Saisoneffekte auf dem deutschen Aktienmarkt

Bachelorarbeit von Konstantin Staudte

Einleitung:

‘Sell in may and go away’ ist eine von vielen Börsenweisheiten, deren Ursprung in der Feststellung saisonaler Muster am Aktienmarkt liegt. Die Diskussion und Erforschung solcher Saisoneffekte nahm in den 80iger Jahren rapide zu. Grund dafür ist u.a. der verbesserte Zugang zu computergestützten Testverfahren und die Verfügbarkeit langer Zeitreihen von Kapitalmarktdaten.

Es ist jedoch nicht alles Gold, was glänzt. Lakonishok etwa warnt, die scheinbar eindeutige Beweisführung solcher Anomalien kritisch zu betrachten. Explizit nennt er drei Faktoren, data snooping, boredom und noise, die negative Auswirkungen auf die Qualität solcher Arbeiten haben können. Data snooping kann sich etwa bei Hypothesentests zeigen. Wird eine Vielzahl an Hypothesen getestet, besteht auch immer eine Chance zufällig statistische Signifikanz zu messen. Der boredom Faktor bezeichnet die Tendenz dass v. a. ‘spektakuläre’ Arbeiten veröffentlicht werden. Arbeiten, die anerkannte Theorien nicht ablehnen können, sind oft weniger gefragt als wiedersprechende Arbeiten. Merton formuliert einen ähnlichen selection bias.

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung ausgewählter Kalendereffekte am deutschen Aktienmarkt. Dabei werden der January Effect, Halloween Effect, Weekend Effect und der Holiday Effect betrachtet. Der Aufbau der Arbeit gliedert sich dabei in drei Kapitel.

Im ersten Kapitel sollen die Theoretischen Grundlagen der Effizienzmarkthypothese (EMH) und der Verhaltensökonomik (behavioral finance) erläutert werden. Dabei soll auch auf häufig aufzufindende Eigenheiten und Voraussetzungen für das Bestehen von Saisoneffekten eingegangen werden.

Im zweiten Abschnitt werden ausgewählte Saisoneffekte definiert und Bezug auf vorhandene wissenschaftliche Arbeiten genommen. Dabei soll u. a. auch auf die zeitliche Entwicklung einiger Kalendereffekte am amerikanischen Aktienmarkt eingegangen werden. Zudem werden Hypothesen zur Entstehung saisonaler Effekte dargelegt.

Abschließend werden im dritten Kapitel eigene empirische Untersuchungen ausgewählter Saisoneffekte durchgeführt. Dies beinhaltet die Beschreibung der zugrunde liegenden Daten, der verwendeten Modelle, sowie eine Interpretation der Ergebnisse.

Inhaltsverzeichnis:

Textprobe:

Kapitel 3.1, Holiday Effect:

3.1.1, Beschreibung:

Der Holiday Effect, oder auch Feiertagseffekt, bezeichnet die Beobachtung signifikant höherer Renditen an Handelstagen, denen ein Börsenfeiertag folgt. Da die Anomalie vornehmlich an Vorfeiertagen festgestellt wurde, wird der Effekt in der Literatur deshalb auch als Pre-Holiday-Effect bezeichnet.

Um den Effekt näher zu erläutern, soll hier detailliert auf Ariels Arbeit eingegangen werden. Die Datenbasis bilden dabei Tagesschlusskurse der Datenbank des Center for Research in Security Prices (CRSP) von 1963 bis 1982. Dabei werden sowohl ein marktwertgewichteter (value-weighted) als auch ein gleichgewichteter (equally-weighted) Index betrachtet. Als ‚Holidays’ werden folgende Tage gewertet:

- New Year´s Day (01. Januar).

- Presidents´Day/Washington´s Birthday (der jeweils dritte Montag im Februar ).

- Good Friday (Karfreitag).

- Memorial Day (der letzter Montag im Mai).

- Independence Day (04. Juli).

- Thanksgiving (der vierte Donnerstag im November).

- Christmas (25. Dezember).

Alle 5020 Handelstage wurden unterteilt in Tage vor einem Feiertag (Pre-Holiday, 160 Tage) und sonstige Handelstage (4860 Tage). Beim Vergleich der durchschnittlichen Rendite zeigt sich eine deutlich höhere Rendite an Pre-Holiday Tagen. Beim gleichgewichteten Index liegt die durchschnittliche Rendite an Pre-Holiday Tagen bei 0,528 %, an den restlichen Tagen bei 0,059 %. Beim marktwertgewichteten Index beträgt die durchschnittliche Pre-Holiday Rendite sogar das 14-fache der sonstigen Tagesrenditen (0,364 % zu 0,026 %). Die durchschnittlichen Tagesrenditen sind auch statistisch signifikant verschieden (t-Statistik 6,87 bzw. 8,80). Die Nullhypothese, die durchschnittliche Rendite an Pre-Holiday Tagen entspreche der durchschnittlichen Rendite aller anderen Tage, kann somit abgelehnt werden. Die Tatsache, dass sowohl der marktgewichtete als auch der gleichgewichtete Index die Anomalie aufweisen, deutet darauf hin, dass es sich nicht um einen größenbedingten Effekt handelt (Size Effect).

Auch bezüglich der Häufigkeit positiver Renditen können Aussagen gemacht werden. Im gleichgewichteten Index etwa können für alle 5020 Handelstage 2945 (55,8 %) positive Tagesrenditen festgestellt werden, wohingegen an Tagen vor einem Feiertag 85,6 % aller Renditen positiv waren. Die Teststatistik zeigt, dass auch die Nullhypothese gleichverteilter Häufigkeiten positiver Tagesrenditen abgelehnt werden kann. Dies gilt sowohl für den gleichgewichteten Index (t = 6,825), als auch für den marktwertgewichteten Index (t = 5,17).

Selbst die Argumentation, höhere Risiken an Pre-Holiday Tagen würden höhere Renditen rechtfertigen, ist hier haltlos. Weder beim gleichgewichteten noch beim marktwertgewichteten Index lässt sich eine signifikant höhere Standardabweichung feststellen. Tatsächlich war die Standardabweichung beider Indizes an Pre-Holiday Tagen sogar niedriger als die durchschnittliche Standardabweichung der restlichen Tage. So beträgt die Standardabweichung im Fall des gleichgewichteten Index für Pre-Holiday Tage 0,656 % und 0,788 % für alle anderen Handelstage. Entsprechende Ergebnisse liefert auch Pettengill.

Von besonderer Bedeutung für die Aussagekraft des Holiday Effects sind auch die Einflüsse anderer Anomalien. So könnte etwa der Januareffekt, welcher die Erscheinung signifikant höherer Renditen im Januar, insbesondere an den ersten drei Handelstagen beschreibt, durch den Neujahrsfeiertag (New Year´s Day) starken Einfluss auf die durchschnittliche Rendite aller Pre-Holiday Tage haben. Um diese Einflüsse zu messen, führt Ariel eine Regression mit Dummy Variablen durch. Beide Indizes weisen auch ohne den New Year´s Day signifikant höhere durchschnittliche Pre-Holiday Renditen auf. Isoliert betrachtet fällt die durchschnittliche New Year´s Rendite beim gleichgewichteten Index leicht höher aus, als die Pre-Holiday Rendite ohne New Year´s Day (0,545 % gegenüber 0,401 %). Im marktwertgewichteten Index ist diese Differenz deutlich größer und negativ. Hier ergibt sich eine durchschnittliche New Year´s Rendite von lediglich 0,082 % und eine sonstige Pre-Holiday Rendite von 0,329 %. In Anbetracht der Erkenntnisse über den Januar Effekt überrascht dieses Ergebnis jedoch nicht, da der Januar Effekt v. a. für kleinere Aktien mit nur geringem oder keinen Einfluss auf große Marktindizes nachzuweisen ist.

Analog bewertet Ariel auch die Einflüsse von Weekday Effects. Den wohl bekanntesten Wochentageffekt stellt der Weekend Effect dar. Hier konnte in einigen Beobachtungen eine signifikant negative durchschnittliche Rendite an Montagen sowie überdurchschnittliche Freitagsrenditen festgestellt werden. Da allein 68 von 160 Pre-Holiday Tagen einen Freitag darstellen und nur sehr wenige einen Montag, liefe man tendenziell Gefahr einen Weekend Effect lediglich neu zu verpacken. Um diese Effekte aufzudecken, wurde auch hier ein Dummy Regressionsmodell verwendet. Das Ergebnis zeigt signifikant überdurchschnittliche Pre-Holiday Renditen selbst nach Bereinigung der Wochentags Effekte (t = 6,36 im gleichgewichteten und t = 4,85 im marktwertgewichten Index).

Casby und Ratner wiesen in ihrer Arbeit signifikante (Pre-) Holiday Effects in den Vereinigten Staaten, Kanada, Hongkong und Australien nach. Sie konnten jedoch keine signifikanten Anomalien an den Aktienmärken Westdeutschlands, Frankreichs, Großbritanniens und der Schweiz feststellen. Insbesondere für die Vereinigten Staaten wurde der Holiday Effect ausgiebig untersucht und dessen Signifikanz bestätigt. Spätere Arbeiten (Daten ab 1990) konnten jedoch entgegen Cabys/Ratners (Daten von 1980-1989) Ergebnissen einen Holiday Effect auch in Deutschland nachweisen. Sowohl Merl und Neuhaus als auch Salm und Siemkes konnten das Phänomen in den deutschen Aktienindizes DAX, MDAX, SDAX belegen. Zudem stellten beide sogar eine Zunahme des Holiday Effects fest.