ID 6992
Rüdisüli, Roger: Stabilität antizyklischer Strategien am schweizerischen Aktienmarkt
Hamburg: Diplomica GmbH, 2003
Zugl.: Fachhochschule Südwestfalen, Universität, Diplomarbeit, 1999
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Diplomica GmbH
http://www.diplom.de, Hamburg 2003
Printed in Germany
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis ...i
Tabellenverzeichnis ...ii
Gleichungsverzeichnis...ii
Abkürzungsverzeichnis ... iii
1 Einleitung 1
1.1
Problemstellung und Zielsetzung...1
1.2
Aufbau der Arbeit und Vorgehen...2
2 Grundlagen 3
2.1
Markteffizienzhypothese und Capital Asset Pricing Model ...3
2.1.1
Markteffizienzhypothese...3
2.1.2
Capital Asset Pricing Model...4
2.2
Bewertungsanomalien ...6
2.2.1
Relative Bewertungsanomalien ...6
2.2.2
Absolute Bewertungsanomalien ...6
2.2.3
Aktienkurszyklen ...7
2.3
Fundamentale Faktoren...7
3 Massgebende Studien an Internationalen Aktienmärkten... 9
3.1
Aktienkurszyklen...9
3.1.1
Overreaction-Effekt ...9
3.1.2
Underreaction-Effekt ...10
3.2
Value vs. Growth ... 11
3.2.1
Price/Earnings-Effekt ...11
3.2.2
Price/Cash Flow-Effekt...11
3.2.3
Price/Book-Effekt ...12
3.2.4
Price/Dividend-Effekt ...12
3.3
Gründe und Erklärungen ... 13
3.3.1
Daten-/Methodik-Fehler ...13
3.3.2
Risiko...14
3.3.3
Überreaktion...15
3.3.4
Institutionelle Gründe bzw. Anlagehorizont ...15
3.4
Stabilität von Anomalien... 16
4 Frühere Studien am Schweizer Aktienmarkt... 18
4.1
Aktienkurszyklen... 18
4.2
Price/Earnings-Effekt... 19
4.2.1
P/E-Untersuchung von Theurillat (1996)...19
4.2.2
P/E-Untersuchung von Fama/French (1998) ...20
4.2.3
Bewertung...21
4.3
Price/Cash Flow-Effekt ... 21
4.4
Price/Book-Effekt ... 22
4.4.1
P/B-Untersuchung von Capaul/Rowley/Sharpe (1993)...22
4.4.2
P/B-Untersuchung von Fama/French (1998) ...22
4.4.3
Bewertung...23
4.5
Price/Dividend-Effekt... 23
4.5.1
P/D-Untersuchung von Theurillat (1996) ...23
4.5.2
P/D-Untersuchung von Fama/French (1998) ...24
4.5.3
Bewertung...24
5 Empirische Untersuchung ... 25
5.1
Daten... 25
5.1.1
Datenbasis ...25
5.1.2
Datenaufbereitung ...27
5.1.3
Datenbeurteilung ...28
5.2
Testspezifikation ... 29
5.2.1
Portfoliobildung und -renditen ...29
5.2.2
Verwendete Risikomasse...30
5.3
Eindimensionale Value-/Growth-Portfolios... 32
5.3.1
Price/Earnings-Effekt ...32
5.3.2
Price/Cash Flow-Effekt...35
5.3.3
Price/Book-Effekt ...38
5.3.4
Price/Dividend-Effekt ...41
5.4
Zweidimensionale Value-/Growth-Portfolios ... 44
5.5
Drei- und Vierdimensionale Value-/Growth-Portfolios... 48
5.6
Vergleich der Resultate und Interpretation ... 51
5.6.1
Size-Effekt...53
5.6.2
Transaktionskosten ...54
5.6.3
Umsetzbarkeit...55
6 Schlussbetrachtung... 56
6.1
Zusammenfassung ... 56
6.2
Ausblick... ..................................................................................................... 57
6.2.1
Zukünftige Stossrichtung der Wissenschaft ...57
6.2.2
Folgerungen für die Praxis ...57
Literaturverzeichnis ...58
Anhang Datastream-Fundamentalkennzahlen ...66
Abbildungsverzeichnis
i
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1:
Zusammenhang der fundamentalen Faktoren... 7
Abbildung 2:
Anzahl Aktien der Stichprobe ... 27
Abbildung 3:
Anzahl Aktien mit Fundamentalkennzahlen... 28
Abbildung 4:
Beta-Schätzung mittels linearer Regression ... 30
Abbildung 5:
P/E-Portfolios: Absolute Renditen ... 32
Abbildung 6:
P/E-Portfolios: Value-Prämien pro Jahr ... 32
Abbildung 7:
P/CF-Portfolios: Absolute Renditen... 35
Abbildung 8:
P/CF-Portfolios: Value-Prämien pro Jahr... 35
Abbildung 9:
P/B-Portfolios: Absolute Renditen ... 38
Abbildung 10: P/B-Portfolios: Value-Prämien pro Jahr... 38
Abbildung 11: P/D-Portfolios: Absolute Renditen... 41
Abbildung 12: P/D-Portfolios: Value-Prämien pro Jahr... 41
Abbildung 13: Zweidimensionale Portfolios: Absolute Renditen... 44
Abbildung 14: Zweidimensionale Portfolios: Value-Prämien... 45
Abbildung 15: Zweidimensionale Portfolios: Risikoadjustierte Value-Prämien ... 46
Abbildung 16: Drei- und vierdimensionale Portfolios: Absolute Renditen ... 48
Abbildung 17: Drei- und vierdimensionale Portfolios: Value-Prämien ... 49
Abbildung 18: Drei- und vierdimensionale Portfolios: Risikoadjustierte Value-Prämien 50
Abbildung 19: Alle Portfolios: Absolute Value-Prämien... 52
Abbildung 20: Alle Portfolios: Riskoadjustierte Value-Prämien ... 53
Tabellenverzeichnis / Gleichungsverzeichnis
ii
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1:
P/E-Effekt T
HEURILLAT
(1996) ... 19
Tabelle 2:
P/D-Effekt T
HEURILLAT
(1996)... 24
Tabelle 3:
Anzahl Monate mit negativen Indexrenditen... 31
Tabelle 4:
P/E-Portfolios: Überrenditen gegenüber CAPM/GGI ... 33
Tabelle 5:
P/E-Portfolios: Renditen in Down Markets ... 34
Tabelle 6:
P/CF-Portfolios: Überrenditen gegenüber CAPM/GGI... 36
Tabelle 7:
P/CF-Portfolios: Renditen in Down Markets ... 37
Tabelle 8:
P/B-Portfolios: Überrenditen gegenüber CAPM/GGI... 39
Tabelle 9:
P/B-Portfolios: Renditen in Down Markets... 40
Tabelle 10: P/D-Portfolios: Überrenditen gegenüber CAPM/GGI... 42
Tabelle 11: P/D-Portfolios: Renditen in Down Markets ... 43
Tabelle 12: Zweidimensionale Portfolios: Überrenditen gegenüber CAPM/GGI... 46
Tabelle 13: Zweidimensionale Portfolios: Renditen in Down Markets ... 47
Tabelle 14: Drei- und vierdimensionale Portfolios: Überrenditen gegenüber CAPM/GGI50
Tabelle 15
Drei- und vierdimensionale Portfolios: Renditen in Down Markets ... 51
Gleichungsverzeichnis
Gleichung 1 Ex ante CAPM mit Beta... 4
Gleichung 2 Ex post CAPM ... 5
Abkürzungsverzeichnis
iii
Abkürzungsverzeichnis
bspw.
beispielsweise
bzgl.
bezüglich
bzw.
beziehungsweise
CAPM
Capital Asset Pricing Model
CHF
Schweizer Franken
d.h.
das heisst
DS TMI
Datastream Total Markt Index
EMH
Efficient Market Hypothesis
GGI
Gleichgewichteter Performance Index
MSCI
Morgan Stanley Capital International
NYSE
New York Stock Exchange
OLS
Ordinary Least Squares
p.
page
pp.
pages
P/B-Ratio
Price/Book- oder Kurs/Buchwert-Verhältnis
P/CF-Ratio
Price/Cash Flow- oder Kurs/Cash Flow-Verhältnis
P/D-Ratio
Price/Dividend- oder Kurs/Dividenden-Verhältnis
P/E-Ratio
Price/Earnings- oder Kurs/Gewinn-Verhältnis
u.a.
unter anderem
v.a.
vor allem
Vgl.
vergleiche
vs.
versus
z.B.
zum Beispiel
Einleitung
1
1
Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung
Welcher Anleger wünscht sich nicht, Aktienkurse prognostizieren zu können und damit am
Aktienmarkt systematisch Geld zu verdienen? Die Realität hat aber so manchen, der sich im
Besitz eines Informationsvorsprunges oder einer ausgeklügelten Handelsstrategie wähnte,
eines Besseren belehrt. Auch die Theorie enttäuscht die Anleger, denn sie beantwortet die
Frage der Voraussagbarkeit von Aktienpreisen mit einem klaren ,,Nein". Aktienkurse sind
effizient und damit nicht prognostizierbar. Trotzdem scheint vor allem in der Praxis, wo ein
Heer von Spezialisten laufend Unternehmens- und Chartanalysen sowie Marktberichte
erstellt, die Prognostizierbarkeit von Aktien ein Thema zu sein.
,,You don't make money by investing in a good
company...You make money by investing in a
company that is better than the market thinks."
Robert W. Vishny 1997
Eine Gruppe von Handelsstrategien, mit denen Anleger ihr Glück versuchen, ist
antizyklisch, d.h. beruht auf dem Glauben, dass man gegenteilig zur grossen Masse
investieren soll, um Überrenditen erzielen zu können. Eine dieser antizyklischen Strategien,
die in dieser Untersuchung empirisch überprüft werden soll, besteht darin, dass man Aktien
mit tiefen Preisen im Verhältnis zu Fundamentalgrössen wie Gewinn, Cash Flow, Buchwert
oder Dividenden kauft. Solche Strategien nennt man üblicherweise Value-Strategien, die zur
Kategorie der Fundamentalanalyse gehören. Sie gehen davon aus, dass aktuelle Börsenkurse
von gewissen Firmen unter dem wahren, mittels fundamentalen Faktoren bestimmten Wert
liegen. Das Gegenteil davon sind Growth-Strategien, die darauf beruhen, dass man Aktien
mit hohen Preisen relativ zu diesen Fundamentalgrössen kauft.
Die Durchsicht der bestehenden Literatur zu antizyklischen Investitionsstrategien lässt
erkennen, dass im Gegensatz zur breiten Diskussionsbasis in den USA für die europäischen
Märkte im allgemeinen und die Schweiz im speziellen nur eine sehr dünne Daten- und
Studiengrundlage
vorhanden
ist.
Zudem
sind
Datenbasis,
Methodik
und
Untersuchungszeitraum der in der Schweiz bisher durchgeführten Studien so
unterschiedlich, dass eine generelle Aussage zur Existenz von Value-Effekten in der
Schweiz sehr schwer fällt.
Einleitung
2
Aus diesen Gründen sollen in der vorliegenden Untersuchung folgende Fragen erörtert
werden:
Was versteht man unter der Value-Strategie und wie grenzt sich diese von anderen
Handelsstrategien, die auf relativen Bewertungsanomalien beruhen, ab?
Welche Untersuchungen zu diesem Thema existieren bereits und welche
Erklärungsansätze für den Erfolg von Value-Strategien sind bekannt?
Können mit der Value-Strategie am Schweizer Aktienmarkt Überrenditen erzielt
werden? Falls ja, sind sie statistisch signifikant, über lange Zeiträume hinweg stabil und
auch ökonomisch verwertbar?
Welche Strategie, die auf einem der vier fundamentalen Faktoren P/E-, P/CF-, P/B und
P/D-Ratio beruht, ist am erfolgreichsten? Lassen sich mit Strategien, die auf mehr als
einem fundamentalen Faktor beruhen, höhere Überrenditen erzielen?
Sind Value-Aktien risikoreicher als Growth-Aktien? Welche Ergebnisse erzielen Value-
Strategien bei Risikoadjustierung?
1.2 Aufbau der Arbeit und Vorgehen
Im Rahmen der theoretischen Grundlagen sollen im Kapitel 2 die Effizienzmarkthypothese
(EMH) sowie das Capital Asset Pricing Modell (CAPM) behandelt werden. Im gleichen
Kapitel wird auch eine Übersicht über die unterschiedlichen Bewertungsanomalien und über
die zur Bildung der Value- und Growth-Portfolios benützten fundamentalen Faktoren
gegeben. Im darauffolgenden dritten Kapitel werden die grundlegenden Untersuchungen der
Value-Strategien, welche die relativen Bewertungsanomalien auszunützen versuchen, mit
möglichen Erklärungsansätzen vorgestellt. Im vierten Kapitel werden dann die bisher für
den Schweizer Aktienmarkt durchgeführten Untersuchungen beschrieben. Mit der
empirischen Untersuchung von antizyklischen Strategien, die auf fundamentalen Faktoren
beruhen, folgt der Schwerpunkt dieser Arbeit im Kapitel 5. Am Anfang dieses Kapitels
werden die Datenbasis, die Methodik und auch die Vorgehensweise beschrieben. Danach
werden die empirisch errechneten Ergebnisse ausführlich dargestellt und diskutiert. Kapitel
6 bildet mit einer kurzen Zusammenfassung, den Schlussfolgerungen und einem kurzen
Ausblick auf mögliche weitere Forschungsschwerpunkte sowie Konsequenzen für die Praxis
den Schluss.
Grundlagen
3
2
Grundlagen
2.1 Markteffizienzhypothese und Capital Asset Pricing
Model
Im Folgenden werden die Markteffizienzhypothese sowie das Capital Asset Pricing Model
erörtert. Aufgrund der Problemstellung dieser Arbeit einerseits, sowie der Berücksichtigung
des nur begrenzt zur Verfügung stehenden Platzes andererseits, scheint es verständlich, dass
es sich nicht um eine vollständige Darstellung, sondern nur um einen groben Abriss der
beiden Konzepte handeln kann.
2.1.1 Markteffizienzhypothese
Der Begriff der Markteffizienz im Sinne der Preisbildung auf Aktienmärkten wurde erstmals
in einer Arbeit von F
AMA
/F
ISHER
/J
ENSEN
/R
OLL
(1969) erwähnt. Sie definieren einen Markt
als effizient, der sich sehr schnell an neue Informationen anpasst. Die der Markteffizienz-
hypothese zugrundeliegende Idee geht davon aus, dass - unter der Bedingung gleichzeitiger
Informationsverfügbarkeit für eine grosse Anzahl von Investoren
1
- eine relevante Neuigkeit
innert Kürze Arbitrage-Transaktionen auslöst. Diese haben eine Preisangleichung der Aktie
in Richtung des ,,wahren" Wertes zur Folge. Nach H
AWAWINI
(1988) gilt ein Markt deshalb
als informationseffizient, wenn die Aktienkurse zu jedem Zeitpunkt alle vorhandenen und
relevanten Informationen beinhalten und somit dem Wert der abdiskontierten zukünftigen
Cash Flows entsprechen.
F
AMA
(1970) definiert drei Formen der Effizienz, welche den oben erwähnten ,,relevanten
Informationen" unterschiedliche Inhalte geben: Bei der schwachen Form der Markteffizienz
wird davon ausgegangen, dass es keinem Investor gelingen kann, aufgrund historischer
Preise eine Investitionsstrategie zu entwickeln, welche ständig eine Überrendite
2
bringt.
Vergangenheitsdaten, derer sich die Chartisten in der technischen Analyse bedienen, sind in
diesem Zusammenhang wertlos.
3
Liegt die mittelstarke Form der Markteffizienz vor, gelingt
es keinem Anleger, eine Überrendite aufgrund öffentlich erhältlicher Informationen zu
erwirtschaften. Beispiele für öffentlich erhältliche Informationen sind Zeitungen,
Gesellschaftsberichte und von Analysten produzierte Informationen. Der dritte Typ ist die
starke Form der Markteffizienz. Sie besagt, dass es keinem Investor gelingen kann, eine
Überrendite aufgrund von Informationen zu erwirtschaften, egal ob sie öffentlich zugänglich
sind oder nicht (Insider-Informationen).
1
Da die deutsche Sprache in der Regel keine gefällige geschlechtsneutrale Ausdrucksweise zulässt, wird der
Lesbarkeit halber ausschliesslich die männliche Form benutzt.
2
Unter einer Überrendite wird eine Rendite verstanden, die über der durch das Gleichgewichtsmodell erwarteten
Rendite liegt.
3
Vgl. dazu ausführlich: M
ALKIEL
(1996), p. 144.
Grundlagen
4
Neben dieser in der Praxis bewährten Klassifizierung
4
formuliert F
AMA
drei hinreichende
Bedingungen an einen effizienten Markt
5
und versucht seine Definition anhand von
Modellansätzen zu normalisieren. Er bedient sich dabei des Fair-Game-, des Martingale-
und des Submartingale-Modells sowie der Random Walk-Theorie.
6
Die Random Walk-Theorie wurde erstmals von R
OBERTS
(1959) auf die Analyse von
Finanzmärkten übertragen. Sie besagt, dass sich Aktienkurse rein zufällig bilden. Folgen die
Aktienkurse tatsächlich einem Random Walk, dann ist die schwache Form der Markt-
effizienz gegeben und Aktienkursentwicklungen sind nicht prognostizierbar.
7
2.1.2 Capital Asset Pricing Model
Das aus Arbeiten von S
HARPE
(1964) und L
INTNER
(1965) hervorgegangene Capital Asset
Pricing Model ist ein Kapitalgleichgewichtsmodell, das den Zusammenhang zwischen dem
systematischen Risiko und der Rendite einer Anlage darstellt.
8
Das Gesamtrisiko
(Volatilität) einer Anlage lässt sich in eine systematische sowie in eine unsystematische
Komponente unterteilen. Die Sensitivität einer Anlage im Vergleich zur Schwankung des
Gesamtmarktes stellt somit die einzige für den Investor relevante Risikokomponente dar. Sie
wird durch den Beta-Koeffizienten gemessen. Das unsystematische Risiko lässt sich mittels
Diversifikation eliminieren.
Analytisch lässt sich der Zusammenhang wie folgt beschreiben:
( )
(
)
f
m
s
f
s
R
R
E
R
R
E
+
=
)
(
mit
)
(
)
,
(
m
m
s
s
R
Var
R
R
Cov
=
Erläuterungen zur Notation:
R
s
Rendite auf einer mit Risiko behafteten Anlage S (bspw. Aktie)
R
f
Rendite auf einer risikolosen Anlage
R
m
Rendite auf die durchschnittliche Risikoanlage (Markt)
E
Erwartungswert
s
Systematischer Risikofaktor der Anlage S
Cov(R
s
,R
m
) Kovarianz zwischen R
s
und R
m
Var(R
m
)
Varianz von R
m
t
normalverteilte Störgrösse
4
Empirische Tests können differenzierter vorgenommen werden.
5
Die Bedingungen sind: keine Transaktionskosten, alle Informationen sind allen Marktteilnehmern kostenlos
zugänglich, homogene Erwartungen. 1976 präsentierte F
AMA
eine modifizierte Definition der EMH, in der
heterogene Erwartungen zugelassen sind.
6
Diese klassischen Modelle werden in F
AMA
(1970) hergeleitet.
7
Vgl.: C
AMPBELL
/L
O
/M
AC
K
INLAY
(1997), pp. 27 - 80; für eine eingehende Vorstellung des Random Walks
bezüglich der Voraussage von Aktienkursen.
8
Vgl. dazu ausführlich: C
OPELAND
/W
ESTON
(1992).
Gleichung 1
Ex ante CAPM
mit Beta
Grundlagen
5
Die durch das Modell vorgegebene Rendite auf einer Anlage entspricht somit der Summe
aus der Rendite auf einer risikolosen Anlage und einer mit dem systematischen
Risikokoeffizienten Beta gewichteten Differenz zwischen der erwarteten Marktrendite und
einer risikolosen Anlage (Risikoprämie des Marktes).
Um die Linearität des Zusammenhanges zwischen Risiko und Rendite empirisch zu
überprüfen, muss das ex ante CAPM (vgl. Gleichung 1), welches mit nicht beobachtbaren
Erwartungswerten operiert, in eine Form gebracht werden, welche den Einsatz mess- und
beobachtbarer Daten erlaubt. Diese Transformation des Modells wird unter der Annahme
vorgenommen, dass sämtliche Renditen einer Normalverteilung gehorchen und die Märkte
informationseffizient sind.
Die ex post Form des CAPM lautet:
t
s
f
m
f
s
R
R
R
R
+
=
)
(
Die Einfachheit und Praktibilität des CAPM hat zu einer breiten Akzeptanz des Modells
geführt, obwohl gerade die frühen Tests von B
LACK
/J
ENSEN
/S
CHOLES
(1972) und
F
AMA
/M
ACBETH
(1973) nur eine marginale Signifikanz des Koeffizienten Beta bei ex post
Renditen zu Tage brachten. Bei all diesen und den danach auf verschiedenen Aktienmärkten
durchgeführten Tests des zum Paradigma erhobenen Gleichgewichtsmodells bleibt ein
Problem bestehen: Der klassische CAPM-Test ist eine gemeinsame und gleichzeitige
Überprüfung der Gleichung 2 sowie der Annahme, dass Aktienmärkte informationseffizient
sind. Diese Untrennbarkeit der beiden Testfacetten entsteht durch Verwendung von ex post
Renditen zur Überprüfung eines Kapitalmarktgleichgewichtes, welches davon ausgeht, dass
die beobachteten Renditen Informationsgleichgewichte widerspiegeln. Umgekehrt verlangt
jeder Markteffizienztest einen Benchmark, der durch das Gleichgewichtsmodell der
Renditen dargestellt wird. R
OLL
(1977) bezweifelt deshalb die Testbarkeit des CAPM
grundsätzlich, weil er glaubt, dass das echte Marktportfolio gar nicht abgebildet werden
kann. Das Marktportfolio müsste alle mit Risiko behafteten Anlagen enthalten. Eine
Approximation durch einen Aktienmarktindex führt unweigerlich zu Verzerrungen, die
seiner Meinung nach keine Aussage über die Gültigkeit des Modells zulassen.
Der Beta-Koeffizient bringt überdies Schwierigkeiten mit sich, da die Messung dieser
durchschnittlichen Reaktion in der Realität nicht immer möglich ist. Praktisch lässt sich das
Beta häufig nur auf Basis früherer Jahre ableiten, z.B. indem die Vergangenheitsrenditen des
entsprechenden Wertpapiers linear auf die Renditen des zugrundeliegenden Marktindexes
Gleichung 2
Ex post CAPM
Grundlagen
6
regressiert werden.
9
Ob jedoch diese Vergangenheitsentwicklungen Auskunft über den
Zukunftsverlauf geben, ist sehr umstritten.
2.2 Bewertungsanomalien
Als Bewertungsanomalien werden verschiedene empirisch beobachtete Faktoren bezeichnet,
deren Berücksichtigung beim Kauf oder Verkauf einer Wertschrift im Durchschnitt zu einer
abnormen Rendite führt. Als abnorm werden Renditen bezeichnet, wenn sie risikobereinigt
über der Marktrendite liegen. H
OTZ
(1989) unterscheidet innerhalb der Bewertungs-
anomalien zwei Arten, nämlich relative und absolute.
2.2.1 Relative Bewertungsanomalien
Als zusätzliche Risikofaktoren kommen bei den relativen Bewertungsanomalien alle
Faktoren in Frage, die vom jeweiligen Preisbildungsmodell nicht berücksichtigt und somit
für den Preis einer Wertschrift als nicht relevant betrachtet werden. Das unterstellte
Preisbildungsmodell ist deshalb bei den relativen Bewertungsanomalien von entscheidender
Bedeutung. Wie üblich wird auch in dieser Arbeit das Capital Asset Pricing Model
unterstellt. Relative Anomalien weisen Inkonsistenz gegenüber der mittelstarken Form der
EMH auf, da anhand öffentlich zugänglichen Informationen Überrenditen erzielt werden
können.
2.2.2 Absolute Bewertungsanomalien
Absolute Anomalien
10
sind saisonale Renditen, bei deren Untersuchung man nicht wie bei
den relativen Anomalien auf Querschnittsvergleiche angewiesen ist. Absolute Anomalien
kann man stattdessen mit Zeitreihen analysieren. Da sie kein Preisbildungsmodell
voraussetzen, würde das Auftreten absoluter Anomalien, die statistisch und ökonomisch
signifikant sind, d.h. auch nach Abzug der für die Arbitrage nötigen Transaktionskosten
vorhanden bleiben, der schwachen Form der Markteffizienz widersprechen. Die bekannteste
saisonale Anomalie ist sicher der Month-of-the-year-Effekt, bei dem das Augenmerk
insbesondere auf den Januar gelegt wird. Wie R
OZEFF
/K
INNEY
(1976) erstmals aufzeigten,
fallen die durchschnittlichen monatlichen Renditen im Januar signifikant höher aus als
während den übrigen Monaten.
9
Vgl.: K
NÜSSEL
(1994), p. 209.
10
Eine gute Übersicht über die verschiedenen saisonalen Anomalien bietet J
ACOBS
/L
EVY
(1988).
Grundlagen
7
2.2.3 Aktienkurszyklen
Das oft beobachtete zyklische Auf und Ab des gesamten Aktienmarktes wird als ,,Mean
Reversion" bezeichnet.
11
Dabei bewegen sich gemäss C
ONRAD
/K
AUL
(1993) die Kurse der
Aktien wellenförmig um ihre ,,wahren" Werte. Dieses Phänomen lässt sich nicht so einfach
in die herkömmliche Gruppierung in relative und absolute Anomalien einordnen. Daneben
gibt es mit der Contrarian- und der Momentum-Strategie noch zwei Anlagetaktiken, welche
die zyklischen Komponenten in der Kursentwicklung einzelner Aktien auszunützen
versuchen. Bei beiden Strategien versucht man ebenfalls aufgrund vergangener Kurse
Überrenditen zu erzielen.
2.3 Fundamentale
Faktoren
Notation:
P
Aktienkurs
B
Buchwert
CF
Cash Flow
12
D
Dividende
E
Gewinn
Kapitalkosten
(1-b)
Ausschüttungsquote
Differenz der nicht liquiditätswirksamen Aufwände und Erträge
g
Implizite Gewinnwachstumsrate
Quelle: Eigene Grafik in Anlehnung an Z
IMMERMANN
(1996)
Aus Abbildung 1 ist ersichtlich, dass die vier in dieser Untersuchung zur Einteilung der
Portfolios verwendeten Fundamentalkennzahlen sehr stark voneinander abhängen. Eine
Unternehmung mit einem verglichen mit dem Durchschnitt hohen P/E-Ratio wird
beispielsweise bei üblichen Kapitalkosten auch einen verhältnismässig hohen P/B-Ratio
ausweisen. Durch das in Abhängigkeit vom Gewinn formulierte Constant-Growth-Modell
11
Bei Zinsen ist Mean Reversion ein allseits bekanntes und akzeptiertes Phänomen. Vgl.: H
ULL
(1997), p. 418.
Abbildung 1
Zusammen-
hang der
fundamen-
talen
Faktoren
D
P
b
B
P
)
1
(
/
=
B
P
E
P
/
1
/
=
D
P
b
E
P
)
1
(
/
=
Price/Cash Flow-Ratio
P/CF
)
/(
/
+
=
E
P
CF
P
Price/Book-Ratio
P/B
Price/Earnings-Ratio
P/E
Price/Dividend-Ratio
P/D
g
b
E
P
=
1
/
Grundlagen
8
von G
ORDON
/S
HAPIRO
(1956) wird der für diese Arbeit wichtige Zusammenhang der
Fundamentalkennzahlen zu den Wachstumsraten aufgezeigt: Hohe P/E-, P/B-, P/CF- und
auch P/D-Ratios sind bei durchschnittlichen Auschüttungsquoten, Kapitalkosten und
Differenzen der nicht liquiditätswirksamen Aufwände und Erträge stets mit hohen impliziten
Wachstumserwartungen verbunden.
13
Die Effekte, die auf diesen vier Fundamentalfaktoren beruhen, werden unterschiedlich
getestet und benannt. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine einheitliche Terminologie
verwendet, d.h. es wird immer das Verhältnis des Preises zum Gewinn (P/E), Cash Flow
(P/CF), Buchwert (P/B) oder zur Dividende (P/D)
14
gebraucht. Um die Übersicht für den
Leser zu erhöhen, werden die analogen Begriffe der anderen Studien in die in dieser Arbeit
verwendeten umgewandelt.
12
Aus Gründen der Übersichtlichkeit handelt es sich um eine vereinfachte Definition des Cash Flows. Vgl. dazu
ausführlich: R
ÜEGG
-S
TÜRM
(1996), pp. 86 oder S
CHELLENBERG
(1996), pp. 188.
13
Vgl. dazu ausführlich: D
ROBETZ
(1999) und D
ROBETZ
/Z
IMMERMANN
(1998).
14
In der Literatur wird statt P/D häufiger von Dividendenrendite oder Dividend Yield gesprochen, die dem
Kehrwert des P/D-Ratios entsprechen. An Stelle des P/B-Ratios wird ebenso häufig der M/B- oder die
reziproke Form der B/M-Ratio verwendet.
Frühere Studien am Schweizer Aktienmarkt
9
3
Massgebende Studien an Internationalen
Aktienmärkten
In diesem Kapitel wird geschildert, um was es sich bei den jeweiligen Bewertungsanomalien
handelt, wer diese als erster entdeckt hat und ob die sich anschliessenden Forschungen neue
Erkenntnisse an den Tag brachten. Im dritten Teil dieses Kapitels werden die Erklärungen
und Gründe für die Effekte erläutert, bevor im vierten Teil die Literatur, die sich mit der
Stabilität der Effekte befasst, wiedergegeben wird.
Die absoluten Anomalien und der Size-Effekt werden nur behandelt, wenn sie in direktem
Zusammenhang mit den relativen Bewertungsanomalien stehen.
3.1 Aktienkurszyklen
Die zyklischen Komponenten in der langfristigen Kursentwicklung des Gesamtmarktes oder
einzelner Aktien versucht man mit verschiedenen Strategien auszunutzen. Im Rahmen dieser
Arbeit wird nur auf die Contrarian-Strategie, welche den Overreaction-Effekt ausnützen
versucht, näher eingegangen.
15
3.1.1 Overreaction-Effekt
Der Overreaction-Effekt nach D
EBONDT
/T
HALER
(1985) besagt, dass man durch langfristige
Investition in Aktien, die in den letzten drei bis fünf Jahren eine niedrige Rendite aufwiesen
und gleichzeitigem Leerverkauf von in der Vergangenheit gut rentierenden Aktien,
Überrenditen erzielen kann. Für monatliche Renditen von US-Aktien in der Periode von
1926 bis 1982 ermitteln sie 36 Monate nach dem Formationszeitpunkt eine signifikante
Überrendite der extremsten Loser-Portfolios gegenüber den extremsten Winner-Portfolio
von 24.6 %. Ein aus gekauften Verlierern und leer verkauften Gewinnern gebildetes
Arbitrage-Portfolio
16
müsste demnach über lange Zeithorizonte einen Profit abwerfen.
Dieses Ergebnis wurde in der Folge sowohl für die USA
17
, Kanada, Grossbritannien, Japan,
Frankreich, Italien
18
als auch für Deutschland
19
bestätigt, so dass der Effekt an sich
unbestritten ist. Bei den Erklärungen für diesen Effekt gehen die Meinungen der Experten
jedoch weit auseinander:
15
Vgl.: B
ODMER
(1996) für umfassende Ausführungen zu ,,Mean Reversion"
16
Da das Arbitrage-Portfolio selbstfinanzierend gebildet wird, stellt die Renditedifferenz keine Rendite im
engeren Sinne dar. Die Renditedifferenz gibt den prozentualen Erfolg je Geldeinheit an, die im Value-Portfolio
ein- und im Growth-Portfolio freigesetzt wurde.
17
Vgl.: J
EGADEESH
(1990), D
E
B
ONDT
/T
HALER
(1987 und 1990), obwohl es mit B
AYTAS
/C
AKICI
(1999) und
C
ONRAD
/K
AUL
(1993) auch Gegenstimmen gibt, die für die USA mit einer veränderten Vorgehensweise zu
keinen signifikanten Resultaten kommen.
18
Vgl.: B
AYTAS
/C
AKICI
(1999).
19
Vgl.: M
EYER
(1994) und S
CHIERECK
/W
EBER
(1995).
Frühere Studien am Schweizer Aktienmarkt
10
D
E
B
ONDT
/T
HALER
erklären diesen Effekt dadurch, dass es viele irrationale Marktteilnehmer
(Noise Traders) gibt, die auf neue Informationen überreagieren. Sie versuchen diese
Reaktionsweise durch Verhaltens- und Handlungstheorien der psychologischen Forschung
theoretisch zu fundieren.
20
Danach formen die am Kapitalmarkt tätigen Akteure bei den
Gewinnern (Verlierern) übermässig positive (negative) Prognosen bzgl. der weiteren
Kursentwicklung. Die Fehleinschätzung realisieren sie erst allmählich, wodurch es zur
beschriebenen Umkehrung in der Kursentwicklung kommt.
Z
AROWIN
(1990) erklärt die überdurchschnittliche Rendite der Loser-Portfolios mit dem
Size
21
- und dem Januar-Effekt.
A
LBERT
/R
OBERT
/H
ENDERSON
/G
LENN
(1995) und
C
HOPRA
/L
AKONISHOK
/R
ITTER
(1992) widersprechen ihm und halten dagegen, dass die
überdurchschnittliche Rendite nicht ausschliesslich auf den Size-Effekt zurückzuführen ist.
Eine dritte Erklärung finden C
HAN
(1988) und B
ALL
/K
ATHARI
(1989), die argumentieren,
dass die EMH gar nicht verletzt ist und die vermeintliche Anomalie nur auf die Variation
der gemäss eines Gleichgewichtsmodells erwarteten Rendite zurückzuführen ist.
D
EBONDT
/T
HALER
(1987), Z
AROWIN
(1990) und C
HOPRA
/L
AKONISHOK
/R
ITTER
(1992)
hingegen halten fest, dass diese Risikoänderungen alleine den Overreaction-Effekt nicht zu
erklären vermögen.
Im Sinne von F
AMA
(1991) lässt sich wohl auch im Jahre 1999 nur schlussfolgern, dass eine
allseits akzeptierte Erklärung für den Overreaction-Effekt (noch) nicht gefunden ist.
3.1.2 Underreaction-Effekt
Die mittelfristige Momentum-Strategie, die von L
EVY
(1967) entdeckt und von
J
EGADEESH
/T
ITMAN
(1993) neu aufgegriffen wurde, möchte den Underreaction-Effekt
ausnützen: Gewinner-Aktien der vergangenen drei bis zwölf Monate werden gekauft und
drei bis zwölf Monate gehalten, währenddessen Verlierer-Aktien verkauft werden.
C
HAN
/J
EGADEESH
/L
AKONISHOK
(1996) erklären die erzielten Überrenditen damit, dass die
Preise auf neue Informationen unterreagieren.
3.1.2.1
Gleichzeitige Über- und Unterreaktion
Der scheinbare Widerspruch einer gleichzeitigen Überreaktion als auch einer Unterreaktion,
stellt eine Herausforderung für die verhaltensorientierte Finanzmarktforschung dar. Neuere
Ansätze von D
ANIEL
/H
IRSHLEIFER
/S
UBRAHMANYAM
(1998) und B
ARBERIS
/S
HLEIFER
/
V
ISHNY
(1998), die dieses Verhalten der Anleger zu modellieren versuchen, zeigen meiner
Meinung nach, trotz bereits entstandener Kritik von F
AMA
(1998), in eine für die Zukunft
wegweisende Richtung.
20
Diese Erkenntnisse beruhen auf der Studie von K
AHNEMAN
/ T
VERSKY
(1982) in experimenteller Psychologie,
in der gezeigt wird, dass Menschen auf unerwartete und dramatische Ereignisse überreagieren.
21
Der Size-Effekt, eine relative Anomalie, wurde erstmals in B
ANZ
(1981) festgestellt und besagt, dass Aktien
von kleinen Unternehmen eine durchschnittlich höhere Rendite aufweisen als Aktien grosser Firmen.
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Details
- Arbeit zitieren
- , 1999, Stabilität antizyklischer Strategien am schweizerischen Aktienmarkt, Hamburg, Bedey Media GmbH, https://www.diplom.de/document/221739
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