Der Einfluss von Exchange-Traded Funds auf Aktienmärkte

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Stand der bisherigen Forschung

2.1 Werteffekte der Underlying Securities

2.2 Volatilität der Underlying Securities

2.3 „A Dynamic Equilibrium Model of ETFs“ – Ein theoretisches Modell

3 Daten und deskriptive Statistik

3.1 Datensatz

3.2 Variablen

3.3 Deskriptive Statistik

4 Methodik

4.1 Einzelregressionen

4.1.1 Rendite

4.1.2 Volatilität

4.2 Panelregressionen

4.2.1 Pooled OLS-Regression

4.2.2 Random Effects Modell

5 Empirische Auswertung

5.1 Einzelregressionen

5.1.1 Rendite

5.1.2 Volatilität

5.2 Panelregressionen

5.2.1 Pooled OLS-Regression Rendite

5.2.2 Random Effects Modell Volatilität

6 Volatilitätsschätzung mit GARCH(1,1)

6.1 Theoretisches Konzept

6.2 Empirische Auswertung

7 Fazit

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht den Einfluss von Exchange-Traded Funds (ETFs) auf die Rendite und Volatilität ihrer zugrundeliegenden Aktienmärkte (Underlying Securities) in den sieben wirtschaftsstärksten EU-Ländern. Die zentrale Forschungsfrage lautet, ob ETFs, die nationale Aktienleitindizes replizieren, eine Prognosekraft hinsichtlich der Performance und Volatilität dieser Indizes im Folgemonat aufweisen.

• Analyse des Zusammenhangs zwischen ETF- und Indexrenditen
• Untersuchung der Volatilitätsübertragung von ETFs auf Aktienindizes
• Einsatz von Panelregressionen und GARCH(1,1)-Modellen zur empirischen Überprüfung
• Berücksichtigung von Kontrollvariablen wie dem Krisenjahr 2008
• Bewertung von ETFs als Indikatoren für künftige Marktentwicklungen

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einführung erläutert die wachsende Bedeutung von ETFs im Investmentbereich, definiert ihre Funktionsweise als passiv verwaltete Instrumente und leitet die Forschungsfrage bezüglich ihrer Prognosekraft für Aktienmärkte ab.

2 Stand der bisherigen Forschung: Das Kapitel gibt einen Überblick über existierende Studien zu Werteffekten und der Volatilität von Underlying Securities durch ETFs und stellt das theoretische Modell von Malamud (2015) vor.

3 Daten und deskriptive Statistik: Hier werden der Datensatz der sieben untersuchten EU-Länder, die Auswahl der Variablen sowie die deskriptive statistische Analyse der Renditen und Volatilitäten präsentiert.

4 Methodik: Dieses Kapitel beschreibt die verwendeten statistischen Modelle, darunter Einzelzeitreihenregressionen, Pooled OLS-Modelle sowie Random Effects Modelle zur Paneldatenanalyse.

5 Empirische Auswertung: Die Regressionsergebnisse für Rendite und Volatilität werden auf Länder- sowie Panelebene dargestellt, wobei die Prognosekraft der ETFs für die Volatilität hervorgehoben wird.

6 Volatilitätsschätzung mit GARCH(1,1): Ein Robustheitstest mittels GARCH(1,1)-Modell wird durchgeführt, um die Ergebnisse der vorangegangenen linearen Schätzungen zur Volatilitätsübertragung zu verifizieren.

7 Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, wonach ETFs zwar kaum Prognosekraft für Renditen besitzen, jedoch eine signifikante Vorhersagefunktion für die Volatilität der zugrundeliegenden Indizes ausüben.

Schlüsselwörter

Exchange-Traded Funds, ETFs, Aktienmärkte, Rendite, Volatilität, Finanzcontrolling, Prognosemodell, Panelregression, GARCH-Modell, Underlying Securities, Indexreplikation, Tracking Error, Finanzkrise, Arbitrage, Aktienleitindizes

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen börsengehandelten Indexfonds (ETFs) und den Aktienmärkten, die diesen zugrunde liegen, mit besonderem Fokus auf europäische Leitindizes.

Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?

Die Arbeit behandelt die Performance-Messung durch Renditen, die Volatilitätsanalyse sowie die Interaktion zwischen ETFs und den replizierten Basiswerten unter Berücksichtigung von Marktstörungen wie der Finanzkrise.

Welches ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?

Ziel ist es zu klären, ob ETFs als Indikatoren fungieren können, deren aktuelle Rendite oder Volatilität Rückschlüsse auf die zukünftige Entwicklung der zugrundeliegenden nationalen Aktienindizes zulässt.

Welche wissenschaftlichen Methoden werden angewendet?

Es werden Zeitreihenregressionen und Paneldatenanalysen (Pooled OLS und Random Effects Modelle) eingesetzt. Zur Robustheitsprüfung wird zudem ein GARCH(1,1)-Modell verwendet.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil umfasst die methodische Herleitung, die Datenaufbereitung, die empirische Durchführung der Regressionen für jedes Land sowie die aggregierte Panel-Analyse und GARCH-Modellierung.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind ETFs, Volatilität, Prognosekraft, Panelregression, GARCH-Modelle und Aktienleitindizes.

Welche Rolle spielt die Finanzkrise 2008 in dieser Studie?

Die Krise dient als Kontrollvariable in Form einer Dummy-Variable, um sicherzustellen, dass die außergewöhnlich hohen Marktschwankungen im Jahr 2008 die statistische Analyse nicht verfälschen.

Warum wird für die Volatilität ein GARCH(1,1)-Modell verwendet?

Das GARCH-Modell dient als Robustheitstest, da Finanzzeitreihen oft Volatilitätscluster aufweisen, die durch eine einfache lineare Regression möglicherweise nicht vollständig erfasst werden.

Was ist das Hauptergebnis bezüglich der Renditeprognose?

Die Untersuchung kommt zu dem Schluss, dass ETFs kaum eine signifikante Prognosekraft für die Renditen der zugrundeliegenden nationalen Aktienindizes besitzen.

Können ETFs Volatilität am Markt vorhersagen?

Ja, die Ergebnisse zeigen empirisch, dass die Volatilität eines ETFs die Volatilität des zugrundeliegenden Aktienindexes im Folgemonat bis zu einem gewissen Grad prognostizieren kann.