Bachelorarbeit, 2012
64 Seiten, Note: 1,3
1 Einleitung und Zielsetzung
2 Theoretischer Bezugsrahmen
2.1 Preisbildung auf dem deutschen Kapitalmarkt
2.2 Stand der Forschung
2.3 Hypothesen
3 Methoden
3.1Untersuchungsdesign
3.2 Zur Behandlung von Finanzmarkt-Zeitreihen
3.3 Bivariates Vektorautoregressionsmodell
4 Empirische Analyse zur Informationsverarbeitung an deutschen Aktienmärkten
4.1 Parallele Preisentwicklung an den Börsen Frankfurt und Stuttgart
4.2 Impuls-Antwort-Folgen
4.3 Diskussion der Ergebnisse
5 Fazit
Diese Bachelorarbeit untersucht die Informationsverarbeitung und Preisbildungsmechanismen an den deutschen Wertpapierbörsen Frankfurt und Stuttgart anhand von hochfrequenten Tick-Daten. Ziel ist es, durch eine empirische Einzelfallstudie von vier DAX- bzw. CDAX-Unternehmen zu ermitteln, ob eine dominante Leitbörse existiert oder ob der Preisbildungsprozess durch lokale Informationsvorteile der geografisch nähergelegenen Börse beeinflusst wird.
3.2 Zur Behandlung von Finanzmarkt-Zeitreihen
Bei Zeitreihen spielt die Reihenfolge, in welcher die Beobachtungen auftreten, eine wichtige Rolle. Finanzmarktzeitreihen besitzen besondere Eigenschaften. Im Vergleich zu anderen Zeitreihen weisen sie nahezu keine Publikationsverzögerungen auf, das heißt Innovationen (z. B. neue Aktienkurse) werden sofort veröffentlicht. Es kann davon ausgegangen werden, dass zum Zeitpunkt t festgestellte Preise bei der Preisbildung zum Zeitpunkt t + 1 bekannt waren, während die in t herrschende wirtschaftliche Situation oder die allgemeine Konjunkturlage (z. B. Bruttoinlandsprodukt) erst nach t + 1 veröffentlicht wurden. Bei der Bildung von Prognosemodellen ist folglich zu berücksichtigen, dass makroökonomische Daten, die eine Reaktion auf Finanzmärkten hervorrufen, häufig verzögert publiziert werden und eine Reaktion somit auch erst zeitverzögert zu beobachten ist.
Ein weiterer Unterschied zu makroökonomischen Zeitreihen ist das Fehlen einer Saisonfigur; es wurden jedoch teilweise überdurchschnittliche Aktienrenditen im Januar und unterdurchschnittliche Renditen an Montagen beobachtet. Durch eine höhere Frequenz (Tick-Daten) sind außerdem kurzfristige und aktuelle Untersuchungen möglich. Bei der Verwendung längerer Zeitintervalle ginge der kurzfristig beobachtbare Effekt von Informationsasymmetrien verloren, da sich die Marktteilnehmer mittelfristig mit den fehlenden Informationen versorgen können.
Bei hochfrequenten Finanzmarktdaten ist zudem an den Rändern der Verteilung eine höhere Wahrscheinlichkeitsmasse als bei der Normalverteilung zu messen (Leptokurtosis), was eine höhere Wahrscheinlichkeit für betragsmäßig besonders hohe Renditen anzeigt. Hierbei sind negative Renditen wahrscheinlicher als positive (Linksschiefe). Überdies weisen Finanzmarktzeitreihen häufig bedingte Heteroskedastizität auf. Demnach folgen die Renditen einem bestimmten Muster: Hohen Kursschwankungen schließen sich weitere Werte mit hoher Schwankung an; gleichzeitig existieren Zeiträume, in denen geringe Schwankungen aufeinanderfolgen. Die Volatilität und somit die Varianz der Zeitreihen sind folglich nicht konstant, was eine weitere wichtige Eigenschaft anzeigt: Die Nichtstationarität.
1 Einleitung und Zielsetzung: Einführung in den Preisbildungsprozess an Aktienmärkten und Darlegung der Forschungsfragen zur Interaktion zwischen parallelen Handelsplätzen.
2 Theoretischer Bezugsrahmen: Erörterung der Preisbildungsmechanismen in Deutschland, Übersicht zum Forschungsstand und Herleitung der zu testenden Hypothesen.
3 Methoden: Detaillierte Beschreibung des Untersuchungsdesigns, der Datenaufbereitung für Finanzmarkt-Zeitreihen und des verwendeten bivariaten Vektorautoregressionsmodells.
4 Empirische Analyse zur Informationsverarbeitung an deutschen Aktienmärkten: Durchführung und Auswertung der Modellrechnungen für die vier gewählten Unternehmen inklusive der Anwendung von Impuls-Antwort-Folgen.
5 Fazit: Zusammenfassende Interpretation der Ergebnisse und kritische Reflexion des VAR-Modells in Bezug auf die untersuchten Marktdynamiken.
Aktienmarkt, Preisbildung, Price-Discovery, Vektorautoregressionsmodell, VAR, Hochfrequenzdaten, Tick-Daten, Börse Frankfurt, Börse Stuttgart, Information Share, Granger-Kausalität, Impuls-Antwort-Folgen, Finanzmarkt-Zeitreihen, Markttransparenz, Arbitrage.
Die Arbeit analysiert, wie sich Aktienkurse an zwei verschiedenen deutschen Börsenplätzen (Frankfurt und Stuttgart) gegenseitig beeinflussen und welcher Markt Informationen schneller in Preise umsetzt.
Die Untersuchung deckt die Bereiche Kapitalmarkteffizienz, Preisbildungsprozesse (Price Discovery) und die Anwendung ökonometrischer Zeitreihenanalysen auf hochfrequente Börsendaten ab.
Es soll geprüft werden, ob eine Leitbörse den Preisbildungsprozess dominiert oder ob geografische Nähe zu einem Unternehmen einen Informationsvorteil an einer Regionalbörse erzeugt.
Zur Untersuchung wird ein bivariates Vektorautoregressionsmodell (VAR) verwendet, ergänzt durch Granger-Kausalitätstests und Impuls-Antwort-Folgen zur Analyse der dynamischen Zusammenhänge.
Der Hauptteil widmet sich der empirischen Analyse von vier spezifischen Unternehmen (Commerzbank, Bayer, Siemens, Porsche), bei denen die Kursverläufe an den Börsen Frankfurt und Stuttgart mittels STATA-Software statistisch ausgewertet werden.
Wichtige Begriffe sind insbesondere Price-Discovery, Vektorautoregressionsmodell (VAR), hochfrequente Handelsdaten, Leitbörse, Arbitrage und Zeitreihenanalyse.
Das VAR-Modell ermöglicht die simultane Schätzung von Gleichungen ohne die Notwendigkeit, vorab zwischen exogenen und endogenen Variablen zu unterscheiden, was ideal für die Untersuchung wechselseitiger Marktabhängigkeiten ist.
Porsche dient als Fallbeispiel für ein Unternehmen mit starker regionaler Identität, um die Hypothese zu testen, ob bei regional verwurzelten Unternehmen der Heimatmarkt (Stuttgart) den Preisbildungsprozess dominiert.
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