Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einführung
2 Die Theorie effizienter Kapitalmärkte
2.1 Die schwache Form der Kapitalmarkteffizienz
2.2 Die halbstarke Form der Kapitalmarkteffizienz
2.3 Die starke Form der Kapitalmarkteffizienz
3 Überrenditen und ihre Messbarkeit
4 Die technische Aktienanalyse
4.1 Gleitende Durchschnittslinien
4.1.1 Gleitende Durchschnittslinien mit variabler Länge
4.1.2 Gleitende Durchschnittslinien mit festgelegter Länge
4.2 Unterstützungs- und Widerstandslinien
5 Die fundamentale Aktienanalyse
5.1 Der Einfluss von Rechnungslegungsgrößen auf zukünftige Kursentwicklungen.
5.2 Bewertungskennzahlen
5.2.1 Das Kurs-Gewinn-Verhältnis
5.2.2 Das Buchwert-Marktwert-Verhältnis
6 Die Kombination von fundamentaler und technischer Aktienanalyse
7 Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis
Abbildung 1: Chart der Daimler AG mit gleitenden Durchschnittslinien
Abbildung 2: Darstellung von Widerstands- und Unterstützungslinien
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Private und institutioneile Investoren versuchen mit verschiedenen Handelsstrategien ihre Gewinne an den Aktienmärkten zu maximieren. Dabei stellt sich die Frage, ob es möglich ist langfristig Überrenditen zu erzielen, oder ob dies im Widerspruch zur Theorie effizienter Kapitalmärkte (Kapitel 2) steht. Diese besagt, dass sich alle verfügbaren Informationen in dem aktuellen Preis einer Aktie widerspiegeln und sich somit langfristig kein Informationsvorsprung durch Handelsstrategien generieren lässt, der zu Überrenditen führen würde.1 Eine Überrendite (Kapitel 3) ist eine tatsächlich erzielte Rendite, die größer ist als ein entsprechender Vergleichswert, wie zum Beispiel der risikolose Zinssatz, die Wertentwicklung eines Index oder die nach einem Modell zur Prognose von Renditen zu erwartende Rendite. Es gibt zwei Arten der Aktienanalyse, auf denen die Handelsstrategien aufbauen. Zunächst ist die technische Aktienanalyse (Kapitel 4) zu nennen, die am Beispiel von drei einfachen und weitverbreiteten Handelstechniken dargestellt und auf ihre Prognosefähigkeit untersucht wird: Gleitende Durchschnittslinien mit variabler und festgelegter Länge sowie Unterstützungs- und Widerstandslinien.2 Den zweiten großen Bereich der Aktienanalyse stellt die Fundamentalanalyse (Kapitel 5) dar. Zunächst werden der generelle Einfluss von Rechnungslegungsgrößen auf zukünftige Kursentwicklungen untersucht und im Folgenden zwei in der Praxis wichtige Bewertungskennzahlen, das Kurs-GewinnVerhältnis und das Buchwert-Marktwert-Verhältnis, auf ihre Prognosefähigkeit überprüft. Der fundamentale und der technische Analyseansatz werden in der Literatur fast ausschließlich für sich allein betrachtet. Selten wird hingegen eine Kombination von technischer und fundamentaler Aktienanalyse (Kapitel 6) auf ihr Prognosefähigkeit untersucht. Hierbei soll geklärt werden, ob eine Kombination der beiden Analyseansätze zusätzlichen Nutzen in Form von Überrenditen liefert und die beiden Konzepte somit als Komplemente fungieren können oder ob sie eher als Substitute zu sehen sind.3 Abschließend werden die Ergebnisse der Arbeit in einem Fazit (Kapitel 7) zusammengefasst.
Ein Kapitalmarkt gilt als effizient, wenn der aktuelle Preis einer Aktie alle verfügbaren Informationen widerspiegelt. Differenzierter formuliert gilt er als effizient, wenn alle Informationen bis zu dem Punkt eingepreist sind, an dem der marginale Nutzen der Information deren marginalen Kosten entspricht.4
Eugene F. Fama, der Begründer der Theorie effizienter Kapitalmärkte, gliedert effiziente Kapitalmärkte in drei Gruppen, die sich nach dem Ausmaß der herrschenden Effizienz unterscheiden.5 Er unterteilt in schwache Form, halbstarke Form und starke Form der Kapitalmarkteffizienz.6
Die schwache Form der Kapitalmarkteffizienz liegt vor, wenn sich alle Informationen aus vergangenen Kursverläufen in den aktuellen Aktienpreisen widerspiegeln.7 Die technische Aktienanalyse setzt genau an diesem Punkt an. Zukünftige Kursentwicklungen sollen durch Auswertung und Interpretation von vergangenen Kursverläufen prognostiziert werden.8 Die schwache Form der Kapitalmarkteffizienz wird daran überprüft, inwiefern sich aus vergangenen Kursverläufen zukünftige Kursveränderungen ableiten lassen.9 Dies erfolgt mithilfe der Autokorrelation, die die Korrelation von aufeinander folgenden Daten innerhalb einer Zeitreihe misst. Verschiedene Studien haben gezeigt, dass für tägliche, wöchentliche und monatliche Kursveränderungen (kurze Frist) eine positive Autokorrelation von Kursverläufen vorliegt.10 Die gemessene Autokorrelation steigt bei diversifizierten Portfolios im Vergleich zu Einzelaktien und wird umso stärker, je geringer die Marktkapitalisierung der Unternehmen ausfallt.11 Zum Beispiel weisen die nach Marktkapitalisierung 10 % größten am New York Stock Exchange gelisteten Unternehmen eine Autokorrelation der wöchentlichen Kursveränderungen von 0,09 auf. Im Gegensatz dazu beträgt die Autokorrelation der nach Marktkapitalisierung 40 % kleinsten NYSE Aktien 0,3.12 Die gemessenen Autokorrelationen für die kurze Frist sind zwar in allen Studien positiv und weichen verlässlich von Null ab, allerdings sind sie stets nahe Null und besitzen somit keine signifikante Aussagekraft.13 Die gemessenen Autokorrelationen für 3 bis 5-jährige Kursveränderungen (lange Frist) sind darüber hinaus deutlich negativ (-0,25 bis -0,40). Auch in einem Untersuchungszeitraum von 115 Jahren (1871 - 1985) lassen sich nur schwache Anzeichen für eine langfristige Autokorrelation von Kursentwicklungen finden. Die angesprochenen Studien stärken die Hypothese, dass es keine statistisch signifikante Autokorrelation gibt und sich Kurse nach der Random-Walk-Theorie bilden.14 Diese besagt, dass Aktienkurse aufgrund von Zufallsbewegungen entstehen und keinem festen Muster folgen.15
In einer Studie von Brock, Lakonishok und LeBaron (1992) wird gezeigt, dass sich mithilfe einfacher technischer Handelsregeln, wie gleitenden Durchschnittslinien und Unterstützungs- und Widerstandslinien, langfristige Kursentwicklungen vorhersagen lassen. Danach enthalten vergangene Kursverläufe Informationen, mit denen im gewissen Maße auf die zukünftigen Kursentwicklungen geschlossen werden kann.16
Auch Bessembinder und Chan (1998) kommen zu dem Schluss, dass sich auf Basis dieser technischen Handelsregeln zukünftige Kursentwicklungen prognostizieren lassen. Die von ihnen verwendeten Handelstechniken erzielen im Vergleich zur durchschnittlichen Wertentwicklung des Dow Jones Industrial Average (DJIA) vor Transaktionskosten Überrenditen. Die mittels der Überrenditen errechneten Break- Even-Transaktionskosten fallen im Vergleich zu den tatsächlichen Transaktionskosten in der Realität relativ gering aus, was zeigt, dass sich mit diesen technischen Handelsregeln nur bedingt Überrenditen erzielen lassen. Da der zusätzliche Nutzen (Überrenditen) von den zusätzlichen Kosten (Transaktionskosten) egalisiert wird, steht das Ergebnis dieser Studie somit nicht im Widerspruch zur schwachen Form der Kapitalmarkteffizienz.17
Die halbstarke Form der Kapitalmarkteffizienz beinhaltet alle Charakteristika der schwachen Form. Zusätzlich spiegeln sich alle aktuellen, der Öffentlichkeit zugänglichen Informationen in den Preisen der Wertpapiere wieder.18 Durch die Auswertung dieser fundamentalen Daten auf die zukünftige Kursentwicklung von Aktien zu schließen, ist der grundlegende Gedanke der fundamentalen Aktienanalyse. Es müssen Informationen öffentlich zugänglich sein, die (noch) nicht oder nur unvollständig vom Markt in den aktuellen Kursen eingepreist sind, damit sich mithilfe der fundamentalen Aktienanalyse eine falsche Bewertung von Aktien identifizieren und damit Überrenditen erzielen lassen.19
Besonders deutlich lässt sich die halbstarke Form der Markteffizienz beobachten und diskutieren, indem die Kursveränderung bei Bekanntgabe von neuen Informationen und die Reaktionszeit des Marktes auf diese Neuigkeiten in Ereignisstudien (event studies) untersucht werden. Die neuen Informationen können zum Beispiel Änderungen der Dividendenhöhe, Bekanntmachung von Zusammenschlüssen und Übernahmen oder die Ankündigung von Kapitalerhöhungen sein. Mit wenigen Ausnahmen bestätigen fast alle Ereignisstudien die halbstarke Form der Kapitalmarkteffizienz, da sich der Aktienpreis durchschnittlich innerhalb eines Tages an eine neue Informationslage anpasst, was darauf hinweist, dass der Anpassungsprozess von Aktienpreisen an neue Informationen effizient ist.20
Die Jahresabschlüsse von Unternehmen stellen eine wichtige Quelle öffentlicher Informationen dar, die für die fundamentale Aktienanalyse herangezogen werden. Untersuchungen zeigen, dass in Jahresabschlüssen Informationen enthalten sind, die für den Wert des Unternehmens relevant sind, aber bei der erstmaligen Bekanntgabe noch nicht vollständig in den Aktienkurs eingepreist sind.21 In einer Studie von Ou und Penman (1989) wird auf Basis der Analyse von Rechnungslegungsgrößen die Wahrscheinlichkeit für Gewinnveränderungen von Unternehmen ermittelt. Die Umsetzung dieser Erkenntnisse in eine Handelsstrategie führt zu einer am Markt adjustierten Überrendite.22
Mithilfe der fundamentalen Aktienanalyse lassen sich zukünftige Kursverläufe prognostizieren und somit Überrenditen erzielen. Es ist allerdings nicht abschließend geklärt, ob die Überrenditen auf das erhöhte Risiko bei Investitionen in Unternehmen mit geringer Marktkapitalisierung zurückzuführen sind, oder ob diese auf einen unvollständigen Informationsverarbeitungsprozess des Markts beruhen.23 Daher wird die halbstarke Form der Kapitalmarkteffizienz durch die Ergebnisse der vorgenannten Studien nicht widerlegt.
Sind alle Informationen aus vergangenen Kursverläufen, alle aktuellen und öffentlichen Informationen, sowie alle nicht-öffentlichen Informationen durch den Markt verarbeitet und eingepreist, so liegt die starke Form der Kapitalmarkteffizienz vor.24 Nichtöffentliche Informationen (Insiderinformationen) sind der Öffentlichkeit (noch) nicht bekannt und dürfen nach geltendem Recht in vielen Ländern nicht für Kauf- und Verkaufsentscheidungen verwendet werden.25 Der Kapitalmarkt kann - aus Sicht von Insidern - nicht effizient sein, da diese über Informationen verfügen, die sich nicht in den aktuellen Kursen widerspiegeln.26
In Fama’s Studie von 1970 werden zwei Gruppen von Marktteilnehmern identifiziert, die als einzige Zugang zu nicht-öffentlichen Informationen haben und aus deren Sicht der Kapitalmarkt ineffizient ist. Das sind zum einen Börsenmakler, die Zugang zu den Orderbüchern haben und somit Informationen über unerfüllte Limit-Orders erhalten, die sie zur Generierung von Monopolgewinnen nutzen könnten. Zum anderen sind dies Mitarbeiter von Unternehmen, die über vertrauliche Informationen verfügen, die für die weitere Entwicklung des Unternehmens relevant sind und die von diesen Mitarbeitern für Kauf- und Verkaufsentscheidungen von Aktien genutzt werden könnten.27
Fama zieht daraus den Schluss, dass die starke Form der Kapitalmarkteffizienz nicht für alle Kapitalmarktakteure im gleichen Maße gültig ist.28 Allerdings können nach Fama (1970) keine Beweise dafür gefunden werden, dass es, bis auf die zwei oben genannten Gruppen von Kapitalmarktakteuren, weitere Marktteilnehmer gibt, die als einzige Zugang zu nicht-öffentlichen Informationen haben.29 Aus heutiger Sicht sollte die Gruppe um weitere Berufsfelder, wie zum Beispiel Rechtsanwälte, Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Unternehmensberater erweitert werden.
Unter dem Begriff Überrendite versteht man eine tatsächlich erzielte Rendite, die größer ist, als die Rendite eines Vergleichswerts. Dieser Vergleichswert kann zum Beispiel der risikolose Zinssatz, die Wertentwicklung eines Index sein oder auch die zu erwartende Rendite, die nach einem Modell zur Prognose von Renditen von risikobehafteten Kapitalanlagen ermittelte wurde. Zwei dieser Modelle sind das von Sharpe, Lintner und Mossin entwickelte Capital Asset Pricing Model (CAPM) und das Fama-French 3- Faktor-Modell.30
Nach dem CAPM setzt sich die ex ante zu erwartende Rendite einer Kapitalanlage (E[ Ri ]) aus dem risikolosen Zinssatz ( Rf) , der Risikoprämie für das nicht zu diversifizierende systemische Risiko des Marktportfolios (E[ RM — Rf] ) und der Risikoprämie für das diversifizierbare unsystemische Risiko (ßi ) einer Kapitalanlage zusammen. Das unsystemische Risiko lässt sich durch Diversifizierung eliminieren und gibt die Korrelation der untersuchten Kapitalanlage mit dem Marktportfolio an. Das CAPM wird in folgender Formel dargestellt:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten[31]
Eine tatsächliche marktadjustierte Überrendite (ex post) nach dem CAPM liegt vor, wenn sich ein Teil der erzielten Rendite nicht aus dem risikolosen Zinssatz und den Risikoprämien für systemisches und unsystemisches Risiko erklären lässt. Die ex post Rendite (Ri ) ist höher als durch das CAPM ex ante vorhergesagt (E[Ri] ). Diese Überrendite wird in der nachfolgenden Formel als ai ausgedrückt:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Ist das ai positiv, so hat die untersuchte Kapitalanlage eine Überrendite erwirtschaftet.
Die erwartete durchschnittliche Rendite einer Kapitalanlage hängt allerdings laut Fama und French (1996) nicht ausschließlich von dem risikolosen Zinssatz und der im CAPM aufgegriffenen Risikoprämie für das systemische und unsystemische Risiko der Kapitalanlange ab. Zusätzlich wird die erwartete durchschnittliche Aktienrendite von anderen Faktoren, wie zum Beispiel der Firmengröße und dem Buchwert-MarktwertVerhältnis (BMV) bestimmt. Die Abhängigkeit der Renditen von diesen weiteren Faktoren führt zu Renditeentwicklungen, die sich nicht durch das CAPM erklären lassen und deswegen als Anomalien bezeichnet werden.32
Auf diesem Gedanken aufbauend haben Fama und French ein weiterführendes Modell zur Prognose von Renditen von risikobehafteten Kapitalanlagen entwickelt, das Fama- French 3-Faktor-Modell. Dieses Modell weist einen höheren Erklärungsgehalt für das Ausmaß der Rendite auf, als das CAPM. Die erwartete durchschnittliche Aktienrendite (ex ante) setzt sich nach diesem Modell aus dem risikolosen Zinssatz und den Risikoprämien für drei Faktoren zusammen. Der erste Faktor ist vergleichbar mit dem des CAPM, der die Risikoprämie für das systemische Risiko des Marktportfolios (E[Rm — Rf] ) und für das unsystemische Risiko einer Kapitalanlage zum Ausdruck bringt. Die Korrelation der Kapitalanlage mit dem Marktportfolio wird durch den Multiplikator bi dargestellt. Der zweite Faktor erfasst das Risiko, das mit der Firmengröße - gemessen an der Marktkapitalisierung - einhergeht. Die Risikoprämie für ein kleines Unternehmen ist größer, als die für ein großes Unternehmen. Es wird die Differenz in den Renditen zwischen einem Portfolio aus kleinen Unternehmen und einem aus großen Unternehmen berechnet (SMB = small minus big), die mit der Empfindlichkeit der Kapitalanlage für diesen Faktor (si) multipliziert wird. Der dritte Faktor bezieht sich auf das Verhältnis zwischen dem in der Bilanz ausgewiesenen Eigenkapital (Buchwert) und dem Marktwert eines Unternehmens. Unternehmen mit anhaltenden niedrigen Gewinnen neigen dazu ein hohes BMV zu haben, da für den Markt potenzielle Gewinne einen wichtigen Werttreiber darstellen. Die Risikoprämie für ein Unternehmen ist umso größer, je höher das Buchwert-Marktwert-Verhältnis ausfallt. Mithilfe der Renditedifferenz zwischen einem Portfolio aus Unternehmen mit hohem BMV und einem aus Unternehmen mit einem niedrigen BMV wird diese Risikoprämie bestimmt (HML = high minus low). Die Variable (hi) drückt wiederum die Sensibilität der Kapitalanlage in Bezug auf diesen Faktor aus.33 Die Formel des Fama-French 3-Faktor-Modells zur Bestimmung von erwarteten durchschnittlichen Renditen sieht wie folgt aus:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten34
Lässt sich die tatsächlich erwirtschaftete (ex post) Rendite (Ri) nicht vollständig durch das Modell erklären und liegt diese oberhalb der durch das Modell zu erwartenden (ex ante) Rendite (E[Ri] ), spricht man von einer Überrendite, die in der folgenden Formel dieses Modells durch die Variable ai ausgedrückt wird:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten 35
Ist ai positiv, so wurde eine Überrendite erwirtschaftet.
Die technische Aktienanalyse ist ein Überbegriff für eine Vielzahl von Handelstechniken, die versuchen durch Analyse von vergangenen Kursverläufen zukünftige Kursentwicklungen zu prognostizieren. Technische Analysten gehen davon aus, dass sich aus den vergangenen Kursverläufen Veränderungen in Angebot und Nachfrage an den Kapitalmärkten identifizieren lassen, die als Trendwende zu verstehen sind. Die technische Aktienanalyse wird als die ursprüngliche Form der Investitionsanalyse betrachtet, deren Anfänge bis ins 19. Jahrhundert zurückreichen. Dieser Analyseansatz konnte sich etablieren, lange bevor es ausgiebige Offenlegungspflichten für Unternehmensinformationen gab, die grundlegend für die fundamentale Aktienanalyse sind. Die Wissenschaft steht dem Konzept der technischen Aktienanalyse kritisch gegenüber, in der Praxis ist sie jedoch weit verbreitet und wird häufig angewendet.36 Zwei weitverbreitete und einfache technische Handelsregeln sind gleitende Durchschnittslinien und Unterstützungs- und Widerstandslinien.37 Diese sollen im Folgenden dargestellt und auf ihre Prognosefähigkeit untersucht werden.
[...]
1 Vgl. Fama (1991), S. 1575.
2 Vgl. Brock/Lakonishok/LeBaron (1992), S. 1733 und Bessembinder/Chan (1998), S. 5 - 6.
3 Vgl. Bettman/Sault/Schultz (2009), S. 21.
4 Vgl. Fama (1991), S. 1575.
5 Vgl. Steiner/Bruns (2000) zitiert aus Fama (1970), S. 383.
6 Vgl. Fama (1991), S. 1576.
7 Vgl. Steiner/Bruns (2000), S.41.
8 Vgl. Brock/Lakonishok/LeBaron (1992), S. 1731.
9 Vgl. Fama (1991), S. 1577 - 1578.
10 Vgl. Fama (1991), S. 1580.
11 Vgl. Fama (1991), S. 1578 - 1579, zitiert aus Fama (1965), Fisher (1966), Lo/MacKinlay (1988), Conrad /Kaul (1988).
12 Vgl. Fama (1991), S, 1579, zitiert aus Lo/MacKinlay (1988).
13 Vgl. Fama (1991), S. 1580.
14 Vgl. Fama (1991), S. 1580 - 1581.
15 Vgl. Steiner/Bruns (2000), S. 42.
16 Vgl. Brock/Lakonishok/LeBaron (1992), S. 1758.
17 Vgl. Bessembinder/Chan (1998), S. 14 - 15.
18 Vgl. Steiner/Bruns (2000), S. 41.
19 Vgl. Lee (1987), S. 131.
20 Vgl. Fama (1991), S. 1600 - 1602.
21 Vgl. Ou/Penman (1989), S. 328.
22 Vgl. Ou/Penman (1989), S. 313.
23 Vgl. Ou/Penman (1989), S. 327 - 328.
24 Vgl. Steiner/Bruns (2000), S. 41.
25 Vgl. §14WpHG.
26 Vgl. Fama (1991), S. 1603 zitiert aus Jaffe (1974), S. 428.
27 Vgl. Fama (1970), S. 409 - 410 zitiert aus Niederhoffer/Osborne (1966), Scholes (1969).
28 Vgl. Fama (1970), S. 410.
29 Vgl. Fama (1970), S. 415 - 416.
30 Vgl. Fama/French (1996), S. 55 und Steiner/Bruns (2000), S.21.
31 Vgl. Steiner/Bruns (2000), S. 22 -23.
32 Vgl. Fama/French (1996), S. 55 - 56.
33 Vgl. Fama/French (1996), S. 55 - 56.
34 Vgl. Fama/French (1996), S. 55.
35 Vgl. Fama/French (1996), S. 56.
36 Vgl. Brock/Lakonishok/LeBaron (1992), S. 1731 - 1732.
37 Vgl. Brock/Lakonishok/LeBaron (1992), S. 1733.
