Diplomarbeit, 2006
73 Seiten, Note: 1,7
Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit dem Timing von Analystenschätzungen, einem zentralen Aspekt der Finanzmarktforschung. Das Ziel der Arbeit ist es, das optimale Timing von Analystenschätzungen aus theoretischer und empirischer Perspektive zu beleuchten und die Determinanten des optimalen Prognosezeitpunktes zu identifizieren. Hierfür werden verschiedene theoretische Modelle analysiert und mit empirischen Studien verglichen.
Das erste Kapitel bietet eine Einführung in die Thematik des optimalen Prognosezeitpunktes von Analystenschätzungen. Kapitel 2 befasst sich mit der modelltheoretischen Darstellung des optimalen Prognosezeitpunktes. Es werden verschiedene Modelle vorgestellt, die den Prognosezeitpunkt von Analysten erklären. So wird das Modell von Guttman untersucht, welches auf der Annahme beruht, dass Analysten einen Anreiz haben, ihre Prognosen frühzeitig zu veröffentlichen, um ihren Ruf zu verbessern. Zudem wird das Modell von Gul und Lundholm betrachtet, welches die Entstehung von Analystengruppen und die Auswirkungen auf den Prognosezeitpunkt untersucht. Kapitel 3 bietet einen Überblick über empirische Arbeiten zum Prognosezeitpunkt. Hierbei werden Studien von Cooper, Day und Lewis, Clement und Tse sowie Li vorgestellt, die untersuchen, wie sich der Zeitpunkt von Analystenschätzungen auf deren Performance auswirkt. Kapitel 4 führt Theorie und Empirie zusammen und analysiert die Unterschiede zwischen den theoretischen Modellen und den empirischen Ergebnissen. Das fünfte Kapitel bietet ein Resümee der wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit.
Analystenschätzungen, Prognosezeitpunkt, Finanzmarktforschung, theoretische Modelle, empirische Studien, Determinanten, Reputation, Clusterbildung, Analystenperformance.
Der Zeitpunkt beeinflusst die Genauigkeit und den Marktwert der Prognose. Analysten stehen im Wettbewerb um Aufmerksamkeit und Reputation.
Das Modell untersucht, wie Analysten zwischen der Präzision einer späten Schätzung und dem Reputationsgewinn einer frühen Schätzung abwägen.
Clusterbildung (Herding) beschreibt das Phänomen, dass viele Analysten ihre Schätzungen zeitnah nacheinander veröffentlichen, oft um das Risiko individueller Fehlprognosen zu minimieren.
Interessenkonflikte entstehen oft, wenn Analysten für Banken arbeiten, die gleichzeitig Investmentbanking betreiben und gute Beziehungen zu den bewerteten Unternehmen pflegen wollen.
Empirische Studien zeigen, dass erfahrenere Analysten oft mutiger timen und weniger zu Herdenverhalten neigen als Berufseinsteiger.
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