Informationseffizienz auf Kapitalmärkten: Konzepte und empirische Ergebnisse
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| Published: |
Wiesbaden
Gabler
1998
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INHALTSVERZEICHNIS IX
i Inhaltsverzeichnis
j
i
j Abbildungsverzeichnis XXIII
Tabellenverzeichnis XXV
1 Einleitung 1
1.1 Zielsetzung und Problemstellung 1
1.2 Aspekte der Informationseffizienz 2
2 Definition der Informationseffizienz 9
2.1 Verbale Beschreibungen 9
2.2 Abgrenzung von anderen Effizienzbegriffen 13
2.3 Informationsmengen 16
2.4 Mathematische Darstellung 19
2.4.1 Voraussetzung: Stochastischer Prozeß 19
2.4.2 Informationseffizienzdefintion von Fama (1970) 20
2.4.2.1 Allgemeines Konzept der Fair Game -Bedingung .... 20
2.4.2.2 Modelle für die erwarteten Gleichgewichtsertragsraten . . 23
2.4.2.2.1 Martingale-Modell 23
2.4.2.2.2 Submartingale-Modell 24
2.4.2.2.3 Random Walk-Modell 24
2.4.3 Informationseffizienzdefinition von Fama (1976) 26
x INHALTSVERZEICHNIS
2.4.3.1 Begriff der Informationseffizienz nach Fama (1976) .... 26
2.4.3.2 Modelle für erwartete Gleichgewichtsertragsraten 27
2.4.3.2.1 Submartingale-Modell 27
2.4.3.2.2 Martingale-Modell 28
2.4.3.2.3 Markt-Modell 28
2.4.3.2.4 Sharpe/Lintner/Mossin-Modell 29
2.4.4 LeRoy s Definition und Kritik 31
2.4.5 Informationseffizienzdefinition von Beaver 32
2.4.6 Informationseffizienzdefinition von Latham 33
2.4.7 Informationseffizienzdefinition von Summers 34
2.5 Informationseffizienz und Dividendenmodell 35
2.6 Mean Reversion und Informationseffizienz 36
2.6.1 Problemstellung 36
2.6.2 Das Modell 38
2.6.2.1 Modelle in stetiger Zeit 38
2.6.2.2 Modellierung in diskreter Zeit 39
2.6.3 Überprüfungsmöglichkeiten 39
2.6.4 Empirische Ergebnisse 40
2.7 Weitere Modelle für Kurs- und Renditezeitreihen 42
2.8 Empirische Überprüfbarkeit der Informationseffizienz 43
INHALTSVERZEICHNIS XI
3 Theoretische Begründung effizienter Märkte 47
3.1 Allgemeines 47
3.2 Beschreibung der Modellökonomie 47
3.3 Das Modell 49
3.3.1 Konzept 49
3.3.2 Der Marktmechanismus 49
3.3.3 Allgemeiner Lösungsansatz 51
3.4 Kritik 53
3.5 Erweiterungen des Modells von Lucas 53
4 Excess Volatility und Informationseffizienz 55
4.1 Das Konzept der Variance-Bounds 55
4.1.1 Verbale Beschreibung 55
4.1.2 Formale Darstellung 56
4.1.2.1 Obere Schranke der unbedingten Varianz des Kurses ... 56
4.1.2.2 Untere Schranke der unbedingten Varianz des Kurses . . 57
4.1.2.3 Interpretation der Varianzungleichungen 58
4.2 Empirische Überprüfungsmöglichkeiten 5g
4.2.1 Variance Bounds-Tests der ersten Generation 5g
4.2.1.1 Die Tests von LeRoy/Porter (1981) 50
4.2.1.2 Test von Shiller (1981a) 60
XII INHALTSVERZEICHNIS
4.2.2 Kritik an den Tests der ersten Generation 60
4.2.2.1 Die Kritikpunkte von Flavin (1983) 60
4.2.2.2 Die Kritik von Kleidon (1986) 61
4.2.3 Variance Bounds-Tests der zweiten Generation 62
4.2.3.1 Test von West (1988b) 62
4.2.3.2 Test von Mankiw/Romer/Shapiro (1985,1991) 63
4.2.3.3 Test von Scott/Durlauf/Hall (1985) 64
4.2.3.4 Test von Campbell/Shiller (1987, 1988 und 1988a) .... 65
4.2.3.5 Test von LeRoy/Parke (1992) 66
4.3 Empirische Ergebnisse und deren Interpretation 67
5 Spekulationsgewinne auf effizienten Märkten 69
5.1 Allgemeines 69
5.2 Begriffsbestimmung 69
5.3 Bubbles, Informationseffizienz und Spekulation 71
5.3.1 Definition unterschiedlicher Bubbles 71
5.3.1.1 Rational Bubbles 71
5.3.1.1.1 Verbale Beschreibung der Rational Bubbles ... 71
5.3.1.1.2 Formale Definition der Rational Bubbles .... 71
5.3.1.2 Intrinsic Bubbles 73
i
5.3.1.2.1 Intrinsic Bubble nach Froot/Obstfeld (1991) . . 73 j
INHALTSVERZEICHNIS XIII
5.3.1.2.2 Intrinsic Bubble nach Ikeda/Shibata (1992) ... 75
5.3.1.2.3 Intrinsic Bubble nach Sutherland (1996) 75
5.3.1.3 Speculative Bubbles 76
5.3.2 Bubbles und Informationstheorie 76
5.3.2.1 Bubbles und ökonomische Theorie 76
5.3.2.2 Arbitrageure und Noise Trader 78
5.3.2.2.1 Wirkungsweise des Konzepts 78
5.3.2.2.2 Theoretische Modelle 80
5.3.3 Bubbles-Tests 82
5.3.3.1 Tests auf Rational Bubbles 82
5.3.3.2 Tests auf Intrinsic Bubbles 85
5.4 Spekulation bei homogener Information und homogenen Erwartungen ... 86
5.5 Spekulation bei homogener Information und heterogenen Erwartungen . . 86
5.5.1 Modellbeschreibung 86
5.5.2 Modelleigenschaften 89
5.6 Spekulation bei heterogener Information 91
5.6.1 Statisches Modell 91
5.6.1.1 Modellbeschreibung 91
5.6.1.2 Unmöglichkeit von Spekulationsgewinnen 91
5.6.1.3 Modifikation des Modells 92
5.6.2 Dynamisches Marktmodell 93
I
XIV INHALTSVERZEICHNIS
5.6.2.1 Modellbeschreibung 93
5.6.2.2 Modell mit kurzsichtigen Verhalten 95
5.6.2.2.1 Gleichgewicht bei kurzsichtigem Verhalten .... 95
5.6.2.2.2 Price Bubbles und Fundamentalwert 96
5.6.2.2.3 Eigenschaften des Modells 97
5.6.2.2.4 Spekulation mit und ohne Leer verkaufe 99
5.6.2.2.5 Spezialfall homogener Information 100
5.6.2.3 Voll dynamisches Modell 101
5.6.2.3.1 Definition des Gleichgewichts 101
5.6.2.3.2 Modelleigenschaften 102
5.7 Spekulation bei Unsicherheit und Terminmarkt 105
5.7.1 Modellbeschreibung 105
5.7.2 Modell bei vollständigem Terminmarkt 106
5.7.3 Modell bei unvollständigem Terminmarkt 107
5.7.4 Spekulation und Information 109
5.8 Bemerkung 111
6 Informationsparadoxa 113
6.1 Problemstellung 113
6.2 Die Informationsfunktion des Preismechanismus 114
6.3 Informationseffizienz und Informationskosten 115
INHALTSVERZEICHNIS XV
6.3.1 Allgemeines 115
6.3.2 Modellbeschreibung 116
6.3.2.1 Wertpapiere 116
6.3.2.2 Anlegertypen 116
6.3.3 Maximierungsverhalten der Marktteilnehmer 118
6.3.3.1 Nutzenfunktion 118
6.3.3.2 Wertpapiernachfrage des informierten Anlegers 118
6.3.3.3 Wertpapiernachfrage des uninformierten Anlegers 119
6.3.4 Gleichgewicht am Aktienmarkt 119
6.3.4.1 Gleichgewichtsbedingung 119
6.3.4.2 Existenz des Gleichgewichts am Aktienmarkt 120
6.3.5 Simultanes Gleichgewicht am Aktien- und Informationsmarkt . . . 121
6.3.5.1 Gleichgewichtsbedingung 121
6.3.5.2 Existenz des simultanen Gleichgewichts 123
6.3.5.3 Eigenschaften des allgemeinen Gleichgewichts 123
6.3.5.4 Komparativ statische Analyse 125
6.3.6 Eigenschaften des Gesamtmodells 126
6.3.7 Unmöglichkeit von Informationseffizienz bei Informationskosten . . 126
6.3.8 Zusammenbruch der Märkte bei Informationskosten 129
6.4 Informationseffizienz und Common Knowledge 130
* 6.4.1 Konzept des Common Knowledge 130
i
1
XVI INHALTSVERZEICHNIS
6.4.2 Modellbeschreibung 132
6.4.2.1 Common Knowledge 132 }
6.4.2.2 Beschreibung der Ökonomie 132
6.4.3 Modelltheoretische Ergebnisse 134
6.4.3.1 Handel und Pareto-effiziente Grundausstattung 134
6.4.3.2 Voll informatives Konkurrenzgleichgewicht 136
6.4.3.3 Informationsparadoxon bei Common Knowledge 137
6.4.3.4 Zusammenfassung 139
6.5 Bemerkung 140
7 Empirische Marktanomalien 141
7.1 Überblick 141
7.2 Firm-Size-Effekt 144
7.2.1 Empirische Untersuchungen zum Size-Effekt 144
7.2.2 Erklärungsansätze für den Size-Effekt 148
7.2.2.1 Risk-Mismeasurement-Hypothese 148
7.2.2.2 Transaktionskostenhypothese 148
7.2.2.3 Survivorship Bias-Hypothesis 149
7.3 Turn-of-the-Year-Effekt bzw. Januar-Effekt 150
7.3.1 Empirische Evidenz zum Turn-of-the-Year-Effekt 150
7.3.2 Erklärungsansätze für den Jahreswechseleffekt 155
INHALTSVERZEICHNIS XVII
7.3.2.1 Tax-Loss-Selling-Hypothesis 155
7.3.2.2 Parking-the-Proceeds-Hypothesis 158
7.3.2.3 Portfolio-Rebalancing-Hypothesis 160
7.3.2.4 Insider-Trading/Information-Release-Hypothesis 161
7.3.2.5 Risk-Mismeasurement-Hypothesis 161
7.3.2.6 Weitere Erklärungsansätze 161
7.4 Monats-Effekt und Monatswechsel-Effekt 162
7.5 Andere Saison-Effekte 164
7.6 Feiertags-Effekt 165
7.7 Wochenend-Effekt bzw. Montags-Effekt 166
7.8 Andere Wochentags-Effekte 171
7.9 Overreaction-Effekt 172
7.9.1 Begriff des Overreaction-Effekts 172
7.9.1.1 Langfristiger Overreaction-Effekt 172
7.9.1.2 Kurzfristiger Overreaction-Effekt 174
7.9.1.3 Kontinuitätseffekt 174
7.9.2 Empirische Evidenz zum Overreaction-Effekt 175
7.9.2.1 Empirie zum langfristigen Overreaction-Effekt 175
7.9.2.1.1 US-amerikanischer Aktienmarkt 175
7.9.2.1.2 Nicht US-amerikanische Aktienmärkte 178
7.9.2.2 Empirie zum kurzfristigen Overreaction-Effekt 179
!
i
n INHALTSVERZEICHNIS
7.9.2.3 Empirie zum Kontinuitätseffekt 180 J
7.10 Long-Run Underperformance von Börsenneulingen 180 j
7.10.1 Begriff der Long-Run Underperformance . . 18°
7.10.2 Empirische Evidenz zur Long-Run Underperformance 181
7.11 Insider-Trading-Anomalie und Market-Making 184
185
7.12 Bemerkung 8 Aktienkurse und volkswirtschaftliche Größen 187
8.1 Problemstellung 1°
8.2 Aktienkurse und Geldangebot 188
8.2.1 Theoretische Überlegung 188
8.2.2 Empirische Überprüfungen 189
8.3 Aktienkurse und Zinssätze 191
8.4 Aktienkurse und Inflation 191
8.5 Aktienkurse und Industrieproduktion 192
8.6 Aktienkurse und nichtwirtschaftliche Ereignisse 193
8.7 Bemerkung 195
9 Empirische Untersuchungen 197
9.1 Zur empirischen Testbarkeit der Effizienzhypothese 197
9.2 Methoden zur Überprüfung der Informationseffizienz 199 j
9.2.1 Tests auf schwache Informationseffizienz 199 j
INHALTSVERZEICHNIS XIX
9.2.2 Tests auf halbstrenge Informationseffizienz 202
9.2.3 Tests auf strenge bzw. starke Informationseffizienz 203
9.3 Empirische Ergebnisse zur Informationseffizienz 204
9.3.1 Empirische Ergebnisse zur schwachen Informationseffizienz 204
9.3.1.1 Autokorrelation und Spektralanalyse 204
9.3.1.2 Filtertechnik 206
9.3.1.3 Markov Ketten-Modell 207
9.3.1.4 Ökonometrische Modelle 207
9.3.1.5 Informationseffizienz und Kointegration 209
9.3.2 Empirische Ergebnisse zur halbstrengen Informationsefnzienz .... 210
9.3.2.1 Zinssatzänderungen . 210
9.3.2.2 Dividendenzahlungen 210
9.3.2.3 Stock-Splits 211
9.3.2.4 Einfluß von Pressemeldungen 212
9.3.3 Empirische Ergebnisse zur strengen Informationseffizienz 215
10 Effizienz des deutschen und österreichischen Aktienmarktes 219
10.1 Angewendete Methoden 219
10.1.1 ARMA[m,n]-Modelle 219
10.1.1.1 Konzept der ARMA[m,n]-Modelle 219
10.1.1.2 Autoregressiver Prozeß m-ter Ordnung (AR[m]) 220
%
XX INHALTSVERZEICHNIS
10.1.1.3 Moving Average Modelle - MA[n] 223 j
10.1.1.4 Autoregressive Moving Average Modelle - ARMA[m,n] . . 224
10.1.2 GARCH-Modelle 226
10.1.2.1 Symmetrische GARCH-Modelle 226
10.1.2.1.1 ARCH[p]-Modell 226
10.1.2.1.2 GARCH[p,q]-Modell 227
10.1.2.1.3 IGARCH[p,q]] - Model 229
10.1.2.2 Asymmetrische GARCH-Modelle 230
10.1.2.2.1 EGARCH[p,q] - Model 230
10.1.2.2.2 TARCH[p,q]]-Modell 230
10.1.2.3 (E/T)GARCH[p,q]-in-the-mean-Modell 232
10.1.2.4 Weitere GARCH-Modelle 233
10.1.3 Anwendungsbeispiele für GARCH-Modelle 235
10.2 Verwendete Software 237
10.3 Daten 239
10.4 ARMA[m,n] Modelle für Wiener Wertpapierrenditen 241
10.4.1 Berechnung der Renditezeitreihen 241
10.4.2 Identifikation der Ordnung des Prozesses 241
10.4.3 Schätzung der Modellparameter 242
10.4.4 Geschätzte ARMA[m,n]-Modelle 242 :
10.5 ARMA-GARCH-Modelle für österreichische Aktien 245 i
INHALTSVERZEICHNIS XXI
10.5.1 Gang der Untersuchung 245
10.5.2 Modelle für den WBK-Index 245
10.5.3 Modelle für einzelne Aktien 246
10.6 Geschätzte Modelle für deutsche Aktien und Aktienindizes 252
10.6.1 ARMA-GARCH-Modelle für Aktienindizes 252
10.6.2 ARMA-GARCH-Modelle für Aktien 255
10.7 Bemerkung zu den empirischen Ergebnissen 261
11 Zusammenfassung und Ausblick 263
Literaturverzeichnis 269
f
t
ABBILDUNGSVERZEICHNIS XXIII
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1 Gleichgewichtsanteil an informierten Markteilnehmern
im Modell von Grossman/Stiglitz (1980) 124
Abb. 2 Linearer Zusammenhang zwischen Börsenkapitalisierung
und Rendite 146
Abb. 3a Durchschnittliche Tagesrenditen für kleine und große
Unternehmen im Januar I 152
Abb. 3b Durchschnittliche Tagesrenditen für kleine und große
Unternehmen im Januar II 153
Abb. 4 Durchschnittliche tagliche Renditen für unterschiedliche
Unternehmensgrößen über sämtliche Monate 154
Abb. 5 Durchschnittliche Tagesrenditen vor bzw. nach dem
Monatswechsel 163
Abb. 6 Histogramm der Wertpapierrenditen an einzelnen
Wochentagen 167
TABELLENVERZEICHNIS XXV
Tabellenverzeichnis
Tab. 1 Untersuchungen zur Long-Run Performance von Börsen¬
neulingen für unterschiedliche Länder 183
Tab. 2 Varianzgleichungen unterschiedlicher GARCH-Modelle 236
Tab. 3 Einige Anwendungen von GARCH[1,1]-Modellen im
Überblick 238
Tab. 4 ARMA[m,n]-Modelle für ausgewählte
Wiener Aktien 243
Tab. 5 GARCH[1,1]-Modelle für den Wiener
Börsenkammer-Index 247
Tab. 6 UnivariateGARCH[l,l]-Modollpfür Wiener Aktien 24«
Tab. 7 Univariate GARCH[1,1]-M-Modelle für ausgewählte Aktien
der Wiener Börse 2 0
Tab. 8 ARMA-GARCH-Modelle für den ÜAX-30, den CI)AX
und den FWB-Index 2 3
Tab. 9 ARMA-GARCH(EGARCH, TARCH)-(in-the-mean)-
Modelle für den DAX-30 2 4
Tab. 10 ARMA-GARCH-Modelle für ausgewählte
deutsche Aktien 257
Tab. 11 ARMA-EGARCH-Modelle für ausgewählte
deutsche Aktien 2r)H
Tab. 12 Geschätzte TARCH-Varianzgleichungen für
ausgewählte deutsche Aktien 259
Tab. 13 Modellordnung für einzelne GARCH- EGARCli- und TARCH-
Varianzgleichungen für ausgewählte deutsche Aktien 2 (l
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