Bachelorarbeit, 2011
67 Seiten, Note: 1,3
1 Einleitung
2 Tradingstrategien
2.1 Klassische Anlagekriterien
2.2 Grundlagen
2.3 Systematisierung
2.3.1 Technische Anlage
2.3.2 Fundamentale Anlage
2.3.3 Kombination aus technischer und fundamentaler Anlage
3 Faktormodelle
3.1 Definition und Verwendungszweck
3.2 Systematisierung
3.2.1 Einfaktormodelle
3.2.2 Mehrfaktormodelle
3.2.3 Implizite Faktormodelle
3.2.4 Explizite Faktormodelle
3.3 Klassische Vertreter
3.3.1 Capital Asset Pricing Modell
3.3.2 Indexmodell von Sharpe (Marktmodell)
3.3.3 Arbitrage Pricing Theory Modell
3.4 Verwendete Schätzmethode
4 Hauptkomponenten-Analyse
4.1 Grundlagen
4.2 Bestimmung der Anzahl der Hauptkomponenten
4.2.1 Einheits-Eigenwert-Kriterium
4.2.2 Scree-Test
4.2.3 Interpretierbarkeits-Kriterium
5 Empirischer Teil
5.1 Erhobene Daten
5.2 Untersuchte Aktien
5.3 Reaktionsstufen zur Generierung von Tradingsignalen
5.4 Implementierung anhand Capital Asset Pricing Modell
5.4.1 Volkswagen-Aktie
5.4.2 Metro-Aktie
5.5 Implementierung anhand Marktmodell
5.5.1 Volkswagen-Aktie
5.5.2 Metro-Aktie
5.6 Implementierung anhand Arbitrage Pricing Theory Modell
5.6.1 Volkswagen-Aktie
5.6.2 Metro-Aktie
5.7 Implementierung anhand HK-Modell mit eigens ermittelten Faktoren
5.7.1 Volkswagen-Aktie
5.7.2 Metro-Aktie
5.8 Analyse der Robustheit der Schätzer
5.9 Fazit
6 Schlusswort
Diese Bachelorarbeit untersucht die Anwendung und Performance von faktor-basierten Tradingstrategien auf Aktien des DAX 30. Das Hauptziel besteht darin, zu analysieren, ob durch den Einsatz verschiedener Faktormodelle (CAPM, Marktmodell, APTM und ein eigens durch Hauptkomponenten-Analyse entwickeltes HK-Modell) eine höhere Performance im Vergleich zum Marktportfolio erzielt werden kann und wie sensitiv diese Ergebnisse auf Variationen der Schätzmethoden und Strategieparameter reagieren.
3.1 Definition und Verwendungszweck
Finanzwirtschaftliche Faktormodelle sind statische oder dynamische kapitalmarkttheoretische Modelle in der Form linearer Regressionsmodelle, welche die Renditen unterschiedlich riskanter Anlageformen anhand der Sensitivität verschiedener Faktoren zu erklären oder zu prognostizieren versuchen. Mit Hilfe dieser Bepreisung kann die erwartete und tatsächliche Rendite eines Wertpapiers verglichen werden, woraus Tradingsignale entstehen können.
Bereits aus dieser sehr knappen Definition geht klar die Bedeutung des Risikoaspekts bei der Verwendung von Faktormodellen hervor, weshalb diese auch oft als Risikomodelle bezeichnet werden. Es soll mit Hilfe der Modelle den Anwendern die Information verschafft werden, welche Rendite bei welchem Level von Risiko erwartet werden darf und ob womöglich abnormale Renditen erzielbar sind. Die damit ermöglichten Renditeprognosen dienen der Generierung von Tradingsignalen, was zu einer höheren Performance im Portfolio führen soll. Die Wirksamkeit dieses Vorgehens wurde für ausgewählte Strategien bereits empirisch belegt.
Ohne die Verwendung eines Faktormodells können Informationen über die Gesamtrisikostruktur eines Portfolios nur durch Schätzung der Portfoliovarianz gewonnen werden. Diese ist stark von den Kovarianzen zwischen den einzelnen Wertpapieren abhängig. Die Kovarianzen geben das Ausmaß des gemeinsamen Gleichlaufs verschiedener Wertpapiere an. Ist dieser Gleichlauf gering, so ist eine merkliche Risikooptimierung im Portfolio möglich. Sämtliche Beziehungen zwischen den Aktien werden dabei durch die Varianz-Kovarianz-Matrix ausgedrückt.
Es wird deutlich, dass für die Ermittlung einer Portfoliovarianz zahlreiche Renditen und Varianzen von Wertpapieren, sowie die Kovarianzen zwischen den einzelnen Anlagen geschätzt werden müssen. Dieser enorme Schätzaufwand war Grund für die Entwicklung von Faktormodellen. Die Verwendung solcher bietet hier eine merkliche Reduktion der zu schätzenden Parameter. Dadurch kann auch der Einfluss möglicher Schätzfehler aufgrund der geringeren Anzahl an Schätzungen verringert werden.
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Thematik der faktor-basierten Tradingstrategien ein und definiert das Ziel der Arbeit, die Effizienz dieser Modelle anhand von DAX-Aktien empirisch zu untersuchen.
2 Tradingstrategien: Das Kapitel bietet einen Überblick über klassische Anlagekriterien, Grundlagen von Tradingstrategien und deren Systematisierung in technische und fundamentale Ansätze.
3 Faktormodelle: Hier werden theoretische Grundlagen zu Faktormodellen, ihre mathematische Form sowie Unterscheidungen in Einfaktor-, Mehrfaktor- und implizite/explizite Modelle dargelegt.
4 Hauptkomponenten-Analyse: Dieses Kapitel erläutert die Methodik der Hauptkomponenten-Analyse als Verfahren zur Identifizierung latenter Faktoren aus einem Datensatz.
5 Empirischer Teil: Der Hauptteil der Arbeit, in dem die theoretischen Modelle auf Volkswagen- und Metro-Aktien angewendet, implementiert und hinsichtlich ihrer Performance getestet werden.
6 Schlusswort: Das Schlusswort fasst die Ergebnisse zusammen und stellt fest, dass der Erfolg einer Strategie stark von der zugrunde liegenden Aktie abhängt und keine allgemeingültige Überlegenheit existiert.
Tradingstrategien, Faktormodelle, Hauptkomponenten-Analyse, Aktienrenditen, Performance-Messung, Sharpe Ratio, CAPM, Arbitrage Pricing Theory, Finanzmarkt, Portfoliomanagement, Markteffizienz, Backtesting, Volkswagen, Metro, Risikomodelle
Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und dem empirischen Test von faktor-basierten Tradingstrategien, die darauf abzielen, durch Modellierung von Risikofaktoren Überrenditen an der Börse zu erzielen.
Zentrale Themen sind die mathematische Modellierung von Wertpapierrenditen, die statistische Ermittlung von Faktoren mittels Hauptkomponenten-Analyse und der Vergleich verschiedener Anlagemodelle.
Das Ziel ist die Beantwortung der Frage, ob faktor-basierte Strategien eine höhere Performance als das Marktportfolio (DAX) realisieren können und ob die Strategieergebnisse stark von der gewählten Schätzmethode beeinflusst werden.
Die Arbeit nutzt lineare Regressionsmodelle und die Hauptkomponenten-Analyse (HKA) zur statistischen Auswertung historischer Aktiendaten im Rahmen rollender Regressionen.
Der Hauptteil umfasst die empirische Implementierung von CAPM, Marktmodell, APT-Modell sowie einem HK-Modell auf die Aktien von Volkswagen und Metro unter verschiedenen Schätzzeiträumen.
Typische Schlüsselbegriffe sind Tradingstrategien, Faktormodelle, Hauptkomponenten-Analyse, Sharpe Ratio und Performancemessung.
Volkswagen wurde aufgrund der starken Renditeentwicklung und der hohen Datenverfügbarkeit als eine der beiden Zielaktien ausgewählt, um die Wirksamkeit der Modelle bei unterschiedlichen Volatilitätsprofilen zu testen.
Das HK-Modell war für die Metro-Aktie als einziges der untersuchten Modelle dazu in der Lage, in bestimmten Varianten positive Sharpe Ratios zu generieren, auch wenn das Leistungsniveau des Marktes insgesamt nicht erreicht wurde.
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