Regressionsanalyse zur Optimierung des Portfolios in Krisenzeiten am Beispiel von Industrie- und Tech-Aktien

Inhaltsverzeichnis

• Executive Summary
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• 1. Einleitung
• 2. Grundlagen
• 2.1 Geldanlage und Vermögensoptimierung
• 2.1.1 Begriffserklärung Portfolio
• 2.1.2 Begriffserklärung Geldanlage und Vermögensoptimierung
• 2.2 Industrie- und Technologieaktien
• 2.2.1 Begriffsdefinition/ Schwerpunkte
• 2.2.2 Amerika als Technologiestandort
• 2.2.3 Deutschland als Industriestandort
• 2.3 Wirtschaftskrisen des 21. Jahrhunderts
• 2.3.1 Krisenarten
• 2.3.2 Indikatoren und Auswirkungen auf die Wirtschaft
• 2.4 Regressionsanalyse
• 2.4.1 Einleitung
• 2.4.2 Einsatzgebiete
• 2.4.3 Arten der Regressionen
• 2.4.4 Kennzahlen der Regressionsanalyse
• 3. Realisierung und Auswertung
• 3.1 Auswahl geeigneter Aktien als abhängige Variablen
• 3.2 Auswahl geeigneter Einflussgrößen
• 3.3 Anwendung der Regressionsanalyse
• 3.3.1 Bravais-Pearson Korrelationskoeffizient
• 3.3.2 Einfache lineare Regression der Microsoft-Aktie
• 3.3.3 Multiple lineare Regression der Microsoft-Aktie
• 3.3.4 Auswertung
• 3.3.5 Einfache lineare Regression der Siemens-Aktie
• 3.3.6 Multiple lineare Regression der Siemens-Aktie
• 3.3.7 Auswertung
• 3.3.8 Kritik am gewählten Modell und Besonderheiten im Zusammenhang mit Zeitreihendaten
• 4. Fazit
• 4.1 Zusammenfassung der Ergebnisse
• 4.2 Abwägen der Forschungsfrage unter Berücksichtigung der vorangegangenen Ergebnisse
• Literaturverzeichnis
• Anhang

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Arbeit untersucht die Frage, ob Technologie- und Industrieaktien von einer negativen Wirtschaftsentwicklung in Krisenzeiten profitieren können und eine Übergewichtung dieser im Wertpapierportfolio sinnvoll ist. Die Untersuchung basiert auf der Beobachtung des Kurswachstums von Technologie- und Industrieaktien im Krisenjahr 2020 trotz angespannter Wirtschaftslage.

• Grundlagen der Geldanlage, Vermögensoptimierung, Wirtschaftskrisen und Regressionsanalyse
• Analyse der Industrie- und Technologiesektoren und ihrer Repräsentanten
• Bestimmung relevanter Wirtschaftsindikatoren als Einflussgrößen
• Anwendung statistischer Methoden, insbesondere Korrelationsanalyse und Regressionsanalyse, zur Untersuchung der Beziehung zwischen Aktienkursen und Wirtschaftsindikatoren
• Bewertung der Ergebnisse und Ableitung von Schlussfolgerungen für Investitionsentscheidungen

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit einer Einführung, die die Forschungsfrage und die Relevanz des Themas darlegt. Im zweiten Kapitel werden die wichtigsten Grundlagen der Geldanlage, der Vermögensoptimierung, der Industrie- und Technologieaktien sowie der Wirtschaftskrisen des 21. Jahrhunderts erläutert. Außerdem wird die Regressionsanalyse als statistisches Werkzeug zur Untersuchung der Beziehung zwischen Aktienkursen und Wirtschaftsindikatoren vorgestellt. Kapitel drei befasst sich mit der konkreten Realisierung und Auswertung der Forschung. Hier werden geeignete Aktien und Einflussgrößen ausgewählt, die Regressionsanalyse angewendet und die Ergebnisse interpretiert. Das Fazit fasst die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit zusammen und bewertet die Forschungsfrage unter Berücksichtigung der gewonnenen Erkenntnisse.

Schlüsselwörter

Geldanlage, Vermögensoptimierung, Technologie- und Industrieaktien, Wirtschaftskrisen, Regressionsanalyse, Korrelation, Einflussgrößen, Kursentwicklung, Siemens AG, Microsoft Corporation, Investitionsentscheidungen