Prognostizierbarkeit deutscher Aktien auf Grundlage von aggregierten Informationssignalen aus Finanzzeitreihen. Das Scoring-Konzept

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Effizienzmarkthypothese nach Fama

2.2 Bedeutung von Kapitalmarktanomalien für Aktienprognosen

2.3 Aggregationsmodelle für Aktienprognosen

2.3.1 Multifaktormodelle zur Erklärung von Aktienrenditen

2.3.1.1 Multifaktormodelle nach Faktortypen

2.3.1.2 Anzahl Faktoren in Multifaktormodellen

2.3.2 Scoring-Modelle als alternativer Aggregationsansatz

2.3.2.1 Nutzwertanalyse nach Zangemeister

2.3.2.2 Literaturüberblick zu Scoring-Modellen

2.4 Grundlagen zur Erzeugung von Informationssignalen

2.4.1 Konzept der Informationssignale nach Lev und Thiagarajan

2.4.2 Technische Analyse als Grundlage des Momentum-Indikators

2.5 Kritische Betrachtung der theoretischen Aspekte

2.5.1 Effizienzmarkthypothese

2.5.2 Kapitalmarktanomalien

2.5.3 Multifaktormodelle

2.5.4 Scoring-Modelle

2.5.5 Informationssignale

3 Empirischer Ansatz der Untersuchung

3.1 Datensample der Untersuchung

3.1.1 Deutsche Aktien

3.1.2 Potenzielle Modellvariablen

3.1.3 Benchmark und risikoloser Zinssatz

3.1.4 Aufteilung des Datensamples

3.2 Investitionsansatz des Handelsmodells

3.2.1 Score-Wert als Handelssignal

3.2.2 Score-Wert als Gewichtungsfaktor

3.3 Ermittlung der Renditen

3.3.1 Investitionsrenditen

3.3.2 Überschussrenditen

3.3.3 Ansatz der Portfoliobildung

3.4 Erzeugung und Aggregation von Informationssignalen

3.4.1 Transformation durch Momentum-Indikator

3.4.2 Transformation der monatlichen Saisonalität

3.4.3 Scoring-Modell als Aggregationsmodell

3.5 Optimierungsansatz für das Handelsmodell

3.5.1 Parametrische Optimierung der Einzelvariablen

3.5.2 Optimierung der Variablenkombination

3.6 Performance-Evaluation

3.6.1 Sortino-Maß

3.6.2 Jensen-Alpha

4 Auswertung der Untersuchungsergebnisse

4.1 Optimierungsresultate

4.1.1 Parametrische Optimierung der Einzelvariablen

4.1.2 Optimierung der Variablenkombination

4.2 Deskriptive Statistiken

4.2.1 Korrelationsanalyse

4.2.2 Portfolio-Statistiken

4.2.2.1 Auswertung der Ergebnisse (in-sample)

4.2.2.2 Auswertung der Ergebnisse (out-of-sample)

4.2.3 Indizierte Verläufe

4.2.3.1 Auswertung der Verläufe (in-sample)

4.2.3.2 Auswertung der Verläufe (out-of-sample)

4.3 Performance-Analyse

4.3.1 Sortino-Maß

4.3.1.1 Auswertung der Performance (in-sample)

4.3.1.2 Auswertung der Performance (out-of-sample)

4.3.2 Jensen-Alpha

4.3.2.1 Auswertung der Performance (in-sample)

4.3.2.2 Auswertung der Performance (out-of-sample)

5 Fazit

5.1 Schlussfolgerung

5.2 Kritische Betrachtung

5.3 Ausblick

Zielsetzung & Themen

Das primäre Ziel dieser Masterthesis ist die Untersuchung der Prognostizierbarkeit deutscher Aktien auf Basis von aggregierten Informationssignalen mittels eines Scoring-Modells, um eine aktive Handelsstrategie zu entwickeln, deren Performance gegenüber einer passiven Buy-and-Hold-Strategie evaluiert wird.

• Entwicklung und Optimierung eines Scoring-Modells auf Basis binärer Informationssignale
• Anwendung makroökonomischer Variablen und Sentiment-Indikatoren zur Prognose
• Empirische Untersuchung des deutschen Aktienmarktes über einen Zeitraum von 1973 bis 2012
• Vergleich der erzielten Performance mittels Sortino-Maß und Jensen-Alpha
• Analyse der Robustheit der Strategie in Trainings- und Testdatenabschnitten

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Die Einleitung definiert das Ziel der Arbeit, eine aktive Handelsstrategie mittels eines Scoring-Modells zur Prognose deutscher Aktien zu entwickeln und die theoretische Ausgangslage sowie die Vorgehensweise darzustellen.

2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die Effizienzmarkthypothese, Kapitalmarktanomalien, verschiedene Multifaktormodelle und Scoring-Modelle sowie das grundlegende Konzept der Informationssignale als Basis für die Untersuchung.

3 Empirischer Ansatz der Untersuchung: Hier wird die methodische Vorgehensweise beschrieben, angefangen bei der Datenbasis, über die Auswahl der Modellvariablen bis hin zur Entwicklung des Handelsmodells und der Performance-Evaluierung mittels Sortino-Maß und Jensen-Alpha.

4 Auswertung der Untersuchungsergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der Optimierung, die deskriptive Statistik der Strategien sowie die detaillierte Performance-Analyse in in-sample und out-of-sample Zeiträumen.

5 Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, beantwortet die zentrale Forschungsfrage, reflektiert kritisch die getroffenen Annahmen und gibt einen Ausblick auf künftige Forschungsansätze.

Schlüsselwörter

Finanzanalyse, Aktienprognose, Scoring-Modell, Informationssignale, Effizienzmarkthypothese, Kapitalmarktanomalien, Multifaktormodelle, Momentum-Indikator, Handelsstrategie, Performance-Analyse, Sortino-Maß, Jensen-Alpha, Sentimentanalyse, Saisonalität, Backtesting.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Masterthesis grundlegend?

Die Arbeit befasst sich mit der quantitativen Finanzanalyse und untersucht, ob deutsche Aktien durch die Aggregation spezifischer Informationssignale in einem Scoring-Modell erfolgreich prognostiziert werden können.

Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?

Zentrale Themen sind die Anwendung von Scoring-Modellen, die Bedeutung von Kapitalmarktanomalien, der Einsatz technischer Indikatoren wie dem Momentum-Indikator sowie die Performance-Messung aktiver Handelsstrategien.

Welches Ziel verfolgt der Autor primär?

Das Ziel ist die Beantwortung der Fragestellung, ob durch ein Scoring-Modell mit aggregierten Informationssignalen eine aktive Strategie entwickelt werden kann, die im Vergleich zu einer passiven Buy-and-Hold-Strategie Überrenditen erzielt.

Welche wissenschaftlichen Methoden kommen zum Einsatz?

Der Autor nutzt eine empirische Untersuchung, die auf der Transformation von Finanzzeitreihen basiert, wendet eine Nutzwertanalyse als theoretisches Gerüst für das Scoring-Modell an und führt eine parametrische sowie iterative Optimierung durch.

Welche Inhalte werden im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Herleitung der Modellansätze und die anschließende empirische Untersuchung, bei der Datensamples aufbereitet, Variablen optimiert und die Performance mittels Sortino-Maß und Jensen-Alpha analysiert werden.

Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit am besten?

Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Scoring-Modell, Informationssignale, Performance-Evaluation, Momentum-Indikator und Effizienzmarkthypothese charakterisiert.

Wie unterscheidet sich das Modell von existierenden Ansätzen wie dem Levermann-Score?

Während viele bestehende Scoring-Modelle primär auf fundamentalen Unternehmenskennzahlen basieren, integriert das Handelsmodell in dieser Arbeit gezielt makroökonomische Variablen und Sentiment-Indikatoren in einem iterativen Optimierungsprozess.

Warum wurde der out-of-sample Zeitraum auf 36 Monate festgelegt?

Da das Datensample für verschiedene Variablen unterschiedliche Startzeitpunkte aufweist, wurde ein fiktiver Punkt mittels Mittelwertbildung der Zeitreihenlängen angenommen, woraus sich eine out-of-sample Größe von 36 Monaten ergab, um sowohl das in-sample Modell robust zu halten als auch eine aussagekräftige Testphase zu haben.