Fachbuch, 2020
85 Seiten
Diese Arbeit befasst sich mit der Bewertung deutscher Aktienrenditen unter Verwendung der Arbitrage Pricing Theory (APT). Sie verfolgt das Ziel, die theoretischen Grundlagen von APT-Modellen zu beleuchten, ihre praktische Anwendbarkeit zu demonstrieren und anhand empirischer Daten die Performance von deutschen Aktien zu analysieren.
Die Einleitung führt in das Thema der Aktienrenditen und die Bedeutung der APT für deren Bewertung ein. Kapitel 2 erläutert die theoretischen Grundlagen der APT, vergleicht sie mit anderen Kapitalmarktmodellen und beleuchtet kritische Punkte. Es werden zudem bisherige Forschungsergebnisse im Kontext der APT diskutiert.
Kapitel 3 konzentriert sich auf den Aufbau des Modells zur Bewertung deutscher Aktienrenditen. Es beschreibt die Schritte zur Ermittlung der Aktienrenditen und der Faktorzeitreihen sowie die Durchführung von Regressionen und Regressionsdiagnostik.
Kapitel 4 analysiert und interpretiert die Ergebnisse der durchgeführten Regressionen.
Arbitrage Pricing Theory, Aktienrenditen, Kapitalmarktmodelle, Faktorzeitreihen, Regression, Regressionsdiagnostik, deutsche Aktien, empirische Analyse, Bewertung, Performance.
Die APT ist ein Kapitalmarktmodell, das davon ausgeht, dass die Rendite eines Wertpapiers durch verschiedene makroökonomische Faktoren oder Marktindizes erklärt werden kann.
Während das CAPM nur einen Risikofaktor (das Marktrisiko) berücksichtigt, ist die APT ein Multifaktormodell, das mehrere Einflussgrößen einbezieht und weniger restriktive Annahmen trifft.
Die Ermittlung erfolgt meist über statistische Verfahren wie die Faktorenanalyse oder durch die Auswahl relevanter makroökonomischer Zeitreihen, die dann mittels Regression geprüft werden.
Ein Hauptkritikpunkt ist, dass die Theorie nicht vorgibt, welche und wie viele Faktoren genau die Rendite beeinflussen, was die praktische Anwendung erschweren kann.
Sie dient dazu, die Qualität der statistischen Schätzungen zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht durch Fehler in den Daten oder Modellannahmen verfälscht werden.
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