhaltsverzeichnis im HTML-Code zeigt die detaillierte Struktur.
Wie wird der Aktienmarktcrash im März 2020 berücksichtigt?
Die Einleitung erwähnt den Aktienmarktcrash im März 2020 im Kontext der Coronapandemie und den daraus resultierenden Bedarf an fundierter Aktienportfolioplanung als Motivation für die Untersuchung der Aktienrenditeerklärung.
Welche Rolle spielt das Capital Asset Pricing Model (CAPM)?
Das CAPM wird in der Einleitung kurz als Ausgangspunkt weiterer Forschung, insbesondere im Kontext der Aktienrenditeerklärung, erwähnt.
- Quote paper
- Isabell Lutter (Author), 2020, Analyse der Fama-French-Faktoren. Das Fünf-Faktoren-Modell, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/978540
