Anlagestrategien auf Basis von Risikoprämien am deutschen Aktienmarkt

Diplomarbeit von Thomas Etheber

Einleitung:

Ein zentrales Paradigma der modernen Finanzierungstheorie ist das Konzept effizienter Kapitalmärkte, welche sich dadurch auszeichnen, dass Wertpapierpreise zu jedem Zeitpunkt den fundamental gerechtfertigten Werten entsprechen. Unter dieser Voraussetzung besteht keine Möglichkeit zur systematischen Erzielung von (risikoadjustierten) Überrenditen. Die Konsequenz kann folglich nur darin bestehen, einer passiven Investmentstrategie zu vertrauen sowie Transaktions- und sonstige Kosten zu minimieren. Eine Abkehr von dieser passiven Anlagestrategie lässt sich nur in Situationen begründen, in denen die Preise eben nicht fundamental gerechtfertigt sind und demzufolge Fehlbewertungen an den Märkten vorliegen.

Vor diesem Hintergrund wird in dieser Arbeit der Erfolg verschiedener Anlagestrategien am deutschen Aktienmarkt empirisch überprüft. Die betrachteten Strategien folgen dabei grundsätzlich dem Investmentansatz, Fehlbewertungen an den Märkten auf Basis von (impliziten) Risikoprämien zu identifizieren. Es wird sich zeigen, dass anhand dieser Kenngröße robuste Asset-Allokationsentscheidungen getroffen werden können.

Gang der Untersuchung:

Der vorliegende Beitrag ist folgendermaßen strukturiert:

Der auf diese Einleitung folgende zweite Teil bietet eine Einführung in die Thematik und stellt das Konzept der impliziten Risikoprämie vor. Währenddessen steht die Zerlegung der erwarteten Rendite in zwei Komponenten im Vordergrund. Die erste Komponente wird durch den sicheren Zinssatz abgebildet; die zweite charakterisiert die Vergütung für das übernommene Risiko und wird als Risikoprämie bezeichnet. Dieser Teil schließt mit einer Darstellung des Grundgedankens, einer auf dem Konzept der Risikoprämie aufbauenden Anlagestrategie.

Basierend auf diesen Überlegungen müssen adäquate Verfahren zur Bestimmung der Risikoprämie von Aktien gefunden werden. Dieser Problematik widmet sich der dritte Teil der Arbeit. Bei der Berechnung von Risikoprämien wird zwischen historisch basierten und zukunftsorientierten Verfahren differenziert. Nach einer Diskussion der historisch basierten Verfahren werden drei alternative, zukunftsorientierte Bewertungsmodelle erläutert, wobei sich diese anhand ihres Detaillierungsgrades und der notwendigen Modellparameter unterscheiden lassen.

Die beschriebenen Bewertungsmodelle bilden die theoretische Grundlage des vierten Teils, welcher sich mit einer empirischen Implementierung der Verfahren befasst. Ökonomisch gehaltvolle Schätzungen der Risikoprämie lassen sich dabei nur erzielen, sofern sinnvolle Parameterkonstellationen betrachtet werden. Folgerichtig muss der empirischen Implementierung der Bewertungsverfahren zunächst die Gewinnung der notwendigen Größen aus den vorhandenen Daten vorausgehen. Die Berechnung der impliziten Risikoprämie für den deutschen Aktienmarkt und eine Zusammenfassung der erzielten Ergebnisse bilden den Abschluss des vierten Teils.

Im fünften Teil werden aufbauend auf den bis dahin gewonnenen Erkenntnissen verschiedene Asset-Allokationsstrategien auf Basis von Risikoprämien formuliert. Anschließend wird der Erfolg der verschiedenen Strategien im Rahmen einer Simulation mit realen Kapitalmarktdaten überprüft. Es wird sich zeigen, dass der zugrunde liegende Investmentansatz sehr flexibel ausgestaltet werden kann. Die Betrachtungen werden sich auf einen relativ denkenden Investor, welcher sein Vermögen zwischen den Asset-Klassen Aktien und Renten aufteilen möchte, beschränken. Zum Ende des Teils werden mögliche Problematiken bei einer realen Umsetzung der Strategien diskutiert und Denkansätze zu möglichen Erweiterungen gegeben.

Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse und einem Ausblick auf zukünftige Weiterentwicklungen des betrachteten Ansatzes zur Asset-Allokation.

Inhaltsverzeichnis:

Textprobe:

Kapitel 4, Empirische Implementierung der Bewertungsmodelle: Im dritten Teil wurden verschiedene Modelle zur Berechnung der Risikoprämie von Aktiendargestellt. Gegenstand des vierten Teils ist die empirische Implementierung der vorgestellten Modelle. Nach einer Beschreibung der Datenbasis der Stichprobe in Kapitel 4.1 werden die verschiedenen Parameterkonstellationen der einzelnen Modelle in Kapitel 4.2 diskutiert. Dieser Teil schließt mit der Darstellung und einer Gegenüberstellung der gewonnenen Ergebnisse aus den unterschiedlichen Modellen.

Kapitel 4.1, Beschreibung und Bereinigung der Daten: Der dieser Arbeit zugrundeliegende Datensatz wurde von Datastream (Thomson Financial) bezogen und umfasst monatliche Werte aller am deutschen Aktienmarkt notierten Aktien für den Zeitraum von Januar 1990 bis Februar 2006. Der Datensatz bleibt auf diesen Zeitraum begrenzt, da erst seit Beginn der 90er Jahre die Gewinnerwartungen der Analysten in einem akzeptablen Umfang und einer ausreichenden Qualität protokolliert werden. Im Einzelnen liegen für die enthaltenen Aktien zu jedem Zeitpunkt der Preis Pt, das Ende des letzten Geschäftsjahres FYt, der Gewinn des letzten Geschäftsjahres pro Aktie epse1, die Dividendenrendite DYt2, die Gewinnschätzungen pro Aktie für die nächsten (sofern vorhanden) vier Geschäftsjahre E(˜epse+1),...,E(˜epse+4), das Preis-Buchwert-Verhältnis PBVt3, der jeweilige Marktwert aller ausgegebenen Aktien MVt und ein Total-Return-Index TRIt, welcher neben der Preisänderung ebenfalls die Dividendenzahlungen berücksichtigt, vor.

Die benötigten Inputparameter unterscheiden sich von Modell zu Modell, trotzdem wird der Datensatz zunächst bereinigt, um eine sinnvolle Weiterverarbeitung zu ermöglichen. Der rohe Datensatz enthielt Datenpunkte, denen kein Geschäftsjahr zugeordnet war.

In einem ersten Schritt wurden Datenpunkte ohne Geschäftsjahr herausgefiltert, da die relevanten Daten – wie etwa Gewinnschätzungen – ohne expliziten Bezug zu einem Geschäftsjahr keinen ökonomischen Gehalt aufweisen.

Des Weiteren enthielt der Datensatz Aktien, welche ab einem gewissen Zeitpunkt T nicht mehr gehandelt wurden. Gründe hierfür können beispielsweise in einer Insolvenz, in einem Delisting bzw. in Übernahmen durch konkurrierende Unternehmen liegen.

Soweit diese Datenpunkte aus den Daten erkennbar waren, wurden diese in einem zweiten Schritt ab dem Zeitpunkt T des Delistings aus der Betrachtung ausgeschlossen, sodass sie für alle Zeitpunkte mit >T unberücksichtigt blieben. Die Zeitreihen werden nicht immer aktualisiert, sondern häufig einfach mit den alten Werten fortgeschrieben. Folglich können sich sowohl die Gewinnschätzungen als auch die Gewinne des letzten Geschäftsjahres auf vorhergehende Perioden beziehen.

In Anlehnung an Daske/Gebhard/Klein wird dieses Problem in einem dritten Schritt umgangen, indem von allen Datenpunkten, deren Geschäftsjahresende länger als 24 Monate zurückliegt, abstrahiert wird. Daske/Gebhard/Klein wählen –abweichend von der hier gewählten 24 Monatsfrist– eine Frist von 9 Monaten, welche deutlich kürzer ist und sich an den Offenlegungspflichten von Kapitalgesellschaften in Deutschland orientiert.

In der hier zugrunde liegenden Stichprobe muss für jeden Datenpunkt eine Differenzierung zwischen fristgerechter und nicht fristgerechter Meldung der Geschäftszahlen erfolgen, welche lediglich anhand des Datenmerkmales Geschäftsjahr (FY, z.B.31.12.2003) erfolgen kann.

Das Geschäftsjahr 2004 endet in dem hier gewählten Beispiel am 31.12.2004. Zu diesem Zeitpunkt ist in der Datenbank das FY31.12.2003 vermerkt. Kaum ein Unternehmen mit einem Geschäftsjahr, welches dem Kalenderjahr entspricht, wird in der Lage sein, den Jahresbericht 2004 so zu veröffentlichen, dass er in der Datenbank von Thomson Financial zum Datum 01.01.2005 Berücksichtigung finden kann. Daher wird der 01. Februar 2005 als frühestmöglicher Meldetermin für das Geschäftsjahr 2004 angesehen. Spätestens im September 2005 muss nach der Offenlegungspflicht der Jahresabschluss vorliegen.

Veröffentlicht das Unternehmen seinen Jahresabschluss des Geschäftsjahres 2004 noch fristgerecht im September 2005, so ist für den 01.09.2005 in der Datenbank noch immer das FY31.12.2003 enthalten. Erst ab dem 01.10.2005 würden die neuen Daten auch in der Datenbank korrekt reflektiert. Berücksichtigt man ferner den unwahrscheinlichen, aber dennoch möglichen Fall, dass das Unternehmen seinen Jahresabschluss für das Geschäftsjahr 2003 früh –nämlich bereits im Februar 2004 veröffentlicht hat, der Jahresbericht 2004 aber erst im Oktober 2005 in der Datenbank enthalten ist, so ist für einen Zeitraum von Februar 2004 bis Oktober 2005 –also insgesamt 21 Monate–der Wert des FY auf den 31.12.2003 fixiert.

Vornehmlich bei Werten mit einer geringen Anzahl von betreuenden Analysten (Analysten Coverage) ist immer noch fraglich, ob die gemeldeten Daten zeitnah von Thomson Financial aktualisiert werden.

Der beste Trade zwischen dem Verlust von Datenpunkten und konsistenten Werten lässt sich unter Gewährung einer Kulanzfrist für die Aktualisierung der Datenbank in Höhe von drei Monaten ermitteln, so dass sich die obige 24 Monatsfrist ergibt.

Als Maß für den risikolosen Zins liegen für jeden Zeitpunkt Renditen von Staatsanleihen mit einer Restlaufzeit von 10 Jahren vor, wie sie sich aus dementsprechenden REXSubindex ergeben.

Des Weiteren sind Zeitreihen des Verbraucherpreisindexes auf monatlicher Basis und des Bruttoinlandsproduktes auf jährlicher Basis vorhanden. Die Zeitreihe des Verbraucherpreisindexes wurde von den Internetseiten der deutschen Bundesbank, die Zeitreihe des Bruttoinlandsproduktes von den Internetseiten des statistischen Bundesamtes bezogen.