Schätzung und Prognose von Betawerten: eine Untersuchung am deutschen Aktienmarkt
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Bad Soden/Ts.
Uhlenbruch
1997
|
| Series: | Reihe Portfoliomanagement
7 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Zugl.: München, Univ., Fak. für Betriebswirtschaft, Diss., 1997 |
| Physical Description: | XX, 442 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3980440060 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis I
Inhaltsverzeichnis
Seite
Tabellenverzeichnis VIII
Abbildungsverzeichnis XIV
Abkürzungsverzeichnis XVI
Symbolverzeichnis XIX
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung 1
1.2 Gang der Untersuchung 5
2 Moderne Kapitalmarkttheorie 11
2.1 Portfolio Selection-Theorie 11
2.2 Index- und Faktormodelle 14
2.3 Das Capital Asset Pricing Model (CAPM) 16
2.3.1 Das Grundmodell 16
2.3.2 Schätzung des Betawertes mit dem Marktmodell 18
2.3.2.1 Die zwei Versionen des Marktmodells 18
2.3.2.2 Kompatibilität von CAPM und Marktmodell 21
2.3.3 Erweiterungen und Varianten des CAPM 24
2.3.3.1 Das CAPM bei eingeschränkter Verfügbarkeit eines
risikolosen Wertpapiers 24
2.3.3.2 Das CAPM bei unvollkommenem Kapitalmarkt 25
2.3.3.3 Mehrperiodige CAPM-Versionen 28
2.3.3.4 CAPM bei alternativer Risikomessung 30
2.4 Arbitrage Pricing Theory (APT) 35
2.5 Empirische Relevanz des CAPM 39
2.5.1 Testbarkeit des CAPM 39
2.5.2 Tests des CAPM 41
2.5.3 Is Beta Dead Again? 44
II Inhaltsverzeichnis
Seite
3 Datenbasis und grundlegende Untersuchungsmethoden 49
3.1 Auswahl der Aktiengesellschaften 49
3.2 Kurse und Renditen 50
3.2.1 Aktien- und Indexkurse 50
3.2.2 Liquidität deutscher Aktien 51
3.2.3 Renditen 54
3.3 Lineare Regression 56
3.3.1 Parameter einer linearen Regression 57
3.3.2 Schätzwerte für die Parameter 58
3.3.3 Ordinary Least Squares (OLS) 60
3.3.3.1 Voraussetzungen für die OLS-Schätzung 61
3.3.3.2 Schätzung der Regressionskoeffizienten mit dem
OLS-Verfahren 65
3.3.3.3 Varianz der Residuen und Bestimmtheitsmaß 67
3.3.3.4 Signifikanztests und Konfidenzintervalle 68
3.4 Verfahren zur Überprüfung der Ähnlichkeit, Stabilität und
Prognosegüte von Betawerten 71
3.4.1 Ein graphischer Vergleich von Betawerten 71
3.4.2 Zusammenhangsmaße 73
3.4.3 Streuungsmaße 73
4 Schätzung des Betawertes 79
4.1 Variationsmöglichkeiten bei der Schätzung des Betawertes 79
4.2 Wahl der Renditeberechnung 81
4.2.1 Diskrete versus stetige Renditen 81
4.2.2 Standardform versus Überschußrendite-Version des
Marktmodells 86
4.2.3 Inflationsbereinigung der Renditen 89
4.3 Wahl des Proxy für das Marktportefeuille 91
4.3.1 Kriterien zur Wahl eines Index 91
4.3.2 Auswirkungen der Indexwahl 93
Inhaltsverzeichnis III
Seite
4.4 Wahl der Schätzperiodenlänge 98
4.5 Wahl des Rendite-Intervalls, Intervalling-Effekt und
Korrekturverfahren 99
4.5.1 Intervalling-Effekt 99
4.5.2 Analyse des Intervalling-Effekts für den deutschen
Aktienmarkt 104
4.5.3 Zusammenhang zwischen Liquidität und Intervalling-Effekt.... 115
4.5.4 Korrekturverfahren 120
4.5.4.1 Trade to Trade-Betas 120
4.5.4.2 Korrekturverfahren unter Berücksichtigung von
Kursanpassungsverzögerungen 124
4.5.4.2.1 Schätzmethoden auf Basis von Lead-
und Lag-Betas 124
4.5.4.2.2 Lead- und Lag-Betas bei deutschen Aktien . 127
4.5.4.2.3 Korrekturwirkung der Verfahren 132
4.5.4.3 Schätzung asymptotischer Betawerte nach
CHMSW (1983a) 138
4.5.4.3.1 Das dreistufige Verfahren von
CHMSW (1983a) 138
4.5.4.3.2 Analyse des Verfahrens für deutsche Aktien 141
4.5.4.4 Zusammenfassende Beurteilung des Wirkungsgrades
der Korrekturverfahren 148
4.6 Alternative Schätzverfahren 154
4.6.1 Generalized Least Squares (GLS) 154
4.6.2 Schätzverfahren bei Regressionsausreißern 159
4.6.2.1 Definition von Regressionsausreißern 159
4.6.2.2 Ursachen und Auswirkungen von Regressions-
ausreißem beim Marktmodell 161
4.6.2.3 Erkennung von Regressionsausreißern 165
4.6.2.4 Behandlung von Regressionsausreißern 169
IV Inhaltsverzeichnis
Seite
4.6.2.5 Robuste Regressionsverfahren 173
4.6.2.5.1 Least Absolute Deviations (LAD) 173
4.6.2.5.2 M-Schätzer 174
4.6.2.5.3 Regression Quantile-Verfahren und
Regression Quantiles 175
4.6.2.5.4 Least Mediän of Squares (LMS) und
Trimmed Reweighted LMS 178
4.6.2.5.5 Weitere robuste Regressionsverfahren 181
4.6.2.6 Auswirkungen von Regressionsausreißern auf die
Betawerte deutscher Aktien 182
4.6.2.6.1 Das Auftreten von Regressionsausreißern ... 182
4.6.2.6.2 Betawerte bei Trimmen der Daten um
Regressionsausreißer und beim RWLMS-
Verfahren 186
4.6.3 ARCH-und GARCH-Verfahren 192
4.6.4 LPM-Betas sowie Up Market- und Down Market-Betas 197
4.6.4.1 Vergleich der Schätzverfahren 197
4.6.4.2 Analyse der Schätzungen für deutsche Aktien 200
4.7 Folgerungen für die Wahl der Schätzmethode 206
5 (In-)Stabilität und Prognose von Betawerten auf Basis von
historischen Kursdaten 209
5.1 Annahme der Stabilität des Betawertes bei Schätzverfahren und
bei der naiven Prognose 209
5.2 Ursachen der Instabilität der Betawerte 211
5.3 Stabilität innerhalb einer Schätzperiode 213
5.3.1 Überprüfung des Marktmodells auf Strukturbrüche 213
5.3.2 Zeitvariable Betas 218
5.4 Stabilität der Betawerte bei nicht-iiberlappenden Schätz¬
perioden 225
5.4.1 Ergebnisse bisheriger Untersuchungen 225
5.4.2 Stabilität der Betawerte bei einjährigen Schätzperioden 227
Inhaltsverzeichnis V
Seite
5.4.3 Stabilität bei unterschiedlicher Liquidität der Aktien 231
5.4.4 Stabilität in Abhängigkeit von der Länge der Schätz¬
periode 233
5.4.5 Stabilität bei unterschiedlichen Schätzverfahren 237
5.5 Autoregressive Tendenz der Betawerte 241
5.5.1 Empirische Untersuchungen und Erklärungsansätze 241
5.5.2 Stärke der autoregressiven Tendenz in Abhängigkeit vom
Rendite-Intervall 243
5.6 Adjustierung der Beta-Prognosen durch Anpassungsverfahren ... 245
5.6.1 Autoregressive Anpassungsverfahren 245
5.6.2 Anpassungsverfahren auf Basis der Querschnittsverteilung und
der Standardfehler der Betawerte 248
5.6.3 Verbesserung der Prognosegüte durch Anpassungsverfahren ... 251
5.7 Zusammenfassende Analyse der Prognose der Betawerte auf
Basis historischer Kursdaten 256
6. Fundamentale Prognose von Betawerten 259
6.1 Fundamentale Kennzahlen als Risiko-Indikatoren 259
6.2 Zusammenhänge zwischen systematischem Risiko und Unter¬
nehmenskennzahlen 262
6.2.1 Finanzielle Risikomaße 262
6.2.2 Leistungswirtschaftliche Kennzahlen 265
6.2.3 Accounting Beta 269
6.2.4 Im Rahmen des CAPM nicht begründbare Zusammenhänge 271
6.2.4.1 Kennzahlen der Dividendenpolitik 271
6.2.4.2 Unternehmensgröße 272
6.2.4.3 Wachstum 274
6.2.4.4 Sonstige Kennzahlen 277
6.2.5 Kombinierte Zusammenhänge mehrerer Kennzahlen 278
VI Inhaltsverzeichnis
Seite
6.3 Empirische Analyse der Zusammenhänge zwischen Kennzahlen
und Betawerten deutscher Aktien 282
6.3.1 Jahresabschlußdaten 282
6.3.2 Kennzahlen 284
6.3.3 Univariate Zusammenhänge 290
6.3.3.1 Erklärungsgehalt fundamentaler Kennzahlen für Beta¬
werte auf Basis unterschiedlicher Schätzmethoden 290
6.3.3.2 Zusammenhänge bei unterschiedlicher Handels¬
häufigkeit 298
6.3.3.3 Zusammenhänge bei unterschiedlichen Zeitverschie¬
bungen zwischen Schätzperiode und Bilanzstichtag .... 300
6.3.4 Multivariate Zusammenhänge 302
6.3.4.1 Stufenweise Regression 302
6.3.4.2 Feste Kennzahlenkombinationen 303
6.4 Beta-Prognose auf Basis fundamentaler Kennzahlen 308
6.4.1 Bisherige Untersuchungen zu fundamentalen Betas 308
6.4.2 Analyse der Wirkungsweise der fundamentalen Prognose
bei deutschen Aktien 311
6.4.3 Kombination der historischen und der fundamentalen Prognose 316
6.5 Beta-Prognose unter Einbeziehung weiterer Daten 318
6.5.1 Einbeziehung von Branchendaten 318
6.5.1.1 Branchengliederung und -Zuordnung 318
6.5.1.2 Branchen-Betas 320
6.5.1.3 Beta-Prognose mit Branchendaten 326
6.5.2 Einbeziehung makroökonomischer Daten 329
6.6 Beurteilung der fundamentalen Prognose 330
Inhaltsverzeichnis VII
Seite
7 Anwendungen des Betawertes 335
7.1 Folgerungen aus den Untersuchungen für die Anwendung von
Betawerten 335
7.1.1 Anwendbarkeit des geschätzten oder prognostizierten
Betawertes 335
7.1.2 Beta Books 336
7.1.3 Regeln und Beurteilungskriterien für Beta-Schätzungen
und Beta-Prognosen 339
7.1.4 Betas von Portefeuilles 342
7.2 Anwendungen in der Unternehmensfinanzierung
und -bewertung 345
7.2.1 Kapitalkosten und Bewertung von Zahlungsströmen
bei unsicheren Erwartungen 345
7.2.2 Bestimmung des Betawertes nicht-börsennotierter
Unternehmen und neuer Investitionsobjekte 349
7.2.3 Ermittlung der Kapitalkosten 354
7.3 Anwendungen im Portfolio Management 357
7.3.1 Optimierung der Portefeuille-Struktur 357
7.3.2 Anlagestrategien auf Basis des Betawertes 361
7.3.3 Performance-Messung 365
7.4 Anwendungen in der Kapitalmarktforschung 367
7.5 Folgerungen für die Schätzung von Faktorsensitivitäten 370
8. Resümee 373
Anhang 379
Literaturverzeichnis 415
Stichwortverzeichnis 439
VIII Tabellenverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Seite
Tab. 2.1: Alternative Risikomaße 32
Tab. 4.1a: Betawerte bei verschiedenen Formen der Renditeberechnung 84
Tab. 4.1 b: Alphawerte und adjustierte Bestimmtheitsmaße bei verschiedenen
Formen der Renditeberechnung 84
Tab. 4.2: Differenzen in den Betawerten bei verschiedenen Rendite¬
berechnungen 85
Tab. 4.3: Mittelwerte der Betawerte und der adjustierten Bestimmtheits¬
maße bei Verwendung unterschiedlicher Indizes aus der Unter¬
suchung von Reilly/Akhtar (1995) 94
Tab. 4.4: Korrelationen zwischen den Renditen der Indizes (1974-92) 95
Tab. 4.5: Betawerte bei verschiedenen Indizes als Proxy 95
Tab. 4.6: Abweichungsmaße bei Betawerten auf Basis verschiedener
deutscher Aktienindizes 96
Tab. 4.7: Mittlere Betawerte bei verschiedenen Renditelaufzeiten
und Indizes für sechsjährige Schätzperioden 109
Tab. 4.8: Abweichungen der Betawerte bei verschiedenen Rendite¬
laufzeiten in den drei sechsjährigen Schätzperioden
mit dem DAFOX als Proxy 110
Tab. 4.9: Durchschnittliche Standardfehler der Betawerte bei
verschiedenen Rendite-Intervallen 111
Tab. 4.10: Mittlere Betawerte bei täglichen und wöchentlichen Renditen
in einjährigen Schätzperioden 113
Tab. 4.11: Abweichungsmaße zwischen täglichen Betas und wöchentlichen
Durchschnittsbetas bei einjährigen Schätzperioden 114
Tab. 4.12: Durchschnittliche Lead- und Lag-Betas aus univariaten
Regressionen bei sechsjährigen Schätzperioden 129
Tab. 4.13: Autokorrelation der täglichen DAFOX-Rendite 131
Tab. 4.14: Durchschnittliche Betawerte für Anpassungsverfahren auf Basis
von Lead- und Lag-Betas bei sechsjährigen Schätzperioden 132
Tab. 4.15: Durchschnittliches adjustiertes Bestimmtheitsmaß der zweiten
Stufe (4.11) von CHMSW bei verschiedenen Funktionen 143
Tab. 4.16: Durchschnittliche Steigungskoeffizienten y, der zweiten Stufe
von CHMSW (1983a) 143
Tab. 4.17: Durchschnittliche asymptotische Betawerte y0 nach CHMSW
(1983a) 144
Tabellenverzeichnis IX
Seite
Tab. 4.18: Root-MSE zwischen asymptotischen Betawerten y0 und
Betawerten bei verschiedenen Rendite-Intervallen L 145
Tab. 4.19: Durchschnittliche Korrelation zwischen dem Koeffizienten y,
und den Variablen t/für die Handelshäufigkeit einer Aktie 147
Tab. 4.20: Bandbreite der Abweichungsmaße zwischen OLS- und
Prais/Winsten-Betas bei verschiedenen Rendite-Intervallen
und Periodenlängen 157
Tab. 4.21: Durchschnittliche wöchentliche Betawerte bei Trimmen der Daten
anhand von Regression Diagnostics und LMS 187
Tab. 4.22: Root-MSE zwischen wöchentlichen Mittwochs-Betas bei
vollem Datensatz und bei getrimmten Datensätzen 189
Tab. 4.23: Durchschnittliche adjustierte Bestimmtheitsmaße des Markt¬
modells bei Trimmen der Daten anhand von Regression
Diagnostics und LMS 191
Tab. 4.24: Mittelwerte der LPM- sowie der Up Market- und Down
Market-Betas 201
Tab. 4.25: Root-MSE zwischen täglichen OLS-Betas und den
asymmetrischen Betas 204
Tab. 5.1: Empirische Untersuchungen zu Strukturbrüchen im
Marktmodell 216
Tab. 5.2: Empirische Untersuchungen zu stochastischen Betas und
Betas bei Switching Regimes 222
Tab. 5.3: Stabilität täglicher Betas bei einjährigen Schätz- und
Prognoseperioden 228
Tab. 5.4: Stabilität wöchentlicher Durchschnittsbetas bei einjährigen
Schätz- und Prognoseperioden 229
Tab. 5.5a: Stabilität täglicher Betas bei unterschiedlicher Liquidität 232
Tab. 5.5b: Stabilität wöchentlicher Durchschnittsbetas bei unterschied¬
licher Liquidität 233
Tab. 5.6: Stabilität der Betawerte bei verschiedenen Renditelaufzeiten
für dreijährige Schätzperioden 235
Tab. 5.7: Root-MSE bei verschiedenen Längen der Schätzperiode und
einjährigen Prognoseperioden 236
Tab. 5.8: Root-MSE bei GSW-Betas für einjährige Schätz- und
Prognoseperioden 238
Tab. 5.9: Root-MSE für Mittwochs-Betas bei vollem und getrimmtem
Datensatz sowie bei LMS 239
Tab. 5.10: Root-MSE bei LPM-Betas sowie Up- und Down-Market Betas .. 240
X Tabellenverzeichnis
Seite
Tab. 5.11: Koeffizienten und adj ustiertes Bestimmtheitsmaß der
Blume-Regression (5.4) bei einjährigen Perioden 244
Tab. 5.12: Koeffizienten und Erklärungsgehalt der Blume-Regression (5.4)
bei verschiedenen Rendite-Intervallen (dreijährige Perioden) 245
Tab. 5.13a: Root-MSE bei verschiedenen Prognoseverfahren
für tägliche Betas 252
Tab. 5.13b: Root-MSE bei verschiedenen Prognoseverfahren für
wöchentliche Durchschnittsbetas 253
Tab. 6.1: In die Untersuchung einbezogene Kennzahlen 286
Tab. 6.2: Zusammenhänge zwischen fundamentalen Kennzahlen und
wöchentlichen Durchschnittsbetas bei einjährigen Schätz¬
perioden (1974-91) und Lag 0 292
Tab. 6.3: Zusammenhänge zwischen fundamentalen Kennzahlen und
wöchentlichen Durchschnittsbetas bei einjährigen Schätz¬
perioden (1974-91) und Lag 0 für verschiedene Stichproben 294
Tab. 6.4: Durchschnittliche Bestimmtheitsmaße der Regression zwischen
mit verschiedenen Methoden geschätzten Betas und
fundamentalen Kennzahlen bei einjährigen Schätzperioden
(1974-91) und Lag 0 296
Tab. 6.5: Zusammenhänge zwischen fundamentalen Kennzahlen und
wöchentlichen Durchschnittsbetas für verschiedene Liquiditäts¬
klassen bei einjährigen Schätzperioden (1974-91) und Lag 0 299
Tab. 6.6: Zusammenhänge zwischen fundamentalen Kennzahlen und
wöchentlichen Durchschnitts-Betas bei einjährigen Schätz¬
perioden für verschiedene Lags (in Monaten) zwischen
Bilanzstichtag und Ende der Beta-Schätzperiode 301
Tab. 6.7: Zusammenhänge zwischen wöchentlichen Durchschnittsbetas
und fundamentalen Kennzahlen bei stufenweiser Regression
für einen Lag von 6 Monaten 304
Tab. 6.8: Erklärungsgehalt fester Kennzahlenkombinationen 307
Tab. 6.9: Standardisierte Regressionskoeffizienten aus der Regression
wöchentlicher Durchschnittsbetas gegen die Kennzahlen der
Kombination K5 bei einem Lag von 6 Monaten 308
Tab. 6.10a: Prognosegüte historischer und fundamentaler Betas, gemessen
am Root-MSE 312
Tab. 6.1 Ob: Prognosegüte historischer und fundamentaler Betas, gemessen
an der mittleren absoluten Abweichung MAD 313
Tab. 6.11: MSE-Komponenten bei historischer, Bayes- und
fundamentaler Prognose 315
Tabellenverzeichnis XI
Seite
Tab. 6.12: Branchengliederungen der Subindizes des DAFOX,
des CDAX und des FAZ-Index 319
Tab. 6.13a: Branchen-Betas auf Basis der Renditen
der DAFOX-Subindizes 322
Tab. 6.13b: Branchen-Betas bei Gleichgewichtung der Aktien-Betas
einer Branche 323
Tab. 6.14: Root-MSE bei Beta-Prognosen mit Branchen-Betas
für einjährige Perioden 327
Tab. A. 1: Liste der in die Untersuchung einbezogenen
Aktiengesellschaften 379
Tab A.2a: Liquidität deutscher Aktien, gemessen anhand der Prozentsätze
der Handelskurse in der engen Abgrenzung 383
Tab A.2b: Liquidität deutscher Aktien, gemessen anhand der Prozentsätze
der Handelskurse in der weiten Abgrenzung 384
Tab. A.2c: Liquidität deutscher Aktien, gemessen anhand der Prozentsätze
der Nicht-Null-Renditen 385
Tab. A.3: Durchschnittliche Korrelationen zwischen Liquiditäts- und
Size-Kennzahlen auf jährlicher Basis (1974-91) 385
Tab. A.4a: Mittlere Betawerte bei verschiedenen Renditelaufzeiten und Indizes
für dreijährige Schätzperioden (Teil 1) 386
Tab. A.4b: Mittlere Betawerte bei verschiedenen Renditelaufzeiten und Indizes
für dreijährige Schätzperioden (Teil 2) 387
Tab. A.5: Mittlere Bestimmtheitsmaße bei verschiedenen Renditelauf¬
zeiten und Indizes für sechsjährige Schätzperioden 388
Tab. A.6a: Mittlere Betawerte für verschiedene Liquiditätsklassen
in der Periode 1974-79 389
Tab. A.6b: Mittlere Betawerte für verschiedene Liquiditätsklassen
in der Periode 1980-85 389
Tab. A.6c: Mittlere Betawerte für verschiedene Liquiditätsklassen
in der Periode 1986-91 390
Tab. A.7: Vergleich der durchschnittlichen Betawerte zwischen herkömm¬
lichem und Trade to Trade-Verfahren bei sechsjährigen
Schätzperioden 390
Tab. A.8: Abweichungen zwischen GSW- und AC-Betas bei identischen
Lead-Lag-Kombinationen für sechsjährige Schätzperioden 391
Tab. A.9a: Root-MSE zwischen Betas auf Basis verschiedener Rendite-
Intervalle L und verschiedenen GSW- und AC-Schätzern
in der Schätzperiode 1974-79 392
XII Tabellenverzeichnis
Seite
Tab. A.9b: Root-MSE zwischen Betas auf Basis verschiedener Rendite-
Intervalle L und verschiedenen GSW- und AC-Schätzern
in der Schätzperiode 1980-85 394
Tab. A.9c: Root-MSE zwischen Betas auf Basis verschiedener Rendite-
Intervalle L und verschiedenen GSW- und AC-Schätzern
in der Schätzperiode 1986-91 396
Tab. A.10: Prozentsätze der signifikanten Zusammenhänge (a 0,05)
bei der zweiten Stufe von CHMSW (1983a) 391
Tab. A. 11: Häufigkeit der Anzeige von Regressionsausreißern durch
Regression Diagnostics und Least Mediän of Squares (LMS) 398
Tab. A. 12a: Durchschnittliche OLS-, LPM- sowie Up Market- und
Down Market-Betas bei Winner-Aktien 400
Tab. A. 12b: Durchschnittliche OLS-, LPM- sowie Up Market- und
Down Market-Betas bei Loser-Aktien 400
Tab. A. 13: Stabilität von wöchentlichen Betas bei unterschiedlichen
Basistagen, gemessen am Root-MSE 401
Tab. A.14: MSE-Komponenten bei verschiedenen Rendite-Intervallen
für dreijährige Schätzperioden 401
Tab. A. 15a: Abweichungsmaße für naive Prognose täglicher Betas bei drei¬
jährigen Schätzperioden und einjährigen Prognoseperioden 402
Tab. A.15b: Abweichungsmaße für naive Prognose täglicher Betas bei fünf¬
jährigen Schätzperioden und einjährigen Prognoseperioden 402
Tab. A. 15c: Abweichungsmaße für naive Prognose wöchentlicher
Durchschnittsbetas bei dreijährigen Schätzperioden
und einjährigen Prognoseperioden 403
Tab. A. 15d: Abweichungsmaße für naive Prognose wöchentlicher
Durchschnittsbetas bei fünfjährigen Schätzperioden
und einjährigen Prognoseperioden 403
Tab. A.16a: MAD bei verschiedenen Prognoseverfahren für tägliche Betas ... 404
Tab. A. 16b: MAD bei verschiedenen Prognoseverfahren für wöchentliche
Durchschnittsbetas 405
Tab. A. 17a: Prognose mit Blume-Verfahren für tägliche Betas 406
Tab. A. 17b: Prognose mit Blume-Verfahren für wöchentliche
Durchschnittsbetas 406
Tab. A.17c: Prognose mit Bayes-Verfahren für tägliche Betas 407
Tab. A. 17d: Prognose mit Bayes-Verfahren für wöchentliche
Durchschnittsbetas 407
Tabellenverzeichnis XIII
Seite
Tab. A. 18: Ermittlung einzelner und aggregierter Positionen für die
Berechnung der fundamentalen Kennzahlen aus den Feldern
der Jahresabschlußdatenbank 408
Tab. A. 19: Korrelationen zwischen Kennzahlen in den Bilanzjahrgängen
(1974-90) 411
Tab. A.20: Anzahl signifikanter Korrelationen zwischen mit verschiedenen
Methoden geschätzten Betas und fundamentalen Kennzahlen bei
einjährigen Schätzperioden (1974-91) und Lag 0 412
Tab. A.21: Korrelationen zwischen durchschnittlichen Kennzahlen aus drei
Jahresabschlüssen und monatlichen Betas mit Basistag
Monatsultimo bei dreijährigen Schätzperioden 413
XIV Abbildungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Seite
Abb. 3.1: Vergleich zweier gängiger Beta-Schätzverfahren 72
Abb. 4.1: Vergleich von Betawerten bei Verwendung stetiger
und diskreter Renditen 85
Abb. 4.2: Vergleich von Betawerten nach der Standardform und der
Überschußrendite-Version des Marktmodells 88
Abb. 4.3: Vergleich von Betawerten bei Verwendung nominaler und
realer Renditen 90
Abb. 4.4: Vergleich von Betawerten bei Verwendung des DAFOX
und des DAX als Proxy 97
Abb. 4.5a: Betawerte der BASF-Aktie bei verschiedenen Rendite-Intervallen
(Schätzperiode 1980-85) 106
Abb. 4.5b: Betawerte der Thüga-Aktie bei verschiedenen Rendite-Intervallen
(Schätzperiode 1980-85) 106
Abb. 4.6a: Adjustierte Bestimmtheitsmaße der Marktmodell-Regression
für die BASF-Aktie bei verschiedenen Rendite-Intervallen
(Schätzperiode 1980-85) 107
Abb. 4.6b: Adjustierte Bestimmtheitsmaße der Marktmodell-Regression
für die Thüga-Aktie bei verschiedenen Rendite-Intervallen
(Schätzperiode 1980-85) 107
Abb. 4.7: Durchschnittsbetas bei täglichen und 40-tägigen Renditen
für die Periode 1980-85 111
Abb. 4.8: Vergleich von wöchentlichen Montags- und Mittwochs-Betas
für die Schätzperiode 1980-85 113
Abb. 4.9: Vergleich von täglichen Betas und wöchentlichen
Durchschnittsbetas für die Schätzperiode 1980-85 115
Abb. 4.10a: Mittlere Durchschnittsbetas der 10 Liquiditätsklassen
(LK10 mit höchster Liquiditität) für die Periode 1986-91 117
Abb. 4.1 Ob: Mittlere Bestimmtheitsmaße der 10 Liquiditätsklassen
(LK10 mit höchster Liquiditität) für die Periode 1986-91 118
Abb. 4.11: Tägliche Betas und Lag-1-Betas in der Schätzperiode 1980-85 .. 129
Abb. 4.12: Vergleich von GSW- und Dimson-Betas bei 5 Leads und 5 Lags
für die Schätzperiode 1980-85 134
Abb. 4.13: Vergleich von monatlichen Betas und Sum Beta
für die Schätzperiode 1980-85 137
Abb. 4.14: Vergleich der Betawerte auf Basis des OLS-Verfahrens und
des Prais/Winsten-Verfahrens für die Schätzperiode 1984 158
Abbildungsverzeichnis XV
Seite
Abb. 4.15: Differenzen zwischen OLS- und Prais/Winsten-Betas in
Abhängigkeit vom Durbin/Watson-Koeffizienten
bei täglichen Betas für einjährige Schätzperioden 158
Abb. 4.16a: Ausreißer bei der Aktienrendite 162
Abb. 4.16b: Null-Renditen als Regressionsausreißer 163
Abb. 4.17a: Ausreißer bei Aktien- und Indexrendite als Influential Point 164
Abb. 4.17b: Ausreißer bei Aktien- und Indexrendite als Influential Point
und Regressionsausreißer 165
Abb. 4.18: Vergleich von OLS-Betas und RWLMS-Betas 188
Abb. 4.19a: Vergleich von OLS- und LPM-Betas für die Schätzperiode 1984 204
Abb. 4.19b: Vergleich von OLS-Betas und Down Market-Betas
für die Schätzperiode 1984 205
Abb. 4.20: Einfluß der Referenzrendite auf die Höhe der LPM-Betas 206
Abb. 5.1a: Stabilität täglicher Betawerte 230
Abb. 5.1b: Stabilität wöchentlicher Betawerte 231
Abb. 5.2: Wirkungsweise der Blume-Anpassung 247
Abb. 5.3: Blume-Prognose und tatsächliche Betas für 1984 248
Abb. 5.4: Wirkungsweise der Bayes-Prognose 250
Abb. 5.5: Bayes-Prognose und tatsächliche Betas für 1984 250
Abb. 6.1a: Branchen-Betas für Bauwerte 324
Abb. 6.1b: Branchen-Betas für Chemie-Werte 324
Abb. 6.2a: Verlauf der Betas der Groß-Chemie-Aktien 325
Abb. 6.2b: Verlauf der Betas der Kaufhaus-Aktien 326
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