Bachelorarbeit, 2014
50 Seiten, Note: 1
1 Einleitung
1.1 Problemstellung, Zielsetzung und Forschungsfrage
1.2 Vorgehensweise
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Moderne Kapitalmarkttheorie
2.1.1 Effizienzmarkthypothese
2.1.2 Formen von Markteffizienz
2.1.3 Modelle der modernen Kapitalmarkttheorie
2.1.4 Anomalien innerhalb der Kapitalmarkttheorie
2.2 Behavioral Finance
2.2.1 Informationswahrnehmung
2.2.2 Informationsverarbeitung
2.2.3 Entscheidungsfindung
3 Definition und Abgrenzung der quantitativen Analyse
3.1 Fundamentalanalyse
3.2 Technische Analyse
3.3 Quantitative Analyse
4 Marktkapitalisierung
5 Value
5.1 Begriffsabgrenzung
5.2 Renditeunterschiede zwischen Value und Growth
5.3 Value-Renditen im Vergleich zur Marktrendite
5.4 Value Multifaktoren
5.4.1 Value und Marktkapitalisierung
5.4.2 Value Kombinationen
5.5 Zwischenfazit
6 Momentum
6.1 Preismomentum
6.2 Gewinn-Momentum
6.3 Mean Reversion
6.4 Value und Momentum
7 Gewinnwachstum
7.1 Prognostiziertes Gewinnwachstum und Analystenschätzungen
7.2 1 Jahres Gewinnentwicklung
7.3 Value und Gewinnwachstum
8 Qualität
8.1 Renditen und Margen als Rentabilitätsgrößen
8.2 Mean Reversion bei Rentabilitäten
9 Implikationen für die Strategiebildung
9.1 Umsetzung eines einfachen Kennzahlenmodells
9.2 Umsetzung komplexen Kennzahlenmodells am Beispiel der „Levermann Checkliste“ für Small & Mid Caps
10 Fazit
Die Arbeit untersucht, ob Privatanleger mithilfe definierter Kennzahlensysteme eine Outperformance gegenüber dem Gesamtmarkt erzielen können, wobei die Effizienzmarkthypothese kritisch hinterfragt wird.
1.2 Vorgehensweise
Die vorliegende Arbeit gliedert sich in vier Teile. Zum grundlegenden Verständnis werden zu Beginn die theoretischen Grundlagen erläutert, die die Annahme erlauben, Überrenditen im Vergleich zum Gesamtmarkt erzielen zu können. Dabei wird die Theorie der effizienten Kapitalmärkte den Forschungen aus der Bahavioral Finance gegenübergestellt. Die Ergebnisse hieraus sollen dann das theoretische Gerüst für die Renditemöglichkeiten der zu bildenden Strategie begründen. Auf Basis der theoretischen Grundlagen wird im Anschluss die quantitative Analyse und die Bedeutung eines Kennzahlenmodells definiert, eingeordnet und zur Technischen- und Fundamentalanalyse abgegrenzt. Im dritten Teil werden die verschiedenen Kennzahlen aufgrund ihrer Renditeprognose mit Hilfe von empirischen Studien analysiert. Es wird hierbei ein größtmöglicher historischer Zeitraum abgedeckt, um die Validität der Ergebnisse zu gewährleisten. Aus den gewonnen Ergebnissen wird im vierten Teil der Arbeit eine Strategie zur Aktienauswahl anhand bekannten Kennzahlenmodell dere diskutiert
1 Einleitung: Die Arbeit beleuchtet die Aktienkultur in Deutschland und stellt die Forschungsfrage nach den Möglichkeiten einer Outperformance durch systematische Anlagestrategien.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel kontrastiert die Hypothese effizienter Märkte mit Erkenntnissen der Behavioral Finance, die menschliche Fehlentscheidungen als Potenzial für Überrenditen identifiziert.
3 Definition und Abgrenzung der quantitativen Analyse: Es werden die Unterschiede zwischen klassischer Fundamental- und technischer Analyse gegenüber der mechanischen, quantitativen Strategie herausgearbeitet.
4 Marktkapitalisierung: Das Kapitel untersucht den Zusammenhang zwischen der Größe eines Unternehmens und dessen Potenzial für Outperformance (Size-Effect).
5 Value: Hier werden Bewertungskennzahlen wie KGV oder KBV analysiert, um aufzuzeigen, wie günstig bewertete Aktien das Potenzial zu langfristig besseren Renditen bieten.
6 Momentum: Dieses Kapitel befasst sich mit der Fortsetzung von Preis- und Gewinntrends sowie dem Konzept der Mean Reversion.
7 Gewinnwachstum: Die Analyse zeigt, dass hohes prognostiziertes Gewinnwachstum oft mit niedrigen Renditen korreliert, da Erwartungen häufig in den Kursen eingepreist sind.
8 Qualität: Untersuchung der Bedeutung fundamentaler Rentabilitätskennzahlen wie Eigenkapitalrendite und EBIT-Margen für die Aktienqualität.
9 Implikationen für die Strategiebildung: Dieses Kapitel stellt praktische Ansätze wie die Levermann-Checkliste vor, um die theoretischen Ergebnisse in konkrete Handelsentscheidungen zu überführen.
10 Fazit: Die Arbeit resümiert, dass systematische, unemotionale Anlagestrategien auf Basis objektiver Kennzahlen gegenüber rein intuitiven Entscheidungen einen Renditevorteil bieten können.
Aktieninvestment, Quantitative Analyse, Effizienzmarkthypothese, Behavioral Finance, Value-Strategie, Momentum, Marktkapitalisierung, Gewinnwachstum, Kennzahlenmodell, Outperformance, Mean Reversion, Levermann-Checkliste, Small Caps, Anlagestrategie, Finanzmarkt
Die Arbeit untersucht, ob und wie Privatanleger durch systematische, regelbasierte Anlagestrategien – basierend auf Finanzkennzahlen – dauerhaft eine bessere Performance als der Gesamtmarkt erreichen können.
Zentral sind die theoretischen Grundlagen von Kapitalmärkten, der Einfluss psychologischer Faktoren (Behavioral Finance) auf Marktteilnehmer sowie die Wirksamkeit von Value-, Momentum- und Qualitäts-Investmentansätzen.
Das Hauptziel ist die Beantwortung der Frage, ob ein privater Anleger durch den Einsatz von mechanischen Kennzahlensystemen systematische Fehlbewertungen am Markt nutzen und so Überrenditen erwirtschaften kann.
Die Arbeit basiert primär auf einer Literaturanalyse und dem Vergleich historischer empirischer Studien sowie der Definition und Anwendung quantitativer Strategiemodelle für die Aktienauswahl.
Der Hauptteil analysiert verschiedene Erklärungsmodelle für Überrenditen, wie Marktkapitalisierung, Kennzahlenanomalien (Value), Preistrends (Momentum) und die Bedeutung der Unternehmensqualität, bis hin zur praktischen Strategieanwendung.
Die wichtigsten Schlagworte sind Quantitative Analyse, Aktienselektion, Marktanomalien, Value-Investing, Momentum-Strategien und Behavioral Finance.
Die Levermann-Checkliste dient im neunten Kapitel als exemplarisches Modell, um die theoretischen Ergebnisse der quantitativen Analyse in eine konkrete Investmentstrategie für den Bereich "Small & Mid Caps" zu übersetzen.
Die Arbeit erklärt dies damit, dass Anleger dazu neigen, positive Trends zu weit in die Zukunft zu extrapolieren, wodurch diese Unternehmen meist überbewertet sind und die hohen Erwartungen bei der Quartalsberichterstattung häufig enttäuscht werden.
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