Bachelorarbeit, 2011
53 Seiten, Note: 1,0
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Prognosekraft der industriellen Produktion für Aktienrenditen. Ziel ist es, empirisch zu untersuchen, ob und inwiefern sich die Entwicklung der industriellen Produktion auf die Renditen von Aktien auswirkt. Dabei werden zwei theoretische Ansätze zur Erklärung der Beziehung zwischen Produktion und Aktienrenditen analysiert.
Das erste Kapitel bietet eine Einführung in das Thema und stellt die Zielsetzung der Arbeit dar. Es werden die wichtigsten Forschungsfragen und die verwendeten Methoden erläutert.
Kapitel 2 beschäftigt sich mit den theoretischen Erklärungsansätzen für die Beziehung zwischen industrieller Produktion und Aktienrenditen. Hier werden der „consumption smoothing“-Ansatz von Balvers, Cosimano und McDonald sowie das Modell von Chen vorgestellt, die jeweils unterschiedliche Mechanismen zur Erklärung des Zusammenhangs aufzeigen.
Im dritten Kapitel wird eine empirische Analyse durchgeführt, um die Prognosekraft der industriellen Produktion für Aktienrenditen zu untersuchen. Es werden zwei verschiedene Modelle verwendet und die Ergebnisse werden detailliert dargestellt.
Die Arbeit befasst sich mit den folgenden Schlüsselwörtern: Industrielle Produktion, Aktienrenditen, Prognosekraft, „consumption smoothing“, Risikoaversion, empirische Analyse, Regression, Modell, Daten, Methodik.
Die Arbeit untersucht empirisch, inwieweit Daten zur industriellen Produktion als Indikator für künftige Renditen, beispielsweise im DAX, dienen können.
Dieser Ansatz von Balvers et al. erklärt, dass Konsumenten ihren Konsum an die erwartete wirtschaftliche Lage anpassen, was wiederum die Aktienrenditen beeinflusst.
Chen argumentiert, dass die Risikoaversion der Investoren die Marktrisikoprämie beeinflusst und somit den Zusammenhang zwischen Produktion und Rendite prägt.
Realtime-Daten sind die Informationen, die Investoren zum Zeitpunkt der Entscheidung tatsächlich vorlagen, während Nicht-Realtime-Daten oft nachträglich revidiert wurden.
Die Arbeit vergleicht die Prognosekraft in beiden Märkten, um festzustellen, ob länderspezifische Faktoren die Wirksamkeit der Modelle beeinflussen.
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